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파두, AI 데이터센터로 SSD 컨트롤러 판 바꾼다…'파두 2.0' 시동
[경제일보] 데이터센터용 반도체 기업 파두가 인공지능(AI) 데이터센터를 겨냥한 SSD 컨트롤러 사업 확대에 속도를 낸다. 단순히 저장장치의 성능을 높이는 데 그치지 않고 AI가 요구하는 초저지연·고용량·보안 기능을 반영한 스토리지 솔루션으로 사업 영역을 넓히겠다는 전략이다. AI 학습에서 추론 중심으로 데이터센터의 무게중심이 이동하면서 SSD가 단순 저장장치를 넘어 AI 인프라의 핵심 부품으로 부상하고 있다는 판단이 깔려 있다. 파두는 지난 21일 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 OCP 코리아 테크 데이’에서 AI 데이터센터에 특화한 기술과 제품 포트폴리오를 공개했다. 올해 행사는 OCP 재단과 OCP 코리아 커뮤니티가 주최했으며 1500여명이 참석했고, 서버·스토리지·네트워킹·전력·냉각 등 AI 데이터센터 전반의 기술을 다뤘다. ◆ AI가 바꾼 SSD…‘저장’에서 ‘연산을 돕는 인프라’로 김승민 파두 부사장은 기조연설에서 ‘AI 데이터센터 안의 플래시 메모리: SSD와 컨트롤러의 새로운 역할’을 주제로 AI 워크로드가 SSD에 요구하는 조건이 달라지고 있다고 설명했다. OCP 공식 프로그램에서도 해당 세션은 AI 데이터센터에서 SSD와 컨트롤러가 맡게 될 새로운 역할을 다루는 핵심 기조강연으로 배치됐다. AI 데이터센터에서는 대규모 데이터 처리와 모델 추론이 반복되면서 저장장치에도 더 빠른 입출력과 낮은 지연시간, 안정적인 성능이 요구된다. 특히 AI 에이전트 확산으로 엔터프라이즈 SSD 수요가 급증하고 있다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2026년 1분기 글로벌 엔터프라이즈 SSD 시장 매출은 전 분기보다 86.1% 증가한 184억6000만달러를 기록했다. 같은 기간 공급 부족으로 계약가격도 약 80% 상승했다. 카운터포인트리서치도 2026년 2분기 서버용 엔터프라이즈 SSD가 전체 NAND 출하량의 48%를 차지했다고 분석했다. 1년 전 26%에서 거의 두 배로 늘어난 수치다. AI 워크로드가 학습에서 추론으로 확대되면서 고속·저지연 스토리지 수요가 빠르게 늘고 있다는 설명이다. ◆ Gen6 이어 Gen7…‘파두 2.0’은 포트폴리오 확대 파두가 OCP 행사에서 내세운 것도 이 같은 시장 변화를 겨냥한 차세대 SSD 컨트롤러다. 회사는 Gen6 솔루션과 함께 차세대 Gen7 개발 계획을 공개하며 AI 데이터센터가 요구하는 성능과 효율, 보안에 대응하겠다는 전략을 밝혔다. 앞서 파두는 지난 4일 미국에서 열린 FMS 2026에서 ‘파두 2.0’ 비전을 공개했다. 당시 Gen6 SSD 컨트롤러의 성능을 Gen5 대비 두 배 수준으로 개선하고 올해 하반기 공급을 예고했으며, 2028년 샘플링을 목표로 Gen7 컨트롤러와 AI 추론용 디코드 엔진 개발도 추진한다고 밝혔다. ‘파두 2.0’의 핵심은 컨트롤러 하나를 판매하는 반도체 업체에서 AI 데이터센터 전반의 스토리지 수요에 대응하는 솔루션 기업으로 외연을 넓히는 것이다. 파두는 OCP 행사에서 Gen6 기술 데모와 AI 데이터센터 특화 제품을 함께 선보이며 단일 제품보다 폭넓은 포트폴리오를 강조했다. 특히 AI 추론이 확대될수록 데이터센터의 저장장치에는 단순 용량보다 지연시간과 전력 효율, 안정적인 성능, 보안이 중요해진다. 파두가 차세대 컨트롤러에서 작은 I/O 처리 성능과 일관된 지연시간, GPU 주도 I/O, 라인 레이트 보안 등을 주요 과제로 제시한 것도 이런 변화와 맞닿아 있다. ◆ 시장은 커지지만…‘기술→고객’ 전환이 관건 시장 환경만 보면 파두에는 우호적인 흐름이 이어지고 있다. AI 데이터센터 투자가 확대되면서 엔터프라이즈 SSD 수요가 늘고 공급업체들도 소비자용보다 데이터센터용 제품에 생산능력을 우선 배분하고 있다. 트렌드포스는 2026년에도 AI와 서버 수요가 엔터프라이즈 SSD 시장의 상승세를 이어갈 것으로 전망했다. 하지만 AI 인프라 시장의 성장 자체가 파두의 실적을 보장하는 것은 아니다. SSD 컨트롤러 시장은 삼성전자·SK하이닉스 계열 솔리다임·마이크론·키옥시아 등 글로벌 업체와의 경쟁이 치열하고, 데이터센터 고객은 성능뿐 아니라 품질 인증과 장기 공급 안정성을 함께 요구한다. 결국 Gen6·Gen7 기술이 실제 고객사 검증과 대량 공급으로 이어지는지가 ‘파두 2.0’의 성패를 가를 전망이다. 남이현 파두 대표는 “OCP 코리아 테크 데이는 전 세계 유수의 빅테크 및 반도체 기업들이 함께하는 주요 행사”라며 “AI 데이터센터에 최적화된 SSD 및 스토리지 시장에서 리더십을 강화하겠다”고 말했다. 한편 AI 데이터센터의 경쟁이 GPU와 전력·냉각에서 저장장치로까지 확대되는 가운데 파두가 컨트롤러 기술을 기반으로 어느 수준까지 사업 영역을 넓힐 수 있을지 주목된다. 시장의 관심 역시 이제 ‘AI 데이터센터가 얼마나 커지는가’에서 ‘그 안에서 어떤 부품이 얼마나 더 많은 가치를 가져가느냐’로 옮겨가고 있다.
