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박윤영 KT 대표, AIDC 핵심 기술 점검...AI 인프라 확대 박차 [경제일보] 박윤영 KT 대표가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 현장을 찾아 그룹의 AI 인프라 운영 현황과 기술 경쟁력 점검에 나섰다. KT가 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전환의 핵심 축으로 AIDC 사업을 육성하고 있는 가운데, 대표가 직접 현장을 챙기며 AI 인프라 사업을 확대하고 있다. 6일 KT는 박 대표가 이날 서울 양천구 KT 클라우드 목동2 데이터센터를 방문해 AIDC 운영 현황과 차세대 기술 개발 상황을 점검했다고 밝혔다. 취임 이후 네트워크와 고객 접점, 그룹사 주요 사업 현장을 잇달아 방문하며 현장 중심의 소통 경영을 이어가는 행보로 분석된다. 이번 방문은 KT가 추진 중인 AI 인프라 전략을 점검하기 위해 마련됐다. 앞서 KT는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전을 제시하며 AI를 미래 성장동력으로 육성하겠다고 밝힌 바 있다. 특히 오랜 기간 축적한 데이터센터 운영 경험과 통신 네트워크 경쟁력을 기반으로 실수요 중심의 AIDC 사업을 확대한다는 전략이다. 박 대표는 데이터센터 운영 직원들을 격려한 뒤 통합관제센터와 주요 설비를 둘러보며 운영 체계를 점검했다. 특히 AI 서비스 확산으로 데이터센터 간 트래픽이 빠르게 증가하는 상황을 고려해 데이터센터 간 상호연결(DCI) 운영 현황도 집중적으로 살핀 것으로 알려졌다. DCI는 여러 데이터센터를 하나의 인프라처럼 연결해 대규모 데이터를 안정적으로 처리하는 핵심 기술이다. AI 서비스가 확산될수록 데이터센터 간 데이터 이동량이 크게 늘어나는 만큼 서비스 품질과 안정성을 좌우하는 핵심 요소로 평가된다. 박 대표는 이어 목동2 데이터센터 내 AI 이노베이션 센터를 찾아 차세대 AIDC 기술 개발 현황도 점검했다. 이곳에서는 AI 데이터센터의 전력 효율과 운영 안정성을 높이기 위한 다양한 기술을 검증하고 있다. 대표적으로 가산 AI 데이터센터에 국내 최초로 상용화한 D2C(다이렉트 투 칩) 액체냉각 기술을 비롯해 차세대 냉각 기술과 전력 효율 향상 솔루션 등을 실증하고 있다. 액체냉각은 AI 서버의 발열을 효율적으로 제어해 전력 소비를 줄이고 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있도록 하는 핵심 기술로 꼽힌다. KT는 AI 수요 확대에 대응하기 위해 데이터센터 운영 역량과 네트워크 경쟁력을 결합한 AI 인프라 사업을 지속 확대한다는 계획이다. AI 데이터센터뿐 아니라 네트워크와 클라우드, AI 서비스를 아우르는 통합 인프라 경쟁력을 바탕으로 기업 고객 확보에도 속도를 낼 방침이다. 박윤영 KT 대표는 "AIDC는 KT가 AX 플랫폼 컴퍼니로 도약하기 위한 핵심 인프라"라며 "우리가 오랜 기간 축적한 데이터센터 운영 경험과 기술 노하우가 KT만의 강점인 만큼 이를 차별화된 경쟁력으로 키우고, KT그룹의 역량이 고객 가치로 이어질 수 있도록 그룹 전체가 함께 힘을 모으자"고 말했다.
2026-08-06 14:04:03
삼성전자, D램·낸드 출하 '역대 최대'…"내년 공급 부족 더 커진다" [경제일보] 삼성전자가 인공지능(AI) 서버용 메모리 수요 확대에 힘입어 2분기 D램과 낸드플래시 모두 역대 최대 출하량을 기록했다. 메모리 가격도 큰 폭으로 상승한 가운데 회사는 내년 수요와 공급의 격차가 올해보다 더 커질 것으로 내다봤다. 30일 삼성전자는 올해 2분기 실적 콘퍼런스콜에서 D램 평균판매단가(ASP)가 전 분기보다 40%대 중반 상승했다고 밝혔다. 출하량은 전 분기 대비 10%대 초반 증가해 당초 목표치를 웃돌았다. 낸드 ASP는 전 분기보다 60%대 후반 올랐다. 출하량은 한 자릿수 초반 증가하며 회사 목표에 부합했다. D램과 낸드 모두 분기 기준 역대 최대 출하량을 달성했다. 모바일과 PC 수요는 둔화하고 있지만 AI 데이터센터를 중심으로 한 서버용 D램과 솔리드스테이트드라이브(SSD), 고대역폭메모리(HBM) 수요가 이를 크게 웃돌고 있다는 설명이다. 삼성전자는 하반기에도 하이퍼스케일러의 인프라 투자가 이어지면서 메모리 수요가 더욱 증가할 것으로 예상했다. 삼성관계자는 “내년 수요 대비 공급 격차는 올해보다 더욱 커질 것이 명확하다”고 했다. 이에 따라 D램과 낸드 모두 서버·AI용 고부가가치 제품 비중을 높이는 방식으로 생산 구성을 조정한다. 고객 수요와 시장 상황을 고려해 제품 믹스를 선제적으로 최적화하고, 한정된 생산능력을 수익성이 높은 제품에 우선 배정한다는 방침이다. AI 수요 대응을 위한 시설투자도 확대했다. 삼성전자의 2분기 시설투자액은 16조8000억원으로 전 분기보다 5조5000억원 증가했다. 디스플레이 부문에 7000억원을 집행했다. 삼성전자는 하반기 가동률과 수율 개선, 가격 인상 효과가 함께 나타나면서 수익성 회복이 본격화될 것으로 전망했다. 재무적 여력도 한층 안정적인 수준을 유지하고 있다. 2분기 말 기준 삼성전자의 순현금은 167조5900억원으로, 지난해 같은 기간(86조7000억원) 대비 두 배 가까이 증가했다. AI 반도체 수요 확대에 대응하기 위한 대규모 투자를 지속할 수 있는 기반이 한층 강화됐다는 분석이다. 삼성전자는 하반기 AI 서버용 메모리 공급 확대에 사업 역량을 집중한다. 메모리 가격 상승과 역대 최대 출하량을 실제 이익 증가로 연결하는 동시에, 확대된 투자가 추가 공급과 수주로 이어지는지가 향후 실적의 관건이 될 전망이다.
2026-07-30 14:43:12
"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
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.
