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"GPU 다음은 CPU"…Arm, 에이전틱 AI 인프라 경쟁 참전 [경제일보] 에이전틱 인공지능(AI) 확산이 본격화되면서 AI 산업이 GPU 중심으로 성장해왔지만 AI가 스스로 계획을 세우고 여러 작업을 수행하는 단계로 진화하면서 CPU 수요 역시 함께 증가할 것이라는 전망이 나오고 있다. 이에 Arm은 변화에 맞춰 데이터센터와 PC 시장 공략에 나서고 있다. 2일 Arm은 대만에서 진행된 '컴퓨텍스 2026' 박람회에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)가 Arm AGI CPU 생태계에 합류한다고 밝혔다. 이는 지난 3월 개최된 Arm 에브리웨어 행사에서 공개한 AI 인프라 전략의 후속 행보로 분석된다. 이번 행사에서 Arm은 메타, 오픈AI, SAP, SK텔레콤 등과의 협력 사례를 소개하며 에이전틱 AI 확산이 데이터센터 내 CPU 수요 증가로 이어질 것으로 전망했다. 최근에는 오라클까지 관련 생태계에 참여하면서 AI 인프라 시장에서 Arm 기반 서버 확대 움직임이 이어지고 있는 것으로 알려졌다. 에이전틱 AI는 사용자의 지시에 따라 여러 데이터와 서비스, 소프트웨어를 연계해 작업을 수행하는 기술이다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 계획 수립과 정보 검색, 코드 실행, 외부 서비스 활용 등의 기능을 수행한다. 시장조사업체 세미애널리시스는 최근 에이전틱 코딩 환경에서 전체 실행 시간의 약 42%가 CPU 기반 작업에 사용된다고 분석했다. AI 모델 자체의 연산뿐 아니라 데이터 처리와 시스템 제어, 외부 서비스 연동 등 다양한 작업이 필요해지면서 CPU 활용도가 높아지고 있는 것이다. 또한 주요 클라우드 사업자들의 Arm 기반 인프라 확대 움직임도 이어지고 있다. 구글은 자체 TPU 시스템의 헤드 노드에 Arm 기반 프로세서인 액시온(Axion)을 적용했으며, 아마존웹서비스(AWS)는 그래비톤(Graviton) 기반 서버 확대를 추진하고 있다. 엔비디아 역시 Arm 기반 CPU인 베라(Vera)를 차세대 AI 플랫폼에 적용할 계획이다. 이에 Arm은 서버용 프로세서인 AGI CPU를 선보였다. Arm은 해당 제품이 AI 데이터센터 환경에서 높은 전력 효율성과 집적도를 제공하도록 설계됐다. Arm은 PC 시장에서도 AI 중심의 변화가 진행될 것으로 전망했다. 컴퓨텍스 2026에서 공개된 엔비디아 RTX 스파크는 Arm 기반 Grace CPU와 블랙웰 RTX GPU를 결합한 AI PC 플랫폼이다. AI 기능이 PC의 핵심 사용 경험으로 자리 잡으면서 온디바이스 AI 처리 수요가 확대될 것이라는 전망이 반영된 것으로 분석된다. 마이크로소프트도 RTX 스파크 공개와 함께 Windows on Arm 생태계 확대 계획을 밝혔다. Arm 기반 PC가 저전력 중심 시장을 넘어 AI 활용이 많은 고성능 PC 영역까지 확대를 시도하고 있는 것으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 학습 중심 경쟁에서 추론 중심 경쟁으로 이동하면서 인프라 구조에도 변화가 나타날 것으로 보고 있다. GPU가 핵심 역할을 담당하겠지만 CPU와 메모리, 네트워크를 포함한 전체 시스템 최적화가 중요해질 것이라는 전망이다. 