2026-08-24 09:28:45
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LG유플러스 "AI는 인프라부터"…2조원 투자로 AIDC 사업 속도
[경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 중심으로 AI 기업(B2B) 사업 확대에 속도를 낸다. 수도권 최대 규모인 파주 AI 데이터센터 구축에 약 2조원을 투자하는 동시에 AI 컨택센터(AICC)와 AI 보안 사업까지 육성하며 AI 기반 기업 사업을 미래 성장동력으로 키운다는 전략이다. AI 투자 확대에도 별도 외부 자금 조달 없이 재무 건전성을 유지하며 성장과 주주환원을 병행하겠다는 방침도 재확인했다. 6일 LG유플러스는 올해 2분기 실적 발표 이후 진행한 컨퍼런스콜에서 AI 인프라 투자와 기업 AI 사업 전략을 공개했다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO) 부사장은 이날 컨퍼런스콜에서 "급증하는 데이터센터 수요에 대응하기 위해 파주 AI 데이터센터 구축 일정을 앞당겼다"며 "현재 GPU 기반의 AI 수요를 정확히 예측하기는 쉽지 않지만, 수요 변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 단계적이고 확장 가능한 AIDC 파이프라인을 확보하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 2조원을 투자해 현재 파주에 수도권 최대 규모인 200MW급 AI 데이터센터를 구축하고 있으며 내년부터 오는 2028년까지 4개 동을 순차적으로 개소할 예정이다. 수도권에서는 AI 추론 서비스 수요를, 지방에서는 학습과 비실시간 추론 수요를 담당하는 전략도 추진하고 있다. 투자 재원은 외부 차입보다 자체 현금 흐름을 활용한다는 계획이다. 여 부사장은 "2026년도 CAPEX(자본적 지출)는 AIDC 투자 확대를 통해 전년 대비 증가할 것으로 예상하고 있지만 EBITDA 범위 내 투자 기조를 유지하며 프리캐시플로(잉여현금흐름)를 안정적으로 확보하고 있다"며 "AIDC 사업은 자체 센터 외에도 임차, DBO 등 에셋라이트한 모델을 병행해 가면서 자본의 효율성을 높이고 현금 흐름 부담을 완화하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 신규 AI 데이터센터가 기존 데이터센터보다 높은 수익성을 확보할 것으로 전망하고 있다. AI 서버 운영에 필요한 액체냉각과 전력 인프라 투자로 상면 단가가 높아지는 데다, AI 서비스 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 전력 사용량도 증가해 수익성이 개선될 것이라는 설명이다. 기업 AI 사업도 AI 컨택센터(AICC)를 중심으로 확대한다. LG유플러스는 자체 AI 기술을 활용한 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 상담 지원, 품질관리 솔루션을 금융권 등에 공급한 데 이어 하반기에는 대규모 언어모델(LLM) 기반 챗봇과 고객의 소리(VOC) 분석 등으로 상품군을 확대하며 AI 기반 기업 서비스 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 정용훈 LG유플러스 기업 AI 사업 담당은 "파주 AI AIDC를 비롯한 신규 데이터센터는 기존 센터 운영 대비 수익성 개선이 가능할 것으로 기대하고 있다"며 "상반기에는 익시 STT(온디바이스 기반 음성 인식), TTS(텍스트 음성 변환), 상담 어드바이저 '오토 QA' 등 자체 내재화한 상품을 금융권 중심의 구축형 사업에 적용했고, 하반기에는 LLM 기반 챗봇, VOC(고객의 소리) 인사이트 도출 등으로 상품 라인업을 확대해 AICC 사업 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. 이어 "앞으로도 기업 인프라 사업은 파주 AI DC를 비롯한 데이터센터 구축 및 고객 확보를 통해 성장 기반을 강화하는 한편 내재화된 AICC 상품 경쟁력을 바탕으로 AI 기반 신사업에 실질적인 성과 창출을 가속화해 나가겠다"고 강조했다. LG유플러스는 AI 서비스와 보안 사업도 함께 확대한다. AI 통화 서비스 '익시오'의 기능 고도화와 해외 진출을 추진하는 동시에 에릭슨과 협력해 네트워크와 AI를 결합한 보이스 AI 역량을 강화한다는 계획이다. 또한 MDR(관리형 탐지·대응) 전문기업 파고네트웍스 인수를 바탕으로 위협 탐지와 분석 역량을 내재화하고 기업 보안 사업 경쟁력도 높인다. 내부적으로는 워크플로 표준화와 AI 에이전트 기반 업무 자동화, 클라우드 중심 인프라 전환 등을 통해 전사 AI 전환(AX)을 가속화하며 운영 효율성과 보안 대응 역량도 함께 강화할 방침이다. LG유플러스는 그룹 차원의 AI 전략에서 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 역할도 맡는다. 그룹 계열사들의 냉각·전력·네트워크 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 결합해 AI 인프라 밸류체인을 구축하고, LG유플러스는 수도권 데이터센터와 통신망 운영 역량을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대한다는 전략이다. 자체 AI 데이터센터뿐 아니라 데이터센터 구축·운영(DBO) 사업을 병행해 AI 인프라 공급 능력을 확대하고, 수요 기반 투자로 운영 리스크와 자본 부담을 동시에 관리해 나갈 계획이다. 케빈 조 LG유플러스 최고전략책임자(CSO)는 "LG그룹은 '원 LG' 전략을 바탕으로 AI 인프라를 구축하고 이를 통해 새로운 가치를 창출하고자 한다"며 "그룹 계열사들이 보유한 냉각, 전력, 운영, 네트워크 역량을 결집해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화하고 AI연구원의 엑사원 등 AI 기술과의 연계를 통해 밸류체인을 고도화하고자 하는 전략"이라고 말했다. 이어 "이 가운데 LG유플러스는 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 축으로서 역할을 수행하고 있으며 수도권 핵심 입지의 AIDC 인프라와 네트워크, 데이터센터 운영 노하우를 기반으로 증가하는 AI 수요에 대응해 AI 인프라를 확대해 나갈 계획"이라고 설명했다. LG유플러스는 AI 투자 확대에도 성장 투자와 주주환원을 병행하는 기조를 유지한다는 방침이다. 상반기 서비스 수입이 연초 제시한 가이던스를 웃돈 만큼 연간 목표 달성에는 무리가 없을 것으로 보고 있으며, AI 투자 확대에도 재무 건전성을 유지하면서 기업가치 제고를 이어간다는 계획이다. 중간배당 확대와 자사주 매입·소각 등 기존 주주환원 정책도 지속 추진할 예정이다. AI 인프라 투자 규모가 커질 수는 있지만 투자와 주주환원의 균형을 유지하고 시장과의 소통도 강화한다는 방침이다. 여명희 부사장은 "상반기 별도 기준 서비스 수입은 전년 대비 3.4% 증가하면서 연초에 저희가 제시한 가이던스 2%를 상회하고 있다"며 "하반기에 매출 성장이 다소 완화될 것으로 예상되고 있으나 연간 가이던스는 충분히 달성할 것으로 보고 있다"고 평가했다. 이어 "앞으로도 성장 투자와 재무 건전성과의 균형을 바탕으로 주주환원을 지속 확대해 나갈 계획"이라며 "AI 산업 환경 변화에 따라 투자 기회가 확대될 수 있으나 기업가치 제고와 주주환원 확대라는 방향성은 일관되게 유지할 것"이라고 강조했다.