2026-07-02 13:54:15
한컴 AI 매출 4배 성장 전망…"밸류에이션 재평가 기대" [경제일보] 한글과컴퓨터가 기존 오피스 소프트웨어 기업에서 문서 데이터 기반 AI 실행 플랫폼 기업으로 전환하고 있다는 분석이 나왔다. AI 반복 매출 확대와 공공·글로벌 시장 진출이 가시화되면서 기업가치 재평가 가능성도 제기됐다. 한국IR협의회 기업리서치센터는 최근 발간한 한컴 기업분석 보고서에서 한컴이 문서 작성 도구 기업을 넘어 ‘소버린 에이전틱 OS’ 기업으로 진화하고 있다고 평가했다. 국내 오피스 소프트웨어 시장에서 장기간 축적한 문서 처리 기술과 20만개 이상 고객 기반이 AI 사업 확장의 토대가 되고 있다는 분석이다. 보고서가 주목한 부분은 AI 매출 성장이다. 한국IR협의회는 한컴의 별도 기준 AI 매출이 2025년 89억원에서 2026년 360억원으로 늘어날 것으로 전망했다. 1년 만에 4배 이상 증가하는 구조다. 이나연 한국IR협의회 연구원은 이 매출이 단순한 라이선스 가격 인상이 아니라 기존 고객의 AI 솔루션 채택에 따른 업셀링 매출이라고 봤다. 기존 오피스 고객들이 한컴독스AI, 한컴어시스턴트, 한컴피디아 등 AI 기능을 추가로 도입하면서 반복 매출이 확대되는 흐름이라는 설명이다. 한컴의 AI 전략은 문서 데이터에 기반을 둔다. 한컴어시스턴트는 생성형 AI를 활용해 문서 작성과 편집, 요약 등을 지원하고 한컴피디아는 대규모 문서를 검색·활용할 수 있는 RAG 기반 질의응답 솔루션이다. 단순 문서 작성 도구가 아니라 조직 내부의 문서 데이터를 검색하고 요약하며 업무 실행까지 연결하는 플랫폼으로 확장하려는 방향이다. 공공 시장 레퍼런스도 긍정적 요인으로 꼽힌다. 한컴AI는 지난해 국회 빅데이터 플랫폼 1단계 사업을 수주해 한컴피디아와 한컴어시스턴트를 국회 특화 AI 솔루션으로 제공할 예정이라고 밝혔다. 국회사무처와 국회도서관이 보유한 방대한 의정 자료를 AI가 활용할 수 있는 환경으로 전환하고 문서 작성과 정보 검색 효율을 높이는 프로젝트다. 소버린 AI 수요 확대도 한컴에 기회가 될 수 있다. 공공기관과 금융, 법률, 의료 등 규제 산업에서는 외부 AI 모델을 그대로 쓰기보다 데이터 주권과 보안, 내부 문서 통제 기준을 충족하는 솔루션 수요가 커지고 있다. 보고서는 한컴이 공공 레퍼런스와 문서 처리 기술을 기반으로 국내 소버린 AI 시장의 대안 사업자로 부상할 가능성이 있다고 봤다. 실적 전망도 개선 쪽에 무게가 실렸다. 한국IR협의회는 한컴의 2026년 연결 매출액을 3703억원, 영업이익을 476억원으로 추정했다. 전년 대비 각각 13.3%, 30.9% 증가한 수준이다. 별도 소프트웨어 사업의 AI 성장과 한컴라이프케어의 실적 부담 완화가 수익성 개선 요인으로 제시됐다. 밸류에이션 측면에서도 재평가 여지가 있다는 분석이 나온다. 보고서는 한컴 주가가 2026년 예상 실적 기준 주가수익비율(PER) 11.3배 수준으로 국내 주요 소프트웨어 기업 대비 낮은 수준이라고 평가했다. AI 반복 매출이 커지고 에이전틱 OS 사업화가 본격화될 경우 기존 오피스 기업에 머물던 평가 기준이 달라질 수 있다는 의미다. 한편 한컴의 과제는 AI 매출 전망을 실제 반복 매출로 입증하는 일이다. 오피스 소프트웨어 기업에서 AI 플랫폼 기업으로 평가받으려면 제품 발표보다 고객의 유료 전환, 공공·민간 도입 확대, 해외 파트너십의 실적 연결이 필요하다. 문서 데이터는 모든 조직의 업무 기반이다. 한컴이 그 문서 위에 AI 실행 계층을 안정적으로 얹는다면 오래된 오피스 기업이라는 인식도 달라질 수 있다.
2026-06-24 14:01:02
"반도체 슈퍼 사이클, 이제 막 시작됐다"…글로벌 IB가 본 삼전·하이닉스 목표가는? [경제일보] 18일 코스피 지수가 장중 사상 처음으로 9000선을 돌파하는 새 역사를 썼다. 최근 미국과 이란이 전쟁을 끝내기로 합의했다는 소식이 전해지면서 그동안 시장을 짓누르던 지정학적 위기가 해소된 영향으로 풀이된다. 무엇보다 국내 증시를 이끌어온 반도체 대장주들의 거침없는 질주가 폭등에 불을 붙였다. 인공지능(AI) 수요 폭발을 등에 업은 반도체 슈퍼 사이클이 본격적인 궤도에 올랐다는 분석이 지배적이다. 금융업계에 따르면 글로벌 주요 투자은행(IB)들은 일제히 한국 반도체 기업들의 목표주가를 대폭 높여 잡고 있다. 일본 노무라증권은 지난달 20일 반도체 슈퍼 사이클이 이제 막 시작됐다는 진단을 내놓았다. 이들은 SK하이닉스 목표주가를 기존 400만원에서 500만원으로 과감하게 상향 조정했다. 골드만삭스와 JP모건 등 다른 글로벌 IB들도 앞다투어 장밋빛 전망을 제시하며 눈높이를 올리는 상황이다. 글로벌 IB 3곳이 제시한 SK하이닉스 목표주가를 취합하면 하단 300만원, 상단 500만원으로 평균 383만원 수준인 것으로 나타났다. IB별로 살펴보면 JP모건이 300만원을 제시했으며 골드만삭스는 이보다 높은 350만원을 내놓았다. 노무라증권은 가장 높은 500만원을 예측했다. 삼성전자 역시 목표주가 눈높이가 크게 높아졌다. 삼성전자 목표주가는 하단 48만원, 상단 59만원으로 평균 51만원인 것으로 나타났다. JP모건과 골드만삭스가 나란히 48만원을 적정 주가로 제시했다. 노무라증권은 59만원을 목표가로 잡으며 가장 공격적인 베팅에 나섰다. 각 증권사별로 구체적인 목표가 수치에는 약간의 차이가 존재한다. 하지만 이를 산정한 근거와 향후 시장을 바라보는 시각은 대동소이하다. 가장 핵심적인 근거는 폭발적으로 증가하는 AI 관련 수요다. 인공지능 기술 발전이 이끄는 메모리 수요는 향후 5년 동안 1만배에서 2만배까지 기하급수적으로 늘어날 것으로 예측된다. 한때 제기됐던 글로벌 클라우드 공급자들의 설비투자 축소 우려의 목소리는 다소 사그라든 모습이다. 세 곳 모두 이구동성으로 인공지능 수요의 구조적 팽창에 대한 굳건한 신뢰를 드러내고 있는 것으로 파악된다. 이러한 공통된 낙관론의 배경에는 기업들의 강력한 실적 펀더멘털이 자리 잡고 있는 것으로 분석된다. AI 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 전반적인 제품 공급난이 심화하는 추세다. 시장조사기관 트렌드포스에 따르면 올해 2분기 범용 D램 계약가격은 직전 분기보다 60%가량 폭등할 것으로 관측된다. 반도체 제조사들이 수익성이 높은 AI 서버용 메모리로 생산 능력을 돌리면서 일반 범용 제품 품귀 현상까지 빚어지고 있는 모습이다. 이는 반도체 기업들의 이익 수직 상승으로 이어져 삼성전자와 SK하이닉스 모두 매 분기 역대 최대 실적을 갈아치울 것이라는 분석이 힘을 얻고 있다. 특히 SK하이닉스의 올해 연간 영업이익은 지난해 대비 5배 수준인 259조원대에 달할 것으로 추정된다. 골드만삭스는 여기서 한 걸음 더 나아가 두 회사의 합산 영업이익이 오는 2028년 1000조원을 넘어설 것이라는 파격적인 전망을 내놓았다. 