마헤시 티아가라잔 오라클 클라우드 인프라스트럭처 EVP는 "OCI는 우버와 같은 고객 사례를 포함해 대규모 클라우드 네이티브 워크로드 전반에서 Arm 기반 인프라의 강력한 성장세를 확인하고 있으며, Arm AGI CPU가 이러한 이점을 차세대 에이전틱 AI 시스템에서 확장할 수 있는 가능성을 기대하고 있다"며 "고성능 Arm 컴퓨팅과 OCI의 확장 가능한 클라우드 인프라를 결합함으로써 Arm AGI CPU는 고객들이 보다 효율적이고 조율된 AI 환경을 대규모로 구축할 수 있도록 지원할 잠재력이 있다고 본다"고 말했다.2026-06-02 16:22:27
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노타, 1분기 수주 118억…'AI 경량화' 기술 공급하며 '퀀텀 점프' [경제일보] AI 경량화 기술 기업 노타(대표 채명수)가 2026년 1분기 수주액 118억원을 기록하며 전년 동기 대비 111%라는 폭발적인 성장세를 보였다. 이번 성과는 노타의 AI 모델 최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소(NetsPresso®)’가 삼성전자, Arm, 퓨리오사AI 등 글로벌 반도체 기업들의 까다로운 검증을 통과하며 기술 공급을 본격화한 결과다. 이는 AI 산업의 무게중심이 거대 모델 개발에서 ‘효율적인 운영’으로 이동하고 있음을 보여주는 상징적인 사건이다. 생성형 AI 모델의 규모가 기하급수적으로 커지면서 이를 구동하는 데 필요한 천문학적인 연산 비용과 전력 소모가 산업계의 가장 큰 골칫거리로 떠올랐다. 특히 스마트폰이나 자율주행차와 같은 ‘온디바이스 AI’ 환경에서는 거대한 모델을 그대로 탑재하는 것이 물리적으로 불가능하다. 바로 이 지점에서 노타의 ‘AI 경량화’ 기술이 빛을 발한다. 노타의 넷츠프레소 플랫폼은 AI 모델의 성능을 유지하면서도 크기를 획기적으로 줄여 저사양의 엣지 디바이스에서도 AI가 원활하게 구동되도록 돕는다. 이는 막대한 데이터센터 구축 비용을 절감하고 AI 서비스의 응답 속도를 높이는 핵심 기술이다. 노타의 터보퀀트(TurboQuant) 기술이 시장의 주목을 받은 이유도 여기에 있다. 추론 효율과 메모리 최적화에 대한 시장의 요구가 높아지면서 노타의 기술은 이제 ‘선택’이 아닌 ‘필수’가 되고 있다. 노타의 기술적 가치는 삼성전자, Arm, 퓨리오사AI 등 글로벌 반도체 기업들과의 연이은 수주 계약으로 증명됐다. 삼성전자와의 계약을 통해 온디바이스 AI 분야의 기술력을 입증한 데 이어 Arm과의 파트너십은 노타가 글로벌 AI 생태계의 핵심 플레이어로 부상했음을 의미한다. Arm은 현재 모바일을 넘어 데이터센터, 자동차, 로보틱스까지 AI 생태계를 확장하고 있다. 노타의 최적화 기술은 Arm 기반의 다양한 컴퓨팅 환경에서 하드웨어 성능을 극대화하는 ‘소프트웨어 계층’의 표준이 될 가능성이 높다. 이는 노타가 단순한 기술 공급사를 넘어 Arm 생태계에 참여하는 모든 개발자들이 반드시 거쳐야 하는 ‘필수 플랫폼’으로 자리매김할 수 있음을 시사한다. 솔루션 부문의 성장도 괄목할 만하다. 비전언어모델(VLM) 기반의 영상 분석 솔루션 ‘노타 비전 에이전트(NVA)’는 단순히 객체를 인식하는 수준을 넘어 추론을 통해 영상의 맥락과 상황을 판단한다. 이를 통해 실시간 상황 요약 및 보고까지 가능해져 조선, ITS, 제조 등 다양한 산업 현장에서 활용 범위를 넓혀가고 있다. 글로벌 자동차 부품 기업을 비롯한 다양한 고객군에서 기술 검증 이후 실제 계약으로 이어지는 사례가 증가하는 것은 NVA의 기술적 완성도와 현장 적용성이 이미 시장의 신뢰를 얻었음을 보여준다. 