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티빙, 접속키 하나로 개발망·운영망 연쇄 침투…3954만 계정 유출 [경제일보] 온라인동영상서비스(OTT) 티빙에서 중복을 포함한 이용자 계정 3954만개와 소스코드 등 개발 프로젝트 361건이 유출됐다. 접속키를 소스코드에 그대로 넣어두고 개발자에게 과도한 접근 권한을 부여한 보안 관리 부실이 피해를 키운 것으로 조사됐다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA) 등으로 구성된 민관합동조사단은 3일 정부서울청사에서 티빙 침해사고 조사 결과를 발표했다. 조사단은 개발자 단말기 9대와 보안장비, 데이터베이스(DB), 시스템 로그를 분석해 공격 경로와 피해 규모를 확인했다. ◆ 활성·휴면·탈퇴 계정까지 유출…피해자 수는 미확정 조사단이 확인한 유출 계정은 3954만697개다. 로그인 가능한 계정 2206만3021개뿐 아니라 휴면 계정 850만2679개, 탈퇴 계정 886만8174개, 테스트 계정 10만6823개까지 포함됐다. 티빙 시스템에 남아 있던 계정이 사실상 모두 유출된 것이다. 실제 피해자는 계정 수보다 적을 것으로 보인다. 한 사람이 여러 경로로 가입한 경우가 많았고, 최대 13개 계정을 가진 이용자도 확인됐다. 연계정보(CI)가 있는 1904만개 계정의 중복을 확인한 결과 약 580만개가 동일인 계정이었다. 이를 제외하면 CI로 구분되는 이용자는 약 1324만명이다. 문제는 CI가 없는 나머지 2040만개 계정이다. 이들 계정은 동일인 여부를 가려내기 어려워 현재로서는 전체 피해자 수를 확정할 수 없다. 휴면·탈퇴 회원 정보를 계속 보유한 것이 적절했는지를 포함해 정확한 피해 규모는 개인정보보호위원회가 추가 조사할 예정이다. 가입 경로별로는 네이버·카카오·애플 등 SNS 간편가입 계정이 2247만개로 가장 많았다. CJ ONE 통합회원은 863만개, 티빙 자체 가입은 726만개였다. 임정규 과기정통부 정보보호네트워크정책관은 SNS 간편가입과 관련해 외부 SNS 계정까지 해킹된 것은 아니라고 설명했다. 간편가입 과정에서 티빙에 전달된 정보와 티빙이 별도로 수집한 휴대전화 번호, CI, 생년월일 등이 유출됐다는 것이다. 유출 정보는 아이디와 성명, 생년월일, 휴대전화 번호, 이메일 주소, CI 등 20개 항목·세부 유형 약 70종이다. CI 보유 계정에서는 평균 11.1개 항목, CI가 없는 계정에서는 평균 4.6개 항목이 유출됐다. 비밀번호는 일방향 암호화돼 복호화가 불가능한 상태였다. 반면 휴대전화 번호와 이메일 주소는 암호화키까지 함께 빠져나가 복호화할 수 있는 것으로 확인됐다. 조사단은 이를 사실상 평문으로 유출된 것과 같은 수준으로 판단했다. ◆ 개발키 탈취한 공격자, 운영 접속키 43개까지 확보 공격자는 5월 29일부터 31일 사이 티빙 개발자의 개발환경 접속키를 이용해 내부 시스템에 침투했다. 이 키로 전체 개발 프로젝트에 접근해 추천·검색 알고리즘과 이용자 관리·인증, 결제, 유료서비스 운영체계 등이 포함된 프로젝트 361건, 30.35GB를 빼냈다. 개발 소스코드 안에는 운영환경 접속키 43개가 숨김 처리 없이 입력돼 있었다. 이른바 ‘하드코딩’ 방식이다. 프로그램 설정값과 DB 아이디·비밀번호도 별도 암호화 없이 저장돼 공격자는 개발환경에서 운영환경까지 접근 범위를 넓힐 수 있었다. 공격자는 5월 30일 DB에 공격 도구를 삽입해 1차 유출을 시도했다. 이 과정에서 DB 서버 중앙처리장치(CPU) 사용률이 100%까지 치솟자 티빙이 해당 작업을 차단했다. 박용규 KISA 디지털위협대응본부장은 “1차 시도 때 발생한 것은 보안 알람이라기보다 시스템 이상 알람이었다”며 “티빙이 원인을 조사하는 사이 2차 시도가 발생했다”고 설명했다. 공격자는 다음 날 별도 운영환경 접속키로 가상서버를 만들었다. CPU 사용률을 10% 이하로 유지해 과부하 경보를 피하면서 이용자 정보 24GB를 저장한 뒤 외부 서버로 전송했다. 이후 흔적을 줄이기 위해 가상서버를 삭제했다. 조사단은 개발환경 침투 이후의 이동 경로는 복원했지만 최초 개발자 접속키가 어떻게 탈취됐는지는 확인하지 못했다. 임 정책관은 “개발자 단말기 포렌식과 여러 공격 시나리오를 분석했지만 최초 탈취 경로를 확인하는 것은 불가능했다”며 “공격자와 최초 침투 경로는 경찰 수사를 통해 밝혀질 것으로 기대한다”고 말했다. ◆ 2년 전 접속키 노출 경고받고도 개선 안 해 티빙은 2024년 모의해킹에서 접속키 노출 취약점을 지적받았지만 개선하지 않았다. 접속키를 평문으로 저장하거나 사내 메신저로 공유했고, 키 발급·변경·폐기 절차도 제대로 마련하지 않은 것으로 나타났다. 개발자별 업무 범위를 구분하지 않고 모든 개발자에게 전체 프로젝트 접근 권한을 준 점도 피해를 키웠다. 업무에 필요한 만큼만 권한을 부여하는 ‘최소권한 원칙’이 적용되지 않아 접속키 하나가 전체 개발 프로젝트 유출로 이어졌다. 접근제어와 관제에도 허점이 있었다. 인가된 인터넷주소(IP)만 접속하도록 제한하거나 다중인증(MFA)을 적용하는 통제가 미흡했다. 티빙은 CPU 부하 등 시스템 상태를 주로 감시했지만 대량 정보 조회와 비정상적인 데이터 이동을 실시간으로 탐지·차단할 체계는 갖추지 못했다. 시스템 로그도 선별적으로 저장했다. 새로 도입한 가상사설망(VPN) 장비에는 기존 로그 관리정책을 적용하지 않아 접속기록이 약 6일치만 남아 있었다. 업무용 PC의 백신 설치 여부와 최신 버전 관리 등 정기적인 보안점검도 미흡했던 것으로 조사됐다. 전체 임직원 265명 가운데 개발자는 149명이었지만 외주인력을 제외한 정보보호 전담인력은 4명 안팎에 그쳤다. 조사단은 이 인력으로 상시 보안관제와 취약점 점검, 이상행위 탐지를 수행하는 데 한계가 있었을 것으로 판단했다. ◆ CISO 보고까지 14시간…법정 신고기한도 넘겨 초동 대응도 늦었다. 5월 30일 오후 DB 서버 과부하가 발생한 뒤 정보보호 최고책임자(CISO)에게 상황이 공유되기까지 약 14시간이 걸렸다. 정보보안팀에 사고가 전달된 시점은 5월 31일 오전 10시 10분이었지만 KISA 신고는 6월 1일 오후 3시 8분에 이뤄졌다. 침해사고 인지 후 24시간 이내 신고하도록 한 정보통신망법을 위반한 것이다. 개인정보 유출 신고는 별도 절차로 진행됐다. 개인정보위는 티빙이 6월 2일 개인정보 유출 정황을 인지하고 3일 오전 2시께 신고했다고 밝혔다. 개인정보위는 안전조치와 정보 보유·파기, 이용자 통지 의무 위반 여부를 조사하고 있다. 과기정통부는 신고 지연에 대해 3000만원 이하의 과태료를 부과할 예정이다. 티빙에는 접속키 관리체계 개편과 접근권한 축소, 이상행위 탐지 강화, 보안인력·예산 확충, 로그 보관정책 개선을 요구했다. 티빙은 9월 중 재발방지 이행계획을 제출해야 한다. 정부는 2027년 1월 이행 여부를 점검하고 보완이 필요한 경우 시정조치를 명령할 방침이다. ◆ “추가 공격·다크웹 유통 아직 없어”…후속 점검 필요 소스코드 유출에 따른 위험은 남아 있다. 공격자가 인증과 결제 구조, 외부 응용프로그램 인터페이스(API), 내부 업무 로직을 분석해 새로운 취약점을 찾을 수 있기 때문이다. 접속키 폐기·재발급에 그치지 않고 유출된 코드의 취약점 점검과 주요 인증체계 교체까지 필요하다는 지적이 나온다. 임 정책관은 “소스코드 유출에 따른 취약점을 악용한 추가 공격 정황은 현재까지 확인되지 않았다”며 “이용자 피해 사례와 다크웹을 통한 불법거래·유통 정황도 탐지되지 않았다”고 밝혔다. 티빙은 홈페이지를 통해 개인정보 유출 내역 조회 페이지를 열고 사과했다. 티빙은 “회원에게 심려를 끼쳐드린 점을 깊이 사과드린다”며 이용자가 유출 여부와 항목을 개별적으로 확인할 수 있도록 했다. 한편 이용자는 티빙과 동일한 비밀번호를 다른 서비스에서도 사용했다면 함께 변경하는 것이 안전하다. 티빙이나 CJ ONE을 사칭해 본인확인·환불·보상을 내세우는 문자와 이메일의 링크도 주의할 필요가 있다. 정부 브리핑 시점까지 구체적인 피해구제와 보상 방안은 공개되지 않았다. 정확한 피해자 수와 탈퇴 회원 정보의 보유 근거, 유출된 소스코드의 교체 범위도 추가 확인이 필요한 사안으로 남았다.2026-09-03 16:42:22
