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파두, AI 데이터센터로 SSD 컨트롤러 판 바꾼다…'파두 2.0' 시동 [경제일보] 데이터센터용 반도체 기업 파두가 인공지능(AI) 데이터센터를 겨냥한 SSD 컨트롤러 사업 확대에 속도를 낸다. 단순히 저장장치의 성능을 높이는 데 그치지 않고 AI가 요구하는 초저지연·고용량·보안 기능을 반영한 스토리지 솔루션으로 사업 영역을 넓히겠다는 전략이다. AI 학습에서 추론 중심으로 데이터센터의 무게중심이 이동하면서 SSD가 단순 저장장치를 넘어 AI 인프라의 핵심 부품으로 부상하고 있다는 판단이 깔려 있다. 파두는 지난 21일 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 OCP 코리아 테크 데이’에서 AI 데이터센터에 특화한 기술과 제품 포트폴리오를 공개했다. 올해 행사는 OCP 재단과 OCP 코리아 커뮤니티가 주최했으며 1500여명이 참석했고, 서버·스토리지·네트워킹·전력·냉각 등 AI 데이터센터 전반의 기술을 다뤘다. ◆ AI가 바꾼 SSD…‘저장’에서 ‘연산을 돕는 인프라’로 김승민 파두 부사장은 기조연설에서 ‘AI 데이터센터 안의 플래시 메모리: SSD와 컨트롤러의 새로운 역할’을 주제로 AI 워크로드가 SSD에 요구하는 조건이 달라지고 있다고 설명했다. OCP 공식 프로그램에서도 해당 세션은 AI 데이터센터에서 SSD와 컨트롤러가 맡게 될 새로운 역할을 다루는 핵심 기조강연으로 배치됐다. AI 데이터센터에서는 대규모 데이터 처리와 모델 추론이 반복되면서 저장장치에도 더 빠른 입출력과 낮은 지연시간, 안정적인 성능이 요구된다. 특히 AI 에이전트 확산으로 엔터프라이즈 SSD 수요가 급증하고 있다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2026년 1분기 글로벌 엔터프라이즈 SSD 시장 매출은 전 분기보다 86.1% 증가한 184억6000만달러를 기록했다. 같은 기간 공급 부족으로 계약가격도 약 80% 상승했다. 카운터포인트리서치도 2026년 2분기 서버용 엔터프라이즈 SSD가 전체 NAND 출하량의 48%를 차지했다고 분석했다. 1년 전 26%에서 거의 두 배로 늘어난 수치다. AI 워크로드가 학습에서 추론으로 확대되면서 고속·저지연 스토리지 수요가 빠르게 늘고 있다는 설명이다. ◆ Gen6 이어 Gen7…‘파두 2.0’은 포트폴리오 확대 파두가 OCP 행사에서 내세운 것도 이 같은 시장 변화를 겨냥한 차세대 SSD 컨트롤러다. 회사는 Gen6 솔루션과 함께 차세대 Gen7 개발 계획을 공개하며 AI 데이터센터가 요구하는 성능과 효율, 보안에 대응하겠다는 전략을 밝혔다. 앞서 파두는 지난 4일 미국에서 열린 FMS 2026에서 ‘파두 2.0’ 비전을 공개했다. 당시 Gen6 SSD 컨트롤러의 성능을 Gen5 대비 두 배 수준으로 개선하고 올해 하반기 공급을 예고했으며, 2028년 샘플링을 목표로 Gen7 컨트롤러와 AI 추론용 디코드 엔진 개발도 추진한다고 밝혔다. ‘파두 2.0’의 핵심은 컨트롤러 하나를 판매하는 반도체 업체에서 AI 데이터센터 전반의 스토리지 수요에 대응하는 솔루션 기업으로 외연을 넓히는 것이다. 파두는 OCP 행사에서 Gen6 기술 데모와 AI 데이터센터 특화 제품을 함께 선보이며 단일 제품보다 폭넓은 포트폴리오를 강조했다. 특히 AI 추론이 확대될수록 데이터센터의 저장장치에는 단순 용량보다 지연시간과 전력 효율, 안정적인 성능, 보안이 중요해진다. 파두가 차세대 컨트롤러에서 작은 I/O 처리 성능과 일관된 지연시간, GPU 주도 I/O, 라인 레이트 보안 등을 주요 과제로 제시한 것도 이런 변화와 맞닿아 있다. ◆ 시장은 커지지만…‘기술→고객’ 전환이 관건 시장 환경만 보면 파두에는 우호적인 흐름이 이어지고 있다. AI 데이터센터 투자가 확대되면서 엔터프라이즈 SSD 수요가 늘고 공급업체들도 소비자용보다 데이터센터용 제품에 생산능력을 우선 배분하고 있다. 트렌드포스는 2026년에도 AI와 서버 수요가 엔터프라이즈 SSD 시장의 상승세를 이어갈 것으로 전망했다. 하지만 AI 인프라 시장의 성장 자체가 파두의 실적을 보장하는 것은 아니다. SSD 컨트롤러 시장은 삼성전자·SK하이닉스 계열 솔리다임·마이크론·키옥시아 등 글로벌 업체와의 경쟁이 치열하고, 데이터센터 고객은 성능뿐 아니라 품질 인증과 장기 공급 안정성을 함께 요구한다. 결국 Gen6·Gen7 기술이 실제 고객사 검증과 대량 공급으로 이어지는지가 ‘파두 2.0’의 성패를 가를 전망이다. 남이현 파두 대표는 “OCP 코리아 테크 데이는 전 세계 유수의 빅테크 및 반도체 기업들이 함께하는 주요 행사”라며 “AI 데이터센터에 최적화된 SSD 및 스토리지 시장에서 리더십을 강화하겠다”고 말했다. 한편 AI 데이터센터의 경쟁이 GPU와 전력·냉각에서 저장장치로까지 확대되는 가운데 파두가 컨트롤러 기술을 기반으로 어느 수준까지 사업 영역을 넓힐 수 있을지 주목된다. 시장의 관심 역시 이제 ‘AI 데이터센터가 얼마나 커지는가’에서 ‘그 안에서 어떤 부품이 얼마나 더 많은 가치를 가져가느냐’로 옮겨가고 있다.2026-08-24 09:28:45
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삼성전자, 27일 갤럭시 이벤트 'S26 FE' 공개…플래그십 AI 대중화 승부수 [경제일보] 삼성전자가 오는 27일 갤럭시 S26 시리즈의 새로운 모델을 공개한다. 제품명은 밝히지 않았지만 업계에서는 플래그십 핵심 기능을 유지하면서 가격을 낮춘 ‘갤럭시 S26 FE’가 될 것으로 보고 있다. 삼성전자가 갤럭시 AI 경험을 준프리미엄 제품까지 확대하면서 스마트폰 시장에서 AI 대중화를 본격화할지 주목된다. 삼성전자는 27일 오후 9시 ‘삼성 갤럭시 이벤트 (Samsung Galaxy Event)’를 열고 새로운 갤럭시 S26 시리즈 모델을 공개한다고 20일 밝혔다. 행사는 삼성닷컴과 삼성전자 유튜브 채널에서 온라인 생중계된다. 지난 2월 갤럭시 S26·S26+·S26 울트라를 공개한 이후 약 6개월 만의 라인업 확대다. FE는 플래그십 S 시리즈의 주요 기능을 유지하면서 일부 하드웨어 사양을 조정해 가격 경쟁력을 높인 제품군이다. 전작 갤럭시 S25 FE는 지난해 9월 출시됐으며 국내 출고가는 256GB 기준 94만6000원이었다. S26 FE에는 삼성전자 시스템LSI사업부의 엑시노스 2500이 탑재될 가능성이 높다. 전작 S25 FE에 적용된 엑시노스 2400보다 한 세대 최신 칩으로, 갤럭시 Z 플립7에도 사용됐다. 디스플레이는 6.7인치 풀HD+ 120㎐가 유력하며 배터리 용량은 전작과 같은 4900mAh 수준이 거론된다. 배터리 용량 자체는 그대로지만 전력 효율 개선을 통해 사용시간은 늘어날 전망이다. 유럽연합(EU) 에너지 라벨 정보에서는 S26 FE의 1회 충전 사용시간이 최대 50시간으로 표시됐다. 전작보다 약 7시간30분 늘어난 수치다. 유선 충전은 최대 45W 수준이 유지될 것으로 예상된다. 카메라는 5000만 화소 광각, 1200만 화소 초광각, 800만 화소 3배 망원으로 구성된 트리플 카메라가 유력하다. 전면 카메라는 1200만 화소가 예상된다. 메모리는 8GB, 저장용량은 최대 512GB가 거론된다. 하드웨어만 보면 전작과 큰 변화가 없는 만큼 실제 체감 성능은 AP 성능과 이미지 처리, AI 기능이 좌우할 가능성이 크다. 이번 제품에서 삼성전자가 강조할 핵심도 하드웨어보다 갤럭시 AI가 될 전망이다. S26 시리즈에서 선보인 이용자의 의도와 상황을 파악해 먼저 도움을 주는 AI 기능을 FE까지 확대할 경우 프리미엄 스마트폰에서만 가능했던 AI 경험을 보다 넓은 가격대로 확산할 수 있다. 갤럭시 FE는 단순한 보급형 제품 이상의 의미를 갖는다. 글로벌 스마트폰 시장에서 고가 플래그십은 가격 부담으로 성장에 한계가 있는 반면, 중가 제품은 판매량을 확대할 수 있는 핵심 시장이다. AI 기능을 차별화 요소로 활용하면서 가격을 낮춘 FE를 통해 플래그십의 브랜드 가치와 대중성을 동시에 확보하려는 삼성전자의 전략으로 풀이된다. 한편 삼성전자는 행사에서 제품명과 세부 사양, 가격, 출시 일정 등을 공개할 예정이다. S26 FE의 성패는 ‘플래그십 AI 경험을 얼마나 낮은 가격에 제공하느냐’에 달렸다는 분석이다.2026-08-20 09:09:22
