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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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하반기 삼성은 AI 반도체, LG는 AI 냉각…같은 시장 다른 전략 [경제일보] 삼성전자와 LG전자가 AI 인프라 확대에 힘입어 나란히 역대 최대 2분기 실적을 거둔 가운데, 하반기 AI 시장을 공략하는 방식에서 차이를 보이고 있다. 삼성전자는 AI 반도체 경쟁력을, LG전자는 AI 데이터센터 냉각과 로봇 등 신사업을 앞세우면서 양사의 전략이 향후 실적에 어떤 영향을 미칠지 주목된다. 3일 업계에 따르면 삼성전자의 2분기 연결 기준 매출은 171조4995억원, 영업이익은 89조4924억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 130.0%, 영업이익은 1813.8% 증가했으며, 순이익은 71조6245억원으로 1299.9% 증가했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대 기록을 경신하며 3분기 연속 최고 실적을 이어갔다. 실적은 반도체 사업이 이끌었다. 디바이스솔루션(DS)부문은 HBM과 서버용 D램 판매 확대에 힘입어 매출 127조5000억원, 영업이익 89조2000억원을 거두며 역대 최대 실적을 냈다. 반면 스마트폰과 가전 등을 담당하는 디바이스경험(DX)부문은 부품 원가 상승 영향으로 매출 48조원을 기록했지만 8000억원의 영업손실을 내며 적자로 돌아섰다. 하만은 매출 4조6000억원, 영업이익 4000억원을 기록했고, 디스플레이는 매출 7조5000억원, 영업이익 7000억원을 올렸다. 양사의 실적은 AI 수혜를 입었다는 공통점이 있지만, 실적을 이끈 사업은 달랐다. 삼성전자는 반도체가 성장을 견인한 반면 LG전자는 생활가전과 전장, 냉난방공조(HVAC) 등 주요 사업이 고르게 성장하며 역대 최대 실적을 거뒀다. LG전자의 2분기 매출은 23조8265억원, 영업이익은 1조5791억원으로 각각 전년 동기 대비 14.9%, 147.0% 증가하며 2분기 기준 역대 최대를 기록했다. 생활가전(HS)사업본부는 처음으로 분기 매출 7조원을 넘어섰고, 전장(VS)사업본부는 2개 분기 연속 3조원대 매출을 기록했다. 냉난방공조를 담당하는 ES사업본부는 해외 에어컨 판매 확대에 힘입어 매출이 늘었다. 회사는 이 사업본부 안에서 AI 데이터센터 냉각 솔루션을 새로운 성장동력으로 키우고 있다. 하반기 AI 시장을 공략하는 양사의 전략도 서로 다르다. 삼성전자는 AI 중심의 반도체 수요가 이어지면서 전사 실적 성장세를 이어갈 것으로 내다봤다. 회사는 상반기 범용 D램 위주였던 생산능력을 하반기에는 HBM4 중심으로 전환해 수익성을 높이겠다고 밝혔다. HBM4 매출은 하반기 전체 HBM 매출의 60% 이상을 차지할 것으로 전망했다. 파운드리(반도체 위탁생산) 사업도 반등을 노린다. 회사는 아직 적자를 이어가고 있지만 2나노 공정 수주 과제 수가 지난해보다 두 배 이상 확대될 것으로 내다봤다. 브로드컴을 비롯한 주요 고객사와 여러 프로젝트를 논의 중이라고 설명했다. 시스템 LSI 사업도 AI 경쟁력 강화에 나선다. 회사는 2나노 2세대 공정 기반 모바일 AP '엑시노스 2700'을 하반기 양산해 내년 초 갤럭시 S27 시리즈에 탑재할 계획이다. AI 반도체 경쟁력을 강화해 성장세를 이어가겠다는 전략이다. LG전자는 기존 주력 사업을 기반으로 AI 인프라 신사업 확대에 속도를 낸다. 회사는 상반기 AI 데이터센터(AIDC) 냉각솔루션 수주액이 6000억원을 넘어섰으며 연말까지 수조원 규모의 AI 데이터센터 프로젝트 수주를 목표로 하고 있다고 밝혔다. 냉각수 분배 장치(CDU)는 일부 모델이 엔비디아 제품 인증을 획득했고 추가 모델 인증도 진행 중이다. 로봇 사업도 확대한다. LG전자는 사업 전반을 전담하는 '로보틱스 사업센터'를 신설하고 하반기 가동을 목표로 국내 최대 규모의 로보틱스 데이터 팩토리를 구축하고 있다. 2분기 B2B 매출은 전년 동기 대비 5% 증가한 6조5000억원으로 LG이노텍을 제외한 전사 매출의 36%를 차지했다. 이를 기반으로 AI 데이터센터 냉각과 로봇 등 신사업 확대에 속도를 낸다는 방침이다. 다만 AI 데이터센터 냉각 시장에서는 양사의 경쟁이 본격화될 전망이다. LG전자는 CDU와 칠러 등 자체 냉각 솔루션을 앞세우고 있으며, 삼성전자는 최근 인수한 플랙트그룹의 공조 기술과 글로벌 고객 기반을 활용해 시장 공략에 나서고 있다. 업계 관계자는 "삼성전자는 반도체 의존도가 오히려 더 커진 만큼 메모리 업황이 꺾일 때를 대비해 완충할 수 있는 사업을 함께 키워야 한다"며 "LG전자는 반대로 여러 사업이 고르게 성장한 만큼 신사업이 자리 잡을 때까지 버틸 체력은 있지만, 그 신사업이 본궤도에 오르는 속도가 관건일 것"이라고 했다.2026-08-03 16:40:52
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삼성전자, 美 테일러 팹2 연말 착공…2030년 첨단 반도체 양산 목표 [경제일보] 삼성전자가 미국 텍사스주 테일러에 두 번째 파운드리(반도체 위탁생산) 공장을 올해 말 착공한다. 오는 2030년 첨단 공정 양산을 목표로 생산능력을 확대하는 동시에 글로벌 빅테크와 장기공급계약(LTA)을 늘려 인공지능(AI) 반도체 수요 증가에 대응한다는 전략이다. 30일 삼성전자는 올해 2분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 미국 테일러 팹2를 올해 말 착공해 2030년 양산을 추진한다고 발표했다. 현재 건설 중인 테일러 팹1은 올해 가동 준비를 진행하고 있으며, 이후 2나노 생산능력을 단계적으로 확대할 계획이다. 삼성전자는 1.4나노 공정에 대한 고객 문의가 늘어남에 따라 별도의 추가 생산시설 확보도 검토하고 있다. 삼성전자는 “현재 파운드리 선단 공정 생산능력(CAPA) 증설 속도가 수요를 따라가지 못하고 있다”며 “미국 테일러 팹1은 연내 가동 준비를 진행 중이고, 이후 2나노 생산능력을 단계적으로 확대할 계획”이라고 말했다. 이어 “증가하는 고객 수요에 적기 대응하고자 미국 테일러 팹2 역시 2030년 양산을 목표로 올해 말 공사 착수를 준비 중”이라며 “1.4나노 공정에 대한 고객 문의 증가에 따라 추가 팹 확보도 검토하고 있다”고 밝혔다. 파운드리 사업도 회복세를 이어가고 있다. 삼성전자는 전 공정의 가동률이 지난해보다 개선됐고, 특히 8나노 이하 선단 공정은 최대 수준의 가동률을 기록하고 있다고 설명했다. 올해 선단 공정 매출 비중은 전체의 절반을 넘어설 것으로 예상했으며, 2나노 수주 과제도 지난해보다 두 배 이상 늘어날 것으로 전망했다. 하반기에는 2나노 2세대 공정 양산을 시작하고 가동률과 수율 개선, 가격 인상 효과가 더해지면서 수익성도 개선될 것으로 기대했다. 파운드리 사업의 흑자 전환 시점에 대해서는 “가까운 시일 내 가능할 것으로 전망한다”고 했다. 삼성전자는 AI 서비스 확산으로 메모리 공급 부족이 내년 이후 더욱 심화할 것으로 내다봤다. 하이퍼스케일러의 AI 인프라 투자 확대에 따라 서버용 D램과 솔리드스테이트드라이브(SSD), 고대역폭메모리(HBM) 수요 증가세가 이어질 것으로 예상하면서 장기공급계약 확대에도 속도를 내고 있다. 삼성전자는 “내년 메모리 수요 대비 공급 격차는 올해보다 더욱 커질 것이 명확하다”며 “주요 5대 글로벌 데이터센터 고객과는 이미 계약을 완료했고 AI 수요와 연관된 추가 5개 대형 고객과도 협상을 마무리 단계에 있다”고 했다. 삼성전자는 협상이 마무리되면 현재 중장기 생산계획 기준 장기공급계약 비중 60~70%를 확보할 수 있을 것으로 전망했다. 또 “다년 공급 계약의 이행 구속력을 높이기 위해 다년간 보유하는 예치금 성격의 선수금을 계약 조건에 포함했고 이 가운데 약 4분의 1에 해당하는 금액을 이미 수취했다”며 “추가 계약이 진행되면 전체 선수금 규모도 더욱 늘어날 예정”이라고 했다. 하반기에는 HBM4 공급도 본격 확대한다. 삼성전자는 3분기 HBM4 매출이 전 분기 대비 세 배 이상 증가하고 하반기에는 HBM4가 전체 HBM 매출의 60% 이상을 차지할 것으로 전망했다. HBM 시장 점유율도 D램 점유율 수준까지 끌어올린다는 목표를 제시했다.2026-07-30 14:41:32
