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![[건설 명가 DNA 분석② 삼성물산 건설부문] 국토 개발의 현장에서 글로벌 랜드마크까지…삼성 건설의 성장사](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/22/20260422102521622376.png)
국토 개발의 현장에서 글로벌 랜드마크까지…삼성 건설의 성장사 [경제일보] 대한민국 산업화의 굵직한 장면마다 삼성의 건설 사업은 빠지지 않았다. 공장과 도로, 주택과 발전소, 초고층 빌딩과 첨단 산업시설까지 나라의 성장 과정에서 필요한 공간과 기반시설이 세워질 때마다 삼성의 이름이 따라붙었다. 오늘날 삼성물산 건설부문은 단순 시공사를 넘어 글로벌 복합개발과 첨단 생산시설, 에너지 인프라를 수행하는 종합 건설 기업으로 자리 잡고 있다. 삼성 건설의 역사는 한국 산업 발전의 또 다른 단면이다. 삼성 건설의 뿌리는 창업주 이병철 회장의 사업 철학과 맞닿아 있다. 그는 제조와 무역, 금융에 머무르지 않고 산업 전반을 떠받칠 기반 사업의 중요성을 일찍이 주목했다. 산업이 커질수록 공장과 물류시설, 도시 인프라 수요도 함께 늘어난다는 판단이었다. 생산과 유통, 소비가 커지면 이를 담아낼 공간이 필요하다는 계산이 삼성 건설 사업의 출발점이 됐다. 초기의 삼성 건설은 그룹 내부 수요를 바탕으로 성장했다. 공장과 업무시설, 물류 거점 등을 직접 짓고 운영하며 공정 관리와 원가 통제, 품질 관리 역량을 축적했다. 이는 훗날 외부 시장에서 경쟁력을 키우는 밑거름이 됐다. 삼성 특유의 관리 체계와 실행 속도가 건설 현장에 이식된 것도 이 시기다. 국내 성장기에는 주택과 도시 개발 분야에서 존재감을 키웠다. 래미안 브랜드는 국내 아파트 시장의 고급화 흐름을 대표하는 이름으로 자리 잡았다. 단순히 집을 짓는 데서 벗어나 설계와 커뮤니티, 조경과 서비스 수준을 끌어올리며 주거 상품의 기준을 바꿨다는 평가를 받는다. 브랜드 경쟁이 본격화된 국내 주택 시장에서 래미안은 오랜 기간 선호도 상위권을 지켜 왔다. 삼성 건설의 위상을 세계에 알린 장면은 초고층 프로젝트였다. 아랍에미리트 두바이의 부르즈 할리파는 대표 사례다. 세계 최고층 빌딩 시공 경험은 단순한 수주 실적을 넘어 기술력과 공정 관리 능력을 입증한 상징적 성과로 꼽힌다. 복잡한 설계와 난도 높은 시공, 글로벌 협업 체계를 완수하며 삼성 건설은 세계 시장에서 이름값을 높였다. 최근 삼성 건설의 핵심 경쟁력은 첨단 산업시설에서 더욱 두드러진다. 반도체 공장과 연구시설, 바이오 생산기지, 데이터센터 등 정밀성과 안정성이 요구되는 시설은 일반 건축과 다른 역량이 필요하다. 공정 오차를 최소화해야 하고 고도의 설비 이해도와 빠른 일정 대응이 뒤따라야 한다. 삼성물산 건설부문은 그룹 내 반도체와 바이오 투자 확대 과정에서 이런 분야의 경험을 빠르게 축적해 왔다. 다른 건설사와 구별되는 지점이기도 하다. 주택이나 일반 토목 중심 회사와 달리 삼성 건설은 첨단 제조시설이라는 고부가가치 시장에서 강한 경쟁력을 갖고 있다. 세계적으로 AI 확산과 반도체 투자 경쟁이 치열해질수록 이러한 역량의 가치도 함께 커질 수밖에 없다. 물론 건설업 특유의 부침도 피해 가지는 않았다. 국내 부동산 경기 변동, 해외 프로젝트 손익 변동성, 원자재 가격 상승, 금리 변화는 삼성 건설에도 부담 요인이다. 대형 프로젝트일수록 공기 지연과 비용 증가 위험이 크고 해외 사업은 환율과 지정학 변수에도 민감하다. 안정적 관리 역량만으로 모든 위험을 없앨 수는 없다. 최근 사업 지형은 다시 바뀌고 있다. 과거의 중심축이 주택과 일반 건축, 플랜트였다면 지금은 첨단 산업 인프라와 친환경 에너지, 복합개발 사업으로 무게중심이 이동하고 있다. 반도체 생산기지와 바이오 캠퍼스, 데이터센터, 소형모듈원전(SMR), 신재생에너지 관련 인프라가 새로운 기회로 떠오른다. 특히 반도체 시설은 삼성 건설의 대표 성장축으로 꼽힌다. 글로벌 공급망 재편과 AI 투자 확대로 세계 각국이 반도체 생산 능력 확보에 나서면서 대형 팹 건설 수요도 이어지고 있다. 클린룸과 진동 제어, 초정밀 시공 경험은 진입 장벽이 높아 후발 주자가 단기간에 따라오기 쉽지 않다. 친환경 에너지 시장도 주목할 분야다. 탄소중립 기조 아래 태양광과 수소, 차세대 발전 인프라 투자가 늘고 있다. 건설사는 단순 시공사가 아니라 에너지 전환을 현실화하는 실행 주체가 되고 있다. 삼성 건설 역시 글로벌 네트워크와 자금 조달 역량을 활용해 관련 시장 확대를 노리고 있다. 도시 개발 분야에서도 역할은 커지고 있다. 대형 복합개발 사업은 주거와 업무, 상업과 문화 기능을 함께 설계해야 한다. 단순 시공 능력보다 금융과 운영, 설계 조정 역량까지 요구된다. 삼성물산 건설부문이 가진 브랜드와 사업관리 경험은 이런 시장에서 경쟁력이 될 수 있다. 삼성 건설의 경쟁 우위는 여러 축에서 나온다. 삼성 브랜드가 주는 신뢰도, 우수한 재무 기반, 글로벌 프로젝트 수행 경험, 첨단 산업시설 노하우, 래미안으로 대표되는 주택 브랜드 경쟁력은 쉽게 대체되기 어렵다. 그룹 계열사와의 시너지 역시 다른 회사가 갖기 어려운 자산이다. 과제도 적지 않다. 국내 주택 시장 의존도를 어떻게 조절할지, 해외 대형 사업의 수익성을 어떻게 관리할지, 친환경과 디지털 전환에 얼마나 빠르게 대응할지가 향후 성과를 좌우할 전망이다. 기술 인력 확보 경쟁과 공사비 상승 부담도 계속된다. 삼성 건설은 단순 시공 회사를 넘어 미래 산업과 도시의 기반을 만드는 기업으로 체질 변화를 서두르고 있다. 단순 시공 회사가 아니라 미래 산업과 도시의 기반을 설계하는 고부가가치 인프라 기업으로 외연을 넓히는 길이다. 아파트를 넘어 스마트 주거로, 공장을 넘어 첨단 생산 생태계로, 건물을 넘어 도시 전체의 가치 창출로 사업의 범위를 확장하고 있다. 이병철 창업주의 시대가 산업화 기반을 닦던 시기였다면 지금 삼성 건설의 과제는 기술 패권 경쟁과 에너지 전환 시대에 맞는 새로운 공간을 만드는 일이다. 국내 성장의 현장에서 출발한 삼성 건설이 앞으로도 세계 건설 시장에서 같은 존재감을 이어갈지 업계의 관심이 모이고 있다.2026-04-22 10:26:51
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![[정보운의 강철부대] HBM 뒤에 숨은 승부…극자외선 노광장비 통제력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/17/20260417144054804153.jpg)