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박윤영 KT 대표, AIDC 핵심 기술 점검...AI 인프라 확대 박차 [경제일보] 박윤영 KT 대표가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 현장을 찾아 그룹의 AI 인프라 운영 현황과 기술 경쟁력 점검에 나섰다. KT가 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전환의 핵심 축으로 AIDC 사업을 육성하고 있는 가운데, 대표가 직접 현장을 챙기며 AI 인프라 사업을 확대하고 있다. 6일 KT는 박 대표가 이날 서울 양천구 KT 클라우드 목동2 데이터센터를 방문해 AIDC 운영 현황과 차세대 기술 개발 상황을 점검했다고 밝혔다. 취임 이후 네트워크와 고객 접점, 그룹사 주요 사업 현장을 잇달아 방문하며 현장 중심의 소통 경영을 이어가는 행보로 분석된다. 이번 방문은 KT가 추진 중인 AI 인프라 전략을 점검하기 위해 마련됐다. 앞서 KT는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전을 제시하며 AI를 미래 성장동력으로 육성하겠다고 밝힌 바 있다. 특히 오랜 기간 축적한 데이터센터 운영 경험과 통신 네트워크 경쟁력을 기반으로 실수요 중심의 AIDC 사업을 확대한다는 전략이다. 박 대표는 데이터센터 운영 직원들을 격려한 뒤 통합관제센터와 주요 설비를 둘러보며 운영 체계를 점검했다. 특히 AI 서비스 확산으로 데이터센터 간 트래픽이 빠르게 증가하는 상황을 고려해 데이터센터 간 상호연결(DCI) 운영 현황도 집중적으로 살핀 것으로 알려졌다. DCI는 여러 데이터센터를 하나의 인프라처럼 연결해 대규모 데이터를 안정적으로 처리하는 핵심 기술이다. AI 서비스가 확산될수록 데이터센터 간 데이터 이동량이 크게 늘어나는 만큼 서비스 품질과 안정성을 좌우하는 핵심 요소로 평가된다. 박 대표는 이어 목동2 데이터센터 내 AI 이노베이션 센터를 찾아 차세대 AIDC 기술 개발 현황도 점검했다. 이곳에서는 AI 데이터센터의 전력 효율과 운영 안정성을 높이기 위한 다양한 기술을 검증하고 있다. 대표적으로 가산 AI 데이터센터에 국내 최초로 상용화한 D2C(다이렉트 투 칩) 액체냉각 기술을 비롯해 차세대 냉각 기술과 전력 효율 향상 솔루션 등을 실증하고 있다. 액체냉각은 AI 서버의 발열을 효율적으로 제어해 전력 소비를 줄이고 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있도록 하는 핵심 기술로 꼽힌다. KT는 AI 수요 확대에 대응하기 위해 데이터센터 운영 역량과 네트워크 경쟁력을 결합한 AI 인프라 사업을 지속 확대한다는 계획이다. AI 데이터센터뿐 아니라 네트워크와 클라우드, AI 서비스를 아우르는 통합 인프라 경쟁력을 바탕으로 기업 고객 확보에도 속도를 낼 방침이다. 박윤영 KT 대표는 "AIDC는 KT가 AX 플랫폼 컴퍼니로 도약하기 위한 핵심 인프라"라며 "우리가 오랜 기간 축적한 데이터센터 운영 경험과 기술 노하우가 KT만의 강점인 만큼 이를 차별화된 경쟁력으로 키우고, KT그룹의 역량이 고객 가치로 이어질 수 있도록 그룹 전체가 함께 힘을 모으자"고 말했다.2026-08-06 14:04:03
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SK하이닉스·샌디스크, 차세대 스토리지 HBF 첫 표준 공개 [경제일보] SK하이닉스와 미국 샌디스크가 인공지능(AI) 시대의 데이터 처리 수요에 대응하기 위한 차세대 스토리지 기술 '고대역폭 플래시(HBF)'의 첫 표준 규격을 공개했다. 완성된 제품을 내놓은 것이 아니라 여러 반도체·시스템 기업이 HBF를 개발하고 활용할 때 따를 수 있는 공통 설계 기준을 처음 제시한 것이다. 4일 SK하이닉스는 샌디스크와 함께 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 'FMS 2026'에서 HBF 표준 규격을 공개했다고 밝혔다. 지난해 8월 양사가 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 출범한 지 약 6개월 만이다. HBF는 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 들어가는 새로운 메모리 계층이다. HBM은 데이터를 빠르게 처리할 수 있지만 용량을 늘리는 데 한계가 있고 가격도 비싸다. SSD는 많은 데이터를 저장할 수 있지만 HBM보다 데이터 전송 속도가 느리다. HBF는 낸드플래시를 기반으로 용량을 확보하면서 데이터 전송 속도를 높여 두 제품 사이를 보완하는 것을 목표로 한다. AI 모델이 커지고 실제 서비스에 활용되는 추론 작업이 늘면서 HBM만으로 처리하기 어려운 대규모 데이터를 보다 효율적으로 공급하려는 시도다. 이번 규격은 낸드 다이를 8단과 16단으로 쌓는 두 가지 구성을 기준으로 최대 512기가바이트(GB)의 용량을 정의했다. 데이터 대역폭은 성능에 따라 세 등급으로 나눠 초당 약 0.4테라바이트(TB)에서 3.0TB까지 제시했다. HBF와 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)를 연결하는 방식에는 개방형 인터페이스인 'UCIe'를 채택했다. 서로 다른 업체가 만든 반도체 칩을 하나의 시스템 안에서 연결할 수 있도록 해 HBF의 활용 범위를 넓히기 위한 선택이다. 규격은 글로벌 데이터센터 기술 협력체인 오픈컴퓨트프로젝트(OCP)를 통해 공개됐다. 특정 회사만 사용하는 독자 기술이 아니라 여러 기업이 참여할 수 있는 개방형 표준으로 생태계를 구축하겠다는 것이다. 현재 HBF 컨소시엄에는 구글과 AI 반도체 기업 텐스토렌트가 참여하고 있다. 다만 두 회사가 HBF 반도체를 직접 개발하는 것은 아니다. AI 서비스를 운영하거나 AI 반도체를 사용하는 고객의 관점에서 필요한 기술과 시스템 구조에 대해 의견을 나누는 형태로 협력하고 있다. SK하이닉스 관계자는 "이번 표준 공개를 계기로 AI 스토리지 시장에서 HBF 채택을 확대하고 생태계 조성에도 속도를 낼 수 있을 것으로 보고 있다"며 "구글과 텐스토렌트는 HBF 개발에 직접 참여하는 것이 아니라 고객 관점에서 개방형 협력을 진행하는 것"이라고 했다. 이어 "아직 개발 단계이기 때문에 구체적인 성능 지표나 향후 목표를 제시하기는 어렵다"며 "낸드플래시 분야에서도 HBF와 같은 새로운 메모리 개념이 논의되기 시작한 단계로 이해하면 된다"고 했다. 이번 표준 공개로 HBF의 기본 설계 방향은 마련됐지만 실제 제품 개발과 고객사 검증, 양산까지는 추가 절차가 남아 있다. 향후 HBF가 HBM과 SSD 사이의 새로운 시장으로 자리 잡기 위해서는 낸드 기반 제품의 속도와 전력 효율, 신뢰성을 실제 AI 시스템에서 입증하는 것이 관건이 될 전망이다. 김천성 부문장은 "AI 활용이 빠르게 확산되면서 데이터 처리 구조 전반의 재설계가 요구되는 시점"이며 "HBF를 통해 메모리와 스토리지 간 경계를 확장하고, 시스템 전반의 효율을 높이는 새로운 아키텍처 구현에 기여하겠다"고 했다.2026-08-04 13:55:54
