2026.10.16 금요일
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코스피, 강보합 출발 후 약세 전환…6800선 내주며 장 초반 혼조세 [경제일보] 8일 코스피가 6800선에서 강보합 출발했다. 장 초반 상승분을 반납한 뒤 약세로 돌아서는 등 혼조세를 보이고 있다. 이날 코스피는 전장 대비 4.78포인트(p)(0.07%) 상승한 6808.68로 출발했다. 현재 국내 증시는 외국인과 기관의 매도세가 이어지는 가운데 약세를 보이고 있다. 이날 오전 9시 18분 기준 지수는 18.21p 내린 6785.69에 거래됐다. 최근 국내 증시는 반도체 대형주를 중심으로 차익실현 매물이 나오고 외국인 매도세가 확대되면서 변동성이 커지고 있다. 전날에도 외국인과 기관이 동반 순매도에 나선 가운데 삼성전자와 SK하이닉스 등 주요 반도체주가 약세를 보였다. 미국 장기금리도 국내 증시의 부담 요인 중 하나다. 지난 7일(현지시간) 미국 10년물 국채금리는 장중 5.36%를 넘어선 뒤 국채 입찰 결과가 나온 이후 상승폭을 일부 줄였다. 높은 금리는 성장주와 반도체 등 기술주 밸류에이션에 부담을 줄 수 있어 관련 업종의 투자심리에 영향을 미친다. 이날 장 시작 전 발표된 삼성전자 3분기 잠정실적도 주목된다. 삼성전자는 연결 기준 3분기 매출 195조원, 영업이익 107조4000억원을 기록했다고 밝혔다. 영업이익은 시장 전망치를 1.6% 웃돌았으며 국내 기업 가운데 분기 영업이익이 100조원을 넘어선 것은 처음이다. 실적 개선은 메모리 반도체 업황 호조가 이끈 것으로 분석된다. 다만 이날 부문별 세부 실적은 공개되지 않았으며 파운드리와 시스템LSI 등 비메모리 부문은 적자가 이어졌을 가능성이 제기된다. 이날 반도체 상장지수펀드(ETF) 리밸런싱과 옵션 만기도 예정돼 있어 장중 수급 변동성이 커질 수 있다. 삼성전자 실적 자체뿐 아니라 외국인 매매 방향과 반도체 대형주의 주가 반응이 장중 지수 흐름을 가를 변수로 꼽힌다. 8일 코스닥은 전장보다 0.24p(0.03%) 하락한 898.19로 출발했다.2026-10-08 09:31:35
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삼성전자, 3분기 첫 '영업익 100조' 돌파…반도체 초호황에 사상 최대 [경제일보] 삼성전자가 인공지능(AI)발 메모리 초호황에 힘입어 역대 최대 분기 실적을 기록했다. 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 고부가 제품 판매 확대와 범용 메모리 가격 상승이 맞물리면서 영업이익은 처음으로 100조원을 넘어섰다. 지난해 4분기부터 이어진 최대 실적 행진도 네 분기째 계속됐다. 8일 삼성전자에 따르면 올해 3분기 연결 기준 잠정 영업이익은 107조4000억원으로 전년 동기 대비 782.5% 증가했다. 같은 기간 매출은 126.6% 늘어난 195조원으로 집계됐다. 올해 1~3분기 누적 영업이익은 254조1000억원으로 집계됐다. 4분기에도 메모리 가격 강세가 이어질 경우 연간 영업이익 350조원 달성 가능성도 커진다. 이번 실적을 이끈 것은 반도체다. 삼성전자가 잠정실적에서 사업부별 성적을 공개하지 않았지만 업계에서는 반도체를 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문이 전사 이익 대부분을 책임진 것으로 보고 있다. 특히 메모리 사업에서 큰 폭의 이익 증가가 나타난 것으로 추정된다. 글로벌 빅테크의 AI 인프라 투자가 확대되면서 HBM뿐 아니라 D램과 낸드 수요까지 빠르게 늘어난 영향이다. 범용 인공지능(AGI) 개발 경쟁에 따라 데이터센터와 AI 서버 투자가 이어지는 가운데 메모리 가격 상승까지 더해지면서 수익성이 크게 개선된 것으로 분석된다. 업계에서는 DS 부문의 영업이익이 삼성전자 전체 영업이익과 비슷하거나 이를 소폭 웃돌았을 것으로 보고 있다. 메모리에서 거둔 대규모 이익이 다른 사업부에서 발생한 손실을 상쇄한 것으로 추정된다. 메모리 가격은 4분기에도 상승세를 이어갈 것으로 예상된다. 시장조사업체 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격이 전 분기보다 10~15%, 낸드 가격은 15~20% 오를 것으로 내다봤다. AI용 제품을 중심으로 수요가 이어지면서 범용 메모리 가격에도 상승 압력이 지속되고 있다는 분석이다. 차세대 HBM도 내년 실적 확대를 뒷받침할 것으로 예상된다. 삼성전자가 세계 최초로 양산을 시작한 HBM4는 내년부터 공급이 본격적으로 늘어날 전망이다. 반면 반도체 내에서도 메모리와 비메모리의 실적 차이는 이어진 것으로 추정된다. 시스템LSI와 파운드리 등 비메모리 사업은 3분기 1조원 안팎의 적자를 기록했을 것이란 관측이 나온다. 가동률은 개선되고 있지만 미국 텍사스주 테일러 공장 가동에 따른 비용이 수익성에 부담을 준 것으로 분석된다. 완제품을 담당하는 디바이스경험(DX) 부문도 부품 가격 상승에 따른 원가 부담으로 전 분기에 이어 적자를 기록했을 가능성이 제기된다. 증권가에서는 모바일경험(MX)·네트워크 사업부가 1조5000억원 안팎의 영업손실을 낸 것으로 추산한다. 영상디스플레이(VD)·생활가전(DA) 사업부 역시 5000억원 수준의 적자를 기록했을 것으로 보고 있다. 삼성디스플레이와 하만은 흑자를 유지한 것으로 추정된다. 삼성디스플레이는 약 1조원, 하만은 2000억~4000억원 수준의 영업이익을 거둔 것으로 예상된다.2026-10-08 08:32:41