HBM 뒤에 숨은 승부…극자외선 노광장비 '통제력' ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 고대역폭메모리(HBM)를 둘러싼 반도체 경쟁의 승패는 더 이상 메모리 기업 간 기술력에만 달려 있지 않다. 생산능력을 결정짓는 핵심 변수는 노광장비를 공급하는 ASML의 EUV(극자외선 노광장비) 확보 여부로 이동하고 있다. AI 반도체 시장이 급성장하며 삼성전자와 SK하이닉스 간 HBM 경쟁이 격화되고 있지만 실제 시장 대응력을 좌우하는 것은 기술이 아니라 생산 인프라다. 첨단 공정에 필수적인 EUV 장비는 사실상 ASML이 독점 공급하고 있어 이를 확보하지 못할 경우 경쟁 참여 자체가 제한되는 구조다. ASML은 반도체 회로를 웨이퍼 위에 새기는 노광장비를 공급하는 네덜란드 기업으로 EUV 장비 분야에서는 사실상 독점적 지위를 확보하고 있다. 노광장비는 반도체 생산 공정에서 회로 패턴을 형성하는 핵심 설비로 공정 미세화와 직결된다. 특히 EUV는 기존 장비보다 훨씬 짧은 파장의 빛을 활용해 더 촘촘한 회로 구현이 가능해 HBM 등 첨단 반도체 생산에 필수적인 장비로 꼽힌다. 회사는 최근 실적 발표를 통해 메모리 반도체 고객사들의 EUV 생산능력이 2026년까지 이미 모두 판매된 상태라고 밝혔다. 공급 제한이 2027년까지 이어질 수 있다는 전망도 제시했다. 이는 반도체 산업의 병목이 성능이 아닌 생산 인프라로 이동하고 있음을 보여주는 신호다. 이 변화는 AI 반도체 경쟁의 구조를 근본적으로 바꾸고 있다. 그동안 경쟁은 엔비디아와 AMD 등 설계 기업 중심으로 전개됐다. 이후 HBM을 둘러싼 메모리 경쟁이 부상했지만 이제는 이를 실제 제품으로 구현할 수 있는 생산 인프라 확보가 새로운 승부처로 떠오르고 있다. EUV 장비는 단순한 설비가 아니다. 선단 공정 진입을 위한 전제 조건이자 생산능력 자체를 결정짓는 요소다. 확보 시점과 물량이 곧 캐파로 이어지는 만큼 기술 격차보다 장비 확보 속도가 시장 대응력을 좌우하는 국면으로 전환되고 있다. 이로 인해 반도체 경쟁의 기준도 바뀌고 있다. 미세공정 구현 경쟁에서 생산 속도와 물량 확대 경쟁으로 중심축이 이동하는 흐름이다. HBM 수요가 급증하는 상황에서 EUV 확보가 지연될 경우 납기 대응력과 고객사 대응 속도에서 격차가 벌어질 수밖에 없다. 실제 SK하이닉스는 ASML로부터 약 12조원 규모의 EUV 장비를 선제적으로 발주하고 2027년까지 순차 도입할 계획이다. EUV 장비 1대당 가격이 수천억원에 달하는 점을 감안하면 수십 대 규모의 대규모 투자다. 해당 장비는 HBM 등 차세대 메모리 생산에 필요한 선단 공정에 투입될 예정으로 단순한 설비 확충이 아니라 향후 AI 반도체 수요에 대응하기 위한 생산 캐파 선점 전략으로 해석된다. 특히 장비 인도까지 수년이 소요되는 점을 고려하면 이번 투자는 중장기 수요를 선반영한 선제적 대응이라는 평가다. 결과적으로 현재의 HBM 경쟁은 표면적으로는 메모리 기업 간 기술 경쟁처럼 보이지만 그 이면에서는 장비 공급망을 둘러싼 구조적 경쟁이 전개되고 있다. 엔비디아(설계), 삼성전자·SK하이닉스(생산)로 이어지는 기존 구도 뒤에서 ASML이 공급망 전반을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다는 평가다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, 반도체 산업의 경쟁은 더 이상 성능 경쟁에 머물지 않는다. EUV 확보를 중심으로 한 생산 인프라 경쟁이 시장의 판을 다시 짜고 있다. 칩 성능보다 중요한 것은 생산 속도와 생산능력이다. 기술이 아니라 장비를 선점한 기업이 결국 시장 주도권을 가져간다.2026-04-19 08:00:00
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삼성전자 첫 과반노조 출범…총파업 예고에 '30조 손실' 경고 [경제일보] 삼성전자에서 첫 과반 노조가 공식 출범한 가운데 노조가 총파업을 예고하며 최대 30조원 규모의 생산 차질 가능성을 제기했다. 사측과의 협상이 중단된 상황에서 노사 갈등이 본격 격화되는 양상이다. 17일 삼성전자 초기업노조는 서울 서초사옥 앞에서 기자회견을 열고 조합원 7만4000여명을 확보해 과반노조 및 근로자대표 지위를 공식 획득했다고 밝혔다. 노조는 오는 23일 평택사업장에서 대규모 결기대회를 연 뒤 5월 21일부터 6월 7일까지 총파업에 돌입할 계획이다. 최승호 위원장은 "18일간 파업이 진행될 경우 설비 백업을 감안하더라도 최소 20조~30조원의 손실이 발생할 수 있다고 주장했다. 이는 연간 영업이익 규모를 감안할 때 하루 약 1조원 수준의 손실이 발생할 수 있다는 계산이다. 노조는 파업 배경으로 성과급 체계 개편과 보상 수준 정상화를 요구했다. 글로벌 1위 수준의 실적이 예상되는 만큼 성과급 상한 폐지와 제도 투명화가 필요하다는 주장이다. 최 위원장은 "교섭 과정에서 회사가 일회성 대응에 그쳤고 실질적인 협상이 이뤄지지 않았다"며 사측의 선제적 안건 제시를 촉구했다. 반면 업계에서는 대규모 파업이 현실화될 경우 반도체 생산 차질로 글로벌 경쟁력 저하와 주주 가치 훼손으로 이어질 수 있다는 우려도 제기된다. 노조는 이에 대해 "인재 확보와 보상은 비용이 아닌 투자"라며 반박했다. 노조는 불법 쟁의행위는 하지 않겠다는 입장도 밝혔다. 앞서 사측은 사업장 점거 등 가능성을 이유로 법원에 쟁의행위 금지 가처분을 신청한 상태다. 노조는 안전 설비 운영에는 차질이 없도록 파업을 진행하겠다고 설명했다. 최근 불거진 '노조 블랙리스트' 논란과 관련해서는 일부 조합원의 관여 사실을 인정했다. 최 위원장은 "부서 단위에서 가입 여부를 확인한 사례가 있었고 이는 명백히 잘못된 행위"라며 "수사 의뢰가 이뤄진 만큼 적절히 마무리되길 바란다"고 밝혔다. 노조는 이번 교섭 요구가 반도체 부문을 넘어 스마트폰·가전 등 디바이스경험(DX) 부문에도 긍정적 영향을 미칠 것이라고 주장했다. 성과급 산정 기준을 경제적부가가치(EVA)에서 영업이익 중심으로 전환할 경우 사업부 간 보상 격차가 완화될 수 있다는 설명이다. 한편 초기업노조는 과반 대표성을 기반으로 취업규칙 불이익 변경 제한, 노사협의회 재구성, 교섭력 강화를 통한 처우 개선에 나설 계획이다.2026-04-17 17:38:12
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삼성전자 노조, 40.5조원 성과급 요구…삼성전자 노사 갈등 고조 [경제일보] 삼성전자 노동조합이 영업이익의 15%를 성과급으로 요구한 것으로 알려지면서 노사 갈등이 고조되고 있다. 실적 개선 국면에서 성과 배분을 둘러싼 논쟁이 본격화되면서 향후 협상 결과가 노사 관계의 주요 변수로 떠오르고 있다. 12일 업계에 따르면 삼성전자가 최근 올해 1분기 잠정 실적을 발표한 이후 노동조합은 반도체 사업 연간 영업이익을 270조원 수준으로 가정하고 약 40조5000억원을 성과급 재원으로 마련해야 한다고 주장했다. 이는 연간 영업이익의 15% 규모다. 증권가에서는 올해 삼성전자 연간 영업이익이 최대 300조원에 달할 수 있다는 전망도 나오고 있다. 이를 반영하면 성과급 규모는 약 45조원 수준까지 확대된다. 1분기 잠정 매출이 57조2000억원으로 역대 최대 수준을 기록한 이후 실적 기대감이 커지면서 성과급 요구도 함께 증가한 것으로 분석된다. 