향후 노타는 플랫폼과 솔루션이라는 두 날개를 통해 성장을 가속할 전망이다. 플랫폼 부문에서는 반도체 및 컴퓨팅 환경 전반으로 협력 범위를 넓히고 솔루션 부문에서는 산업별 맞춤형 공급을 통해 시장 지배력을 강화할 것이다. 채명수 대표는 “확보한 수주를 고객 성과로 연결하고 AI 최적화 시장에서의 기술 리더십을 공고히 하겠다”고 밝혔다. AI 모델의 ‘다이어트’ 기술이 기업의 생존을 결정짓는 시대에, 노타의 행보는 K-소프트웨어 기업이 글로벌 반도체 공급망의 핵심 파트너로 성장할 수 있음을 보여주는 모범 사례가 될 것이다. 한편 AI의 미래는 ‘얼마나 더 큰 모델을 만드느냐’가 아니라 ‘얼마나 더 효율적으로 운영하느냐’에 달려 있다. 노타는 이 질문에 대한 가장 명확한 답을 제시하고 있다. 앞으로 노타가 AI 반도체 시장의 ‘숨은 강자’를 넘어 글로벌 AI 최적화 시장의 표준을 제시하는 ‘게임 체인저’가 될 수 있을지 귀추가 주목된다.2026-04-07 10:45:09
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엔비디아 젠슨 황 "삼성에 감사"…삼성전자 GTC서 7세대 HBM4E 최초 공개 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 패권을 쥐고 있는 엔비디아의 연례 개발자 회의 'GTC 2026' 무대에서 삼성전자(대표 한종희)의 이름이 연신 울려 퍼졌다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 직접 삼성전자의 파운드리(반도체 위탁생산) 역량을 치켜세운 데 이어 삼성전자는 현장에서 차세대 7세대 고대역폭메모리(HBM4E) 실물을 세계 최초로 공개하며 메모리 시장의 주도권 탈환을 공식화했다. 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이 SAP센터에서 열린 GTC 2026 기조연설에서 황 CEO는 AI 추론 전용 칩 생태계를 설명하며 "삼성이 우리를 위해 그록(Groq)3 언어처리장치(LPU) 칩을 제조하고 있다"며 "지금 최대한 빠르게 생산을 늘리고 있으며 삼성에게 정말 감사드린다"고 극찬했다. 그록3 LPU는 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)인 '루빈(Rubin)'과 역할을 분담해 AI 추론 성능과 전력 효율성을 극대화하는 핵심 칩이다. 황 CEO는 이 칩이 올해 하반기인 3분기께 출하가 시작된다고 밝혔다. 그동안 대만 TSMC에 절대적으로 의존해 온 엔비디아가 차세대 핵심 추론 칩 생산을 삼성전자 파운드리에 맡겼다는 사실이 황 CEO의 입을 통해 공식 확인된 셈이다. 이는 단순한 파운드리 수주를 넘어 다가오는 'AI 추론 시대'에 삼성전자가 엔비디아의 대체 불가능한 하드웨어 파트너로 격상되었음을 시사한다. 파운드리 낭보와 함께 삼성전자는 전시장 부스에서 압도적인 메모리 기술력을 과시했다. 지난달 세계 최초로 6세대 HBM4 양산 출하를 선언한 데 이어 이날 행사에서는 한 세대 더 앞선 7세대 'HBM4E' 실물 칩과 적층용 베이스 다이 웨이퍼를 대중에 처음 공개했다. 올해 하반기 샘플 출하를 목표로 하는 HBM4E는 핀당 16Gbps(초당 기가비트) 전송 속도와 4.0TB/s(초당 테라바이트)의 대역폭을 지원한다. 