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![[데일리 자산운용 브리프] 삼성자산운용, 미국 CPU 특화 ETF 상장…AI 에이전트 수혜 겨냥 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/04/20260804110318876276.jpg)
삼성자산운용, 미국 CPU 특화 ETF 상장…AI 에이전트 수혜 겨냥 外 [경제일보] 삼성자산운용은 미국 중앙처리장치(CPU) 기업에 투자하는 'KODEX 미국CPU반도체TOP10' 상장지수펀드(ETF)를 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 최근 인공지능(AI) 생태계 중심이 자율 수행 에이전트로 이동하고 있다. 이에 연산 핵심 부품인 CPU 수요를 겨냥한 상품이다. 해당 ETF는 세계 CPU 시장을 주도하는 3대 핵심 기업에 자산을 집중적으로 배분한다. 포트폴리오 주요 편입 종목은 △ARM △AMD △인텔 등이다. 각각 전체 자산의 25% 이상을 담아 이들 3개 종목 비중이 총 75%를 넘어선다. 과거 AI 시장은 엔비디아 주도의 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 성장했다. 하지만 AI 에이전트 단계에서는 GPU의 연산 작업을 효율적으로 분배하는 오케스트레이션 기능이 필수적이다. 향후 시스템 전반을 통제하는 CPU 수요가 급증하며 글로벌 거대 기술기업 간 고성능 부품 확보 경쟁이 한층 격화할 것으로 보인다. 실제 시장 선두 주자들은 자체 CPU 역량 강화에 속도를 내고 있다. 엔비디아는 지난 3월 열린 GTC 2026 행사에서 차세대 CPU 베라(Vera) 개발 계획을 공개했다. 구글 역시 자체 설계한 데이터센터용 CPU 액시온(Axion)을 순차적으로 도입하는 중이다. 마이크로소프트는 에이전트 AI 환경에 특화한 클라우드 전용 애저 코발트 200을 선보였다. ARM도 메타와 협력해 창립 이후 처음으로 데이터센터 전용 ARM AGI CPU를 출시하며 선점 경쟁에 가세했다. 신규 ETF는 특히 CPU 공급난 장기화 가능성을 고려해 설계됐다. 선두 기업과 가치사슬 내 주요 기업을 모두 편입한다. 추종 기초지수는 'Indxx US CPU Semiconductor TOP10'이다. 미국 증시에 상장된 보통주나 주식예탁증서(ADR)가 편입 대상이다. 이중 시가총액 100억 달러 이상이면서 3개월 평균 일일 거래대금 1000만 달러 이상인 우량 종목 10개를 선별한다. 핵심 3사 외에 밸류체인에 속한 △퀄컴 △마벨테크놀로지 △나비스타반도체 △케이던스디자인시스템즈 등이 펀드에 포함된다. 삼성자산운용 관계자는 "AI 에이전트 시대에는 전체 시스템을 조율하고 데이터와 작업 흐름을 통제하는 CPU의 비중이 한층 커질 것"이라며 "이를 선점하기 위한 수요는 앞으로도 계속 늘어날 전망"이라고 말했다. ◆한화자산운용, 반도체·채권 혼합형 ETF 신규 상장…퇴직연금 100% 투자 가능 한화자산운용이 메모리 반도체 대표 기업과 국고채에 동시에 투자하는 'PLUS SK하이닉스샌디스크채권혼합50' ETF를 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 해당 ETF의 주요 편입 자산 비중은 △SK하이닉스 25% △미국 샌디스크 25% △국고채 50% 등이다. 메모리 반도체 산업의 성장 잠재력과 국가 발행 채권의 안정성을 모두 취하는 구조다. 퇴직연금 감독 규정에 따라 안전자산으로 분류돼 확정기여형(DC) 퇴직연금과 개인형 퇴직연금(IRP) 계좌에서 투자 한도 제한 없이 100%까지 담을 수 있다. 포트폴리오에 담긴 두 회사는 전체 매출의 절대다수를 메모리 반도체 부문에서 창출하는 순수 사업자(퓨어 플레이어) 기업이다. 비메모리 분야의 부진한 실적이 메모리 분야의 이익을 희석하지 않는 특징이 있다. 향후 메모리 반도체 업황이 개선될 경우 해당 실적이 주가에 온전히 반영될 것으로 풀이된다. 실제 올해 상반기 두 기업은 각각 한국과 미국 증시에 상장된 반도체 종목 가운데 최고 수준의 주가 흐름을 기록했다. 이번 신규 상품 기획에는 AI 산업의 병목 현상이 이동하고 있다는 분석이 반영됐다. 초기 AI 학습 과정에서는 GPU 공급 부족이 핵심 병목으로 작용했다. 반면 최근 추론 영역의 수요가 본격화하면서 고대역폭메모리(HBM)와 D램의 중요도가 크게 높아졌다. 향후 AI 에이전트 서비스가 대중화될 경우 방대한 데이터를 보관하고 다시 불러오는 낸드플래시와 기업용 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 기반 저장 인프라의 역할 역시 커질 것으로 분석된다. SK하이닉스는 글로벌 HBM 시장 점유율 1위와 D램 시장 점유율 2위를 차지하고 있는 한국 대표 반도체 제조사다. 샌디스크는 낸드플래시 사업에만 100% 집중하는 데이터 저장 메모리 선도 기업으로 기업용 eSSD 공급에 강점을 지녔다. 펀드의 나머지 50% 비중에는 총 9종의 국고채가 들어간다. 국고채 편입을 통해 위험자산인 주식의 가격 변동성을 효과적으로 낮출 수 있을 것으로 전망된다. 해당 상품은 해외 자산을 포함하고 있어 연금 계좌를 통해 투자하면 과세 이연 효과를 얻을 수 있다. 추후 연금을 수령하는 시점에 저율 과세 혜택도 적용받는다. 퇴직연금 계좌 내 의무 안전자산 30% 포트폴리오 안에서 메모리 반도체 투자 비중을 최대한 높이려는 투자자에게 적합할 것으로 보인다. 금정섭 한화자산운용 ETF사업본부장은 "PLUS SK하이닉스샌디스크채권혼합50 ETF는 메모리 반도체에 순수하게 집중한 두 기업을 통해 AI 메모리 사이클을 직접적으로 담아내면서 국고채 50%로 변동성 부담을 함께 고려한 상품"이라며 "퇴직연금에서 위험자산 한도 때문에 반도체 투자 비중을 늘리기 어려웠던 투자자들에게 활용도가 높을 것"이라고 말했다. DB자산운용, AI 데이터센터 밸류체인 ETF 신규 상장 DB자산운용은 AI와 클라우드 산업 성장의 핵심 기반인 데이터센터 분야 전반에 투자하는 'DB 마이티 AI데이터센터 밸류체인 증권상장지수투자신탁[주식]'을 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 해당 ETF는 국내 데이터센터 산업 생태계를 구성하는 대표 기업들에 분산 투자하는 방식으로 운용된다. 주요 투자 대상은 △설계·건축 △반도체·서버 △네트워크 △에너지 △전력 인프라 △냉각 시스템 △운영 등이다. 기초 지수로는 'KAP AI 데이터센터 밸류체인 지수'를 추종한다. 최근 국내 주식시장은 글로벌 대형 기술기업들의 AI 투자 속도 조절 우려와 대형 반도체주 약세가 겹치며 단기적인 조정을 겪었다. 특히 지난달 미국 빅테크 기업들이 유휴 AI 컴퓨팅 자원을 활용하겠다고 발표한 것이 AI 투자 고점론으로 해석되면서 관련 종목들의 주가 변동성이 커졌다. 다만 운용사 측은 최근의 단기적인 주가 하락이 AI 데이터센터 산업의 근본적인 성장 동력을 훼손하지는 않는 것으로 보고 있다. 데이터센터는 전력과 에너지 건설 등 전통적인 인프라 산업에 클라우드와 AI 등 정보통신기술(IT) 산업이 결합된 융합 산업으로 꼽힌다. 생성형 AI 보급 확대에 따른 연산 수요 증가와 재생에너지 전력망 투자 확대가 장기적인 성장을 이끌 요인으로 풀이된다. 국제에너지기구(IEA)를 비롯한 주요 기관들도 오는 2035년까지 글로벌 데이터센터 관련 전력 수요가 꾸준히 증가할 것으로 내다보고 있다. 글로벌 기업들의 재생에너지 사용 확대(RE100) 움직임 역시 관련 산업의 성장을 뒷받침하는 배경으로 분석된다. DB자산운용 관계자는 "단기적인 지수 변동성 확대는 AI 관련주 전반에 대한 투자심리 위축에서 비롯된 것으로 데이터센터 인프라 자체의 수요 구조가 훼손된 것은 아니라고 판단한다"며 "오히려 밸류에이션 부담이 낮아진 현 시점을 전력·반도체·냉각·운영 등 밸류체인 전 구간에 분산 투자하는 ETF를 통해 중장기 관점에서 접근할 수 있는 기회로 볼 수 있다"고 말했다.2026-08-04 13:56:57