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업스테이지 '솔라 오픈 2' 공개…포털 다음 적용하고 국산 NPU 활용 넓힌다 [경제일보] 업스테이지가 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트에 특화한 거대언어모델(LLM) ‘솔라 오픈 2’를 공개했다. 포털 다음을 대규모 실사용 기반으로 활용하는 동시에 다수의 국산 신경망처리장치(NPU)와 연동을 확대해 모델과 반도체, 서비스를 아우르는 소버린 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. 업스테이지는 솔라 오픈 2의 모델 가중치를 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개하고 아키텍처와 학습 방법, 평가 조건을 담은 기술 보고서도 발표했다고 23일 밝혔다. 솔라 오픈 2는 총 2500억개 매개변수 가운데 작업에 필요한 150억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 채택했다. 모델 규모를 키우면서도 실제 추론에 필요한 연산량을 줄여 비용 효율을 높인 설계다. 최대 100만 토큰의 문맥을 처리해 여러 문서와 장시간 작업 이력을 한꺼번에 다룰 수 있다. 단순한 질의응답을 넘어 검색과 코딩, 문서 작성, 외부 도구 호출을 반복하며 업무를 마치는 AI 에이전트에 초점을 맞췄다. 기본 구동 권장 사양은 엔비디아 H200 4장이며 양자화를 적용하면 H200 2장으로도 운영할 수 있다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출, 코딩, 한국어 업무 평가 등에서 주요 해외 모델과 경쟁 가능한 성능을 확보했다고 설명했다. 다만 벤치마크 결과는 회사 측 평가인 만큼 실제 서비스 환경에서 정확도와 속도, 운영 비용을 추가로 검증해야 한다. ◆ 다음 검색, AI 모델 실사용 시험대 솔라 오픈 2의 주요 활용처는 포털 다음이다. 업스테이지는 지난 5월 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리한 뒤 7월부터 솔라를 적용한 ‘AI 요약’ 베타 서비스를 운영하고 있다. AI 요약은 이용자가 검색어나 문장형 질문을 입력하면 언론사 제휴 콘텐츠와 카페, 티스토리 등에서 관련 문서를 찾아 핵심 내용을 정리하고 근거를 함께 제시한다. 절차가 필요한 정보는 단계별 목록으로, 비교가 필요한 검색은 표 형태로 보여준다. 다음은 키워드 검색과 의미 기반 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색을 활용한다. 검색엔진이 최신성과 관련성이 높은 문서를 먼저 고르면 솔라가 해당 자료를 바탕으로 답변을 생성하는 구조다. 모델이 오래된 학습 정보를 섞거나 문서에 없는 내용을 만들어내는 환각을 줄이기 위해 답변 범위를 검색 자료로 제한하는 기술도 적용했다. 현재 AI 요약은 전체 검색 질의의 일부에 제공되고 있다. AXZ는 적용 비중을 단계적으로 높이고 쇼핑과 맛집 등 분야별 검색으로 확대할 계획이다. 이후에는 앞선 대화 내용을 기억해 후속 질문에 답하고 여러 정보를 비교·정리하는 대화형 에이전트로 발전시킨다는 구상이다. 업스테이지가 다음을 직접 운영하게 되면서 검색 이용 과정에서 나타나는 응답 품질과 처리 속도, 오류 유형 등을 모델 개선에 빠르게 반영할 수 있게 된 점도 강점이다. 다만 이용자 검색 데이터를 모델 개발에 활용하는 과정에서는 개인정보 보호와 데이터 처리 기준을 명확히 마련해야 한다. ◆ 퓨리오사 포함 다수 국산 NPU로 활용 확대 업스테이지는 솔라 오픈 2를 다양한 국산 NPU에서 구동할 수 있도록 지원 범위를 넓힐 계획이다. 업스테이지 관계자는 “퓨리오사AI를 포함해 국내 NPU 기업들과 협력을 이어가겠지만 특정 한 업체만을 중심으로 추진하는 구조는 아니다”며 “국산 NPU에서 솔라 모델을 사용할 수 있도록 적용과 최적화를 점차 확대할 것”이라고 설명했다. 퓨리오사AI와의 협력은 국산 모델과 NPU를 실제 서비스에 연결한 선행 사례로 활용된다. 다음의 기존 AI 요약 서비스에는 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드’가 일부 적용돼 솔라 계열 모델의 추론을 처리하고 있다. 이를 통해 응답 속도와 전력 효율, 동시 이용자 처리 능력 등을 상용 환경에서 검증하고 있다. 다만 솔라 오픈 2를 레니게이드에 적용하는 구체적인 일정이나 전체 인프라에서 차지할 비중은 정해지지 않았다. 향후 다른 국산 NPU 기업과의 협력 대상과 적용 서비스 역시 확정되는 대로 공개할 예정이다. 한편 국산 NPU 확산의 관건은 반도체 자체 성능뿐 아니라 새로운 모델을 빠르게 변환하는 컴파일러와 서빙 엔진, 장애 대응과 운영 도구 등 소프트웨어 생태계다. 다음처럼 이용자가 많은 서비스에서 GPU 수준의 안정성과 비용 효율을 입증해야 기업·공공 시장으로 적용 범위를 넓힐 수 있다. 업스테이지는 모델 가중치를 상업적으로 활용할 수 있도록 공개하고 미세조정과 지식증류를 통한 파생 모델 개발도 허용한다. 기업과 연구기관이 솔라 오픈 2를 자체 데이터와 국산 NPU에 맞게 조정하도록 해 산업별 AI 에이전트 개발을 촉진한다는 구상이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “실제 업무 현장에서 일을 완수하는 에이전트 사용성에 방점을 둔 모델”이라며 “다음과 산업 현장에서 실사용 사례를 확대하고 국산 NPU를 포함한 AI 생태계 전반의 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.2026-07-23 10:57:02
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![[경제일보] SK AX, AI 데이터센터 운영 실행축 부상…GPU를 수익으로 바꾼다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/08/20260708095359284838.jpg)
SK AX, AI 데이터센터 운영 '실행축' 부상…GPU를 수익으로 바꾼다 [경제일보] SK그룹의 15GW 인공지능(AI) 데이터센터 전략에서 SK텔레콤이 전체 사업을 총괄한다면 SK AX는 인프라를 실제 기업 서비스와 수익으로 연결하는 핵심 계열사로 주목받고 있다. 데이터센터 운영 자동화와 GPU 자원 관리, 산업별 AI 적용 역량을 갖춘 그룹 내 실행 조직으로 평가받기 때문이다. SK그룹이 데이터센터 구축부터 운영까지 내부 역량을 연결하는 풀스택 전략을 추진할 경우 SK텔레콤이 전력과 부지, 고객 확보를 맡고 SK AX는 GPU와 서버, 네트워크, 전력·냉각 설비를 효율적으로 운영해 기업용 AI 서비스로 연결하는 역할을 담당할 것으로 전망된다. ◆ GPU를 '보유 자산'에서 '수익 자산'으로 SK AX의 경쟁력은 운영 소프트웨어에 있다. AI 데이터센터에서는 GPU를 얼마나 많이 확보했는지보다 여러 고객과 AI 모델에 효율적으로 배분해 가동률을 높이는 것이 수익성을 좌우한다. GPU 활용도가 낮아지면 막대한 장비 투자와 전력 비용을 회수하기 어렵다. SK AX는 AIOps 플랫폼을 통해 시스템 이상 징후를 실시간 분석하고 장애를 자동 복구하는 운영 체계를 구축하고 있다. Model Manager는 AI 모델의 배포와 성능을 통합 관리하고 GPUaaS는 작업 우선순위에 따라 GPU를 효율적으로 배분한다. 서버와 네트워크는 물론 전력·냉각 데이터를 함께 분석해 장애 대응을 사후 복구에서 예측·예방 중심으로 전환하는 것이 핵심이다. 이 같은 운영 기술은 SK텔레콤이 추진하는 GPUaaS와 AI 클라우드 사업의 경쟁력과도 직결된다. 고객을 확보하더라도 자원 배분과 장애 대응이 뒷받침되지 않으면 안정적인 서비스 품질과 수익성을 확보하기 어렵기 때문이다. SK AX의 또 다른 강점은 제조·금융·공공 분야에서 축적한 산업 AX 경험이다. AI 데이터센터가 연산 자원을 제공한다면 SK AX는 고객의 데이터를 정비하고 AI 모델을 업무 시스템에 적용해 운영과 보안까지 지원하는 역할을 맡는다. 제조업의 예지보전과 품질관리, 공급망 최적화 등을 AI 서비스로 연결하며 그룹 데이터센터의 안정적인 기업 수요를 만들어낼 수 있다는 평가다. CEO 직속 최고AI책임자(CAIO) 조직을 신설한 것도 AI 운영 플랫폼과 산업별 서비스를 핵심 사업으로 육성하겠다는 전략의 연장선이다. 향후 관건은 울산을 비롯한 그룹 AI 데이터센터에서 이 같은 운영 기술을 얼마나 빠르게 검증하느냐다. GPU 활용률과 운영 자동화, 전력 효율 개선 성과를 입증하면 그룹 내부를 넘어 외부 데이터센터와 기업 고객으로 사업을 확대할 가능성도 커진다. SK텔레콤이 AI 데이터센터의 규모와 고객을 책임진다면 SK AX는 그 안의 연산 자원을 효율적으로 운영해 산업 현장으로 연결하는 실행축이 될 전망이다. AI 인프라 경쟁이 설비 확충에서 운영 효율과 서비스 경쟁으로 옮겨갈수록 SK AX의 역할도 더욱 커질 것으로 보인다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-14 10:36:29
