2026.07.06 월요일
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'클로드' 앤트로픽, 삼성 파운드리 찾았다…AI칩 협력 논의 [경제일보] 인공지능(AI) 모델 '클로드' 개발사 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 추진하면서 삼성전자와 생산 협의를 진행 중인 것으로 알려졌다. 협력이 성사될 경우 삼성전자는 테슬라와 엔비디아, 애플에 이어 또 하나의 글로벌 AI 기업을 파운드리 고객사로 확보하게 된다. 3일 업계에 따르면 미국 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수했으며 잠재적인 생산 파트너로 삼성전자와 협의를 진행하고 있다고 보도했다. 앤트로픽은 삼성전자 파운드리 사업부의 2나노(㎚) 공정과 첨단 패키징 기술을 활용하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 2나노 공정은 고집적 설계를 기반으로 전력 효율을 높일 수 있는 차세대 공정이며 첨단 패키징은 프로세서와 메모리를 최적화해 데이터 전송 병목을 줄이는 핵심 기술이다. 앞서 앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 유치 당시 삼성전자를 비롯한 글로벌 메모리 반도체 업체들을 '전략적 인프라 파트너'로 소개하며 메모리와 저장장치, 로직 칩 기술이 AI 인프라 구축의 핵심 역할을 한다고 밝힌 바 있다. 당시 업계에서는 '로직 칩'을 언급한 점에 주목했다. 글로벌 메모리 업체 가운데 로직 칩 생산이 가능한 파운드리 사업을 보유한 기업은 삼성전자가 유일해 향후 AI 칩 생산 협력 가능성이 제기됐다. 다만 협의는 아직 초기 단계다. 디인포메이션은 앤트로픽이 여러 반도체 설계 업체와 함께 AI 칩 개발 방안을 검토하고 있으며 아직 세부 설계나 시험 생산 단계에는 이르지 않았다고 전했다. 앤트로픽은 최근 오픈AI 맞춤형 AI 칩 개발팀 출신인 클라이브 찬을 영입해 AI 칩의 기능과 성능, 서버 통합 방안 등을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. AI 기업들의 자체 칩 개발 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)를 지속 고도화하고 있으며 오픈AI 역시 브로드컴과 협력해 자체 AI 추론 칩을 공개하는 등 AI 인프라 경쟁력을 높이기 위한 움직임을 이어가고 있다. 업계에서는 AI 서비스가 확대될수록 빅테크들이 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 비용 효율성과 인프라 통제력을 높이기 위해 자체 AI 칩 개발에 속도를 낼 것으로 전망하고 있다. 한편 앤트로픽은 향후 계획에 대한 구체적인 언급을 피하면서도 당분간 엔비디아 GPU와 구글 TPU, 아마존웹서비스(AWS)의 '트레이니엄' 칩을 주요 연산 자원으로 활용할 것이라고 밝혔다. 삼성전자는 이번 보도와 관련해 별도의 입장을 내놓지 않았다.2026-07-03 11:01:52
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오픈AI, 첫 자체 AI칩 '할라페뇨' 공개…엔비디아 의존 줄이기 시동 [경제일보] 오픈AI가 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 AI 반도체 ‘할라페뇨’를 공개했다. 챗GPT와 코덱스 등 대형 AI 서비스를 운영하며 커진 추론 비용을 낮추고 엔비디아 GPU 의존도를 줄이려는 전략이다. 외신에 따르면 오픈AI와 브로드컴은 24일 현지시간 추론 특화 AI 칩 할라페뇨를 공개했다. 할라페뇨는 범용 GPU를 개량한 제품이 아니라 대형언어모델 추론을 위해 처음부터 설계한 맞춤형 반도체다. 오픈AI는 올해 말부터 이 칩을 데이터센터에 배치할 계획이다. AI 반도체 시장에서 추론은 새 격전지로 떠올랐다. 모델을 학습시키는 단계에는 막대한 연산 자원이 필요하지만 실제 서비스에서는 이용자 요청에 답하는 추론 비용이 계속 발생한다. 챗GPT처럼 글로벌 이용자가 많은 서비스는 추론 효율이 곧 운영비와 수익성에 직결된다. 오픈AI는 초기 테스트에서 할라페뇨의 전력 대비 성능이 기존 최상위 AI 칩보다 개선됐다고 밝혔다. 브로드컴의 호크 탄 최고경영자는 외신 인터뷰에서 엔비디아 블랙웰과 구글 TPU에 견줄 성능을 언급했다. 다만 양사는 최종 성능 측정이 진행 중이라며 세부 수치는 공개하지 않았다. 실제 경쟁력은 데이터센터 배치 이후 전력 효율과 안정성, 단가가 확인돼야 판단할 수 있다. 이번 공개는 오픈AI의 풀스택 전략과 맞물린다. 오픈AI는 모델과 서비스뿐 아니라 칩과 메모리 시스템, 네트워크, 데이터센터 운영까지 직접 통제하려는 방향으로 움직이고 있다. AI 서비스 이용량이 커질수록 외부 GPU 공급에만 의존하기 어렵기 때문이다. 공급 부족과 높은 가격, 전력 부담은 AI 기업의 공통 과제다. 빅테크의 자체 칩 개발도 같은 흐름이다. 구글은 TPU를 통해 자사 AI 모델과 클라우드 서비스에 맞춘 연산 인프라를 구축했다. 