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리사 수 AMD 회장, 삼성·SK 반도체 수장 만난다…AI 협력 확대 [경제일보] 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)가 삼성전자와 SK하이닉스 수장을 잇달아 만나 인공지능(AI) 반도체 협력 확대에 나선다. 고대역폭메모리(HBM)를 중심으로 국내 반도체 기업과의 협력 범위를 넓힐지 관심이 모인다. 7일 업계에 따르면 수 회장은 이날 오후 서울 강남구 삼성전자 서초사옥에서 전영현 삼성전자 대표이사 겸 디바이스솔루션(DS)부문장 부회장을 비롯한 주요 경영진과 회동한다. 앞서 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장과도 회동한 것으로 알려졌다. 삼성전자와는 이미 HBM을 중심으로 협력 관계를 구축하고 있다. 삼성전자는 AMD의 최신 AI 가속기에 HBM3E(5세대)와 HBM4(6세대)를 공급하고 있으며 AMD는 차세대 AI 가속기 ‘인스팅트 MI455X’에 탑재할 HBM4의 우선 공급업체로 삼성전자를 지정했다. 약 7개월 만에 다시 성사되는 삼성전자와의 회동에서는 기존 HBM 공급을 비롯한 AI 반도체 협력 확대 방안이 논의될 전망이다. AMD가 AI 가속기 물량 확대 필요성을 여러 차례 언급한 만큼 삼성전자의 최선단 공정을 활용한 파운드리(반도체 위탁생산) 협력 가능성도 제기된다. 삼성전자 파운드리가 AMD를 고객사로 확보할 경우 대형 고객 기반을 넓히고 실적 개선에도 힘을 받을 수 있다. 수 회장은 지난 3월 첫 방한 당시에도 삼성전자 경영진과 협력 방안을 논의했다. 전 부회장과 한진만 삼성전자 파운드리사업부장 사장 등과 평택캠퍼스 생산라인을 둘러본 뒤 서울 한남동 승지원에서 이재용 삼성전자 회장과 만찬을 가졌다. SK하이닉스와는 새로운 협력 가능성이 거론된다. 수 회장과 곽 사장이 한국에서 만난 것은 이번이 처음인 것으로 전해졌다. AI 가속기 수요가 증가하는 가운데 HBM4를 포함한 고성능 메모리 분야에서 양사가 협력 관계를 구축할지 주목된다.2026-10-07 17:12:36
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기업마다 늘어나는 AI 에이전트…데이터이쿠, 통합 관리 솔루션 출시 [경제일보] 기업들이 업무 자동화를 위해 인공지능(AI) 에이전트를 빠르게 도입하면서 사내에서 어떤 에이전트가 운영되고 있는지 파악하고 관리하는 일이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특히 부서별로 서로 다른 AI·클라우드 플랫폼에서 에이전트를 구축하면서 기존 플랫폼별 관리도구만으로는 기업 전체의 AI 에이전트를 한눈에 파악하기 어려워지고 있다. 28일 AI 플랫폼 기업 데이터이쿠는 기업에서 운영 중인 AI 에이전트를 추적하고 관리할 수 있는 '에이전트 매니지먼트'를 내달 출시한다고 밝혔다. AI 시스템 전반의 관리 체계가 아직 충분히 갖춰지지 않았다는 조사 결과도 있다. IBM의 'AI 인 모션' 연구에 따르면 현재 운영 중인 AI 시스템을 빠짐없이 파악하고 최신 상태로 관리하는 조직은 전체의 20% 미만으로 나타났다. AI 활용이 확대되는 상황에서 기업이 보유한 AI 시스템의 전체 현황부터 제대로 파악하기 어려운 셈이다. AI 에이전트는 기존 소프트웨어보다 관리가 복잡해질 가능성이 있다. 일반적인 소프트웨어는 도입 단계부터 담당자와 비용, 계약 갱신 시점, 사용 현황 등을 관리하는 체계가 마련되는 경우가 많다. 반면 AI 에이전트는 각 부서가 업무 목적에 맞춰 직접 구축할 수 있어 중앙 조직이 전체 현황을 파악하기 어려울 수 있다. 문제는 에이전트의 숫자만이 아니다. 어떤 업무에 활용되는지, 누가 관리하는지, 어떤 모델과 데이터를 사용하는지, 외부 시스템에 어떤 권한으로 접근하는지까지 함께 살펴야 한다. 특히 기업이 여러 AI·클라우드 플랫폼을 동시에 사용하면 플랫폼별 관리도구만으로는 전체 에이전트를 관리하기 어렵다. 데이터이쿠는 이 같은 멀티플랫폼 환경을 겨냥해 에이전트 매니지먼트를 내놨다. 데이터이쿠 자체 플랫폼뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS) 베드록, 데이터브릭스 에이전트, 구글 버텍스, 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오 및 애저 파운드리, 세일즈포스 에이전트포스, 스노우플레이크 코텍스 등을 연결한다. 커스텀 환경에서는 오픈텔레메트리(오픈소스 옵저버빌리티 프레임워크)도 지원한다. 각 플랫폼에 흩어진 에이전트를 하나의 목록으로 모은 뒤 개별 에이전트의 구조와 작동 방식까지 들여다보는 방식이다. 에이전트가 어떤 모델을 사용하고 어떤 도구를 호출하는지도 확인할 수 있다. 특정 플랫폼의 관리 범위를 넘어 기업 전체의 AI 에이전트를 살펴보는 상위 관리 계층을 지향하는 이유로 풀이된다. 관리 대상은 성능에만 머물지 않는다. AI 에이전트가 실제 업무를 수행하면서 고객 정보나 민감한 데이터를 다루고 외부 시스템과 연결되는 사례가 늘어날수록 보안과 규제 대응도 함께 고려해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 데이터이쿠는 고객 서비스를 제공하거나 민감한 데이터를 처리하고 실시간 거래를 수행하는 등 위험도가 높은 에이전트에 대해서는 인증 상태와 식별된 위험 요소, 정기 테스트 결과를 지속적으로 기록할 수 있도록 구현했다. 특정 에이전트가 어떤 위험을 안고 있는지와 그동안 어떤 검증을 거쳤는지를 추적하는 데 초점을 맞췄다. 감사나 규제 대응 과정에서 필요한 자료를 확보하는 것도 가능하다. 관리자와 감사 담당자, 규제기관이 특정 에이전트의 운영 현황이나 위험 관리 내역을 요구할 경우 관련 기록을 확인할 수 있다. AI 에이전트가 늘어날수록 '누가 만들었는가'만큼 '현재 어떻게 관리되고 있는가'가 중요해지는 배경이다. 비용과 성과를 따져보는 기능도 포함됐다. 기업은 개별 에이전트에 투입된 비용과 실제 비즈니스 성과를 함께 살펴볼 수 있다. 활용되지 않는 에이전트가 무엇인지, 모니터링에서 빠진 에이전트는 없는지, 위험이 특정 영역에 집중돼 있는지도 파악할 수 있다. 관리 방식도 기존 대시보드 중심에서 벗어났다. 관리자가 일상적인 언어로 질문하면 기업 전체에 구축된 에이전트 현황을 바탕으로 필요한 정보를 조회할 수 있다. 여러 플랫폼에 접속해 각각의 정보를 대조해야 했던 과정을 줄이는 방식이다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 공동 창업자 겸 CEO는 "은행에 현재 운영 중인 서버가 몇 대인지 물으면 소수점 단위까지 정확히 답할 수 있지만, 운영 중인 AI 에이전트가 몇 개인지 물으면 추측으로 답하거나 정확히 파악하지 못하는 경우가 많다"며 "기업들이 처음부터 이렇게 복잡한 상황을 의도한 것은 아니지만 각 팀이 빠르게 에이전트를 구축하면서 전체 현황을 파악하기 어려워지고 있어, 에이전트 매니지먼트는 기업 내에서 실제로 운영되고 있는 에이전트의 현황을 파악하고 각 에이전트가 창출하는 비즈니스 가치를 확인할 수 있도록 한다"고 말했다.2026-09-28 17:00:23