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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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![[프론티어 격돌] AI 부동산을 선점하라…SK·GS·네이버, 550조 데이터센터 대전](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/28/20260728160121312770.png)
"AI 부동산을 선점하라"…SK·GS·네이버, 550조 데이터센터 대전 [경제일보] 인공지능(AI) 시대의 핵심 부동산은 그래픽처리장치(GPU)가 연산하는 AI 데이터센터다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터는 서버 보관시설을 넘어 전력과 데이터를 지능으로 바꾸는 ‘AI 공장’으로 진화하고 있다. 정부가 공개한 1단계 구상은 SK 5기가와트(GW), GS 2.4GW, 네이버 1GW 등 총 8.4GW다. 투자 유치를 포함한 사업 규모는 약 550조원이다. 다만 이는 확정 투자액이라기보다 자체 자금과 외부 투자, 금융조달, 장비 구입비를 합친 장기 사업 규모에 가깝다. 실제 사업화에는 전력과 GPU, 장기 고객 확보가 뒤따라야 한다. 세 기업의 출발점은 뚜렷하게 갈린다. SK는 반도체·통신·에너지를 연결하고, GS는 발전·건설 역량과 산업부지를 활용한다. 네이버는 자체 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 경험을 앞세운다. 결국 승부는 누가 전력과 반도체, 고객, 소프트웨어를 하나의 수익모델로 묶어내느냐에 달렸다. SK, 전담법인 세우고 ‘AI 수직계열’ SK의 강점은 AI 데이터센터의 핵심 요소를 그룹 안에 갖추고 있다는 점이다. SK하이닉스는 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고, SK텔레콤은 통신망과 기업 고객, 데이터센터 운영 경험을 보유했다. 여기에 에너지 계열사의 발전·재생에너지 역량까지 더하면 반도체와 전력, 네트워크, 운영을 아우르는 수직계열 구성이 가능하다. SK텔레콤은 최근 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 ‘SK하이퍼’를 100% 자회사로 설립했다. SK하이퍼는 부지 확보와 변전소 구축·운영, 고객 유치, 사업화를 전담한다. SK텔레콤은 2030년까지 7500억원을 분할 출자해 사업 기반을 마련할 계획이다. 울산에서는 아마존웹서비스(AWS)와 함께 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일급 데이터센터를 건설 중이다. 장기적으로는 1GW 이상 규모로 확대한다는 구상이지만, 구체적인 시기와 규모는 수요와 투자 여건에 따라 달라질 전망이다. SK텔레콤 관계자는 “2029년부터 5GW를 단계적으로 열고 2035년 15GW까지 확대할 계획”이라며 “울산을 시작으로 영남권 2GW 이상, 충청권과 서남권에 각각 1GW 구축을 목표로 하되 세부 부지와 용량은 전력 수급과 앵커 테넌트 확보 여부를 따져 확정할 것”이라고 했다. 이어 “시설은 고객 수요에 맞춰 용량을 높이는 램프업 방식으로 운영할 예정”이라며 “단기적으로는 확보 가능한 전력을 활용하고, 중장기적으로는 재생에너지와 배터리에너지저장장치(BESS), 액화천연가스(LNG), 소형모듈원자로(SMR) 등으로 공급 기반을 확대할 방침”이라고 했다. AI 서비스가 확산될수록 추론 수요가 커지는 만큼 GPU와 NPU를 용도에 맞게 활용하는 이기종 구성의 중요성이 커질 것으로 분석된다. 실제로 SK텔레콤은 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) ‘아톰’을 자체 서비스에 시험 적용했고, Arm·리벨리온과 NPU·중앙처리장치(CPU) 결합 인프라도 추진 중이다. 그룹 안의 반도체·통신·에너지 자산을 묶어 글로벌 AI 수요를 선점하겠다는 전략이다. GS, 동해 보유 부지로 2.4GW 개발 GS는 발전과 건설, 산업부지 개발 역량을 앞세운다. 강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축하는 단계적 개발 계획을 세웠다. 그룹 안에는 발전사업을 운영하는 GS EPS와 GS E&R, LNG·재생에너지 사업을 맡는 GS에너지, 대형 인프라 시공 경험을 가진 GS건설이 있다. GS칼텍스도 액침냉각유 사업을 추진 중이다. 이미 확보한 산업단지 자산을 활용할 수 있다는 점은 신규 부지를 처음부터 개발하는 사업자보다 초기 준비 기간을 줄일 수 있는 강점으로 꼽힌다. GS 관계자는 “강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축할 예정”이며 “현재 사업 추진을 위한 검토와 준비를 단계적으로 진행하고 있다”고 했다. GS의 강점이 보유 자산과 인프라 역량이라면, 과제는 고객과 전력 구조의 구체화다. 발전소와 부지가 가깝다고 해서 데이터센터에 전력이 자동으로 공급되는 것은 아니다. 송전망 접속과 전력거래 구조를 세밀하게 설계해야 한다. 자체 AI 모델이나 클라우드 고객 기반이 상대적으로 약한 만큼, 2.4GW를 장기간 사용할 핵심 고객을 확보하는 일도 중요하다. 네이버, ‘각 세종’서 연산을 매출로 네이버는 세 기업 가운데 계획 규모는 가장 작지만, 데이터센터에서 생산한 연산을 직접 활용할 서비스와 이를 외부로 판매할 플랫폼을 함께 갖췄다는 점이 차별화 요소다. 검색과 광고, 쇼핑, 클라우드, 하이퍼클로바X 등 자체 서비스가 모두 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 네이버는 2027년 상반기 55메가와트(MW) 규모의 글로벌 AI 팩토리를 가동하고, 2028년에는 200MW까지 확대할 계획이다. 이후 ‘각 세종’을 거점으로 1GW급으로 확장하는 구상을 세웠다. 엔비디아는 네이버에 10억 달러를 투자해 지분 4.5%를 취득하기로 했다. 네이버는 90억 달러 규모 GPU 인프라와 데이터센터 확보를 위해 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정했다. 다만 브룩필드 자금은 사전계약 단계여서 최종 조건은 더 지켜봐야 한다. 네이버클라우드 관계자는 “‘각 세종’을 거점으로 1GW급까지 빠르게 확장하고, 확보한 컴퓨팅 자원은 네이버 서비스뿐 아니라 외부 고객사에도 활용할 것”이라며 “AI 팩토리는 GPU 임대와 클라우드, 기업용 AI, 자체 서비스 고도화까지 포괄하는 비즈니스 플랫폼”이라고 했다. 소버린 AI의 핵심은 AI 모델과 데이터에 대한 온전한 통제권이다, 고객이 인프라와 데이터를 독립적으로 관리할 수 있도록 지원하고 있는 이유다. 네이버는 전국 20여곳에 GPU 상면을 확보하고 약 10만장 수준의 GPU를 운영하고 있다. 엔비디아와 오픈 모델 기술을 공유하면서도 하이퍼클로바X는 자체 데이터와 인프라로 학습해 직접 소유·통제한다는 점도 강조한다. 다만 핵심 연산장비에 대한 엔비디아 의존과 국산 AI 반도체 도입은 여전히 과제로 남는다. 전력·고객 없으면 ‘AI 공장’도 멈춘다 세 기업의 공통 병목은 전력이다. 데이터센터와 GPU를 확보해도 변전소와 송전망에 연결하지 못하면 가동할 수 없다. 대형 전력기기의 긴 납기, 송전선 건설에 필요한 인허가와 주민 동의 역시 사업 속도를 좌우하는 변수다. 550조원 투자가 국내 산업 성장으로 이어질지도 따져봐야 한다. HBM과 변압기, 냉각설비, 네트워크 장비 시장은 커질 수 있지만, 투자금이 해외 GPU와 서버·소프트웨어 구매에 집중되면 국내에 남는 부가가치는 줄어들 수밖에 없다. 국산 NPU와 전력·냉각장비가 실제 발주에 얼마나 반영되는지가 중요한 이유다. 세 기업의 전략은 분명히 갈린다. SK는 반도체와 통신, 에너지를 묶고 전담 개발법인까지 세웠다. GS는 동해의 기존 산업부지를 활용해 단계적 개발에 나섰다. 네이버는 GPU와 클라우드, AI 모델을 연결해 연산을 매출로 바꾸는 구조를 구축하고 있다. 결국 경쟁력은 시설 크기 자체가 아니라 안정적인 전력과 GPU, 장기 고객, 운영 소프트웨어, 금융비용을 얼마나 효율적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 가운데 하나라도 빠지면 초대형 데이터센터는 ‘AI 공장’이 아니라 값비싼 서버 창고에 머물 수 있다.2026-07-28 16:07:34