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![[경제일보] 삼성전자 실적 vs SK하닉 실탄…AI 메모리 패권경쟁 2라운드](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/08/20260708100135182070.png)
삼성전자 '실적' vs SK하닉 '실탄'…AI 메모리 패권경쟁 2라운드 [경제일보] AI 반도체 전쟁의 열기가 다시 한국 증시를 흔드는 모습이다. 삼성전자는 역대급 실적으로 돌아왔고, SK하이닉스는 글로벌 자본시장에서 대규모 투자 재원 확보에 나서고 있다. 한쪽은 실적으로, 다른 한쪽은 자금조달로 AI 메모리 패권전 2라운드의 문을 열었다. 역대급 실적으로 돌아온 삼성의 '반격' 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 약 171조원, 영업이익 약 89조4000억원의 잠정 실적을 발표했다. 전년 동기 영업이익 4조6800억원과 비교하면 약 19배 수준이다. 이는 AI 데이터센터 확산으로 D램과 낸드 가격이 뛰고, 고부가 메모리 수요가 폭발한 결과다. 몇 년 전 HBM 경쟁에서 SK하이닉스에 주도권을 내줬다는 평가를 받았던 삼성전자가 다시 메모리 슈퍼사이클의 중심으로 돌아왔다는 신호다. 하지만 시장의 반응은 냉정했다. 삼성전자가 실적을 발표한 지난 7일 코스피는 4.9% 급락했고, 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 6.9%, 6.1% 하락했다. 강한 이익이 이미 주가에 반영됐고, AI 메모리 호황이 얼마나 이어질지에 대한 의문이 커진 영향이다. AI 데이터센터 투자가 과열됐는지, 빅테크의 설비투자가 계속 늘어날지, 메모리 가격 상승세가 언제까지 이어질지가 새로운 질문으로 떠오르고 있는 것이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 HBM 점유율 싸움을 넘어섰다. 이제 승부처는 '누가 더 빨리 고성능 메모리 생산능력을 늘리느냐', '누가 엔비디아와 빅테크 고객의 장기계약을 더 단단히 묶느냐'. '메모리 사이클이 꺾일 때 누가 더 오래 버티느냐'로 옮겨갔다. 삼성전자의 무기는 종합 반도체 체력이다. 삼성전자는 메모리, 파운드리, 시스템LSI, 패키징을 모두 가진 세계에서 드문 기업이다. AI 반도체가 복잡해질수록 칩 하나의 성능보다 메모리, 로직, 패키징을 함께 묶는 능력이 중요해진다. 삼성전자는 HBM에서 SK하이닉스에 먼저 밀렸지만, 메모리 전반의 가격 상승과 낸드 회복, 범용 D램 수요 반등을 동시에 누릴 수 있는 구조를 갖고 있다. 반면 삼성전자는 HBM 초반 주도권을 놓쳤다. AI 가속기 시장에서 엔비디아 공급망의 신뢰를 먼저 얻은 쪽은 SK하이닉스였다. 삼성전자의 2분기 호실적에도 시장에서 '삼성이 AI 메모리의 가장 중요한 고객에게 가장 중요한 제품을 가장 안정적으로 공급할 수 있는가'라는 질문이 나오는 이유다. HBM 선점한 SK, 자본시장서 실탄 확보 SK하이닉스는 다른 길을 걷고 있다. SK하이닉스는 미국 주식 매각을 시작했고 280억7000만 달러(한화 약 43조원) 자금 조달을 추진하고 있다. 해당 자금은 국내 신규 반도체 공장 건설과 첨단 장비 확보에 쓰일 가능성이 크다. AI 메모리 수요가 폭증하는 시점에 글로벌 투자자 자금을 끌어와 생산능력 확대에 투입하겠다는 전략이다. HBM 선점으로 얻은 시장 신뢰를 자본시장으로 확장하려는 승부수다. SK하이닉스의 강점은 집중력이다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 모바일과 가전까지 거대한 포트폴리오를 가진 기업이라면, SK하이닉스는 메모리 한 분야에서 더 집중적으로 대응하고 있다. 특히 HBM에서는 엔비디아 공급망을 선점하며 'AI 시대 메모리 강자' 이미지를 굳혔다. HBM은 단순히 많이 만드는 제품이 아니다. 고객의 AI 가속기 설계 일정에 맞춰 성능, 발열, 전력 효율, 패키징을 함께 맞춰야 한다. SK하이닉스는 이 고객 맞춤형 대응에서 앞섰다는 평가를 받았다. 다만 SK하이닉스의 대규모 자금 조달은 기회이자 동시에 부담이다. AI 메모리 호황이 길게 이어지면 선제 투자는 격차 확대의 무기가 되지만, 반대로 빅테크의 AI 투자가 둔화하거나 메모리 공급이 한꺼번에 늘어나면 대규모 설비투자는 고정비 부담으로 돌아올 수 있다. 호황 이후 겨누는 장기전 두 기업 모두 사이클 방어가 숙제다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 기업들은 다운사이클 위험을 줄이기 위해 장기계약과 '테이크 오어 페이(Take or Pay)' 방식의 계약을 활용하고 있다. 이런 계약이 전체 매출을 모두 방어하는 것은 아닌 만큼 공급과잉이 현실화될 경우 충격을 완전히 막기는 어렵다. 때문에 삼성전자와 SK하이닉스의 전쟁은 '누가 더 많이 버느냐'만의 문제가 아니다. 삼성전자는 실적으로 자신이 여전히 '메모리 강자'임을 증명해야 하고, SK하이닉스는 HBM 선점이 일시적 우위가 아니라 장기 경쟁력임을 입증해야 한다. 투자 포인트도 다르다. 삼성전자는 반도체 전체 체력과 포트폴리오 회복력이 강점이다. 메모리 가격 상승이 D램과 낸드 전반으로 번지면 삼성의 이익 레버리지는 더 커진다. 파운드리와 시스템반도체 부진이 부담이지만, 반대로 이 부문이 회복하면 실적 개선의 추가 여지도 생긴다. SK하이닉스는 HBM과 고성능 D램에 더 집중된 기업이다. AI 서버 수요가 계속 강하면 이 집중력이 더 큰 프리미엄으로 돌아온다. 문제는 시장이 더 이상 '좋은 숫자'만으로 만족하지 않는다는 점이다. 삼성전자의 2분기 잠정 실적은 압도적이지만, 주가는 흔들렸다. 이는 투자자들이 이미 AI 호황을 주가에 상당 부분 반영했고, 이제는 다음 국면을 보기 시작했다는 뜻이다. AI 메모리 슈퍼사이클이 2027년 이후에도 지속될지, 가격 상승이 얼마나 이어질지, 고객의 장기계약이 실제 방어막이 될지가 중요해졌다. 한국 반도체 산업 전체로 보면 두 기업의 경쟁은 축복이자 부담이다. 삼성과 SK하이닉스가 동시에 대규모 투자를 집행하면 국내 장비·소재·부품 생태계는 커진다. 용인, 평택, 청주 등 반도체 거점의 산업적 무게도 커진다. 하지만 같은 방향으로 너무 많은 투자가 몰리면 사이클 하강기에 충격도 커진다. 반도체 산업은 국가 전략산업이지만, 동시에 가장 냉정한 사이클 산업이다. 업계 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스 모두 지금은 강하지만, 진짜 승부는 가격이 오를 때가 아니라 가격이 흔들릴 때 드러난다"며 "AI 메모리 2라운드는 생산능력, 고객계약, 자금조달, 사이클 방어력까지 모두 겨루는 장기전"이라고 했다. 이어 "AI는 더 많은 메모리를 요구하고, 시장은 더 많은 증거를 요구하는 상황에서 '이익을 얼마나 오래 지속할 수 있는가'라는 질문이 승패를 가르게 될 것"이라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-09 09:00:00