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삼성전자, 2분기 영업익 89조4924억원…매출 171조원 '역대 최대' [경제일보] 삼성전자가 올해 2분기 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대를 기록했다. 반도체 사업이 사상 최대 실적을 내며 전사 실적을 이끌었지만 완제품(DX) 부문은 부품 원가 상승 영향으로 적자를 기록했다. 30일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 삼성전자의 올해 2분기 연결 기준 영업이익은 89조4924억원으로 지난해 동기 대비 1813.8% 증가한 것으로 잠정 집계됐다. 같은 기간 매출은 171조4995억원으로 130% 늘었고, 순이익은 71조6245억원으로 1299.9% 증가했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대 기록을 경신하며 3분기 연속 최고 실적을 이어갔다. 실적 개선은 반도체 사업이 이끌었다. 디바이스솔루션(DS) 부문은 매출 127조5000억원, 영업이익 89조2000억원을 기록하며 사상 최대 실적을 달성했다. AI 서버 투자 확대와 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 고부가 메모리 판매 증가가 수익성을 끌어올린 것으로 분석된다. 반면 디바이스경험(DX) 부문은 부품 원가 상승 영향으로 매출 48조원을 기록했지만 8000억원의 영업손실을 내며 적자로 돌아섰다. 하만은 매출 4조6000억원, 영업이익 4000억원을 기록했고, 디스플레이는 매출 7조5000억원, 영업이익 7000억원을 올렸다. 삼성전자는 하반기에도 AI 중심의 반도체 수요가 이어지면서 전사 실적 성장세를 이어갈 것으로 내다봤다. DS 부문은 에이전틱 AI 확산에 따른 메모리 수요 증가에 힘입어 실적 개선 흐름이 지속될 것으로 전망했다. 반면 DX 부문은 글로벌 경기 불확실성과 부품 비용 상승 등 경영 환경이 이어질 것으로 보고 사업 경쟁력 강화와 체질 개선을 병행한다는 방침이다. 삼성전자는 이날 오전 10시 실적 콘퍼런스콜을 열고 사업부별 실적 배경과 하반기 사업 전략을 설명한다. 시장에서는 HBM 공급 확대와 주요 고객사 대응 현황, AI 메모리 시장 전망, 파운드리 사업 경쟁력 강화 방안, 시설투자(CAPEX) 계획, 하반기 메모리 업황 등이 다뤄질 예정이다.2026-07-30 09:17:30
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![[데스크칼럼] 5대짜리 혁명의 진실…중국 DUV, ASML 성벽에 첫 균열](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/29/20260729161017626523.jpg)
'5대짜리 혁명'의 진실…중국 DUV, ASML 성벽에 첫 균열 [경제일보] 중국이 올해 생산한다는 액침형 심자외선(DUV) 노광장비는 5대다. 네덜란드 ASML이 올해 출하할 것으로 예상되는 액침형 DUV 장비 약 130대와 비교하면 4%에도 미치지 못한다. 최첨단 반도체 공장 한 곳에 필요한 장비 수를 감안하면 생산라인을 바꾸기에도 턱없이 부족한 규모다. 그런데 세계 증시는 이 5대에 크게 흔들렸다. 중국이 자체 개발한 액침형 DUV 장비 생산에 들어갔다는 보도가 나오자 ASML 주가는 장중 8% 넘게 떨어졌다가 5.8% 하락 마감했다. 국내에서는 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 각각 13%, 14% 넘게 급락했다. 중국 메모리 업체 창신메모리(CXMT)의 증시 상장과 AI 산업의 투자 수익성 논란, 외국인 매도와 레버리지 청산이 겹쳤지만 중국산 DUV 소식이 불안을 증폭한 것은 분명하다. 시장의 반응만 보면 중국이 당장 ASML을 대체하고 한국 메모리 산업을 추월할 것처럼 보인다. 이는 과장이다. 반대로 장비 5대를 만들어낸 일을 선전용 행사로만 치부하는 것도 위험하다. 중국산 DUV의 현재 사업 가치는 작지만 그것이 가리키는 산업의 방향은 가볍지 않다. ◆ 노광장비 한 대가 아니라 산업 생태계의 문제 노광은 반도체 회로가 그려진 마스크에 빛을 쏘아 웨이퍼 위 감광액에 회로를 새기는 공정이다. 반도체 제조에서 사진 인화와 비슷한 역할을 하지만 요구되는 정밀도는 전혀 다르다. 머리카락 굵기의 수만분의 1에 해당하는 회로를 웨이퍼 위 수십 개 층에 반복해 정확히 포개야 한다. DUV는 193나노미터 파장의 불화아르곤 레이저를 사용한다. 액침형 DUV는 렌즈와 웨이퍼 사이에 초순수를 채워 빛의 굴절률과 렌즈의 개구수를 높인다. 같은 파장의 빛으로 더 미세한 회로를 그릴 수 있도록 만든 기술이다. ASML의 최신 액침형 DUV 장비는 시간당 300장 이상의 웨이퍼를 처리하면서 1나노미터 이하 수준의 오버레이 정밀도를 목표로 한다. 오버레이는 여러 차례 노광한 회로가 얼마나 정확하게 겹치는지를 나타내는 지표다. 해상도가 좋아도 위아래 회로가 어긋나면 칩은 작동하지 않는다. 노광장비의 경쟁력은 ‘몇 나노를 찍었느냐’만으로 판정할 수 없다. 시간당 웨이퍼 처리량, 장비 가동률, 오버레이 오차, 초점 제어, 결함 밀도, 장비 간 편차, 유지보수 시간과 소모품 수명까지 모두 맞아야 한다. 연구실에서 회로 하나를 그리는 것과 매일 수천 장의 웨이퍼를 같은 품질로 생산하는 것은 다른 문제다. ASML의 진입장벽도 장비 설계도 한 장에 있지 않다. 독일 자이스가 공급하는 초정밀 광학계, 레이저 광원과 웨이퍼 스테이지, 계측 장비, 보정 소프트웨어, 수십 년간 축적한 공정 데이터와 글로벌 유지보수망이 하나의 시스템으로 묶여 있다. 장비가 고장 났을 때 몇 시간 안에 복구할 수 있는 현장 인력과 부품 공급망도 경쟁력이다. ASML의 시장 지위는 기계 한 대가 아니라 거대한 산업 생태계가 만든 결과다. ◆ 863계획에서 아이성나까지 이어진 20년 중국의 노광장비 개발은 최근 시작된 프로젝트가 아니다. 중국 정부는 2000년대 초 국가 첨단기술 개발계획인 ‘863계획’을 통해 노광장비 국산화에 착수했다. 2002년 설립된 상하이마이크로일렉트로닉스(SMEE)는 건식 DUV 장비를 개발한 뒤 액침형 장비로 영역을 넓혀왔다. 초기 중국 장비는 90나노급 공정에 머물렀다. 