특히 반도체 업황 회복 기대감과 인공지능(AI) 반도체 수요 확대 전망이 더해지면서 연간 실적에 대한 기대감이 높아지고 있는 상황이다. 노조 요구안이 현실화될 경우 주주 배당 규모와 비교해도 상당한 수준이다. 삼성전자는 지난해 특별 배당을 포함해 약 11조1000억원을 주주들에게 배당했다. 노조가 요구하는 성과급 규모는 이보다 약 4배 많은 수치다. 이는 성과급이 주주 환원 정책보다 더 큰 규모가 되는 것으로 향후 투자자 반발 가능성도 제기된다. 또한 해당 요구안은 연구개발 투자 규모를 넘어서는 수준이기도 하다. 삼성전자의 지난해 연구개발비는 약 37조7000억원 규모로 노조가 요구한 성과급 재원은 이를 상회하는 수치다. 이에 반도체 업황 회복 국면에서 시설 투자와 차세대 기술 확보를 위한 대규모 투자 필요성이 커지는 상황에서 재무적 부담이 확대될 수 있다는 우려도 나온다. 투자 재원 확보와 주주 환원 정책 사이에서 회사의 부담이 커질 수 있는 것이다. 노사 갈등은 향후 더욱 확대될 것으로 전망된다. 노조는 지난달 말 교섭 중단을 선언했으며 오는 23일 평택캠퍼스에서 결의대회를 열 계획이다. 이후 협상이 타결되지 않을 경우 내달 21일부터 오는 6월 7일까지 총파업을 진행한다는 방침이다. 총파업이 현실화될 경우 반도체 생산 차질 가능성도 배제할 수 없어 업계의 관심이 집중되고 있다. 최근 삼성전자 노사 관계는 성과급과 임금 체계를 둘러싸고 지속적으로 갈등을 빚어왔다. 특히 반도체 업황 변동에 따라 성과급 규모가 크게 달라지는 구조가 반복되면서 성과급 기준을 보다 명확히 해야 한다는 요구가 꾸준히 제기돼 왔다. 이번 요구 역시 실적 개선 기대감이 반영된 결과로 풀이된다. 실적 개선 기대감이 커지는 상황에서 성과급 요구 수준이 높아지면서 삼성전자의 노사 협상이 주요 변수로 떠오르고 있는 것으로 분석된다. 노동계에서는 삼성의 성과급 구조가 글로벌 기술 기업과 비교해도 개선 여지가 있고 삼성전자가 막대한 매출을 기록하는 상황에서 직원들의 성과 보상 체계 역시 경쟁력 있는 수준으로 정비해야 한다고 지적한다. 박용락 전국금속노동조합연맹 사무처장은 지난해 9월 기자회견에서 "삼성의 눈부신 성장은 노동자들의 끊임없는 혁신을 위한 노력이 있어 가능했다"며 "삼성의 성장과 이익은 노동자와 함께 만들어낸 결심이며 그 성과가 노동자에게 돌아가는 것은 너무나도 당연한 일"이라고 말했다.2026-04-12 17:52:16
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![[사설] 반도체·자동차마저 흔들리면 끝장, 정부는 경제 비상체제로](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/27/20260327103852681674.jpg)
'반도체·자동차'마저 흔들리면 끝장, 정부는 경제 비상체제로 [경제일보] 중동 전쟁의 포화 속에서 우리 경제의 최후 보루인 반도체와 자동차 산업마저 벼랑 끝으로 몰리고 있다. 수출로 먹고사는 대한민국에 있어 이 두 기둥이 무너진다는 것은 단순히 성장률 몇 퍼센트가 깎이는 문제가 아니라, 국가 경제 시스템 전체가 마비되는 재앙을 의미한다. 이미 경제협력개발기구(OECD)가 한국의 성장률 전망치를 2.1%에서 1.7%로 내동댕이친 것은 시작에 불과하다. 전쟁이 장기화되어 호르무즈 해협이 완전히 봉쇄될 경우, 우리 경제는 마이너스 성장이라는 전대미문의 ‘동토(凍土)의 시대’에 진입할 수밖에 없다. 특히 반도체 산업은 ‘에너지 집약적’ 구조라는 치명적 약점을 노출하고 있다. AI 열풍으로 HBM(고대역폭메모리) 수요가 폭증하고 있지만, 반도체 생산 라인을 돌리는 데 드는 막대한 전력은 결국 액화천연가스(LNG)와 원유에 의존한다. 에너지 가격 폭등은 곧장 제조 원가 상승으로 이어져 글로벌 가격 경쟁력을 갉아먹고 있다. 여기에 항공 운송료까지 치솟으며 수출길마저 좁아지는 형국이다. 자동차 산업 역시 설상가상이다. 중동은 현대차·기아 점유율이 10%를 넘는 전략 요충지이자 연간 300만 대 규모의 거대 시장이다. 이란 시장의 증발과 물류 대란은 공들여 쌓아온 수출 탑을 단숨에 무너뜨리고 있다. 이제 정부는 ‘검토 중’이라는 한가한 소리를 거두고, 즉각적이고 파격적인 ‘경제 비상 대책’을 실행해야 한다. 첫째, 에너지 수급의 전면적 국가 관리다. 비축유 방출을 넘어 원전 가동률을 80% 이상으로 극대화하고, 석탄발전 상한제를 일시 해제해서라도 산업용 전력 단가를 동결해야 한다. 기업이 에너지 비용 때문에 공장을 멈추는 일만큼은 막아야 한다. 둘째, 중소기업 전용 ‘전쟁 특별 금융’의 가동이다. 최근 중소기업 경기전망지수(SBHI)가 계엄령 사태 이후 최악을 기록했다는 사실은 민생 경제의 하부 구조가 이미 괴사 직전임을 시사한다. 원자재값 폭등분을 정부가 일부 보전해주고, 만기 연장과 상환 유예를 넘어선 긴급 운영자금 수혈이 즉각 이뤄져야 한다. 셋째, 수출 물류의 국가 책임제다. 민간 선사에만 맡길 것이 아니라 국적 선사를 총동원해 수출용 선복을 강제 할당하고, 급격히 오른 물류비의 50% 이상을 정부 예산으로 직접 보조하는 특단의 조치가 필요하다. 지금은 경제 관료들이 책상 앞에 앉아 수치만 따지고 있을 때가 아니다. 25조 원 규모의 추경을 신속히 편성하여 고유가 독소(毒素)를 중화시키고, 규제의 빗장을 풀어 기업들이 자율적으로 생존로를 찾게 해줘야 한다. 정부가 비상한 각오로 경제 방어막을 치지 못한다면, 우리는 이란발(發) 오일 쇼크에 무기력하게 침몰하는 ‘성장 실종’의 시대를 목도하게 될 것이다.2026-03-27 10:40:35
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![[정보운의 강철부대] HBM이 바꾼 권력 지도…삼성, 메모리+파운드리로 AI 판 흔든다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/20/20260320153934475920.jpg)
