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모더나·머크, 맞춤형 mRNA 암 치료제, 첫 3상 성공…국내 바이오도 '백신→항암' 전환 [경제일보] 미국 모더나와 머크가 공동 개발한 개인맞춤형 mRNA 암 치료제가 처음으로 임상 3상에서 주요 평가 지표를 달성했다. 코로나19 백신으로 상용화된 mRNA 기술이 감염병 예방을 넘어 실제 암 치료 영역에서 후기 임상 단계의 유효성을 확인했다는 점에서 의미가 크다. 모더나와 머크는 19일(현지시간) 개인맞춤형 mRNA 치료제 ‘인티스메란 오토진(intismeran autogene·개발코드 mRNA-4157/V940)’과 면역항암제 키트루다 병용요법을 평가한 INTerpath-001 3상 중간분석에서 1차 평가지표인 무재발생존(RFS)과 주요 2차 지표인 무원격전이생존(DMFS)을 모두 충족했다고 밝혔다. 임상에는 수술로 종양을 완전히 제거한 고위험 흑색종 2B~4기 환자 1137명이 참여했다. 이번 치료제의 핵심은 ‘환자별 암세포의 돌연변이’를 겨냥한다는 데 있다. 환자의 종양을 유전체 분석한 뒤 암세포에만 존재하는 신생항원(네오안티젠)을 선별하고, 이를 표적으로 하는 mRNA를 개인별로 설계한다. 투여된 mRNA가 체내에서 특정 항원을 만들도록 유도하면 면역체계가 해당 암세포를 인식하고 공격하도록 만드는 방식이다. 기존 면역항암제가 면역세포의 브레이크를 풀어 암 공격력을 높이는 방식이라면, 개인맞춤형 암백신은 환자 암세포의 특징을 면역계에 미리 알려주는 방식에 가깝다. 키트루다와 병용하는 이유도 여기에 있다. 암을 인식하도록 유도하는 백신과 면역세포의 억제 신호를 차단하는 면역항암제를 결합해 치료 효과를 높이는 전략이다. 서울아산병원도 개인맞춤형 mRNA 암백신의 핵심 기술로 종양 유전체 분석과 신생항원 선별, mRNA 제작을 꼽고 있다. 다만 이번 결과를 ‘완전한 3상 성공’으로 단정하기에는 아직 이르다. 회사들은 중간분석에서 두 평가지표가 개선됐다고만 발표했을 뿐 위험비(HR), 신뢰구간, p값 등 구체적인 수치를 공개하지 않았다. 전체생존(OS) 데이터 역시 아직 성숙하지 않았다. 상세 결과는 향후 국제 학회에서 공개될 예정이다. 따라서 실제 치료 효과의 크기는 후속 데이터가 나와야 판단할 수 있다. 그럼에도 시장이 이번 결과를 크게 평가하는 이유는 mRNA 기술의 적용 영역이 한 단계 올라섰기 때문이다. 기존 mRNA 산업의 상업적 성공은 코로나19 백신이 중심이었지만, 이번 임상은 개인별 유전체 정보를 활용해 암이라는 고난도 질환을 겨냥하는 플랫폼으로 기술의 확장 가능성을 보여줬다. 모더나 주가는 발표 당일 177% 가까이 폭등하며 사상 최대 하루 상승률을 기록했다. 머크 역시 두 자릿수 상승률을 보였다. 국내 제약·바이오업계에도 적지 않은 파장이 예상된다. 국내에서 모더나와 같은 후기 임상 단계의 mRNA 암백신은 아직 나오지 않았지만, 관련 기술을 준비해온 기업들은 이미 존재한다. 테라젠바이오는 유전체 분석과 AI를 결합한 개인맞춤형 암백신 플랫폼을 개발하고 있다. 환자의 암 조직에서 신생항원을 찾아내는 ‘DEEPOMICS-NEO’와 암 조직 변이를 분석하는 플랫폼을 기반으로 하고 있으며, 2024년에는 AI 신약개발 기업 아론티어와 신생항원의 면역원성을 예측하는 암백신 디자인 플랫폼 공동개발에 나섰다. mRNA 플랫폼 기업 SML바이오팜도 개인맞춤형 암백신을 주요 파이프라인으로 두고 있다. 자궁경부암을 대상으로 한 SBP-101과 두경부암을 대상으로 한 SBP-102 등을 개발하고 있으며, mRNA 서열 설계와 LNP 전달체 기술을 자체 플랫폼으로 내세우고 있다. 지난해에는 차백신연구소와 mRNA 백신·치료제 공동개발 협력에도 나섰다. 최근에는 브리즈바이오와 리가켐바이오가 암백신 공동연구에 들어가는 등 국내에서도 mRNA·나노입자·면역항암제를 결합하려는 움직임이 나타나고 있다. 양사는 mRNA를 탑재한 나노입자와 면역항암제를 결합해 종양항원 특이적 면역반응을 유도하는 전략을 검증할 계획이다. 정부도 관련 기반 구축에 나선 상태다. 국립보건연구원은 mRNA 기술을 감염병 백신뿐 아니라 암을 포함한 치료제로 확대할 수 있는 플랫폼으로 보고 있으며, 국내에서는 mRNA 기반 신생항원 암백신의 안전성 평가법과 환자 유래 암 오가노이드·동물모델 등을 개발하는 연구가 진행되고 있다. 한편 업계가 주목하는 것은 개인맞춤형 암백신은 환자마다 다른 백신을 만들어야 하기 때문에 일반적인 대량생산 의약품과 달리 유전체 분석→신생항원 선별→mRNA 설계→제조→투여를 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 사업성의 핵심이다. 국내 기업들이 mRNA와 LNP 기술만 확보해서는 부족하고, 유전체 분석과 AI 기반 신생항원 예측, 임상시험, 맞춤형 제조시설까지 하나의 가치사슬로 묶어야 하는 이유다. 모더나·머크의 이번 결과는 암백신 시장이 당장 국내에서 상용화된다는 의미보다 “mRNA가 암 치료 플랫폼이 될 수 있느냐”는 가장 큰 물음에 처음으로 3상에서 답을 내놓았다는 데 의미가 있다. 국내 바이오업계에도 이제 mRNA를 코로나19 백신 기술로만 바라볼 것이 아니라 유전체·AI와 결합한 차세대 항암 플랫폼으로 전환해야 한다는 과제가 던져졌다.2026-08-20 07:55:07
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딥엑스, 온디바이스 AI 반도체 77건 수주…로봇·드론·제조로 사업 확대 [경제일보] 인공지능(AI)이 클라우드를 넘어 로봇·드론·스마트팩토리 등 실제 산업 현장으로 확산되면서 전력 효율이 높은 온디바이스 AI 반도체의 중요성이 커지고 있다. 대규모 연산을 처리하는 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU)와 달리 제한된 전력과 공간에서 AI를 구동해야 하는 피지컬 AI 분야에서는 저전력 신경망처리장치(NPU)가 핵심 부품으로 부상하고 있다. 국내 초저전력 AI 반도체 기업 딥엑스는 양산 제품을 앞세워 로봇과 제조, 모빌리티, 의료 등 글로벌 피지컬 AI 시장을 정조준하고 있다. 14일 딥엑스는 지난해 8월 온디바이스 AI용 NPU 'DX-M1' 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 홍콩, 일본, 싱가포르, 인도 등 10개 국가·지역에서 총 77건, 1300만 달러(약 183억원) 이상의 상업용 구매주문(PO)을 확보했다고 밝혔다. 특히 최근 들어 주문 증가 속도가 빨라지고 있다. 딥엑스에 따르면 DX-M1 양산을 시작한 지난해 3분기 누적 PO는 2건에 그쳤지만 4분기 6건, 올해 3월 말 29건, 5월 말 56건, 7월 말 77건으로 늘었다. 전체 주문의 62%에 해당하는 48건이 지난 4월부터 7월까지 4개월 동안 발생한 것으로 집계됐다. 딥엑스는 양산 초기 제품 평가와 개념검증(PoC)에 머물던 고객들이 실제 제품 개발과 구매 단계로 이동하면서 상업화 속도가 빨라지고 있다고 설명했다. 생성형 AI가 주로 데이터센터에서 대규모 연산을 수행하는 것과 달리 로봇이나 드론, 자율주행·스마트모빌리티 장비, 산업용 카메라 등은 데이터를 현장에서 즉각 처리해야 하는 제한 사항이 있는 것으로 알려졌다. 이들 기기는 배터리 용량이나 전력 공급에 제약이 있고 발열과 장착 공간도 제한적이며 모든 데이터를 클라우드로 전송해 처리하는 방식 역시 통신 지연과 네트워크 비용 등의 문제가 발생할 수 있는 것으로 꼽힌다. 이에 기기 자체에서 AI 추론을 수행하면서도 전력 소비를 최소화할 수 있는 온디바이스 NPU가 대안으로 떠오르고 있다. 딥엑스가 양산한 DX-M1 역시 이 같은 엣지 AI 시장을 겨냥한다. 삼성전자 5나노 공정을 기반으로 제작된 DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행하도록 설계됐다. CCTV와 스마트팩토리, 머신비전, 로봇 등 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 장비가 주요 적용 대상이다. 실제 사업화 영역도 특정 산업에 집중되지 않고 있다. 딥엑스는 로보틱스, 스마트팩토리·제조자동화, 스마트모빌리티·지능형교통체계(ITS), 미션 크리티컬·항공, AIoT, 의료, AI IT서비스·엣지컴퓨팅, 영상감시·보안 등 8개 분야에서 사업을 진행하고 있다. 적용 제품도 드론과 머신비전 카메라, AI 박스부터 로봇과 산업용 장비, 의료 AI 기기, 문서 인식용 광학문자인식(OCR) 서버, 영상관제용 VMS 서버, 보안 카메라용 엣지박스 등으로 확대됐다. 딥엑스는 개발키트나 평가용 제품을 공급하는 초기 단계를 넘어 고객사의 실제 제품 개발과 생산, 일부 납품으로 이어지는 사례도 나오고 있다고 설명했다. 글로벌 시장에서도 적용처를 넓히고 있다. 중국에서는 바이두 관련 OCR·머신비전 프로젝트와 레노버 등 글로벌 IT·서버 기업 관련 엣지 서버 프로젝트를 진행하고 있으며, 대만에서는 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON 등을 통해 적용처를 확대하고 있다. 북미와 유럽에서는 글로벌 유통망과 현지 파트너를 통한 공급을 이어가는 동시에 일본에서는 제조·산업 분야를 중심으로 신규 프로젝트를 늘리고 있는 것으로 알려졌다. 