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칩 공급 넘어 AI 생태계로…SK하이닉스, '반도체+투자' 투트랙 전략 본격화 [경제일보] SK그룹이 반도체 생산능력 확대와 AI 투자 플랫폼 구축을 양축으로 AI 사업 영역 확장에 속도를 내고 있다. SK하이닉스가 미국 나스닥 상장을 통해 확보한 대규모 자금을 메모리 생산시설 확충에 투입하는 한편 그룹 차원에서는 AI 데이터센터와 관련 기술, 스타트업 투자까지 검토하며 AI 밸류체인 전반으로 보폭을 넓히는 모습이다. 13일 업계에 따르면 최태원 SK그룹 회장은 지난 10일(현지시간) 미국 뉴욕에서 열린 SK하이닉스 미국 주식예탁증서(ADR) 나스닥 상장 기념행사 이후 가진 기자간담회에서 "AI 투자회사가 좋은 수단이 될 수 있다"며 "우리가 원하는 기술을 확보할 수 있도록 옵션에 대한 투자를 계속해야 한다"고 밝혔다. 이어 "미국 기반 연구개발(R&D)에 대한 투자도 늘릴 생각"이라며 AI 데이터센터와 관련 기술, 스타트업, 합작투자(JV) 등 다양한 형태의 AI 투자 가능성을 시사했다. 이번 발언은 SK하이닉스의 메모리 생산 확대 전략과 별개로 그룹 차원의 AI 투자 전략을 구체화했다는 점에서 주목된다. 앞서 SK하이닉스는 ADR 상장을 통해 약 265억 달러(약 40조원)를 조달했다. 회사는 확보한 자금을 국내 반도체 생산시설과 첨단 패키징 공장, 장비 투자 등에 활용할 계획이다. 최 회장 역시 같은 자리에서 "고객사를 만날 때마다 칩을 얼마나 더 생산할 수 있느냐가 기본 질문"이라며 "공급을 빨리 늘리지 않으면 시장이 위축될 수 있다"고 말하며 메모리 생산능력 확대 필요성을 강조했다. 다만 최 회장은 생산시설 투자와 AI 투자를 별개의 축으로 설명했다. 이는 AI 반도체 수요 증가에 대응하기 위해 생산능력을 확대하는 동시에 미래 AI 시장에서 새로운 성장동력을 확보하기 위한 전략으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 고성능 반도체뿐 아니라 데이터센터, AI 모델, 전력 인프라, 소프트웨어 등으로 빠르게 확장되면서 반도체 기업 역시 공급망 전반으로 사업 영역을 넓히는 움직임이 나타나고 있다고 보고 있다. 실제로 최근 글로벌 메모리 기업들은 생산시설 증설과 함께 AI 관련 투자 확대에 나서고 있다. 미국 마이크론은 미국 내 대규모 메모리 생산시설 투자 계획을 확대했고 엔비디아 역시 AI 인프라 기업과 데이터센터 생태계 구축에 적극적으로 투자하고 있다. 시장에서는 SK 역시 메모리 제조 경쟁력을 유지하는 동시에 AI 기술과 데이터센터 등 연관 분야에 대한 전략적 투자를 통해 중장기 성장 기반을 강화하려는 것으로 보고 있다. SK하이닉스 관계자는 "생산시설 투자는 급증하는 AI 메모리 수요에 대응하기 위한 것이며 그룹 차원의 AI 분야 투자는 AI 데이터센터(AIDC)와 피지컬 AI 등 미래 AI 비즈니스를 주도하기 위한 것"이라고 설명했다. AI 데이터센터와 피지컬 AI 등 AI 생태계가 확대될수록 초고용량 메모리 수요도 함께 늘어날 것으로 예상되는 만큼 그룹 차원의 AI 투자 확대가 향후 SK하이닉스의 AI 메모리 사업과의 연계성을 더욱 높일 것으로 전망된다.2026-07-13 18:04:10