아마존은 학습용 트레이니움과 추론용 인퍼런시아를 운영하고 있다. 마이크로소프트와 메타도 자체 AI 가속기 개발에 투자하고 있다. 오픈AI의 할라페뇨 공개는 이 대열에 본격 합류했다는 신호다. 엔비디아에 미칠 영향은 단기적으로 제한적이라는 시각이 많다. 자체 칩은 특정 서비스와 추론 환경에 최적화되는 경우가 많다. 대규모 학습과 범용 AI 인프라에서는 엔비디아 GPU의 생태계와 소프트웨어 경쟁력이 여전히 강하다. 다만 추론 영역에서 맞춤형 ASIC이 늘어나면 AI 반도체 시장의 성장 축은 더 넓어질 수 있다. 국내 반도체 업계에도 파급력이 있다. 빅테크가 자체 AI 칩을 늘리면 고대역폭메모리와 첨단 패키징 수요도 함께 커진다. 삼성전자와 SK하이닉스 같은 메모리 기업에는 새로운 고객군이 늘어나는 효과가 기대된다. 다만 할라페뇨에 어떤 HBM이 탑재됐는지는 공개자료 기준으로 확인되지 않아 특정 공급사를 단정하기는 어렵다. 오픈AI의 과제는 기술 공개 이후 수익성 입증이다. 자체 칩이 실제로 추론 비용을 낮추고 서비스 속도와 안정성을 높여야 한다. IPO 가능성이 시장에서 거론되는 만큼 인프라 비용을 통제할 수 있다는 점도 투자자에게 중요한 메시지가 될 수 있다. AI 경쟁은 모델 성능만으로 끝나지 않는다. 더 좋은 답을 더 싸고 빠르게 제공하는 인프라 경쟁으로 옮겨가고 있다. 할라페뇨는 오픈AI가 엔비디아 생태계에서 벗어나겠다는 선언이라기보다 비용과 성능을 직접 통제하려는 첫 시도에 가깝다. 이 칩이 데이터센터에서 검증되면 AI 반도체 시장은 GPU 중심에서 맞춤형 추론 칩 경쟁으로 한 단계 더 갈라질 전망이다.2026-06-25 16:53:13
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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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앤트로픽, MS 자체 AI칩 '마이아' 사용 논의…엔비디아 의존 낮춘다 [경제일보] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 ‘마이아’를 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 협상이 성사되면 MS가 자체 AI칩을 외부 대형 AI 모델 개발사에 제공하는 첫 사례가 될 수 있다. 로이터는 21일(현지시간) IT 전문매체 디인포메이션을 인용해 앤트로픽이 MS가 설계한 AI칩 기반 서버를 임대하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 초기 단계이며 최종 타결 여부는 확정되지 않았다. MS와 앤트로픽은 해당 보도에 대해 논평을 거부했다. 논의 대상은 MS의 최신 AI 가속기 ‘마이아 200’이다. MS는 지난 1월 마이아 200을 공개하며 대규모 AI 추론 작업에 특화된 자체 칩이라고 설명했다. 마이아 200은 TSMC 3나노 공정 기반으로 제작됐고 FP4 기준 10페타플롭스 이상, FP8 기준 5페타플롭스 이상의 연산 성능을 제공한다고 MS는 밝혔다. 또 표준 이더넷 기반 네트워크로 최대 6144개 AI 가속기 클러스터까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽이 마이아 200을 사용하게 될 경우 주된 용도는 클로드 모델의 추론 작업이 될 전망이다. 추론은 이미 학습된 AI 모델이 이용자 질문에 답변을 생성하는 과정이다. 이용량이 빠르게 늘어날수록 추론 비용은 AI 서비스 운영비의 핵심 부담이 된다. 대형 AI 기업들이 엔비디아 GPU뿐 아니라 자체 칩과 클라우드 전용 가속기를 병행하려는 이유도 여기에 있다. 앤트로픽은 이미 아마존과 구글의 자체 칩 생태계를 활용하고 있다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자이자 클라우드 파트너이며 앤트로픽은 AWS의 트레이니움·인퍼런시아 계열 칩을 활용해왔다. 구글과도 협력을 확대해 차세대 TPU 기반 다중 기가와트 규모 컴퓨팅 용량을 확보하기로 했다. 앤트로픽은 지난달 구글·브로드컴과의 협력을 발표하며 2027년부터 차세대 TPU 용량을 순차적으로 확보한다고 밝혔다. MS와의 협상이 성사되면 앤트로픽은 아마존, 구글, MS 등 3대 클라우드 사업자의 자체 AI칩을 모두 활용하는 주요 AI 모델 개발사가 된다. 이는 단순한 서버 임대를 넘어 AI 인프라 조달 전략의 다변화를 뜻한다. 엔비디아 GPU는 여전히 학습과 고성능 추론의 중심이지만 공급 부족과 높은 비용 때문에 AI 기업들은 자체 칩과 전용 가속기를 함께 사용하는 방향으로 움직이고 있다. MS에도 의미가 크다. MS는 지난해 앤트로픽, 엔비디아와 전략적 협력을 발표하며 앤트로픽이 클로드 모델을 애저에서 확장하고 300억달러 규모의 애저 컴퓨팅 용량을 구매하기로 했다고 밝혔다. 당시 협력은 엔비디아 시스템 기반 애저 인프라가 중심이었다. 이번 마이아 논의는 MS가 단순 클라우드 제공자를 넘어 자체 반도체를 외부 AI 기업에 공급하는 단계로 나아가는 신호가 될 수 있다. MS는 그동안 마이아 칩을 주로 내부 AI 서비스에 활용해왔다. MS는 마이아 200이 마이크로소프트 365 코파일럿, 파운드리 모델, 오픈AI 최신 모델 등 자사 클라우드 서비스와 AI 모델 운영에 쓰일 것이라고 설명했다. 