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구글 '제미나이 4 아르곤' 일반 공개…코딩 넘어 신약 연구·로봇 개발로
[경제일보] 구글이 복잡한 코드 수정과 신약 연구 자료 분석, 로봇 동작 구현을 지원하는 AI 모델 ‘제미나이 4 아르곤’을 일반 공개했다. 여러 자료를 읽고 단계별 작업을 이어가는 능력을 앞세워 개발·연구 현장에서 AI의 역할을 확대한다는 구상이다. 구글은 13일(현지시간) 아르곤을 전 세계 개발자·기업·일반 이용자에게 제공한다고 밝혔다. 지난달 30일 보안 전문가 등에게 제한 공개한 뒤 접근 범위를 넓힌 것이다. 개발자와 기업은 유료 제미나이 API 등으로, 구글 AI 프로·울트라 구독자는 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서 이용할 수 있다. 안티그래비티와 AI 스튜디오의 구독자 접근은 울트라를 대상으로 한다. API의 통합 문맥 한도는 약 100만 토큰이다. 토큰은 AI가 문장을 처리하는 단위로, 입력 자료와 내부 추론, 출력이 하나의 한도를 공유한다. 모델 문서에는 텍스트·이미지·음성·영상·PDF 입력을 지원하고 결과는 텍스트로 내보내는 것으로 명시됐다. 출시 요금은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러다. 내부 추론에 사용한 토큰도 출력 요금에 포함된다. 이 요금은 11월 30일까지 적용되며, 12월 1일부터는 입력 4달러·출력 20달러로 오른다. 구글은 내부 개발 성과를 주요 근거로 제시했다. AI 개발 도구 안티그래비티에서 아르곤을 사용한 결과 에이전트의 코드 제출이 35% 이상 늘고, 코드 변경을 되돌리는 사례는 약 3분의 1 줄었다고 밝혔다. 크롬 팀의 수백 개 파일에 걸친 코드 구조 개편도 수개월 분량의 작업을 수주 만에 마쳤다는 설명이다. 과학 분야에서는 연구자가 자료를 검토하고 실험을 준비하는 과정에 활용됐다. 신약 개발 기업 아이소모픽랩스는 복잡한 논문·특허에서 필요한 정보를 추출하는 작업을 통상 수주에서 수시간으로 줄였다고 구글은 소개했다. 양자화학 소프트웨어 ‘xTB’의 분자 구조 예측 속도를 최대 2.3배 높이는 코드 최적화에도 쓰였다. 효소 설계는 실제 실험으로 이어졌다. 구글 연구진은 아르곤을 활용해 수시간 만에 효소 후보 5개를 설계했고, 후속 실험에서 촉매 활성을 확인했다고 밝혔다. 자료 분석과 코드 작성에서 출발해 실험 후보를 만드는 연구 보조로 활용한 사례다. 로봇 분야에서는 사람의 동작 영상에서 공간 좌표와 관절 움직임을 계산하고 시뮬레이션 코드를 생성했다. 구글은 주머니를 보드 구멍에 던지는 ‘콘홀’ 영상을 바탕으로 만든 동작을 앱트로닉의 휴머노이드 ‘아폴로’에 적용해 실제 시험에서 7차례 연속 투척에 성공했다고 설명했다. 개발자 블로그에는 보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇 ‘스팟’이 가상환경에서 동작을 연습한 뒤 실제 페달식 쓰레기통에 캔을 버리는 사례도 제시됐다. 영상 해석과 물리 시뮬레이션, 동작 코드를 연결하는 방식이다. 여러 단계를 실행하는 에이전트의 권한 통제도 강화했다. 구글은 시스템 경계를 지키고 되돌릴 수 없는 조치 전에 사람의 확인을 받도록 모델을 학습했으며, 추론과 행동을 점검해 의도하지 않은 우회 동작을 차단하는 자동 감시 체계를 적용했다고 밝혔다. 한편 구글은 과학자 1만명에게 안티그래비티 최상위 이용 등급을 6개월간 무료 제공한다. 자격과 수용 여력 등을 고려해 순차 선발하며, 앞으로 제미나이 4 제품군을 추가로 공개할 예정이다.