해상도를 높이더라도 처리량과 오버레이, 장시간 안정성이 부족해 글로벌 반도체 기업의 주력 생산라인에 투입하기 어려웠다. 중국은 이후 광학, 정밀 스테이지, 광원, 계측과 제어 소프트웨어를 담당하는 기업과 연구기관을 나눠 육성했다. 이번에 주목받은 아이성나는 2023년 상하이에 설립된 국유자본 지원 기업으로 알려졌다. 설립된 지 2∼3년에 불과한 회사가 갑자기 액침형 DUV를 만들어낸 것처럼 보이지만 실제로는 SMEE와 별도 장비업체, 연구기관에 축적된 인력과 기술을 결집한 프로젝트에 가깝다. 기업의 나이는 짧아도 기술 계보는 20년 이상 이어진 셈이다. 보도에 따르면 아이성나는 올해 5대, 2027년 20대의 액침형 DUV 장비를 생산할 계획이다. 초기 공급 대상으로는 중국 최대 파운드리 SMIC와 화훙반도체, D램 업체 CXMT가 거론된다. 다만 장비의 공식 성능표와 고객사 양산 인증 결과는 아직 공개되지 않았다. ‘생산을 시작했다’는 표현과 ‘상업적 대량생산에 사용할 수 있다’는 평가는 구분해야 한다. ◆ 28나노 장비를 7나노 장비로 부를 수 없는 이유 중국 장비의 목표는 단일 노광 기준 28나노급으로 알려졌다. 28나노는 액침형 DUV가 한 번의 노광으로 경제성을 확보할 수 있는 대표적인 공정 구간이다. DUV로 더 미세한 회로를 그리는 방법도 있다. 한 장의 복잡한 회로를 두 개나 네 개의 단순한 패턴으로 나눈 뒤 노광과 식각을 반복하는 다중 패터닝이다. 이 방법을 사용하면 14나노와 10나노 이하 회로도 구현할 수 있다. 중국이 수입산 DUV를 활용해 7나노급 반도체를 생산한 것도 이러한 공정 기술과 관련돼 있다. 그러나 28나노 장비로 7나노급 회로를 구현할 수 있다는 설명과 7나노 전용 장비를 확보했다는 말은 같지 않다. 노광 횟수가 늘면 마스크와 식각·증착 공정도 증가한다. 생산시간이 길어지고 장비 사용량과 전력, 소재 비용이 커진다. 매번 회로를 정밀하게 포개야 하므로 오버레이 오차가 누적되고 수율도 떨어질 수 있다. 반도체 생산비는 노광장비 가격만으로 결정되지 않는다. 한 장의 웨이퍼가 생산라인을 통과하는 데 걸리는 시간과 양품 칩의 비율이 더 중요하다. 동일한 7나노급 칩을 만들더라도 EUV를 활용한 공정과 DUV 다중 패터닝 공정의 원가와 생산성은 크게 달라질 수 있다. 중국산 DUV가 28나노 회로를 한 번 찍는 데 성공했다는 사실만으로 최첨단 반도체 양산이 가능해졌다고 평가해서는 안 되는 이유다. ◆ 장비 출하 뒤에 기다리는 ‘죽음의 계곡’ 새 장비가 반도체 공장에 들어가면 설치 직후 생산에 투입되지 않는다. 우선 장비가 제시된 해상도와 오버레이 성능을 반복해 구현하는지 확인해야 한다. 다른 장비에서 생산한 웨이퍼와 결과가 일치하는지도 검증한다. 특정 장비만 다른 결과를 내면 전체 공정을 따로 설계해야 해 생산성이 급격히 떨어진다. 결함 검증은 더 까다롭다. 미세한 입자나 온도 변화, 진동, 렌즈 왜곡과 광원 불안정이 웨이퍼 수율에 영향을 미친다. 하루나 일주일 동안 정상 작동하는 것만으로는 부족하다. 수개월 이상 연속 가동하면서 성능과 부품 수명, 고장 빈도와 복구 시간을 입증해야 한다. 고객사의 공정 레시피와 연결하는 작업도 필요하다. 노광장비는 식각·증착·세정·검사 장비와 맞물려 작동한다. 노광 결과가 달라지면 전후 공정의 조건도 다시 조정해야 한다. 장비 인증에는 제조사뿐 아니라 팹의 공정 엔지니어, 소재 업체, 마스크와 계측 기업이 함께 참여한다. 중국산 장비가 넘어야 할 벽은 최초의 5대를 조립하는 일이 아니라 이 장비를 고객 생산라인에서 장기간 안정적으로 가동하는 일이다. 이 과정을 통과하지 못하면 5대는 연구·시험 장비에 머문다. 반대로 초기 장비에서 발생한 오류와 수율 데이터를 축적해 20대, 50대로 개선한다면 이야기는 달라진다. ◆ 왜 하필 5대인가 중국이 올해 5대만 생산하는 이유는 수요가 없어서라기보다 공급망과 조립 역량이 아직 제한됐기 때문일 가능성이 크다. 노광장비에는 수만 개의 정밀 부품이 들어간다. 렌즈와 광원, 스테이지, 모터, 센서, 진동 제어장치와 정밀 계측 부품 가운데 하나만 공급이 늦어져도 완제품을 만들 수 없다. 보도에 따르면 중국산 장비에는 아직 일본 등 해외에서 들여오는 일부 핵심 부품이 사용되고 있으며 중국 내 부품업체의 납기와 품질 문제도 생산 확대를 제약하고 있다. ‘국산 장비’라는 표현이 모든 부품의 100% 중국산화를 뜻하는 것은 아니다. 반도체 장비는 부품만 있다고 대량 조립할 수도 없다. 완성된 장비마다 광학계와 스테이지를 정밀하게 보정해야 한다. 생산량을 늘릴수록 장비 간 편차를 일정 수준 이하로 관리하는 능력이 중요해진다. 이 단계에서 제조 노하우와 숙련 인력의 차이가 드러난다. ASML이 장기간에 걸쳐 공급망과 생산설비를 확충하고도 연간 액침형 DUV 출하량을 100여 대 수준으로 관리하는 이유도 여기에 있다. 중국의 목표가 2026년 5대에서 2027년 20대로 늘어난다는 것은 생산능력이 네 배로 커진다는 의미이지만 ASML과의 규모 차이는 여전히 크다. ◆ ‘낡은 28나노’가 중국에는 중요한 까닭 28나노를 최첨단 기술과 비교해 낡은 공정으로 보는 시각도 바로잡아야 한다. 스마트폰의 애플리케이션 프로세서와 AI 가속기는 3나노·5나노 공정에서 생산되지만 자동차와 산업기기, 통신장비, 가전에는 28나노 이상 성숙 공정 반도체가 대량으로 사용된다. 전력관리반도체, 디스플레이 구동칩, 마이크로컨트롤러, 네트워크칩과 각종 센서는 최신 공정을 사용할 필요가 없거나 최신 공정을 적용했을 때 오히려 비용이 증가한다. 세계 반도체 수요의 상당 부분은 여전히 성숙 공정에서 발생한다. 중국이 28나노급 장비를 안정적으로 양산하면 가장 먼저 달라지는 곳도 이 시장이다. 중국 팹은 수입 장비의 추가 공급과 유지보수가 제한되더라도 국내 장비로 생산설비를 늘릴 수 있다. 중국 정부와 국유기업은 성능이 다소 떨어지더라도 국산 장비를 의무적으로 구매해 초기 시장을 만들어줄 수 있다. 글로벌 시장에서는 통하지 않을 장비가 중국 내수에서는 살아남을 수 있다. 장비업체는 확보한 매출과 생산 데이터를 다시 연구개발에 투입할 수 있다. 중국의 거대한 내수시장이 기술 격차를 줄이는 시험장이 되는 구조다. ◆ 한국을 먼저 압박할 곳은 HBM이 아닌 범용 D램 중국산 DUV가 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 사업을 단기간에 위협할 가능성은 크지 않다. HBM은 미세공정에서 D램 셀을 만드는 것만으로 완성되지 않는다. 여러 개의 D램 다이를 얇게 가공해 수직으로 쌓고 TSV로 연결해야 한다. 적층·접합, 발열 제어와 신호 무결성, 패키징 수율, 고객사의 GPU·가속기 인증이 모두 필요하다. HBM4 이후에는 로직 베이스 다이와 파운드리 공정, 첨단 패키징 기술의 결합이 더욱 중요해진다. DUV 한 종류를 확보했다고 한꺼번에 해결할 수 있는 영역이 아니다. 미국의 대중국 HBM 수출통제까지 고려하면 중국이 한국 기업을 곧바로 따라잡기는 쉽지 않다. 한국이 주의 깊게 볼 곳은 일반 D램이다. CXMT는 이미 세계 D램 출하량의 약 8%를 차지하는 4위 업체로 성장했다. 아직 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론과 기술 및 수익성 격차가 있지만 DDR4와 DDR5, 모바일용 LPDDR 시장에서 생산량을 늘리고 있다. 