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GPU 72개를 한 랙에…엔비디아 '베라 루빈' 공급, AI 주도권 굳힌다 [경제일보] 엔비디아가 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’ 공급을 본격화했다. 개별 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 중앙처리장치(CPU)와 네트워크, 전력·냉각 시스템까지 하나의 랙으로 묶어 AI 데이터센터 시장의 주도권을 굳히려는 전략이다. 엔비디아는 21일(현지시간) 베라 루빈 기반 제품이 본격 양산 단계에 들어가 주요 AI·클라우드 사업자에 공급되고 있다고 밝혔다. 베라 루빈은 ‘루빈’ GPU와 ‘베라’ CPU, 네트워크·데이터처리 장치 등 7종의 칩으로 구성된 차세대 AI 플랫폼이다. 핵심 시스템인 ‘베라 루빈 NVL72’는 루빈 GPU 72개와 베라 CPU 36개를 단일 랙에 통합한다. 고속 연결 기술인 NV링크6를 통해 여러 칩이 하나의 가속기처럼 작동하도록 설계했다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산·메모리·네트워크 병목을 랙 단위에서 줄이는 것이 목표다. 엔비디아가 전면에 내세운 지표는 전력당 토큰 처리량이다. 회사는 코어위브에서 딥시크-R1 모델을 구동한 자체 벤치마크를 근거로 베라 루빈 NVL72가 전작인 GB200 NVL72보다 메가와트당 최대 10배 많은 토큰을 처리하고 토큰 100만개당 비용은 10분의 1로 낮췄다고 주장했다. 다만 이는 엔비디아와 협력사가 특정 환경에서 측정한 결과다. 실제 효율은 사용하는 AI 모델과 정밀도, 소프트웨어 최적화, 데이터센터 가동률에 따라 달라질 수 있어 독립적인 검증이 필요하다. 전력과 냉각도 핵심 경쟁 요소다. 베라 루빈은 섭씨 45도의 냉각수를 사용하는 폐쇄형 액체냉각 구조를 적용했다. 외부 기온 등 조건이 맞으면 냉각기를 사용하지 않고 드라이 쿨러로 열을 식힐 수 있다. 엔비디아는 신규 AI 데이터센터에서 기존 냉각탑 방식보다 1MW당 연간 수백만 갤런의 물을 절감할 수 있다고 설명했다. AI 데이터센터의 전력 확보가 제한되면서 고객의 관심도 단순 연산 성능에서 ‘같은 전력으로 얼마나 많은 토큰을 생산하느냐’로 이동하고 있다. 엔비디아가 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 냉각·전력 설계까지 통합하는 이유다. 전체 시스템을 자사 생태계로 묶으면 고객 이탈을 막고 GPU 외 네트워크·소프트웨어 매출도 확대할 수 있다. 공급망도 랙 단위로 확대했다. 엔비디아에 따르면 베라 루빈 생산에는 30개국 350곳 이상의 제조시설이 참여한다. AWS와 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드, 코어위브 등이 도입을 준비하거나 시스템 구축에 나선 상태다. 블룸버그통신은 엔비디아가 공급 일정과 성능을 적극적으로 공개하는 배경에 경쟁 심화가 있다고 분석했다. AMD와 브로드컴이 AI 반도체 시장을 공략하고 있고 아마존과 구글 등 주요 고객도 자체 가속기 개발을 확대하고 있기 때문이다. 특히 AMD는 GPU와 CPU, 네트워크를 결합한 랙 스케일 시스템 ‘헬리오스’를 올해 하반기부터 공급한다. 마이크로소프트는 애저에 헬리오스를 도입해 프런티어 AI 모델 추론과 AI 서비스에 활용하기로 했다. 헬리오스에는 MI455X GPU와 차세대 ‘베니스’ CPU가 탑재된다. 엔비디아는 베라 CPU가 파이썬 작업에서 AMD의 기존 ‘투린’ CPU보다 최대 1.8배 빠르다는 자체 비교 결과도 제시했다. 그러나 AMD가 후속 제품인 베니스를 투입하는 만큼 현재 비교만으로 차세대 CPU 경쟁의 우위를 단정하기는 어렵다. 관건은 양산 속도와 실제 운영 비용이다. 7종의 칩과 액체냉각, 고속 네트워크를 결합한 복잡한 시스템을 계획대로 공급하고 고객 데이터센터에 안정적으로 설치해야 한다. 베라 루빈이 약속한 전력당 성능을 실제 서비스에서 입증한다면 엔비디아는 GPU 기업을 넘어 AI 데이터센터 전체를 설계하는 플랫폼 사업자로 지배력을 강화할 전망이다.2026-07-22 16:12:58
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BC카드, 금융 특화 AI 검색 모델 자체 개발…"성능 세계 1위 달성" [경제일보] BC카드는 생성형 인공지능(AI) 서비스의 검색 정확도를 높여주는 금융 특화 임베딩(Embedding) 모델을 자체 개발해 선보였다고 2일 밝혔다. 최근 금융업계는 생성형 AI를 접목한 상담을 비롯해 사내 업무 지원이나 문서 탐색 기능을 적극적으로 도입하는 추세다. 생성형 AI는 모든 정보를 외우는 것이 아니라 질문에 부합하는 정보를 찾아 답변을 엮어내는 방식으로 작동한다. 이 때문에 연관 문서를 얼마나 정확하게 찾아내는지가 서비스 품질을 결정짓는다. 이를 뒷받침하는 핵심 기술이 바로 임베딩 모델이다. 질문과 문서의 의미를 AI가 인식할 수 있는 좌표값인 숫자로 바꾼 뒤 유사한 정보들을 가깝게 배열해 가장 적합한 내용을 사용자에게 전달한다. 가령 해외결제 수수료를 묻는 질문에 관련 약관이나 서류를 탐색할 때 정확한 단어가 없어도 의미가 동일한 다른 표현의 문서를 찾아 AI에 제공하는 역할이다. 기존 범용 모델들은 가맹점이나 결제 같은 국내 금융 전문 용어의 문맥을 제대로 파악하지 못하는 단점이 존재했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 BC카드는 앞서 오픈소스 플랫폼에 공개했던 182만건 규모의 데이터셋을 바탕으로 새로운 금융 특화 임베딩 모델을 완성했다. 새 모델은 활용 목적에 맞춰 경량형과 고품질형 두 가지로 나뉜다. 경량형 모델은 6억개 파라미터 규모로 일반 중앙처리장치(CPU) 환경에서 구동할 수 있다. 이 모델은 지난달 27일 기준 글로벌 벤치마크 평가(SOTA)에서 다른 모델과 비교해 검색 성능이 최대 15% 향상되며 세계 1위를 달성했다. 그래픽처리장치(GPU) 환경에서 쓰이는 고품질형 모델은 40억개 파라미터 규모를 갖췄다. 경량형보다 성능이 10%가량 우수해 정밀한 검색이 요구되는 업무에 알맞다. 응답 속도가 중요할 때는 경량형을 쓰고 높은 정확도가 필요할 때는 고품질형을 선택적으로 도입할 수 있다. BC카드는 이번 개발 과정에서 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 양질의 금융 데이터를 학습시키는 작업이 성능 개선에 더 필수적인 요인임을 확인했다. 이로써 금융 AI 서비스의 핵심 검색 기술을 자체적으로 확보했다. 향후 외부 시스템에 민감한 금융 데이터를 넘기지 않고도 독자적인 AI 서비스를 운영할 수 있는 기반이 마련된 것으로 풀이된다. 이는 보안과 규제 리스크를 최소화하는 결과로 이어질 것으로 보인다. 해당 모델은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. BC카드는 앞으로 적용 대상을 넓혀 △KT 그룹사 △정부 △금융기관 등을 상대로 금융 AI 검색 플랫폼 사업을 지속해서 확장해 나갈 계획이다. 오성수 BC카드 상무는 "이번 개발은 금융 특화 AI 서비스의 핵심 기술을 자체 확보하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련해 정부의 소버린 AI 기조, 금융위원회가 추진 중인 금융권 AX 가속화 정책과도 부합한다는 점에서 의미가 크다"면서 "자체 개발한 금융 특화 모델과 데이터셋을 개방과 공유해 금융권 전반의 AX 저변 확대와 한국형 금융 AI 생태계 구축에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-02 16:34:28