양산 이후에는 27개 글로벌 반도체 유통 파트너와 계약해 해외 공급망을 구축하고 50여개 글로벌 하드웨어·모듈 기업과 협력하고 있다. 라즈베리파이와 바이두의 패들패들, 울트라리틱스 등 개방형 플랫폼 생태계와도 연계해 NPU 적용 장벽을 낮추고 있다. 기술 경쟁력 확보도 병행한다. 딥엑스는 NPU 설계와 저전력 AI 연산 분야에서 500건 이상의 특허를 확보했으며 DX-M1 양산 과정에서 약 90% 수준의 수율을 달성했다고 밝혔다. 단순히 AI 반도체를 설계하는 데 그치지 않고 실제 대량 생산과 공급까지 이어갈 수 있는 제조 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 특히 피지컬 AI 시장이 본격적으로 확대되면 NPU 경쟁도 단순한 연산 성능보다 전력 효율과 크기, 가격, 소프트웨어 호환성 등 종합적인 성능으로 옮겨갈 것으로 전망된다. 로봇과 드론처럼 배터리를 사용하는 기기에서는 동일한 AI 성능을 얼마나 적은 전력으로 구현할 수 있는지가 제품 경쟁력과 직결되는 것이다. 딥엑스는 차세대 제품을 통해 생성형 AI 영역까지 온디바이스 AI 반도체 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 삼성전자 2나노 공정을 기반으로 개발 중인 'DX-M2'는 칩 기준 최대 5W 수준의 전력으로 생성형 AI를 구동하는 것을 목표로 한다. DX-M2의 주요 적용 대상으로는 로봇과 드론, 지능형 산업 장비, 배터리 기반 스마트 디바이스 등이 거론된다. 딥엑스는 내년 3월 시제품 웨이퍼를 확보한 뒤 4~5월 칩 구동과 성능 검증을 위한 브링업을 진행하고 6월부터 초기 고객 제공을 위한 준비에 착수한다는 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있게 보고 있는 것은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 실제 주문과 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라며 "AI 반도체의 경쟁력은 고객의 실제 제품에 적용되고 지속적인 주문으로 이어질 때 비로소 증명된다"고 말했다.2026-08-14 14:52:32
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기체를 결정처럼 줄 세웠다…KAIST, AI로 다공성 소재 역설계 [경제일보] KAIST 연구진이 다공성 물질 안에서 기체 분자를 결정처럼 규칙적으로 배열하고, 원하는 배열을 만들어내는 소재를 인공지능(AI)으로 거꾸로 설계하는 기술을 내놨다. 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀의 성과로, KAIST는 11일 이같이 밝혔다. 연구에 쓰인 금속-유기 골격체(MOF)는 금속과 유기물이 결합해 만들어진 결정성 물질로, 나노미터 크기의 구멍이 무수히 뚫려 있다. 스펀지가 물을 머금듯 미세 기공에 기체를 담는다. 그동안 이 분야 연구는 얼마나 많은 기체를 붙잡아 두느냐에 집중돼 있었고, 기공 안에 들어간 기체 분자는 무질서하게 흩어져 붙는다고 여겨졌다. 연구팀은 기공 구조를 정교하게 설계하면 기체가 자리 잡는 위치까지 조절할 수 있다고 봤다. 단일 원소 기체인 제논(Xe)으로 확인 작업을 했다. 방대한 MOF 구조를 탐색한 끝에 코발트 기반 물질 Co-CAU-36에서 제논이 규칙적인 격자를 이루는 현상을 찾아냈다. 컴퓨터 시뮬레이션(GCMC) 결과 제논 원자들은 기공 안에 흩어지는 대신 체심 입방 격자(BCC) 형태로 정렬됐다. 기공이 일종의 틀 역할을 해 원자가 앉을 자리를 유도한 것이다. 기체에 극저온이나 고압 같은 극한 조건을 걸어 결정화하는 방식과는 접근이 다르다. 제논과 크립톤(Kr)을 함께 넣었을 때는 두 기체가 공간적으로 갈라졌다. 제논이 먼저 껍질 형태의 격자를 만들고 크립톤이 그 중심부에 자리 잡았다. 기존 분리 기술이 소재에 더 잘 달라붙는 기체를 골라내는 방식이었다면, 배열 차이로 기체가 나뉘는 경로를 확인한 셈이다. 제논과 크립톤은 대기 중 함유량이 각각 0.1ppm 안팎에 그쳐 지금은 공기를 극저온에서 증류해 뽑아낸다. 에너지 비용이 크고 공급도 불안정하다. 반도체 식각 공정과 위성 추진, 의료용 마취에 쓰이는 산업 가스여서 분리 방식이 바뀌면 파급이 작지 않다. 연구팀은 여기서 방향을 뒤집었다. 좋은 소재를 먼저 찾고 그 안에서 기체 거동을 확인하는 대신, 원하는 기체 배열을 먼저 정하고 그에 맞는 다공성 구조를 찾아가는 역설계를 시도했다. 기계학습과 유전 알고리즘을 결합한 방식으로 체심 입방(BCC)과 면심 입방(FCC) 형태의 배열을 만들어내는 새로운 구조를 설계했다. 김 교수 연구팀은 챗GPT 계열 언어모델을 활용해 MOF를 다루는 '챗MOF'와 트랜스포머 기반 다공성 소재 물성 예측 모델을 내놓는 등 AI를 소재 설계에 붙이는 연구를 이어왔다. 이번 성과는 그 흐름 위에서 예측을 넘어 구조 생성으로 넘어간 사례다. 다만 확인은 계산과 시뮬레이션 단계에서 이뤄졌다. 향후 이산화탄소와 수소로 적용 범위가 넓어지면 탄소 포집·분리와 수소 저장 소재 설계에 쓰일 수 있다. 분자의 위치와 배열에 따라 반응이 달라지는 촉매 분야로도 확장 가능성이 있다. 이번 연구에는 김영훈·김도훈 박사과정이 공동 제1저자로, 김승우 석사과정과 임윤성 박사가 제2저자로 참여했다. 논문은 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈에 6월 23일 온라인 게재됐다. 과학기술정보통신부 한국연구재단의 이종소재지원사업과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축·공동연구 지원사업의 지원을 받았다. 김지한 교수는 "이번 연구는 기체를 다공성 물질 안에서 결정처럼 줄 세운 첫 사례"라며 "기체를 얼마나 많이 담을지만 고민하던 데서 나아가, 원하는 배열까지 설계할 수 있는 새로운 가능성을 열었다"고 말했다.2026-08-11 10:06:15
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KAIST 학부 연구실이 키운 3인, 12년 뒤 라이스대·버클리·릴리로 [경제일보] KAIST가 학부생 연구참여 프로그램(URP, Undergraduate Research Participation Program)의 장기 성과로 물리학과 박용근 교수 연구실 출신 세 명을 9일 공개했다. 2014년 학부 연구생으로 소개됐던 이들은 12년 뒤 미국 대학 조교수 둘과 글로벌 제약사 오픈이노베이션 책임자로 자리를 잡았다. URP는 2006년 KAIST가 국내 처음 도입한 프로그램으로, 미국 매사추세츠공대(MIT)의 학부연구기회 프로그램(UROP)을 본떴다. 학부생이 연구 주제를 직접 제안하는 창의과제와 교수 연구에 참여하는 연구과제로 나뉘며, 6개월 동안 장학금과 연구비를 함께 받는다. 아이디어 도출부터 실험 설계, 데이터 분석, 논문 작성까지 학생이 주도하는 구조다. 과학기술정보통신부 지원으로 운영되며 최근 5년간(2021~2025년) 679개 과제가 수행됐다. 조상연 라이스대 조교수는 학부 1학년 때 연구에 입문해 졸업 전까지 30학점이 넘는 연구학점을 이수했다. 학부 시절 제1저자 논문 중 말라리아 광학영상 연구는 2012년 국제학술지 트렌즈 인 바이오테크놀로지 표지논문으로 선정됐다. 이후 MIT·하버드대 공동 의과학 과정(HST)에서 박사학위를 받고 하버드 의대 조교수를 거쳐 올해 7월 라이스대에 부임했다. 나노레이저 입자와 생체광학기술로 개별 암세포와 치료용 세포를 장기간 추적하는 연구를 하고 있다. 조 교수는 "밤늦게 기숙사로 돌아가다 꺼져 있던 가로등이 켜지는 것을 보고 초고해상도 현미경 아이디어를 떠올렸는데, 박 교수님께서 막연한 호기심을 하나의 과학적 질문으로 구체화해주신 덕분에 논문으로 완성할 수 있었다"고 말했다. 조영주 UC버클리 조교수는 학부 연구생 시절 홀로그래픽 현미경과 인공지능(AI)을 결합한 가상 염색·진단 연구로 제1저자 논문 8편을 발표했다. 관련 성과는 네이처 셀 바이올로지와 사이언스 어드밴시스 등에 실렸다. 스탠퍼드대 응용물리학 박사과정에서 2022년 셀(Cell) 표지논문을 제1저자로 게재했고, 올해 7월 UC버클리에 임용됐다. 광학과 유전공학, AI를 묶어 뇌에 정보를 입력하는 양방향 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 개발 중이다. 이서은 일라이 릴리 리더는 진로가 다르다. 컬럼비아대 박사와 보스턴컨설팅그룹(BCG)을 거쳐 일라이 릴리 신경과학 부문에 합류했고, 바이오텍 인수·합병(M&A)과 라이선싱, 파트너십을 발굴하는 오픈이노베이션 업무를 맡고 있다. 학부 연구 경험이 연구자 트랙뿐 아니라 기술 기반 산업 전략으로도 이어진 사례다. 박용근 교수 연구실은 최근 5년간에도 병리조직 가상염색 등 4건의 URP 과제를 수행했다. 학교 전체로도 2023년 박세호 학부생이 제1저자로 참여한 시계열 인과관계 추정 방법론(GOBI) 연구가 네이처 커뮤니케이션즈에 실렸고, 2024년 윤태식 학부생은 천연물 세큐린진 G의 세계 최초 전합성 연구를 수행했다. 2025년에는 김민재 학부생의 웨어러블 이산화탄소 센서와 OLED 디스플레이 연구가 디바이스와 네이처 커뮤니케이션즈에 각각 게재됐다. 박 교수는 "KAIST 학부생의 역량은 글로벌 톱스쿨 학생들과 견주어도 뒤지지 않을 만큼 세계 최고 수준"이라며 "연구는 새로운 것을 발견하는 일이기에 학부생과 대학원생의 출발점은 같다"고 말했다. 배충식 총장은 "앞으로도 URP를 비롯한 다양한 연구 프로그램을 통해 학생들이 실패를 두려워하지 않고 도전하며, 세계 대학과 산업 현장에서 혁신을 이끄는 과학기술 인재로 성장하도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.2026-08-09 17:06:49