2026-08-06 15:42:05
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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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삼성전자 '실적' vs SK하닉 '실탄'…AI 메모리 패권경쟁 2라운드
[경제일보] AI 반도체 전쟁의 열기가 다시 한국 증시를 흔드는 모습이다. 삼성전자는 역대급 실적으로 돌아왔고, SK하이닉스는 글로벌 자본시장에서 대규모 투자 재원 확보에 나서고 있다. 한쪽은 실적으로, 다른 한쪽은 자금조달로 AI 메모리 패권전 2라운드의 문을 열었다. 역대급 실적으로 돌아온 삼성의 '반격' 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 약 171조원, 영업이익 약 89조4000억원의 잠정 실적을 발표했다. 전년 동기 영업이익 4조6800억원과 비교하면 약 19배 수준이다. 이는 AI 데이터센터 확산으로 D램과 낸드 가격이 뛰고, 고부가 메모리 수요가 폭발한 결과다. 몇 년 전 HBM 경쟁에서 SK하이닉스에 주도권을 내줬다는 평가를 받았던 삼성전자가 다시 메모리 슈퍼사이클의 중심으로 돌아왔다는 신호다. 하지만 시장의 반응은 냉정했다. 삼성전자가 실적을 발표한 지난 7일 코스피는 4.9% 급락했고, 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 6.9%, 6.1% 하락했다. 강한 이익이 이미 주가에 반영됐고, AI 메모리 호황이 얼마나 이어질지에 대한 의문이 커진 영향이다. AI 데이터센터 투자가 과열됐는지, 빅테크의 설비투자가 계속 늘어날지, 메모리 가격 상승세가 언제까지 이어질지가 새로운 질문으로 떠오르고 있는 것이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 HBM 점유율 싸움을 넘어섰다. 이제 승부처는 '누가 더 빨리 고성능 메모리 생산능력을 늘리느냐', '누가 엔비디아와 빅테크 고객의 장기계약을 더 단단히 묶느냐'. '메모리 사이클이 꺾일 때 누가 더 오래 버티느냐'로 옮겨갔다. 삼성전자의 무기는 종합 반도체 체력이다. 삼성전자는 메모리, 파운드리, 시스템LSI, 패키징을 모두 가진 세계에서 드문 기업이다. AI 반도체가 복잡해질수록 칩 하나의 성능보다 메모리, 로직, 패키징을 함께 묶는 능력이 중요해진다. 삼성전자는 HBM에서 SK하이닉스에 먼저 밀렸지만, 메모리 전반의 가격 상승과 낸드 회복, 범용 D램 수요 반등을 동시에 누릴 수 있는 구조를 갖고 있다. 반면 삼성전자는 HBM 초반 주도권을 놓쳤다. AI 가속기 시장에서 엔비디아 공급망의 신뢰를 먼저 얻은 쪽은 SK하이닉스였다. 삼성전자의 2분기 호실적에도 시장에서 '삼성이 AI 메모리의 가장 중요한 고객에게 가장 중요한 제품을 가장 안정적으로 공급할 수 있는가'라는 질문이 나오는 이유다. HBM 선점한 SK, 자본시장서 실탄 확보 SK하이닉스는 다른 길을 걷고 있다. SK하이닉스는 미국 주식 매각을 시작했고 280억7000만 달러(한화 약 43조원) 자금 조달을 추진하고 있다. 해당 자금은 국내 신규 반도체 공장 건설과 첨단 장비 확보에 쓰일 가능성이 크다. AI 메모리 수요가 폭증하는 시점에 글로벌 투자자 자금을 끌어와 생산능력 확대에 투입하겠다는 전략이다. HBM 선점으로 얻은 시장 신뢰를 자본시장으로 확장하려는 승부수다. SK하이닉스의 강점은 집중력이다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 모바일과 가전까지 거대한 포트폴리오를 가진 기업이라면, SK하이닉스는 메모리 한 분야에서 더 집중적으로 대응하고 있다. 특히 HBM에서는 엔비디아 공급망을 선점하며 'AI 시대 메모리 강자' 이미지를 굳혔다. HBM은 단순히 많이 만드는 제품이 아니다. 고객의 AI 가속기 설계 일정에 맞춰 성능, 발열, 전력 효율, 패키징을 함께 맞춰야 한다. SK하이닉스는 이 고객 맞춤형 대응에서 앞섰다는 평가를 받았다. 다만 SK하이닉스의 대규모 자금 조달은 기회이자 동시에 부담이다. AI 메모리 호황이 길게 이어지면 선제 투자는 격차 확대의 무기가 되지만, 반대로 빅테크의 AI 투자가 둔화하거나 메모리 공급이 한꺼번에 늘어나면 대규모 설비투자는 고정비 부담으로 돌아올 수 있다. 호황 이후 겨누는 장기전 두 기업 모두 사이클 방어가 숙제다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 기업들은 다운사이클 위험을 줄이기 위해 장기계약과 '테이크 오어 페이(Take or Pay)' 방식의 계약을 활용하고 있다. 이런 계약이 전체 매출을 모두 방어하는 것은 아닌 만큼 공급과잉이 현실화될 경우 충격을 완전히 막기는 어렵다. 때문에 삼성전자와 SK하이닉스의 전쟁은 '누가 더 많이 버느냐'만의 문제가 아니다. 삼성전자는 실적으로 자신이 여전히 '메모리 강자'임을 증명해야 하고, SK하이닉스는 HBM 선점이 일시적 우위가 아니라 장기 경쟁력임을 입증해야 한다. 투자 포인트도 다르다. 삼성전자는 반도체 전체 체력과 포트폴리오 회복력이 강점이다. 메모리 가격 상승이 D램과 낸드 전반으로 번지면 삼성의 이익 레버리지는 더 커진다. 