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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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![[데일리 자산운용 브리프] 삼성자산운용, KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스 ETF 신규 상장 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623095708750944.jpg)
삼성자산운용, 'KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스' ETF 신규 상장 外 [경제일보] 삼성자산운용, 'KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스' ETF 신규 상장 삼성자산운용은 전고체배터리와 에너지저장장치(ESS)에 집중적으로 투자하는 'KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스' 상장지수펀드(ETF)를 새롭게 상장했다고 23일 밝혔다. 차세대 배터리 산업의 핵심 동력으로 꼽히는 두 분야의 성장성을 겨냥해 만들어진 상품이다. 최근 2차전지 시장은 전기차 수요 둔화로 조정을 겪고 있다. 하지만 인공지능(AI) 산업 확대로 배터리 활용처는 빠르게 늘어나는 추세다. 특히 AI 데이터센터 증가로 전력 수요가 뛰면서 전기를 효율적으로 관리하는 ESS가 필수 인프라로 자리 잡는 모습이다. 글로벌 전력망 투자 확대로 관련 시장의 실제 수주와 실적 성장도 본격화될 것으로 풀이된다. 이른바 '3세대 2차전지'로 불리는 전고체배터리 역시 주목받고 있다. 기존 액체 전해질을 고체로 바꿔 화재 위험은 줄이고 에너지 밀도는 높인 것이 특징이다. 이 배터리는 뛰어난 안전성을 바탕으로 △휴머노이드 로봇 △우주항공 △도심항공교통(UAM) △ESS 등 다양한 첨단 산업으로 적용 범위가 넓어질 것으로 보인다. 신규 상장하는 ETF는 가시적인 실적을 내는 ESS와 전고체배터리의 잠재력을 한곳에 모은 포트폴리오를 구성했다. 국내 대표 배터리 기업인 삼성SDI와 LG에너지솔루션에 전체 비중의 절반을 집중적으로 투자한다. 두 회사는 ESS용 배터리 경쟁력을 갖추고 전고체배터리 개발을 이끌고 있다. 이에 향후 실적 개선과 상용화에 대한 기대감을 동시에 반영할 수 있을 것으로 예상된다. 핵심 두 종목 외에 밸류체인 전반의 경쟁력 있는 기업들도 편입한다. 전고체배터리 부문에서는 핵심 소재 기업을 담는다. ESS 부문은 △전력변환장치 △대형 전력기기 △시스템 패키징 △배터리 제조장비 관련 기업에 분산 투자한다. 주요 편입 종목은 △이수스페셜티케미컬 △대주전자재료 △롯데에너지머티리얼즈 △엘앤에프 △LS ELECTRIC △효성중공업 △서진시스템 △씨아이에스 등이다. 신현진 삼성자산운용 매니저는 "전고체배터리 소재 기업과 ESS 핵심 밸류체인 기업에 투자함으로써 배터리 산업의 다음 성장 사이클에 집중할 수 있도록 해당 상품을 설계했다"며 "전기차를 넘어 AI 인프라, 로봇, 미래 모빌리티 등으로 확대되는 배터리 산업의 구조적 성장에 투자하고자 하는 투자자들에게 효과적인 투자 수단이 될 것"이라고 말했다. 미래에셋자산운용 'TIGER 200' ETF 코스피200 추종 상품 중 수익률 1위 달성 미래에셋자산운용의 코스피200 지수 추종 ETF인 TIGER 200 ETF가 올해 코스피200 기반 ETF 가운데 가장 높은 수익률을 기록했다고 23일 밝혔다. 한국거래소에 따르면 22일 해당 펀드의 연초 이후 수익률은 145.5%다. 이는 국내 주식시장에 상장된 코스피200 기반 ETF 15종 가운데 1위에 해당한다. 순자산 규모는 12조8660억원 수준으로 집계됐다. 최근 전 세계 주요 지수 가운데 코스피200의 오름세는 가장 두드러지는 양상을 보이고 있다. 이에 국내 증시 상승에 베팅하려는 투자자들의 자금이 대거 몰린 것으로 풀이된다. 개인투자자 매수세가 더해지며 이 펀드의 순자산은 지난달 10조원을 넘어섰다. 이후 약 한 달 만에 12조원 규모로 덩치를 불렸다. 해당 상품은 코스피 시장을 대표하는 우량 기업 200곳을 담고 있다. 특히 국내 증시 상승을 이끄는 반도체 대장주를 높은 비중으로 편입 중이다. 자산 내 비중이 큰 5개 종목은 △삼성전자(33.2%) △SK하이닉스(32.6%) △SK스퀘어(3.7%) △삼성전기(2.5%) △현대차(1.6%) 등이다. 박현주 미래에셋그룹 글로벌전략가(GSO) 회장은 그동안 개별 주식 투자가 지닌 불확실성을 상쇄할 대안으로 ETF를 활용한 분산 투자를 거듭 강조해 왔다. 시장 변동성을 방어하면서도 자본시장의 장기적 성장을 공유하려면 지수 상승에 올라타는 전략이 필수적이라는 입장이다. 해당 상품은 개별 주식의 변동성 위험을 줄이면서도 국가 경제 핵심 자산에 투자할 수 있는 효과적인 적립식 장기 투자 수단으로 자리 잡을 것으로 보인다. 정의현 미래에셋자산운용 ETF운용본부 본부장은 "한국 대표지수에 투자하는 가장 효율적인 방법은 TIGER 200 ETF"라며 "낮은 보수와 높은 유동성, 우수한 추종성과를 두루 갖춰 국내 증시에 투자하려는 투자자에게 최적의 선택지가 될 것"이라고 말했다. 한투운용, 'ACE 글로벌AI맞춤형반도체' ETF 순자산 500억원 돌파 한국투자신탁운용은 'ACE 글로벌AI맞춤형반도체' ETF 순자산액이 500억원을 넘어섰다고 23일 발표했다. 한국거래소에 따르면 22일 해당 ETF의 순자산액은 504억원이다. 올해 초와 비교해 406.52% 급증한 규모다. 지난 3개월 기준 수익률은 122.31%를 기록했다. 국내 증시에 상장한 해외형 반도체 ETF 23개 종목 가운데 레버리지를 제외하면 두 번째로 높다. 지난 6개월과 1년 수익률은 각각 132.20%와 174.65% 수준이다. 해당 펀드는 맞춤형 반도체(ASIC) 관련 대표 산업을 골라 소수 핵심 기업에 자금을 집중적으로 투입한다. 이번 성과는 반도체 설계 자산(IP)과 맞춤형 설계 시장을 이끄는 미국 증시 내 핵심 종목인 ARM 홀딩스(이하 ARM)와 마벨 테크놀로지 그룹(이하 마벨) 주가가 큰 폭으로 오른 영향으로 풀이된다. 편입 비중 29.88%로 1위인 ARM은 최근 3개월 동안 주가가 208.06% 뛰었다. AI 에이전트 확산으로 연산 수요가 학습에서 추론 단계로 넘어가면서 비용 절감이 가능한 중앙처리장치(CPU) 수요가 확대된 결과로 보인다. ARM은 전력 효율성 부문에서 압도적인 IP 경쟁력을 갖추고 있다. 최근 글로벌 대형 정보기술(IT) 기업에 자체 CPU 칩 공급 물량을 늘리면서 사업 구조를 기존 IP 라이선스 제공에서 칩 공급까지 넓혀 기업 가치가 재평가된 것으로 분석된다. 