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![[데일리 제약·바이오 브리프] 온도·산화 변수 잡았다…GC녹십자 mRNA 플랫폼 개발 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/07/20260807094309721443.jpg)
"온도·산화 변수 잡았다"…GC녹십자 mRNA 플랫폼 개발 外 [경제일보] GC녹십자가 mRNA 백신의 품질과 안정성을 검증할 수 있는 자체 플랫폼을 구축했다고 7일 밝혔다. 이번 연구는 백신이 실제 유통·보관·투여 과정에서 겪을 수 있는 다양한 환경 스트레스 조건을 반영해 진행됐다. 온도 변화, 산화 등 외부 요인이 mRNA의 순도와 지질나노입자의 구조에 어떤 영향을 미치는지 그리고 이러한 변화가 단백질 발현 효능에 어떤 상관관계를 가지는지를 정밀하게 분석한 것이 핵심이다. 특히 극저온 투과 전자현미경(cryo-TEM)을 활용해 나노입자 구조를 직접 관찰하고 질량분석기를 통해 미량의 불순물까지 측정하는 등 첨단 장비를 동원해 데이터의 신뢰도를 높였다. GC녹십자는 해당 플랫폼을 현재 개발 중인 코로나19 mRNA 백신 임상 2상 연구에도 적용할 계획이다. GC녹십자 관계자는 “mRNA 플랫폼은 빠른 개발이 가능한 대신 환경 변화에 취약해 철저한 품질 관리가 필수적”이라며 “이번에 구축한 통합 분석 플랫폼은 이러한 한계를 보완하고 상용화를 앞당기는 데 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다. ◆동국제약, 아동 지원부터 환경까지…지속적 사회공헌 확대 동국제약 임직원 봉사단 ‘인사돌플러스 사랑봉사단’이 취약계층 아동 지원과 환경보호 활동을 이어가고 있다고 7일 밝혔다. 봉사단은 초록우산, 혜심원과 함께 아동들과 롯데월드 체험활동을 진행하며 정서적 교류와 사회성 향상을 도왔다. 또한 6월에는 노을공원에서 ‘집씨통 식재 활동’을 통해 숲 조성과 생태환경 개선에 참여했다. 집씨통은 통나무 화분에 씨앗을 심어 숲을 만드는 친환경 프로그램이다. 동국제약은 2014년 봉사단 출범 이후 지역사회와 환경을 위한 다양한 ESG 활동을 지속하고 있다. 동국제약 관계자는 “인사돌플러스 사랑봉사단은 체계적인 사회공헌활동을 통해 지역사회에 실질적인 도움을 주고자 2014년 발족한 이후 다양한 활동을 이어오고 있다”며 “앞으로도 여러 기관과 협력해 환경보호와 취약계층 지원을 위한 사회공헌활동을 꾸준히 전개해 나가겠다”고 말했다. ◆대원제약, 상반기 매출 3100억 돌파…건기식 성장에도 영업익 감소 대원제약은 2026년 상반기 연결 기준 매출 3109억원, 영업이익 44억원, 당기순이익 57억원을 기록했다고 7일 밝혔다. 매출은 전년 동기(약 3017억원) 대비 3.1% 증가하며 처음으로 3100억원을 넘어섰다. 약가 인하와 호흡기 질환 비유행 영향으로 펠루비, 코대원 등 주력 품목 매출은 감소했지만 만성질환 치료제와 건강기능식품 사업이 성장을 견인했다. 특히 이달비 패밀리 등 만성질환 제품군은 안정적인 처방 증가세를 이어갔다. 건강기능식품 부문도 실적 확대에 크게 기여했다. 수면 건강기능식품 ‘꿀잠샷’과 모발·피부 관련 제품 ‘모발콜라겐3X’ 판매 호조로 해당 부문 매출은 207억원을 기록했다. 이는 전기 대비 639% 증가한 수치다. 다만 수익성은 둔화됐다. 상반기 영업이익은 44억원으로 전년 동기 대비 45.3% 감소했다. 신약 연구개발(R&D) 비용과 신규 건강기능식품 출시를 위한 마케팅 비용이 늘어나면서 판매관리비가 8.8% 증가한 영향이다. 회사 측은 이를 미래 성장 기반 확보를 위한 전략적 투자로 설명했다. 반면 당기순이익은 큰 폭으로 증가했다. 투자자산 처분 이익 등 영업외손익이 개선되면서 순이익은 57억원을 기록, 전년 동기(약 14억원) 대비 308% 늘었다. 대원제약 관계자는 “전문의약품과 만성질환 제품군, 건강기능식품의 고른 성장으로 매출이 증가했다”며 “하반기에는 포트폴리오 다변화를 지속하고 비용 효율화를 통해 수익성 개선에 나설 계획”이라고 말했다.2026-08-07 17:10:40
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AI칩과 메모리 거리 좁힌다…삼성전자, 3D 적층 'zHBM' 첫 공개 [경제일보] 삼성전자가 AI 가속기와 메모리 사이의 물리적 거리, 이른바 ‘메모리 장벽’을 허물 3차원(3D) 메모리 구조 ‘zHBM’을 공개했다. 옆에 붙이던 고대역폭메모리(HBM)를 AI 가속기 바로 위에 수직으로 쌓는 방식으로 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올린다는 구상이다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 메모리 행사 ‘FMS 2026’ 기조발표에서 이 같은 3D 아키텍처 zHBM을 처음 소개했다. 기존에는 AI 가속기(xPU) 옆에 HBM을 나란히 연결했지만, zHBM은 가속기 위에 HBM을 직접 얹는다. 가로·세로 2차원 배치에서 벗어나 높이(Z축)를 새로 활용했다는 뜻에서 이름 앞에 ‘z’를 붙였다. 가속기와 메모리 사이 데이터 이동 거리를 최소화해 병목 현상을 줄였다고 삼성전자는 설명했다. zHBM은 차세대 HBM인 HBM5와 비교해도 GPU당 성능이 최대 8배, 전력 대비 성능은 최대 3배 개선된다. 열 저항 수치는 HBM5 대비 10~25% 수준으로 낮아져 발열 제어에서도 절반 이상의 개선 효과를 기대할 수 있다. 김 상무는 “기존 패키징 구조로는 가속기 칩과 메모리 간 물리적 거리를 줄이는 데 한계가 있다”며 아키텍처 전환의 필요성을 강조했다. 그는 개발 중인 HBM5에 HBM 최초로 게이트올어라운드(GAA) 트랜지스터를 적용해 2나노미터(㎚) 초미세 공정을 도입했으며, 코어 다이 측면에 열 방출 구조 기술을 더해 발열 제어 수준을 전 세대보다 20% 이상 끌어올렸다고 소개했다. 이어진 발표에서는 이진엽 플래시개발실 부사장이 기기내장형(온디바이스) AI 환경에 맞춘 차세대 낸드 솔루션 ‘z낸드-O’를 선보였다. D램의 용량 한계와 기존 낸드의 낮은 대역폭 문제를 동시에 풀어 고용량·고대역폭·빠른 응답속도를 구현했다는 설명이다. 이 부사장은 매개변수 1200억개 규모 GPT 모델을 구동한 결과 z낸드-O가 기존 D램 서버와 같은 초당 토큰 수를 내면서도 비용은 6분의 1에 그쳤다고 밝혔다. 삼성전자는 이날 400단 이상을 수직 적층한 10세대 V낸드 ‘V10 BV-낸드’도 업계 최초로 공개했다. 회사는 이번에 선보인 3D 메모리 제품들을 앞세워 늘어나는 고성능 컴퓨팅·AI 인프라용 메모리 수요를 확보한다는 계획이다.2026-08-05 10:27:56
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하반기 삼성은 AI 반도체, LG는 AI 냉각…같은 시장 다른 전략 [경제일보] 삼성전자와 LG전자가 AI 인프라 확대에 힘입어 나란히 역대 최대 2분기 실적을 거둔 가운데, 하반기 AI 시장을 공략하는 방식에서 차이를 보이고 있다. 삼성전자는 AI 반도체 경쟁력을, LG전자는 AI 데이터센터 냉각과 로봇 등 신사업을 앞세우면서 양사의 전략이 향후 실적에 어떤 영향을 미칠지 주목된다. 3일 업계에 따르면 삼성전자의 2분기 연결 기준 매출은 171조4995억원, 영업이익은 89조4924억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 130.0%, 영업이익은 1813.8% 증가했으며, 순이익은 71조6245억원으로 1299.9% 증가했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대 기록을 경신하며 3분기 연속 최고 실적을 이어갔다. 실적은 반도체 사업이 이끌었다. 디바이스솔루션(DS)부문은 HBM과 서버용 D램 판매 확대에 힘입어 매출 127조5000억원, 영업이익 89조2000억원을 거두며 역대 최대 실적을 냈다. 반면 스마트폰과 가전 등을 담당하는 디바이스경험(DX)부문은 부품 원가 상승 영향으로 매출 48조원을 기록했지만 8000억원의 영업손실을 내며 적자로 돌아섰다. 하만은 매출 4조6000억원, 영업이익 4000억원을 기록했고, 디스플레이는 매출 7조5000억원, 영업이익 7000억원을 올렸다. 양사의 실적은 AI 수혜를 입었다는 공통점이 있지만, 실적을 이끈 사업은 달랐다. 삼성전자는 반도체가 성장을 견인한 반면 LG전자는 생활가전과 전장, 냉난방공조(HVAC) 등 주요 사업이 고르게 성장하며 역대 최대 실적을 거뒀다. LG전자의 2분기 매출은 23조8265억원, 영업이익은 1조5791억원으로 각각 전년 동기 대비 14.9%, 147.0% 증가하며 2분기 기준 역대 최대를 기록했다. 