중국산 DUV가 양산 인증을 통과하면 CXMT는 수입 장비에 대한 불확실성을 낮추고 증설을 지속할 수 있다. 중국 스마트폰과 PC, 서버업체가 자국산 메모리 채택을 늘리면 CXMT는 세계 시장에 진출하기 전에 중국 내수만으로도 규모의 경제를 확보할 수 있다. 이 경우 한국 기업에 나타날 첫 충격은 시장점유율 상실보다 가격 하락일 가능성이 높다. CXMT가 범용 D램 공급을 늘리면 국제 가격의 하단이 낮아진다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM에서 높은 수익을 거두더라도 일반 D램의 수익성이 악화하면 전체 실적 변동성이 커질 수 있다. 중국산 DUV는 HBM 왕좌를 빼앗는 무기라기보다 범용 메모리 시장의 가격 질서를 바꾸는 기반시설로 보는 편이 현실적이다. 미국은 2022년 이후 중국의 첨단 반도체 생산을 제한하기 위해 노광과 식각·증착·계측 장비, 설계 소프트웨어와 첨단 AI 반도체에 대한 통제를 강화했다. 네덜란드와 일본도 일부 장비 수출 제한에 동참했다. 2024년에는 HBM과 장비 생산에 필요한 소프트웨어까지 통제 범위가 확대됐다. 수출통제는 효과가 있었다. 중국은 최첨단 장비를 제때 확보하기 어려워졌고 기존 수입 장비의 유지보수와 부품 공급에도 불확실성이 커졌다. 중국이 EUV를 활용한 대규모 첨단공정을 구축하는 시점도 늦어졌다. 하지만 통제에는 반대 방향의 힘도 작용한다. 해외 장비를 살 수 없게 되면 중국 팹은 성능이 부족해도 국산 장비를 시험해야 한다. 정부는 투자 실패를 감수하면서 자금을 공급하고, 고객사는 초기 제품의 결함을 함께 고친다. 정상적인 시장이라면 선택받기 어려운 장비가 보호된 시장 안에서 성장할 수 있다. 수출통제가 중국의 개발 비용과 시간을 늘릴 수는 있어도 기술 개발 의지 자체를 없애지는 못한다. 오히려 노광장비 국산화를 경제성의 문제가 아닌 국가안보 과제로 바꿨다. 중국 기업은 손익분기점을 넘지 못해도 투자를 지속할 수 있다. 미국과 동맹국도 통제를 강화하는 것만으로는 우위를 지킬 수 없다. 중국의 기술 진전을 늦추는 동안 차세대 기술과 공급망, 고객 생태계의 격차를 더 벌려야 한다. 통제가 시간을 벌어주는 정책이라면 혁신은 그 시간을 가치 있게 만드는 정책이다. ◆ 한국 반도체주 급락, 공포와 현실을 구분해야 중국산 DUV 5대가 삼성전자와 SK하이닉스의 기업가치를 하루아침에 10% 이상 떨어뜨릴 만큼 직접적인 실적 충격을 주는 것은 아니다. 올해와 내년 생산량만 놓고 보면 한국 반도체 공장의 생산능력이나 HBM 수주에 미칠 영향은 제한적이다. 지난 28일 주가 급락은 여러 불안이 한꺼번에 반영된 결과에 가깝다. AI 데이터센터 투자 확대에 비해 빅테크 기업의 수익 창출이 더디다는 우려, CXMT의 자금 조달과 증설 가능성, 중국 장비 국산화, 외국인 대규모 매도와 레버리지 포지션 청산이 겹쳤다. 그럼에도 시장의 과민 반응에는 읽어야 할 메시지가 있다. 투자자들은 장비 5대의 매출 효과가 아니라 ASML 독점과 한국 메모리 지배력이 영구적이지 않을 가능성을 가격에 반영했다. 지금까지 거의 0으로 보던 중국 장비의 성공 가능성을 아주 낮은 확률이나마 계산에 넣기 시작한 것이다. 따라서 이번 급락을 전적으로 비이성적 공포라고 단정하는 것도, 중국이 곧 한국을 추월한다는 신호로 받아들이는 것도 적절하지 않다. 단기 주가는 과도하게 움직였을 수 있지만 중국 공급망 자립이라는 장기 변수가 현실로 다가온 것은 사실이다.2026-07-29 16:16:24
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![[데스크 칼럼] 9500억달러 AI 동맹, 숫자보다 한국 몫이 중요하다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727103622210000.jpg)
9500억달러 AI 동맹, 숫자보다 '한국 몫'이 중요하다 [경제일보] 숫자는 크고 박수는 요란했다. 삼성전자와 SK그룹이 미국 빅테크들과 발표한 인공지능 협력 규모는 모두 9500억 달러, 우리 돈으로 약 1400조원에 이른다. SK그룹이 엔비디아 등을 상대로 7500억 달러 규모의 협력을 추진하고, 삼성전자가 브로드컴과 2000억 달러 규모의 전략적 협력에 나선다는 내용이다. 한국 기업이 글로벌 AI 공급망의 변방이 아니라 중심부에 진입했음을 보여주는 상징적인 장면이다. 경사임은 분명하지만, 숫자에 취할 때는 아니다. 9500억 달러가 당장 한국 기업의 금고에 들어오는 현금도, 이미 법적 구속력을 갖춘 단일 수주계약도 아니기 때문이다. SK와 엔비디아의 5000억 달러 이상 협력은 의향서에 기초한 AI 팩토리와 장기 메모리 공급·공동개발 계획이다. 삼성전자와 브로드컴의 2000억 달러 협력도 2030년까지 메모리와 파운드리 분야에서 예상되는 규모를 담은 양해각서다. 엔비디아 역시 발표문에서 미래 전망은 실제 결과와 달라질 수 있으며 성과를 보장하지 않는다고 명시했다. 이 차이를 지적하는 것은 성과를 깎아내리기 위해서가 아니다. 오히려 귀한 기회를 진짜 성과로 만들기 위해서다. 발표 금액이 클수록 정부와 기업은 숫자의 구성부터 투명하게 설명해야 한다. 확정된 구매 물량은 얼마인지, 시장 수요를 근거로 산출한 추정치는 얼마인지, 국내 투자는 얼마이고 해외 공급계약은 얼마인지 분리해야 한다. 의향서와 양해각서, 장기 공급계약, 실제 시설투자를 한 덩어리로 묶어 ‘1400조원 성과’라고만 부르면 국민은 규모는 알되 실체는 알 수 없다. 이번 협력의 가치가 작다는 뜻은 더욱 아니다. 엔비디아와 SK의 계획에는 국내 최대 2기가와트급 AI 팩토리 건설과 차세대 HBM 공동개발이 포함됐다. 첫 AI 팩토리는 2027년 가동을 목표로 하고 있다. 삼성전자와 브로드컴의 협력 범위도 HBM 공급을 넘어 2나노미터 이하 파운드리와 첨단 패키징으로 이어진다. 단순히 메모리를 판매하는 데서 그치지 않고 AI 가속기의 설계와 생산 생태계로 올라설 가능성이 열린 것이다. 중요한 것은 가능성과 성과를 혼동하지 않는 일이다. 글로벌 빅테크가 한국 반도체를 필요로 한다는 사실은 확인됐다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 한국의 HBM이 없었다면 오늘날의 AI 슈퍼컴퓨터도 가능하지 않았을 것이라고 평가했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자와 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자도 한국이 반도체와 인프라, 인재를 아우르는 핵심 파트너라는 취지로 발언했다. 한국의 협상력이 어느 때보다 커진 순간이다. 협상력이 생겼다면 이제 그 힘을 국내 산업의 두께를 키우는 데 써야 한다. 반도체 물량을 많이 공급하는 것만으로는 충분하지 않다. AI 시대의 가장 큰 부가가치는 칩과 데이터센터, 클라우드 소프트웨어, AI 모델과 서비스가 연결되는 지점에서 생긴다. 한국이 HBM과 파운드리 생산만 맡고 플랫폼과 소프트웨어, 고객 데이터와 서비스 수익은 미국 기업이 가져가는 구조라면 계약액은 커도 한국에 남는 몫은 제한된다. 첫 번째 성적표는 국내 생산이다. 이번 협력을 계기로 국내 반도체 공장이 얼마나 증설되고, 장비·소재·부품 기업에 얼마의 주문이 돌아가는지 확인해야 한다. 글로벌 수요를 한국 공장에서 소화하지 못하고 해외 생산기지만 늘어난다면 국내 산업의 낙수효과는 약해진다. 