편입 비중 23.14%를 차지한 마벨도 같은 기간 주가가 249.92% 폭등해 펀드 수익률을 견인했다. 마벨은 세계 커스텀 ASIC 디자인 서비스 시장 점유율 20~25%를 확보한 상태다. 최근 아마존웹서비스(AWS) 대상 맞춤형 ASIC 판매가 늘어난 상황에서 광통신 사업 부문에 엔비디아가 20억달러 규모 투자를 단행한다는 소식이 주가를 밀어 올린 것으로 관측된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자가 지난 2일 대만 컴퓨텍스 2026 현장에서 마벨을 차기 1조달러 기업으로 거론해 시장 이목을 끌기도 했다. AI 인프라 확보 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 △네트워크 △광통신 △ASIC 등 데이터센터 전역으로 번지면서 마벨이 지닌 전략적 가치가 부각되고 있다는 해석이 지배적이다. 22일 ETF CHECK 집계에 따르면 해당 펀드의 ARM과 마벨 합산 편입 비중은 국내 상장 ETF 가운데 최고 수준이다. 국내 상장 글로벌 반도체 ETF 대부분이 엔비디아 비중을 높게 가져가는 것과 차이가 있다. 해당 상품은 △브로드컴 △케이던스 △시놉시스 등을 함께 담아 맞춤형 AI 반도체 업체 성장세에 대응하도록 자산을 배분했다. 남용수 한국투자신탁운용 ETF본부장은 "ACE 글로벌AI맞춤형반도체 ETF는 CPU, ASIC 산업을 주도하는 종목을 높은 비중으로 편입하며 최근 높은 수익률 성과를 보였다"며 "기존 범용 반도체 시장을 이끄는 당사의 ACE 글로벌반도체TOP4 Plus ETF와 함께 투자할 때 AI 산업 성장 수혜를 골고루 누릴 수 있을 것"이라고 말했다. 한화자산운용, 'PLUS 200커버드콜액티브' ETF 신규 상장 간밤 미국 증시 흐름의 영향으로 23일 코스피가 상승 출발한 가운데 한화자산운용은 이날 코스피200 투자에 액티브 옵션 매도 전략과 배당회피 전략을 더한 'PLUS 200커버드콜액티브' ETF를 새로 상장한다고 밝혔다. 해당 상품은 코스피200 편입 종목에 투자하며 콜옵션 매도 전략을 통해 매월 현금 흐름 창출을 쫓는 월배당 커버드콜 펀드다. 분배금 지급 기준일은 매달 마지막 영업일이다. 가장 눈에 띄는 특징은 시장 상황에 맞춰 △옵션 매도 비중 △행사가 △만기 등을 동적으로 조절하는 액티브 커버드콜 전략이다. 기존 패시브 커버드콜은 콜옵션 매도 비중이나 타깃 프리미엄이 정해져 있어 시장 변동에 대처하기 어렵다. 반면 이 ETF는 상승장 예상 시 콜옵션 매도 비중을 줄여 코스피200 상승 참여율을 끌어올린다. 하락장 예상 시에는 매도 비중을 늘려 옵션 프리미엄 수취를 극대화해 충격을 덜어내는 구조다. 배당회피 전략을 활용해 월 분배 재원의 세후 효율성을 높인 점도 차별점으로 꼽힌다. 배당락 이전에 보유 주식을 팔아 배당금을 직접 받지 않고 배당락 이후 하락한 가격에 다시 사들여 매매차익을 얻는 방식이다. 이는 과세 부담이 따르는 주식 배당 비중을 낮추면서 옵션 프리미엄 매매차익 같은 비과세 성격의 분배 재원을 늘리기 위한 것으로 풀이된다. 아울러 액티브 전략을 바탕으로 향후 코스피200 데일리옵션 도입 시 즉각적인 활용이 가능할 것으로 보인다. 데일리옵션을 쓰면 짧은 만기 옵션으로 매도 빈도를 높여 한층 정교한 운용을 할 수 있다. 금정섭 한화자산운용 ETF사업본부장은 "PLUS 200커버드콜액티브 ETF는 KOSPI200의 투자 매력을 기반으로 상승에 참여하되 배당회피 전략을 통해 세후 분배금 극대화를 함께 추구하도록 설계한 상품"이라며 "정해진 규칙에 따라 옵션을 매도하는 기존 커버드콜 방식에서 한 단계 더 나아가 시장 변화에 맞춰 전략을 능동적으로 조정할 수 있는 차세대 커버드콜 투자 솔루션으로 자리매김할 것"이라고 말했다.2026-06-23 11:20:54
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삼성전자, 개발 단계도 AI로 바꾼다…디지털 트윈용 서버 517대 구축 [경제일보] 삼성전자가 가전과 스마트폰 개발 과정에 디지털 트윈 기반 고성능컴퓨팅(HPC) 인프라를 도입하며 인공지능(AI) 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 제조 공정에 이어 제품 개발 단계까지 AI 기반 검증 체계를 확대하며 개발부터 생산까지 전 주기를 아우르는 디지털 전환 체계 구축에 나선 것이다. 15일 업계에 따르면 삼성전자 DX(디바이스경험) 부문은 최근 서울 마포구 상암동 데이터센터에 HPC 서버 517대를 구축하고 내부 개발 인력을 대상으로 서비스를 시작했다. 디지털 트윈은 현실의 제품과 환경을 가상 공간에 구현한 뒤 다양한 상황을 시뮬레이션해 결과를 예측하는 기술이다. 제품 개발 과정에서 물리적 시험을 대체하거나 보완해 검증 효율성을 높일 수 있다. 삼성전자가 구축한 HPC 인프라는 고성능 중앙처리장치(CPU)를 기반으로 구성됐다. 이를 통해 연산 속도는 기존 대비 약 5.8배 향상되고 가상 검증 규모도 약 6배 확대될 것으로 예상된다. 회사는 스마트폰 낙하 시험과 TV 발열·충격 검증, 세탁기 내구성 검증, 로봇청소기 충돌 시험 등에 해당 인프라를 활용할 계획이다. 실제 TV 낙하 시험은 기존 15일에서 2일로, 세탁기 검증은 15일에서 5일 수준으로 단축될 것으로 기대된다. 스마트폰의 경우 기존 물리 시험으로 구현하기 어려웠던 다양한 각도의 낙하 시뮬레이션도 가능해졌다. 업계에서는 이번 투자가 제품 개발 기간 단축과 품질 경쟁력 강화에 기여할 것으로 보고 있다. 특히 디지털 트윈을 활용한 가상 검증 체계가 확대되면서 시제품 제작 비용 절감과 개발 효율성 향상 효과도 기대된다. 이번 HPC 구축은 삼성전자가 추진 중인 AI 자율공장 전략과도 맞닿아 있다. 앞서 삼성전자는 2030년까지 국내외 생산 거점을 AI 자율공장으로 전환하겠다는 계획을 발표한 바 있다. AI 자율공장은 생산과 품질, 물류 전 과정에 AI와 디지털 트윈 기술을 적용하는 차세대 제조 체계다. 업계에서는 제조 단계의 디지털 트윈이 AI 자율공장의 기반이라면 이번 HPC 인프라는 제품 개발 단계의 디지털 트윈을 담당하는 역할을 할 것으로 보고 있다. 개발 과정에서 축적된 데이터가 생산 현장으로 연결되면서 개발부터 양산까지 전 과정의 AI 기반 운영 체계가 구축될 수 있다는 분석이다. 삼성전자는 이번 인프라를 외부 클라우드가 아닌 자체 시스템으로 구축했다. 이를 통해 제품 설계 정보와 검증 데이터 등 핵심 기술 자산을 내부에서 관리하면서 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다.2026-06-15 10:34:16
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HBM 넘어 AI 팩토리로…SK하이닉스·엔비디아, 장기 기술동맹 확대 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아와 SK하이닉스가 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 기술 동맹을 강화한다. 양사는 차세대 AI 메모리를 공동 개발하는 것은 물론 반도체 설계·제조 공정에도 인공지능(AI)을 본격 적용하며 AI 시대 핵심 인프라 경쟁력 확보에 나선다. SK하이닉스는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리 공동 개발 및 반도체 기술 협력 확대에 합의했다고 8일 밝혔다. 이번 협력은 양사가 수년간 이어온 고대역폭메모리(HBM) 협력 관계를 넘어 차세대 AI 인프라 전반으로 협력 범위를 확대했다는 점에서 의미가 크다. 