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![[데스크칼럼] 산업스파이는 간첩인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/14/20260914082424447492.jpg)
산업스파이는 간첩인가 [경제일보] 삼성전자가 1조6000억원을 들여 개발한 18나노 D램 국가핵심기술을 중국 창신메모리테크놀로지(CXMT)에 빼돌린 전직 부장은 지난 4월 파기환송심에서 징역 6년4개월을 선고받았다. 회사의 핵심 기술을 외국으로 넘겼으니 산업스파이다. 그런데 반도체 기술이 아니라 군사기밀을 외국에 넘겼다면 사람들은 그를 간첩이라고 불렀을 것이다. 반도체 한 세대의 기술격차가 국가 산업의 흥망을 좌우하는 시대에도 이 둘을 전혀 다른 범죄로만 봐야 하는지는 따져볼 문제다. 형법은 지난 13일부터 달라졌다. 제98조의2 ‘외국 등을 위한 간첩죄’가 시행됐다. 과거처럼 적국만을 전제로 하지 않는다. 외국 또는 이에 준하는 단체의 지령이나 사주, 의사 연락을 받아 국가기밀을 탐지하거나 수집·누설·전달한 사람도 간첩죄로 처벌할 수 있게 됐다. 적국이 아니면 간첩죄 적용이 쉽지 않았던 형법의 오래된 빈틈 하나가 메워졌다. 산업스파이까지 곧바로 간첩이 된 것은 아니다. 새 형법은 대상을 ‘국가기밀’로 정했다. 대법원은 국가기밀을 군사 분야에만 한정하지 않고 정치·경제·사회 등 여러 분야에서 인정해 왔다. 공개되지 않았고 외부로 빠져나갈 경우 국가안전에 위험을 줄 우려가 있는 정보라면 국가기밀이 될 수 있다는 취지다. 그러나 산업기술보호법상 국가핵심기술이라는 이유만으로 형법상 국가기밀이 되는 것은 아니다. 여기서 법 사이의 틈이 생긴다. 산업기술보호법은 국가핵심기술을 해외로 유출될 경우 국가의 안전보장과 국민경제 발전에 중대한 악영향을 줄 우려가 있는 기술이라고 규정한다. 국가가 반도체와 배터리, 디스플레이 기술을 기업 재산만의 문제로 보고 있지 않다는 뜻이다. 그 기술이 외국으로 넘어가면 국가안보에 영향을 준다고 해놓고 정작 외국 국가권력이 조직적으로 빼내더라도 간첩죄 적용에는 별도의 벽이 남아 있다. 실제 유출 규모도 작지 않다. 지난해 경찰이 적발한 기술유출 사건은 179건, 검거자는 378명이다. 해외유출은 33건이었다. 중국으로 향한 사건이 18건으로 절반을 넘었고 반도체·디스플레이·이차전지 등 한국의 주력 산업에 범행이 몰렸다. 국정원이 2019년부터 2023년까지 적발한 해외 기술유출도 96건에 달한다. 기업들이 추산한 피해 예방액은 23조원이다. 반도체가 38건으로 가장 많았다. 국회에서도 이 문제가 수면 위로 올라왔다. 삼성전자 사장 출신인 고동진 의원은 지난달 외국 간첩죄의 상대방에 ‘외국 기업’을 넣고 대상에 ‘국가핵심기술’을 추가하는 형법 개정안을 냈다. 외국 등을 위한 간첩죄의 최저형도 징역 3년에서 10년으로 높이자는 내용이다. 현행법으로는 국가핵심기술을 빼돌리는 산업스파이를 경제간첩으로 처벌하기 어렵다는 것이 법안의 출발점이다. 그러나 외국 기업을 일률적으로 간첩죄의 상대방에 넣는 것은 따져봐야 한다. 국내 배터리업체 연구원이 두 배의 연봉을 받고 미국이나 독일 경쟁기업으로 옮기면서 기술자료를 빼돌렸다면 중대한 범죄다. 그래도 곧바로 미국 간첩이나 독일 간첩으로 부르는 것은 다른 문제다. 외국 기업이 등장했다는 이유만으로 산업기술 유출과 국가안보범죄 사이의 선을 지워서는 안 된다. 미국은 일반적인 영업비밀 절도와 경제간첩을 법률상 구분한다. 외국 정부나 외국 정부기관 또는 그 대리인에게 이익을 주기 위해 영업비밀을 빼돌렸을 때 경제간첩죄를 적용한다. 중국 회사로 기술이 넘어갔다는 사실만 보는 것이 아니다. 그 뒤에 외국 국가권력이 있는지를 본다. 기업 간 기술절도와 국가가 개입한 기술탈취를 같은 죄로 취급하지 않는 것이다. 세계 최대 반도체 파운드리 기업 TSMC를 둔 대만은 한발 더 나갔다. 2022년 국가안전법을 고쳐 국가핵심관건기술의 영업비밀을 외국이나 중국·홍콩·마카오 또는 이들이 실질적으로 지배하는 조직을 위해 빼돌리는 행위를 경제간첩죄로 처벌하기 시작했다. 첨단기술 유출을 한 기업의 피해로 끝내지 않고 국가안보 문제로 다룬다. 대만 정부가 내세운 이유도 첨단산업 경쟁력과 국가의 경제명맥을 지키기 위해서였다. 한국이 따져야 할 것도 몇 년을 더 감옥에 보낼 것이냐만은 아니다. 외국 정부나 정보기관의 지시를 받거나 국가가 실질적으로 통제하는 조직을 위해 반도체·배터리·AI의 국가핵심기술을 조직적으로 빼돌렸다면 피해자는 해당 기업 하나에 그치지 않는다. 경쟁국은 개발기간을 줄이고 시장점유율을 높인다. 우리는 수년간 쌓은 기술격차와 투자비, 일자리를 잃는다. 국가가 배후에 있는 기술탈취를 일반적인 기업 범죄와 같은 이름으로 부르는 데에는 한계가 있다. 모든 산업스파이가 간첩은 아니다. 외국 경쟁기업에 돈을 받고 기술을 넘긴 범죄와 외국 국가권력의 지시를 받아 국가핵심기술을 빼돌린 범죄를 똑같이 취급해서도 안 된다. 그러나 후자까지 산업기술 유출이라는 이름으로만 부르는 것도 맞지 않는다. 군사기밀만 나라를 무너뜨리는 시대는 지났다. 반도체 공정 하나가 수십 년 쌓은 산업 경쟁력을 흔든다. 외국 국가권력이 그 기술을 조직적으로 빼낸다면 이름부터 제대로 붙여야 한다. 산업스파이가 아니라 경제간첩이다.2026-09-14 08:24:57
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![[데스크 칼럼] 삼성·오픈AI 협력, 칩 이후 설계해야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/10/20260910091625843218.png)
삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야 [경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.2026-09-10 09:21:17