자체 칩을 외부 고객에게 본격 제공할 수 있다면 구글 TPU, 아마존 트레이니움처럼 클라우드 차별화 수단으로 키울 수 있다. AI 반도체 경쟁 구도도 바뀌고 있다. 지금까지 AI 인프라 시장은 엔비디아 GPU가 압도적인 지위를 차지했다. 그러나 추론 수요가 폭증하면서 클라우드 사업자들은 비용 효율과 공급 안정성을 위해 자체 칩을 키우고 있다. 구글은 TPU를 제미나이와 외부 고객용 클라우드에 활용하고 아마존은 트레이니움과 인퍼런시아를 AWS 고객에게 제공한다. MS가 마이아를 앤트로픽에 공급한다면 후발주자로 평가받던 자체 칩 전략이 외부 검증을 받는 계기가 된다. 다만 단기간에 엔비디아 의존이 급격히 줄어들 가능성은 낮다. 앤트로픽은 MS·엔비디아와의 기존 협력에서 엔비디아 Grace Blackwell과 Vera Rubin 시스템을 활용하는 컴퓨팅 용량도 확보하기로 했다. 프런티어 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU 생태계와 소프트웨어 스택의 강점이 크다. 마이아 200은 주로 대규모 추론 비용을 낮추고 공급처를 넓히는 보완재 역할을 할 가능성이 높다. 마이아200이 실제 AI 인프라 시장에서 통할지는 가격 대비 성능과 소프트웨어 생태계가 좌우할 전망이다. AI 칩은 연산 성능만 높다고 경쟁력이 생기지 않는다. 모델 최적화, 컴파일러, 네트워크, 메모리 대역폭, 개발자 도구, 운영 안정성이 함께 갖춰져야 한다. 앤트로픽이 차세대 마이아 설계 과정에 참여할 수 있다는 관측도 MS가 고객 워크로드에 맞춘 반도체 공동 최적화 전략을 강화하고 있음을 보여준다. 이번 논의는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 인프라 조달 능력으로 확장되고 있음을 보여준다. 클로드 이용량이 늘어날수록 앤트로픽은 더 많은 데이터센터 전력, 칩, 네트워크, 클라우드 용량을 안정적으로 확보해야 한다. MS는 마이아를 통해 애저의 원가 구조를 개선하고 외부 AI 고객을 붙잡을 수 있다. 협상이 타결된다면 AI 반도체 시장의 메시지는 분명하다. 엔비디아 독주가 끝났다는 뜻은 아니지만 빅테크 자체 칩이 더 이상 내부 실험용에 머물지 않고 대형 AI 서비스의 실제 운영 인프라로 들어가기 시작했다는 신호다. MS의 마이아가 앤트로픽 클로드의 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있을지가 다음 관전 포인트다.2026-05-22 09:03:35
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'설계의 제왕' Arm의 반란… 자체 칩 'AGI CPU' 출시로 서버 시장 정조준 [경제일보] 반도체 설계 분야의 절대강자 Arm(암)이 창사 36년 만에 ‘설계도만 파는 기업’이라는 타이틀을 스스로 떼어냈다. 24일(현지시간) Arm은 인공지능(AI) 데이터센터를 겨냥한 자체 중앙처리장치(CPU) ‘Arm AGI CPU’를 전격 출시하며 하드웨어 직접 판매 시장에 뛰어들었다. 이는 단순한 사업 확장을 넘어 칩 설계부터 생산까지 영향력을 확대해 반도체 생태계의 판도를 근본적으로 뒤흔들겠다는 강력한 승부수로 풀이된다. Arm은 1990년 설립 이후 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업들에 설계 자산(IP)을 제공하고 로열티를 받는 ‘지식재산권 중심’ 사업 모델을 고수해 왔다. 하지만 전 세계적으로 반도체 가격이 폭등하는 ‘칩플레이션’ 현상이 심화하고 빅테크들이 자체 칩(In-house Chip) 개발에 열을 올리면서 Arm의 사업 모델에도 변화가 요구됐다. 이번에 출시한 ‘Arm AGI CPU’는 대만 TSMC의 3나노(nm) 최첨단 공정으로 제작된다. 300W의 전력 내에서 최대 136개의 코어를 구동해 기존 인텔·AMD 등 ‘x86’ 진영의 CPU 대비 랙(Rack)당 2배 이상의 고성능·저전력 효율을 구현했다. 명칭에 포함된 ‘AGI(범용인공지능)’는 이 칩이 단순히 계산기를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 생태계의 핵심 인프라가 되겠다는 포부를 담고 있다. Arm의 파격적인 변신을 가장 먼저 반긴 것은 메타(Meta)다. 메타는 이번 CPU의 공동 개발 파트너로 참여하며 첫 공급 물량을 확보했다. 메타는 자사의 자체 AI 가속기인 ‘MTIA’와 이번 CPU를 결합해 AI 인프라 효율을 극대화할 계획이다. 여기에 오픈AI, 클라우드플레어 그리고 한국의 SK텔레콤까지 초기 고객사 명단에 이름을 올리며 Arm의 영향력은 빠르게 확산하고 있다. 이러한 행보는 기존 서버 시장을 장악했던 인텔과 AMD의 ‘x86’ 진영에 직접적인 악재로 작용한다. 