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![[프론티어 격돌] D램 시대 저문다…삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체 새 공식 쓴다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/02/20260602153441620856.jpg)
D램 시대 저문다…삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체 새 공식 쓴다 [경제일보] AI 반도체 시장의 폭발적 성장 속에 삼성전자와 SK하이닉스의 승부도 새로운 국면에 접어들고 있다. 한때 메모리 산업의 경쟁력은 생산능력 확대와 시장 점유율 확보로 설명됐다. 대규모 생산설비를 기반으로 안정적인 공급 체계를 구축하는 것이 시장 지배력의 핵심이었고 삼성전자와 SK하이닉스 역시 이를 중심으로 경쟁해왔다. 하지만 생성형 인공지능(AI) 확산으로 산업의 무게추가 빠르게 이동하고 있다. 초거대 AI 모델과 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소가 GPU를 넘어 HBM(고대역폭메모리), 첨단 패키징, 인터커넥트 기술로 확대되고 있기 때문이다. 특히 HBM은 AI 가속기의 성능을 결정하는 핵심 부품으로 자리 잡으며 단순 메모리를 넘어 전략 자산으로 부상했다. 실제로 글로벌 빅테크들의 AI 투자 확대와 함께 HBM 공급 능력은 반도체 기업 경쟁력을 평가하는 대표 지표가 되고 있다. 이제 경쟁의 무게추는 생산량에서 기술력으로 이동하고 있다. 차세대 HBM 개발 역량과 고객사 인증, 첨단 패키징 및 시스템 통합 능력이 AI 시대 메모리 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 그 변화의 중심에는 삼성전자와 SK하이닉스가 서 있다. 흥미로운 점은 양사가 같은 시장을 바라보면서도 전혀 다른 해법을 선택했다는 점이다. SK하이닉스가 HBM 중심 전략을 통해 AI 메모리 강자의 지위를 굳히고 있다면, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 '종합 반도체' 전략으로 반격에 나서고 있다. HBM에 올인했다…AI 시대 최대 수혜자 된 SK하이닉스 현재 AI 메모리 시장의 주도권은 SK하이닉스가 쥐고 있다는 평가가 우세하다. SK하이닉스는 생성형 AI 시장이 본격적으로 성장하기 전부터 HBM 개발에 집중 투자하며 시장을 선점했다. 엔비디아 공급망에 가장 먼저 안착한 데 이어 HBM3E와 HBM4 양산 체제를 구축하며 AI 메모리 시장의 대표 수혜 기업으로 자리매김했다. 과거 SK하이닉스는 메모리 업황에 따라 실적 변동성이 크게 나타나는 전형적인 D램 기업으로 분류됐다. 하지만 AI 시대가 열리면서 기업 가치의 중심축 역시 범용 메모리에서 HBM으로 이동하고 있다. HBM은 일반 D램보다 기술 장벽이 높고 수익성도 월등하다. 고객사 인증 절차가 길고 공급망 진입 장벽이 높은 만큼 한 번 공급망에 진입하면 장기간 거래가 이어질 가능성이 크다. 실제로 글로벌 AI 반도체 시장 확대와 함께 HBM 공급 능력은 메모리 기업 경쟁력을 평가하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. SK하이닉스는 최근 HBM 내부 발열을 줄이는 차세대 열관리 기술을 공개하는 등 차세대 HBM5 시장 선점에도 속도를 내고 있다. HBM 적층 수 증가와 AI 가속기 성능 향상으로 발열 관리 중요성이 커지면서 열제어 기술이 차세대 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 업계에서는 SK하이닉스가 범용 메모리 기업에서 AI 메모리 전문 기업으로 체질 전환에 성공했다는 평가를 내놓고 있다. 다만 HBM 중심 성장 전략의 이면에는 고객 다변화라는 과제도 남아 있다. 현재 글로벌 AI 반도체 시장은 엔비디아가 사실상 주도하고 있다. HBM 수요 역시 상당 부분이 엔비디아 AI 가속기 생태계에서 발생하는 만큼 특정 고객과 제품군에 대한 의존도가 높아질 수밖에 없는 구조다. 