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곽노정 SK하이닉스 사장 "AI 생태계 변화 속 새로운 가능성 찾아야" [경제일보] 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장이 인공지능(AI) 생태계 변화에 맞춰 고객과 파트너 관점에서 새로운 사업 기회를 찾아야 한다고 강조했다. AI 전환에 따른 메모리 산업의 경쟁 변화에 대응해 차세대 기술과 사업 역량을 강화하겠다는 구상이다. 9일 SK하이닉스에 따르면 곽 사장은 전날 이천캠퍼스 수펙스센터에서 열린 ‘2026 SK하이닉스 미래포럼’에서 AI 전환(AX)에 따른 산업 변화와 회사가 나아갈 방향에 대해 밝혔다. 곽 사장은 “관점을 밖에서 안으로 전환해 지금까지 당연하게 여겨온 것들을 고객과 파트너의 시선에서 다시 보고, AI 생태계의 변화 속에서 지금까지 보지 못했던 가능성을 찾아볼 것”이라고 말했다. 메모리 산업의 경쟁 환경도 과거와 달라졌다고 진단했다. 그는 “과거 메모리 시장은 누가 더 빠르게 달리는지 경쟁하는 ‘직선도로’였다면 현재는 시시각각 변하는 ‘곡선 도로’를 달리는 것과 같다”며 “내부 역량뿐 아니라 외부 환경의 변화 속도와 방향을 파악하고 유연하게 적응하는 속도도 중요하다”고 강조했다. 이번 미래포럼은 ‘AI 시대 골든타임, AI 메모리 설루션 크리에이터가 세상을 바꾸는 지금’을 주제로 열렸다. AI 전환이 업무 방식과 메모리 산업에 미치는 변화를 짚고 SK하이닉스의 기술·사업 방향을 논의하는 자리다. AI 활용에 따른 업무 변화에 대한 발표에서는 앤트로픽의 타리크 시히파르 제품총괄이 반도체 산업에서도 다양한 업무에 AI를 적용하는 ‘소프트웨어 공장’을 구축할 수 있다고 설명했다. AI가 스스로 결과를 검증할 수 있는 체계를 갖추는 것이 중요하다고 강조했다. 주재욱 SK하이닉스 부사장은 회사의 AI 적용 사례를 소개했다. 그는 “가이아(GaiA) 플랫폼을 통해 팹 내 생산 운영을 할 수 있도록 준비하고 안전 감독 로봇·고소 작업용 시각언어모델(VLM) 드론을 배치하는 등 전방위적으로 AI를 활용 중”이라고 말했다. AI의 진화에 맞춘 메모리 구조 변화도 논의됐다. 윤성로 서울대학교 교수는 에이전틱 AI로 발전하면서 하나의 범용 메모리만으로 다양한 AI 워크로드에 대응하기 어려워지고 있다고 진단했다. AI 워크로드별 특성에 맞춘 메모리 계층 설계가 향후 AI 시스템의 핵심 경쟁력이 될 수 있다고 내다봤다. 차세대 3D 메모리 기술도 주요 의제로 다뤄졌다. 김경훈·손호영 SK하이닉스 부사장은 회사가 준비 중인 3D 기술의 방향과 과제를 공유했다. 주요 기술 방향으로 △데이터 버스 대역폭 극대화 △초단거리 전송 △D램 주변 회로의 로직 파운드리 활용 등을 제시했다. SK하이닉스는 AI 전환에 맞춰 제조 현장의 업무 방식과 메모리 기술 개발을 동시에 바꾸고 있다. AI 워크로드 변화에 대응할 메모리 구조를 개발하는 동시에 생산·안전 관리 등 제조 현장에도 AI 적용을 확대해 기술 경쟁력과 운영 효율성을 높인다는 계획이다.2026-09-09 10:39:24
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삼성전자, 2028년 하이 NA EUV D램 양산 추진…ASML과 협력 확대 [경제일보] 삼성전자가 차세대 노광 기술을 D램 제조에 적용한다. 오는 2028년 첨단 D램 생산에 하이 NA(High-NA) EUV를 도입하고, ASML과 12인치 포토마스크 개발에도 나선다. 8일 삼성전자는 ASML이 주도하는 ‘대형 마스크 컨소시엄’에 참여한다고 밝혔다. 이 컨소시엄은 현재 반도체 노광 공정에 쓰이는 6인치 포토마스크보다 큰 12인치 포토마스크를 새로 개발하기 위해 관련 기업들이 기술과 규격을 논의하는 협의체다. 포토마스크는 반도체 회로 패턴을 정밀하게 새긴 부품이다. 노광 장비에서 빛을 이용해 웨이퍼에 회로 패턴을 옮길 때 사용된다. 포토마스크에 담긴 회로 패턴을 웨이퍼에 얼마나 정밀하게 구현하느냐가 반도체 성능과 수율에 영향을 미친다. 12인치 포토마스크 개발은 하이 NA EUV의 생산성을 높이기 위한 기술 가운데 하나다. 하이 NA EUV는 기존 EUV보다 미세한 회로를 구현할 수 있지만 한 번에 노광할 수 있는 면적이 좁다는 제약이 있다. 더 큰 포토마스크를 사용하면 한 번에 처리할 수 있는 면적을 넓힐 수 있어 여러 차례 나눠 회로를 새기는 공정을 줄일 수 있다. 팹 생산성을 높이고 칩 제조 비용을 낮추는 효과가 기대된다. 하이 NA EUV는 기존 EUV보다 빛의 개구수(NA)를 높인 차세대 노광 기술이다. 기존 EUV가 최대 13.5nm 수준의 해상도를 구현하는 데 비해 하이 NA EUV는 8nm 수준까지 미세화할 수 있다. 기존 EUV에서 4번의 멀티패터닝으로 구현하는 2nm 회로도 공정 수를 이론적으로 절반 수준으로 줄일 수 있다. 삼성전자는 이 기술을 차세대 D램 미세화에 활용할 계획이다. 2028년까지 첨단 D램 제조에 하이 NA EUV를 적용해 공정 안정성을 조기에 검증하고, 새로운 노광 기술을 양산 체계에 빠르게 안착시킨다는 방침이다. 전영현 삼성전자 대표이사 부회장은 “혁신 기술과 파트너십을 바탕으로 파운드리와 메모리를 포함한 첨단 반도체 제조 리더십을 이어가고, ASML과의 협력을 한층 강화함으로써 ‘넥스트 AI’를 위한 기술 기반을 마련해 나갈 것”이라고 했다.2026-09-08 17:38:30
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신세계 정용진, 美 '파운드리 스쿨' 출범식 참석…AI 공급망 협력 논의 [경제일보] 정용진 신세계그룹 회장이 미국 국무부 주도의 첨단산업 인재 육성 행사에 참석해 미국 정부 및 기업 관계자들과 인공지능(AI) 공급망 협력 방안을 논의했다. 신세계그룹이 미국 AI 기업 리플렉션AI와 국내 데이터센터 사업을 추진 중인 가운데 양사 협력이 미국 중심의 AI 공급망 재편 구상과 연계되는 모습이다. 4일 신세계그룹에 따르면 정 회장은 미국 현지시간 3일 오전 워싱턴D.C. 트럼프평화연구소에서 열린 '파운드리 스쿨(Foundry School)' 출범식에 참석했다. 파운드리 스쿨은 미국 국무부가 스탠퍼드대학교와 함께 기획한 제조·첨단산업 인재 육성 프로젝트로 정부·산업계·학계가 협력해 기업가와 엔지니어 등 첨단 제조 분야 인력을 양성하는 것이 목표다. 정 회장의 참석은 J.D. 밴스 미국 부통령과 미국 국무부 초청으로 이뤄졌다. 이번 행사는 미국이 지난해 12월 출범시킨 경제안보 다자 협의체 '팍스 실리카(Pax Silica)'의 후속 프로젝트 가운데 하나다. 팍스 실리카는 미국이 반도체, AI, 첨단제조, 에너지 등 핵심 기술 공급망을 동맹국 중심으로 구축하기 위해 마련한 협의체다. 