HBM이 바꾼 권력 지도…삼성, '메모리+파운드리'로 AI 판 흔든다 ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 삼성전자가 고대역폭메모리(HBM)를 앞세워 파운드리까지 연결하는 '수직 통합' 전략에 나서며 인공지능(AI) 반도체 시장 주도권 확보를 시도하고 있다. GPU 설계 중심이던 시장 구조가 메모리 중심으로 이동하는 흐름 속에서 메모리와 생산을 동시에 묶는 새로운 경쟁 구도를 형성하려는 전략으로 풀이된다. AI 반도체 시장에서는 최근 들어 성능 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다. 대형 언어모델(LLM) 등 AI 모델이 고도화되면서 연산 능력 자체보다 데이터 처리 속도가 병목으로 떠오르고 있어서다. 이 과정에서 GPU 성능을 뒷받침하는 핵심 요소인 HBM의 중요성이 급격히 커졌다. 엔비디아와 AMD 등 주요 칩 설계 기업들이 HBM 확보 경쟁에 나서는 배경도 여기에 있다. 최근 AI 모델이 수천억~수조 개 파라미터를 처리하는 구조로 진화하면서 연산 유닛(GPU) 자체의 성능보다 대용량 데이터를 얼마나 빠르게 읽고 쓰느냐가 전체 성능을 좌우하는 병목으로 떠오르고 있기 때문이다. HBM은 GPU와 가까운 위치에서 초고속으로 데이터를 공급하는 구조를 갖춰 기존 D램 대비 수십 배 수준의 대역폭을 제공하는 것이 특징이다. 이 때문에 HBM 성능과 용량에 따라 AI 학습·추론 속도가 직접적으로 영향을 받으며 동일한 GPU라도 어떤 HBM을 탑재하느냐에 따라 실제 성능 차이가 크게 벌어지는 상황이 나타나고 있다. 결국 AI 가속기의 경쟁력이 연산 능력 자체보다 '데이터 처리 속도'에 의해 결정되는 구조가 형성되면서 시장의 주도권 역시 GPU 아키텍처에서 메모리로 이동하는 흐름이 뚜렷해지고 있다는 분석이다. 이 같은 변화는 삼성전자에 기회로 작용하고 있다. 삼성전자는 차세대 HBM4를 앞세워 AMD의 AI 가속기에 핵심 부품을 공급하며 단순 메모리 업체를 넘어 AI 성능을 좌우하는 핵심 플레이어로 부상하는 모습이다. HBM 확보 여부가 곧 AI 경쟁력으로 직결되는 구조가 자리 잡으면서 메모리 기업의 전략적 위상도 함께 높아지고 있다. 삼성전자는 여기서 한 걸음 더 나아가 메모리를 넘어 파운드리까지 연결하는 전략을 본격화하고 있다. HBM4를 시작으로 DDR5 등 메모리 솔루션과 반도체 위탁생산(파운드리)을 묶는 '통합 공급' 구조를 구축해 나가는 흐름이다. AMD와의 협력은 이러한 전략이 실제 시장에서 구현되는 첫 사례로 평가된다. 양사는 HBM 공급을 넘어 파운드리 협력까지 논의를 확대하고 있는 것으로 알려졌다. 협력이 생산 영역까지 이어질 경우 '메모리-시스템반도체-생산'을 아우르는 수직 통합 구조가 현실화될 가능성이 제기된다. 이는 기존 AI 반도체 시장을 지배해 온 '엔비디아-TSMC' 중심 구조와는 다른 접근이다. 현재 시장은 설계와 생산이 분리된 분업 체제를 기반으로 형성돼 있지만 삼성전자는 메모리와 파운드리를 동시에 제공하는 '원패키지' 전략으로 차별화를 시도하고 있다. 고객사 입장에서는 성능 최적화와 공급 안정성을 동시에 확보할 수 있는 구조다. 기존 분업 구조를 뒤흔들 수 있는 시도라는 점에서 의미는 크지만 실제 시장 질서를 바꾸기까지는 넘어야 할 구조적 변수도 적지 않다. 현재 AI 반도체 생태계는 엔비디아의 소프트웨어 플랫폼 '쿠다(CUDA)'를 중심으로 강하게 결속돼 있어 단순한 공급망 재편만으로는 시장 주도권 이동이 쉽지 않은 환경이다. 또 주요 빅테크 기업들이 검증된 생산 체계를 선호하는 만큼 새로운 조합이 시장에서 안착하기 위해서는 성능 최적화와 생태계 호환성까지 함께 입증돼야 한다는 지적도 나온다. 업계에서는 삼성전자의 시도가 단기적인 물량 확보 경쟁을 넘어 장기적으로 '메모리-생산 통합 구조'가 시장에서 얼마나 설득력을 확보할 수 있느냐가 핵심 변수로 작용할 것으로 보고 있다. 결국 AI 반도체 경쟁은 GPU 중심의 성능 경쟁에서 메모리와 생산을 아우르는 '공급 구조 경쟁'으로 확장되는 국면이다. 삼성전자가 HBM 경쟁력을 기반으로 파운드리까지 영향력을 확대할 경우 AI 반도체 시장은 단일 축 중심 구조에서 다변화 국면으로 전환될 가능성이 있다는 분석이 나온다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 반도체 산업의 경쟁 기준도 빠르게 이동하고 있다. GPU 성능과 설계 경쟁이 시장을 지배하던 시대에서 벗어나 메모리와 생산 구조까지 아우르는 '공급 체계' 경쟁으로 확장되는 흐름이다. 칩을 얼마나 빠르게 연산하느냐보다 데이터를 얼마나 효율적으로 처리하고 이를 안정적으로 공급할 수 있느냐가 새로운 판의 기준이 되고 있다. 단일 공정이나 특정 기술이 아니라 메모리와 시스템반도체, 생산을 통합해 최적의 성능을 구현할 수 있는 기업만이 AI 반도체 시장의 주도권을 쥐는 구조가 만들어지고 있다.2026-03-22 07:00:00
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'엔비디아-TSMC' 독주 속 '변화의 시작'…삼성-AMD 협력 어디까지 [경제일보] 삼성전자가 미국 반도체 기업 AMD와 손잡고 AI 반도체 시장 주도권 확대에 시동을 걸었다. HBM4 공급을 발판으로 파운드리 협력까지 논의를 확대하며 엔비디아-TSMC 중심 구도에 변화를 예고하고 있다. 삼성전자는 지난 18일 AMD와 업무협약을 체결하고 차세대 AI 가속기용 HBM4 공급 협력을 공식화했다. 삼성전자는 이 협약에 따라 AMD의 '인스팅트 MI455X'용 HBM4 우선 공급사를 맡게 됐다. 양사는 HBM4 공급을 넘어 차세대 반도체 위탁생산(파운드리) 협력까지 논의를 확대하고 있는 것으로 알려졌다. 단순 부품 공급을 넘어 설계·생산 전반을 아우르는 협력 구조로 진화하는 흐름이다. 현재 AI 반도체 시장은 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 설계 역량과 TSMC의 첨단 공정 기반 위탁생산 체제가 결합된 '엔비디아-TSMC' 중심 구조가 사실상 표준으로 자리 잡고 있다. 엔비디아는 AI 학습과 추론에 최적화된 GPU 아키텍처와 소프트웨어 플랫폼 '쿠다(CUDA)'를 앞세워 AI 가속기 시장을 사실상 주도하고 있다. 이들 칩은 대부분 4나노 이하 첨단 공정을 보유한 TSMC에서 생산되며 설계와 생산이 분리된 글로벌 공급망이 고착화된 모습이다. 이 같은 구조는 높은 기술 장벽과 고객 락인(lock-in) 효과로 경쟁사 진입이 쉽지 않은 환경을 형성해 왔다. AMD와 인텔 등 후발주자들이 GPU 및 AI 가속기 시장에서 점유율 확대를 시도하고 있지만 생산 측면에서는 여전히 TSMC 의존도가 높은 상황이다. 이런 가운데 AMD가 삼성전자와 협력을 확대하며 메모리 공급을 넘어 생산까지 협력 범위를 넓힐 경우 기존 '엔비디아-TSMC' 단일 축에 대응하는 대안 공급망 형성 가능성이 제기되고 있다. 이번 협력의 출발점은 HBM4다. 삼성전자의 HBM4는 AMD의 차세대 AI 가속기 '인스팅트 MI455X'에 탑재될 예정으로 AI 연산 성능을 좌우하는 핵심 부품 공급을 맡게 됐다. AI 모델의 대형화로 데이터 처리 속도가 중요해지면서 HBM의 전략적 가치가 급격히 높아진 상황이다. 양사의 협력은 메모리에 그치지 않는다. 삼성전자는 AMD의 데이터센터 플랫폼과 서버용 중앙처리장치(CPU)에 더블데이터레이트(DDR)5 솔루션 공급도 추진하고 있다. 여기에 파운드리 협력 가능성까지 더해지며 '메모리-시스템반도체-생산'을 잇는 전방위 협력으로 확장되는 양상이다. 특히 시장에서는 AMD가 일부 물량이라도 삼성 파운드리로 전환할 경우 기존 TSMC 중심의 생산 구조에 변화가 생길 수 있다는 관측이 나온다. AMD는 현재 주요 AI 가속기와 서버용 CPU 생산을 대부분 TSMC에 의존하고 있으며 첨단 공정 물량 역시 TSMC에 집중된 상태다. 이런 상황에서 생산 물량이 일부라도 삼성으로 분산될 경우 특정 파운드리에 대한 의존도를 낮추는 동시에 공급망 다변화가 현실화될 수 있다는 분석이다. 