파운드리와 시스템반도체 부진이 부담이지만, 반대로 이 부문이 회복하면 실적 개선의 추가 여지도 생긴다. SK하이닉스는 HBM과 고성능 D램에 더 집중된 기업이다. AI 서버 수요가 계속 강하면 이 집중력이 더 큰 프리미엄으로 돌아온다. 문제는 시장이 더 이상 '좋은 숫자'만으로 만족하지 않는다는 점이다. 삼성전자의 2분기 잠정 실적은 압도적이지만, 주가는 흔들렸다. 이는 투자자들이 이미 AI 호황을 주가에 상당 부분 반영했고, 이제는 다음 국면을 보기 시작했다는 뜻이다. AI 메모리 슈퍼사이클이 2027년 이후에도 지속될지, 가격 상승이 얼마나 이어질지, 고객의 장기계약이 실제 방어막이 될지가 중요해졌다. 한국 반도체 산업 전체로 보면 두 기업의 경쟁은 축복이자 부담이다. 삼성과 SK하이닉스가 동시에 대규모 투자를 집행하면 국내 장비·소재·부품 생태계는 커진다. 용인, 평택, 청주 등 반도체 거점의 산업적 무게도 커진다. 하지만 같은 방향으로 너무 많은 투자가 몰리면 사이클 하강기에 충격도 커진다. 반도체 산업은 국가 전략산업이지만, 동시에 가장 냉정한 사이클 산업이다. 업계 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스 모두 지금은 강하지만, 진짜 승부는 가격이 오를 때가 아니라 가격이 흔들릴 때 드러난다"며 "AI 메모리 2라운드는 생산능력, 고객계약, 자금조달, 사이클 방어력까지 모두 겨루는 장기전"이라고 했다. 이어 "AI는 더 많은 메모리를 요구하고, 시장은 더 많은 증거를 요구하는 상황에서 '이익을 얼마나 오래 지속할 수 있는가'라는 질문이 승패를 가르게 될 것"이라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-09 09:00:00
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엔비디아 차세대 AI 서버 지연설…'1년 로드맵'에 첫 균열 오나
[경제일보] 엔비디아의 차세대 AI 서버 로드맵에 지연설이 제기됐다. 핵심은 칩 자체가 아니라 랙 내부를 연결하는 고난도 인쇄회로기판(PCB)이다. AI 반도체 경쟁이 GPU 성능을 넘어 서버 랙, 냉각, 광통신, 전력 인프라까지 묶인 시스템 경쟁으로 바뀌면서 제조 난도가 빠르게 높아지고 있다는 분석이다. 반도체 분석업체 세미애널리시스는 6일(현지시간) 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터)를 통해 엔비디아의 차세대 AI 랙 시스템 ‘Kyber NVL144’ 출시가 12개월 이상 지연돼 2028년으로 밀렸다고 주장했다. 이 시스템은 차세대 AI 플랫폼 ‘Vera Rubin Ultra’와 함께 2027년 선보일 것으로 예상됐지만, PCB 미드플레인 제조 난항으로 일정이 늦어졌다는 설명이다. Kyber NVL144는 고성능 칩 144개를 하나의 랙 안에서 긴밀하게 연결해 단일 대형 컴퓨터처럼 작동하도록 설계된 시스템이다. AI 모델이 커질수록 개별 GPU 성능보다 수백 개 칩을 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 중요해진다. 엔비디아가 랙 단위 시스템을 강조해 온 것도 이 때문이다. 세미애널리시스는 대안으로 거론됐던 ‘NVL72x2 백투백’ 구조도 취소됐다고 주장했다. 72개 칩으로 구성된 랙 두 개를 맞붙여 배치하는 방식이었지만, 클라우드 사업자들이 특이한 설계와 운영 부담을 이유로 반발했다는 것이다. 광통신으로 여러 랙을 연결하는 NVL576 역시 기술적 난제로 지연되거나 소량 생산에 그칠 가능성이 있다고 봤다. 루빈 울트라 칩 자체에 대한 주장도 나왔다. 세미애널리시스는 연산 다이 4개를 갖춘 고성능 버전이 취소되고 2개 다이 기반 모델만 남았다고 분석했다. 다만 이 역시 엔비디아가 공식적으로 확인한 내용은 아니다. 일부 보도에 따르면 엔비디아 측은 로드맵에 변화가 없다는 입장을 보인 것으로 전해졌다. 시장 반응은 엇갈린다. 엔비디아가 AI 인프라 시장을 사실상 장악하고 있는 만큼 차세대 랙 시스템 지연은 클라우드 사업자의 데이터센터 증설 계획과 공급망 업체 실적에 영향을 줄 수 있다. 반면 단기 매출의 중심은 블랙웰과 루빈 초기 제품군인 만큼 Kyber 지연설이 당장 엔비디아의 지배력을 흔들 정도는 아니라는 시각도 있다. 이번 지연설이 사실이라면 반사이익은 AMD와 구글, 맞춤형 AI 반도체 진영에 돌아갈 수 있다. 대형 클라우드 기업은 엔비디아 공급 일정이 불확실해질수록 AMD GPU나 구글 TPU, 자체 ASIC 활용을 늘릴 유인이 커진다. 특히 AI 인프라 투자가 수십조원 규모로 커진 상황에서는 단일 공급자 의존도를 줄이려는 움직임이 더 강해질 수 있다. 더 큰 의미는 엔비디아의 ‘매년 새 플랫폼’ 전략이 제조 현실과 충돌하고 있다는 점이다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열, 연결 구조, 냉각 비용도 함께 커진다. 차세대 AI 서버는 더 이상 칩을 많이 꽂는 문제가 아니다. PCB, 고속 인터커넥트, 액체냉각, 광통신, 전력 설계가 모두 동시에 풀려야 한다. 한편 엔비디아 지연설은 AI 산업의 병목이 어디로 이동하는지를 보여준다. 모델은 더 커지고 데이터센터는 더 뜨거워지며 서버 랙은 점점 복잡해지고 있다. 칩 설계의 승자가 곧 시스템 제조의 승자라는 보장은 없다. 엔비디아가 공식 로드맵을 지켜내느냐, 아니면 제조 난도가 속도를 늦추느냐에 따라 AI 인프라 시장의 다음 경쟁 구도도 달라질 전망이다.