2026-10-14 10:03:53
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AI가 해킹도 자율 수행…신한은행 정보유출로 드러난 'AI 에이전트 보안' 경고
[경제일보] 인공지능(AI) 에이전트가 스스로 취약점을 찾고 공격을 수행하는 데 활용된 정황이 확인되면서 보안 업계에 새로운 경고등이 켜졌다. 최근 신한은행에서 고객정보가 유출된 사고에서 고도화된 AI 에이전트가 공격에 활용된 것으로 알려지면서 기존 보안 체계에도 변화가 요구되고 있다. 6일 보안업계에 따르면 신한은행 고객정보 유출 사고를 조사하는 과정에서 AI를 활용한 자동화 공격 도구가 사용된 정황이 확인된 것으로 전해졌다. 금융보안원과 수사당국은 악성 스크립트 등을 분석하면서 중국어권에서 개발·유포된 것으로 추정되는 AI 에이전트의 공격 흔적을 확인하고 실제 공격 과정에서 어떻게 활용됐는지 추적하고 있는 것으로 알려졌다. 신한은행은 지난달 30일 고객정보 유출 사실을 확인했으며, 현재까지 약 2만5000명의 정보가 유출된 것으로 파악됐다. 유출 정보에는 고객명, 전화번호, 연소득, 대출 산출한도 등이 포함됐고 일부 고객의 주민등록번호 66건과 CI 97건도 포함됐다. 금융감독원은 사고 경위와 피해 규모를 조사하고 있다. 공격자는 대출모집인이 사용하는 별도 조회 서비스에서 인증 절차를 우회한 뒤 고객번호를 확보하고, 조회 요청값을 반복적으로 변경하며 고객정보를 가져간 것으로 알려졌다. 신한은행은 외부 IP를 차단하고 관련 서비스를 중단하는 등 보안 조치를 진행했다. 최근 보안업계에서는 해커들이 취약점 공격 과정에 AI 에이전트를 결합해 기존의 반복적인 공격 작업을 자동화하는 것으로 진단하고 있다. AI 에이전트는 목표를 받은 뒤 작업을 여러 단계로 나누고 각 단계의 결과를 확인하면서 다음 행동을 결정한다. 웹 검색, 코드 실행, 외부 프로그램 호출 등이 연결되면 사람이 직접 수행하던 취약점 탐색과 공격 검증 작업을 이어서 수행할 수 있다. 예를 들어 공격 대상의 웹 서비스를 탐색하고 취약한 입력값을 찾은 뒤 서버 응답을 분석하고, 결과에 따라 다음 요청을 보내는 작업을 AI가 반복할 수 있다. 개별 요청만 보면 정상적인 API 호출처럼 보일 수 있지만 여러 행동을 연결하면 공격 패턴이 드러나는 방식이다. 기업 보안도 악성 코드나 공격 IP를 차단하는 데서 행동의 흐름을 분석하는 방식으로 확대될 필요성이 커지고 있다. 어떤 계정이 어떤 서비스에 접근했는지뿐 아니라 어떤 API를 어떤 순서로 호출했는지, 앞선 결과를 바탕으로 다음 행동을 어떻게 바꿨는지까지 살펴야 한다는 것이다. AI 에이전트에 부여하는 권한을 최소화하는 것도 중요하다. 개인 정보나 금융 정보에 접근하거나 계정·결제 정보를 변경하는 작업에는 별도 승인을 요구하고, AI가 수행한 작업을 처음부터 끝까지 기록해 비정상적인 행동이 발견되면 즉시 작업을 중단할 수 있어야 한다. 글로벌 AI 업계에서도 고성능 AI의 사이버 보안 활용을 별도로 관리하는 움직임이 나타나고 있다. 구글은 지난달 30일(현지시간) '제미나이 4 아르곤'을 공개하면서 사이버 보안 분야에서 소프트웨어 취약점을 스스로 찾고 검증한 뒤 패치하는 능력을 설명했다. 다만 해당 기능을 공격자가 사용한다면 소프트웨어 취약점을 스스로 찾고 공격하는 능력으로도 발전할 수 있는 구조다. 이에 구글은 아르곤을 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 '페어윈드 프로그램'을 통해 신뢰할 수 있는 사이버보안 방어자들에게 우선 제공하고 있다. 실제 보안 환경에서 모델의 성능과 위험 요소를 검증하고 안전장치를 보완하기 위한 조치로, AI의 취약점 탐지 능력을 방어에 활용하는 동시에 악용 가능성까지 고려했다. AI 에이전트가 공격에 활용되면 공격자가 취약점을 찾고 검증하는 데 필요한 시간과 인력을 줄일 수 있다. 