이 경우 고객 확보에 어려움을 겪어온 삼성 파운드리에는 실질적인 반전 계기가 될 수 있다. AMD와 같은 대형 고객사를 확보할 경우 단순 매출 확대를 넘어 공정 신뢰도와 수율 경쟁력에 대한 시장 평가도 함께 개선될 가능성이 크기 때문이다. 업계에서는 삼성 파운드리가 대형 고객 레퍼런스를 확보할 경우 추가 고객 유치로 이어지는 '선순환 구조' 진입 가능성도 열려 있다는 평가가 나온다. 업계에서는 이번 협력을 계기로 AI 반도체 시장이 단일 축 중심 구조에서 점차 다변화될 수 있을지에 주목하고 있다. 삼성전자가 메모리 경쟁력을 기반으로 GPU·CPU 등 AI 연산용 시스템반도체 생산(파운드리)까지 영향력을 확대할 수 있을지가 향후 시장 판도를 가를 핵심 변수로 떠오르는 모습이다. 한 반도체 업계 관계자는 "삼성전자와 AMD의 파운드리 협력은 현재로서는 가능성이 열려 있는 단계로 보인다"면서도 "삼성전자와 AMD는 20년 이상 협력 관계를 이어온 만큼 양사 간 시너지가 기대된다"고 말했다. 이어 "삼성전자는 메모리와 파운드리, 로직, 시스템반도체를 아우르는 종합 반도체 기업으로서 원패키지 형태의 솔루션을 제공할 수 있다"며 "이를 기반으로 고객 요구에 보다 빠르게 대응할 수 있는 경쟁력을 갖추고 있다"고 설명했다.2026-03-19 16:27:21
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SK이노베이션의 AI 전력 선견지명…하이닉스 'AI 컴퍼니' 투자 합류 배경 [경제일보] SK그룹이 미국 인공지능(AI) 산업 투자 전략을 반도체를 넘어 전력·에너지 인프라까지 확대하고 있다. SK하이닉스가 미국에서 추진 중인 AI 투자 플랫폼 'AI 컴퍼니(AI Company)'에 SK이노베이션이 투자에 참여하면서 반도체·저장장치·전력 인프라를 연결하는 그룹 차원의 AI 밸류체인 구축이 본격화되고 있다는 분석이 나온다. AI 데이터센터 전력 수요 대응 포석 10일 업계에 따르면 SK이노베이션은 최근 AI 컴퍼니로 개편 중인 SK하이닉스 미국 법인 'SK hynix NAND Product Solutions Corp'에 3억8000만 달러(약 5590억원)를 투자하는 출자 약정 계약을 체결했다. 해당 투자는 한 번에 자금을 투입하는 방식이 아니라 필요 시 자금을 넣는 캐피탈콜(capital call) 방식으로 진행되며 오는 2030년까지 단계적으로 투자될 예정이다. 이번 투자는 SK하이닉스가 추진 중인 미국 AI 투자 거점 구축 전략과 맞물려 이뤄졌다. SK하이닉스는 해당 법인을 기반으로 미국에서 AI 관련 투자와 사업을 총괄하는 'AI 컴퍼니' 설립을 추진하고 있다. 앞서 SK하이닉스도 이 회사에 약 100억 달러(약 14조원)를 캐피탈콜 방식으로 출자하기로 한 바 있다. SK하이닉스 AI 컴퍼니 추진…미국 AI 전략 거점 구축 AI 컴퍼니는 기존 낸드 사업 법인을 기반으로 구조 개편을 통해 만들어지는 AI 투자 플랫폼이다. SK하이닉스는 과거 인텔 낸드 사업을 인수하면서 설립한 미국 법인 'SK hynix NAND Product Solutions Corp'를 중심으로 AI 투자와 사업을 총괄하는 조직으로 개편하는 작업을 진행하고 있다. 이를 위해 SK하이닉스는 지난 1일 낸드 플래시 메모리와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사업을 신설 법인인 Solidigm으로 이전했다. 낸드 제품 개발과 생산, 판매 등 기존 사업 기능을 솔리다임으로 분리하고 기존 법인은 AI 투자와 전략 사업을 담당하는 플랫폼 역할로 재편하는 방식이다. 이에 따라 지배구조는 SK하이닉스 → AI 컴퍼니 → 솔리다임으로 이어지는 구조로 정리됐다. AI 컴퍼니는 그룹 차원의 AI 관련 투자와 사업 전략을 총괄하는 역할을 맡고 솔리다임은 기업용 SSD 등 데이터센터용 저장장치 사업을 담당하는 구조다. 업계에서는 SK하이닉스가 기존 낸드 사업 조직을 AI 투자 플랫폼으로 재편하면서 반도체 생산 중심 기업에서 AI 산업 생태계 전반으로 사업 영역을 확장하려는 전략적 움직임으로 보고 있다. 솔리다임은 SK하이닉스가 지난 2020년 인텔 낸드 사업을 인수해 출범한 기업으로 AI 데이터센터용 기업용 SSD(eSSD) 시장에서 핵심 공급사로 꼽힌다. 대규모 데이터를 처리하는 AI 데이터센터에서는 고성능 저장장치 수요가 급증하고 있어 SSD 사업 역시 AI 산업의 핵심 인프라로 평가된다. 업계에서는 SK하이닉스가 미국에 AI 컴퍼니를 설립하는 이유도 글로벌 AI 산업 중심지인 미국에서 투자와 사업을 동시에 추진하기 위한 전략적 거점 확보 차원으로 보고 있다. SK이노베이션 투자 배경…AI 데이터센터 전력 인프라 겨냥 특히 이번 투자에서 눈길을 끄는 부분은 에너지 기업인 SK이노베이션의 참여다. SK이노베이션은 석유화학·배터리·에너지 사업을 주력으로 하는 기업으로 반도체 사업과 직접적인 연관성은 크지 않다. 그럼에도 투자에 참여한 배경에는 AI 데이터센터 전력 인프라 사업 기회를 염두에 둔 전략적 판단이 있다는 분석이 나온다. SK이노베이션은 전통적으로 정유·석유화학 사업을 기반으로 성장해온 기업이지만 최근에는 배터리와 에너지솔루션, 전력 인프라 등으로 사업 축을 넓히며 포트폴리오 전환을 추진하고 있다. 과거 원유 정제와 석유제품 판매 중심의 사업 구조에서 벗어나 전동화·전력화·저탄소 흐름에 대응하는 방향으로 사업 재편을 서두르는 상황에서 이번 AI 컴퍼니 투자 역시 단순한 재무적 출자라기보다 차세대 에너지 수요처로 부상한 AI 데이터센터 시장을 선점하려는 전략적 행보로 해석된다. 특히 AI 데이터센터는 반도체만으로 돌아가는 산업이 아니라 대규모 전력 공급과 에너지 운영 역량이 함께 요구되는 인프라 산업이라는 점에서 SK이노베이션의 참여 배경이 읽힌다. 생성형 AI 확산으로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버가 빠르게 늘면서 데이터센터의 전력 소비량은 기존 서버 인프라보다 훨씬 커지고 있고 이에 따라 안정적인 전력 조달과 에너지 효율화, 전력 저장·관리 역량이 산업 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 업계에서는 SK이노베이션이 이러한 변화에 맞춰 미국 내 AI 전력 인프라 시장에서 사업 기회를 탐색하고 향후 지분 투자나 에너지 공급, 인프라 연계 사업 등으로 참여 범위를 넓히려는 포석을 깔고 있다는 분석을 내놓고 있다. 또 이번 투자는 SK이노베이션이 그룹 내 AI 전략에서 단순 지원 계열사가 아니라 실질적 사업 주체로 역할을 확대할 수 있다는 점에서도 의미가 있다. SK하이닉스가 AI 메모리와 투자 플랫폼을 맡고 솔리다임이 데이터센터용 저장장치를 담당하는 구조에서 SK이노베이션은 전력과 에너지 인프라를 연결하는 축으로 들어오게 된다. 