이는 최신작인 HBM4의 13Gbps 전송 속도와 3.3TB/s 대역폭을 훌쩍 뛰어넘는 괴물급 스펙이다. 삼성전자는 10나노급 6세대(1c) D램 공정 기술과 자사 파운드리의 4나노미터(㎚) 베이스 다이 설계 역량을 결합해 이 같은 초격차 성능을 구현했다고 설명했다. 업계에서는 삼성전자가 HBM4 양산 직후 곧바로 HBM4E를 공개한 것을 두고 HBM3와 HBM3E 시장을 선점했던 경쟁사 SK하이닉스의 기선을 제압하기 위한 포석으로 해석한다. 실제로 삼성전자는 전시장 내 'HBM4 히어로 월(Hero Wall)'을 통해 메모리 생산과 파운드리 로직 설계 및 첨단 패키징까지 모두 내부에서 소화하는 종합반도체기업(IDM)만의 '턴키(Turn-key·일괄 생산)' 강점을 전면에 내세웠다. SK하이닉스가 베이스 다이 제작을 위해 TSMC와 연합 전선을 구축한 것과 달리 삼성전자는 설계부터 최종 조립까지 자체적으로 해결해 데이터 병목을 줄이고 납기를 단축할 수 있다는 것이다. 여기에 열 저항을 기존 열압착접합(TCB) 대비 20% 개선하고 16단 이상 고적층을 안정적으로 지원하는 차세대 하이브리드구리접합(HCB) 패키징 기술도 영상을 통해 선보이며 발열 제어 기술에 대한 자신감을 드러냈다. 삼성전자의 공세는 HBM에만 국한되지 않는다. 엔비디아의 차세대 AI 가속기 플랫폼인 '베라 루빈(Vera Rubin)' 생태계 전체를 자사 제품으로 채우겠다는 야심도 드러냈다. 루빈 GPU에 들어가는 HBM4는 물론 중앙처리장치(CPU) '베라'에 탑재될 서버용 저전력 메모리 모듈 소캠(SOCAMM)2와 기업용 6세대 SSD 'PM1763' 스토리지를 함께 전시해 AI 데이터센터 구동에 필요한 모든 형태의 메모리를 공급할 수 있는 토털 솔루션 역량을 부각했다. 이러한 행보는 AI 산업의 무게 중심이 거대언어모델(LLM) '학습'에서 실생활에 적용되는 '추론'으로 이동함에 따라 전력 효율과 공간 최적화가 필수적인 맞춤형(커스텀) 메모리 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 배경과 맞닿아 있다. 송용호 삼성전자 AI센터장(부사장)은 17일 GTC 특별 초청 발표 무대에 올라 반도체 제조 과정에서 스스로 학습하고 판단하는 'AI 팩토리' 비전을 공유하고 엔비디아 인프라 혁신을 뒷받침할 삼성전자의 중장기 기술 청사진을 제시할 예정이다. HBM 시장에서 절치부심했던 삼성전자가 2026년을 기점으로 파운드리와 차세대 패키징 융합이라는 승부수를 띄우며 글로벌 AI 반도체 생태계의 판을 근본적으로 뒤흔들고 있다.2026-03-17 07:50:01
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목표가 삼성전자 34만원·SK하이닉스 170만원…맥쿼리가 본 '메모리 빅뱅'의 실체 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시장의 무게중심이 ‘학습(Training)’에서 ‘추론(Inference)’으로 이동하면서 글로벌 반도체 시장이 구조적 전환기에 접어들고 있다. 맥쿼리증권이 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 각각 34만원, 170만원으로 제시한 배경에는 AI 서비스의 대중화가 촉발한 전례 없는 메모리 수급 변화가 자리 잡고 있다. 단기 업황 개선을 넘어 AI 산업 구조 자체가 반도체 수요 지형을 재편하고 있다는 분석이다. 25일 금융투자업계에 따르면 맥쿼리증권은 이날 발간한 보고서를 통해 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 기존의 중립적 시각을 거두고 매수 의견으로 상향 조정했다. 