이는 단기적으로는 안정적인 수요를 확보했다는 의미지만 중장기적으로는 시장 변화에 따른 리스크 요인으로 작용할 수 있다. 엔비디아의 제품 로드맵 변화나 공급망 전략 조정, 가격 협상력 확대 등이 HBM 업체들의 실적 변동성으로 이어질 가능성이 있어서다. 여기에 AMD와 인텔의 AI 가속기 경쟁력 강화, 구글·아마존·마이크로소프트 등 빅테크 기업들의 자체 AI 칩 개발 확대도 변수로 꼽힌다. AI 반도체 시장이 엔비디아 중심의 단일 축에서 다변화될 경우 HBM 업체들 역시 고객 포트폴리오 다변화 역량이 새로운 경쟁력으로 부상할 전망이다. HBM만으론 부족하다…종합 반도체 승부수 던진 삼성전자 반면 삼성전자는 다른 해법을 선택했다. 현재 삼성전자의 목표는 단순한 HBM 점유율 회복에 있지 않다. AI 시대 반도체 경쟁의 중심이 개별 부품에서 시스템 통합 역량으로 이동하고 있다는 점에 주목하고 있다. AI 반도체 성능은 더 이상 GPU만으로 결정되지 않는다. HBM과 GPU를 연결하는 첨단 패키징 기술, 데이터 병목 현상을 줄이는 인터커넥트 기술, 전력 효율을 높이는 메모리 구조 등이 복합적으로 작용하며 성능을 좌우한다. 삼성전자는 최근 HBM4E 샘플 공급을 시작하며 차세대 HBM 시장 공략에 속도를 내고 있다. 동시에 파운드리와 첨단 패키징 사업을 연계한 AI 반도체 생태계 구축에도 힘을 쏟고 있다. 업계에서는 삼성전자의 강점으로 메모리와 파운드리, 첨단 패키징 역량을 함께 보유한 점을 꼽는다. AI 반도체 성능 경쟁이 개별 칩 단위에서 시스템 단위로 확장될수록 메모리와 연산칩, 패키징을 통합 설계하는 역량의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성전자는 올해 3월 엔비디아 GTC 2026에서 HBM4E를 공개하며 메모리와 로직, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 AI 인프라 솔루션을 전면에 내세웠다. 이어 지난달 말에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하하며 차세대 HBM 시장 추격에 속도를 냈다. 삼성전자에 따르면 HBM4E는 HBM4 대비 데이터 처리 속도와 용량을 높인 제품으로, 고객사 일정에 맞춰 양산을 추진할 계획이다. 첨단 패키징도 삼성전자가 강조하는 축이다. 삼성전자 파운드리 사업부는 AI와 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 여러 칩을 하나의 시스템처럼 결합하는 이종집적 패키징을 주요 경쟁력으로 내세우고 있다. AI 가속기 성능이 GPU와 HBM의 연결 효율, 전력 효율, 설계 확장성에 좌우되는 만큼 패키징 역량은 HBM 경쟁의 연장선에 놓여 있다는 분석이다. CXL(Compute Express Link) 역시 삼성전자가 공을 들이는 분야다. CXL은 CPU와 메모리, 가속기 간 데이터 이동을 효율화하는 차세대 인터커넥트 기술로, AI·머신러닝과 고성능컴퓨팅 등 대용량 메모리가 필요한 데이터센터 환경에서 활용도가 커지고 있다. 삼성전자는 CXL 메모리가 여러 호스트 간 메모리 풀링과 공유를 가능하게 해 데이터센터의 자원 활용도를 높일 수 있다고 설명하고 있다. 결국 삼성전자가 그리는 청사진은 HBM 단일 제품 경쟁에 머물지 않는다. HBM4E를 앞세운 메모리 추격과 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 하나의 축으로 묶어 AI 데이터센터 전반에 대응하는 종합 반도체 전략에 가깝다. HBM 다음은 패키징…AI 반도체 전쟁터가 넓어진다 양사의 경쟁은 이미 HBM을 넘어선 상태다. 업계에서는 HBM4E와 HBM5 시대가 본격화될수록 경쟁의 무게추가 메모리 단품에서 첨단 패키징과 시스템 통합 역량으로 이동할 것으로 보고 있다. 반도체 성능 향상의 중심축이 공정 미세화에서 칩 간 연결 기술로 이동하고 있어서다. AI 가속기 1개를 구현하기 위해 GPU와 HBM, 인터커넥트 기술을 정밀하게 결합해야 하는 시대가 되면서 패키징은 사실상 또 하나의 핵심 반도체 공정으로 부상했다. 