생활가전(HS)사업본부는 처음으로 분기 매출 7조원을 넘어섰고, 전장(VS)사업본부는 2개 분기 연속 3조원대 매출을 기록했다. 냉난방공조를 담당하는 ES사업본부는 해외 에어컨 판매 확대에 힘입어 매출이 늘었다. 회사는 이 사업본부 안에서 AI 데이터센터 냉각 솔루션을 새로운 성장동력으로 키우고 있다. 하반기 AI 시장을 공략하는 양사의 전략도 서로 다르다. 삼성전자는 AI 중심의 반도체 수요가 이어지면서 전사 실적 성장세를 이어갈 것으로 내다봤다. 회사는 상반기 범용 D램 위주였던 생산능력을 하반기에는 HBM4 중심으로 전환해 수익성을 높이겠다고 밝혔다. HBM4 매출은 하반기 전체 HBM 매출의 60% 이상을 차지할 것으로 전망했다. 파운드리(반도체 위탁생산) 사업도 반등을 노린다. 회사는 아직 적자를 이어가고 있지만 2나노 공정 수주 과제 수가 지난해보다 두 배 이상 확대될 것으로 내다봤다. 브로드컴을 비롯한 주요 고객사와 여러 프로젝트를 논의 중이라고 설명했다. 시스템 LSI 사업도 AI 경쟁력 강화에 나선다. 회사는 2나노 2세대 공정 기반 모바일 AP '엑시노스 2700'을 하반기 양산해 내년 초 갤럭시 S27 시리즈에 탑재할 계획이다. AI 반도체 경쟁력을 강화해 성장세를 이어가겠다는 전략이다. LG전자는 기존 주력 사업을 기반으로 AI 인프라 신사업 확대에 속도를 낸다. 회사는 상반기 AI 데이터센터(AIDC) 냉각솔루션 수주액이 6000억원을 넘어섰으며 연말까지 수조원 규모의 AI 데이터센터 프로젝트 수주를 목표로 하고 있다고 밝혔다. 냉각수 분배 장치(CDU)는 일부 모델이 엔비디아 제품 인증을 획득했고 추가 모델 인증도 진행 중이다. 로봇 사업도 확대한다. LG전자는 사업 전반을 전담하는 '로보틱스 사업센터'를 신설하고 하반기 가동을 목표로 국내 최대 규모의 로보틱스 데이터 팩토리를 구축하고 있다. 2분기 B2B 매출은 전년 동기 대비 5% 증가한 6조5000억원으로 LG이노텍을 제외한 전사 매출의 36%를 차지했다. 이를 기반으로 AI 데이터센터 냉각과 로봇 등 신사업 확대에 속도를 낸다는 방침이다. 다만 AI 데이터센터 냉각 시장에서는 양사의 경쟁이 본격화될 전망이다. LG전자는 CDU와 칠러 등 자체 냉각 솔루션을 앞세우고 있으며, 삼성전자는 최근 인수한 플랙트그룹의 공조 기술과 글로벌 고객 기반을 활용해 시장 공략에 나서고 있다. 업계 관계자는 "삼성전자는 반도체 의존도가 오히려 더 커진 만큼 메모리 업황이 꺾일 때를 대비해 완충할 수 있는 사업을 함께 키워야 한다"며 "LG전자는 반대로 여러 사업이 고르게 성장한 만큼 신사업이 자리 잡을 때까지 버틸 체력은 있지만, 그 신사업이 본궤도에 오르는 속도가 관건일 것"이라고 했다.2026-08-03 16:40:52
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KT, 리벨리온 이어 딥엑스와 손잡았다 [경제일보] KT가 국산 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스와 손잡고 폐쇄회로(CC)TV와 차량 카메라 영상을 현장에서 실시간 분석하는 장비 개발에 나선다. 데이터센터용 국산 신경망처리장치(NPU)에 이어 현장 단말까지 국산 칩으로 채우는 구도다. KT는 딥엑스, 교통·상용차 단말 기업 세솔과 'NPU 기반 온디바이스 인공지능 사물인터넷(AIoT) 사업 협력을 위한 3자 업무협약'을 맺었다고 7월 31일 밝혔다. 협약식에는 성제현 KT 엔터프라이즈부문 수도권강북법인고객본부장(상무)과 김녹원 딥엑스 대표, 이태헌 세솔 대표가 참석했다. 세 회사는 저전력·저발열 NPU를 얹은 AI 엣지 박스를 함께 개발한다. AI 엣지 박스는 카메라가 찍은 영상을 데이터센터나 클라우드로 보내지 않고 그 자리에서 분석하는 장비다. 영상을 밖으로 내보내지 않으니 통신 비용과 지연이 줄고 개인정보 유출 위험도 낮아진다. 역할은 나눠 맡는다. 딥엑스가 자체 개발한 NPU 'DX-M1'과 소프트웨어 개발도구를 대고 세솔이 장비 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. KT는 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발을 붙여 상용화와 고객 확보를 추진한다. 적용 대상으로는 전기차 충전소와 이동식 CCTV, 버스와 상용차를 꼽았다. ◆ 그래픽처리장치 대신 NPU를 쓰는 이유 이번 장비의 설계 목표는 성능보다 전력이다. 전기차 충전소나 이동식 CCTV, 버스처럼 전원 공급과 설치 공간이 넉넉하지 않은 곳에서는 그래픽처리장치(GPU) 기반 장비를 돌리기 어렵다. 전력을 많이 먹고 열이 나기 때문이다. 딥엑스가 지난해 말 양산에 들어간 DX-M1은 평균 소비전력이 2~3와트(W) 수준이다. 딥엑스는 엔비디아의 엣지용 제품인 젯슨 오린 나노와 비교해 전력 효율은 20배, 연산 성능은 두 배라고 설명한다. 다만 이는 회사가 내놓은 수치로 제3자 검증 자료는 공개하지 않았다. 딥엑스는 애플과 시스코를 거친 김녹원 대표가 2018년 세운 팹리스 기업이다. 지난해 매출은 33억원이었고 올해 목표는 600억원이다. 현재 30여건, 670만달러(약 100억원)어치 발주를 받아 뒀고 350여개 기업과 기술 검증(PoC)을 진행 중이라고 밝혔다. 시리즈D 투자 유치를 마무리한 뒤 기업공개(IPO)를 추진할 계획이다. ◆ 데이터센터는 리벨리온, 현장은 딥엑스 KT가 국산 AI 반도체와 손잡은 것은 처음이 아니다. KT는 KT클라우드, KT인베스트먼트와 함께 리벨리온에 누적 600억원 넘게 투자해 지분 13%가량을 갖고 있다. 리벨리온의 NPU '아톰'은 KT클라우드에서 상용 서비스로 돌아가고 있다. 리벨리온 아톰은 데이터센터에서 대규모 추론을 처리하는 서버용이고 딥엑스 DX-M1은 현장 단말에 박히는 엣지용이다. KT로서는 클라우드와 현장 양쪽에 국산 칩을 깔아 두는 셈이다. 통신망과 관제 플랫폼을 이미 갖고 있으니 칩과 단말만 붙이면 영상관제 사업 전체를 자사 인프라 위에 얹을 수 있다. 성제현 상무는 "이번 협약은 AI 반도체와 AI 엣지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 전략적 협력"이라고 말했다. KT는 앞으로 공공기관과 지방자치단체, 교통·산업 안전 분야를 중심으로 사업을 넓힌다는 방침이다. 한편 이번 발표에서 확정된 것은 협약뿐이다. 장비 개발 일정과 투자 규모, 공급 물량, 출시 시점은 모두 공개되지 않았다.2026-07-31 16:33:03
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삼성전자, 美 테일러 팹2 연말 착공…2030년 첨단 반도체 양산 목표 [경제일보] 삼성전자가 미국 텍사스주 테일러에 두 번째 파운드리(반도체 위탁생산) 공장을 올해 말 착공한다. 오는 2030년 첨단 공정 양산을 목표로 생산능력을 확대하는 동시에 글로벌 빅테크와 장기공급계약(LTA)을 늘려 인공지능(AI) 반도체 수요 증가에 대응한다는 전략이다. 30일 삼성전자는 올해 2분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 미국 테일러 팹2를 올해 말 착공해 2030년 양산을 추진한다고 발표했다. 현재 건설 중인 테일러 팹1은 올해 가동 준비를 진행하고 있으며, 이후 2나노 생산능력을 단계적으로 확대할 계획이다. 삼성전자는 1.4나노 공정에 대한 고객 문의가 늘어남에 따라 별도의 추가 생산시설 확보도 검토하고 있다. 삼성전자는 “현재 파운드리 선단 공정 생산능력(CAPA) 증설 속도가 수요를 따라가지 못하고 있다”며 “미국 테일러 팹1은 연내 가동 준비를 진행 중이고, 이후 2나노 생산능력을 단계적으로 확대할 계획”이라고 말했다. 이어 “증가하는 고객 수요에 적기 대응하고자 미국 테일러 팹2 역시 2030년 양산을 목표로 올해 말 공사 착수를 준비 중”이라며 “1.4나노 공정에 대한 고객 문의 증가에 따라 추가 팹 확보도 검토하고 있다”고 밝혔다. 파운드리 사업도 회복세를 이어가고 있다. 삼성전자는 전 공정의 가동률이 지난해보다 개선됐고, 특히 8나노 이하 선단 공정은 최대 수준의 가동률을 기록하고 있다고 설명했다. 올해 선단 공정 매출 비중은 전체의 절반을 넘어설 것으로 예상했으며, 2나노 수주 과제도 지난해보다 두 배 이상 늘어날 것으로 전망했다. 하반기에는 2나노 2세대 공정 양산을 시작하고 가동률과 수율 개선, 가격 인상 효과가 더해지면서 수익성도 개선될 것으로 기대했다. 파운드리 사업의 흑자 전환 시점에 대해서는 “가까운 시일 내 가능할 것으로 전망한다”고 했다. 삼성전자는 AI 서비스 확산으로 메모리 공급 부족이 내년 이후 더욱 심화할 것으로 내다봤다. 하이퍼스케일러의 AI 인프라 투자 확대에 따라 서버용 D램과 솔리드스테이트드라이브(SSD), 고대역폭메모리(HBM) 수요 증가세가 이어질 것으로 예상하면서 장기공급계약 확대에도 속도를 내고 있다. 삼성전자는 “내년 메모리 수요 대비 공급 격차는 올해보다 더욱 커질 것이 명확하다”며 “주요 5대 글로벌 데이터센터 고객과는 이미 계약을 완료했고 AI 수요와 연관된 추가 5개 대형 고객과도 협상을 마무리 단계에 있다”고 했다. 삼성전자는 협상이 마무리되면 현재 중장기 생산계획 기준 장기공급계약 비중 60~70%를 확보할 수 있을 것으로 전망했다. 또 “다년 공급 계약의 이행 구속력을 높이기 위해 다년간 보유하는 예치금 성격의 선수금을 계약 조건에 포함했고 이 가운데 약 4분의 1에 해당하는 금액을 이미 수취했다”며 “추가 계약이 진행되면 전체 선수금 규모도 더욱 늘어날 예정”이라고 했다. 하반기에는 HBM4 공급도 본격 확대한다. 삼성전자는 3분기 HBM4 매출이 전 분기 대비 세 배 이상 증가하고 하반기에는 HBM4가 전체 HBM 매출의 60% 이상을 차지할 것으로 전망했다. HBM 시장 점유율도 D램 점유율 수준까지 끌어올린다는 목표를 제시했다.2026-07-30 14:41:32