이미 클라우드 시장에서 ‘Arm 기반 아키텍처’가 저전력·고효율을 앞세워 점유율을 높여온 상황에서 Arm이 직접 완성된 CPU를 내놓으면 기존 고객사들의 이탈이 가속화될 수 있다. GPU 시장을 평정한 엔비디아 역시 최근 연례 회의 ‘GTC 2026’에서 자체 CPU ‘베라(Vera)’를 공개하며 CPU 시장을 압박하고 있는데 Arm의 이번 출시는 칩 설계 기업들이 점차 하드웨어 판매로 무게중심을 옮기고 있음을 극명하게 보여준다. AI의 트렌드가 ‘학습’에서 ‘추론(Inference)’으로 이동하면서 CPU의 중요성은 다시금 커지고 있다. GPU가 막대한 양의 데이터를 쏟아내는 ‘엔진’이라면 그 흐름을 제어하고 지휘하는 ‘지휘관’으로서 CPU의 역할이 강조되고 있기 때문이다. 특히 스스로 판단하고 자율적으로 작업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’ 시대에는 복잡한 데이터를 실시간으로 조율할 수 있는 초고성능 CPU가 필수적이다. 다만 Arm의 이러한 전략이 기존 고객사들과의 이해 상돌을 어떻게 극복할지가 관건이다. 설계 기반 기술을 제공하던 기업이 고객사와 직접 경쟁하는 하드웨어 판매자가 되었기 때문이다. 르네 하스 CEO는 “이해 상돌을 고려해 협상 과정에서 기권하겠다”는 등 선을 긋고 있으나 빅테크 기업들이 Arm의 기술력을 신뢰하면서도 동시에 경쟁을 경계하는 이중적인 태도를 유지할 가능성이 높다. 그럼에도 불구하고 업계는 이번 변화를 거스를 수 없는 대세로 보고 있다. 칩플레이션 시대에 더 이상 로열티 수익에만 의존해서는 막대한 R&D 비용을 감당할 수 없다는 판단이 작용했기 때문이다. 삼성전자의 파운드리 역량과 Arm의 초고성능 CPU 설계가 결합하는 등 향후 글로벌 반도체 시장의 공급망 다변화가 가속화될수록 독점적인 구조를 깨뜨릴 Arm의 행보는 시장 생태계를 더욱 역동적으로 만들 전망이다. 한편 Arm의 도약은 ‘설계 기업’이라는 굴레를 벗어던지고 스스로가 지배하는 컴퓨팅 플랫폼을 만들겠다는 선언이다. ‘반도체 영토’를 설계도에서 완제품으로 넓힌 Arm이 인텔과 AMD 그리고 엔비디아라는 거인들이 지배하던 서버 CPU 시장에서 어떤 결과를 낼지 전 세계 반도체 업계의 이목이 쏠리고 있다.2026-03-25 07:49:29
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목표가 삼성전자 34만원·SK하이닉스 170만원…맥쿼리가 본 '메모리 빅뱅'의 실체 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시장의 무게중심이 ‘학습(Training)’에서 ‘추론(Inference)’으로 이동하면서 글로벌 반도체 시장이 구조적 전환기에 접어들고 있다. 맥쿼리증권이 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 각각 34만원, 170만원으로 제시한 배경에는 AI 서비스의 대중화가 촉발한 전례 없는 메모리 수급 변화가 자리 잡고 있다. 단기 업황 개선을 넘어 AI 산업 구조 자체가 반도체 수요 지형을 재편하고 있다는 분석이다. 25일 금융투자업계에 따르면 맥쿼리증권은 이날 발간한 보고서를 통해 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 기존의 중립적 시각을 거두고 매수 의견으로 상향 조정했다. 맥쿼리는 “메모리 공급 부족이 예상보다 빠르게 심화되고 있다”며 AI 시장의 패러다임 전환을 핵심 근거로 제시했다. 보고서에 따르면 지난 2~3년이 AI 모델 성능을 끌어올리는 ‘학습’의 시기였다면, 2026년을 전후로는 완성된 AI를 실제 서비스에 적용하는 ‘추론’ 단계가 본격화될 것으로 전망된다. 이 과정에서 반도체 수요의 중심축도 변화하고 있다는 분석이다. 학습 단계에서는 GPU와 고대역폭메모리(HBM)가 핵심이었다. 그러나 다수의 사용자가 동시에 AI 서비스를 이용하는 추론 환경에서는 실시간 데이터 처리량이 급증하며 고용량 범용 D램과 엔터프라이즈 SSD(eSSD)의 중요성이 빠르게 커지고 있다. 맥쿼리는 이 같은 구조 변화로 일부 메모리 제품군의 계약 가격이 단기간 급등할 가능성이 있다고 내다봤다. 공급 측면의 제약은 가격 상승 압력을 더욱 키우고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 주요 메모리 업체들이 수익성이 높은 HBM 생산에 역량을 집중하면서 범용 D램 생산 비중이 줄어드는 ‘구축 효과’가 나타나고 있기 때문이다. HBM은 일반 D램보다 웨이퍼 투입량이 많아 동일한 생산 능력 내에서 범용 제품 공급을 잠식하는 구조다. 여기에 신규 팹 건설에 수년의 리드타임이 소요되면서 공급 확대 속도는 제한적이다. 맥쿼리는 이러한 수급 불균형이 올해에 그치지 않고 내년까지 이어질 가능성이 높다고 봤다. 씨티그룹 역시 최근 보고서에서 2026년 D램과 낸드 가격의 큰 폭 상승 가능성을 언급하며 메모리 강세론에 힘을 보탰다. 이 같은 환경은 삼성전자에 유리하게 작용할 수 있다는 평가다. 평택 P4·P5 공장을 중심으로 대규모 생산 능력을 확보한 삼성전자는 범용 메모리 공급 부족 국면에서 상대적 우위를 가질 수 있다. 맥쿼리는 이를 반영해 삼성전자의 주당순이익(EPS) 추정치를 기존 대비 큰 폭으로 상향 조정했다. SK하이닉스 역시 HBM 시장에서의 기술적 우위를 바탕으로 AI 인프라 투자 확대의 직접적인 수혜를 받을 것으로 분석됐다. 