2026-07-07 07:44:18
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엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.
2026-07-03 10:14:43
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세계 첫 100% DC팩토리 연 LS일렉트릭…AI 시대 전력혁신 시동
[경제일보] LS일렉트릭이 세계 최초의 100% 직류(DC) 배전 공장을 본격 가동하며 차세대 전력 시장 선점에 나섰다. 인공지능(AI) 데이터센터 확산으로 전력 효율이 핵심 경쟁력으로 떠오르는 가운데 직류(DC) 배전 기술을 앞세워 글로벌 전력 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. LS일렉트릭은 2일 충남 천안사업장에서 'LS일렉트릭 DC팩토리' 준공식을 개최했다고 밝혔다. 이날 행사에는 채대석 LS일렉트릭 대표이사를 비롯해 이호현 기후에너지환경부 제2차관, 김동철 한국전력공사 사장 등 정부와 산업계 주요 관계자들이 참석했다. 이번에 준공된 DC팩토리는 반도체 변압기(SST), 반도체 차단기(SSCB), 에너지저장장치(ESS) 등 직류 전용 핵심 설비를 적용한 세계 최초의 직류 배전 제조시설이다. 직류 배전은 기존 교류(AC) 전력을 직류로 변환하는 과정에서 발생하는 전력 손실을 줄여 에너지 효율을 높이는 기술이다. LS일렉트릭은 공장 운영 결과 기존 제조시설 대비 에너지 효율을 10% 이상 높였다고 설명했다. 회사는 이번 DC팩토리를 단순 생산시설이 아닌 차세대 직류 전력망의 실증 거점으로 활용한다는 계획이다. 공장 운영 과정에서 확보한 실증 데이터와 운영 경험을 바탕으로 글로벌 직류 배전 시장의 표준 모델을 제시하겠다는 구상이다. 주력 생산 제품은 ESS용 전력변환장치(PCS)인 'G2'다. LG에너지솔루션과 공동 개발한 G2는 기존 공랭식 대신 수냉식(Water Cooling) 냉각 방식을 적용해 발열 제어와 내구성을 높인 것이 특징이다. 직류 기반 공장에서 직류 핵심 설비를 생산하는 제조 체계를 구축하면서 생산 효율과 기술 경쟁력을 동시에 확보했다는 평가다. 업계에서는 AI 데이터센터 확산으로 전 세계 전력 소비가 급증하면서 직류 배전 기술이 차세대 전력 인프라의 핵심 기술로 부상하고 있다고 보고 있다. 특히 엔비디아 등 글로벌 빅테크 기업들의 초고성능 AI 서버 도입이 확대되면서 전력 손실을 최소화할 수 있는 DC 전력망 구축 필요성이 커지고 있다. LS일렉트릭 역시 AI 데이터센터와 재생에너지, ESS 시장 확대에 맞춰 직류 사업을 미래 핵심 성장동력으로 육성하고 있다. 회사는 이번 DC팩토리를 기반으로 글로벌 전력 기업과 빅테크 기업을 대상으로 직류 솔루션 공급을 확대하고 해외 시장 공략에도 속도를 낼 계획이다. 이날 천안사업장에서는 기후에너지환경부와 한국전력공사가 주관하는 'K-DC 산업 확산 2026' 행사도 함께 열렸다. 행사에서는 LS일렉트릭과 한국전력공사, 한국에너지공과대학교, LS전선, 효성중공업, HD현대일렉트릭, LG전자 등이 '글로벌 직류기술 특화 연구단지 조성 및 공동 기술연구 협력을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다. 참여 기관들은 직류 기술 공동 연구와 산업 생태계 조성, 글로벌 기술 경쟁력 확보를 위해 협력을 확대해 나갈 방침이다. 채대석 LS일렉트릭 대표이사는 "천안 DC팩토리는 100년 넘게 이어져 온 교류 중심 전력 시스템이 직류 중심으로 전환되는 출발점이자 제조 혁신의 상징"이라며 "직류 핵심 기술과 제조 실증 역량을 바탕으로 AI 시대 글로벌 전력 시장을 선도하는 기업으로 도약하겠다"고 말했다. LS일렉트릭 관계자는 "직류(DC) 배전 공장을 운영하면서 가장 크게 체감하는 변화는 에너지 효율 향상"이라며 "직류 배전의 효율을 구현하기 위해서는 반도체 변압기(SST)와 반도체 차단기(SSCB) 등 핵심 전력기기가 함께 적용돼야 하며, 최근 전력반도체 기술이 발전하면서 직류 배전을 실제 산업 현장에 구현할 수 있는 기술적 기반이 마련됐다"고 설명했다. 이어 "과거에는 송전 기술 등의 한계로 직류 활용이 쉽지 않았지만 관련 기술이 고도화되면서 직류 기반 전력 시스템 적용이 가능해졌다"며 "글로벌 기업들도 AI 데이터센터 등 고효율 전력 인프라에 직류 배전을 어떻게 적용하고 있는지, 실제 운영 효율과 기술력을 확인하기 위해 공장을 찾는 경우가 많다"고 말했다.