단일 업종에서 두 기업이 벌어들이는 이익으로는 전례를 찾기 힘든 엄청난 규모다. 골드만삭스는 삼성전자의 오는 2028년 영업이익을 610조원, SK하이닉스를 454조원으로 각각 제시했다. 장기공급계약 구조의 정착도 반도체 기업들의 밸류에이션을 높이는 핵심 요인이다. 과거 메모리 시장은 수요와 공급의 미세한 변화에도 가격이 크게 출렁이는 구조였다. 하지만 지금은 대형 고객사들이 안정적인 물량 확보를 위해 3년에서 5년 단위의 장기 계약을 맺고 있다. 선수금과 물량 미인수 페널티 조항이 강화되면서 공급자가 떠안던 재고 부담이 크게 줄었다. 기업들의 실적 변동성이 눈에 띄게 낮아진 것이다. HBM 시장의 주도권을 잡기 위한 기술 경쟁도 치열하게 전개되고 있는 모습이다. SK하이닉스는 6세대 제품인 HBM4 시장에서 절반이 넘는 54%의 점유율을 차지하며 압도적인 경쟁력을 과시하고 있다. 엔비디아의 차세대 플랫폼인 '베라 루빈'에 들어갈 초도 물량의 약 70%를 이미 배정받은 것으로 알려졌다. 고수율 전략을 바탕으로 마진을 극대화하며 시장을 선도하고 있다. 삼성전자도 대대적인 반격에 나섰다. HBM4 시장 점유율 28%를 기록 중인 삼성전자는 메모리와 파운드리 공정을 결합한 '턴키 전략'을 앞세워 맹추격 중이다. 엔비디아 물량의 30% 이상을 확보하기 위한 막바지 협상을 진행하며 기술 격차를 빠르게 좁히고 있다. 주목할 점은 증시를 이끌어갈 주도주가 반도체에만 국한되지 않는다는 사실이다. AI 데이터센터 구축이 전 세계적으로 가속화되면서 전력 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 이와 함께 방산과 자동차 업종 역시 향후 증시 상승 랠리를 이끌 핵심 섹터로 부각되고 있다. 노무라증권은 국내 증시를 이끌어갈 최선호주로 여러 종목을 꼽았다. 이들이 제시한 핵심 주도주는 △삼성전자 △SK하이닉스 △현대로템 △기아 △삼성SDI 등이다. 물론 낙관적인 전망만 보이는 것은 아니다. 월가 주요 IB들은 올해 들어 한국 AI 반도체 주가가 단기간에 과도하게 올랐다고 판단하며 본격적인 위험 관리에 들어갔다. JP모건과 골드만삭스 등은 해외 헤지펀드가 파생상품을 활용해 SK하이닉스와 삼성전자에 투자할 때 적용하는 조달 금리를 대폭 인상했다. 헤지펀드는 소수 고액 자산가와 기관 투자자의 자금을 비공개로 모아 절대 고수익을 추구하는 사모펀드다. 최대 연 15%에 달하는 금융 비용 증가는 이들의 공격적인 레버리지 투자를 억제하는 효과를 낸다. 사상 최대인 750억달러 규모의 스페이스X 기업공개(IPO)가 대규모 시장 자금을 흡수하며 유동성 부담을 키우고 있다는 점도 걸림돌이다. 미국 연방준비제도(Fed)의 매파적 기조와 고환율 장기화 등 거시 경제 변수들도 시장의 변동성을 키울 수 있는 위험 요인으로 꼽힌다. 완제품 원가에서 메모리가 차지하는 비중이 커지면서 스마트폰이나 노트북 등 전방 산업의 수요가 위축될 수 있다는 경계론도 고개를 들고 있다. 글로벌 IB들이 제시한 기록적인 목표주가 밴드는 AI 메모리 수요의 구조적 팽창에 대한 단단한 믿음을 바탕으로 형성된 것으로 분석된다. 앞으로 폭증하는 수요를 각 기업이 어떻게 효율적으로 수익으로 연결하느냐가 최종적인 승부를 가를 전망이다. 일시적인 조정 국면이 찾아오더라도 기업들의 튼튼한 이익 체력이 주가 하락을 방어할 완충 장치 역할을 톡톡히 해낼 것으로 보인다. 정창원 노무라 아시아리서치 공동대표는 "올해 메모리 반도체의 월별 매출액 추이를 보면 과거에는 단 한 번도 볼 수 없었던 수직 상승 양상을 보이고 있다"고 말했다.
2026-06-18 16:49:12
쇼핑 넘어 경영까지…CJ온스타일, 생성형 AI로 체질 바꾼다 [경제일보] CJ온스타일이 생성형 인공지능(AI)을 기업 운영 전반으로 확장하며 ‘AI 네이티브’ 전환에 속도를 내고 있다. 단순한 고객 서비스 혁신을 넘어 조직 구조와 업무 방식까지 AI 중심으로 재편하려는 시도다. 17일 업계에 따르면 CJ온스타일은 글로벌 AI 기업 Anthropic의 기업용 생성형 AI 솔루션 ‘클로드 엔터프라이즈(Claude Enterprise)’를 전사 공식 플랫폼으로 도입한다고 밝혔다. 이는 지난해 사내 AI 콘퍼런스 ‘AI CON’에서 밝힌 AI 네이티브 전략의 연장선이다. 기존 유통업계의 AI 활용이 고객 응대나 추천 서비스에 국한됐다면 CJ온스타일은 AI를 기업 운영의 핵심 인프라로 격상시켰다는 점에서 차별화된다. 실제로 이 회사는 앞서 ChatGPT 기반 쇼핑 서비스를 도입해 앱·웹 유입 고객 수를 4배 가까이 끌어올린 바 있다. 이번에 도입된 클로드 엔터프라이즈는 AI 에이전트 구축과 개발 자동화에 강점을 지닌 솔루션이다. 사내 협업툴인 컨플루언스, 지라(Jira), MS오피스 등과 연동해 업무 생산성을 높일 수 있다. 테크 조직뿐 아니라 상품기획자(MD), 방송 제작자(PD), 심의 조직 등 비개발 부서까지 활용 범위를 확대하고 있는 점이 특징이다. 특히 모바일 라이브 커머스 중심 사업 구조에 맞춰 숏폼 콘텐츠 제작, 트렌드 분석, 방송 자막 자동화 등 반복 업무에 AI를 적극 접목하고 있다. 사전 개념 검증(PoC)에서는 방송 자막 유형화 자동화와 실시간 챗봇 운영을 통해 업무 효율 개선 효과를 확인했다. CJ온스타일은 AI 도입을 일회성 프로젝트가 아닌 조직 문화로 확산하기 위해 ‘AI 효율화 랩(LAB)’도 신설했다. 이 조직은 현업 부서가 직접 문제를 정의하고 AI로 해결하는 방식에 초점을 맞춘다. 기존처럼 IT 부서가 일방적으로 시스템을 구축하는 구조에서 벗어나 현장 중심 혁신을 추진하겠다는 의미다. 이 같은 움직임은 유통업계 전반으로 확산되는 추세다. 국내에서는 네이버가 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 기반으로 쇼핑 추천과 광고 자동화를 강화하고 쿠팡은 AI 수요 예측 시스템을 통해 물류 속도와 재고 정확도를 끌어올리고 있다. 해외에서는 아마존이 생성형 AI를 활용해 상품 상세 페이지 자동 생성과 물류 운영 최적화를 진행하고 있다. 업계에서는 이러한 흐름을 ‘AI 도입 경쟁’이 아닌 ‘AI 체질 전환 경쟁’으로 보고 있다. 단순히 기술을 붙이는 수준을 넘어 기업 운영 방식 자체를 바꾸는 기업만이 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단에서다. CJ온스타일 관계자는 “AI는 고객 경험 혁신을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “고객의 상품 탐색부터 임직원의 업무 환경까지 AI 중심으로 재설계하는 ‘AI 네이티브 기업’으로 진화할 것”이라고 강조했다. 유통업계 한 관계자는 “앞으로는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐보다 AI를 중심으로 얼마나 빠르게 조직을 재편하느냐가 기업 경쟁력을 가를 것”이라고 말했다.