엔비디아 등 주요 고객사와의 협력 관계를 유지하는 가운데, 범용 메모리 가격 상승 효과까지 더해질 경우 수익성 개선 폭이 커질 수 있다는 평가다. 다만 업계에서는 전통적인 메모리 사이클 산업의 특성을 감안한 신중론도 함께 제기된다. AI 인프라 투자가 예상보다 빠르게 둔화되거나, 빅테크 기업들이 자체 칩 개발을 확대할 경우 수요 증가세가 조정될 수 있다는 지적이다. 데이터센터 전력 공급과 같은 인프라 제약도 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 “AI 추론 시장 확대로 메모리 수요가 구조적으로 늘어나는 흐름은 분명하다”면서도 “공급 병목이 완화되는 시점과 투자 속도 변화에 따라 가격 변동성이 커질 수 있는 만큼 과도한 낙관은 경계할 필요가 있다”고 말했다. 그럼에도 맥쿼리의 이번 보고서는 AI 시대 반도체 산업의 주도권이 다시 메모리 기업으로 이동하고 있음을 시사한다. AI라는 기술 전환의 파고 속에서 한국 메모리 기업들이 또 한 번의 슈퍼사이클을 만들어낼 수 있을지 시장의 시선이 집중되고 있다.2026-02-25 15:19:30
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오픈AI가 선택한 '엔비디아 대항마'...세레브라스, 기업가치 33조원 폭등 [이코노믹데일리] 반도체 업계의 '파괴적 혁신가'로 불리는 세레브라스 시스템스(대표 앤드류 펠드먼)가 기업가치 231억달러(약 33조6000억원)를 기록하며 엔비디아의 강력한 대항마로 부상했다. 불과 4개월 만에 몸값이 3배로 뛴 배경에는 반도체 제조의 상식을 뒤엎는 기술력과 오픈AI라는 든든한 우군 그리고 미국 정계와의 연결고리가 자리 잡고 있다. 4일(현지시간) 로이터 등 외신에 따르면 세레브라스는 최근 10억달러(약 1조4500억원) 규모의 투자 유치에 성공했다. 이번 투자에는 타이거 글로벌과 벤치마크 등 실리콘밸리의 거물들은 물론 도널드 트럼프 대통령의 장남 트럼프 주니어가 설립한 '1789 캐피털'이 참여해 눈길을 끌었다. 이는 세레브라스의 기술이 단순한 스타트업의 도전을 넘어 미국의 국가적 AI 인프라 전략과 궤를 같이하고 있음을 시사한다. 세레브라스가 엔비디아의 독주를 끝낼 후보로 꼽히는 가장 큰 이유는 '웨이퍼 스케일 엔진(WSE)'이라는 독보적 기술이다. 기존 반도체 공정은 커다란 원판인 웨이퍼를 수백 개의 작은 칩으로 잘라낸 뒤 이를 다시 연결하는 방식을 취한다. 하지만 세레브라스는 웨이퍼 전체를 단 하나의 거대한 칩으로 만든다. 최신 모델인 WSE-3는 가로세로 약 20cm 크기의 단일 칩에 4조개의 트랜지스터와 90만개의 AI 최적화 코어를 집적했다. 엔비디아의 최신 칩 H100의 트랜지스터 수가 800억개 수준임을 감안하면 산술적으로 50배 이상의 집적도를 자랑한다. 칩을 잘게 쪼개지 않기 때문에 칩과 칩 사이의 통신 병목 현상이 원천적으로 발생하지 않으며 데이터 처리 속도는 수백 배 빠르다. ◆ 엔비디아의 아킬레스건 'HBM' 병목을 뚫다 현재 엔비디아를 비롯한 대다수 AI 칩 제조사들은 연산 칩과 데이터 저장 칩(HBM)을 별도로 만들어 연결한다. 이 과정에서 발생하는 데이터 이동 지연과 막대한 전력 소모는 AI 학습의 최대 난제로 꼽힌다. 세레브라스는 이 문제를 '온칩 메모리' 방식으로 해결했다. 웨이퍼 전체에 44GB 용량의 초고속 SRAM 메모리를 내장해 데이터가 칩 외부로 나갈 필요가 없게 설계했다. 이는 엔비디아 칩 수백 개를 연결한 클러스터보다 더 빠른 연산 능력을 단 하나의 칩으로 구현할 수 있게 만든 핵심 동력이다. 실제로 세레브라스는 자신들의 시스템이 엔비디아 제품보다 전력 효율은 10배 높고 공간 차지 비중은 10분의 1에 불과하다고 강조한다. 기술적 우위보다 더 무서운 것은 '고객'이다. 2026년 1월 오픈AI는 세레브라스와 100억달러(약 14조5000억원) 규모의 대형 공급 계약을 체결했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 엔비디아의 높은 가격과 공급 부족에 대응하기 위해 자체 칩 제작과 더불어 세레브라스와 같은 대안 세력을 적극적으로 육성하고 있다. 업계에서는 오픈AI가 차세대 초거대언어모델(LLM) 학습에 세레브라스의 시스템을 대거 투입할 것으로 보고 있다. 엔비디아의 독점 생태계인 '쿠다(CUDA)'를 우회할 수 있는 강력한 하드웨어를 확보함으로써 협상력을 높이려는 의도다. 물론 장밋빛 전망만 있는 것은 아니다. 웨이퍼 한 판을 통째로 칩으로 쓰는 만큼 제조 공정에서 단 하나의 결함만 발생해도 칩 전체를 버려야 하는 '수율(양품 비율)' 문제가 치명적이다. 세레브라스는 결함이 있는 코어를 우회하는 독자적인 회로 설계로 이를 해결했다고 주장하지만 대량 양산 단계에서의 안정성은 여전히 검증 과제다. 또한 엔비디아의 강력한 소프트웨어 장벽을 넘어서는 것도 숙제다. 전 세계 개발자들이 엔비디아의 쿠다에 익숙해져 있는 상황에서 세레브라스 전용 소프트웨어를 얼마나 빠르게 확산시키느냐가 성패를 가를 분수령이 될 전망이다. 그럼에도 불구하고 세레브라스의 급격한 가치 상승은 AI 하드웨어 시장이 '엔비디아 1강' 체제에서 다변화 체제로 넘어가고 있음을 상징한다. 2024년 IPO(기업공개) 철회라는 아픔을 겪었던 세레브라스는 이제 33조원이라는 거대한 몸값을 무기로 화려한 증시 재입성을 준비하고 있다. 반도체 역사를 새로 쓰려는 이들의 도전이 엔비디아의 아성을 흔들 수 있을지 전 세계 IT 업계의 이목이 쏠리고 있다.2026-02-05 09:30:00
