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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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![[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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"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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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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앤트로픽, MS 자체 AI칩 '마이아' 사용 논의…엔비디아 의존 낮춘다 [경제일보] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 ‘마이아’를 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 협상이 성사되면 MS가 자체 AI칩을 외부 대형 AI 모델 개발사에 제공하는 첫 사례가 될 수 있다. 로이터는 21일(현지시간) IT 전문매체 디인포메이션을 인용해 앤트로픽이 MS가 설계한 AI칩 기반 서버를 임대하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 초기 단계이며 최종 타결 여부는 확정되지 않았다. MS와 앤트로픽은 해당 보도에 대해 논평을 거부했다. 논의 대상은 MS의 최신 AI 가속기 ‘마이아 200’이다. MS는 지난 1월 마이아 200을 공개하며 대규모 AI 추론 작업에 특화된 자체 칩이라고 설명했다. 마이아 200은 TSMC 3나노 공정 기반으로 제작됐고 FP4 기준 10페타플롭스 이상, FP8 기준 5페타플롭스 이상의 연산 성능을 제공한다고 MS는 밝혔다. 또 표준 이더넷 기반 네트워크로 최대 6144개 AI 가속기 클러스터까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽이 마이아 200을 사용하게 될 경우 주된 용도는 클로드 모델의 추론 작업이 될 전망이다. 추론은 이미 학습된 AI 모델이 이용자 질문에 답변을 생성하는 과정이다. 이용량이 빠르게 늘어날수록 추론 비용은 AI 서비스 운영비의 핵심 부담이 된다. 대형 AI 기업들이 엔비디아 GPU뿐 아니라 자체 칩과 클라우드 전용 가속기를 병행하려는 이유도 여기에 있다. 앤트로픽은 이미 아마존과 구글의 자체 칩 생태계를 활용하고 있다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자이자 클라우드 파트너이며 앤트로픽은 AWS의 트레이니움·인퍼런시아 계열 칩을 활용해왔다. 구글과도 협력을 확대해 차세대 TPU 기반 다중 기가와트 규모 컴퓨팅 용량을 확보하기로 했다. 앤트로픽은 지난달 구글·브로드컴과의 협력을 발표하며 2027년부터 차세대 TPU 용량을 순차적으로 확보한다고 밝혔다. MS와의 협상이 성사되면 앤트로픽은 아마존, 구글, MS 등 3대 클라우드 사업자의 자체 AI칩을 모두 활용하는 주요 AI 모델 개발사가 된다. 이는 단순한 서버 임대를 넘어 AI 인프라 조달 전략의 다변화를 뜻한다. 엔비디아 GPU는 여전히 학습과 고성능 추론의 중심이지만 공급 부족과 높은 비용 때문에 AI 기업들은 자체 칩과 전용 가속기를 함께 사용하는 방향으로 움직이고 있다. MS에도 의미가 크다. MS는 지난해 앤트로픽, 엔비디아와 전략적 협력을 발표하며 앤트로픽이 클로드 모델을 애저에서 확장하고 300억달러 규모의 애저 컴퓨팅 용량을 구매하기로 했다고 밝혔다. 당시 협력은 엔비디아 시스템 기반 애저 인프라가 중심이었다. 