2026-06-17 15:46:23
SK하닉 선두 굳히기·삼성 반격·마이크론 추격… HBM '왕좌의 게임' [경제일보] AI 반도체 전쟁의 최전선이 고대역폭메모리, HBM으로 옮겨붙고 있다. GPU가 AI 서버의 엔진이라면 HBM은 그 엔진에 데이터를 밀어 넣는 연료관이다. 생성형 AI와 대형언어모델이 커질수록 더 많은 데이터를 더 짧은 시간에 처리해야 하고, 이 병목을 풀어주는 부품이 HBM이다. 15일 업계에 따르면, 시장 주도권을 쥔 곳은 SK하이닉스다. 이를 추격하는 삼성전자는 차세대 HBM4E를 앞세워 반격에 나섰고, 미국 마이크론은 HBM4 양산과 전력효율을 무기로 파고들고 있다. 이들 기업의 싸움은 단순한 메모리 가격 경쟁이 아니다. 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 등 글로벌 AI 고객의 차세대 서버 로드맵에 누가 더 깊이 들어가느냐의 승부다. ‘선점 효과’ 선두 굳히기 나선 나선 SK하이닉스 현재 구도에서 가장 앞선 곳은 SK하이닉스다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 AI 데이터센터용 차세대 메모리 개발을 위한 다년 기술 파트너십을 맺었다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 SK하이닉스를 핵심 메모리 파트너로 언급하며 향후 AI 수요 대응에서 협력의 중요성을 강조했다. SK하이닉스의 강점은 선점 효과다. HBM3E 시장에서 확보한 고객 신뢰가 HBM4와 그 이후 세대로 이어질 가능성이 크다. AI 반도체 고객은 단순히 제품 사양만 보고 공급사를 바꾸기 어렵다. HBM은 GPU와 패키징, 열관리, 전력효율, 양산 수율이 맞물려야 하는 부품이다. 일단 고객사 플랫폼에 들어가면 다음 세대 제품 개발도 함께 진행되는 경우가 많다. 반도체 업계 관계자는 “HBM은 이제 범용 D램처럼 재고를 쌓아놓고 파는 제품이 아니라 고객사의 AI 가속기 설계 단계부터 함께 들어가는 부품”이라며 “선두 업체가 차세대 로드맵까지 고객과 맞춰가면 후발 업체가 단기간에 따라붙기 쉽지 않다”고 했다. 다만 부담도 있다. 선두라는 말은 곧 공급 책임이 크다는 뜻이다. AI 수요는 빠르게 늘고 있고, HBM은 일반 D램보다 생산 공정과 패키징 난도가 높다. 생산능력 확대에는 막대한 설비투자와 시간이 필요하다. 특정 대형 고객 의존도가 높아지는 것도 변수다. 엔비디아 생태계의 핵심 파트너라는 점은 강점이지만, 동시에 엔비디아 로드맵 변화에 실적과 투자계획이 흔들릴 수 있다는 의미이기도 하다. 삼성전자, HBM4E로 반격…고객사 인증·양산 수율 등 과제 삼성전자는 HBM4E 12단 샘플을 주요 글로벌 고객사에 출하했다. 해당 제품은 최대 16Gbps 속도, 스택당 최대 3.6TB/s 대역폭, 48GB 용량을 구현했다. 삼성은 HBM4 양산 경험과 1c D램 공정, 4나노 파운드리 로직 베이스 다이를 앞세워 HBM4E 시장에서 기술 주도권을 확보하겠다는 전략이다. 삼성의 강점은 종합 반도체 역량이다. SK하이닉스와 마이크론이 메모리 중심 기업이라면, 삼성은 D램과 낸드뿐 아니라 파운드리, 첨단 패키징, 시스템반도체 역량을 함께 갖고 있다. HBM 경쟁이 메모리 칩을 쌓는 기술에 그치지 않고 로직 다이, 패키징, 고객 맞춤형 설계까지 확장될수록 삼성의 종합 역량은 무기가 될 수 있다. 하지만 삼성의 과제도 분명하다. HBM 시장에서 주도권을 되찾으려면 제품 발표보다 고객사 인증과 양산 수율이 먼저다. AI 반도체 고객은 성능 수치만큼이나 납기, 수율, 장기 공급 안정성을 본다. 삼성의 HBM4E가 기술적으로 앞선 제품이라는 평가를 받더라도 실제 대형 고객의 플랫폼에 얼마나 빠르게 들어가느냐가 승부처다. 증권업계 관계자는 “삼성전자는 HBM에서 늦었다는 평가를 받아왔지만, D램과 파운드리, 패키징을 모두 가진 회사라는 점에서 반격 카드가 없는 것은 아니다”라며 “다만 시장이 확인하고 싶은 것은 발표가 아니라 고객사 인증과 실제 공급 물량”이라고 했다. 미국 공급망 앞세운 마이크론…대형 고객 다변화·장기 물량 확보 등 관건 미국 마이크론은 HBM4 36GB 12단 제품을 올해 1분기부터 양산 출하하고 있다. 해당 제품은 엔비디아 베라 루빈 플랫폼을 겨냥한 제품으로, 2.8TB/s를 넘는 대역폭과 HBM3E 대비 20% 이상 개선된 전력효율을 제공한다. HBM4 48GB 16단 샘플도 고객사에 출하했다. 마이크론의 강점은 미국 기업이라는 지정학적 위치와 전력효율 마케팅이다. 미국 정부가 첨단 반도체 공급망을 자국 중심으로 재편하는 상황에서 마이크론은 미국 빅테크와 정부 조달, 데이터센터 고객에게 정치적 안정성을 내세울 수 있다. AI 데이터센터 운영 비용에서 전력비와 냉각비가 커지는 만큼 전력효율도 중요한 경쟁 요소다. 하지만 마이크론 역시 넘어야 할 벽이 높다. HBM 시장은 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 세 기업만이 사실상 공급할 수 있는 과점 시장이지만, 생산 규모와 고객 기반에서는 한국 기업의 존재감이 여전히 크다. 기술적으로 빠르게 치고 올라오더라도 대형 고객 다변화와 장기 물량 확보에서 어느 정도 성과를 내느냐가 관건이다. 미국 반도체 업계 관계자는 “마이크론은 HBM4에서 기술 완성도와 미국 공급망이라는 두 가지 메시지를 동시에 내고 있다”며 “다만 HBM은 고객 인증과 양산능력이 함께 검증돼야 하는 시장이어서 실제 점유율 확대는 시간이 걸릴 수 있다”고 했다. HBM 3파전은 한국 반도체 산업의 기회이자 시험대다. SK하이닉스가 선두를 지키면 한국은 AI 메모리 시장의 핵심 공급망 지위를 공고히 할 수 있다. 삼성전자가 반격에 성공하면 메모리와 파운드리를 묶은 종합 AI 반도체 전략에 힘이 실린다. 반대로 마이크론이 빠르게 치고 올라오면 한국 기업의 HBM 프리미엄은 압박을 받을 수 있다. [아주경제 2026년 06월 16일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-16 10:25:52
최태원 "엔비디아와 미래 AI 팩토리"…젠슨 황 "SK 없었다면 AI 산업 발전 어려워" [경제일보] SK그룹과 엔비디아가 고대역폭메모리(HBM) 중심의 협력을 넘어 AI 데이터센터와 차세대 AI 인프라 구축으로 협력 범위를 확대한다. 최태원 SK그룹 회장은 8일 서울 종로구 SK서린빌딩에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 공동 브리핑을 열고 "그동안 양사의 협력이 주로 메모리 중심이었다면 앞으로는 그룹 차원의 협력으로 확대할 것"이라며 "미래 AI 팩토리를 엔비디아와 함께 만들어 가겠다"고 밝혔다. 최 회장은 "AI 팩토리는 SK하이닉스의 반도체 생산시설(팹)을 포함한 AI 데이터센터 전반을 의미한다"며 "엔비디아와 연구개발(R&D) 로드맵을 공동으로 수립하고 공유해 미래 AI 수요 변화에 더욱 신속하게 대응할 수 있도록 협력을 이어갈 계획"이라고 했다. 황 CEO는 전 세계적으로 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다고 진단했다. 그는 "현재 전 세계에서 더 많은 AI 팩토리를 원하는 수요가 폭발적으로 늘고 있다"며 "이번 파트너십은 이러한 수요에 대응하기 위한 것으로 우리는 이제 AI 인프라 구축의 초기 단계에 있으며 미래 성장 가능성은 매우 크다"고 말했다. 양사는 기존 HBM 협력도 더욱 강화하기로 했다. 황 CEO는 "SK와의 파트너십이 없었다면 현재의 AI 산업은 지금과 같은 발전을 이루기 어려웠을 것"이라며 "양사의 협력을 새로운 시장으로 확대하고 있다"고 밝혔다. 이어 "SK하이닉스는 엔비디아의 가장 중요한 메모리 파트너였으며 앞으로도 핵심 파트너 지위를 유지할 것"이라고 강조했다. 최 회장도 "SK하이닉스는 엔비디아의 최대 메모리 공급업체인 동시에 엔비디아는 SK하이닉스의 최대 고객사"라며 "안정적인 공급 체계 구축에 최선을 다하고 있다"고 말했다. 실제 SK하이닉스의 올해 1분기 엔비디아향 매출은 약 7조7806억원으로 집계됐다. 엔비디아는 현재 SK하이닉스의 최대 단일 고객사로 꼽힌다. 업계에서는 이번 협력이 메모리 공급 관계를 넘어 AI 데이터센터와 차세대 AI 인프라를 공동 구축하는 전략적 동맹으로 진화하고 있다는 점에 주목하고 있다.