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엔비디아 돈으로 AMD 키우는 오픈AI? 젠슨 황이 '배신감' 느낀 결정적 이유 [이코노믹데일리] 'AI(인공지능) 황제' 젠슨 황 엔비디아 CEO가 오픈AI와의 1000억달러(약 145조원) 규모 투자 협력에 급제동을 걸었다. 겉으로는 오픈AI의 사업 규율 부족과 경쟁 심화를 이유로 들었지만 속내에는 엔비디아의 자금으로 경쟁사인 AMD와 브로드컴을 키우려는 오픈AI의 '탈(脫) 엔비디아' 행보에 대한 배신감이 깔려 있다는 분석이다. 31일 월스트리트저널(WSJ)과 IT 업계에 따르면 엔비디아는 지난해 9월 오픈AI와 맺은 파트너십을 전면 재검토하고 있다. 당초 엔비디아는 오픈AI가 추진하는 10GW(기가와트)급 데이터센터 구축에 대규모 자금을 대고 자사 GPU(그래픽처리장치)를 독점 공급하는 그림을 그렸으나 현재는 수백억 달러 수준의 일반적인 지분 투자로 규모를 축소하는 방안을 논의 중이다. 업계에서는 이번 갈등의 결정적 트리거로 오픈AI와 AMD의 밀월 관계를 꼽는다. 오픈AI는 최근 엔비디아의 독점 공급망에서 벗어나기 위해 AMD와 AI 칩 공급 다년 계약을 체결했다. 특히 오픈AI가 AMD의 지분 10%를 인수할 수 있는 옵션까지 확보했다는 사실이 알려지면서 엔비디아 경영진의 심기를 건드린 것으로 보인다. 젠슨 황 CEO는 "오픈AI의 사업 접근 방식에 규율이 부족하다"고 지적한 것으로 알려졌다. 이는 오픈AI가 엔비디아의 핵심 파트너로서 혜택을 누리면서도 뒤로는 엔비디아의 최대 경쟁자인 AMD의 칩을 도입하고 심지어 브로드컴과 손잡고 자체 칩(ASIC) 개발까지 나서는 '이중 플레이'를 문제 삼은 것으로 해석된다. 엔비디아 입장에서는 자신들의 투자금이 경쟁사의 성장 동력으로 흘러들어가는 상황을 용납하기 힘들었을 것이란 분석이다. ◆ 구글·앤트로픽의 추격... "오픈AI만이 정답 아냐" 엔비디아의 전략 수정에는 AI 시장의 지형 변화도 한몫했다. 젠슨 황 CEO가 언급했듯 구글의 '제미나이', 앤트로픽의 '클로드' 등 경쟁 모델들이 급성장하면서 오픈AI의 독주 체제가 흔들리고 있다. 엔비디아로서는 특정 기업에 145조원이라는 천문학적 자원을 몰아주기보다 여러 AI 기업에 칩을 공급하며 시장 전체를 키우는 '중립적 무기상' 전략이 리스크 관리 차원에서 유리하다고 판단했을 가능성이 높다. 콜레트 크레스 엔비디아 CFO가 이미 지난해 말부터 "투자가 확정된 것은 아니다"라며 선을 그어온 것도 이러한 기류 변화를 감지했기 때문으로 풀이된다. 양측 대변인은 "여전히 협력 중"이라며 진화에 나섰지만 전문가들은 두 회사의 관계가 '전략적 동반자'에서 '적대적 공생 관계(Frenemy)'로 재편될 것으로 내다본다. 오픈AI는 자체 데이터센터 구축과 칩 자립을 위해 엔비디아 의존도를 낮춰야 하고 엔비디아는 오픈AI를 견제하면서도 최대 고객사로서의 관계는 유지해야 하는 딜레마에 빠졌다. 이번 투자 보류로 인해 오픈AI의 '10GW 데이터센터' 구축 계획은 자금 조달 방식의 전면 수정이 불가피해졌다. 반면 AMD와 브로드컴 등 '반(反) 엔비디아 연합'은 오픈AI라는 거대 우군을 등에 업고 반사이익을 얻을 전망이다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 반도체 기업들 역시 엔비디아 독점 체제 균열에 따른 공급망 다변화 전략을 새로 짜야 할 시점이 다가왔다.2026-01-31 12:45:00
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삼성·SK, 2월 'HBM4 대전' 개막... AI 반도체 패권 다툰다 [이코노믹데일리] 전 세계 메모리 반도체 시장의 양대 산맥인 삼성전자와 SK하이닉스가 다음 달부터 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 양산에 돌입하며 'AI(인공지능) 반도체 2차 대전'을 시작한다. 삼성전자가 HBM4 선제 공급을 통해 시장 판도 뒤집기를 시도하는 가운데 SK하이닉스는 마이크로소프트(MS) 등 빅테크와의 동맹을 강화하며 수성에 나서는 모양새다. 28일 반도체 업계에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 2월부터 HBM4 양산을 시작할 예정이다. 삼성전자는 평택캠퍼스에서, SK하이닉스는 이천캠퍼스에서 각각 생산 라인을 가동한다. 양산 개시는 최대 고객사인 엔비디아의 품질 테스트(Qual) 통과와 대량 공급 주문이 임박했음을 의미한다. 업계에서는 누가 먼저 양산 버튼을 누르느냐에 따라 초기 시장 선점 효과가 갈릴 것으로 보고 촉각을 곤두세우고 있다. 삼성전자는 HBM4를 통해 '반도체 초격차'의 자존심 회복을 노린다. 