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유럽 향하는 국산 AI칩…퓨리오사AI, 리스본에 RNGD 테스트베드 [경제일보] 퓨리오사AI가 글로벌 데이터센터 기업과 손잡고 유럽 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 포르투갈에 AI 반도체 평가 거점을 구축해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 자사 AI 추론 반도체 성능 검증을 지원하며 글로벌 시장 확대에 나선다는 전략이다. 8일 퓨리오사AI는 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 협력해 포르투갈 리스본 에퀴닉스 LS2 데이터센터에 자사 AI 추론 반도체 'RNGD(레니게이드)' 기반 서버를 구축한다고 밝혔다. 이번 협력은 유럽 기업들이 실제 AI 모델과 워크로드를 기반으로 RNGD의 성능과 전력 효율, 운용 편의성을 직접 검증할 수 있는 테스트베드를 마련했다는 점에서 의미가 있다. 양사는 이를 시작으로 유럽 소버린 AI 시장과 AI 데이터센터 인프라 사업 협력을 확대할 계획이다. 퓨리오사AI는 이번 리스본 거점을 기반으로 현지 고객 지원 체계도 강화한다. 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트 참여 기관들은 리스본 데이터센터에서 대규모언어모델(LLM)과 에이전틱 AI를 직접 구동하고 자체 AI 모델과 워크로드를 검증할 수 있다. 올해 초 설립한 포르투갈 리스본 현지 법인 엔지니어들이 모델 구동과 시스템 구성, 소프트웨어 적용 등 도입 전 과정을 지원하며 고객 맞춤형 기술 서비스를 제공할 예정이다. 이번에 배치되는 RNGD는 퓨리오사AI가 자체 개발한 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처 기반의 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 올해 초 고대역폭메모리(HBM)를 적용한 AI 가속기 가운데 드물게 양산에 성공했고, 국내외 고객사를 중심으로 상용화를 확대하고 있다. 퓨리오사AI는 RNGD가 대규모언어모델과 에이전틱 AI를 높은 전력 효율로 구동하면서 그래픽처리장치(GPU) 대비 총소유비용(TCO)을 낮출 수 있는 것이 강점이라고 했다. 기존 공랭식 데이터센터에서도 별도 냉각 설비 투자 없이 운용할 수 있어 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 기대된다는 설명이다. 업계에서는 유럽을 중심으로 소버린 AI 구축 수요가 확대되면서 전력 효율이 높은 AI 반도체와 인프라에 대한 관심도 커지고 있다고 보고 있다. 특히 전력 공급과 냉각 설비 제약이 심화되면서 GPU 중심 구조를 대체할 고효율 AI 추론 반도체 경쟁도 본격화되는 분위기다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 열리는 'RAISE Summit 2026'에도 참가해 RNGD와 최신 소프트웨어 스택을 선보인다. 행사에서는 유럽 고객과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 AI 인프라 도입 논의를 이어갈 예정이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 글로벌 AI 인프라 기업 관계자들과 함께 'Powering AI Infrastructure: Solving the 21st Century Manhattan Project'를 주제로 패널 토론에 참석한다. 강지훈 최고연구책임자(CRO)는 기조연설을 통해 RNGD 소프트웨어 스택과 향후 기술 로드맵을 소개할 예정이다. 백 대표는 "유럽은 AI 서비스 확산과 함께 전력 및 냉각 인프라 제약이 중요한 과제로 떠오르고 있다"며 "에퀴닉스와 협력을 통해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트가 실제 환경에서 RNGD의 성능과 경제성을 검증하고 보다 빠르게 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 했다. 퓨리오사AI 관계자는 "리스본 RNGD 서버는 여러 기업이 공동으로 활용하는 평가 인프라 형태로 운영된다"며 "유럽 기업들이 실제 AI 서비스 환경에서 RNGD의 성능과 전력 효율을 직접 검증하고 도입 여부를 판단할 수 있도록 지원하는 테스트베드 역할을 하게 될 것"이라고 했다.2026-07-08 14:38:52
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IBM, '1나노 벽' 넘었다…반도체 경쟁 옹스트롬 시대로 [경제일보] IBM이 반도체 미세공정의 한계로 여겨져 온 1나노미터 벽을 넘어서는 기술을 공개했다. 0.7나노, 즉 7옹스트롬급 칩 기술이다. 인공지능(AI) 반도체와 데이터센터 전력 효율 경쟁이 격화되는 가운데 반도체 공정 경쟁이 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다는 평가가 나온다. IBM은 25일 세계 최초의 서브 1나노 칩 기술인 0.7나노 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 나노스택은 기존처럼 트랜지스터를 평면 위에 더 촘촘히 배열하는 방식에서 벗어나 소자를 수직 방향으로 엇갈려 쌓는 3차원 적층 구조다. IBM은 이를 통해 손톱 크기 칩에 약 1000억개의 트랜지스터를 집적할 수 있다고 설명했다. 옹스트롬은 나노미터보다 더 작은 길이 단위다. 1옹스트롬은 0.1나노미터이고, 1나노미터는 10옹스트롬이다. IBM이 공개한 0.7나노 공정은 이를 옹스트롬 단위로 바꾸면 7옹스트롬에 해당한다. 그동안 반도체 업계가 7나노, 5나노, 3나노, 2나노 공정을 놓고 경쟁했다면, 이제는 1나노 아래의 초미세 공정 경쟁으로 이동하고 있는 셈이다. 다만 반도체에서 말하는 공정명은 실제 트랜지스터의 모든 물리적 길이가 정확히 그 숫자라는 뜻은 아니다. 최근의 2나노, 1나노, 7옹스트롬이라는 표현은 실제 선폭보다 집적도, 성능, 전력 효율, 세대 구분을 나타내는 상징적 명칭에 가깝다. 따라서 ‘옹스트롬 시대’는 단순히 숫자를 더 작게 부르는 변화가 아니라 트랜지스터 구조와 적층 방식까지 바꾸는 차세대 공정 경쟁의 시작을 뜻한다. ◆ 나노스택, 평면 미세화 한계 넘는 3차원 해법 IBM은 나노스택 기술이 2021년 공개한 2나노 칩과 비교해 트랜지스터 밀도를 약 두 배 높일 수 있다고 밝혔다. 같은 전력에서 연산 성능을 최대 50% 끌어올리거나 같은 성능에서 전력 효율을 최대 70% 개선할 수 있다는 설명이다. 칩 내부 SRAM 공간 효율도 40% 향상돼 고성능 AI 반도체 설계에 유리하다고 강조했다. 핵심은 미세화 방식의 전환이다. 반도체 업계는 핀펫을 넘어 게이트올어라운드(GAA), 나노시트 구조로 이동하고 있다. 평면 위에 회로를 더 작게 그리는 방식만으로는 전력 누설과 발열, 배선 복잡도를 해결하기 어려워졌기 때문이다. 나노스택은 이 흐름을 한 단계 더 밀고 나가 소자를 위로 쌓아 집적도를 높이는 접근이다. IBM은 나노스택이 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 모바일 칩 등 다양한 반도체에 적용될 수 있는 범용 기술이라고 설명했다. AI 데이터센터 전력 사용량이 급증하는 상황에서 성능과 전력 효율을 동시에 개선할 수 있는 공정 기술은 산업적 파급력이 크다. AI 모델이 커질수록 병목은 연산 성능뿐 아니라 전력, 냉각, 칩 면적, 메모리 효율로 확산되고 있다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발 총괄 부사장은 “나노스택은 단발성 혁신이 아니다”라며 “향후 10년간 여러 세대에 걸쳐 7옹스트롬, 5옹스트롬, 3옹스트롬을 거쳐 1옹스트롬에 이르는 제품이 이 아키텍처를 기반으로 나올 것”이라고 강조했다. ◆ 라피더스 협력 주목…양산까지는 시간 필요 파운드리 경쟁 구도에도 파장이 예상된다. 현재 최첨단 파운드리 시장은 TSMC, 삼성전자, 인텔이 2나노급 공정과 후속 로드맵을 놓고 경쟁하는 구조다. IBM은 대량 생산 파운드리 사업자는 아니지만 반도체 원천 기술과 연구개발에서 영향력이 크다. 2021년 2나노 기술을 먼저 공개한 데 이어 이번에는 1나노 아래 공정 가능성을 제시했다. 특히 일본 라피더스와의 협력 관계가 주목된다. IBM과 라피더스는 2022년 2나노 노드 공동 개발 파트너십을 맺었고 라피더스는 일본 정부 지원을 바탕으로 첨단 로직 파운드리 진입을 추진하고 있다. IBM이 나노스택 기술을 어느 기업과 상용화할지는 공개하지 않았지만 기존 협력 관계를 고려하면 라피더스가 차세대 공정 경쟁에서 복병으로 부상할 가능성도 있다. 기대와 현실은 구분해야 한다. IBM은 나노스택 기술의 실제 생산 적용 시점을 이르면 5년 뒤로 보고 있다. 연구 단계의 기술을 대량 생산 가능한 공정으로 전환하려면 수율, 장비, 소재, 설계도구, 고객 생태계가 모두 맞물려야 한다. 0.7나노라는 숫자가 곧바로 스마트폰이나 AI 가속기 양산 칩에 적용된다는 뜻은 아니다. IBM이 최근 양자 반도체 파운드리 기업 ‘앤더론’ 설립 계획을 밝힌 점도 눈에 띈다. 앤더론은 양자컴퓨팅용 웨이퍼 생산 기반을 구축하는 별도 프로젝트다. 전통 로직 반도체와 양자 반도체는 기술 성격이 다르지만 IBM이 차세대 컴퓨팅 하드웨어의 제조 기반을 다시 강화하려 한다는 점에서는 같은 흐름으로 읽힌다. 이번 발표는 반도체 미세화 경쟁이 아직 끝나지 않았다는 신호다. 파운드리 패권은 여전히 양산 능력과 수율, 고객 확보에서 결정된다. 그러나 차세대 공정의 방향을 누가 먼저 제시하느냐도 중요하다. IBM이 1나노 아래의 길을 열면서 TSMC, 삼성전자, 인텔, 라피더스의 경쟁은 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다. 다음 승부는 더 작은 숫자가 아니라 그 숫자를 안정적인 양산과 전력 효율로 증명하는 데서 갈릴 것이다.2026-06-25 22:35:16