이번 마이아 논의는 MS가 단순 클라우드 제공자를 넘어 자체 반도체를 외부 AI 기업에 공급하는 단계로 나아가는 신호가 될 수 있다. MS는 그동안 마이아 칩을 주로 내부 AI 서비스에 활용해왔다. MS는 마이아 200이 마이크로소프트 365 코파일럿, 파운드리 모델, 오픈AI 최신 모델 등 자사 클라우드 서비스와 AI 모델 운영에 쓰일 것이라고 설명했다. 자체 칩을 외부 고객에게 본격 제공할 수 있다면 구글 TPU, 아마존 트레이니움처럼 클라우드 차별화 수단으로 키울 수 있다. AI 반도체 경쟁 구도도 바뀌고 있다. 지금까지 AI 인프라 시장은 엔비디아 GPU가 압도적인 지위를 차지했다. 그러나 추론 수요가 폭증하면서 클라우드 사업자들은 비용 효율과 공급 안정성을 위해 자체 칩을 키우고 있다. 구글은 TPU를 제미나이와 외부 고객용 클라우드에 활용하고 아마존은 트레이니움과 인퍼런시아를 AWS 고객에게 제공한다. MS가 마이아를 앤트로픽에 공급한다면 후발주자로 평가받던 자체 칩 전략이 외부 검증을 받는 계기가 된다. 다만 단기간에 엔비디아 의존이 급격히 줄어들 가능성은 낮다. 앤트로픽은 MS·엔비디아와의 기존 협력에서 엔비디아 Grace Blackwell과 Vera Rubin 시스템을 활용하는 컴퓨팅 용량도 확보하기로 했다. 프런티어 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU 생태계와 소프트웨어 스택의 강점이 크다. 마이아 200은 주로 대규모 추론 비용을 낮추고 공급처를 넓히는 보완재 역할을 할 가능성이 높다. 마이아200이 실제 AI 인프라 시장에서 통할지는 가격 대비 성능과 소프트웨어 생태계가 좌우할 전망이다. AI 칩은 연산 성능만 높다고 경쟁력이 생기지 않는다. 모델 최적화, 컴파일러, 네트워크, 메모리 대역폭, 개발자 도구, 운영 안정성이 함께 갖춰져야 한다. 앤트로픽이 차세대 마이아 설계 과정에 참여할 수 있다는 관측도 MS가 고객 워크로드에 맞춘 반도체 공동 최적화 전략을 강화하고 있음을 보여준다. 이번 논의는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 인프라 조달 능력으로 확장되고 있음을 보여준다. 클로드 이용량이 늘어날수록 앤트로픽은 더 많은 데이터센터 전력, 칩, 네트워크, 클라우드 용량을 안정적으로 확보해야 한다. MS는 마이아를 통해 애저의 원가 구조를 개선하고 외부 AI 고객을 붙잡을 수 있다. 협상이 타결된다면 AI 반도체 시장의 메시지는 분명하다. 엔비디아 독주가 끝났다는 뜻은 아니지만 빅테크 자체 칩이 더 이상 내부 실험용에 머물지 않고 대형 AI 서비스의 실제 운영 인프라로 들어가기 시작했다는 신호다. MS의 마이아가 앤트로픽 클로드의 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있을지가 다음 관전 포인트다.2026-05-22 09:03:35
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![[재계 DNA 분석-삼성] 메모리 제국 넘어, AI 시대 파운드리 재건 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/07/20260507145650806173.jpg)
메모리 제국 넘어, AI 시대 파운드리 재건 승부수 [경제일보] 화려한 메모리 호황 뒤 삼성전자는 또 다른 전쟁을 준비하고 있다. 인공지능(AI) 시대 최대 수혜 산업으로 떠오른 고대역폭메모리(HBM)를 앞세워 사상 최대 수준의 실적을 거두고 있지만 삼성의 시선은 단순한 메모리 초격차 유지에 머물러 있지 않다. 7일 업계에 따르면, 삼성전자는 반도체 사업의 두 번째 축인 파운드리(반도체 위탁생산) 재건에 그룹 역량을 집중하고 있다. 한때 'TSMC 추격 실패'라는 냉혹한 평가를 받았던 파운드리 사업을 다시 궤도에 올려 메모리와 파운드리가 동시에 실적을 견인하는 이른바 '쌍끌이 체제'를 구축하겠다는 승부수다. 최근 애플이 미국 텍사스주 삼성전자 테일러 팹(공장)을 방문해 첨단 칩 생산 협력을 논의한 사실은 이 같은 흐름을 상징적으로 보여준다. 