2026-06-08 16:04:56
반도체 '신기루 세수', 미래 산업의 초석으로만 써야 한다…경제일보 국회 정책 간담회서 다수 의견 [경제일보] 반도체 경기 회복이 한국 재정에 유례없는 숨통을 틔워주고 있다. 인공지능(AI) 확산과 고대역폭메모리(HBM) 수요 폭발, D램 가격 반등이 맞물리며 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 기업의 실적이 수직 상승한 결과다. 이에 따라 정부 세수에도 예상치 못한 거대한 여력이 생기며 이른바 ‘초과세수’ 활용 방안을 둘러싼 논쟁이 뜨겁다. 모처럼 찾아온 재정 여유를 두고 빚을 갚을 것인지, 국민에게 나눌 것인지, 아니면 미래 성장에 투자할 것인지를 둘러싼 백가쟁명식 논의가 이어지고 있다. 27일 본지가 개최한 국회 정책 간담회에서도 노사와 전문가, 정관계 인사들이 머리를 맞대고 초과이익 환류 방안을 놓고 치열한 토론을 벌였다. 이날 논의의 결론은 비교적 분명했다. 이번 초과세수는 단 한 푼도 일회성 소비나 선심성 복지 지출로 소진해서는 안 된다는 점이다. 오직 미래 세대의 생존과 국가 성장 잠재력을 확충하는 생산적 투자에 집중해야 한다는 것이 재정 운용의 기본 원칙이자 상식이라는 의견이 다수였다. 무엇보다 이번 반도체 호황은 우리 기업들이 압도적 생산 경쟁력만으로 만들어낸 결과라기보다 글로벌 공급망 재편과 AI 수요 급증에 따른 메모리 가격 상승 효과에 힘입은 측면이 크다. 냉정하게 시장을 돌아보면 위기 신호도 적지 않다. 중국 창신메모리(CXMT)는 D램 시장 점유율 확대에 속도를 내고 있고, 대만과 미국 등 경쟁국 역시 천문학적 설비 투자를 통해 공급 확대에 나서고 있다. 공급 물량이 본격적으로 늘어나는 순간 현재의 가격 상승세는 언제든 꺾일 수 있다. 메모리 반도체 산업은 대표적인 사이클 산업이다. 호황기에 늘어난 세수를 영구적 구조 세입으로 착각해 현금성 지원이나 포퓰리즘 재원으로 활용한다면, 업황이 꺾이는 순간 재정 부담은 고스란히 미래 세대에 전가될 수밖에 없다. 물론 AI와 첨단 산업 중심 성장 과정에서 나타나는 ‘K자형 양극화’를 외면하자는 뜻은 아니다. 고소득층과 첨단 산업 종사자만 혜택을 누리고 임시·일용직과 자영업자들이 소외되는 현실 역시 분명한 과제다. 다만 전 국민 대상 현금 살포나 단기 소비 지원은 재정 효율성만 떨어뜨릴 가능성이 크다. 지원이 필요하다면 실제 충격을 받은 취약계층에 한정한 선별적·집중적 복지가 보다 현실적이다. 일각에서 제기되는 기업 초과이익의 기계적 분배론이나 단순 국채 상환 중심 접근 역시 한계가 있다. 지금 한국 경제에 가장 시급한 과제는 미래 성장동력을 확보하는 일이다. 한국의 잠재성장률은 이미 2% 아래로 하락하고 있으며 저성장 구조가 고착화되고 있다. 이런 상황에서 초과세수를 단순 소비로 소진하는 것은 미래 세대의 자산을 현재 세대가 앞당겨 사용하는 것과 다르지 않다. AI 시대를 선도하기 위해서는 반도체 생산시설뿐 아니라 첨단 패키징, 전력망 구축, 데이터센터 인프라, 핵심 인재 양성, 소부장(소재·부품·장비) 경쟁력 강화 등에 국가적 역량을 집중해야 한다. 더 나아가 AI와 로봇, 바이오, 미래 모빌리티 등 차세대 산업 생태계를 키우는 전략적 투자도 병행돼야 한다. 특히 특정 산업에 전체 수출의 30% 이상을 의존하는 현재의 구조는 한국 경제의 가장 큰 취약점 가운데 하나다. 이번 반도체 초과세수는 단순한 ‘공돈’이 아니다. 다음 산업 패권 경쟁에 대비하기 위한 마지막 전략 자산에 가깝다. 정치권 역시 이 재원을 선거용 현금성 정책이나 단기 인기 영합 수단으로 활용하려는 유혹에서 벗어나야 한다. 국가 재정은 경기가 좋을 때 미래를 위해 축적하고, 위기 때 사용하는 것이 원칙이다. 반도체 호황으로 얻은 초과세수는 미래 산업 경쟁력을 위한 종잣돈으로 남겨야 한다. 그것이 다음 불황을 견디고 대한민국 경제의 지속 가능한 성장 기반을 지키는 길이다.