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![[데스크칼럼] 5대짜리 혁명의 진실…중국 DUV, ASML 성벽에 첫 균열](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/29/20260729161017626523.jpg)
'5대짜리 혁명'의 진실…중국 DUV, ASML 성벽에 첫 균열 [경제일보] 중국이 올해 생산한다는 액침형 심자외선(DUV) 노광장비는 5대다. 네덜란드 ASML이 올해 출하할 것으로 예상되는 액침형 DUV 장비 약 130대와 비교하면 4%에도 미치지 못한다. 최첨단 반도체 공장 한 곳에 필요한 장비 수를 감안하면 생산라인을 바꾸기에도 턱없이 부족한 규모다. 그런데 세계 증시는 이 5대에 크게 흔들렸다. 중국이 자체 개발한 액침형 DUV 장비 생산에 들어갔다는 보도가 나오자 ASML 주가는 장중 8% 넘게 떨어졌다가 5.8% 하락 마감했다. 국내에서는 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 각각 13%, 14% 넘게 급락했다. 중국 메모리 업체 창신메모리(CXMT)의 증시 상장과 AI 산업의 투자 수익성 논란, 외국인 매도와 레버리지 청산이 겹쳤지만 중국산 DUV 소식이 불안을 증폭한 것은 분명하다. 시장의 반응만 보면 중국이 당장 ASML을 대체하고 한국 메모리 산업을 추월할 것처럼 보인다. 이는 과장이다. 반대로 장비 5대를 만들어낸 일을 선전용 행사로만 치부하는 것도 위험하다. 중국산 DUV의 현재 사업 가치는 작지만 그것이 가리키는 산업의 방향은 가볍지 않다. ◆ 노광장비 한 대가 아니라 산업 생태계의 문제 노광은 반도체 회로가 그려진 마스크에 빛을 쏘아 웨이퍼 위 감광액에 회로를 새기는 공정이다. 반도체 제조에서 사진 인화와 비슷한 역할을 하지만 요구되는 정밀도는 전혀 다르다. 머리카락 굵기의 수만분의 1에 해당하는 회로를 웨이퍼 위 수십 개 층에 반복해 정확히 포개야 한다. DUV는 193나노미터 파장의 불화아르곤 레이저를 사용한다. 액침형 DUV는 렌즈와 웨이퍼 사이에 초순수를 채워 빛의 굴절률과 렌즈의 개구수를 높인다. 같은 파장의 빛으로 더 미세한 회로를 그릴 수 있도록 만든 기술이다. ASML의 최신 액침형 DUV 장비는 시간당 300장 이상의 웨이퍼를 처리하면서 1나노미터 이하 수준의 오버레이 정밀도를 목표로 한다. 오버레이는 여러 차례 노광한 회로가 얼마나 정확하게 겹치는지를 나타내는 지표다. 해상도가 좋아도 위아래 회로가 어긋나면 칩은 작동하지 않는다. 노광장비의 경쟁력은 ‘몇 나노를 찍었느냐’만으로 판정할 수 없다. 시간당 웨이퍼 처리량, 장비 가동률, 오버레이 오차, 초점 제어, 결함 밀도, 장비 간 편차, 유지보수 시간과 소모품 수명까지 모두 맞아야 한다. 연구실에서 회로 하나를 그리는 것과 매일 수천 장의 웨이퍼를 같은 품질로 생산하는 것은 다른 문제다. ASML의 진입장벽도 장비 설계도 한 장에 있지 않다. 독일 자이스가 공급하는 초정밀 광학계, 레이저 광원과 웨이퍼 스테이지, 계측 장비, 보정 소프트웨어, 수십 년간 축적한 공정 데이터와 글로벌 유지보수망이 하나의 시스템으로 묶여 있다. 장비가 고장 났을 때 몇 시간 안에 복구할 수 있는 현장 인력과 부품 공급망도 경쟁력이다. ASML의 시장 지위는 기계 한 대가 아니라 거대한 산업 생태계가 만든 결과다. ◆ 863계획에서 아이성나까지 이어진 20년 중국의 노광장비 개발은 최근 시작된 프로젝트가 아니다. 중국 정부는 2000년대 초 국가 첨단기술 개발계획인 ‘863계획’을 통해 노광장비 국산화에 착수했다. 2002년 설립된 상하이마이크로일렉트로닉스(SMEE)는 건식 DUV 장비를 개발한 뒤 액침형 장비로 영역을 넓혀왔다. 초기 중국 장비는 90나노급 공정에 머물렀다. 해상도를 높이더라도 처리량과 오버레이, 장시간 안정성이 부족해 글로벌 반도체 기업의 주력 생산라인에 투입하기 어려웠다. 중국은 이후 광학, 정밀 스테이지, 광원, 계측과 제어 소프트웨어를 담당하는 기업과 연구기관을 나눠 육성했다. 이번에 주목받은 아이성나는 2023년 상하이에 설립된 국유자본 지원 기업으로 알려졌다. 설립된 지 2∼3년에 불과한 회사가 갑자기 액침형 DUV를 만들어낸 것처럼 보이지만 실제로는 SMEE와 별도 장비업체, 연구기관에 축적된 인력과 기술을 결집한 프로젝트에 가깝다. 기업의 나이는 짧아도 기술 계보는 20년 이상 이어진 셈이다. 보도에 따르면 아이성나는 올해 5대, 2027년 20대의 액침형 DUV 장비를 생산할 계획이다. 초기 공급 대상으로는 중국 최대 파운드리 SMIC와 화훙반도체, D램 업체 CXMT가 거론된다. 다만 장비의 공식 성능표와 고객사 양산 인증 결과는 아직 공개되지 않았다. ‘생산을 시작했다’는 표현과 ‘상업적 대량생산에 사용할 수 있다’는 평가는 구분해야 한다. ◆ 28나노 장비를 7나노 장비로 부를 수 없는 이유 중국 장비의 목표는 단일 노광 기준 28나노급으로 알려졌다. 28나노는 액침형 DUV가 한 번의 노광으로 경제성을 확보할 수 있는 대표적인 공정 구간이다. DUV로 더 미세한 회로를 그리는 방법도 있다. 한 장의 복잡한 회로를 두 개나 네 개의 단순한 패턴으로 나눈 뒤 노광과 식각을 반복하는 다중 패터닝이다. 이 방법을 사용하면 14나노와 10나노 이하 회로도 구현할 수 있다. 중국이 수입산 DUV를 활용해 7나노급 반도체를 생산한 것도 이러한 공정 기술과 관련돼 있다. 그러나 28나노 장비로 7나노급 회로를 구현할 수 있다는 설명과 7나노 전용 장비를 확보했다는 말은 같지 않다. 노광 횟수가 늘면 마스크와 식각·증착 공정도 증가한다. 생산시간이 길어지고 장비 사용량과 전력, 소재 비용이 커진다. 매번 회로를 정밀하게 포개야 하므로 오버레이 오차가 누적되고 수율도 떨어질 수 있다. 반도체 생산비는 노광장비 가격만으로 결정되지 않는다. 한 장의 웨이퍼가 생산라인을 통과하는 데 걸리는 시간과 양품 칩의 비율이 더 중요하다. 동일한 7나노급 칩을 만들더라도 EUV를 활용한 공정과 DUV 다중 패터닝 공정의 원가와 생산성은 크게 달라질 수 있다. 중국산 DUV가 28나노 회로를 한 번 찍는 데 성공했다는 사실만으로 최첨단 반도체 양산이 가능해졌다고 평가해서는 안 되는 이유다. ◆ 장비 출하 뒤에 기다리는 ‘죽음의 계곡’ 새 장비가 반도체 공장에 들어가면 설치 직후 생산에 투입되지 않는다. 우선 장비가 제시된 해상도와 오버레이 성능을 반복해 구현하는지 확인해야 한다. 다른 장비에서 생산한 웨이퍼와 결과가 일치하는지도 검증한다. 특정 장비만 다른 결과를 내면 전체 공정을 따로 설계해야 해 생산성이 급격히 떨어진다. 결함 검증은 더 까다롭다. 미세한 입자나 온도 변화, 진동, 렌즈 왜곡과 광원 불안정이 웨이퍼 수율에 영향을 미친다. 하루나 일주일 동안 정상 작동하는 것만으로는 부족하다. 수개월 이상 연속 가동하면서 성능과 부품 수명, 고장 빈도와 복구 시간을 입증해야 한다. 고객사의 공정 레시피와 연결하는 작업도 필요하다. 노광장비는 식각·증착·세정·검사 장비와 맞물려 작동한다. 노광 결과가 달라지면 전후 공정의 조건도 다시 조정해야 한다. 장비 인증에는 제조사뿐 아니라 팹의 공정 엔지니어, 소재 업체, 마스크와 계측 기업이 함께 참여한다. 중국산 장비가 넘어야 할 벽은 최초의 5대를 조립하는 일이 아니라 이 장비를 고객 생산라인에서 장기간 안정적으로 가동하는 일이다. 이 과정을 통과하지 못하면 5대는 연구·시험 장비에 머문다. 반대로 초기 장비에서 발생한 오류와 수율 데이터를 축적해 20대, 50대로 개선한다면 이야기는 달라진다. ◆ 왜 하필 5대인가 중국이 올해 5대만 생산하는 이유는 수요가 없어서라기보다 공급망과 조립 역량이 아직 제한됐기 때문일 가능성이 크다. 노광장비에는 수만 개의 정밀 부품이 들어간다. 렌즈와 광원, 스테이지, 모터, 센서, 진동 제어장치와 정밀 계측 부품 가운데 하나만 공급이 늦어져도 완제품을 만들 수 없다. 보도에 따르면 중국산 장비에는 아직 일본 등 해외에서 들여오는 일부 핵심 부품이 사용되고 있으며 중국 내 부품업체의 납기와 품질 문제도 생산 확대를 제약하고 있다. ‘국산 장비’라는 표현이 모든 부품의 100% 중국산화를 뜻하는 것은 아니다. 반도체 장비는 부품만 있다고 대량 조립할 수도 없다. 완성된 장비마다 광학계와 스테이지를 정밀하게 보정해야 한다. 생산량을 늘릴수록 장비 간 편차를 일정 수준 이하로 관리하는 능력이 중요해진다. 