아이폰과 맥북용 애플리케이션프로세서(AP)를 사실상 독점 생산해온 TSMC 체제에 균열 가능성이 제기되면서 삼성 파운드리의 존재감도 다시 커지고 있다. 삼성 파운드리는 불과 2~3년 전만 해도 위기론의 중심에 있었다. 세계 최초로 게이트올어라운드(GAA) 3나노 공정을 도입하며 기술 선점에 나섰지만 초기 수율 안정화에 어려움을 겪었다. 시장에서는 삼성전자가 선단공정 전환 속도를 높이는 과정에서 수율 확보에 난항을 겪으며 TSMC와의 격차가 확대됐다는 평가도 나왔다. 여기에 자사 모바일 AP인 엑시노스 경쟁력 약화와 주요 고객사 이탈설까지 겹치며 삼성 파운드리의 위기감은 극대화됐다. 업계에서는 한동안 삼성이 메모리에서는 세계 최강이지만 파운드리에서는 TSMC의 벽을 넘지 못하고 있다는 분석이 지배적이었다. 2023년 생성형 AI 투자 경쟁이 본격화되면서 반도체 산업의 질서도 급변하기 시작했다. 데이터센터 투자 경쟁이 폭발적으로 늘어나자 글로벌 빅테크들은 첨단 반도체 확보에 사활을 걸기 시작했다. 문제는 TSMC 한 곳에 지나치게 의존된 공급망 구조였다. 미중 갈등과 대만 지정학 리스크가 커지면서 빅테크 내부에서는 공급망 다변화 필요성이 빠르게 제기됐다. AI 반도체 수요가 폭증하는 상황에서 특정 업체에만 생산을 의존할 경우 공급 차질 리스크가 지나치게 커질 수 있다는 우려 때문이다. 이 지점에서 삼성전자가 다시 기회를 잡기 시작했다. 미국 내 생산기지를 갖춘 데다 메모리와 파운드리를 동시에 수행할 수 있는 거의 유일한 기업이라는 점이 강점으로 부각됐다. 삼성은 2024년 이후 오스틴과 테일러를 중심으로 미국 생산 거점을 확대하며 글로벌 빅테크 고객 확보에 속도를 내고 있다. 실제 삼성전자는 2024년 테슬라의 차세대 자율주행 칩 'AI6' 생산 계약을 따낸 데 이어 최근에는 엔비디아의 신형 AI 칩 생산에도 참여하고 있다. 여기에 올해 들어 애플과의 협력 가능성까지 부상하면서 업계에서는 삼성 파운드리가 다시 글로벌 빅테크 공급망 중심으로 진입하고 있다는 평가가 나온다. 삼성전자의 전략 변화 중심에는 AI 시대 반도체 생태계 변화가 자리하고 있다. 과거 반도체 경쟁이 단순히 메모리 성능 중심이었다면 이제는 HBM·파운드리·첨단 패키징·AI칩 생산이 하나의 밸류체인으로 연결되는 구조로 바뀌고 있다. 삼성 역시 단순한 메모리 회사에서 AI 인프라 기업으로의 전환을 시도하고 있다. HBM4 양산과 첨단 패키징 투자 확대 그리고 선단공정 경쟁력 강화에 동시에 나서는 이유도 여기에 있다. 메모리 사업에서 벌어들인 현금을 기반으로 AI 시대 핵심 인프라 전반에 영향력을 확대하겠다는 전략이다. 이재용 삼성전자 회장이 오래전부터 강조해온 시스템반도체 비전 역시 다시 주목받고 있다. 삼성은 2019년 당시 '2030년까지 시스템반도체 세계 1위'를 선언하며 대규모 투자를 이어왔지만 시장에서는 메모리 편중 구조를 근본적으로 바꾸기 어렵다는 회의론도 적지 않았다. 하지만 AI 시대가 열리며 상황은 달라지고 있다. 메모리와 비메모리의 경계가 흐려지고 AI 서버용 반도체 수요가 급증하면서 삼성의 수직계열화 경쟁력이 다시 부각되고 있기 때문이다. 실제 업계에서는 HBM과 파운드리를 모두 확보한 기업이 향후 AI 반도체 시장에서 유리한 위치를 점할 가능성이 크다는 분석이 나온다. 다만, 삼성 앞에 놓인 과제도 여전히 만만치 않다. 무엇보다 파운드리 사업의 핵심 경쟁력인 수율 안정성을 지속적으로 입증해야 한다. TSMC가 수십 년간 축적한 고객 신뢰와 생산 안정성을 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다는 평가도 여전하다. 천문학적인 투자 부담 역시 숙제다. 삼성은 미국 테일러 팹 증설과 첨단 공정 투자 그리고 HBM 생산 확대에 막대한 자금을 투입하고 있다. AI 호황이 이어지는 동안에는 성장 동력이 유지될 수 있지만 업황 변동성이 커질 경우 수익성 관리 부담도 커질 수밖에 없다. AI 호황이 이어지는 현재 삼성전자 내부에서는 노사 갈등이라는 또 다른 리스크도 커지고 있다. 2026년 들어 삼성전자 노조는 성과급 확대와 임금 인상을 요구하며 대규모 집회와 총파업 가능성을 예고하고 있다. 