2026-07-02 16:23:54
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"2031년 영업익 1조 사업으로"…LG이노텍, AI·6G 타고 기판사업 질주
[경제일보] LG이노텍이 반도체 기판 사업을 미래 성장동력으로 점찍고 대규모 육성에 나선다. 회사는 패키지솔루션사업부를 오는 2031년 영업이익 1조원 규모 사업으로 키우고 RF-SiP, FC-CSP, FC-BGA 등 고부가 기판을 앞세워 6G 통신과 AI(인공지능) 서버·메모리 시장을 공략한다는 청사진을 제시했다. LG이노텍은 지난 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 '미디어 테크 데이'를 열고 패키지솔루션사업의 핵심 제품과 기술 경쟁력을 공개했다. 이날 행사에서는 반도체 기판 3종의 시장 전망과 사업 방향, 차별화 기술이 소개됐다. 패키지솔루션사업은 LG이노텍 전체 매출에서 차지하는 비중은 지난해 기준 약 10% 수준이지만 영업이익 비중은 19%에 달한다. 올해 1분기 영업이익도 전년 대비 31% 증가하며 회사 수익성을 견인하는 고부가 사업으로 부상했다. 지난해 패키지솔루션사업 매출은 1조7200억원으로 2024년 1조4600억원 대비 약 18% 늘었다. 같은 기간 영업이익은 708억원에서 1289억원으로 82% 증가했다. 스마트폰 고사양화, 5G 통신 확산, 메모리 업사이클 진입, AI·빅데이터 시장 확대가 맞물리며 성장세가 가팔라지고 있다는 설명이다. 조지태 LG이노텍 패키지솔루션사업부장(전무)는 "LG이노텍은 고객보다 한발 앞서 시장 변화를 예측하고 기술을 고도화하며 반도체 기판 시장의 기술 패러다임을 혁신하는 퍼스트 무버로 성장해 왔다"며 "차별화된 기술력을 바탕으로 새롭게 열리는 반도체 기판 시장에서 점유율을 빠르게 확대하고 2031년까지 패키지솔루션사업을 영업이익 1조원 규모 사업으로 육성하겠다"고 말했다. 이날 가장 먼저 소개된 제품은 RF-SiP 기판이다. RF-SiP는 전력 증폭기, 칩셋 등 무선통신에 필요한 부품을 하나의 패키지로 결합한 통신용 반도체 부품이다. LG이노텍은 이를 메인보드와 연결하는 기판을 개발·생산하고 있다. LG이노텍은 2011년 세계 최초로 코어리스 RF-SiP 기판 개발과 양산에 성공했다. 코어층을 제거하고 절연층만으로 기판을 구성해 기존 대비 두께를 20% 줄였다. 신호 지연이 적은 레진과 특수 처리한 구리를 적용해 송수신 과정에서 발생하는 신호 손실량도 기존 대비 70% 줄였다. 이 같은 기술력을 앞세워 LG이노텍은 2016년부터 글로벌 RF-SiP 기판 시장 1위를 유지하고 있다. 지난해 기준 글로벌 시장 점유율은 약 65% 수준이며 올해는 80%까지 확대될 것으로 회사 측은 보고 있다. 특히 LG이노텍은 솔더볼을 기판에 직접 연결하는 기존 방식 대신 구리기둥을 먼저 세우고 그 위에 솔더볼을 얹는 'Cu-Post' 공법을 세계 최초로 RF-SiP 기판에 적용했다. 이를 통해 솔더볼 간격을 촘촘하게 만들면서도 기판 두께를 기존 대비 약 20% 줄였다. 5G 스마트폰 안에 더 많은 부품과 회로가 들어가야 하는 상황에서 슬림한 디자인을 구현할 수 있도록 한 핵심 기술이다. 남상혁 LG이노텍 패키지솔루션연구소장 연구위원은 "솔더볼 간격을 지금보다 10% 줄인 차세대 Cu-Post 기술을 개발하고 있다"며 "다가올 6G 시대에 부가가치가 더욱 높아진 RF-SiP 기판으로 시장을 선도하겠다"고 밝혔다. AI 확산에 따라 FC-CSP 기판 수요도 빠르게 늘고 있다. FC-CSP 기판은 주로 모바일 애플리케이션 프로세서(AP)에 들어가는 저전력 D램과 소형 칩 패키지를 메인보드와 연결하는 데 사용돼 왔다. 최근에는 AI 가속기와 서버 등에 GDDR 등 메모리 반도체 채용이 확대되면서 적용 영역이 메모리 분야로 넓어지고 있다. 명세호 LG이노텍 패키지솔루션개발담당 상무는 "FC-CSP 기판은 기존 메모리 기판보다 전기적 특성과 고집적 특성이 높아 칩 성능 향상에 유리하다"며 "성능과 집적도 향상을 위해 기존 메모리 기판을 FC-CSP 기판으로 대체 적용하는 것이 트렌드가 됐다"고 설명했다. LG이노텍은 최근 글로벌 반도체 고객향 GDDR7용 FC-CSP 기판을 수주했다. 메모리용 FC-CSP 기판 신규 수주가 이어지면서 현재 구미 반도체 생산라인은 풀가동 상태다. 황정호 LG이노텍 패키지솔루션마케팅담당 상무는 "이번 달 착공에 들어가는 베트남 반도체 기판 신공장에서 FC-CSP와 RF-SiP 기판 생산라인을 가장 먼저 늘려 국내외 고객 수요에 대응할 계획"이라고 말했다. FC-BGA 기판은 LG이노텍이 중장기 성장 축으로 키우는 제품이다. FC-BGA는 PC, 노트북, 차량, AI 서버, 데이터센터 등 고성능 반도체가 들어가는 대형 기기에 특화된 기판이다. FC-CSP와 비교해 면적이 18배 이상 크고 층수도 16~22층 수준으로 많아 공정 난도가 높다. LG이노텍은 현재 가로·세로 85㎜ 크기의 대면적 FC-BGA 기판을 양산할 수 있는 기술을 확보했다. 가로·세로 120㎜가 넘는 초대면적 FC-BGA 기판도 개발하고 있다. 회사는 2022년 FC-BGA 기판 사업 진출을 본격화하고 LG전자로부터 인수한 구미4공장에 신규 생산라인 ‘드림 팩토리’를 구축했다. 