업계에 따르면 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD가 진행한 HBM4 최종 품질 테스트를 통과해 다음 달 정식 납품을 앞두고 있다. 이는 경쟁사보다 한발 앞선 행보다. 삼성전자는 HBM3와 HBM3E(5세대) 시장에서 SK하이닉스에 주도권을 내줬으나 HBM4에서는 기술적 우위를 자신하고 있다. 삼성전자의 HBM4는 로직 다이(Logic Die)에 4나노 최선단 파운드리 공정을 적용하고 1c(6세대 10나노급) D램을 탑재해 데이터 처리 속도와 전력 효율을 극대화했다. SK하이닉스는 '탈(脫) 엔비디아'를 꾀하는 빅테크 기업들의 러브콜을 받으며 영토를 확장하고 있다. SK하이닉스는 MS가 26일(현지시간) 공개한 자체 AI 가속기 '마이아 200'에 HBM3E를 단독 공급하는 것으로 확인됐다. 마이아 200에는 SK하이닉스의 12단 HBM3E 제품 6개가 탑재된다. 이는 엔비디아 공급망을 장악한 데 이어 구글, 아마존, MS 등 자체 칩(ASIC)을 개발하는 빅테크 진영에서도 확고한 지배력을 확보했다는 의미다. SK하이닉스는 HBM4 시장에서도 엔비디아의 차세대 GPU '루빈' 개발 단계부터 협력해 온 만큼 50% 이상의 점유율을 유지할 것으로 전망한다. 2026년은 HBM4가 AI 가속기의 성능을 좌우하는 '게임 체인저'가 될 전망이다. HBM4는 기존 제품보다 대역폭이 2배 넓어 AI 연산 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 뱅크오브아메리카는 글로벌 HBM 시장 규모가 올해 546억달러(약 76조원)에 달해 전년 대비 58% 성장할 것으로 내다봤다. 양사가 HBM 생산에 올인하면서 범용 D램 시장은 공급 부족(Shortage)에 직면했다. 시장조사 업체 트렌드포스는 1분기 범용 D램 가격이 전 분기 대비 55~60% 급등할 것으로 예측했다. 반도체 업계 관계자는 "2027년까지는 공급이 수요를 따라가기 힘든 구조"라며 "HBM4 수율 안정화와 엔비디아 공급 물량 확보 여부가 올해 양사의 실적과 주가를 가를 결정적 변수가 될 것"이라고 분석했다.2026-01-28 07:53:34
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엔비디아의 독주 막을까... 빅테크 '자체 칩 전쟁' 2라운드 돌입 [이코노믹데일리] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 차세대 인공지능(AI) 칩 '마이아 200'을 전격 공개하며 엔비디아가 장악한 AI 칩 시장에 도전장을 내밀었다. 빅테크 기업들이 '탈(脫) 엔비디아'를 외치며 자체 칩 개발에 속도를 내는 가운데 MS의 이번 행보가 시장 판도를 뒤흔들지 주목된다. 27일(한국시간) MS는 자사 뉴스룸을 통해 AI 추론 가속기 '마이아 200'을 공개했다. 이는 2023년 11월 첫선을 보인 '마이아 100'의 후속작으로 TSMC의 3나노 공정을 기반으로 제작됐다. 특히 SK하이닉스의 최신 고대역폭메모리인 HBM3E를 탑재해 데이터 처리 속도를 획기적으로 높였다. 마이아 200의 핵심은 '추론 효율성'이다. MS는 이 칩이 아마존웹서비스(AWS)의 최신 칩 대비 경량 연산 성능이 3배 높고 구글의 TPU보다 연산 효율성이 뛰어나다고 밝혔다. 사티아 나델라 MS CEO는 "업계 최고의 추론 효율성을 위해 설계됐으며 같은 예산 대비 성능이 30% 높다"고 자신했다. 이는 엔비디아 GPU의 높은 가격과 공급 부족 문제를 정면 돌파하겠다는 의지로 풀이된다. 훈련된 AI 모델이 서비스를 실행하는 '추론' 단계에서는 고비용의 엔비디아 GPU보다 가성비(가격 대비 성능)가 뛰어난 맞춤형 칩이 유리하기 때문이다. 마이아 200은 오픈AI의 최신 모델인 'GPT-5.2'와 MS의 '코파일럿' 구동에 최적화돼 운영 비용을 대폭 절감할 것으로 기대된다. ◇ 빅테크의 '칩 독립선언'... 엔비디아 독주 체제 균열? MS뿐만 아니라 구글, 아마존, 메타 등 빅테크들은 이미 자체 칩 개발에 사활을 걸고 있다. 구글은 'TPU'를 자사 서비스에 전면 적용 중이며 AWS는 최근 성능을 대폭 개선한 '트레이니엄3'를 공개했다. 오픈AI 역시 브로드컴과 손잡고 자체 칩 개발을 추진 중이다. 이러한 움직임은 엔비디아 의존도를 낮추고 공급망을 다변화하려는 생존 전략이다. 월스트리트저널(WSJ)은 "AI 기업들의 자체 칩은 엔비디아에 또 다른 위협이 된다"고 분석했다. 하지만 엔비디아의 반격도 만만치 않다. 엔비디아는 단순 칩 제조를 넘어 CPU, 서버, 소프트웨어, 모델을 아우르는 '풀스택 AI' 기업으로 진화하고 있다. 최근에는 AI 추론 칩 스타트업 '그록(Groq)'을 인수하며 약점인 추론 시장 방어에도 나섰다. 또한 올해 TSMC의 최대 고객사로 등극할 것으로 예상되는 등 압도적인 물량 공세를 예고하고 있다. 전문가들은 2026년이 AI 칩 시장의 분기점이 될 것으로 내다본다. 엔비디아의 범용 GPU가 여전히 학습 시장을 주도하겠지만 서비스 단계인 추론 시장에서는 빅테크들의 맞춤형 칩(ASIC)이 점유율을 빠르게 잠식할 것이라는 분석이다. MS는 마이아 200을 미국 아이오와주 데이터센터에 배치하기 시작했으며 향후 애리조나주 등으로 확대할 계획이다. 칩부터 데이터센터까지 아우르는 '엔드투엔드' 설계로 인프라 구축 기간을 절반으로 단축시킨 점도 강점이다. 업계 관계자는 "MS의 마이아 200은 단순한 기술 과시용이 아니라 실질적인 비용 절감을 위한 전략적 무기"라며 "빅테크들의 자체 칩 생태계가 확장될수록 엔비디아의 가격 결정력은 약화될 수밖에 없을 것"이라고 전망했다.2026-01-27 16:47:56