실제 삼성전자 노조는 오는 5월 말부터 장기 총파업 가능성까지 거론하며 압박 수위를 높이고 있다. 이와 관련해 업계 관계자는 "AI 반도체 수요 급증으로 글로벌 공급망 긴장감이 커진 상황에서 생산 차질이 현실화할 경우 삼성의 파운드리 재건 전략에도 부담으로 작용할 수 있다"고 했다. 그럼에도 시장은 삼성의 변화를 주목하고 있다. 메모리 초격차라는 기존 성공 공식을 넘어 AI 시대 새로운 반도체 질서 속에서 파운드리까지 성장 축으로 키우려는 시도가 본격화하고 있기 때문이다. 과거 삼성전자가 D램으로 세계 시장을 뒤흔들었다면 이제는 AI 반도체 시대 종합 인프라 기업으로 체질 전환에 나서고 있다. 한때 '수율 위기론'의 상징이었던 삼성 파운드리가 애플과 엔비디아 그리고 테슬라까지 품으며 진정한 반등 궤도에 올라설 수 있을지 글로벌 반도체 시장의 시선이 쏠리고 있다.2026-05-07 15:04:03
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GPU 독주 끝나나…AI 에이전트 시대, CPU 중심 인프라 부상 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 GPU 중심으로 형성됐던 AI 인프라 시장이 'AI 에이전트' 시대에 접어들며 CPU 중심으로 재편될 조짐을 보이고 있다. 단순 답변 생성에서 실제 작업을 수행하는 형태로 AI 활용 방식이 변화하면서 데이터센터 구조 자체가 달라지고 있다는 분석이다. 30일 유진투자증권의 보고서 '메모리 와치'에 따르면 초기 생성형 AI는 사용자의 질문에 대한 답변을 생성하는 단순 응답형 구조였지만 단순한 추론을 넘어 실제 행동을 수행하는 구조로 진화하면서 CPU가 담당하는 작업 비중이 크게 늘어나는 것으로 나타났다. 기존 AI는 연산 병목이 대부분 GPU 중심의 행렬 연산과 메모리 대역폭 처리 구간에 집중되며 AI 인프라 경쟁 역시 GPU 확보가 핵심 요소로 작용했다. 다만 최근 등장한 AI 에이전트는 구조가 크게 다르다. AI 에이전트는 사용자의 요청을 해석한 뒤 데이터베이스 접근, 외부 툴 호출, 결과 재분석 등 다층적인 작업을 수행하는 방식으로 동작한다. CPU는 AI 연산 자체를 수행하지는 않지만 요청 해석과 작업 스케줄링, 데이터베이스 접근, 외부 툴 실행, 세션 관리 등 AI 에이전트 워크로드 전반을 제어하는 역할을 담당한다. 이에 AI 인프라의 성능 역시 GPU 단독이 아닌 CPU와 GPU의 조합에 의해 결정되는 구조로 변화하고 있는 것으로 분석된다. 이 같은 변화는 주요 AI 기업들의 전략에서도 나타나고 있다. 최근 엔비디아는 CPU 중심 인프라 확대에 나섰다. 메타는 올해 2월 엔비디아의 '그레이스 CPU'와 '베라 CPU'를 대량 구매하는 공급 계약을 체결했으며 엔비디아는 GTC 2026에서 CPU 개별 판매를 공식화했다. GPU 기업인 엔비디아가 CPU 단독 판매에 나선 것은 이례적인 행보로 평가된다. 이어 엔비디아는 AI 에이전트 환경에 최적화된 '베라 CPU 랙'과 함께 40개 랙으로 구성된 '베라 루빈 포드'도 공개했다. Arm 역시 AI 에이전트 시장 확대에 대응해 데이터센터용 'AGI CPU'를 공개했다. Arm이 직접 칩 판매에 나선 것은 지난 1990년 창립 이후 최초이다. AGI CPU는 메타와 공동 개발됐으며 TSMC 3나노 공정으로 제조된다. Arm은 AI 에이전트 시장 확대로 데이터센터 CPU 시장 규모가 오는 2030년까지 1000억 달러(약 150조원)에 달할 것으로 전망했다. 또한 향후 5년 내 AGI CPU 매출이 Arm의 지난해 연간 매출 46억7000만 달러(약 7조원)를 크게 웃도는 연간 150억 달러(약 23조원)에 이를 것으로 예상했다. 업계에서는 AI 인프라 병목이 GPU에서 메모리, 네트워크를 거쳐 CPU로 이동하고 있는 것으로 예상하고 있다. 