한국을 비롯해 일본·호주·싱가포르·네덜란드·영국 등이 참여하고 있다. 파운드리 스쿨은 이 같은 공급망 협력을 실제 인재 육성으로 연결하는 역할을 맡는다. 미국 정부는 산업계와 대학이 축적한 제조·기술 사업화 경험을 차세대 인력에게 전수하고 팍스 실리카 참여국 전반에서 기업가와 엔지니어를 육성한다는 구상이다. 출범식에는 △밴스 부통령 △마코 루비오 미국 국무장관 △스티브 스컬리스 미 하원 공화당 원내대표 △제이콥 헬버그 미 국무부 경제 담당 차관 등이 참석했다. △디나 파월 맥코믹 메타 사장 △산제이 메흐로트라 마이크론테크놀로지 최고경영자(CEO) △개리 디커슨 어플라이드머티리얼즈 CEO 등 AI·반도체 업계 경영진도 함께 자리했다. 밴스 부통령은 행사에서 "산업안보가 곧 국가안보"라며 파운드리 스쿨을 통해 차세대 기업가와 엔지니어를 육성하겠다는 방침을 밝혔다. 루비오 장관도 재산업화를 위해 대학, 산업계, 정부의 협력이 필요하다고 강조했다. 신세계그룹과 협력 중인 리플렉션AI의 미샤 라스킨 CEO도 연사로 참석했다. 리플렉션AI는 AI 모델의 학습 결과물인 가중치를 외부에 공개해 기업과 개발자가 이를 활용하거나 수정할 수 있는 '오픈 웨이트 AI 모델'을 개발하는 미국 인공지능 기업이다. 신세계그룹은 지난 3월 리플렉션AI와 국내 대규모 AI 데이터센터 구축을 위한 파트너십을 체결하고 현재 합작법인(JV) 설립과 부지 선정 등 실무 작업을 진행하고 있다. 라스킨 CEO는 행사에서 신세계그룹과의 협력이 미국과 동맹국 간 기술 협력 사례라고 평가하며 정 회장에게 감사의 뜻을 전했다. 정 회장도 이날 밴스 부통령과 루비오 장관, 스컬리스 원내대표, 헬버그 차관, 라스킨 CEO 등과 만나 한미 간 첨단산업 협력 필요성을 강조했다. 정 회장은 "미국을 중심으로 한 첨단산업 공급망 동맹을 성공적으로 이끄는 것은 시대의 과업"이라며 "한국과 미국이 힘을 합치면 더 큰 시너지를 낼 수 있을 것"이라고 말했다. 이어 "AI로 대표되는 첨단산업이 발전하려면 우수한 인재 확보가 필수적"이라며 "신세계그룹도 리플렉션AI와의 협력을 바탕으로 관련 인재 육성과 사업 확대를 추진하겠다"고 밝혔다.2026-09-04 11:40:52
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![[2027년 예산안] 5년간 R&D 200조 투입…AI 3강·기술 자립 승부수 띄운 정부](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901141845806953.jpg)
5년간 R&D 200조 투입…'AI 3강·기술 자립' 승부수 띄운 정부 [경제일보] 정부가 향후 5년간 국가 연구개발(R&D)에 200조원 이상을 투입해 인공지능(AI)과 반도체를 중심으로 기술 주도 성장에 나선다. 단순히 연구비를 늘리는 데 그치지 않고 AI·로봇·양자·바이오·우주 등 국가 경쟁력을 좌우할 분야를 선별해 집중 투자하고, 연구성과를 산업과 시장으로 연결하는 데 방점을 찍었다. 과학기술정보통신부는 국가과학기술자문회의 심의를 거쳐 ‘제2차 국가연구개발 중장기 투자전략(2026~2030)’을 확정했다고 1일 밝혔다. 이 전략은 과학기술기본법에 따른 5년 단위 법정계획으로, 향후 정부 R&D의 투자 방향과 예산 배분·조정을 결정하는 상위 지침 역할을 한다. 가장 큰 목표는 AI다. 정부는 2030년까지 AI 경쟁력을 세계 5위권에서 3위로 끌어올리고 피지컬 AI 분야에서는 글로벌 1강을 달성한다는 목표를 세웠다. AI 모델 자체뿐 아니라 AI 데이터센터와 로봇을 하나의 생태계로 묶어 산업 전반의 AI 전환을 가속한다는 구상이다. 반도체도 기술 자립에 초점을 맞춘다. 차세대 HBM과 극미세·적층형 반도체, 국산 AI 모델에 특화된 반도체 개발을 추진하고 AI 반도체부터 서비스까지 이어지는 풀스택 생태계를 구축한다. 특히 반도체 소재·부품·장비 자립화율을 현재 30% 수준에서 2030년 50%까지 높인다. 로봇 핵심부품 국산화율도 41%에서 80%로 끌어올릴 계획이다. ◆ ‘AI 이후’를 겨냥한 7대 SEED AI만 바라보지 않는 것도 이번 전략의 특징이다. 정부는 차세대 성장동력이 될 7대 SEED 프로젝트를 통해 첨단바이오, 양자, 우주, 미래에너지 등 기술 선점에 나선다. 바이오 분야에서는 AI와 바이오파운드리를 결합해 2030년까지 글로벌 블록버스터 신약 3개 창출을 목표로 한다. 양자 분야에서는 국산 풀스택 양자컴퓨터 완제품 2종을 확보하고 100㎞급 양자 네트워크 실증을 추진한다. 우주 분야에서는 2030년 민간 주도의 달 착륙에 도전한다. 미래에너지에서는 SMR과 핵융합, 차세대 태양전지 등의 기술개발이 추진된다. 국방 분야에는 AI 기반 지휘·의사결정 체계를 구축해 이른바 ‘K-팔란티어’ 생태계를 키운다. 국방과학기술 경쟁력을 현재 8위에서 7위로 끌어올리는 것도 목표에 포함됐다. 연구 생태계 개편도 병행한다. 정부출연연구기관의 세계 100대 연구기관을 현재 2곳에서 5곳으로 늘리고, 기초연구 투자를 정부 R&D의 10% 수준으로 정착시킨다. 신진연구자의 기초연구 수혜율은 70%까지 높이고 지역 자율형 R&D 비중도 전체 R&D의 15%까지 확대한다. 공공기술을 사업화해 K-유니콘 50개를 육성하는 방안도 추진한다. 이번 전략의 성패는 결국 ‘얼마를 쓰느냐’보다 ‘무엇을 만들어내느냐’에 달렸다. AI 3강이나 반도체 자립화율 같은 목표는 명확하지만 기술개발은 실패 가능성과 시간이 함께 따르는 영역이다. 특히 정부 주도 R&D가 실제 기업 투자와 연결되지 않으면 막대한 연구비가 논문과 특허에 머물 가능성도 있다. 한편 과기정통부는 분야별 목표와 성과지표를 함께 제시하고 매년 투자 방향과 예산 배분에 반영할 계획이다. 박인규 과기정통부 과학기술혁신본부장은 “지난 1년이 흔들렸던 연구 생태계를 복원하는 시간이었다면 앞으로 4년은 그 위에서 ‘진짜 성장’의 결과를 만들어내야 하는 시간”이라고 밝혔다.2026-09-01 14:24:19