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삼성전자, 업계 첫 UFS 5.0 개발…AI 스마트폰 두뇌 더 빨라지고 발열 준다 [경제일보] 국내 최대 기업 삼성전자가 온디바이스 인공지능(AI) 시대를 겨냥한 차세대 모바일 메모리 솔루션을 선보이며 AI 스마트폰 시장 주도권 강화에 나섰다. 업계 최초로 최신 저장장치 규격인 UFS 5.0(Universal Flash Storage) 개발에 성공하면서 모바일·웨어러블·XR(확장현실) 기기용 차세대 메모리 시장 공략에도 속도를 내는 모습이다. 삼성전자는 23일 업계 최초로 UFS 5.0 메모리 솔루션 개발을 완료했다고 밝혔다. UFS는 스마트폰과 태블릿, 웨어러블 기기 등에 탑재되는 내장형 플래시 메모리 규격이다. 최근 생성형 AI 기능이 클라우드 중심에서 기기 자체 연산 방식인 온디바이스 AI로 확산되면서 고속 데이터 처리와 전력 효율을 동시에 갖춘 저장장치 중요성이 커지고 있다. 이번 제품은 반도체 표준화 기구인 JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)의 최신 규격인 UFS 5.0 인터페이스를 적용했다. 삼성전자의 9세대 V낸드(V9)를 기반으로 개발됐으며 업계 최고 수준인 초당 10.8GB의 데이터 전송 대역폭을 구현한 것이 특징이다. 성능도 대폭 향상됐다. UFS 5.0은 순차 읽기 속도 10.8GB/s, 순차 쓰기 속도 9.5GB/s를 지원한다. 이는 기존 UFS 4.1 대비 두 배 이상 향상된 수준으로 대규모 데이터를 더욱 빠르게 저장하고 처리할 수 있다. 특히 온디바이스 AI 환경에서 요구되는 대용량 데이터 처리에 최적화됐다. 회사는 데이터 처리 지연 시간을 줄이고 AI 서비스 응답 속도를 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 전력 효율도 개선됐다. 삼성전자는 차세대 저전력 환경에 맞춰 클락 게이팅(Clock Gating)과 멀티 전압(Multi Voltage) 기술 등을 적용해 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 높였다고 설명했다. 클락 게이팅은 사용하지 않는 회로의 동작 신호를 차단해 전력 소모를 줄이는 기술이며 멀티 전압은 회로별 최적 전압을 적용해 소비전력과 발열을 최소화하는 방식이다. 이를 통해 동일한 데이터 전송량 기준 배터리 사용 시간을 늘릴 수 있다는 설명이다. 제품 크기도 줄였다. UFS 5.0은 가로 7.5㎜, 세로 13㎜, 높이 0.9㎜ 크기로 전작 대비 패키지 면적을 약 16.7% 축소했다. 삼성전자는 이를 통해 모바일 기기뿐 아니라 XR 헤드셋과 AI 웨어러블 등 차세대 기기 설계 유연성을 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 업계에서는 온디바이스 AI 시장 확대와 함께 모바일 저장장치 중요성이 더욱 커질 것으로 전망하고 있다. AI 스마트폰은 음성 비서와 실시간 번역, 생성형 AI 서비스 등을 기기 내부에서 처리해야 하는 만큼 메모리와 저장장치 성능이 사용자 경험을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 특히 AI 기능이 고도화될수록 데이터 입출력 속도와 전력 효율 경쟁이 중요해지면서 차세대 모바일 스토리지 시장 경쟁도 한층 치열해질 것으로 예상된다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0 양산에 돌입할 계획이다. 향후 플래그십 스마트폰뿐 아니라 XR 헤드셋과 AI 웨어러블 등 차세대 디바이스 시장으로 공급을 확대한다는 전략이다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀장 상무는 "온디바이스 AI 시대에는 저장장치가 단순한 데이터 저장 공간을 넘어 AI 경험을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"며 "업계 최초 UFS 5.0 개발을 통해 차세대 모바일 스토리지의 새로운 기준을 제시하고 AI 모바일 혁신을 지속 주도해 나갈 것"이라고 말했다. 삼성전자 관계자는 "이번 UFS 5.0은 속도 향상과 전력 효율 개선 가운데 어느 한쪽에만 초점을 맞춘 제품이라기보다 업계 최초 UFS 5.0 개발과 업계 최고 수준의 성능 구현에 의미가 있다"며 "전력 효율을 높이면서도 더 높은 성능을 구현해 온디바이스 AI 환경에서 중요해지는 발열과 전력 소모 문제를 함께 개선하는 데 주력했다"고 말했다. 이어 "모바일 메모리는 패키지 크기를 줄이는 것만으로도 기기 설계 자유도가 크게 높아진다"며 "확보된 내부 공간을 활용해 D램 용량을 늘리거나 다른 반도체를 추가로 탑재할 수 있고 스마트폰 자체를 더 얇고 가볍게 설계하는 것도 가능하다"고 설명했다. 그러면서 "향후 XR 기기와 AI 웨어러블 등 소형·고성능 디바이스 시장이 확대될수록 패키지 소형화의 중요성은 더욱 커질 것"이라고 덧붙였다.2026-06-23 15:15:48
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삼성전자, HBM4 선점 효과 본격화…4개월 만에 매출 10억 달러 돌파 [경제일보] 삼성전자가 세계 최초로 양산한 6세대 고대역폭메모리(HBM) HBM4를 앞세워 인공지능(AI) 메모리 시장 공략에 속도를 내고 있다. 업계에서는 HBM4 출시 약 4개월 만에 누적 매출이 10억 달러를 넘어선 것으로 추정하며 삼성전자의 HBM 시장 점유율 확대에도 관심이 쏠리고 있다. 23일 업계에 따르면, 삼성전자의 HBM4 누적 매출은 최근 10억 달러(약 1조5000억원)를 돌파한 것으로 알려졌다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4 양산을 시작한 이후 주요 고객사를 대상으로 공급을 확대해 왔다. 업계에서는 이달 말 기준 누적 매출이 12억 달러를 넘어설 것으로 전망하고 있다. HBM4는 AI 서버와 고성능컴퓨팅(HPC) 시장 확대의 핵심 수혜 제품으로 꼽힌다. 생성형 AI 확산에 따라 데이터 처리량이 급증하면서 차세대 HBM 수요도 빠르게 늘고 있기 때문이다. 특히 최근 글로벌 빅테크들이 자체 AI 반도체 개발에 적극 나서면서 주문형 반도체(ASIC) 시장이 확대되고 있는 점도 삼성전자에 호재로 작용하고 있다. 업계에서는 브로드컴과 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 ASIC 기반 AI 인프라 확대가 HBM 수요 증가를 이끌 것으로 보고 있다. 삼성전자는 주요 GPU 업체뿐 아니라 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사들과도 공급 협력을 확대하며 고객 다변화에 나서고 있다. 시장에서는 HBM4 공급 확대에 힘입어 삼성전자의 올해 전체 HBM 매출이 전년 대비 큰 폭으로 증가할 것으로 전망한다. 기술 경쟁력도 강점으로 꼽힌다. 삼성전자는 HBM4 베이스 다이에 4나노 공정을 적용해 성능과 전력 효율을 높였다. 데이터 처리 속도는 업계 표준 대비 약 46% 향상됐으며 데이터 전송 능력과 전력 효율 역시 전 세대 제품 대비 개선됐다. 업계는 삼성전자가 HBM4에 이어 차세대 제품인 HBM4E 시장에서도 선제적인 공급 전략을 펼칠 것으로 보고 있다. 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징 역량을 모두 갖춘 종합반도체기업(IDM) 구조를 기반으로 AI 메모리 시장 주도권 확보에 나선다는 전략이다.2026-06-23 10:42:06