반대로 기업은 AI를 활용해 취약점을 먼저 찾아내고 보완하는 방식으로 대응할 수 있다. AI의 발전이 공격과 방어 양쪽의 자동화를 동시에 촉진하는 것이다. 신한은행 사고에서 AI 에이전트가 실제 공격 과정에 활용된 정황이 확인되면서 AI를 활용한 공격은 더 이상 가정에만 머물지 않게 됐다. AI가 사람 대신 웹을 탐색하고 시스템과 상호작용하는 시대가 본격화하면서 기업 역시 AI의 업무 활용과 함께 AI를 이용한 공격 가능성까지 고려한 새로운 보안 체계를 빠르게 마련해야 할 상황에 놓였다. 특히 기존의 보안 관제 방식만으로는 AI가 만들어내는 다단계 공격을 빠르게 식별하기 어려울 수 있다는 지적도 나온다. AI가 짧은 시간 동안 여러 시스템을 오가며 정상적인 요청을 반복할 경우 개별 행위만으로는 이상 징후를 파악하기 어렵기 때문이다. 이에 로그인부터 API 호출, 정보 조회, 권한 변경 등 일련의 행동을 하나의 공격 흐름으로 분석하는 보안 기술의 중요성도 커지고 있다. 서기택 SK쉴더스 MSS사업그룹 관제CERT팀 수석은 지난달 30일 전문가 리포트를 통해 "사이버 위협의 속도가 인간의 인지 능력을 넘어선 지 오래"라며 "공격자는 이미 AI 에이전트를 24시간 쉬지 않고 가동하며 침투부터 내부 확산까지 단 몇 분 만에 끝낸다"고 말했다. [아주경제 2026년 10월 06일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-06 08:46:06
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구글, '제미나이 4 아르곤' 공개…사이버 방어자부터 단계적 배포
[경제일보] 구글이 장기간 이어지는 복잡한 업무를 수행할 수 있도록 설계한 차세대 프론티어 인공지능(AI) 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 기존 질의응답형 AI를 넘어 대규모 코드 수정과 연구, 기업 업무, 사이버 보안까지 여러 단계를 거치는 작업을 한 번에 처리하는 데 초점을 맞췄다. 다만 고도화된 사이버 보안 역량이 악용될 가능성을 고려해 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 신뢰할 수 있는 사이버 방어 조직부터 제공하며 안전성 검증을 병행한다. 1일 구글은 새로운 프론티어 모델인 '제미나이 4 아르곤'을 공개한다고 밝혔다. 구글은 아르곤을 복잡하고 장기적인 워크플로우에서 깊이 있는 추론을 지속하도록 설계했으며, 소프트웨어 엔지니어링과 금융·법률 등 엔터프라이즈 지식 업무, 사이버 보안 방어 분야를 주요 활용처로 제시했다. 아르곤의 가장 큰 변화 중 하나는 한 번의 작업에서 생성할 수 있는 출력 토큰 한도를 기존 6만4000개에서 100만개로 늘린 것이다. 구글은 수십만개의 토큰을 생성할 수 있는 공간을 확보하면서 짧은 질문에 답하는 방식보다 장시간 이어지는 다단계 문제 해결에 적합하도록 설계했다고 설명했다. 구글 내부에서도 아르곤의 장기 작업 수행 능력을 활용하고 있다. 구글에 따르면 수천명의 구글 직원이 전문 코딩과 심층 연구, 글쓰기 등에 아르곤을 사용해 양자 컴퓨팅 연구에서는 병목이 되는 알고리즘의 자원 사용량을 최적화했고 기존에 발표된 기준 성능을 수분 만에 40% 이상 높인 것으로 나타났다. 또한 데이터센터에서는 전체 서버군의 프로파일링 데이터를 분석해 메모리 최적화 방안을 찾아 적용해 300TiB 이상의 메모리를 확보했으며 전체 절감 규모는 500TiB에서 최대 1PiB에 이를 것으로 추정했다. 코드 개발 영역에서는 단순 코드 생성보다 대규모 코드베이스를 장기간 다루는 작업에 초점을 맞췄다. 구글은 아르곤 에이전트가 수만줄 규모의 핵심 라이브러리부터 80만줄 이상인 후시아 OS의 지르콘 커널까지 C·C++ 코드를 러스트로 전환하는 작업을 수행하고 있다고 설명했다. 운영 환경에 들어가는 결과물은 자동·수동 감사와 에뮬레이션 테스트, 코드 리뷰 등을 거치도록 구축했다. 