이 단계에서 제조 노하우와 숙련 인력의 차이가 드러난다. ASML이 장기간에 걸쳐 공급망과 생산설비를 확충하고도 연간 액침형 DUV 출하량을 100여 대 수준으로 관리하는 이유도 여기에 있다. 중국의 목표가 2026년 5대에서 2027년 20대로 늘어난다는 것은 생산능력이 네 배로 커진다는 의미이지만 ASML과의 규모 차이는 여전히 크다. ◆ ‘낡은 28나노’가 중국에는 중요한 까닭 28나노를 최첨단 기술과 비교해 낡은 공정으로 보는 시각도 바로잡아야 한다. 스마트폰의 애플리케이션 프로세서와 AI 가속기는 3나노·5나노 공정에서 생산되지만 자동차와 산업기기, 통신장비, 가전에는 28나노 이상 성숙 공정 반도체가 대량으로 사용된다. 전력관리반도체, 디스플레이 구동칩, 마이크로컨트롤러, 네트워크칩과 각종 센서는 최신 공정을 사용할 필요가 없거나 최신 공정을 적용했을 때 오히려 비용이 증가한다. 세계 반도체 수요의 상당 부분은 여전히 성숙 공정에서 발생한다. 중국이 28나노급 장비를 안정적으로 양산하면 가장 먼저 달라지는 곳도 이 시장이다. 중국 팹은 수입 장비의 추가 공급과 유지보수가 제한되더라도 국내 장비로 생산설비를 늘릴 수 있다. 중국 정부와 국유기업은 성능이 다소 떨어지더라도 국산 장비를 의무적으로 구매해 초기 시장을 만들어줄 수 있다. 글로벌 시장에서는 통하지 않을 장비가 중국 내수에서는 살아남을 수 있다. 장비업체는 확보한 매출과 생산 데이터를 다시 연구개발에 투입할 수 있다. 중국의 거대한 내수시장이 기술 격차를 줄이는 시험장이 되는 구조다. ◆ 한국을 먼저 압박할 곳은 HBM이 아닌 범용 D램 중국산 DUV가 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 사업을 단기간에 위협할 가능성은 크지 않다. HBM은 미세공정에서 D램 셀을 만드는 것만으로 완성되지 않는다. 여러 개의 D램 다이를 얇게 가공해 수직으로 쌓고 TSV로 연결해야 한다. 적층·접합, 발열 제어와 신호 무결성, 패키징 수율, 고객사의 GPU·가속기 인증이 모두 필요하다. HBM4 이후에는 로직 베이스 다이와 파운드리 공정, 첨단 패키징 기술의 결합이 더욱 중요해진다. DUV 한 종류를 확보했다고 한꺼번에 해결할 수 있는 영역이 아니다. 미국의 대중국 HBM 수출통제까지 고려하면 중국이 한국 기업을 곧바로 따라잡기는 쉽지 않다. 한국이 주의 깊게 볼 곳은 일반 D램이다. CXMT는 이미 세계 D램 출하량의 약 8%를 차지하는 4위 업체로 성장했다. 아직 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론과 기술 및 수익성 격차가 있지만 DDR4와 DDR5, 모바일용 LPDDR 시장에서 생산량을 늘리고 있다. 중국산 DUV가 양산 인증을 통과하면 CXMT는 수입 장비에 대한 불확실성을 낮추고 증설을 지속할 수 있다. 중국 스마트폰과 PC, 서버업체가 자국산 메모리 채택을 늘리면 CXMT는 세계 시장에 진출하기 전에 중국 내수만으로도 규모의 경제를 확보할 수 있다. 이 경우 한국 기업에 나타날 첫 충격은 시장점유율 상실보다 가격 하락일 가능성이 높다. CXMT가 범용 D램 공급을 늘리면 국제 가격의 하단이 낮아진다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM에서 높은 수익을 거두더라도 일반 D램의 수익성이 악화하면 전체 실적 변동성이 커질 수 있다. 중국산 DUV는 HBM 왕좌를 빼앗는 무기라기보다 범용 메모리 시장의 가격 질서를 바꾸는 기반시설로 보는 편이 현실적이다. 미국은 2022년 이후 중국의 첨단 반도체 생산을 제한하기 위해 노광과 식각·증착·계측 장비, 설계 소프트웨어와 첨단 AI 반도체에 대한 통제를 강화했다. 네덜란드와 일본도 일부 장비 수출 제한에 동참했다. 2024년에는 HBM과 장비 생산에 필요한 소프트웨어까지 통제 범위가 확대됐다. 수출통제는 효과가 있었다. 중국은 최첨단 장비를 제때 확보하기 어려워졌고 기존 수입 장비의 유지보수와 부품 공급에도 불확실성이 커졌다. 중국이 EUV를 활용한 대규모 첨단공정을 구축하는 시점도 늦어졌다. 하지만 통제에는 반대 방향의 힘도 작용한다. 해외 장비를 살 수 없게 되면 중국 팹은 성능이 부족해도 국산 장비를 시험해야 한다. 정부는 투자 실패를 감수하면서 자금을 공급하고, 고객사는 초기 제품의 결함을 함께 고친다. 정상적인 시장이라면 선택받기 어려운 장비가 보호된 시장 안에서 성장할 수 있다. 수출통제가 중국의 개발 비용과 시간을 늘릴 수는 있어도 기술 개발 의지 자체를 없애지는 못한다. 오히려 노광장비 국산화를 경제성의 문제가 아닌 국가안보 과제로 바꿨다. 중국 기업은 손익분기점을 넘지 못해도 투자를 지속할 수 있다. 미국과 동맹국도 통제를 강화하는 것만으로는 우위를 지킬 수 없다. 중국의 기술 진전을 늦추는 동안 차세대 기술과 공급망, 고객 생태계의 격차를 더 벌려야 한다. 통제가 시간을 벌어주는 정책이라면 혁신은 그 시간을 가치 있게 만드는 정책이다. ◆ 한국 반도체주 급락, 공포와 현실을 구분해야 중국산 DUV 5대가 삼성전자와 SK하이닉스의 기업가치를 하루아침에 10% 이상 떨어뜨릴 만큼 직접적인 실적 충격을 주는 것은 아니다. 올해와 내년 생산량만 놓고 보면 한국 반도체 공장의 생산능력이나 HBM 수주에 미칠 영향은 제한적이다. 지난 28일 주가 급락은 여러 불안이 한꺼번에 반영된 결과에 가깝다. AI 데이터센터 투자 확대에 비해 빅테크 기업의 수익 창출이 더디다는 우려, CXMT의 자금 조달과 증설 가능성, 중국 장비 국산화, 외국인 대규모 매도와 레버리지 포지션 청산이 겹쳤다. 그럼에도 시장의 과민 반응에는 읽어야 할 메시지가 있다. 투자자들은 장비 5대의 매출 효과가 아니라 ASML 독점과 한국 메모리 지배력이 영구적이지 않을 가능성을 가격에 반영했다. 지금까지 거의 0으로 보던 중국 장비의 성공 가능성을 아주 낮은 확률이나마 계산에 넣기 시작한 것이다. 따라서 이번 급락을 전적으로 비이성적 공포라고 단정하는 것도, 중국이 곧 한국을 추월한다는 신호로 받아들이는 것도 적절하지 않다. 단기 주가는 과도하게 움직였을 수 있지만 중국 공급망 자립이라는 장기 변수가 현실로 다가온 것은 사실이다.2026-07-29 16:16:24
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SK하이닉스, AI 메모리 타고 영업익 60조5426억원…또 사상 최대 [경제일보] SK하이닉스가 인공지능(AI) 서버용 메모리 수요 확대와 D램·낸드플래시 가격 상승에 힘입어 분기 사상 최대 실적을 다시 썼다. 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 AI 서버용 D램과 기업용 솔리드스테이트드라이브(eSSD)까지 고부가 제품 판매가 늘면서 영업이익률은 76%에 달했다. 29일 SK하이닉스는 연결 기준 올해 2분기 매출 79조3187억원, 영업이익 60조5426억원을 기록했다고 공시했다. 지난해 같은 기간보다 매출은 257%, 영업이익은 557% 증가했다. 전 분기와 비교해도 각각 51%, 61% 늘었다. 영업이익률은 전 분기보다 4%포인트 오른 76%를 기록했다. 상반기 누적 매출은 131조950억원으로 처음 100조원을 넘어섰다. 누적 영업이익은 98조1529억원이다. 2분기 순이익은 93조9226억원으로 집계됐다. 실적을 끌어올린 것은 메모리 가격 상승과 고부가 제품 중심의 판매 전략이다. AI 인프라 투자 확대로 HBM 수요가 이어지는 가운데 일반 D램과 낸드 가격도 함께 오르면서 수익성이 개선됐다. SK하이닉스는 “D램과 낸드플래시 모두 전 분기에 이어 큰 폭의 가격 상승을 기록했다”며 “HBM과 AI 서버용 D램, eSSD 등 고부가가치 제품 중심으로 판매를 늘려 최고의 수익성을 창출했다”고 했다. AI 메모리 수요를 장기계약으로 연결하는 작업도 진행하고 있다. SK하이닉스는 핵심 고객을 포함한 10여개 고객사와 장기공급계약 협상을 마쳤으며, 다른 주요 고객들과도 추가 논의를 이어가고 있다. 공급 물량과 계약 기간을 미리 정해 수요 변동에 따른 실적 불확실성을 낮추겠다는 전략이다. 차세대 제품인 HBM4는 2분기부터 양산 출하를 시작했다. 회사는 고객이 요구하는 동작 속도와 업계 최고 수준의 전력 효율을 확보했다며 하반기 생산량을 본격적으로 늘릴 계획이라고 밝혔다. HBM4E도 상반기 고객사에 샘플을 공급했으며, 10나노급 6세대 공정을 적용한 SOCAMM2 판매도 확대하고 있다. 낸드에서는 321단 제품을 중심으로 선단 공정 전환에 속도를 낸다. 현재 321단 제품은 전체 낸드 생산량에서 가장 큰 비중을 차지하며, 연말까지 국내 생산능력의 절반 수준으로 확대할 예정이다. 다만 실적은 시장의 높아진 기대에는 다소 못 미쳤다. 실적 발표 전 LSEG가 집계한 영업이익 전망치는 약 64조원으로, 실제 영업이익은 이를 약 5% 밑돌았다. AI 투자 지속성과 중국 메모리업체의 증설·기술 추격을 둘러싼 경계도 커지고 있다. SK하이닉스는 M15X 양산 일정을 앞당기고 2027년 초 용인 1기 팹의 클린룸을 연 뒤 생산능력을 확대할 계획이다. 첨단 패키징 공장 P&T7과 낸드 생산기지 M17 등 중장기 투자도 수요에 맞춰 단계적으로 추진한다. 하반기에는 HBM4 공급 확대와 수율 안정, 대규모 설비투자에 대한 속도 조절이 최대 실적을 이어갈 핵심 변수로 꼽힌다.2026-07-29 09:13:10