2026-05-28 08:11:40
"AI 돌리려면 결국 클라우드"…AI 투자 몰리자 웃는 클라우드 기업들 [경제일보] AI 서비스 운영에 필요한 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터, AI 학습·추론 인프라 수요가 급증하면서 국내 주요 IT 기업들이 클라우드 사업을 핵심 성장 축으로 전면에 내세우고 있다. 과거 서버 임대 중심이던 클라우드 사업이 AI 인프라 플랫폼 사업으로 재편되며 수익성과 성장성을 동시에 확보하고 있는 것으로 분석된다. 올해 1분기 국내 주요 IT 기업들의 클라우드 사업은 AI 수요 확대 영향으로 일제히 성장세를 기록했다. 기업들의 AI 전환(AX) 수요가 본격화되면서 공공·금융·게임·제조 분야를 중심으로 클라우드 기반 AI 도입이 빠르게 늘어난 영향으로 풀이된다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '2025년 클라우드 산업 실태조사 보고서'에 따르면 국내 클라우드 시장은 AI 수요 확대와 함께 지속적인 성장세가 전망된다. 특히 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 AI 인프라 수요 확대가 시장 성장을 주도하는 것으로 나타났다. KT 클라우드는 금융·공공 분야 수요 확대와 AI 데이터센터(AIDC) 사업 성장에 힘입어 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS)와 AI 클라우드 사업 확대에 집중하고 있다. NHN 클라우드 역시 공공·게임·커머스 분야 수요 증가와 함께 AI 반도체 기반 클라우드 서비스와 GPU 인프라 사업 확대에 나서는 모습이다. 국내 기업들의 움직임은 글로벌 빅테크 흐름과도 맞물린다. 유진투자증권의 '클라우드 매출 가속으로 이어진 AI 캐팩스' 보고서에 따르면 마이크로소프트(MS)의 올해 1분기 클라우드 매출은 346억 달러(약 53조원)로 전년 동기 대비 30% 성장했다. 알파벳 역시 클라우드 매출이 전년 동기 대비 64% 증가한 200억 달러(약 30조원)를 기록하는 등 글로벌 클라우드 수요도 확대되고 있다. 업계에서는 생성형 AI 서비스 경쟁이 본격화될수록 클라우드 경쟁력의 중요성이 더욱 커질 것으로 보고 있다. 생성형 AI는 대규모 연산 자원과 데이터 저장·처리 능력이 필수적인 만큼 AI 산업 경쟁력이 결국 클라우드 인프라 경쟁력으로 연결되는 구조인 것이다. 특히 클라우드 사업은 반복 매출 기반 구조라는 점에서 경기 변동의 영향을 상대적으로 덜 받는 것으로 평가된다. 기업들이 AI 서비스를 운영하기 시작하면 지속적으로 GPU와 저장공간, 데이터 처리 인프라를 사용해야 하는 만큼 장기적인 안정적 수익 확보가 가능하기 때문이다. 이에 국내 IT 업계에서는 AI 시대 핵심 경쟁력이 결국 클라우드 인프라 확보 여부에 달려 있는 것으로 분석된다. 데이터센터와 GPU 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 AI 서비스 확대가 이어질수록 국내 클라우드 시장 성장세 역시 당분간 지속될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능 인프라 정책관은 클라우드 산업 실태조사 보고서 발간을 발표하며 "국가 인공지능 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반인 인터넷 기반 자원 공유(클라우드) 수요 확대에 발맞춰 민간 클라우드 시장의 지속적인 성장과 공공 부문의 민간 클라우드 도입 확산을 위해 적극적으로 노력해 나가겠다"고 말했다. [아주경제 2026년 05월 26일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-05-26 09:23:00
"주가 1만원 오를 때 소비 130원"…국내 주식 자산효과 선진국보다 작아 [경제일보] 국내 주식시장 호조에도 주가 상승이 소비를 늘리는 효과는 주요 선진국보다 작은 것으로 나타났다. 주식 투자 저변이 좁고 자본이득이 부동산으로 먼저 이동하는 구조가 영향을 미친 것으로 분석된다. 7일 한국은행 조사국 거시분석팀 김민수 차장·추성윤 조사역·곽법준 팀장이 발표한 '우리나라 주식 자산효과에 대한 평가'에 따르면 가계금융복지조사 가구패널을 활용해 국내 주식 자산효과를 추정한 결과 주가가 1만원 오를 때 소비는 130원 늘어나는 것으로 나타났다. 자본이득의 1.3%가량만 소비재원으로 활용된다는 의미다. 이는 미국과 유럽 주요국의 3~4% 수준보다 낮은 수준이다. 연구진은 국내 주식 자산효과가 작은 배경으로 세 가지를 제시했다. 우선 가계의 주식 투자 저변이 좁다. 지난 2024년 기준 가처분소득 대비 주식자산 규모는 77%로 미국 256%, 유럽 주요국 평균 184%를 크게 밑돌았다. 주식자산도 주로 소비 반응이 작은 고소득·고자산층에 집중됐다. 주가 상승의 지속성에 대한 신뢰가 낮은 점도 원인으로 꼽혔다. 지난 2011년부터 2024년까지 우리 주식시장의 월평균 기대수익률은 0.09%로 미국 0.53%의 6분의 1 수준에 그쳤다. 반면 변동성은 미국보다 10%가량 높았다. 연구진은 이 같은 구조 때문에 가계가 주가 상승에 따른 이익을 영구적 소득이 아닌 일시적 현상으로 인식하는 경향이 있다고 진단했다. 실현이익이 소비보다 부동산으로 먼저 이동하는 점도 소비 확대를 제약했다. 특히 무주택 가계의 경우 주식 자본이득 1원 발생시 부동산 자산이 0.7원 증가하는 것으로 추정됐다. 실제 서울 주택 매매 자금출처 조사에서도 지난해 하반기 이후 자기자금 가운데 주식·채권 매각대금 비중이 크게 높아졌다. 다만 최근에는 이런 제약 요인에 변화 조짐도 나타났다. 글로벌 인공지능(AI) 수요 확대로 지난해 코스피 지수가 급등하면서 가계의 주식 보유가 크게 늘었고 참여 계층도 다양해졌기 때문이다. 지난해 가계의 주식 자본이득은 429조원으로 과거 평균의 22배에 달했다. 특히 청년층과 중·저소득층의 주식시장 참여 비중이 높아지고 있는 가운데 이들 계층은 자산효과가 상대적으로 크게 나타나는 특성을 보였다. 연구진은 앞으로 주가 변동이 실물경제에 미치는 영향이 점차 커질 가능성이 있다고 내다봤다. 동시에 최근처럼 주식투자가 크게 늘어난 상황에서 주가가 조정을 받을 경우 주가 하락시 역자산효과가 더 크게 나타나는 경향과 맞물려 부정적 영향이 확대될 수 있다고 경고했다. 최근 신용융자 등 레버리지 투자도 늘고 있어 자산가격 하락과 채무부담 확대가 동시에 경기 하방압력을 키울 수 있다는 분석이다. 연구진은 "중장기적으로는 주식시장이 가계 전반의 자산 형성 기반으로 기능할 수 있도록 안정적 투자환경을 조성하는 것이 중요하다"며 "부동산 가격을 안정시켜 주식 자본이득의 부동산 쏠림을 막고 가계의 주식 장기보유 유인을 제고해 우리 기업들의 경제적 성과가 가계의 자산 축적과 소비여력 확대로 이어질 수 있도록 하는 것이 바람직하다"고 말했다.