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![[경제일보] AI 데이터센터 핵심 공급처 삼성전자…세계 증시 중심에 서다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623074552838997.png)
AI 데이터센터 핵심 공급처 '삼성전자'…세계 증시 중심에 서다 [경제일보] 삼성전자가 다시 세계 증시의 중심에 섰다. 올해 6월 글로벌 시가총액 순위에서 삼성전자는 10위권에 이름을 올렸다. 22일 업계에 따르면, 글로벌 시가총액 집계 사이트 컴퍼니즈마켓캡 기준 삼성전자의 시가총액은 1조5500억 달러 수준으로 집계됐다. 이는 테슬라(1조4900억 달러), 메타 플랫폼즈(1조4400억 달러) 등 글로벌 기업들의 수치를 앞선 결과다. 순위는 주가와 환율, 집계 기준에 따라 달라질 수 있지만, 세계 자본시장이 삼성전자를 다시 가격에 반영하기 시작했다는 점은 분명하다. 이번 상승은 단순한 주가 이벤트를 넘어 삼성전자가 AI 인프라를 떠받치는 핵심 기업으로 재평가받고 있다는 신호에 가깝다. AI 데이터센터가 바꾼 메모리 '몸값' 삼성전자의 재평가는 메모리 반도체의 귀환에서 출발한다. AI는 연산의 산업이지만, 동시에 데이터를 빠르게 저장하고 옮기는 산업이다. 거대언어모델(LLM)과 생성형AI 서비스가 커질수록 필요한 것은 GPU만이 아니다. 고대역폭메모리, 고용량 DRAM, 서버용 SSD가 함께 움직여야 AI 데이터센터가 돌아간다. 한동안 경기민감 산업으로만 여겨졌던 메모리 반도체가 AI 시대의 전략 자산으로 다시 떠오른 이유다. 이와 같은 변화는 삼성전자에 유리하게 작용했다. 삼성전자는 세계 메모리 반도체 시장에서 오랜 기간 최상위권을 지켜온 기업이다. 불황기에는 메모리 의존도가 약점처럼 보였지만, AI 투자 사이클이 시작되자 같은 구조가 강점이 됐다. 수요의 중심도 PC와 스마트폰에서 AI 서버와 데이터센터로 이동하고 있다. 그 결과 메모리 가격과 전략적 중요성이 동시에 올라갔다. 삼성전자의 기업가치 상승은 이러한 산업 지형의 변화가 반영된 결과다. 실적도 이를 뒷받침한다. 삼성전자에 따르면, 올해 1분기 연결 기준 매출 133조9000억원, 영업이익 57조2000억원을 기록했고, 반도체를 담당하는 DS부문은 매출 81조7000억원, 영업이익 53조7000억원을 올렸다. AI 수요가 단순한 기대가 아니라 실제 매출과 이익으로 이어지고 있다는 의미다. HBM4와 파운드리, '반격'의 조건 HBM 시장에서 SK하이닉스가 엔비디아 공급망에서 강한 존재감을 보이는 동안 삼성전자의 HBM 경쟁력은 한동안 도마 위에 올랐던 것이 사실이다. 하지만 삼성전자는 메모리, 파운드리, 로직, 패키징을 함께 보유한 보기 드문 종합 반도체 기업이고, 차세대 제품에서 고객 인증과 양산 안정성을 증명할 경우 판을 다시 흔들 수 있는 체급을 갖고 있다. 삼성전자는 지난 2월 HBM4 양산 출하를 발표하며 반격의 출발선을 다시 그었다. HBM4를 통해 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 전망했고, HBM4 생산 능력을 선제적으로 확대하고 있다고 밝혔다. 이어 5월에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하했다. 삼성전자의 HBM4E가 이전 HBM4 제품보다 속도 성능이 20% 이상 높은 것으로 알려졌다. 파운드리도 재평가의 축이다. 지난 11일 로이터 보도에 따르면, 구글은 차세대 AI 프로세서 ‘아이스피시’의 일부를 삼성전자에 맡기는 방안을 논의 중인 것으로 전해진다. TSMC가 핵심 연산부를 맡고, 삼성전자는 2나노 공정을 활용해 메모리 연결 부품을 생산하는 방안이 거론되고 있다. 아직 논의 단계이고 양산 시점도 2028년 이후로 거론되는 만큼 단정하기 이르지만, 구글과 같은 빅테크 기업의 AI칩 공급망 다변화 흐름 자체는 삼성전자에 기회로 작용할 수 있다. 업계 관계자는 "AI 반도체는 단일 칩의 경쟁이 아니라 고성능 연산칩, HBM, 첨단 패키징, 전력 효율, 데이터센터 공급망이 함께 움직이는 싸움"며 "삼성전자는 메모리를 만들고, 파운드리를 제공하며, 스마트폰과 가전을 통해 소비자 접점까지 갖고 있다"고 했다. 이어 "과거에는 사업 포트폴리오가 넓다는 점이 투자자에게 복잡한 구조로 보이기도 했지만, AI 인프라 경쟁이 본격화되면서 그 넓이가 다시 장점으로 읽히고 있다"고 덧붙였다. '종합 반도체 기업' 재평가 모바일과 가전도 삼성전자의 긍정적 재평가를 뒷받침한다. 갤럭시 스마트폰과 TV, 생활가전은 삼성전자가 소비자와 직접 만나는 거대한 접점이다. AI가 데이터센터 안에만 머무르지 않고 휴대폰, 집, 자동차, 사무공간으로 확산될수록 이 접점의 가치는 커진다. 삼성전자는 AI 반도체를 공급하는 기업이면서 동시에 AI가 작동하는 기기를 판매하는 기업이다. 데이터센터용 메모리와 파운드리, 온디바이스 AI, 스마트홈, 모바일 생태계를 한데 묶을 수 있는 기업이라는 점에서 시장의 시선이 달라지고 있다. 삼성전자의 글로벌 시총 10위권 진입은 한국 산업에도 상징성이 크다. 세계 최상위 기업가치 순위는 엔비디아, 알파벳, 애플, 마이크로소프트, 아마존 같은 미국 빅테크가 장악해왔다. 이러한 무대에 한국 제조기업이 다시 이름을 올렸다는 것은 AI 시대에도 물리적 제조역량이 여전히 중요하다는 의미다. 증권업계 관계자는 "주가와 환율, 우선주 포함 여부, 집계기관 기준에 따라 시총 순위는 달라질 수 있다"며 "HBM 고객 인증, 파운드리 대형 고객 확보, 메모리 가격 상승 지속성, 글로벌 공급망 리스크도 남아 있다"고 했다. 다만 그는 "중요한 것은 시장의 시선이 바뀌었다는 점"이라며 "삼성전자는 더 이상 ‘메모리 사이클에 흔들리는 제조기업’으로만 인식되지 않고, AI 데이터센터의 핵심 공급자, 차세대 HBM의 도전자, 첨단 파운드리의 대안, 소비자 AI 생태계의 주요 플레이어로 다시 평가받고 있다"고 덧붙였다. [아주경제 2026년 06월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-23 08:50:15
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![[경제일보] SK하닉 선두 굳히기·삼성 반격·마이크론 추격… HBM 왕좌의 게임](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/16/20260616102446385025.png)