드림 팩토리는 AI, 딥러닝, 로봇, 디지털 트윈 등 최신 IT 기술을 적용한 스마트팩토리다. 대면적 기판은 이물로 인한 불량 가능성이 높지만 생산 공정 전반을 자동화·지능화해 수율을 빠르게 끌어올릴 수 있다는 게 회사 측 설명이다. LG이노텍은 2024년 12월 드림 팩토리에서 글로벌 빅테크 고객향 PC 칩셋용 FC-BGA 기판 양산에 돌입했다. 올해 3분기부터는 같은 고객사에 PC CPU용 제품 양산을 시작할 예정이다. 오는 2028년까지 자율주행, AI 가속기, 서버 CPU·GPU용 FC-BGA 기판 등 하이엔드 시장에 단계적으로 진출한다는 계획이다. 황 상무는 "학습형 AI에서는 GPU 비중이 압도적으로 높았다면 추론형 AI 시대에는 메모리와 CPU 비중이 더 높아질 것으로 예상된다"며 "많은 글로벌 빅테크 업체가 CPU 시장에 뛰어들면서 FC-BGA 후발주자인 LG이노텍에도 새로운 사업 기회가 열리고 있다"고 말했다. 이어 "CPU용 FC-BGA 기판 공급 논의를 위해 다양한 글로벌 고객들이 LG이노텍을 직접 찾고 있다"며 "고객 수요 증가에 대응하기 위해 국내 FC-BGA 기판 생산능력 확대 투자도 검토 중"이라고 덧붙였다. LG이노텍은 RF-SiP로 확보한 모바일 기판 경쟁력을 6G 통신 시장으로 확장하고 FC-CSP와 FC-BGA를 통해 AI 반도체 기판 시장 공략을 본격화한다는 방침이다. 카메라모듈 중심의 사업 구조에서 벗어나 수익성 높은 반도체 기판 사업을 키우며 포트폴리오 고도화에 속도를 내는 모습이다. 조 전무는 "엣지 컴퓨팅, 방산 등 다양한 영역에 확대 적용 가능한 FC-BGA 기판을 지속 개발하고 글로벌 빅테크 신규 고객 발굴을 이어가겠다"며 "FC-BGA 사업을 회사의 핵심 사업으로 키워 나가겠다"고 강조했다.
2026-06-17 15:38:50
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젠슨 황이 던진 '네 개의 선물'…한국 AI 동맹, HBM 넘어 로봇으로 간다
[경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한은 단순한 글로벌 기업인의 방문을 넘어 한국 AI 산업의 미래 좌표를 보여준 상징적 이벤트로 평가된다. 삼성전자, SK그룹, LG그룹, 네이버, 주요 게임업계 수장들과 잇따라 만난 그는 한국을 단순한 반도체 공급국이 아닌 AI 인프라와 피지컬 AI의 핵심 파트너로 바라보고 있음을 분명히 했다. 황 CEO는 이번 방한에서 한국에 "네 개의 새로운 사업 기회"를 제시했다. 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈', AI용 CPU '베라', AI PC 플랫폼 'RTX 스파크', 휴머노이드 로봇용 엣지 슈퍼컴퓨터 '젯슨 토르'가 그것이다. 이는 AI가 데이터센터를 넘어 PC와 공장, 로봇, 자동차 등 현실 세계로 확장되는 흐름을 의미한다. 엔비디아가 한국에 주목하는 이유도 명확하다. 한국은 HBM을 비롯한 첨단 메모리 생산 능력과 반도체 제조 역량, 데이터센터 수요, 제조업 기반, 로봇 산업, 클라우드 및 게임 생태계를 동시에 갖춘 몇 안 되는 국가다. AI 산업이 성장할수록 GPU뿐 아니라 메모리, 전력, 데이터센터, 소프트웨어, 실제 적용 현장이 모두 중요해진다. 삼성전자와 SK하이닉스는 엔비디아 공급망의 핵심 축이다. 특히 HBM은 AI 서버 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 꼽힌다. 엔비디아의 차세대 플랫폼인 베라 루빈이 본격화될 경우 HBM4 수요도 크게 늘어날 전망이다. 삼성전자는 HBM 경쟁력 회복과 첨단 패키징, 파운드리 확대라는 과제를 안고 있으며, SK하이닉스는 이미 글로벌 AI 메모리 시장의 핵심 공급자로 자리 잡고 있다. LG그룹은 피지컬 AI와 스마트팩토리 분야에서 중요한 파트너 후보로 거론된다. 엔비디아가 강조하는 로보틱스와 디지털 트윈은 제조 현장에서 실제 가치를 입증해야 한다. LG전자의 로봇 및 스마트팩토리 역량, LG CNS의 디지털 전환 경험, LG유플러스의 AI 데이터센터 사업은 엔비디아 플랫폼과 접점을 형성할 수 있는 자산이다. 네이버와의 협력은 AI 데이터센터와 소버린 AI가 중심이다. 네이버는 초거대 AI 모델과 클라우드, 데이터센터 운영 경험을 보유하고 있다. 엔비디아는 네이버를 통해 한국형 AI 서비스와 글로벌 소버린 AI 시장을 연결할 수 있으며, 네이버는 엔비디아의 GPU 생태계를 활용해 AI 인프라 사업자로 영역을 확대할 수 있다. 게임업계와의 접점도 주목된다. 엔씨소프트와 크래프톤은 게임 개발 과정에서 축적한 3D 시뮬레이션과 물리엔진, AI 기술을 바탕으로 피지컬 AI 영역으로 확장하고 있다. 로봇은 현실에 투입되기 전 가상 환경에서 수많은 상황을 학습해야 하는데, 게임사가 보유한 시뮬레이션 기술은 이러한 과정에 활용될 수 있다. 황 CEO가 언급한 한국 AI 연구센터 설립 역시 의미가 크다. 단순 영업 조직이 아니라 로보틱스와 디지털 트윈, 피지컬 AI 분야의 연구개발 거점으로 발전할 경우 한국은 엔비디아 글로벌 연구 네트워크의 핵심 축으로 편입될 수 있다. 결국 이번 방한의 본질은 한국의 역할 변화에 있다. 