업계에서는 AI 모델 고도화와 데이터센터 투자 확대가 이어지는 상황에서 메모리와 AI 플랫폼 기업 간 전략적 협력이 더욱 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 첨단 메모리는 개발 기간이 길고 기술 난도가 높은 만큼 장기 협력을 통해 AI 인프라 확대 수요에 선제 대응한다는 전략이다. SK하이닉스는 이를 기반으로 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 로드맵에 맞춘 메모리 공급을 확대할 예정이다. 특히 엔비디아가 추진 중인 AI 인프라와 퍼스널 AI, 피지컬 AI 분야까지 협력 범위를 넓힌다. 양사는 △차세대 AI 슈퍼컴퓨터 '베라 루빈(Vera Rubin)' △중앙처리장치(CPU) '베라' △개인용 AI 컴퓨터 'RTX 스파크' △로봇용 컴퓨팅 플랫폼 '젯슨 토르(Jetson Thor)' 등에 적용될 메모리도 공동 개발할 계획이다. 반도체 설계와 제조 과정에서 AI 활용도도 확대한다. SK하이닉스는 현재 엔비디아의 CUDA-X 라이브러리와 PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 반도체 공정 특성 분석(TCAD)과 계산 리소그래피 등 시뮬레이션 작업 효율을 높이고 있다. 양사는 향후 협력 범위를 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션 전반으로 확대할 예정이다. 이를 통해 반도체 제조사와 AI 플랫폼 기업, EDA 소프트웨어 업체가 함께 참여하는 협력 체계를 구축해 반도체 개발 속도를 높인다는 구상이다. AI 기반 스마트 팹 구축도 협력 대상이다. SK하이닉스는 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)와 OpenUSD 기술을 활용해 실제 반도체 공장을 3차원 가상 공간에 구현하고 있다. 이를 통해 생산 공정을 시각화하고 제조 환경을 분석·최적화하고 있다는 설명이다. 또 GPU 가속 기반 최적화 엔진 'cuOpt'와 '메트로폴리스(Metropolis)' 플랫폼을 활용해 자율이동로봇(AMR)과 주요 설비 운영 효율도 높이고 있다. 업계에서는 이번 협력이 단순 메모리 공급 관계를 넘어 AI 인프라 구축과 반도체 제조 혁신을 공동 추진하는 수준으로 진화했다는 평가가 나온다. 특히 엔비디아가 AI 생태계 확장에 속도를 내는 가운데 SK하이닉스 역시 차세대 HBM과 AI 메모리 시장 주도권 확보에 유리한 위치를 선점할 수 있을 것으로 전망된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며 첨단 메모리는 그 성능을 좌우하는 핵심 요소"라며 "SK하이닉스와 함께 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 글로벌 AI 인프라 확장을 가속화하겠다"고 말했다. 최태원 SK그룹 회장은 "이번 파트너십은 양사가 수년간 이어온 협력 관계의 깊이를 보여주는 사례"라며 "차세대 메모리 공동 개발과 AI 기반 반도체 설계·제조 혁신을 통해 AI 인프라의 미래를 함께 만들어 나갈 것"이라고 밝혔다.2026-06-08 10:03:15
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젠슨 황 "한국에 4개 사업 선물"…서울 AI센터 설립도 시동 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 차세대 인공지능(AI) 사업을 본격적으로 가져오겠다고 밝혔다. 서울에 AI 연구센터를 세우는 방안도 구체화하면서 한국이 엔비디아의 AI 반도체·피지컬 AI 생태계에서 핵심 거점으로 부상할지 주목된다. 황 CEO는 5일 서울 마포구 홍대입구 인근 삼겹살집 ‘형님저요’ 앞에서 취재진과 만나 “한국에 큰 선물로 엔비디아의 4개 새로운 사업을 가져왔다”고 말했다. 그는 4개 사업으로 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’, 베라 중앙처리장치(CPU), AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’, 피지컬 AI용 엣지 슈퍼컴퓨터 ‘젯슨 토르’를 언급했다. 황 CEO는 “단일 제품에 집중했던 올해와 달리 내년에는 4개의 신제품이 쏟아져 매우 바빠질 것”이라며 “한국은 정말 바빠질 것”이라고 말했다. 이는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 확대가 한국 반도체와 제조·로봇 생태계에 직접적인 수요로 이어질 수 있다는 의미로 해석된다. 가장 큰 관심은 메모리 반도체다. 베라 루빈 등 엔비디아 차세대 AI 플랫폼에는 고대역폭메모리(HBM)가 핵심 부품으로 들어간다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4 공급망에서 엔비디아와의 협력 확대를 노리고 있다. 황 CEO가 한국 기업들의 사업이 “폭발적으로 잘되고 있다”고 평가한 것도 이 같은 공급망 협력 기대와 맞닿아 있다. AI 연구센터 설립도 속도를 내고 있다. 엔비디아는 최근 서울 근무 조건으로 AI 기술센터 소속 피지컬 AI 담당 솔루션 아키텍트 채용 공고를 냈다. 디지털 트윈과 로보틱스 분야 인력이 대상이다. 황 CEO도 “한국 내 AI 연구 엔지니어와 로봇공학 연구를 위한 뛰어난 연구센터를 구축하고 있다”며 “AI 연구원이나 엔지니어를 안다면 일하러 오라고 전해 달라”고 직접 러브콜을 보냈다. 센터 위치에 대해서는 “확실하진 않지만 서울인 것 같다”고 말했다. 최종 부지와 규모는 아직 확정되지 않았지만, 채용이 시작됐다는 점에서 한국 AI기술센터 설립은 실행 단계에 들어간 것으로 볼 수 있다. 이번 행보는 엔비디아와 한국의 협력이 단순 GPU 구매나 부품 공급을 넘어 R&D와 산업 적용으로 확장되고 있음을 보여준다. 지난해 한국 정부와 주요 기업은 엔비디아 GPU 26만장 이상을 확보해 공공 AI 인프라와 삼성·SK·현대차·네이버 등의 민간 AI 프로젝트에 활용하기로 했다. 여기에 AI 연구센터까지 더해지면 한국은 AI 인프라, HBM, 제조 AI, 로봇 실증을 연결하는 거점이 될 수 있다. 기대가 실제 성과로 이어지려면 구체적인 투자와 인재 확보, 산학연 협력 체계가 뒤따라야 한다. 엔비디아의 4개 신사업이 한국 기업의 매출과 기술 협력으로 이어질지, 서울 AI센터가 단순 지원 조직을 넘어 글로벌 R&D 거점으로 자리 잡을지가 앞으로의 핵심 변수다.2026-06-05 22:19:52
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젠슨 황 "베라 루빈 양산 돌입"…삼성·SK 메모리 들어간다 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아가 차세대 AI(인공지능) 가속기 플랫폼 '베라 루빈(Vera Rubin)' 양산에 돌입했다. 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리가 탑재된 것으로 알려지면서 국내 메모리 업계의 AI 반도체 공급망 내 역할도 한층 확대될 전망이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 1일 대만 타이베이 뮤직센터에서 열린 'GTC 타이베이 2026' 기조연설에서 "베라 루빈은 현재 완전히 생산 중(Fully in Production)"이라며 "삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론의 메모리가 적용됐다"고 밝혔다. 베라 루빈은 엔비디아의 차세대 AI 가속기 플랫폼으로 AI 학습과 추론 성능을 대폭 향상시키기 위해 새롭게 개발된 중앙처리장치(CPU) '베라'를 기반으로 한다. 황 CEO는 이날 베라 CPU가 AI 에이전트 성능을 획기적으로 끌어올릴 수 있다고 강조하며 다양한 제품군도 함께 공개했다. 엔비디아는 △CPU 8개를 탑재한 '베라 컴퓨트(Vera Compute)' △스토리지 및 데이터 처리에 특화된 '베라 블루필드(Vera BlueField)' 등을 선보이며 AI 인프라 포트폴리오 확대 전략을 제시했다. 업계에서는 베라 CPU에 삼성전자와 SK하이닉스의 고성능·저전력 메모리인 LPDDR5X가 적용된 것으로 보고 있다. 특히 엔비디아가 AI 가속기 시장을 넘어 AI 에이전트 전용 CPU 시장까지 본격 공략하면서 인텔과 AMD 중심의 서버용 CPU 시장에도 변화가 예상된다. 반도체 업계에서는 엔비디아 차세대 플랫폼 양산이 본격화되면서 삼성전자와 SK하이닉스의 AI 메모리 공급도 확대될 것으로 기대하고 있다. 특히 AI 서버 수요 증가에 따라 고대역폭메모리(HBM)에 이어 LPDDR5X 등 고성능 메모리 시장 성장세도 가속화될 것으로 전망된다.2026-06-01 14:42:41