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유럽 직판·미국 확대…삼성바이오에피스, 수익구조 바뀐다 [경제일보] 바이오시밀러 시장이 구조적으로 확대되는 가운데 삼성바이오에피스가 제품 포트폴리오 확장과 판매 채널 다변화를 통해 수익성 개선에 속도를 내고 있다. 기존 바이오시밀러 사업의 안정적인 현금창출력 위에 직판 확대와 신약 파이프라인을 더해 성장 구조를 고도화하는 전략이다. 21일 업계에 따르면 삼성바이오에피스는 2030년까지 10종 이상의 신규 바이오시밀러 개발을 목표로 하고 있다. 이는 기존 제품의 약가 인하로 인한 수익성 둔화를 신규 제품 출시로 상쇄하는 ‘포트폴리오 회전 전략’으로 해석된다. 실제 글로벌 바이오시밀러 시장은 경쟁 심화로 가격 하락 압력이 지속되고 있지만 지속적으로 확대하는 기업은 외형과 수익성을 동시에 방어할 수 있는 구조를 갖추게 된다. 현재까지 회사는 글로벌 파트너사를 통한 ‘자산경량형(Asset-light)’ 모델을 기반으로 안정적인 실적을 이어왔다. 다만 최근에는 수익성 제고를 위해 직접 판매 비중을 점진적으로 확대하고 있다. 대표적으로 SB12(솔리리스 바이오시밀러), SB16(프롤리아 바이오시밀러) 등 일부 제품은 유럽 주요 국가에서 직판 체제로 전환되며 마진 개선 효과가 기대된다. 지역별 매출 구조 역시 변화하고 있다. 기존 유럽 중심에서 미국 시장 비중이 확대되며 특정 지역 의존도가 완화되는 흐름이다. 이는 환율 및 정책 리스크를 분산시키는 동시에 글로벌 사업 안정성을 높이는 요인으로 평가된다. 홍가혜 대신증권 연구원은 이 같은 전략을 바탕으로 삼성바이오에피스의 2026년 매출 1조8000억원대, 영업이익 4000억원대 중반을 기록할 것으로 전망했다. 영업이익률(OPM) 역시 20% 중반 수준으로 개선될 것으로 예상되며 직판 확대 효과가 본격 반영될 경우 추가적인 수익성 개선 여지도 있다고 분석했다. 최근 성과도 이어지고 있다. 주요 바이오시밀러 제품들이 유럽과 미국에서 처방 점유율을 확대하고 있으며 일부 제품은 시장 내 입지를 빠르게 높이고 있는 것으로 알려졌다. 특히 글로벌 주요 학회와 데이터 발표를 통해 제품 경쟁력을 지속적으로 입증하면서 파트너십 기반 판매에서 독자 브랜드 경쟁력으로의 전환 가능성도 점쳐진다. 중장기적으로는 ‘키트루다 바이오시밀러(SB27)’가 핵심 변수로 꼽힌다. 해당 제품은 현재 임상 3상이 진행 중이며 상업화에 성공할 경우 회사의 밸류에이션을 재평가하는 주요 계기가 될 전망이다. 오리지널 의약품의 글로벌 매출 규모가 큰 만큼 시장 진입 시 파급력도 상당할 것으로 예상된다. 여기에 항체약물접합체(ADC) 등 신약 파이프라인도 가시화되고 있다. SB38을 비롯한 후보물질이 초기 임상 단계에 진입하면서 단순 바이오시밀러 기업을 넘어 신약 개발 기업으로의 전환 가능성도 제기된다. 홍 연구원은 “삼성바이오에피스는 바이오시밀러를 통한 안정적 수익 기반 위에 직판 확대와 신약 개발이라는 두 축을 동시에 추진하는 ‘투트랙 전략’을 강화하고 있다”며 “이러한 구조가 하방을 지지하면서도 추가 성장 여력을 확보하는 균형 잡힌 모델”이라고 평가했다.2026-05-21 09:27:56