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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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엔비디아·구글 'AI 투톱' 체제 굳히기... 시장 권력, 모바일서 인공지능으로 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시대의 패권이 모바일 제왕의 아성을 무너뜨렸다. 구글의 모회사 알파벳이 8년 만에 애플을 제치고 미국 증시 시가총액 2위 자리를 탈환했다. 이는 단순한 순위 바꿈을 넘어 글로벌 테크 시장의 주도권이 하드웨어 중심의 모바일 생태계에서 AI 소프트웨어와 플랫폼 중심으로 완전히 넘어갔음을 알리는 상징적인 사건이다. 7일(현지시간) 뉴욕증시에서 알파벳 클래스 C 주가는 전일 대비 2.52% 상승한 322.47달러에 마감했다. 이날 종가 기준 알파벳의 시가총액은 3조 8912억 달러(약 5644조원)를 기록해 3조 8470억 달러에 그친 애플을 넘어섰다. 애플 주가는 이날 0.77% 하락하며 구글의 상승세와 대조를 이뤘다. 알파벳이 시총 순위에서 애플을 앞선 것은 2019년 이후 처음이며 미국 내 가치 있는 기업 2위 자리에 복귀한 것은 2018년 2월 이후 약 8년 만이다. 부동의 1위는 시총 4조 5969억 달러를 기록 중인 엔비디아다. 이로써 미 증시 최상위권은 엔비디아와 구글이라는 명확한 'AI 선도 기업'들이 장악하게 됐다. ◇ '제미나이'와 'TPU'... 구글이 애플을 넘은 두 가지 무기 구글의 약진은 철저히 AI 경쟁력에서 비롯됐다. 구글은 자체 개발한 초거대 AI 모델 '제미나이(Gemini)'를 검색과 유튜브 및 클라우드 등 자사 핵심 서비스 전반에 성공적으로 이식하며 수익화 모델을 증명해냈다. 지난해 구글 주가가 65% 가까이 폭등한 배경에는 이러한 AI 생태계 확장에 대한 시장의 확신이 자리 잡고 있다. 주목할 점은 구글이 소프트웨어를 넘어 하드웨어 영역에서도 엔비디아를 위협할 잠재력을 보여줬다는 것이다. 구글이 자체 설계한 AI 가속기 'TPU(텐서프로세서유닛)'는 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 낮추는 동시에 자사 서비스에 최적화된 연산 능력을 제공한다. 시장에서는 구글의 TPU가 장기적으로 엔비디아의 시장 점유율을 잠식할 수 있는 강력한 대항마가 될 것으로 보고 있다. 이는 구글이 AI 시대를 위한 소프트웨어와 하드웨어 수직 계열화를 완성해 나가고 있음을 의미한다. BNP파리바의 닉 존스 애널리스트는 전날 보고서를 통해 "구글은 AI 플랫폼 시장을 장악할 가장 유리한 고지에 있다"고 분석했다. 검색 데이터라는 방대한 자원과 이를 처리할 자체 칩 그리고 서비스할 플랫폼까지 갖춘 구글의 밸류체인이 경쟁사들을 압도하고 있다는 평가다. ◇ 혁신 멈춘 애플, 'AI 지각생' 꼬리표가 발목 반면 애플의 추락은 '혁신의 부재' 탓이다. 애플은 아이폰 판매 둔화 우려 속에 AI 경쟁에서 뚜렷한 성과를 내지 못하고 있다. 지난해 공개될 것으로 기대를 모았던 차세대 '시리(Siri)' AI 서비스 출시가 연기되면서 투자자들의 실망 매물이 쏟아졌다. 온디바이스 AI 시장을 선점할 것이라는 기대와 달리 구체적인 로드맵 제시에 실패하면서 'AI 지각생'이라는 꼬리표를 떼지 못하고 있다. 월가의 시선도 싸늘하다. 투자회사 레이먼드 제임스는 최근 애플의 투자 등급을 하향 조정하며 올해 투자자들이 애플을 통해 이익을 거두기 어려울 것이라고 전망했다. 하드웨어 교체 주기가 길어지고 중국 시장에서의 부진이 겹친 상황에서 AI라는 새로운 성장 동력마저 보여주지 못한 것이 치명타가 됐다. 전문가들은 이번 시총 역전을 '모바일 시대의 종언'과 'AI 시대의 개막'으로 해석한다. 지난 10여 년간 애플이 아이폰을 앞세워 모바일 생태계를 지배했다면 앞으로는 AI가 모든 산업의 기반이 되는 시대가 도래했다는 것이다. 구글의 위상은 당분간 더욱 강화될 전망이다. 구글은 검색 광고라는 확실한 캐시카우를 기반으로 AI 인프라에 천문학적인 투자를 지속하고 있다. 특히 생성형 AI가 검색 시장을 잠식할 것이라는 초기의 우려를 불식시키고 오히려 검색 경험을 고도화해 시장 지배력을 강화하는 '전화위복'의 모습을 보여줬다. 여기에 자율주행 자회사 웨이모와 딥마인드의 연구 성과들이 시너지를 내기 시작하면 기업 가치는 4조 달러를 넘어 엔비디아와 진검승부를 펼칠 수 있을 것으로 관측된다.2026-01-08 08:14:20
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