결국 반도체와 저장장치 중심이던 그룹의 AI 전략이 전력 인프라까지 확장되면서 SK이노베이션 역시 기존 석유화학·배터리 기업을 넘어 AI 시대 인프라 수혜 사업자로 포지셔닝하려는 움직임을 본격화하고 있다는 평가다. 반도체 넘어 전력까지…SK 'AI 밸류체인' 구축 업계에서는 SK그룹이 AI 산업 확장에 대응해 계열사별 역할을 나눠 AI 인프라 밸류체인을 구축하고 있다는 점에 주목하고 있다. AI 데이터센터 산업 구조는 크게 AI 반도체, 데이터 저장장치, 데이터센터 인프라, 전력 공급 등으로 이어진다. 이 가운데 SK하이닉스는 AI 메모리 반도체 사업을 담당하고, 솔리다임은 데이터센터용 SSD 사업을 맡고 있다. 여기에 SK이노베이션이 전력·에너지 인프라 영역에서 역할을 할 경우 반도체부터 전력까지 이어지는 AI 인프라 사업 구조가 완성될 수 있다는 분석이다. AI 산업이 확대될수록 반도체뿐 아니라 데이터센터 인프라와 전력 공급까지 연결된 산업 구조가 형성되고 있다는 점도 주목된다. SK하이닉스가 AI 메모리와 투자 플랫폼을 맡고 솔리다임이 데이터센터용 저장장치를 담당하는 가운데 SK이노베이션이 전력·에너지 인프라 영역에 참여하면서 SK그룹의 AI 인프라 밸류체인 구축 전략이 점차 윤곽을 드러내고 있다는 분석이 나온다. 미국 시장 공략…AI 인프라 사업 기회 확대 특히 거점이 미국이라는 점도 주목되는 대목이다. 현재 글로벌 AI 산업은 미국 빅테크 기업을 중심으로 빠르게 성장하고 있으며 대규모 AI 데이터센터 투자 역시 미국을 중심으로 확대되고 있다. 이 때문에 글로벌 반도체·에너지 기업들도 미국 AI 인프라 시장 진출에 적극적으로 나서고 있다. 업계에서는 SK그룹 역시 미국을 중심으로 반도체·저장장치·전력 인프라를 연결하는 AI 인프라 사업 기회를 모색할 것으로 보고 있다. AI 산업이 반도체 중심 시장에서 데이터센터 구축과 전력 인프라까지 포함하는 종합 인프라 산업으로 확장되고 있다는 점도 이번 투자에서 읽히는 대목이다. 업계에서는 SK그룹이 미국 AI 시장에서 반도체와 저장장치에 이어 전력 인프라까지 사업 영역을 넓히며 AI 인프라 사업 기회를 모색하고 있는 것으로 보고 있다.2026-03-10 17:14:03
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삼성전자 노조 쟁의행위 투표 돌입…파업 불참 직원에 '불이익' 예고 [경제일보] 삼성전자 노조가 파업 찬반 투표를 실시하면서 파업에 참여하지 않는 직원에게 불이익을 주겠다고 밝혀 논란이 일고 있다. 8일 업계에 따르면 삼성전자 노조 공동투쟁본부는 9일부터 18일까지 전체 조합원을 대상으로 쟁의행위 찬반 투표를 실시한다. 공동투쟁본부에는 초기업노조 삼성전자지부와 전국삼성전자노동조합, 삼성전자노조동행 등이 소속돼 있으며 전체 조합원 수는 약 8만9000명으로 추산된다. 공동투쟁본부는 지난 5일 유튜브 라이브 방송을 통해 투표에서 과반 찬성으로 쟁의권을 확보할 경우 4월 23일 조합원 참여 집회를 열고 5월 21일부터 6월 7일까지 18일간 총파업을 진행할 계획이라고 밝혔다. 최승호 초기업노조 위원장은 "총파업 동안 모든 집행부는 평택사무실을 점거해 집회를 진행할 것"이라며 "회사를 위해 근무하는 직원이 있다면 명단을 관리해 추후 조합과의 협의가 필요한 강제 전배나 해고에 우선 안내할 것"이라고 말했다. 노조는 파업 기간 신고센터를 운영해 회사에 협조적인 직원을 신고할 경우 포상을 주는 제도도 운영하겠다고 밝혔다. 이를 두고 일부 직원은 지나친 파업 강제라며 반발하고 있다. 익명을 요구한 삼성전자 직원은 "노조의 파업 진행 의지에 대해서는 존중하나 뜻을 달리하는 직원을 블랙리스트처럼 관리한다는 건 위법이자 상당히 폭력적으로 느껴졌다"며 "파업하지 않을 자유가 있는데 절대 강제가 돼선 안 된다"고 말했다. 총파업이 진행되면 삼성전자는 창사 이래 두 번째 파업 상황을 맞게 된다. 삼성전자는 지난 2024년 전삼노 주도로 첫 파업에 돌입한 바 있다. 첫 파업 당시에는 우려했던 생산 차질이 벌어지지 않았으나 이번에는 다를 것이란 전망이 나온다. 첫 총파업을 주도한 전삼노의 조합원 수는 당시 3만2000여명이었으나 현재는 초기업노조 조합원만 6만6000명이 넘는다. 이미 임직원의 절반 이상이 가입해 사실상 과반 노조가 됐다. 특히 조합원 대부분인 약 5만명이 반도체 사업을 담당하는 DS부문 소속이다. 가장 우려되는 건 HBM(고대역폭메모리)을 포함한 메모리 반도체 생산 차질이다. 삼성전자는 지난달 업계 최초로 HBM4를 양산 출하하고 엔비디아의 차세대 AI(인공지능) 가속기인 '베라 루빈' 탑재를 위한 제품 양산에 돌입했다. 통상 HBM의 출하까지는 6개월이 소요된다. 엔비디아는 하반기 베라 루빈 AI 가속기를 출시할 계획이다. 노조에서 총파업 시기로 예고한 5월이면 HBM 제조가 한창 진행되고 있을 시기다. 업계 관계자는 "반도체 제조 특성상 설비 대부분이 자동화돼 있고 대체 인력 투입으로 생산 차질은 크지 않을 수 있지만 파업 자체만으로 고객사와 글로벌 투자자에게는 불안 요소가 될 수 있다"고 말했다. 삼성전자 노사는 여러 차례 2026년 임금협상에 나섰으나 성과급 상한선 폐지를 둘러싸고 견해차가 커 결국 최종 결렬됐다. 노조는 OPI(초과이익성과급) 투명화와 상한 폐지를 요구하며 OPI 지급에 있어 사업부 간 차등 적용을 논의할 수 있고 기본급 인상 요구를 5%까지 하향하는 안을 최종 제시했다. 사측은 OPI 재원을 EVA(경제적부가가치) 20%와 영업이익 10% 중 선택할 수 있도록 하는 방안을 내놓고 DS부문의 경우 영업이익 100조원 달성 시 OPI 100% 추가 지급 등 특별 포상안을 제시했다. 노조는 OPI 상한 폐지 요구를 고수했고 사측은 상한 폐지 시 OPI 초과 달성이 어려운 다수 사업부가 상대적 박탈감을 느낄 수 있다는 이유로 이를 받아들이지 않았다.2026-03-08 13:17:50
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AMD 실적으로 본 글로벌 AI 수요…국내 AI 투자는 '선별 국면' [이코노믹데일리] AMD의 지난해 4분기 실적이 시장 기대를 웃돌며 글로벌 인공지능(AI) 투자 흐름이 여전히 이어지고 있음을 보여줬다. 데이터센터와 AI 가속기 수요가 실적을 견인하면서 빅테크 중심의 AI 인프라 투자가 지속되고 있다는 신호로 분석된다. 다만 실적 개선의 동력이 기존 고객의 설비 확장에 집중돼 AI 산업 전반의 기술 혁신 속도에 대해서는 보다 신중한 해석이 필요할 것으로 전망된다. 3일(현지시간) AMD는 지난해 4분기 실적을 발표했다. 데이터센터와 AI 가속기 부문 매출이 시장 예상치를 상회하며 성장세를 이어갔다. AI 학습과 추론 수요 확대에 힘입어 데이터센터 매출이 실적 개선을 주도하면서 글로벌 AI 인프라 투자가 여전히 진행 중인 것으로 분석된다. AMD에 따르면 지난해 4분기 매출은 102억7000만 달러(약 14조9000억원)로 전년 동기 76억5800만 달러(약 11조1000억원) 대비 34% 증가했다. 이는 월가 예상치인 96억 달러(약 13조9000억원)를 웃도는 수준이다. 