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구글 클라우드, 제미나이 에이전트 플랫폼·8세대 TPU 공개 [경제일보] 구글 클라우드가 인공지능(AI) 에이전트와 맞춤형 반도체 시장을 동시에 겨냥한 ‘투트랙 전략’을 본격화했다. 구글은 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 연례 기술 콘퍼런스 ‘구글 클라우드 넥스트 2026’에서 기업용 AI 에이전트 도구인 ‘제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼’을 공개했다. 동시에 훈련과 추론에 각각 특화된 8세대 TPU(텐서 처리장치) ‘8t’와 ‘8i’를 선보이며 AI 인프라 주도권 확보에 나섰다. 현재 기업용 AI 시장에서 가장 확실한 수익 모델은 개발자 중심의 코딩 도구 분야다. 오픈AI의 코덱스(Codex)와 앤트로픽의 클로드 코드(Claude Code)가 경쟁하는 가운데 구글은 상대적으로 존재감이 약했다. 이를 만회하기 위해 구글이 내놓은 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼은 코딩 지식이 없는 일반 직원도 AI 에이전트를 직접 만들 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 개발자 중심 시장을 건너뛰고 기업 실무 전반으로 확산되는 ‘에이전트 생태계’의 주도권을 선점하겠다는 전략으로 풀이된다. 특히 구글은 자사 모델뿐 아니라 앤트로픽의 클로드 모델까지 선택해 사용할 수 있도록 개방형 구조를 채택했다. 토머스 쿠리안 최고경영자(CEO)는 “단편적 서비스가 아니라 혁신을 위한 포괄적 기반을 제공하는 것”이라고 강조했다. 하드웨어 전략도 대대적으로 재편했다. 구글은 8세대 TPU를 훈련용 ‘8t’와 추론용 ‘8i’로 완전히 분리했다. 대규모 모델 학습에는 연산 성능이 높은 8t를, 실시간 서비스 환경에는 지연을 최소화한 8i를 투입하는 구조다. 8t는 인프라 관리 플랫폼 ‘패스웨이’를 통해 단일 클러스터에서 최대 100만 개 칩을 연결할 수 있는 확장성을 갖췄다. 8i는 칩 내부에 384MB 규모의 정적 램(SRAM)을 탑재해 데이터 처리 속도를 크게 끌어올렸다. 또한 구글은 인텔 CPU 대신 자체 설계한 ‘액시온’ 프로세서를 도입해 전력 효율도 개선했다. 이 같은 전략은 엔비디아의 최근 행보와도 유사하다. 엔비디아는 GPU 중심 구조를 유지하면서 추론 특화 칩을 추가하는 방향으로 사업을 확장하고 있다. 업계에서는 양사가 AI 반도체 시장에서 정면 충돌하는 구도가 형성됐다는 분석이 나온다. 특히 추론 전용 가속기는 AI 에이전트 확산과 함께 수요가 급증하는 분야다. 수백만 개 에이전트가 동시에 작동하는 환경에서는 학습보다 실시간 추론 성능이 핵심이 되기 때문이다. 아민 바닷 구글 수석부사장은 “AI 에이전트 시대에는 훈련과 서비스에 각각 최적화된 칩이 필요하다”고 설명했다. 업계는 이번 발표를 계기로 구글이 반도체부터 데이터센터, AI 모델, 개발 도구까지 아우르는 ‘AI 수직계열화’를 완성 단계에 올렸다고 평가한다. 구글은 2015년부터 자체 칩을 설계·운용해온 경험을 강점으로 내세우고 있다. 여기에 자체 모델 ‘제미나이’도 챗GPT, 클로드와 함께 글로벌 AI 시장 ‘3강 체제’를 형성하며 경쟁력을 입증하고 있다. 구글은 이러한 기술 통합 역량을 바탕으로 차세대 격전지인 ‘에이전트 경제’ 공략에 속도를 낼 전망이다. 스스로 업무를 계획하고 실행하는 AI 에이전트가 기업 생산성의 핵심 지표로 자리 잡을 것이라는 판단에서다. 쿠리안 CEO는 “에이전트형 기업으로의 전환은 필연적”이라며 “구글은 이미 기술적 준비를 마쳤다”고 강조했다.2026-04-23 09:15:39
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