SK하닉 선두 굳히기·삼성 반격·마이크론 추격… HBM '왕좌의 게임' [경제일보] AI 반도체 전쟁의 최전선이 고대역폭메모리, HBM으로 옮겨붙고 있다. GPU가 AI 서버의 엔진이라면 HBM은 그 엔진에 데이터를 밀어 넣는 연료관이다. 생성형 AI와 대형언어모델이 커질수록 더 많은 데이터를 더 짧은 시간에 처리해야 하고, 이 병목을 풀어주는 부품이 HBM이다. 15일 업계에 따르면, 시장 주도권을 쥔 곳은 SK하이닉스다. 이를 추격하는 삼성전자는 차세대 HBM4E를 앞세워 반격에 나섰고, 미국 마이크론은 HBM4 양산과 전력효율을 무기로 파고들고 있다. 이들 기업의 싸움은 단순한 메모리 가격 경쟁이 아니다. 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 등 글로벌 AI 고객의 차세대 서버 로드맵에 누가 더 깊이 들어가느냐의 승부다. ‘선점 효과’ 선두 굳히기 나선 나선 SK하이닉스 현재 구도에서 가장 앞선 곳은 SK하이닉스다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 AI 데이터센터용 차세대 메모리 개발을 위한 다년 기술 파트너십을 맺었다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 SK하이닉스를 핵심 메모리 파트너로 언급하며 향후 AI 수요 대응에서 협력의 중요성을 강조했다. SK하이닉스의 강점은 선점 효과다. HBM3E 시장에서 확보한 고객 신뢰가 HBM4와 그 이후 세대로 이어질 가능성이 크다. AI 반도체 고객은 단순히 제품 사양만 보고 공급사를 바꾸기 어렵다. HBM은 GPU와 패키징, 열관리, 전력효율, 양산 수율이 맞물려야 하는 부품이다. 일단 고객사 플랫폼에 들어가면 다음 세대 제품 개발도 함께 진행되는 경우가 많다. 반도체 업계 관계자는 “HBM은 이제 범용 D램처럼 재고를 쌓아놓고 파는 제품이 아니라 고객사의 AI 가속기 설계 단계부터 함께 들어가는 부품”이라며 “선두 업체가 차세대 로드맵까지 고객과 맞춰가면 후발 업체가 단기간에 따라붙기 쉽지 않다”고 했다. 다만 부담도 있다. 선두라는 말은 곧 공급 책임이 크다는 뜻이다. AI 수요는 빠르게 늘고 있고, HBM은 일반 D램보다 생산 공정과 패키징 난도가 높다. 생산능력 확대에는 막대한 설비투자와 시간이 필요하다. 특정 대형 고객 의존도가 높아지는 것도 변수다. 엔비디아 생태계의 핵심 파트너라는 점은 강점이지만, 동시에 엔비디아 로드맵 변화에 실적과 투자계획이 흔들릴 수 있다는 의미이기도 하다. 삼성전자, HBM4E로 반격…고객사 인증·양산 수율 등 과제 삼성전자는 HBM4E 12단 샘플을 주요 글로벌 고객사에 출하했다. 해당 제품은 최대 16Gbps 속도, 스택당 최대 3.6TB/s 대역폭, 48GB 용량을 구현했다. 삼성은 HBM4 양산 경험과 1c D램 공정, 4나노 파운드리 로직 베이스 다이를 앞세워 HBM4E 시장에서 기술 주도권을 확보하겠다는 전략이다. 삼성의 강점은 종합 반도체 역량이다. SK하이닉스와 마이크론이 메모리 중심 기업이라면, 삼성은 D램과 낸드뿐 아니라 파운드리, 첨단 패키징, 시스템반도체 역량을 함께 갖고 있다. HBM 경쟁이 메모리 칩을 쌓는 기술에 그치지 않고 로직 다이, 패키징, 고객 맞춤형 설계까지 확장될수록 삼성의 종합 역량은 무기가 될 수 있다. 하지만 삼성의 과제도 분명하다. HBM 시장에서 주도권을 되찾으려면 제품 발표보다 고객사 인증과 양산 수율이 먼저다. AI 반도체 고객은 성능 수치만큼이나 납기, 수율, 장기 공급 안정성을 본다. 삼성의 HBM4E가 기술적으로 앞선 제품이라는 평가를 받더라도 실제 대형 고객의 플랫폼에 얼마나 빠르게 들어가느냐가 승부처다. 증권업계 관계자는 “삼성전자는 HBM에서 늦었다는 평가를 받아왔지만, D램과 파운드리, 패키징을 모두 가진 회사라는 점에서 반격 카드가 없는 것은 아니다”라며 “다만 시장이 확인하고 싶은 것은 발표가 아니라 고객사 인증과 실제 공급 물량”이라고 했다. 미국 공급망 앞세운 마이크론…대형 고객 다변화·장기 물량 확보 등 관건 미국 마이크론은 HBM4 36GB 12단 제품을 올해 1분기부터 양산 출하하고 있다. 해당 제품은 엔비디아 베라 루빈 플랫폼을 겨냥한 제품으로, 2.8TB/s를 넘는 대역폭과 HBM3E 대비 20% 이상 개선된 전력효율을 제공한다. HBM4 48GB 16단 샘플도 고객사에 출하했다. 마이크론의 강점은 미국 기업이라는 지정학적 위치와 전력효율 마케팅이다. 미국 정부가 첨단 반도체 공급망을 자국 중심으로 재편하는 상황에서 마이크론은 미국 빅테크와 정부 조달, 데이터센터 고객에게 정치적 안정성을 내세울 수 있다. AI 데이터센터 운영 비용에서 전력비와 냉각비가 커지는 만큼 전력효율도 중요한 경쟁 요소다. 하지만 마이크론 역시 넘어야 할 벽이 높다. HBM 시장은 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 세 기업만이 사실상 공급할 수 있는 과점 시장이지만, 생산 규모와 고객 기반에서는 한국 기업의 존재감이 여전히 크다. 기술적으로 빠르게 치고 올라오더라도 대형 고객 다변화와 장기 물량 확보에서 어느 정도 성과를 내느냐가 관건이다. 미국 반도체 업계 관계자는 “마이크론은 HBM4에서 기술 완성도와 미국 공급망이라는 두 가지 메시지를 동시에 내고 있다”며 “다만 HBM은 고객 인증과 양산능력이 함께 검증돼야 하는 시장이어서 실제 점유율 확대는 시간이 걸릴 수 있다”고 했다. HBM 3파전은 한국 반도체 산업의 기회이자 시험대다. SK하이닉스가 선두를 지키면 한국은 AI 메모리 시장의 핵심 공급망 지위를 공고히 할 수 있다. 삼성전자가 반격에 성공하면 메모리와 파운드리를 묶은 종합 AI 반도체 전략에 힘이 실린다. 반대로 마이크론이 빠르게 치고 올라오면 한국 기업의 HBM 프리미엄은 압박을 받을 수 있다. [아주경제 2026년 06월 16일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-16 10:25:52
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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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현대차·기아, 차량 실내 살균 신기술 공개…PBV 적용 확대 [경제일보] 현대자동차·기아가 차량 탑승 중에도 실내 공간을 살균할 수 있는 신기술을 공개했다. 기존 자외선 살균 기술의 한계를 넘어 사람과 같은 공간에서 사용할 수 있는 원자외선(Far-UVC)을 차량 환경에 적용한 것이 특징이다. 11일 업계에 따르면 현대차·기아는 차량 실내 개방 공간에서 사용할 수 있는 신개념 살균 시스템 ‘플라즈마 케어 UVC’를 세계 최초로 개발했다. 이번 기술은 세균과 바이러스 제거에 효과적인 원자외선(Far-UVC)을 자동차 환경에 적용한 것이 핵심이다. 기존 UVC 살균 기술은 강한 살균력을 갖췄지만 인체 노출 시 피부와 눈에 영향을 줄 수 있어 밀폐된 공간에서만 제한적으로 사용됐다. 반면 플라즈마 케어 UVC는 200~230나노미터(nm) 대역의 Far-UVC를 플라즈마 램프 방식으로 구현해 탑승자가 있는 차량 실내에서도 사용할 수 있도록 설계됐다. Far-UVC는 높은 에너지로 세균과 바이러스의 DNA를 파괴하는 동시에 인체 피부 표면의 각질층 이상으로 침투하지 않아 상대적으로 안전성이 높은 것으로 평가받는다. 현재 병원과 학교, 공공시설 등에서도 활용이 확대되고 있다. 현대차·기아는 해당 기술을 차량용으로 구현하기 위해 소형화와 전력 효율, 내구성 확보에 집중했다. 차량 내 전장부품과의 전자파 간섭을 최소화하고 진동과 온도 변화 등 자동차 특유의 환경을 견딜 수 있도록 설계를 최적화했다. 안전성 강화에도 공을 들였다. Far-UVC 파장만 통과시키고 다른 파장은 차단하는 특수 광학 필터를 적용해 혹시 모를 유해 파장 노출 가능성을 줄였다. 한국산업기술시험원(KTL)과 진행한 평가에서는 차량 실내를 가정한 8㎥ 규모 공간에서 30분 가동 시 공기 중 부유 바이러스가 96.8% 감소한 것으로 나타났다. 서울대학교 농생명과학창업지원센터와 수행한 연구에서는 폐렴균을 대상으로 한 시험에서 30초 조사만으로 99.9% 사멸 효과를 확인했다. 60초 이상 조사 시에는 균이 완전히 제거되는 결과가 나왔다고 회사 측은 설명했다. 실차 검증도 이뤄졌다. 현대차·기아는 한국자동차연구원(KATECH)과 함께 기아 PV5에 플라즈마 케어 UVC를 적용해 평가를 진행했다. 그 결과 조사 거리 700㎜ 환경에서 40분 만에 대장균 99.9% 감소 효과를 확인했다. 현대차·기아는 향후 추가 검증을 통해 살균 성능과 안전성을 지속적으로 확인하고 국제 기준 변화에 맞춘 기술 고도화와 양산 적용 가능성을 검토할 방침이다. 장한주 현대차·기아 MSV내장설계2팀 책임연구원은 “플라즈마 케어 UVC는 사람이 있는 공간에서도 사용할 수 있도록 개발된 차량용 위생 관리 기술”이라며 “자율주행차와 PBV 등 미래 모빌리티 환경에서 보다 쾌적한 이동 경험을 제공하는 솔루션으로 발전시켜 나갈 계획”이라고 말했다.2026-06-11 09:43:02
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