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TSMC 73% 독주…삼성 파운드리 7% '66%p 격차' [경제일보] 대만 TSMC가 인공지능(AI) 반도체 수요 확대에 힘입어 글로벌 파운드리 시장에서 압도적인 우위를 이어가고 있다. 반면 삼성전자는 시장 성장에도 점유율을 확대하지 못하면서 선두와의 격차를 좁히지 못했다. 첨단 공정 경쟁이 본격화하면서 양사의 기술·수주 경쟁력 차이가 시장 점유율에도 반영되고 있다. 28일 시장조사기관 카운터포인트리서치에 따르면 올해 2분기 순수 파운드리 시장에서 TSMC의 점유율은 73%로 집계됐다. 삼성전자는 7%로 2위를 기록했다. 전분기와 비교해 양사의 점유율은 각각 같은 수준을 유지했으며 TSMC와 삼성전자의 격차도 66%포인트로 변동이 없었다. TSMC는 최근 1년여간 시장 지배력을 꾸준히 확대해왔다. 지난해 1분기 68%였던 점유율은 같은 해 2분기 71%, 3·4분기 72%로 올라섰고 올해 1분기부터 73%를 기록했다. 올해 2분기까지 2개 분기 연속 73%를 유지했다. TSMC의 선두 유지에는 첨단 공정과 패키징 수요가 영향을 미쳤다. 카운터포인트리서치는 2나노 공정 양산과 3나노 공정 확대, 8인치·12인치 성숙 공정 및 첨단 패키징의 공급 부족 등을 주요 배경으로 꼽았다. 삼성전자는 점유율을 끌어올리지 못한 가운데 첨단 공정 경쟁력 확보에 집중하고 있다. 카운터포인트리서치는 “삼성은 여전히 SF2 공정의 수율 개선에 주력하고 있으며, SF4·SF5 수요와 올해 상반기 파운드리 웨이퍼 가격 인상도 매출 성장의 주요 동력으로 작용하고 있다”고 분석했다. 시장 자체는 AI 반도체 수요를 기반으로 확대됐다. 2분기 글로벌 순수 파운드리 시장은 전년 동기 대비 29% 성장했다. AI 반도체 관련 주문이 늘어난 데다 업체들의 생산능력 재배치가 이뤄지면서 첨단 공정과 성숙 공정 모두에서 수급 불균형이 나타났다. 3위 경쟁에서는 중국 SMIC가 5%의 점유율로 자리를 지켰다. SMIC는 중국 내수 수요가 견조한 상황에서 해외 주문까지 늘면서 2분기 사상 최대 매출을 기록했다. 대만 UMC는 4%, 미국 글로벌파운드리스는 3%로 뒤를 이었다. 하반기에도 파운드리 업황은 높은 가동률을 이어갈 것으로 예상된다. 카운터포인트리서치는 “올해 하반기에도 파운드리 웨이퍼 평균판매가격(ASP)이 계속 오르고, 순수 파운드리 업체들의 가동률이 비교적 높은 수준을 유지할 것”이라고 전망했다.2026-08-28 16:12:25
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바운드포, AI API 비용 폭증 막는다…'파레토'로 토큰 지출 사전 통제 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 도입이 확산하면서 기업들의 관심이 'AI를 얼마나 많이 활용하느냐'에서 'AI를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 옮겨가고 있다. 이에 데이터 파운드리 기업 바운드포가 AI 토큰 비용을 사전에 통제하는 서비스를 선보이며 기업용 AI 비용 관리 시장 공략에 나섰다. 단순히 사용량과 비용을 보여주는 기존 모니터링 방식에서 나아가 예산을 초과할 것으로 예상되는 AI API 호출을 실행 단계에서 차단하는 방식이다. 12일 바운드포는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 새롭게 추가했다고 밝혔다. 최근 기업들은 하나의 AI 모델만 사용하는 것이 아니라 업무 성격에 따라 여러 생성형 AI 모델과 API를 동시에 활용하고 있다. 고성능 모델을 적극적으로 활용해 AI 사용량 자체를 늘리는 이른바 '토큰맥싱'이 확산하는 등 AI 활용 확대가 기업 경쟁력으로 여겨지고 있지만, 사용량이 늘어날수록 비용 부담 역시 커지는 구조다. 특히 AI 에이전트가 확산하면서 토큰 비용의 성격도 달라지고 있다. 사람이 직접 AI를 사용하는 경우에는 사용 시간이나 빈도에 일정한 한계가 있지만, AI 에이전트는 업무가 완료될 때까지 API를 자동으로 호출할 수 있다. 로봇이나 각종 디바이스에 AI가 탑재되면 24시간 작동하면서 지속적으로 모델을 호출하는 환경도 가능하다. 이 과정에서 오류가 발생해 같은 요청을 반복하거나, 단순한 작업에 고성능 모델을 계속 사용하는 경우 예상하지 못한 비용이 누적될 수 있다. AI 사용량을 늘리는 것 자체가 목표였던 단계에서 벗어나 기업이 AI 비용의 발생 구조까지 관리해야 하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 기존 기업용 비용 관리 방식만으로는 해당 변화에 대응하기 어렵다는 지적도 나온다. 일반적으로 기업은 월말 청구서나 사용량 데이터를 통해 어느 서비스에서 비용이 발생했는지를 확인한다. 다만 AI API는 호출량과 토큰 사용량에 따라 비용이 실시간으로 증가하기 때문에 사후에 비용을 확인하는 것만으로는 이미 발생한 지출을 되돌리기 어려운 것으로 평가된다. 바운드포는 파레토를 내놓은 것도 해당 문제를 겨냥했다. 바운드포는 파레토가 관리자가 설정한 예산 한도와 정책을 AI API 호출 과정에 적용해 일정 수준을 넘어서는 요청을 실행 전에 차단할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 사용 이후 비용을 분석하는 '사후 관측'보다 비용이 발생하기 전에 통제하는 '사전 통제'에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 기업은 팀이나 프로젝트별로 AI 사용 예산을 설정할 수 있으며 현재 사용량과 예상 지출을 확인할 수 있도록 구성됐다. AI 에이전트가 자동으로 API를 호출하는 환경에서도 정해진 예산 범위 안에서 서비스를 운영할 수 있도록 하는 방식이다. 비용이 발생하는 패턴을 분석해 불필요한 지출을 찾아내는 기능도 제공한다. 실패한 API 요청이 반복되면서 비용이 누적되는 재시도, 사실상 동일한 요청을 반복 처리하는 중복 호출, 상대적으로 단순한 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 분석해 절감 가능성이 있는 영역을 리포트로 제공한다. 기업 입장에서는 어떤 모델을 얼마나 사용했는지를 확인하는 것뿐 아니라 어떤 업무에 어떤 모델을 사용했는지, 불필요한 호출이 발생하고 있는지, 설정한 예산을 넘어설 가능성이 있는지까지 관리해야 하기 때문에 AI 에이전트가 업무 자동화의 중심으로 자리 잡을수록 비용 통제의 중요성은 더욱 커질 전망이다. AI 에이전트가 여러 단계의 업무를 수행하는 과정에서 하나의 요청에 그치지 않고 여러 모델과 API를 연속적으로 호출할 수 있기 때문이다. 