2026-05-07 14:30:33
AWS "2026년은 AI 에이전트의 해"…파트너 중심 전략 강화 [경제일보] "2026년은 (AI) 에이전트의 해" 22일 라훌 파탁 AWS 데이터 및 AI GTM 부문 부사장은 서울시 강남구 AWS 코리아 오피스에서 'AWS 데이터 및 AI 전략 기자간담회'를 열고 글로벌 AI 전략과 함께 AWS 코리아 파트너 전략을 발표하며 이렇게 말했다. 이날 행사에는 라훌 파탁 부사장과 방희란 AWS 코리아 파트너 부문 총괄 등 AWS 임직원이 참석해 AI 시장 변화와 파트너 중심 성장 전략을 설명했다. 최근 기업들이 생성형 AI 도입을 본격화하면서 데이터 활용 역량이 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 단순 모델 도입보다 자체 데이터와 업무 프로세스를 결합한 AI 구축의 필요성이 커지는 것으로 분석된다. 이에 라훌 파탁 부사장은 기업들이 AI를 통해 경쟁력을 확보하기 위해서는 자체 데이터와 업무 프로세스를 결합해야 한다고 강조했다. 그는 "글로벌 많은 고객들이 깨닫고 있는 부분은 AI에 있어서 무엇보다도 데이터가 가장 차별화 요소라는 것"이라며 "고객과 비즈니스 프로세스에서 나오는 고유 데이터를 AI 시스템에 결합할 때 진정한 경쟁력이 만들어진다"고 설명했다. 특히 기업들이 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 자동화 단계로 AI 활용 범위를 확대하고 있다는 점도 강조됐다. 에이전틱 AI 기반 자동화 시스템 구축이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다는 설명이다. 또한 그는 기업들이 생성형 AI에서 실제 성과를 내기 위해서는 에이전틱 AI 기반 자동화 시스템 구축이 중요하다고 설명했다. 라훌 파탁 부사장은 "오늘날 성공적인 기업들은 항상 작동하고 추론하며 문제를 해결하는 시스템을 구축하고 있다"며 "AI 에이전트가 업무를 자동으로 수행하고 지속적으로 개선하는 구조가 확산되고 있다"고 말했다. AWS는 이러한 흐름에 맞춰 AI 인프라와 플랫폼을 확대하고 글로벌 기업과 협력 생태계 구축에도 나서고 있다. 다양한 모델과 솔루션을 제공해 기업들이 AI 도입 속도를 높일 수 있도록 지원한다는 전략인 것으로 풀이된다. 라훌 파탁 부사장은 "엔트로픽, 오픈AI, 엔비디아, 세레브라스 등 주요 AI 기업과 협력을 강화하고 있다"며 "AWS 마켓플레이스에서는 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며 출시 이후 10억 달러 규모 거래가 발생했다"고 설명했다. AWS는 향후 AI 시장에서는 단일 모델 중심에서 다수 에이전트가 협업하는 구조가 확대될 것으로 전망했다. 업무 자동화와 생산성 향상이 동시에 이뤄지는 멀티 에이전트 환경의 확산을 예상한 것으로 풀이된다. 라훌 파탁 부사장은 "하나의 모델이 아니라 여러 에이전트가 협업하는 구조가 확산되고 있다"며 "보고서 생성부터 코드 작성, 운영까지 자동화되는 워크플로우가 등장하고 있다"고 설명했다. 이날 방희란 AWS코리아 파트너 부문 총괄은 국내 파트너 전략과 시장 방향성을 설명했다. 방 총괄은 "AWS 파트너는 AWS 지출 1달러당 7.13달러 수익을 창출할 수 있다"며 "AWS 마켓플레이스를 활용하면 솔루션 탐색 시간이 70% 단축된다"고 설명했다. 클라우드 중심 파트너 구조에서 AI 중심 파트너 구조로 전환 필요성도 제기됐다. 산업별 특화 역량을 갖춘 파트너 확보가 향후 성장 핵심이라는 분석이다. 방 총괄은 "클라우드 인프라만으로는 더 이상 차별화가 어려워 AI와 산업 전문성이 결합된 파트너가 경쟁력을 갖게 될 것"이라며 "2026년 전략은 대규모 클라우드 전환, 생성형 AI, 에이전틱 AI를 실제 비즈니스 가치로 연결하는 것"이라고 말했다. 산업별 AI 도입 사례도 증가하는 흐름이다. 기업들이 실제 업무 효율 개선과 매출 확대 성과를 확인하면서 AI 도입이 빠르게 확산되고 있다. 방 총괄은 "제조 분야에서는 AI 기반 도면 작성 시간이 90% 단축됐고 금융 분야에서는 보고서 작성 시간이 80% 줄었다"며 "AI 수요 예측을 적용한 매장에서 매출이 5.7% 증가하고 고객 수가 2.2% 증가했다"고 설명했다. 특히 AI 중심 파트너 생태계 구축이 핵심 전략으로 제시됐다. 기술 역량과 산업 전문성을 동시에 확보하는 파트너 확대에 집중한다는 계획이다. 방 총괄은 "AI 퍼스트 파트너, 산업 도메인 전문성, 코셀 전략이 핵심"이라며 "AI 역량과 산업 전문성이 결합될 때 가장 강력한 경쟁력이 만들어진다"고 강조했다. 기업 AI 도입이 확대되는 가운데 파트너 생태계 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. 이에 AWS는 파트너와 협력을 통해 국내 AI 시장 공략을 강화한다는 방침이다. 방 총괄은 "AWS와 파트너, 고객 성장이 하나로 연결되는 구조를 만들 것"이라며 "파트너와 함께 AI 시장 기회를 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-04-22 15:31:13
GPU 확보 넘어 '인프라 설계' 경쟁…엘리스, 모듈형 데이터센터로 AI 판 흔든다 [경제일보] 국내 AI(인공지능) 기업 엘리스그룹이 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 나서면서 AI 경쟁의 핵심 축이 GPU 확보에서 인프라 설계·운용 역량으로 이동하고 있다. 글로벌 빅테크 중심으로 형성된 AI 생태계에 대응해 국산 AI 인프라 구축 필요성도 함께 부각되는 흐름이다. 엘리스그룹은 15일 서울 강남구 본사에서 열린 기자간담회를 통해 AI 인프라 구축부터 교육·솔루션까지 아우르는 'AI 풀스택 전략'을 공개했다. 핵심은 PMDC다. 기존 데이터센터 구축에 1~2년이 소요되는 것과 달리 약 3개월 내 설치가 가능한 이동형 데이터센터로 AI 수요 급증에 빠르게 대응할 수 있는 구조다. 특히 엔비디아 차세대 GPU '베라 루빈 NVL72'를 지원하는 고전력 인프라 설계를 완료했다는 점이 주목된다. 해당 GPU는 랙당 200kW 이상의 전력을 요구하는 고사양 장비로 전력·냉각·네트워크를 동시에 최적화해야 하는 고난도 인프라 기술이 필요하다. 배경에는 AI 인프라 경쟁 심화가 있다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수요가 폭증하면서 글로벌 기업들은 데이터센터 확보 경쟁에 나서고 있다. 그러나 최근 들어 단순히 GPU를 많이 확보하는 것만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 인식이 확산되고 있다. AI 모델 성능은 연산 자원뿐 아니라 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 운영하느냐에 크게 좌우되기 때문이다. 이 과정에서 '클러스터링' 기술이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 수천~수만 개 GPU를 하나의 시스템처럼 연결해 연산 성능을 극대화하는 기술로 네트워크 구조와 데이터 처리 효율이 성능을 결정짓는다. 엘리스그룹은 최대 1만장 이상 GPU를 연결할 수 있는 설계 역량을 확보하며 대규모 연산 환경 구축 경쟁에 뛰어든 상태다. 이는 AI 인프라 경쟁이 '하드웨어 확보'에서 '시스템 설계'로 확장되고 있음을 보여주는 대목이다. 비용 구조 변화도 중요한 포인트다. AI 인프라의 가장 큰 진입 장벽은 비용이다. 고성능 GPU와 이를 연결하는 인피니밴드 네트워크는 막대한 투자를 요구한다. 엘리스그룹은 이를 이더넷 기반 네트워크로 대체해 비용을 낮추고 유휴 GPU를 활용한 '스팟 요금제'를 통해 이용 비용을 최대 50% 수준으로 낮추는 모델을 제시했다. 이는 AI 인프라를 일부 대기업이 독점하는 구조에서 벗어나 더 많은 기업이 접근할 수 있도록 하는 '비용 민주화' 전략으로 해석된다. AI 풀스택 전략도 같은 맥락이다. 엘리스그룹은 단순 인프라 제공을 넘어 AI 솔루션과 교육까지 결합한 구조를 구축하고 있다. 문서 분석 솔루션과 생성형 AI를 결합해 실제 업무에 적용 가능한 서비스를 제공하고 이를 활용할 인력까지 함께 양성하는 방식이다. 이는 AI 인프라 기업이 단순 클라우드 사업자가 아니라 ‘AI 활용 생태계’ 전반을 구축하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다. 이러한 흐름은 '소버린 AI' 논의와도 연결된다. 최근 각국은 자국 데이터와 산업을 보호하기 위해 독자적인 AI 인프라 구축을 추진하고 있다. GPU, 클라우드, AI 모델까지 포함한 전체 밸류체인을 확보해야 기술 주권을 유지할 수 있다는 판단에서다. 엘리스그룹이 국산 인프라 구축 필요성을 강조하는 것도 이러한 글로벌 흐름과 맞닿아 있다. 하지만 AI 인프라는 초기 투자 비용이 크고 수요 변동성도 높다. 또한 글로벌 시장에서는 이미 대형 클라우드 기업들이 시장을 장악하고 있어 후발 주자의 진입 장벽이 높은 편이다. 기술적으로도 대규모 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해서는 지속적인 투자와 운영 경험 축적이 필요하다. AI 경쟁의 핵심은 더 이상 GPU 보유 규모가 아니라 이를 효율적으로 연결·운용하는 역량으로 이동하고 있다. 엘리스그룹의 PMDC 전략은 이러한 변화에 대한 하나의 해법으로 평가된다. 데이터센터를 구축하는 방식에서 필요 시 신속하게 활용하는 방식으로 전환되는 가운데 AI 인프라의 형태 자체가 변화하며 새로운 경쟁 구도가 형성되고 있다.