전력과 용수, 송전망, 산업용지 문제를 풀어야 하는 이유도 여기에 있다. 정부는 투자 발표식에 참석하는 데서 역할을 끝낼 것이 아니라 국내에서 공장을 제때 지을 수 있는 기반을 마련해야 한다. 두 번째 성적표는 기술의 귀속이다. SK하이닉스와 엔비디아는 차세대 HBM을 공동개발하고, 삼성전자와 브로드컴은 메모리·파운드리·패키징을 연결하는 협력을 추진한다. 공동개발 과정에서 확보한 특허와 설계 경험, 생산 노하우가 한국 연구조직에 축적돼야 한다. 미국 기업의 제품 일정에 맞춰 생산만 대행하고 핵심 설계 역량은 밖에 남는다면 공급자는 될 수 있어도 기술의 주인은 되기 어렵다. 세 번째는 국내 AI 생태계다. 이번 정상외교를 전후해 네이버·브룩필드·엔비디아는 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 200메가와트, 약 10만개의 GPU 규모로 확대하는 계획을 내놨다. 엔비디아는 KAIST와 공동 연구소를 운영하고 서울대와도 연구·교육 협력을 추진하기로 했다. 거대한 협력이 몇몇 대기업의 매출로 끝나지 않고 국내 대학과 스타트업, 제조기업이 활용할 수 있는 연산 인프라와 연구 기반으로 이어져야 한다. 네 번째는 고용과 인재다. 첨단산업 투자의 진짜 성과는 계약서가 아니라 사람에게 남는다. 국내에서 채용되는 설계자와 소프트웨어 개발자, 공정기술자와 데이터 과학자가 얼마나 늘어나는지 봐야 한다. 세계적 기업과의 협력이 한국 인재를 미국으로 데려가는 통로에 그쳐서는 곤란하다. 해외 인재가 한국 연구소로 들어오고, 국내 연구자가 세계 최고 수준의 프로젝트를 한국에서 수행하는 선순환을 만들어야 한다. 정부의 역할도 분명하다. 민간기업의 장기계약에 일일이 간섭할 필요는 없다. 시장을 가장 잘 아는 것은 기업이다. 다만 세제 지원과 정책금융, 전력망과 용수, 산업단지와 외교력이 투입된다면 그에 상응하는 국내 효과를 점검해야 한다. 투자액 발표 이후 실제 집행액, 국내 생산 비중, 협력업체 발주, 연구개발 투자, 신규 고용을 정기적으로 공개하는 ‘AI 협력 이행표’를 만들 필요가 있다. 성과를 재촉하다 기업의 영업비밀까지 공개하라는 식이어서는 안 된다. 필요한 것은 계약의 세부 가격이 아니라 국가가 제공한 지원과 국내에 돌아온 편익의 균형이다. 정부가 산업의 승자를 고르는 것도 경계해야 하지만, 거대한 숫자를 외교 성과로 홍보한 뒤 실행 여부를 묻지 않는 태도도 책임 있는 산업정책이라 할 수 없다. 논어 학이편에는 “군자는 근본에 힘쓰니, 근본이 서면 도가 생긴다(君子務本 本立而道生)”는 말이 나온다. 9500억 달러라는 숫자는 가지다. 국내 공장과 연구소, 기술과 인재, 중소 협력업체는 뿌리다. 가지가 아무리 화려해도 뿌리가 굵어지지 않으면 그 나무는 한국 산업의 것이 아니다. 이번 협력은 한국에 찾아온 드문 기회다. 미국 AI 기업들은 더 많은 반도체와 연산 능력을 필요로 하고, 한국은 이를 공급할 제조역량을 갖고 있다. 지금의 협상력을 잘 활용한다면 한국은 메모리 강국을 넘어 AI 생산과 실증, 서비스가 함께 움직이는 산업국가로 도약할 수 있다. 하지만 계약 규모만 반복해서는 그 미래가 저절로 오지 않는다. 몇 년 뒤 9500억 달러 중 얼마가 실제 매출로 실현됐는지, 국내에 몇 개의 공장과 연구소가 생겼는지, 몇 명의 기술자가 새 일자리를 얻었는지 물어야 한다. 한국 기업이 공급망에서 더 높은 자리를 차지했는지도 따져야 한다. 9500억 달러는 출발선이지 성적표가 아니다. 진짜 성과는 달러로 발표되지만 원화 매출과 국내 투자, 한국의 기술과 국민의 일자리로 확인된다. 이제 박수를 거두자는 것이 아니다. 박수를 친 만큼 꼼꼼히 지켜보자는 것이다. AI 동맹의 크기는 계약서에 적힌 숫자가 아니라, 그 협력 뒤에 한국에 남은 것으로 평가받아야 한다.2026-07-27 10:36:39
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"AI가 신소재 찾는다"…LG CNS, 엔비디아·메타와 'AI 포 사이언스' 참전 [경제일보] 인공지능(AI)이 코드를 작성하고 문서를 생성하는 단계를 넘어 신약과 신소재를 설계하는 'AI 포 사이언스' 시대가 본격화되면서 AI가 기업의 연구개발(R&D) 방식 자체를 바꾸고 있다. 이에 LG CNS는 글로벌 AI 신소재 개발 연합에 합류해 국내 제조·소재 기업들의 AI 전환(AX)을 지원하며 차세대 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 27일 LG CNS는 영국 AI 스타트업 커스프AI의 글로벌 협력체 'AI 머티리얼즈 파운드리' 창립 멤버로 선정됐다고 밝혔다. LG CNS는 커스프AI와 협력해 국내 산업용 신소재 개발 분야 AX 사업을 가속화할 계획이다. AI 머티리얼즈 파운드리는 AI와 화학, 소재, 컴퓨팅 인프라 분야 기업 및 연구기관들이 AI를 활용해 신소재 개발 혁신을 추진하는 글로벌 연합체다. 엔비디아와 메타, AMD를 비롯해 48개 글로벌 기업 및 연구기관이 참여하고 있으며, 3M과 머크 등 글로벌 소재 기업들도 신소재 개발을 위해 협력체에 합류했다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 활용한 신약과 신소재 개발 시장에 주목하고 있다. AI가 방대한 양의 데이터를 기반으로 최적의 후보 물질을 탐색하고 검증하는 능력을 갖추면서 수년이 걸리던 연구개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있게 됐기 때문이다. AI를 활용한 신소재 개발이 반도체와 배터리, 화학, 에너지 산업의 새로운 경쟁력으로 떠오르면서 'AI 포 사이언스'는 AI 산업의 다음 격전지로 평가받고 있다. 특히 신소재 개발은 소재 하나가 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 정도로 중요성이 크지만 개발 기간이 길고 막대한 비용이 소요되는 분야로 알려졌다. 수많은 물질 조합을 직접 실험해야 하는 만큼 연구개발에만 수년 이상의 시간이 필요한 경우도 적지 않았고, 이에 글로벌 기업들은 AI를 활용해 개발 가능성이 높은 후보 물질을 선별하고 실험 과정을 최적화하는 방식으로 연구개발 패러다임 전환에 나서고 있다. 커스프AI는 AI와 소재 과학을 결합해 최적의 소재를 AI로 설계하고 탐색하는 플랫폼을 개발한 영국 AI 스타트업이다. 지난 2024년 노벨물리학상 수상자인 제프리 힌턴이 자문위원으로 참여하고 있으며, 최근 약 4억5000만 달러(약 6800억원) 규모의 투자를 유치하는 등 약 4조원의 기업가치를 지닌 것으로 평가된다. 아마존 창업자인 제프 베이조스도 주요 투자자로 참여하고 있다. AI 머티리얼즈 파운드리는 참여 기업들의 실험 데이터와 연구 네트워크, 컴퓨팅 인프라 등을 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼에 통합해 산업용 신소재 설계부터 발굴과 검증, 상용화까지 전 과정을 지원한다. AI가 원하는 물질의 조건과 특성을 학습한 뒤 방대한 양의 후보 물질을 생성하고 검증하는 방식이다. 