영업이익은 17억5200만 달러(약 2조5000억원)로 전년 동기 8억7100만 달러(약 1조2000억원) 대비 101% 증가했다. 실적 성장은 데이터센터 부문이 견인했다. AMD는 데이터센터 매출이 전년 대비 39% 증가한 54억 달러(약 7조8400억원)를 기록했다고 설명했다. 해당 매출 성장은 클라우드 기업과 대형 플랫폼 기업들의 AI 인프라 투자 확대가 반영된 결과로 풀이된다. 클라이언트·게이밍 부문 매출 역시 같은 기간 37% 증가한 39억 달러(약 5조6600억원)를 기록하며 전반적인 수요 회복 흐름을 나타냈다. AMD 등 글로벌 IT 기업의 실적은 글로벌 AI 투자 흐름을 가늠하는 선행 지표로 작용한다. 특히 AI 반도체 시장을 주도하는 엔비디아의 실적 발표를 앞두고 투자 심리를 확인할 수 있는 지표로서 활용 가능한 것으로 알려졌다. 이번 분기는 AI 반도체 수요가 여전히 견조하다는 점은 확인됐지만 성장의 질에 대한 평가는 엇갈리고 있다. AI 모델 고도화와 서비스 확산에 따라 연산 수요는 계속 증가하고 있지만 기술적 혁신이 폭발적으로 나타났다고 보기는 어려운 것으로 분석된다. 현재 시장 성장은 새로운 기술 도약보다는 기존 빅테크 기업들의 데이터센터 확장과 GPU·가속기 도입 확대에 의해 유지되고 있는 것으로 평가된다. 공급망 변수 역시 여전히 존재한다. 글로벌 메모리 반도체 공급 부족과 고성능 GPU 및 AI 가속기 생산 병목 현상은 단기 리스크로 지목된다. AI 인프라 투자가 이어지더라도 첨단 반도체 생산 능력과 공급망 안정성이 산업 성장 속도를 좌우할 가능성이 클 것으로 전망된다. 글로벌 AI 반도체 수요가 유지되고 있다는 점은 국내 AI 스타트업과 플랫폼 기업들이 당장 투자 위축을 우려할 단계는 아니라는 의미로도 풀이된다. 다만 기술 혁신 속도가 기대에 미치지 못했다는 평가는 국내 기업에도 냉정한 신호로 작용할 수 있다. 단순한 모델 규모 확장이나 연산 자원 확보 경쟁만으로는 경쟁력을 확보하기 어려워질 전망이다. 향후 AI 산업이 초기 투자 확대 국면에서 실제 서비스 적용과 수익성을 검증하는 단계로 이동하고 있는 것으로도 분석된다. 기업들이 AI 기술을 활용해 실제 비즈니스 성과를 만들어내지 못할 경우 투자 속도 역시 조정될 수 있을 것으로 풀이된다. 특히 반도체와 클라우드 인프라에 대한 투자는 유지되겠지만 투자 효율성과 수익성에 대한 검증 기준은 한층 엄격해질 것으로 전망된다. 글로벌 빅테크 기업들의 AI 지출이 선택과 집중 국면으로 접어들 경우 국내 AI 기업 역시 기술 경쟁력과 사업 모델을 동시에 입증해야 하는 환경에 놓일 가능성이 클 것으로 평가된다. 실적 발표 이후 진행된 컨퍼런스 콜에서 리사 수 AMD 최고경영자는 "지난해는 고성능 AI 플랫폼의 수요 확대로 기록적 수익을 달성했다"며 "에픽·라이젠 CPU 채택 가속과 데이터센터 AI 프랜차이즈의 빠른 확장으로 올해도 강력한 모멘텀이 지속될 것"이라고 말했다.2026-02-04 17:09:11
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AI 신약개발 경쟁 격화…글로벌은 가속, 국내는 '아직' [이코노믹데일리] 인공지능(AI)이 제약·바이오 산업 전반의 경쟁 구도를 재편하는 핵심 기술로 부상하면서 신약개발 방식과 산업 생태계 전반에 구조적 변화가 가속화되고 있다. 15일 한국바이오협회가 발간한 ‘AI 기반 신약개발 산업화 전략’ 정책보고서에 따르면 글로벌 AI 신약개발 시장은 2024년 18억6000만 달러에서 연평균 29.9% 성장해 2029년 68억9000만 달러로 규모로 확대될 전망이다. 협회는 후보물질 발굴부터 임상, 상업화에 이르기까지 신약개발 전 주기에 AI 활용이 확산되고 있는 가운데 글로벌 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 육성하며 투자와 규제 개선에 속도를 내는 것과 달리 국내는 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다고 분석했다. AI는 후보물질 발굴, 약물 설계, 전임상·임상 시험, 시판 후 안전관리까지 신약개발 전 과정에 적용되며 기간과 비용을 획기적으로 절감하고 있다. 특히 희귀질환 치료제, 맞춤형 의약품, 디지털 치료제 분야에서는 대규모 데이터와 고도화된 알고리즘을 기반으로 한 AI 기술이 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다. 해외 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자와 함께 규제 패러다임 전환을 추진 중이다. 미국은 연방 기관 주도의 규제 샌드박스와 AI 우수센터(AI Centers of Excellence)를 통해 AI 기반 기술의 상용화와 현장 실증을 확대할 방침이다. 또한 국가 AI 인프라 구축 사업인 ‘스타게이트’를 통해 약 700조원을 투자해 2025~2029년 데이터센터, 반도체 생산 기반, 클라우드 인프라를 미국 전역에 구축할 계획이다. 이와 함께 AI 반도체와 데이터 산업 관련 규제를 완화해 기업의 연구개발과 시장 진입을 촉진한다는 구상이다. 영국은 ‘오픈바인드(OpenBind)’ 컨소시엄을 통해 단백질-약물 상호작용에 대한 세계 최대 규모 데이터 수집을 추진하고 있다. AI 신약 모델 훈련을 지원하기 위해 Sovereign AI Unit을 통해 최대 800만 파운드를 투자하며 기존 50년간 축적된 데이터보다 20배 많은 데이터 확보를 목표로 하고 있다. 중국 역시 ‘디지털·지능형 기술 역량 강화 행동’을 통해 제약 산업 전반에 디지털·AI 기술 적용을 확대하고 있다. 디지털·지능형 의약품 R&D와 데이터 활용을 강화하는 한편 산업단지 디지털화와 표준·지침 정비, 전문 인력 양성에도 주력하고 있다. 중국의 지방 정부 차원의 정책도 속도를 내고 있다. 베이징시는 '베이징시 혁신 의약 고품질 발전 지원 조치(2025년)'를 통해 임상시험 개시 기간을 20주 이내로 단축하고 다기관 윤리심사 상호 인정 비율을 90% 이상으로 끌어올린다는 목표를 제시했다. 이를 위해 AI 기반 임상시험 참여자 모집, 종양·심혈관 질환 중심의 자동화 지능형 바이오뱅크 구축, 임상시험 예비 참여자 데이터베이스 조성 등 첨단 기술을 활용한 지원책을 마련한다. 이처럼 해외 국가는 단순한 기술 개발 성과 중심 논의를 넘어 규제·데이터·인프라·투자·인재를 아우르는 종합적인 산업 생태계 관점에서 국내 AI 신약개발이 직면한 구조적 한계와 정책적 지원 방향을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 반면 국내는 AI 신약개발에 대한 관심과 투자가 확대되고 있음에도 글로벌 선도국과 비교하면 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다는 분석이 나왔다. 정부 차원의 정책 발표는 이어지고 있으나 논문 영향력과 특허의 글로벌 경쟁력, AI 플랫폼 기반 파이프라인 성과 등에서는 한계가 있다는 평가다. 