맥쿼리는 “메모리 공급 부족이 예상보다 빠르게 심화되고 있다”며 AI 시장의 패러다임 전환을 핵심 근거로 제시했다. 보고서에 따르면 지난 2~3년이 AI 모델 성능을 끌어올리는 ‘학습’의 시기였다면, 2026년을 전후로는 완성된 AI를 실제 서비스에 적용하는 ‘추론’ 단계가 본격화될 것으로 전망된다. 이 과정에서 반도체 수요의 중심축도 변화하고 있다는 분석이다. 학습 단계에서는 GPU와 고대역폭메모리(HBM)가 핵심이었다. 그러나 다수의 사용자가 동시에 AI 서비스를 이용하는 추론 환경에서는 실시간 데이터 처리량이 급증하며 고용량 범용 D램과 엔터프라이즈 SSD(eSSD)의 중요성이 빠르게 커지고 있다. 맥쿼리는 이 같은 구조 변화로 일부 메모리 제품군의 계약 가격이 단기간 급등할 가능성이 있다고 내다봤다. 공급 측면의 제약은 가격 상승 압력을 더욱 키우고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 주요 메모리 업체들이 수익성이 높은 HBM 생산에 역량을 집중하면서 범용 D램 생산 비중이 줄어드는 ‘구축 효과’가 나타나고 있기 때문이다. HBM은 일반 D램보다 웨이퍼 투입량이 많아 동일한 생산 능력 내에서 범용 제품 공급을 잠식하는 구조다. 여기에 신규 팹 건설에 수년의 리드타임이 소요되면서 공급 확대 속도는 제한적이다. 맥쿼리는 이러한 수급 불균형이 올해에 그치지 않고 내년까지 이어질 가능성이 높다고 봤다. 씨티그룹 역시 최근 보고서에서 2026년 D램과 낸드 가격의 큰 폭 상승 가능성을 언급하며 메모리 강세론에 힘을 보탰다. 이 같은 환경은 삼성전자에 유리하게 작용할 수 있다는 평가다. 평택 P4·P5 공장을 중심으로 대규모 생산 능력을 확보한 삼성전자는 범용 메모리 공급 부족 국면에서 상대적 우위를 가질 수 있다. 맥쿼리는 이를 반영해 삼성전자의 주당순이익(EPS) 추정치를 기존 대비 큰 폭으로 상향 조정했다. SK하이닉스 역시 HBM 시장에서의 기술적 우위를 바탕으로 AI 인프라 투자 확대의 직접적인 수혜를 받을 것으로 분석됐다. 엔비디아 등 주요 고객사와의 협력 관계를 유지하는 가운데, 범용 메모리 가격 상승 효과까지 더해질 경우 수익성 개선 폭이 커질 수 있다는 평가다. 다만 업계에서는 전통적인 메모리 사이클 산업의 특성을 감안한 신중론도 함께 제기된다. AI 인프라 투자가 예상보다 빠르게 둔화되거나, 빅테크 기업들이 자체 칩 개발을 확대할 경우 수요 증가세가 조정될 수 있다는 지적이다. 데이터센터 전력 공급과 같은 인프라 제약도 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 “AI 추론 시장 확대로 메모리 수요가 구조적으로 늘어나는 흐름은 분명하다”면서도 “공급 병목이 완화되는 시점과 투자 속도 변화에 따라 가격 변동성이 커질 수 있는 만큼 과도한 낙관은 경계할 필요가 있다”고 말했다. 그럼에도 맥쿼리의 이번 보고서는 AI 시대 반도체 산업의 주도권이 다시 메모리 기업으로 이동하고 있음을 시사한다. AI라는 기술 전환의 파고 속에서 한국 메모리 기업들이 또 한 번의 슈퍼사이클을 만들어낼 수 있을지 시장의 시선이 집중되고 있다.2026-02-25 15:19:30
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