피지컬 AI 확산도 변수다. 로봇이나 자율 시스템 등이 AI 모델을 활용해 주변 상황을 판단하고 행동하는 환경에서는 서비스가 작동하는 동안 지속적인 AI 추론과 API 호출이 발생할 수 있다. AI가 소프트웨어 안에서만 사용되는 것이 아니라 현실 세계의 기기와 연결될수록 토큰 비용이 기업의 운영비와 직접 연결될 가능성도 커지고 있다. AI 시장의 경쟁 기준이 변하고 있다. 기존에는 더 뛰어난 성능의 모델을 확보하거나 이를 다양한 업무에 빠르게 적용하는 것이 기업의 AI 경쟁력으로 평가됐다면, 앞으로는 동일한 업무를 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는지까지 중요한 요소가 될 전망이다. 바운드포는 파레토를 자사 AI 데이터 운영 플랫폼인 드로파이에 결합하면서 데이터 관리와 AI 비용 통제를 하나의 플랫폼에서 제공하는 방향으로 사업을 확대한다는 구상이다. AI 활용 과정에서 발생하는 데이터를 관리하는 동시에 해당 데이터를 바탕으로 AI 사용 패턴과 비용 구조를 분석해 운영 효율까지 높이겠다는 것이다. 황인호 바운드포 대표는 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었고, 파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-08-12 11:05:01
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K-뷰티가 TSMC를 닮았다고?…닛케이가 주목한 '분업의 힘' [경제일보] "K-뷰티는 대만의 TSMC를 닮았다." 일본 경제지 니혼게이자이신문(닛케이)이 최근 한국 화장품 산업을 두고 내놓은 평가다. 처음 들으면 화장품과 반도체가 무슨 관계냐는 의문이 든다. 하지만 산업 구조를 들여다보면 두 산업은 의외로 닮은 점이 많다. 한국 화장품 산업은 지난해 수출액 114억 달러를 넘어서며 프랑스에 이어 세계 2위 화장품 수출국으로 올라섰다. K-팝과 K-드라마에 이어 K-뷰티가 한국의 대표 수출 산업으로 자리 잡고 있다는 평가다. ◆브랜드는 팔고, ODM은 만든다 닛케이가 주목한 것은 화장품 자체보다 산업 생태계다. 과거 화장품 기업은 제품 기획부터 연구개발(R&D), 생산, 마케팅, 유통까지 대부분 직접 담당했다. 일본의 시세이도와 가오 같은 전통 화장품 기업들이 대표적이다. 반면 한국은 역할을 과감하게 나눴다. 브랜드 기업은 제품 기획과 마케팅, 판매에 집중하고, 한국콜마·코스맥스 같은 전문 ODM(제조자개발생산) 기업은 연구개발과 원료 조달, 생산, 품질관리를 맡는다. 이는 반도체 산업에서 설계를 담당하는 팹리스와 제조를 담당하는 파운드리의 관계와 비슷하다. TSMC가 세계 최대 파운드리 기업으로 성장하며 반도체 생태계를 바꿨듯, 한국의 ODM 기업들도 K-뷰티 생태계의 핵심 축으로 자리 잡았다는 것이다. ◆'공장 없는 화장품 회사'가 늘어난 이유 이 같은 분업 구조 덕분에 화장품 창업 방식도 달라졌다. 예전에는 브랜드를 만들려면 생산시설부터 갖춰야 했다. 하지만 제도 개선 이후 제조시설 없이도 책임판매업자로 등록할 수 있게 되면서 브랜드 창업 문턱이 크게 낮아졌다. 덕분에 소규모 스타트업도 공장을 직접 짓지 않고 ODM 기업과 협업해 제품을 출시할 수 있게 됐다. 사업 방식도 바뀌었다. 아이디어를 바탕으로 제품을 먼저 출시한 뒤 시장 반응을 확인하고, 잘 팔리는 제품에 집중 투자하는 방식이다. 초기 투자 부담은 줄이고 성공 가능성이 확인된 제품에는 빠르게 자원을 투입할 수 있는 구조다. ODM 기업도 여러 브랜드의 주문을 동시에 생산하면서 원료를 대량 구매하고 생산 효율을 높일 수 있다. 브랜드는 브랜드대로, 제조사는 제조대로 경쟁력을 키우는 '윈윈 구조'가 형성된 셈이다. ◆아마존이 만든 K-뷰티의 새 공식 글로벌 온라인 플랫폼도 K-뷰티 성장의 또 다른 축이다. 대표 사례가 에이피알(APR)의 메디큐브다. 메디큐브는 미국 아마존을 중심으로 빠르게 성장하며 북미 시장에서 대표 K-뷰티 브랜드 가운데 하나로 자리 잡았다. 코스알엑스(COSRX) 역시 아마존 스킨케어 분야에서 높은 판매량을 기록하며 글로벌 인지도를 키웠다. 여기에 틱톡, 세포라, 울타뷰티 등 글로벌 플랫폼이 더해지면서 K-뷰티는 해외 소비자 반응을 실시간으로 확인하고 곧바로 신제품을 내놓는 구조를 갖추게 됐다. 예전에는 해외 진출을 위해 현지 유통망을 확보하는 데 수년이 걸렸다면, 이제는 온라인 플랫폼을 통해 세계 시장에서 곧바로 소비자 반응을 확인할 수 있게 된 것이다. ◆품질보다 생태계가 경쟁력 물론 K-뷰티를 TSMC와 동일시하는 것은 무리가 있다. TSMC의 경쟁력은 초미세 반도체 공정과 막대한 설비투자, 제조 기술에 있다. 반면 K-뷰티의 강점은 빠른 제품 개발과 트렌드 대응, ODM 생태계, 디지털 마케팅이 결합된 산업 구조다. 닛케이가 말한 'TSMC형'이라는 표현도 제품이 아니라 산업의 분업 구조를 의미한다. 전문가들은 K-뷰티의 성공을 단순히 화장품 품질만으로 설명하기는 어렵다고 본다. 브랜드는 기획과 마케팅에 집중하고, ODM은 연구개발과 제조에 집중한다. 여기에 글로벌 플랫폼이 소비자 반응을 빠르게 전달하면서 '아이디어→제품 개발→출시→시장 검증→성공 제품 확대'라는 선순환이 만들어졌다는 것이다. 한 화장품 업계 관계자는 "과거에는 좋은 공장을 가진 회사가 경쟁력이었다면 지금은 좋은 아이디어를 가장 빠르게 제품으로 만들 수 있는 생태계가 경쟁력"이라며 "K-뷰티의 진짜 강점은 특정 기업 하나가 아니라 수많은 브랜드와 ODM 기업, 글로벌 플랫폼이 유기적으로 연결된 산업 구조에 있다"고 말했다. 결국 K-뷰티의 경쟁력은 '잘 만드는 기술'만이 아니다. 시장의 변화를 가장 빠르게 읽고, 가장 빠르게 제품으로 구현해 세계 소비자에게 전달하는 생태계 자체가 한국 화장품 산업의 가장 큰 무기가 되고 있다는 평가다.2026-08-09 08:01:22