실제 핀란드 화학 기업 케미라는 해당 플랫폼을 활용해 수년이 걸리던 신소재 개발 기간을 약 6개월 수준으로 단축했다. AI는 약 300조개의 분자 구조를 탐색해 20개의 신소재 후보 물질을 도출하며 연구개발 효율성을 크게 높인 것으로 평가된다. LG CNS는 이번 협력을 통해 국내 제조·소재 기업들이 글로벌 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 반도체와 화학, 에너지 산업을 중심으로 신소재 개발을 추진하는 기업들을 대상으로 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼을 제공하고, 플랫폼 운영과 데이터 처리, 결과 검증 등을 수행하는 플랫폼 딜리버리 파트너 역할을 맡는다. 국내 기업들은 고가의 연구 장비나 대규모 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 글로벌 연구 네트워크를 활용한 신소재 개발이 가능해질 전망이다. 고객사는 별도의 AI 전문 인력 없이도 플랫폼을 활용해 상시적으로 신소재 개발 프로젝트를 수행할 수 있으며, 플랫폼에 적용할 소재 데이터 처리부터 검증 결과 해석과 유지보수까지 지원받을 수 있다. 기술 유출과 지식재산권(IP)에 대한 안전장치도 마련됐다. 고객사의 데이터는 독립된 전용 서버에서 격리·관리되며 AI 모델 학습에 재사용되지 않는다. 신소재 관련 특허 소유권 역시 의뢰 기업이 보유하도록 명확히 규정해 소재 기업들의 기술 보호 문제도 고려했다. AI 인프라 경쟁 역시 AI 팩토리를 넘어 연구개발 분야로 확대되는 모습이다. 과거 AI 경쟁이 GPU 확보와 데이터센터 구축에 집중됐다면 최근에는 AI를 활용해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 'AI 연구소' 경쟁으로 진화하고 있다. 특히 제조업 강국인 국내 산업 구조를 고려할 때 신소재 개발 분야의 AX는 기업들의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. LG CNS는 이번 글로벌 협력체 참여를 계기로 국내 제조·소재 기업들의 신소재 개발 AX를 지원하고 글로벌 시장에서도 관련 사업 기회를 확대해 나갈 방침이다. 장민용 LG CNS 화학·전지사업부장 상무는 "신소재 개발 분야에서 비용과 시간 효율성을 높이는 것은 기업 핵심 경쟁력으로 직결된다"며 "AI가 선택이 아닌 필수인 만큼, 국내 제조·소재 기업이 세계 최고 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용해 실질적 사업 성과를 조기에 창출할 수 있도록 AI 파트너의 역할을 다할 것"이라고 말했다.2026-07-27 10:00:00
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![[데스크 칼럼] AI 정상외교의 빛과 그림자…국내 산업 뿌리 남겨야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/23/20260723104723852190.png)
AI 정상외교의 빛과 그림자…국내 산업 뿌리 남겨야 [경제일보] 대통령이 세계 인공지능(AI) 산업의 중심으로 간다. 이재명 대통령은 24일 미국 샌프란시스코에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자, 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자, 혹 탄 브로드컴 최고경영자를 차례로 만날 예정이다. 삼성전자 이재용 회장과 SK그룹 최태원 회장, 현대자동차그룹 정의선 회장 등 국내 기업인들도 합류한다. 정부가 주최하는 AI 서밋에서는 양국 기업 간 협약이 체결되고, 글로벌 AI 협력 방향을 담은 선언도 발표될 예정이다. 참석자의 면면만으로도 관심을 끌기에 충분하다. 반도체를 공급하는 엔비디아와 브로드컴, AI 모델을 만드는 오픈AI와 앤트로픽, 메모리와 제조 역량을 가진 삼성전자와 SK, 피지컬 AI의 거대한 실험장이 될 현대차가 한자리에 모인다. 한국이 세계 AI 생태계의 변방이 아니라 핵심 공급망의 한 축이라는 사실을 보여주는 장면이다. 정상외교가 기업 간 장벽을 낮추고 투자와 기술협력의 문을 여는 일은 마땅히 환영할 일이다. AI 산업은 한 나라가 모든 기술을 독자적으로 갖추기 어려운 거대한 결합체다. 그래픽처리장치와 메모리, 파운드리, 데이터센터, 클라우드, 거대언어모델, 전력과 냉각 설비가 맞물려야 한다. 한국이 미국 빅테크와 손잡지 않고 AI 경쟁의 속도를 따라잡겠다는 것은 현실적이지 않다. 기술동맹은 선택이 아니라 생존의 조건에 가까워지고 있다. 하지만 동맹은 악수로 완성되지 않는다. 협력이라는 이름 아래 무엇을 내주고 무엇을 가져오는지, 그 결과가 어느 나라의 공장과 연구소, 일자리와 세수로 남는지를 따져야 한다. 정상외교의 성과를 협약 건수나 투자 금액으로만 평가해서는 안 되는 이유다. 해외에서 박수를 받은 양해각서가 국내 산업의 뿌리를 약하게 만든다면 외교적 성과는 산업적 비용으로 돌아온다. 공교롭게도 대통령의 샌프란시스코 방문을 앞두고 산업통상부 장관도 워싱턴으로 향했다. 김정관 장관은 미국 상무·에너지 당국과 한국 기업의 대미 전략투자, 에너지·자원 협력 등을 논의한다. 정부는 한미전략투자특별법에 따라 대미 투자사업을 구체화하고 있고, 현재 논의되는 한국의 대미 투자 약속은 3500억달러 규모다. 같은 시기에 샌프란시스코에서는 AI 기술협력을 넓히고, 워싱턴에서는 한국 자본의 미국 투자를 협의하는 셈이다. 미국에 투자하지 말자는 것이 아니다. 세계 최대 시장에 공장을 짓고 현지 고객과 가까워지는 것은 기업의 합리적인 선택일 수 있다. 관세와 보조금, 조달 규정이 기업의 입지를 좌우하는 시대에는 현지 생산도 경쟁력의 일부다. 미국 시장을 지키기 위한 투자를 애국심만으로 막을 수도 없고, 막아서도 안 된다. 문제는 균형이다. 해외 공장을 하나 세울 때 국내 공장 하나가 사라지고, 해외 연구소를 키울 때 국내 인재 채용이 줄어드는 구조가 고착돼서는 안 된다. 대기업이 생산시설을 옮기면 협력업체와 장비업체, 물류와 지역 상권도 함께 움직인다. 산업 공동화는 어느 날 공장 문에 붙은 폐업 공고로 시작되지 않는다. 국내 증설이 미뤄지고, 신규 채용이 줄고, 핵심 연구조직이 해외로 이동하는 작은 변화가 쌓여 어느 순간 산업 생태계 전체의 빈자리로 나타난다. 특히 AI는 과거 제조업보다 기술 종속의 위험이 크다. 한국 기업이 반도체와 데이터, 전력, 자본을 제공하더라도 핵심 모델과 플랫폼, 소프트웨어 생태계를 해외 기업이 독점한다면 한국은 고부가가치 사슬의 중심이 아니라 값비싼 기반시설을 제공하는 하청기지에 머물 수 있다. 메모리 반도체를 잘 만드는 것과 AI 시대의 주도권을 갖는 것은 같은 말이 아니다. 따라서 정부는 AI 정상외교의 성과를 국내에 남기기 위한 원칙을 먼저 세워야 한다. 우선 정책금융과 공적 보증이 투입되는 해외 투자에는 국내 투자 연계 조건을 붙여야 한다. 국내 연구개발센터 유지, 핵심 공정 투자, 협력업체 발주, 인재 양성 계획을 함께 따져야 한다. 해외 투자의 수익성뿐 아니라 국내 산업에 남기는 파급효과도 국익 심사의 기준이 돼야 한다. 또한 글로벌 빅테크와 체결하는 기술협약에는 한국 기업의 역할과 지식재산권의 귀속을 명확히 해야 한다. 데이터는 한국이 제공하고, 설비투자는 한국 기업이 부담하면서 핵심 기술과 수익은 해외 플랫폼에 집중되는 계약이라면 기술동맹이라 부르기 어렵다. 공동 연구의 성과가 국내 연구자와 스타트업, 대학으로 확산될 수 있는 통로도 마련해야 한다. 아울러 해외 벤처자본과의 협력에는 상호성이 필요하다. 