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Arm, 직접 칩 생산 선언…르네 하스 Arm 대표 "세상을 바꿀 기회" [경제일보] Arm이 인공지능(AI) 데이터센터 시장을 겨냥한 자체 중앙처리장치(CPU)를 공개하며 반도체 사업 전략의 대대적인 전환에 나섰다. 설계 자산(IP) 중심 사업 모델에서 벗어나 양산형 실리콘 제품을 직접 공급하는 방식으로 확장하면서 AI 인프라 시장에서 영향력을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 24일(현지시간) Arm은 AI 데이터센터용 CPU인 'Arm AGI CPU'를 발표하고 창사 이래 처음으로 자체 설계한 양산형 실리콘 제품을 제공한다고 밝혔다. 이번 제품은 AI 에이전트 기반 워크로드 확대에 대응하기 위해 개발된 것으로 차세대 AI 인프라 구축을 위한 핵심 컴퓨팅 플랫폼으로 제시됐다. 이를 통해 Arm은 기존 IP 라이선스뿐 아니라 컴퓨팅 서브시스템(CSS), 그리고 완성형 실리콘 제품까지 제공하며 고객 선택지를 확대한다는 구상이다. 그동안 Arm은 반도체 설계 자산을 제공하고 로열티를 받는 사업 모델을 유지해 왔다. 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업들이 Arm 설계를 기반으로 자체 칩을 개발하는 방식이었다. 다만 AI 확산으로 데이터센터 인프라 경쟁이 격화되면서 Arm이 직접 실리콘 제품을 공급하는 방향으로 전략을 전환한 것으로 분석된다. 르네 하스 Arm 대표는 "AI 가속기가 CPU를 대체하는 것이 아니라 오히려 CPU는 더 필수적인 파트너가 됐다"며 "AI 데이터센터 시장은 현재 약 30억 달러 규모지만 향후 1000억 달러 시장으로 확대될 것으로 본다"고 설명했다. 특히 AI 기술이 학습 중심에서 추론 및 실행 중심의 '에이전틱 AI'로 발전하면서 CPU 역할이 다시 중요해지고 있다. AI 에이전트는 모델 학습뿐 아니라 추론, 계획, 실행까지 지속적으로 수행하며 시스템 간 데이터를 조율해야 하기 때문에 대규모 CPU 자원이 필요하다. 이에 따라 데이터센터 내 CPU 수요 역시 크게 증가할 것으로 예상된다. Arm은 에이전틱 AI 환경에서 데이터센터의 CPU 요구량이 기존 대비 4배 이상 증가할 것으로 전망했다. 또한 AI 모델 간 상호작용과 실시간 의사결정이 늘어나면서 가속기를 조율하고 데이터 이동을 관리하는 CPU 역할이 핵심 인프라로 부상하고 있는 것으로 분석했다. 르네 하스 대표는 "AI는 빠르게 진화하고 있으며 앞으로 훨씬 더 빠른 속도로 성장할 것이고, AI 시스템이 복잡해질수록 CPU의 역할은 더욱 중요해질 것"이라며 "AI는 사용자부터 애플리케이션, 인프라까지 전체 기술 스택을 재정의하고 있으며 세계는 기존 데이터센터에서 AI 중심 데이터센터로 빠르게 전환되고 있다"고 강조했다. Arm AGI CPU는 이러한 AI 인프라 변화에 맞춰 설계됐다. 해당 CPU는 최대 136개의 Arm Neoverse V3 코어를 탑재하고 코어당 6GB/s 메모리 대역폭과 100ns 미만 지연 시간을 지원한다. Arm은 이번 신제품이 300W 전력 범위에서 동작하며 지속적인 고부하 환경에서도 안정적인 성능을 제공한다고 설명했다. 확장성 측면에서도 대규모 데이터센터 환경을 고려해 설계됐다. 공랭식 서버 기준 랙당 최대 8160개 코어를 지원하며 수랭식 환경에서는 4만5000개 이상의 코어 구성이 가능하고 이를 통해 기존 x86 CPU 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있는 것으로 알려졌다. 또한 Arm은 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 강조했다. 1GW 규모 AI 데이터센터 기준 최대 100억 달러 수준의 설비 투자 비용 절감이 가능하다는 분석도 제시했다. 이는 전력 효율성과 고밀도 설계를 통한 인프라 비용 절감 효과를 반영한 것이다. 초기 파트너로는 메타가 참여했다. 메타는 Arm AGI CPU 공동 개발 파트너로 참여했으며 자체 AI 가속기인 MTIA와 결합해 AI 인프라 효율을 높일 계획이다. Arm은 향후 여러 세대에 걸쳐 메타와 협력을 이어갈 방침이다. 또한 OpenAI, 클라우드플레어, SAP, SK텔레콤 등 주요 기업들도 초기 파트너로 참여했다. 해당 기업들은 가속기 관리, API 처리, AI 애플리케이션 호스팅 등 다양한 AI 워크로드에 Arm AGI CPU를 활용할 예정으로 알려졌다. 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자는 "SK텔레콤은 Arm AGI CPU와 리벨리온 AI 가속기 칩을 포함한 대규모 풀스택 AI 추론 데이터센터 인프라로 사업을 확장하고 있다"며 "자사의 소버린 AI 'A.X' 파운데이션 모델과 추론 최적화 AI 서버를 결합함으로써 이를 글로벌 시장에 제공하기 위한 준비를 완료함과 동시에 AI 데이터센터(AIDC) 경쟁력을 한층 강화하고 있다"고 평가했다. 하드웨어 제조 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 레노버, 슈퍼마이크로, 콴타 컴퓨터, 애즈락랙 등이 시스템 구축 파트너로 참여하고 있으며 상용 시스템은 올해 하반기부터 본격 확대될 예정이다. AWS, 구글, 마이크로소프트, 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등 50개 이상의 기업이 Arm 컴퓨팅 플랫폼 확장을 지원하는 것으로 알려졌다. 그동안 데이터센터 CPU 시장은 인텔과 AMD가 주도해 왔다. Arm 기반 아키텍처가 전력 효율성을 앞세워 클라우드 시장에서 점유율을 확대하고 있는 상황에서 Arm이 직접 CPU 공급에 나서면서 기존 경쟁 구도가 변화할 가능성이 높을 것으로 분석된다. 최근 엔비디아 역시 자체 CPU '베라'를 공개하며 CPU 시장 진입을 선언하는 등 AI 인프라 경쟁이 확대되고 있다. AI 인프라 시장이 빠르게 성장하면서 칩 설계 기업들이 직접 하드웨어 시장으로 진출하는 흐름이 본격화될 전망이다. Arm은 이번 Arm AGI CPU를 시작으로 데이터센터용 실리콘 제품군을 확대할 계획이다. 향후 제품들은 성능, 확장성, 전력 효율성을 중심으로 발전하며 AI 네이티브 데이터센터 아키텍처 구축을 목표로 구성될 예정이다. AI 인프라 경쟁이 본격화되는 가운데 Arm이 설계 기업에서 플랫폼 사업자로 변신을 시도하면서 글로벌 반도체 생태계에도 변화가 가속화될 전망이다.2026-03-25 10:55:20
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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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'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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