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팔란티어 '역대급 실적'에…신한 커버드콜 ETF 배당수익률 1위 [경제일보] 미국 인공지능(AI) 소프트웨어 기업 팔란티어 테크놀로지스(PLTR)가 우수한 2분기 경영 성적표를 발표했다. 이에 팔란티어를 기초자산으로 삼는 신한자산운용의 상장지수펀드(ETF) 상품들이 시장의 주목을 받고 있다. 해당 상품은 팔란티어 주가 상승분을 일부 누리면서 옵션 프리미엄을 통해 매월 분배금을 얻을 수 있도록 설계됐다. 7일 한국거래소에 따르면 'SOL 팔란티어커버드콜OTM채권혼합 ETF' 연 배당률은 전거래일 기준 28.16%를 기록했다. 'SOL 팔란티어미국채커버드콜혼합 ETF'의 연 배당률은 24.20%로 집계됐다. 이는 국내 증시에 상장된 62개 커버드콜 ETF 가운데 각각 1위와 2위에 해당하는 수치다. 팔란티어는 지난 2분기 시장 기대치를 크게 뛰어넘는 호실적을 거뒀다. 전체 매출은 지난해 같은 기간과 비교해 93% 급증했다. 미국 내 상업 부문 매출도 149% 늘어나며 전체적인 성장세를 이끌었다. 현재 팔란티어는 △정부 방산 분야 고담 △민간 산업용 데이터 플랫폼 파운드리 △생성형 AI 플랫폼 에이아이피(AIP)를 축으로 자체적인 생태계를 확장하고 있다. AIP를 내세워 고객층을 미국 정부 기관에서 민간 기업으로 빠르게 넓히면서 향후 회사의 구조적 외형 성장이 무난하게 이어질 전망이 우세하다. SOL 팔란티어커버드콜OTM채권혼합 ETF는 팔란티어 주식과 행사가격 103% 수준의 외가격 위클리 콜옵션을 묶은 커버드콜 전략에 자산 30%를 투입한다. 나머지 70%는 단기 국고채로 채운다. 일주일 동안 주가가 3% 이내로 오르면 상승분을 온전히 취하면서 옵션 프리미엄까지 챙기는 방식이다. 다만 단기간에 주가가 3%를 초과해 급등하면 콜옵션 매도 탓에 추가적인 수익 창출은 다소 제한될 것으로 보인다. SOL 팔란티어미국채커버드콜혼합 ETF는 전체 자산 중 최대 30%를 팔란티어 주식에 배분한다. 나머지 70% 자금은 미국 장기국채를 기초자산으로 삼는 위클리 커버드콜 전략에 활용한다. 팔란티어 주가 상승에 따른 이익과 미국 장기국채 이자 수입을 동시에 노리는 구조다. 이를 통해 매달 안정적인 분배금 재원을 마련하는 것으로 분석된다. 신한자산운용 관계자는 "팔란티어처럼 성장성과 변동성이 동시에 높은 종목에 투자할 때는 단순히 주가 방향성만을 예측하기보다 투자 목적과 위험 선호도에 맞는 전략을 선택하는 것이 중요하다"며 "상승 가능성에 참여하면서 옵션 프리미엄을 통해 월 단위 인컴과 변동성 완충 효과를 함께 추구하는 커버드콜 전략의 활용도가 높아질 수 있다"고 말했다.2026-08-07 17:27:38
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두산퓨얼셀, 유럽에 SOFC '엔진' 공급…창사 이래 최대 수출 [경제일보] 두산퓨얼셀이 고체산화물연료전지(SOFC)의 핵심 부품인 스택을 처음으로 해외에 대규모 공급한다. 국내에서 확보한 SOFC 양산 역량을 바탕으로 완제품을 넘어 핵심 부품을 공급하는 글로벌 스택 파운드리 사업에 본격적으로 진출한다. 두산퓨얼셀은 독일 에너지 전문기업 리베리온(Reverion GmbH)과 약 1087억원 규모의 SOFC 스택 공급 계약을 체결했다고 5일 공시했다. 창사 이래 최대 규모의 해외 수출 계약으로, 2025년 연결 기준 매출액의 약 23.9%에 해당한다. 두산퓨얼셀은 스택을 2027년 하반기까지 순차적으로 납품한다. 해당 스택을 탑재한 리베리온의 차세대 연료전지 시스템은 독일을 비롯한 유럽 지역의 친환경 발전 시설에 공급될 예정이다. 리베리온은 가스를 이용해 전력을 생산하고, 잉여 전력이 발생하면 수전해 방식으로 수소를 생산할 수 있는 가역형 발전설비 전문기업이다. 발전 과정에서 발생하는 이산화탄소를 고순도로 포집할 수 있으며, 리베리온이 밝힌 시스템의 전기 변환 효율은 약 74%로 일반적인 SOFC 시스템의 전기 효율인 약 60%를 웃돈다. SOFC는 산소와 수소의 전기화학 반응으로 전기를 만드는 연료전지다. 연소 과정 없이 전기를 생산해 발전 효율이 높고 대기오염물질 배출이 적다. 천연가스와 바이오가스 등 다양한 연료를 활용할 수 있어 분산형 발전과 데이터센터 전원 등으로 활용 범위가 확대되고 있다. 스택은 전기를 생산하는 단위 전지인 셀을 여러 장 쌓아 만든 SOFC의 핵심 부품이다. 스택의 출력과 내구성에 따라 연료전지 시스템의 발전 용량과 수명이 좌우되는 만큼 설계와 양산 기술이 사업 경쟁력을 결정한다. 리베리온이 두산퓨얼셀의 스택을 채택한 배경에는 약 620℃에서 작동하는 중저온형 SOFC 기술의 내구성과 운전 안정성이 작용했다. 기존 SOFC가 통상 800℃ 이상의 고온에서 구동되는 것과 달리 작동 온도가 상대적으로 낮아 장시간 운전 과정에서 발생할 수 있는 열에 의한 부품 손상을 줄이고 수명을 확보하는 데 유리하다. 두산퓨얼셀 관계자는 “상대적으로 낮은 온도에서 작동하기 때문에 내구성이 우수하다는 점이 주요 경쟁력”이라며 “3세대 연료전지로 불리는 SOFC의 높은 발전 효율과 성능도 긍정적으로 평가받은 것으로 보고 있다”고 했다. 두산퓨얼셀은 영국 세레스파워(Ceres Power)와의 기술 협력을 바탕으로 중저온형 SOFC 스택을 상용화했다. 두산퓨얼셀은 기본 설계를 실제 제품으로 구현하고 안정적으로 생산하기 위한 제작 공정과 양산체계를 구축하는 데 핵심적인 역할을 담당했다. 두산퓨얼셀 관계자는 “기본 설계만으로 제품을 생산할 수 있는 것은 아니며 이를 실제 제품으로 구현하기 위한 양산 기술이 필요하다”며 “두산퓨얼셀은 제품 제작과 양산체계를 구축하는 과정에서 중요한 역할을 했다”고 했다. 다만 공동개발 방식으로 진행된 만큼 양사의 역할을 설계와 제조 등으로 명확하게 나누기는 어렵다고 설명했다. 리베리온 스테판 헤르만(Stephan Herrmann) CEO는 “중저온형 SOFC 기술은 리베리온이 양산 단계에 돌입한 고효율 연료전지 시스템의 핵심으로, 이미 여러 현장에 적용 가능성을 확인했다”면서, “앞으로 유럽 시장 내에 효율 높은 온사이트 발전 설비 도입이 더욱 가속화될 것으로 기대된다”고 했다. 두산퓨얼셀 윤재동 전무는 “이번 SOFC 스택 수출은 핵심부품 파운드리 사업이 해외 시장에서 실질적인 성과로 이어졌다는 점에서 의미가 크다”며 “이를 발판으로 북미와 유럽을 포함한 글로벌 고객사 확보에 더욱 속도를 내겠다”고 했다.2026-08-05 16:12:03
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![[데스크칼럼] 반도체 호황에 취한 정부, 민생은 무너진다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/15/20261015173614583906_518_323.jpg)