과거 한국이 AI 공급망의 메모리 생산 기지였다면 앞으로는 AI 데이터센터를 구축하고 로봇과 디지털 트윈을 실증하며 소버린 AI를 운영하는 국가로 진화할 수 있다는 가능성을 보여줬다. 다만 기회가 곧 성공을 의미하는 것은 아니다. HBM 경쟁력 유지, 데이터센터와 전력 인프라 확충, AI 인재 확보, 자체 소프트웨어 생태계 구축이 함께 이뤄져야 한다. 엔비디아 플랫폼 위에서 어떤 서비스를 만들어낼 것인지는 결국 한국 기업들의 실행력에 달려 있다. 젠슨 황의 방한은 하나의 메시지를 남겼다. AI 경쟁의 무대가 반도체를 넘어 데이터센터와 로봇, 피지컬 AI로 확장되는 지금, 한국이 공급망 참여자를 넘어 AI 산업 질서의 설계자로 도약할 수 있을지 시험대에 올랐다는 것이다. [아주경제 2026년 06월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-09 15:20:37
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HBM이 다시 한국을 불렀다…AI 반도체 전쟁의 심장에 선 삼성·SK
[경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한은 한국 반도체 산업의 현재 위치를 압축적으로 보여준 장면이었다. 홍대 삼겹살집 앞에서 시민들에게 ‘HBM칩’ 과자를 나눠주며 “모두가 HBM을 사랑한다”고 외친 장면은 가벼운 팬서비스처럼 보였지만, 그 안에는 AI 반도체 시대 한국의 전략적 위상이 담겨 있었다. 엔비디아가 한국을 다시 찾은 첫 번째 이유는 메모리다. AI 모델이 커질수록 GPU 성능만으로는 한계가 있다. 방대한 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 고대역폭메모리(HBM)가 없으면 AI 가속기는 제 성능을 내기 어렵다. GPU가 AI 서버의 엔진이라면 HBM은 그 엔진에 데이터를 공급하는 혈관이다. 젠슨 황이 이번 방한 과정에서 언급한 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’은 이 구도를 더 선명하게 만든다. 베라 루빈 시대에는 HBM4가 핵심 부품으로 떠오른다. 황 CEO가 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 베라 루빈용 HBM4 공급사로 자격을 갖췄다고 언급한 것은 글로벌 메모리 3사가 다시 엔비디아 공급망을 놓고 경쟁하는 국면에 들어섰다는 의미다. SK하이닉스는 현재 엔비디아 AI 공급망에서 가장 앞선 위치에 있다. HBM 시장에서 쌓아온 기술 우위와 공급 경험은 SK하이닉스를 AI 반도체 시대의 핵심 기업으로 끌어올렸다. 최태원 SK그룹 회장이 젠슨 황과 직접 만난 것도 단순 친분 과시가 아니다. HBM 공급 안정화, 차세대 메모리 투자, AI 데이터센터와 산업용 AI 클라우드까지 이어지는 큰 그림이 맞물려 있다. SK의 과제는 주도권을 지키는 일이다. AI 서버 수요는 폭발적으로 늘고 있지만 HBM 생산능력은 단기간에 확대하기 어렵다. 웨이퍼 투입, 패키징, 테스트, 수율 안정화까지 시간이 걸린다. 공급 부족이 이어질수록 엔비디아는 복수 공급망을 원할 수밖에 없다. SK하이닉스가 높은 수익성을 지키면서도 엔비디아의 물량 요구를 얼마나 안정적으로 맞출지가 향후 핵심 변수다. 삼성전자는 다른 시험대에 서 있다. 삼성은 메모리 절대 강자였지만 HBM 경쟁에서는 한동안 SK하이닉스에 주도권을 내줬다. 그러나 베라 루빈과 HBM4는 삼성에 다시 기회를 줄 수 있다. 삼성은 메모리뿐 아니라 파운드리, 첨단 패키징, 시스템 반도체까지 갖춘 종합 반도체 기업이다. 엔비디아가 원하는 것은 단순 부품 공급이 아니라 안정적인 장기 협력이다. 삼성은 HBM4 성능과 수율, 납기에서 신뢰를 회복해야 한다. 파운드리 협력 가능성도 관심이다. 엔비디아는 여전히 대만 TSMC와 깊은 관계를 유지하고 있다. 젠슨 황이 TSMC와의 신뢰와 우정을 강조한 것도 반도체 공급망에서 안정성이 얼마나 중요한지 보여준다. 삼성전자가 엔비디아와 파운드리 협력을 확대하려면 기술력만이 아니라 장기간 검증된 제조 신뢰를 입증해야 한다. 이번 방한은 한국 반도체에 기회이자 경고다. HBM 수요가 폭증하는 것은 분명한 호재다. 그러나 엔비디아 생태계 안에서 한국 기업이 단순 공급자로만 남으면 가격과 물량 협상에 끌려갈 수 있다. HBM, 패키징, 파운드리, AI 데이터센터용 메모리 솔루션까지 묶어 공급할 수 있어야 한국 반도체는 AI 시대의 구조적 수혜자가 된다. 결국 베라 루빈 시대의 승부는 누가 더 많은 HBM을 만드느냐에 그치지 않는다. 누가 엔비디아의 다음 플랫폼 설계 단계부터 함께 들어가느냐가 중요하다. 삼성과 SK가 공급망 바깥의 납품업체가 아니라 AI 반도체 아키텍처의 전략 파트너로 올라설 수 있느냐가 이번 방한의 첫 번째 질문이다. 젠슨 황의 방한은 한국 반도체 산업에 명확한 메시지를 남겼다. AI 시대의 금맥은 HBM에 있고, 그 금맥을 캐는 기술은 한국에 있다. 그러나 시장은 기다려주지 않는다. SK하이닉스는 선두를 지켜야 하고, 삼성전자는 다시 증명해야 한다. 엔비디아의 네 가지 선물 가운데 가장 먼저 한국 산업을 흔들 선물은 결국 HBM4다.
2026-06-07 12:25:17