초기 AI 사이클에서는 GPU 확보가 핵심이었지만, 추론 시장 확대 이후 KV 캐시 증가로 메모리 수요가 급증했고, 이후 고성능 네트워크 확장 수요가 커지는 것이다. 최근 AI 에이전트 확산으로 비GPU 연산 비중이 빠르게 증가하면서 CPU가 새로운 병목 요인으로 부상할 것으로 전망된다. 이에 GPU와 메모리, 네트워크에 이어 데이터센터 CPU 관련 밸류체인에 대한 투자 관심도 확대될 것으로 분석된다. 르네 하스 Arm 대표는 'AGI CPU'를 공개하며 "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 말했다.2026-03-30 17:13:07
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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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삼성전자·AMD 협력, '메모리→파운드리' 확장 기로…리사 수 방한 주목 [경제일보] 삼성전자가 AMD까지 파운드리 고객군에 포함시킬 수 있을지 관심이 쏠린다. 리사 수 AMD CEO의 방한을 계기로 HBM 공급 관계를 넘어 생산 협력으로의 확장 가능성이 부각되고 있어서다. 17일 반도체 업계에 따르면 리사 수 AMD CEO는 오는 18일 삼성전자 평택캠퍼스를 방문해 전영현 대표이사(부회장) 겸 DS부문장과 한진만 파운드리 사업부장(사장) 등 주요 경영진을 만날 예정이다. 업계에서는 이재용 삼성전자 회장과의 회동 가능성도 제기된다. 이번 만남은 단순한 사업장 방문을 넘어 양사 협력 범위를 확대하는 계기가 될 수 있다는 관측이 나온다. 특히 현재 고대역폭메모리(HBM) 중심으로 이어지고 있는 협력이 파운드리까지 확장될 경우 삼성전자 입장에서는 글로벌 빅테크 고객 기반을 한층 넓히는 전환점이 될 수 있다. 삼성전자는 이미 AMD의 최신 인공지능(AI) 가속기에 HBM3E를 공급하며 메모리 분야에서 협력 관계를 이어오고 있다. HBM은 AI 반도체 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 AMD와 엔비디아 등 주요 칩 설계 기업들이 확보 경쟁을 벌이고 있는 영역이다. 관건은 협력이 메모리를 넘어 파운드리로 확대되느냐다. 파운드리는 고객사가 설계한 칩을 대신 생산하는 사업으로 현재 대만 TSMC가 사실상 시장을 독점하고 있다. 삼성전자는 3나노 공정 등 첨단 기술을 앞세워 점유율 확대를 시도하고 있지만 안정적인 수율과 대형 고객사 확보가 과제로 꼽혀왔다. AMD 입장에서도 생산 파트너 다변화 필요성이 커지고 있다. AI 반도체 수요가 급증하면서 TSMC 의존도를 낮추고 공급망을 안정화할 필요가 있기 때문이다. 업계에서는 AMD가 일부 물량을 삼성전자에 맡길 경우 양사 간 전략적 협력이 본격화될 수 있다는 분석이 나온다. 삼성전자는 최근 테슬라, 퀄컴 등 주요 빅테크 기업을 고객사로 확보하며 파운드리 사업 확대에 속도를 내고 있다. 여기에 AMD까지 추가될 경우 엔비디아 중심의 AI 반도체 생태계에서 영향력을 확대하는 동시에 TSMC와의 경쟁 구도에도 변화를 줄 수 있다는 평가다. 이재용 회장과 리사 수 CEO 간 회동이 성사될 경우 최고경영진이 직접 협력 방향을 결정하는 '톱다운' 방식의 협력 논의가 이뤄질 가능성도 거론된다. 업계에서는 HBM을 계기로 시작된 양사 협력이 파운드리까지 확대될 경우 단순 거래를 넘어 전략적 파트너십으로 격상되는 계기가 될 수 있다는 분석이 나온다. 업계는 이번 방한을 계기로 삼성전자와 AMD 간 협력이 장기화될 가능성에도 주목하고 있다. 특히 삼성전자가 차세대 HBM4 양산에 나선 상황에서 메모리와 파운드리를 아우르는 '수직 협력' 구조가 구축될 경우 AI 반도체 시장 경쟁 구도에 적지 않은 영향을 미칠 것으로 전망된다.2026-03-17 17:31:45
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