구글에 따르면 오픈소스 비디오 디코더 'libgav1'에서 기존 러스트 구현의 SIMD 코드 3만2000줄을 대체하고 프로파일 기반 최적화를 반복해 기존 러스트 버전보다 2.7배 빠른 결과를 얻은 것으로 나타났다. 기업용 업무에서도 적용 범위를 넓혔다. 구글은 아르곤이 소프트웨어 개발뿐 아니라 금융 리서치, 법률 문서 작성, 기업 업무 자동화 등 여러 단계가 이어지는 지식 기반 업무를 수행하도록 설계됐다고 밝혔다. 자사 평가에서 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 업무를 측정하는 DeepSWE v1.1에서 77.9%, 기업 업무의 엔드투엔드 실행을 평가하는 '제피어 오토메이션벤치'에서 51.3%를 기록했다고 공개했다. 장편 영상 이해도를 측정하는 LV벤치에서는 91.7%를 기록했다고 덧붙였다. 구글은 아르곤을 취약점을 찾는 데 그치지 않고 발견한 취약점을 검증하고 패치까지 수행할 수 있는 방어용 모델로 훈련하고 있다. 앞서 보안업체 위즈의 '스캔 포 굿' 프로그램에서 활용되고 있으며, 구글은 초기 실증에서 기존 프론티어 모델이 발견하지 못했던 의료 소프트웨어의 치명적인 취약점을 찾아 민감한 개인정보 노출 위험을 확인하고 있다. 취약점 대응 성능도 구글이 강조하는 부분이다. 아르곤은 CWE-벤치 v1에서 68%를 기록하며 공동 1위를 차지했다고 구글은 밝혔다. 또한 자체 종합 취약점 평가와 위즈의 블랙박스 모의 침투 테스트에서도 복잡한 코드와 실제 운영 중인 웹 시스템을 대상으로 공격 표면과 취약점을 찾아내고 이를 검증하기 위한 개념증명(PoC)을 만드는 능력이 기존 모델보다 높았다고 설명했다. 다만 공격과 방어에 동시에 활용될 수 있는 프론티어 모델의 특성상 악용의 요소가 있는 것으로 꼽힌다. 이에 구글은 아르곤이 가진 사이버 보안 역량을 일반 시장에 즉시 풀지 않고 우선 신뢰할 수 있는 사이버 방어자들에게 제공하기로 했다. 지난달부터 운영 중인 '페어윈드 프로그램'을 통해 정부기관과 주요 인프라 운영자, 보안업체 등에 고도화된 사이버 방어용 AI를 제공하고 있으며, 아르곤도 이 같은 제한적 접근 단계를 거치게 된다. 구글은 동시에 모델의 안전장치도 강화하고 있다. 악성 사이버 공격이나 화학·생물·방사능·핵(CBRN) 분야의 악용을 막기 위해 유해한 요청을 거부하도록 설계하고, 간접 프롬프트 인젝션 공격에 대응하는 방어 체계를 적용했다. 모델의 추론 과정과 행동을 모니터링해 정렬 불일치가 감지될 경우 실행을 중단하는 장치도 적용했다. 고위험 훈련이나 평가에서는 샌드박스 환경을 분리하고 봉쇄하는 방식으로 시스템 보안도 강화하고 있다. 가격도 기업과 개발자 시장을 겨냥한 요소다. 아르곤은 출시 기념 가격으로 입력 토큰 100만개당 2 달러, 출력 토큰 100만개당 10 달러에 제공되며 캐시된 입력 토큰은 입력 가격에서 95% 할인된다. 구글은 초기 기간 이후에는 입력 100만개당 4 달러, 출력 100만개당 20 달러를 적용할 예정이라고 밝혔다. 구글은 "'제미나이 4 아르곤'은 코딩, 지식 기반 업무, 사이버 보안 방어, 창의적 글쓰기 전반에 걸친 프론티어급 역량을 바탕으로 개발자, 전문가, 그리고 엔터프라이즈들이 가장 까다로운 난제를 해결해 나가는 과정에서 든든한 파트너가 될 수 있도록 설계됐다"며 "실제 소프트웨어 엔지니어링 환경은 물론 법률·금융과 같은 엔터프라이즈 지식 기반 업무, 그리고 사이버 보안 방어에 이르기까지 복잡한 워크플로우 전반에서 프론티어급 성능을 제공한다"고 말했다.
2026-10-01 16:48:26
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'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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