이 대통령은 샌프란시스코에서 세쿼이아캐피털과 앤드리슨호로위츠 등 글로벌 벤처투자회사 관계자들을 만나고, 국민연금과 이들 투자회사 간 장기 협력을 위한 양해각서 체결 행사에도 참석한다. 한국 자본이 실리콘밸리의 혁신기업에 투자하는 것만으로는 부족하다. 실리콘밸리의 자본과 네트워크도 한국의 AI 스타트업과 연구 생태계로 들어오게 해야 한다. 정상외교의 성과를 협약 건수가 아니라 국내 잔존 가치로 평가해야할 필요도 있다. 협약 이후 국내 투자액이 얼마나 늘었는지, 몇 명을 새로 고용했는지, 국내 중소기업이 공급망에 얼마나 진입했는지, 공동 연구에서 한국이 확보한 특허와 기술이 무엇인지 공개해야 한다. 양해각서는 출발선일 뿐이다. 이행되지 않는 협약은 외교행사의 장식품에 지나지 않는다. ‘대학’에는 “사물에는 근본과 말단이 있고, 일에는 시작과 끝이 있다(物有本末 事有終始)”는 구절이 나온다. AI 정상외교에서 글로벌 협약과 해외 투자는 뻗어 나가는 가지다. 국내 공장과 연구소, 인재와 협력업체는 뿌리다. 가지가 세계로 뻗는 것은 좋은 일이다. 하지만 가지를 키우겠다고 뿌리의 물과 양분을 모두 빼내면 나무는 오래 서 있지 못한다. 한국 기업이 세계로 나아가는 것을 두려워해서는 안 된다. 국내에만 머물라는 요구는 개방경제의 현실과도 맞지 않는다. 하지만 해외 진출을 세계화라는 말로 무조건 미화해서도 안 된다. 기업의 해외 투자는 기업의 판단이지만, 세제와 금융, 외교적 지원이 더해지는 순간부터는 국가 경제에 어떤 이익을 남기는지 물을 수밖에 없다. 정부는 대미 투자사업을 상업적 합리성과 국익을 기준으로 관리하겠다고 밝혔다. 원칙은 옳다. 이제 ‘국익’이 무엇인지 구체적으로 정의해야 한다. 해외에서 거둔 수익만 국익이 아니다. 국내 생산능력과 연구인력, 기술자립도, 협력업체의 생존, 청년들이 일할 양질의 일자리도 국익이다. AI 정상외교는 한국에 큰 기회다. 엔비디아와 오픈AI를 만나고 세계의 자본을 연결하는 것만으로도 의미가 있다. 다만 진정한 성과는 회담장의 사진이 아니라 몇 년 뒤 국내 산업 현장에서 확인될 것이다. 한국에 연구소가 늘고, 공장이 증설되고, 스타트업이 성장하며, 청년들이 새로운 일자리를 얻을 때 기술동맹은 비로소 국익이 된다. 빅테크와 손을 잡되 산업의 뿌리는 한국에 남겨야 한다. 해외 시장을 넓히되 국내 생산 기반을 비워서는 안 된다. 세계 AI 질서에 깊숙이 들어가되 기술과 플랫폼의 종속국이 돼서도 안 된다. AI 정상외교의 성패를 가를 기준은 단순하다. 협력의 열매가 국내 산업과 국민에게 돌아오는가. 그 질문에 답하지 못하는 기술동맹은 동맹이 아니라 공동화의 통로가 될 수 있다.2026-07-23 10:48:37
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이재용·최태원·이해진, 美서 젠슨 황 만난다…글로벌 AI 동맹 '총집결' [경제일보] 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장, 이해진 네이버 의장이 미국에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회동하는 방안이 추진되고 있다. 메모리와 인공지능(AI) 반도체, 생성형 AI 서비스를 대표하는 글로벌 기업 수장들이 한자리에 모이는 것으로, AI 공급망 협력 확대와 차세대 AI 인프라 구축 방안이 주요 의제로 논의될 전망이다. 22일 업계에 따르면 삼성전자와 SK그룹, 네이버, 엔비디아 주요 경영진은 이번 주 미국 실리콘밸리 인근에서 라운드테이블 형식의 회동을 추진 중이다. 회동은 오는 24일 열리는 방안이 유력한 것으로 알려졌다. 이 회장과 최 회장, 이 의장, 황 CEO가 참석하는 방안이 유력하게 검토되고 있으며, 샘 올트먼 오픈AI CEO와 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO도 참석할 가능성이 거론된다. 회동이 성사될 경우 메모리 반도체와 AI 가속기(GPU), 생성형 AI 플랫폼을 대표하는 글로벌 기업 최고경영진이 한자리에 모이는 첫 사례가 될 것으로 업계는 보고 있다. 특히 황 CEO가 지난달 한국을 방문해 삼성전자와 SK그룹, 현대자동차그룹, LG, 네이버 등 주요 기업과 잇달아 협력 방안을 논의한 데 이어 한 달여 만에 다시 한국 기업들과 회동을 추진하면서 전략적 파트너십을 더욱 강화하는 모습이다. 이번 회동에서는 AI 인프라 확대를 위한 공급망 협력이 핵심 의제로 다뤄질 전망이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 고성능 메모리를 공급하고 있으며, 하반기 출시 예정인 차세대 AI 가속기 '베라 루빈'에도 양사의 HBM4가 적용될 예정이다. 양사는 오픈AI의 자체 AI 칩에도 메모리를 공급하고 있으며, 지난해에는 대규모 AI 인프라 구축 프로젝트인 '스타게이트'에도 고성능 메모리를 공급하기로 협력한 바 있다. 메모리뿐 아니라 파운드리 협력도 확대되고 있다. 삼성전자는 엔비디아 플랫폼용 추론 칩 생산을 맡고 있으며, 최근에는 앤트로픽과 2나노 공정을 활용한 AI 칩 생산 협력도 논의하는 등 AI 반도체 생태계에서 역할을 넓히고 있다. 네이버는 AI 팩토리 구축을 중심으로 협력 방안을 논의할 것으로 예상된다. AI 팩토리는 GPU 서버와 데이터센터, 전력·냉각 설비 등 AI 인프라에 대규모 AI 모델과 클라우드 기술을 결합해 초대형 AI 연산을 수행하는 차세대 데이터센터 개념이다. 업계에서는 이번 회동이 최근 제기된 AI 투자 둔화와 반도체 업황 피크아웃 우려를 완화하는 계기가 될 수 있다는 관측도 나온다. 최근 삼성전자와 SK하이닉스, 엔비디아 등 AI 반도체 관련 기업들의 주가는 고점 대비 조정을 받고 있지만, 업계에서는 글로벌 빅테크의 AI 인프라 투자가 향후 수년간 이어질 것으로 예상하면서 고성능 메모리 수요 역시 견조한 흐름을 유지할 것으로 보고 있다.2026-07-22 09:55:38
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KT, AI 에이전트 넘어 AX 실행력 키운다...FDE 확보 속도 [경제일보] KT가 글로벌 AI 기업 팔란티어와 함께 B2B 인공지능 전환(AX) 시장 공략을 위한 실행형 AI 인재 양성에 나섰다. 단순한 AI 활용 교육을 넘어 고객사의 문제를 직접 해결할 수 있는 'FDE(전방배치 엔지니어)'를 키워 AI 에이전트 개발부터 시스템 구축, 운영까지 수행할 수 있는 AX 실행력을 확보하겠다는 전략이다. 16일 KT는 사내 임직원을 대상으로 AI 해커톤 행사 '에이전트 캠프'를 진행해 현업 문제를 직접 해결하는 AI 에이전트 과제를 발굴했다고 밝혔다. 이번 행사는 지난 13일부터 15일까지 경기도 성남시 KT 분당 사옥에서 진행됐으며 임직원들이 직접 업무 혁신을 위한 솔루션 개발에 참여했다. 이번 행사의 핵심은 AI 에이전트 개발 자체보다 '실행력'에 있는 것으로 풀이된다. 최근 AI 시장의 경쟁이 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트와 AX로 확대되면서 실제 고객 현장에 AI를 적용하고 운영할 수 있는 인재 확보가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 KT가 강조하는 FDE는 팔란티어 성장의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. FDE는 단순한 개발자가 아닌 고객과 함께 현장의 문제를 정의하고 데이터 분석부터 AI 모델 적용, 시스템 구축과 운영까지 수행하는 역할을 맡는다. 