2026-04-15 17:10:16
HBM 수요 폭증 속 인력 확보전…SK하이닉스, 생산직 채용으로 현장 경쟁력 강화 [경제일보] 글로벌 메모리 반도체 기업 SK하이닉스가 생산직(전임직) 채용을 확대하며 인공지능(AI) 반도체 수요 증가에 대응한 현장 경쟁력 강화에 나섰다. 설비 투자와 기술 개발을 넘어 실제 생산을 뒷받침할 인력 확보에 속도를 내며 반도체 슈퍼사이클 국면에서 주도권을 확보하려는 전략으로 해석된다. 13일 업계에 따르면 SK하이닉스는 '4월 탤런트 하이웨이 메인트 및 오퍼레이터' 모집 공고를 내고 생산직 인력 채용에 착수했다. 메인트 직무는 반도체 장비 유지보수와 라인 운영을, 오퍼레이터는 품질 검사와 공정 관리 등을 담당한다. 이번 채용은 단순 인력 보충이 아닌 생산능력(캐파) 확대와 직결된 조치로 평가된다. SK하이닉스는 이천과 청주를 중심으로 생산라인을 운영 중이며 신규 투자 중인 청주 M15X와 용인 반도체 클러스터까지 가동될 경우 현장 인력 수요는 더욱 늘어날 전망이다. 금번 채용 배경에는 AI 반도체 수요 급증이 자리 잡고 있다. 최근 고대역폭메모리(HBM)를 중심으로 AI 서버용 메모리 수요가 폭발적으로 증가하면서 반도체 기업들은 생산라인 가동률을 최대치로 끌어올리고 있다. 이에 따라 단순 설비 증설을 넘어 실제 생산을 안정적으로 운영할 수 있는 인력 확보가 병행되고 있는 상황이다. 특히 HBM은 기존 D램 대비 공정 난도가 높고 적층 구조 특성상 미세한 공정 변수에도 수율이 크게 좌우되는 제품으로 장비 운영과 공정 제어, 품질 관리 전반에서 숙련된 인력의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 메모리 반도체는 수백 개 공정이 연속적으로 이어지는 구조로 공정 간 균형이 무너지면 전체 생산 효율이 급격히 떨어질 수 있다. 이 때문에 장비 이상 대응, 공정 조건 미세 조정, 불량 원인 분석 등에서 현장 인력의 경험과 판단이 생산성에 직접적인 영향을 미친다. 결국 AI 수요 확대에 따른 생산 경쟁력 확보는 설비 투자뿐 아니라 현장 운영 역량까지 포함하는 문제로 확장되고 있다. 이는 단순 설비 확충과 실제 생산 성과 사이의 간극을 메우는 핵심 요소가 인력임을 보여준다. 반도체 생산은 설비 구축만으로 완결되지 않으며 공정 안정화와 수율 확보, 품질 관리까지 이어지는 전 과정에서 숙련된 현장 인력의 역할이 결정적으로 작용한다. 이 때문에 생산능력 확대 국면에서 인력 확보는 선택이 아닌 필수 조건으로 자리잡았다. 이번 채용 역시 생산 체계 전반의 완성도를 높이기 위한 전략적 조치로 평가된다. 채용 방식 변화도 주목된다. SK하이닉스는 기존 정기 공채 중심에서 벗어나 '월간 하이웨이'라는 수시 채용 체계를 도입하고 사무직뿐 아니라 생산직까지 이를 확대했다. 이는 반도체 업황과 수요 변동성이 커지는 환경에서 채용 시점을 고정하기보다 필요 인력을 적시에 확보하기 위한 전략적 전환으로 해석된다. 특히 AI 반도체 수요는 고객사 투자 사이클과 직결돼 단기간에 생산 계획이 확대되거나 조정되는 경우가 많아 정기 공채 방식으로는 대응에 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 따라 기업들은 필요 직무와 인력을 수시로 선발하는 방식으로 채용 유연성을 높이고 생산 및 연구개발 일정과 인력 운영을 보다 긴밀하게 연계하는 방향으로 전환하고 있다. 이는 채용이 단순 인력 충원이 아닌 생산 전략의 일부로 기능하고 있음을 보여주는 사례로 반도체 산업 전반에서 '상시 인재 확보 체계'로의 변화가 확산되는 흐름과도 맞닿아 있다. 글로벌 반도체 경쟁이 격화되는 상황에서 인력 확보 방식까지 유연성 중심으로 바뀌고 있는 것이다. 특히 생산직 채용 확대는 반도체 산업의 또 다른 변화 흐름을 보여준다. AI와 자동화 기술이 확산되고 있음에도 불구하고 실제 제조 현장에서는 여전히 사람의 역할이 중요하다는 점이다. 장비 유지보수, 공정 이상 대응, 품질 검사 등은 숙련된 인력의 경험과 판단이 요구되는 영역으로 완전한 자동화가 쉽지 않다. 결국 첨단 산업일수록 '기술+인력'의 결합이 경쟁력을 좌우하는 구조가 강화되고 있는 것이다. 이 같은 흐름은 업황 기대감과도 맞물린다. 증권가에서는 SK하이닉스가 올해 반도체 슈퍼사이클에 힘입어 사상 최대 실적을 기록할 가능성이 높다고 보고 있다. 자연스레 성과급 확대 기대감도 커지면서 인재 유입 측면에서도 긍정적인 환경이 조성되고 있다는 평가다. 실제로 최근 조사에서 SK하이닉스가 '가장 입사하고 싶은 대기업' 1위에 오른 것도 이러한 기대감이 반영된 결과로 풀이된다. 하지만 반도체 업황은 경기 변동에 민감한 산업 특성상 현재의 호황이 얼마나 지속될지는 여전히 불확실하다. 특히 AI 수요가 단기간에 급증하며 시장을 견인하고 있지만 고객사 투자 사이클 변화나 글로벌 경기 둔화에 따라 수요가 조정될 가능성도 배제할 수 없다. 또한 대규모 설비 투자와 인력 확충이 동시에 진행될 경우 고정비 부담이 확대될 수 있다는 점도 부담 요인으로 꼽힌다. 업황이 둔화될 경우 가동률 하락과 함께 투자 회수 기간이 길어질 수 있으며 이는 수익성 변동으로 이어질 가능성이 있다. 이 때문에 기업 입장에서는 공격적인 확장과 리스크 관리 사이의 균형을 유지하는 것이 중요한 과제로 부상하고 있다. 그럼에도 AI 중심 수요가 중장기적으로 이어질 가능성이 높다는 점에서 선제적 대응의 필요성이 더 크다는 분석이 나온다. 이번 채용 확대는 단순 인력 충원이 아닌 생산 체계 강화의 일환이다.반도체 경쟁의 핵심이 기술에서 생산으로, 다시 생산의 완성도로 이동하는 가운데 SK하이닉스는 현장 인력을 통해 그 마지막 퍼즐을 채우고 있다.
2026-04-13 16:03:46

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