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메가존클라우드, 삼성SDS SCP '플래티넘 파트너' 승격 [경제일보] 메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 ‘플래티넘 파트너’로 승격됐다. 공공 클라우드 구축 경험과 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC) 사업 역량을 인정받은 결과다. 메가존클라우드는 SCP 파트너 가운데 플래티넘 등급을 획득한 기업은 자사가 유일하다고 28일 밝혔다. 회사는 지난해 8월 SCP ‘어드밴스드 파트너’ 등급을 획득한 뒤 약 1년 만에 최상위 등급으로 올라섰다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 최근 1년간의 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 전문 자격 취득 현황 등을 종합적으로 평가해 부여한다. 메가존클라우드는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 등 다수의 SCP 기반 공공사업을 수행했다. 공공기관이 요구하는 보안과 안정성 기준을 충족하면서 시스템을 구축·운영한 역량이 높은 평가를 받은 것으로 풀이된다. AI와 HPC 분야에서 축적한 성과도 등급 승격을 뒷받침했다. 메가존클라우드는 대규모 AI 모델 학습과 연구개발에 필요한 GPU 인프라를 클라우드로 제공하는 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업을 확대하고 있다. 한국정보통신기술협회(TTA)의 AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원사업 등을 수행하며 대규모 연산 자원의 구축·운영 능력도 입증했다. 생성형 AI와 산업별 AI 서비스가 확산하면서 공공기관과 기업의 GPU 수요는 빠르게 늘고 있다. 메가존클라우드는 SCP를 기반으로 고객이 필요한 기간과 규모에 따라 컴퓨팅 자원을 제공하고, AI 개발부터 서비스 운영까지 지원할 계획이다. 이번 승격을 계기로 삼성SDS와의 협력을 강화하고 공공·금융·기업용 클라우드 시장에서 공동 사업을 확대할 것으로 전망된다. 국내 인프라를 활용하려는 소버린 AI와 데이터 주권 수요에도 적극 대응한다는 방침이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 “소버린 AI 시대에 공공기관과 기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다.2026-07-28 15:10:40
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![[데스크 칼럼] 9500억달러 AI 동맹, 숫자보다 한국 몫이 중요하다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727103622210000.jpg)
9500억달러 AI 동맹, 숫자보다 '한국 몫'이 중요하다 [경제일보] 숫자는 크고 박수는 요란했다. 삼성전자와 SK그룹이 미국 빅테크들과 발표한 인공지능 협력 규모는 모두 9500억 달러, 우리 돈으로 약 1400조원에 이른다. SK그룹이 엔비디아 등을 상대로 7500억 달러 규모의 협력을 추진하고, 삼성전자가 브로드컴과 2000억 달러 규모의 전략적 협력에 나선다는 내용이다. 한국 기업이 글로벌 AI 공급망의 변방이 아니라 중심부에 진입했음을 보여주는 상징적인 장면이다. 경사임은 분명하지만, 숫자에 취할 때는 아니다. 9500억 달러가 당장 한국 기업의 금고에 들어오는 현금도, 이미 법적 구속력을 갖춘 단일 수주계약도 아니기 때문이다. SK와 엔비디아의 5000억 달러 이상 협력은 의향서에 기초한 AI 팩토리와 장기 메모리 공급·공동개발 계획이다. 삼성전자와 브로드컴의 2000억 달러 협력도 2030년까지 메모리와 파운드리 분야에서 예상되는 규모를 담은 양해각서다. 엔비디아 역시 발표문에서 미래 전망은 실제 결과와 달라질 수 있으며 성과를 보장하지 않는다고 명시했다. 이 차이를 지적하는 것은 성과를 깎아내리기 위해서가 아니다. 오히려 귀한 기회를 진짜 성과로 만들기 위해서다. 발표 금액이 클수록 정부와 기업은 숫자의 구성부터 투명하게 설명해야 한다. 확정된 구매 물량은 얼마인지, 시장 수요를 근거로 산출한 추정치는 얼마인지, 국내 투자는 얼마이고 해외 공급계약은 얼마인지 분리해야 한다. 의향서와 양해각서, 장기 공급계약, 실제 시설투자를 한 덩어리로 묶어 ‘1400조원 성과’라고만 부르면 국민은 규모는 알되 실체는 알 수 없다. 이번 협력의 가치가 작다는 뜻은 더욱 아니다. 엔비디아와 SK의 계획에는 국내 최대 2기가와트급 AI 팩토리 건설과 차세대 HBM 공동개발이 포함됐다. 첫 AI 팩토리는 2027년 가동을 목표로 하고 있다. 삼성전자와 브로드컴의 협력 범위도 HBM 공급을 넘어 2나노미터 이하 파운드리와 첨단 패키징으로 이어진다. 단순히 메모리를 판매하는 데서 그치지 않고 AI 가속기의 설계와 생산 생태계로 올라설 가능성이 열린 것이다. 중요한 것은 가능성과 성과를 혼동하지 않는 일이다. 글로벌 빅테크가 한국 반도체를 필요로 한다는 사실은 확인됐다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 한국의 HBM이 없었다면 오늘날의 AI 슈퍼컴퓨터도 가능하지 않았을 것이라고 평가했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자와 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자도 한국이 반도체와 인프라, 인재를 아우르는 핵심 파트너라는 취지로 발언했다. 한국의 협상력이 어느 때보다 커진 순간이다. 협상력이 생겼다면 이제 그 힘을 국내 산업의 두께를 키우는 데 써야 한다. 반도체 물량을 많이 공급하는 것만으로는 충분하지 않다. AI 시대의 가장 큰 부가가치는 칩과 데이터센터, 클라우드 소프트웨어, AI 모델과 서비스가 연결되는 지점에서 생긴다. 한국이 HBM과 파운드리 생산만 맡고 플랫폼과 소프트웨어, 고객 데이터와 서비스 수익은 미국 기업이 가져가는 구조라면 계약액은 커도 한국에 남는 몫은 제한된다. 첫 번째 성적표는 국내 생산이다. 이번 협력을 계기로 국내 반도체 공장이 얼마나 증설되고, 장비·소재·부품 기업에 얼마의 주문이 돌아가는지 확인해야 한다. 글로벌 수요를 한국 공장에서 소화하지 못하고 해외 생산기지만 늘어난다면 국내 산업의 낙수효과는 약해진다. 전력과 용수, 송전망, 산업용지 문제를 풀어야 하는 이유도 여기에 있다. 정부는 투자 발표식에 참석하는 데서 역할을 끝낼 것이 아니라 국내에서 공장을 제때 지을 수 있는 기반을 마련해야 한다. 두 번째 성적표는 기술의 귀속이다. SK하이닉스와 엔비디아는 차세대 HBM을 공동개발하고, 삼성전자와 브로드컴은 메모리·파운드리·패키징을 연결하는 협력을 추진한다. 공동개발 과정에서 확보한 특허와 설계 경험, 생산 노하우가 한국 연구조직에 축적돼야 한다. 미국 기업의 제품 일정에 맞춰 생산만 대행하고 핵심 설계 역량은 밖에 남는다면 공급자는 될 수 있어도 기술의 주인은 되기 어렵다. 세 번째는 국내 AI 생태계다. 이번 정상외교를 전후해 네이버·브룩필드·엔비디아는 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 200메가와트, 약 10만개의 GPU 규모로 확대하는 계획을 내놨다. 엔비디아는 KAIST와 공동 연구소를 운영하고 서울대와도 연구·교육 협력을 추진하기로 했다. 거대한 협력이 몇몇 대기업의 매출로 끝나지 않고 국내 대학과 스타트업, 제조기업이 활용할 수 있는 연산 인프라와 연구 기반으로 이어져야 한다. 네 번째는 고용과 인재다. 첨단산업 투자의 진짜 성과는 계약서가 아니라 사람에게 남는다. 국내에서 채용되는 설계자와 소프트웨어 개발자, 공정기술자와 데이터 과학자가 얼마나 늘어나는지 봐야 한다. 세계적 기업과의 협력이 한국 인재를 미국으로 데려가는 통로에 그쳐서는 곤란하다. 해외 인재가 한국 연구소로 들어오고, 국내 연구자가 세계 최고 수준의 프로젝트를 한국에서 수행하는 선순환을 만들어야 한다. 정부의 역할도 분명하다. 민간기업의 장기계약에 일일이 간섭할 필요는 없다. 시장을 가장 잘 아는 것은 기업이다. 다만 세제 지원과 정책금융, 전력망과 용수, 산업단지와 외교력이 투입된다면 그에 상응하는 국내 효과를 점검해야 한다. 투자액 발표 이후 실제 집행액, 국내 생산 비중, 협력업체 발주, 연구개발 투자, 신규 고용을 정기적으로 공개하는 ‘AI 협력 이행표’를 만들 필요가 있다. 성과를 재촉하다 기업의 영업비밀까지 공개하라는 식이어서는 안 된다. 필요한 것은 계약의 세부 가격이 아니라 국가가 제공한 지원과 국내에 돌아온 편익의 균형이다. 정부가 산업의 승자를 고르는 것도 경계해야 하지만, 거대한 숫자를 외교 성과로 홍보한 뒤 실행 여부를 묻지 않는 태도도 책임 있는 산업정책이라 할 수 없다. 논어 학이편에는 “군자는 근본에 힘쓰니, 근본이 서면 도가 생긴다(君子務本 本立而道生)”는 말이 나온다. 9500억 달러라는 숫자는 가지다. 국내 공장과 연구소, 기술과 인재, 중소 협력업체는 뿌리다. 가지가 아무리 화려해도 뿌리가 굵어지지 않으면 그 나무는 한국 산업의 것이 아니다. 이번 협력은 한국에 찾아온 드문 기회다. 미국 AI 기업들은 더 많은 반도체와 연산 능력을 필요로 하고, 한국은 이를 공급할 제조역량을 갖고 있다. 지금의 협상력을 잘 활용한다면 한국은 메모리 강국을 넘어 AI 생산과 실증, 서비스가 함께 움직이는 산업국가로 도약할 수 있다. 하지만 계약 규모만 반복해서는 그 미래가 저절로 오지 않는다. 몇 년 뒤 9500억 달러 중 얼마가 실제 매출로 실현됐는지, 국내에 몇 개의 공장과 연구소가 생겼는지, 몇 명의 기술자가 새 일자리를 얻었는지 물어야 한다. 한국 기업이 공급망에서 더 높은 자리를 차지했는지도 따져야 한다. 9500억 달러는 출발선이지 성적표가 아니다. 진짜 성과는 달러로 발표되지만 원화 매출과 국내 투자, 한국의 기술과 국민의 일자리로 확인된다. 이제 박수를 거두자는 것이 아니다. 박수를 친 만큼 꼼꼼히 지켜보자는 것이다. AI 동맹의 크기는 계약서에 적힌 숫자가 아니라, 그 협력 뒤에 한국에 남은 것으로 평가받아야 한다.2026-07-27 10:36:39