고객사의 업무 환경을 이해하고 기술과 데이터를 활용해 문제를 해결하는 '현장형 엔지니어'인 것이다. KT는 지난해부터 팔란티어와 전략적 파트너십을 맺고 국내 AX 시장 공략에 나서고 있다. 양사는 금융과 제조, 공공 등 다양한 산업군을 대상으로 AI와 데이터 기반 AX 사업을 추진하고 있으며, 이번 에이전트 캠프 역시 팔란티어의 FDE 전략을 구체화하기 위한 행보로 분석된다. KT는 에이전트 캠프를 통해 AI 네트워크 보안 관제 에이전트와 AI 에너지 운영 최적화 에이전트, 데이터 for AI 에이전트 등 실제 사업 영역에 적용 가능한 3개 프로젝트를 수행했다고 설명했다. 참가자들은 AI와 데이터 통합 기술을 기반으로 해결 방안을 설계했으며, 팔란티어의 데이터 통합 플랫폼 '파운드리'와 AI 플랫폼 'AIP'를 활용해 데이터를 의미 단위로 연결하는 온톨로지를 구축하고 이를 기반으로 AI 에이전트를 구현했다. 이 과정에서 팔란티어 FDE가 멘토로 참여해 기술 멘토링과 협업을 지원했다. 이번 행사는 단순한 사내 해커톤과는 차이가 있다. 임직원들이 직접 현업의 문제를 정의하고 해결 방안을 설계하는 과정을 통해 AI 에이전트를 실제 업무에 적용할 수 있는 가능성을 검증했다는 점에서다. 나아가 고객사의 AX 프로젝트를 수행할 수 있는 실행형 인재를 양성하는 데 목표로 진행됐다. KT는 AI 에이전트 사업의 핵심을 '실행력'에서 찾고 있다. AI를 개발하는 것에 그치지 않고 고객의 문제를 정의하고 이를 해결할 수 있는 AI 시스템을 구축·운영하는 역량을 확보해야 B2B AX 시장에서 경쟁력을 가질 수 있다는 판단이다. KT는 향후 에이전트 캠프 등 사내 AI 혁신 프로그램을 지속 확대해 데이터와 AI, 시스템 구축부터 운영까지 전 과정을 수행할 수 있는 FDE 역량을 강화할 계획이다. 이를 바탕으로 고객 요구에 민첩하게 대응할 수 있는 현장 중심형 전문가를 양성하고 AX 사업의 실행력과 추진력을 높인다는 방침이다. 변우철 KT AX 엔지니어링본부 P-FDE 담당 상무는 "이번 '에이전트 캠프'와 같이 다양한 AI 혁신 프로그램을 마련해 임직원의 AI 활용 역량을 강화할 것"이라며 "KT는 팔란티어 등 글로벌 파트너와의 협업을 통해 검증된 실행력을 확보하고, 이를 기반으로 B2B AX 시장에서 경쟁력을 계속해서 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-07-16 14:57:22
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"TSMC만으론 부족"…AI칩 공급망 다변화에 삼성 파운드리 기회 커진다 [경제일보] AI 반도체 공급망이 'TSMC 일극 체제'에서 다변화 국면으로 접어들면서 삼성전자 파운드리 사업에도 반등 기회가 열리고 있다. AI칩 수요 급증과 공급망 안정성 확보를 위해 글로벌 빅테크들이 생산처를 복수의 파운드리로 분산하려는 움직임이 나타나고 있기 때문이다. 14일 반도체 업계에 따르면 삼성전자는 최근 테슬라의 차세대 AI 반도체 ‘AI5’에 대한 테이프아웃을 마치고 시제품 생산과 공정 검증을 준비하고 있다. 테이프아웃은 반도체 설계를 완료한 뒤 최종 설계 데이터를 파운드리에 넘기는 단계로 실제 양산까지는 시험 생산과 수율 안정화, 고객사 승인 절차 등이 남아 있다. 테슬라는 AI5 개발 과정에서 삼성전자와 TSMC 양쪽과 협력하고 있다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)도 지난 4월 AI5 설계를 마쳤다고 밝히며 두 회사에 감사를 표했다. 업계에서는 TSMC와 삼성전자가 각기 다른 공정과 생산 거점에서 AI5를 공급하고, 후속 제품인 AI6는 삼성전자의 미국 텍사스주 테일러 공장이 주력 생산을 맡을 가능성이 큰 것으로 보고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 165억 달러, 당시 환율 기준 약 22조7000억원 규모의 반도체 위탁생산 계약을 체결했다. 계약 기간은 2033년 말까지다. 한진만 삼성전자 파운드리사업부장 겸 사장은 지난 3월 정기 주주총회에서 테일러 공장에서 테슬라 차세대 칩의 본격적인 양산을 2027년 하반기 시작할 예정이라고 밝혔다. 이번 협력은 테슬라 한 곳의 수주를 넘어 AI 반도체 고객사들의 생산 전략 변화를 보여주는 사례로 평가된다. 첨단 AI칩은 설계뿐 아니라 안정적인 생산 물량과 첨단 패키징 시설을 확보하는 것이 사업 경쟁력을 좌우한다. 특정 업체에 생산을 몰아줄 경우 공정 차질이나 공급 부족이 발생했을 때 제품 출시 일정 전체가 흔들릴 수 있다. TSMC에 대한 높은 의존도도 고객사들이 공급처 다변화를 검토하는 배경으로 꼽힌다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 1분기 세계 파운드리 시장에서 TSMC의 점유율은 70%를 웃돈 반면 삼성전자는 한 자릿수에 머물렀다. 특히 엔비디아를 비롯한 AI 반도체 기업의 주문이 TSMC의 미세공정과 CoWoS 첨단 패키징에 집중되면서 공급 병목 우려도 이어지고 있다. TSMC는 급증하는 AI 수요에 대응해 생산시설 확충에 나서고 있다. 최근 대만 자이과학단지에 첨단 패키징 공장 두 곳을 추가로 건설하기로 하는 등 CoWoS 생산능력 확대에 속도를 내고 있다. 그럼에도 AI 인프라 투자가 빠르게 늘면서 TSMC 경영진도 회사가 글로벌 공급망의 병목이 되지 않도록 생산능력을 확대하고 있다고 밝힌 바 있다. 이 같은 환경은 삼성전자에는 반격의 기회다. 삼성전자는 테일러 공장에서 2나노급 첨단 공정과 미국 현지 생산을 동시에 제공할 수 있다. 미국 내에서 생산된 첨단 반도체를 원하는 고객사에는 대만 생산을 보완할 수 있는 선택지가 되는 셈이다. 테슬라 물량을 안정적으로 양산하면 테일러 공장의 가동률을 높이는 동시에 2나노 공정의 대형 고객 레퍼런스도 확보할 수 있다. 파운드리 사업은 한 번 검증된 공정을 중심으로 후속 수주가 이어지는 특성이 강한 만큼 AI5와 AI6의 양산 성과가 향후 글로벌 고객 확보에도 영향을 미칠 전망이다. 다만 이를 곧바로 TSMC 독주 체제의 균열로 해석하기는 이르다는 지적도 나온다. TSMC는 미세공정 수율뿐 아니라 설계자산(IP)과 고객 지원, 첨단 패키징을 아우르는 생태계에서 여전히 압도적인 우위를 점하고 있다. 올해에도 3나노와 2나노, CoWoS 수요 증가에 힘입어 사상 최대 수준의 실적을 이어갈 것으로 예상된다. 삼성전자 역시 테슬라와의 계약을 실제 수익성 개선으로 연결하려면 2나노 수율과 양산 안정성을 입증해야 한다. 테이프아웃 이후 고객사가 요구하는 성능과 전력 효율을 충족하지 못하거나 양산 시점이 늦어질 경우 추가 수주 확보에도 제약이 생길 수 있다. 결국 삼성전자 파운드리의 반등 여부는 테슬라 수주 자체보다 이를 안정적인 양산 실적과 후속 고객 확보로 연결할 수 있느냐에 달렸다. AI칩 공급망 다변화라는 시장의 요구가 커진 가운데 테일러 공장의 2나노 양산 성과가 삼성전자의 파운드리 경쟁력을 가늠할 시험대가 될 전망이다.2026-07-14 18:06:04
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