이에 한국바이오협회는 △AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 평가를 위한 표준화된 기준과 가이드라인 마련 △R&D부터 사업화까지 연계되는 중장기 정책 설계 △현장 중심의 바이오·AI 융합 인재 양성 체계 전환 △국내 특화형 AI 바이오 전략 분야에 대한 선택과 집중 △AI 신약개발 전 주기를 아우르는 통합 거버넌스 구축 등을 핵심 과제로 제시했다. 보고서는 우선 AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 확보를 위한 제도 정비가 시급하다고 지적했다. 제약 R&D에 활용되는 가명정보는 엄격한 보안 환경을 전제로 결합·분석 절차를 간소화할 필요가 있으며 대규모 임상·유전체 데이터 활용을 위해 정부 지정 데이터 안심구역(Safe Zone) 내 규제 샌드박스 확대가 요구된다는 설명이다. 비고의적 사고 발생 시 기관과 기업의 책임을 완화하는 데이터 활용 면책특례제도 도입도 검토 과제로 제시됐다. AI 모델의 신뢰성 검증을 위한 평가체계 구축도 중요 과제로 꼽혔다. AI 신약개발에 활용되는 머신러닝 모델의 개발·검증·운영 전반을 아우르는 GMLP(Good Machine Learning Practice) 가이드라인이 필요하다는 것이다. 현재 식약처 임상시험계획 제출 과정에서 AI 산출물의 신뢰성과 인정 기준이 명확하지 않아 후기 개발 단계 진입에 어려움이 있다는 점도 문제로 지적됐다. 또한 보고서는 R&D에서 사업화까지 연계되는 중장기 정책 트랙 신설을 강조했다. AI 신약개발은 임상 진입과 규제 수용성 확보까지 장기간이 소요되는 만큼 공공 임상 데이터 공유, 규제 컨설팅, 제약사 협력을 패키지로 제공하는 ‘한국형 AI 신약개발 올인원 플랫폼’ 구축이 필요하다고 설명했다. 미국의 ARPA-H, Cancer Moonshot과 같은 국가 차원의 명확한 미션 설정도 참고 사례로 제시됐다. 마지막으로 AI 신약개발 거버넌스의 일원화를 주문했다. 현재 R&D, 규제, 임상, 사업화 단계가 부처별로 분절 관리되면서 정책 정합성과 책임 체계가 불명확한 만큼 전 주기를 아우르는 통합 관리체계 구축이 필요하다고 설명했다. 한국바이오협회는 “AI는 더 이상 신약개발의 보조 수단이 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “정부가 국내 AI 신약개발 산업의 구조적 한계를 면밀히 진단하고 기술·데이터·규제를 아우르는 산업화 전략을 적극 추진해야 한다”고 강조했다.2025-12-15 17:30:23
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![[김다경의 전자사전] 26만장 확보한 GPU, 왜 AI 시대의 핵심인가](https://image.ajunews.com//content/image/2025/11/07/20251107150615218870.jpeg)
26만장 확보한 GPU, 왜 AI 시대의 핵심인가 [이코노믹데일리] ※전자사전은 복잡하고 어렵게만 느껴지는 '전자'분야의 최신 기술과 산업 이슈를 쉽게 풀어드리는 코너입니다. 뉴스에선 자주 등장하지만 정작 이해하기 어려웠던 이야기들을 매주 하나의 핵심 주제로 선정해 딱딱한 전문 용어 대신 알기 쉬운 언어로 정리합니다. <편집자주> 정부가 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치) 26만장 국내 공급이 예정대로 진행될 것이라고 재확인했다. 단순한 반도체 도입을 넘어 AI 인프라 강국으로 나아갈 수 있을지 주목된다. 경쟁력이 데이터를 얼마나 빨리 학습시키고 계산할 수 있는지를 알 수 있는 ‘연산력’ 확보로 이동해서다. 8일 정부에 따르면 김민석 국무총리는 국회 예산결산특별위원회에 출석해 엔비디아가 한국 정부와 기업에 약속한 그래픽처리장치(GPU) 공급과 관련해 "결국은 다 민간에서 약속한 대로 진행이 될 것"이라고 말했다. 그는 '현대차·삼성전자·SK하이닉스가 GPU를 공급받을 수 있냐고 자신하느냐'는 질문에 "그렇게 생각한다"며 "공급받기로 한 GPU가 다 (최신 칩인) 블랙웰만으로 100% 되는 것은 아니라고 볼 수도 있다"고 말했다. 앞서 엔비디아는 젠슨 황 최고경영자(CEO)의 지난달 방한 당시 한국 정부와 삼성전자, SK그룹, 현대차그룹, 네이버클라우드 등에 총 26만장의 GPU를 공급하기로 발표했다. AI 시대에 들어 GPU라는 단어가 익숙해졌지만 불과 얼마 전까지만 해도 CPU(중앙처리장치)가 컴퓨터의 두뇌로 더 잘 알려져 있었다. GPU는 그래픽을 보조적으로 처리하는 장치만으로 인식됐기 때문이다. GPU는 Graphics Processing Unit(그래픽처리장치)의 약자로 그래픽을 처리하기 위한 반도체다. 한 번에 수천 개의 연산을 병렬로 처리할 수 있는 구조로 만들어졌으며 오늘날 대형 언어모델(LLM), 이미지 생성, 음성 인식 등 모든 AI의 핵심 연산이 GPU 위에서 이뤄지고 있다. CPU(중앙처리장치)가 복잡한 일을 순차적으로 해결하는 만능형 두뇌라면 GPU는 단순 연산을 대규모로 동시에 처리하는 병렬형 두뇌에 가깝다. AI 학습은 방대한 양의 데이터를 동시에 계산해야 하는데 GPU의 병렬 구조가 AI 학습에 딱 들어맞는 것이다. 업계에서는 AI 개발이 결국 연산력 확보 경쟁이라는 의견이다. 데이터를 학습시키고 모델을 훈련하며 서비스를 운영하는 모든 과정에서 GPU가 필수 인프라로 쓰인다. AI를 개발하려면 데이터가 필요하고 데이터를 학습시키려면 결국 GPU가 필요하다. AI를 학습시키는 대규모 데이터센터를 흔히 ‘AI 팩토리’라 부르며 하나의 거대언어모델 LLM(Large Language Model)을 훈련시키는 데는 수천개의 GPU가 동원된다. GPU가 많을수록 학습 속도가 빨라지고 더 크고 정교한 모델을 만들 수 있어서다. 이번에 추가로 GPU 26만장을 받게 되면 국내 보유 첨단 GPU 양은 30만장을 넘어서게 된다. 엔비디아 GPU는 한국 핵심 산업에 AI를 이식하는 데 활용된다. 삼성과 SK는 반도체 생산 공정 전반에 AI를 도입하고 현대차는 차량 AI와 자율 주행에 GPU를 활용할 예정이다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 “젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 미국에 GPU 2000만장 정도가 있다고 말했고 중국이 그다음”이라며 “미국과 중국이 많이 앞서 있지만 확보되는 물량 기준으로는 3위권”이라고 말했다.2025-11-08 09:00:00
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![[칼럼] AI의 거울, 카네기와 록펠러에 길을 묻다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/04/27/20260427171143778640_518_323.png)