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이재용·최태원·이해진, 美서 젠슨 황 만난다…글로벌 AI 동맹 '총집결' [경제일보] 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장, 이해진 네이버 의장이 미국에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회동하는 방안이 추진되고 있다. 메모리와 인공지능(AI) 반도체, 생성형 AI 서비스를 대표하는 글로벌 기업 수장들이 한자리에 모이는 것으로, AI 공급망 협력 확대와 차세대 AI 인프라 구축 방안이 주요 의제로 논의될 전망이다. 22일 업계에 따르면 삼성전자와 SK그룹, 네이버, 엔비디아 주요 경영진은 이번 주 미국 실리콘밸리 인근에서 라운드테이블 형식의 회동을 추진 중이다. 회동은 오는 24일 열리는 방안이 유력한 것으로 알려졌다. 이 회장과 최 회장, 이 의장, 황 CEO가 참석하는 방안이 유력하게 검토되고 있으며, 샘 올트먼 오픈AI CEO와 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO도 참석할 가능성이 거론된다. 회동이 성사될 경우 메모리 반도체와 AI 가속기(GPU), 생성형 AI 플랫폼을 대표하는 글로벌 기업 최고경영진이 한자리에 모이는 첫 사례가 될 것으로 업계는 보고 있다. 특히 황 CEO가 지난달 한국을 방문해 삼성전자와 SK그룹, 현대자동차그룹, LG, 네이버 등 주요 기업과 잇달아 협력 방안을 논의한 데 이어 한 달여 만에 다시 한국 기업들과 회동을 추진하면서 전략적 파트너십을 더욱 강화하는 모습이다. 이번 회동에서는 AI 인프라 확대를 위한 공급망 협력이 핵심 의제로 다뤄질 전망이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 고성능 메모리를 공급하고 있으며, 하반기 출시 예정인 차세대 AI 가속기 '베라 루빈'에도 양사의 HBM4가 적용될 예정이다. 양사는 오픈AI의 자체 AI 칩에도 메모리를 공급하고 있으며, 지난해에는 대규모 AI 인프라 구축 프로젝트인 '스타게이트'에도 고성능 메모리를 공급하기로 협력한 바 있다. 메모리뿐 아니라 파운드리 협력도 확대되고 있다. 삼성전자는 엔비디아 플랫폼용 추론 칩 생산을 맡고 있으며, 최근에는 앤트로픽과 2나노 공정을 활용한 AI 칩 생산 협력도 논의하는 등 AI 반도체 생태계에서 역할을 넓히고 있다. 네이버는 AI 팩토리 구축을 중심으로 협력 방안을 논의할 것으로 예상된다. AI 팩토리는 GPU 서버와 데이터센터, 전력·냉각 설비 등 AI 인프라에 대규모 AI 모델과 클라우드 기술을 결합해 초대형 AI 연산을 수행하는 차세대 데이터센터 개념이다. 업계에서는 이번 회동이 최근 제기된 AI 투자 둔화와 반도체 업황 피크아웃 우려를 완화하는 계기가 될 수 있다는 관측도 나온다. 최근 삼성전자와 SK하이닉스, 엔비디아 등 AI 반도체 관련 기업들의 주가는 고점 대비 조정을 받고 있지만, 업계에서는 글로벌 빅테크의 AI 인프라 투자가 향후 수년간 이어질 것으로 예상하면서 고성능 메모리 수요 역시 견조한 흐름을 유지할 것으로 보고 있다.2026-07-22 09:55:38
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"TSMC만으론 부족"…AI칩 공급망 다변화에 삼성 파운드리 기회 커진다 [경제일보] AI 반도체 공급망이 'TSMC 일극 체제'에서 다변화 국면으로 접어들면서 삼성전자 파운드리 사업에도 반등 기회가 열리고 있다. AI칩 수요 급증과 공급망 안정성 확보를 위해 글로벌 빅테크들이 생산처를 복수의 파운드리로 분산하려는 움직임이 나타나고 있기 때문이다. 14일 반도체 업계에 따르면 삼성전자는 최근 테슬라의 차세대 AI 반도체 ‘AI5’에 대한 테이프아웃을 마치고 시제품 생산과 공정 검증을 준비하고 있다. 테이프아웃은 반도체 설계를 완료한 뒤 최종 설계 데이터를 파운드리에 넘기는 단계로 실제 양산까지는 시험 생산과 수율 안정화, 고객사 승인 절차 등이 남아 있다. 테슬라는 AI5 개발 과정에서 삼성전자와 TSMC 양쪽과 협력하고 있다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)도 지난 4월 AI5 설계를 마쳤다고 밝히며 두 회사에 감사를 표했다. 업계에서는 TSMC와 삼성전자가 각기 다른 공정과 생산 거점에서 AI5를 공급하고, 후속 제품인 AI6는 삼성전자의 미국 텍사스주 테일러 공장이 주력 생산을 맡을 가능성이 큰 것으로 보고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 165억 달러, 당시 환율 기준 약 22조7000억원 규모의 반도체 위탁생산 계약을 체결했다. 계약 기간은 2033년 말까지다. 한진만 삼성전자 파운드리사업부장 겸 사장은 지난 3월 정기 주주총회에서 테일러 공장에서 테슬라 차세대 칩의 본격적인 양산을 2027년 하반기 시작할 예정이라고 밝혔다. 이번 협력은 테슬라 한 곳의 수주를 넘어 AI 반도체 고객사들의 생산 전략 변화를 보여주는 사례로 평가된다. 첨단 AI칩은 설계뿐 아니라 안정적인 생산 물량과 첨단 패키징 시설을 확보하는 것이 사업 경쟁력을 좌우한다. 특정 업체에 생산을 몰아줄 경우 공정 차질이나 공급 부족이 발생했을 때 제품 출시 일정 전체가 흔들릴 수 있다. TSMC에 대한 높은 의존도도 고객사들이 공급처 다변화를 검토하는 배경으로 꼽힌다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 1분기 세계 파운드리 시장에서 TSMC의 점유율은 70%를 웃돈 반면 삼성전자는 한 자릿수에 머물렀다. 특히 엔비디아를 비롯한 AI 반도체 기업의 주문이 TSMC의 미세공정과 CoWoS 첨단 패키징에 집중되면서 공급 병목 우려도 이어지고 있다. TSMC는 급증하는 AI 수요에 대응해 생산시설 확충에 나서고 있다. 최근 대만 자이과학단지에 첨단 패키징 공장 두 곳을 추가로 건설하기로 하는 등 CoWoS 생산능력 확대에 속도를 내고 있다. 그럼에도 AI 인프라 투자가 빠르게 늘면서 TSMC 경영진도 회사가 글로벌 공급망의 병목이 되지 않도록 생산능력을 확대하고 있다고 밝힌 바 있다. 이 같은 환경은 삼성전자에는 반격의 기회다. 삼성전자는 테일러 공장에서 2나노급 첨단 공정과 미국 현지 생산을 동시에 제공할 수 있다. 미국 내에서 생산된 첨단 반도체를 원하는 고객사에는 대만 생산을 보완할 수 있는 선택지가 되는 셈이다. 테슬라 물량을 안정적으로 양산하면 테일러 공장의 가동률을 높이는 동시에 2나노 공정의 대형 고객 레퍼런스도 확보할 수 있다. 파운드리 사업은 한 번 검증된 공정을 중심으로 후속 수주가 이어지는 특성이 강한 만큼 AI5와 AI6의 양산 성과가 향후 글로벌 고객 확보에도 영향을 미칠 전망이다. 다만 이를 곧바로 TSMC 독주 체제의 균열로 해석하기는 이르다는 지적도 나온다. TSMC는 미세공정 수율뿐 아니라 설계자산(IP)과 고객 지원, 첨단 패키징을 아우르는 생태계에서 여전히 압도적인 우위를 점하고 있다. 올해에도 3나노와 2나노, CoWoS 수요 증가에 힘입어 사상 최대 수준의 실적을 이어갈 것으로 예상된다. 삼성전자 역시 테슬라와의 계약을 실제 수익성 개선으로 연결하려면 2나노 수율과 양산 안정성을 입증해야 한다. 테이프아웃 이후 고객사가 요구하는 성능과 전력 효율을 충족하지 못하거나 양산 시점이 늦어질 경우 추가 수주 확보에도 제약이 생길 수 있다. 결국 삼성전자 파운드리의 반등 여부는 테슬라 수주 자체보다 이를 안정적인 양산 실적과 후속 고객 확보로 연결할 수 있느냐에 달렸다. AI칩 공급망 다변화라는 시장의 요구가 커진 가운데 테일러 공장의 2나노 양산 성과가 삼성전자의 파운드리 경쟁력을 가늠할 시험대가 될 전망이다.2026-07-14 18:06:04
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