글로벌 AI 반도체 기업들 역시 칩 설계 경쟁을 넘어 패키징 공급망 확보와 생산 역량 확대에 공을 들이고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산 성능 못지않게 데이터 이동 효율과 전력 소비를 줄이는 기술이 중요해지고 있기 때문이다. 과거 메모리 경쟁이 생산능력과 점유율 중심이었다면 AI 시대 경쟁은 시스템 구현 능력 중심으로 재편되고 있는 셈이다. AI가 바꾼 반도체 패권의 공식 결국 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 메모리 시장 점유율 다툼이 아니다. SK하이닉스는 HBM을 앞세워 AI 메모리 시장의 주도권을 강화하고 있다. 반면 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 아우르는 종합 반도체 전략으로 AI 인프라 시장 전반을 겨냥하고 있다. 양사가 선택한 해법은 다르지만 향하는 방향은 같다. AI 시대 핵심 인프라를 선점하는 것이다. HBM 주도권을 앞세운 SK하이닉스와 종합 반도체 생태계를 구축하려는 삼성전자. 양사의 해법은 다르지만 AI 시대 반도체 경쟁의 무대가 D램을 넘어 데이터센터 전체로 확장되고 있다는 점만은 분명하다. 이제 승부는 개별 메모리가 아닌 AI 인프라 전반에서 가려질 가능성이 높다.2026-06-02 16:57:19
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양자·AI 융합 법제화…정부, 양자보안·영향평가 의무화 [경제일보] 정부가 양자컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅, 인공지능(AI)을 결합한 차세대 융합 기술을 법적으로 지원한다. 양자보안체계 구축과 양자기술 영향평가도 의무화해 연구개발 중심이던 양자 정책을 산업화·보안·국방 활용 단계로 넓히는 것이 핵심이다. 과학기술정보통신부는 12일 ‘양자과학기술 및 양자산업 육성에 관한 법률 일부개정법률안’이 국무회의를 통과했다고 밝혔다. 개정안은 양자기술 지원 범위를 연구개발에서 산업화 공급망 보안 국방 적용까지 확대하는 내용을 담았다. 법은 공포 후 6개월 뒤 시행된다. 가장 눈에 띄는 대목은 양자컴퓨팅·슈퍼컴퓨팅·AI 융합 분야에 대한 지원 근거가 신설된 점이다. 양자컴퓨팅의 계산 우위와 슈퍼컴퓨팅의 고속 연산, AI의 학습·추론 능력을 결합해 신약 개발 소재 설계 최적화 문제 등 기존 기술로 풀기 어려웠던 난제를 해결하겠다는 구상이다. 이에 따라 관련 연구개발과 실증, 인력 양성 지원도 가능해졌다. 양자 종합계획에는 양자 AI 활용 촉진과 안전·신뢰성 확보 방안도 포함해야 한다. AI와 양자 기술이 결합할 경우 계산 성능은 높아지지만 보안과 신뢰성 문제가 함께 커질 수 있다는 점을 반영한 조치다. 산업화 지원 장치도 강화됐다. 양자기술 상용화 과정에서 규제가 걸림돌이 될 경우 기업 대학 연구기관 등이 정부에 규제 개선을 신청할 수 있다. 정부는 관련 규제를 정비하거나 규제 특례를 부여하는 방식으로 대응할 수 있다. 양자 분야 소재·부품·장비 공급망 취약 요소 진단과 국내 공급망 확보, 국제 공급망 협력을 위한 사업 지원 근거도 새로 마련됐다. 양자클러스터 지정 기준도 구체화된다. 교통망 등 입지 기준을 명확히 해 양자 산업 거점 조성의 예측 가능성을 높이는 내용이 포함됐다. 규제 개선과 상용화 지원 업무를 수행하는 공무원에게는 경미한 과실에 대한 적극행정 면책 특례도 적용된다. 보안 분야에서는 양자보안체계 구축 의무가 핵심이다. 정부와 지방자치단체 공공기관은 양자내성암호와 양자키분배 등 양자보안기술을 확보하고 적용하기 위한 계획을 수립해야 한다. 양자컴퓨터가 고도화될 경우 현행 공개키 암호체계가 무력화될 수 있다는 우려에 대응하기 위한 조치다. 최근 고성능 AI 모델을 활용한 사이버 공격 가능성이 커진 점도 배경으로 작용한다. AI가 취약점 탐지와 공격 자동화를 빠르게 고도화하고, 양자컴퓨팅이 기존 암호 해독 능력을 키울 경우 국가 핵심 인프라의 보안 체계 전환은 더 이상 미룰 수 없는 과제가 된다. 양자내성암호는 양자컴퓨터로도 풀기 어려운 수학적 난제를 기반으로 하고, 양자키분배는 양자역학 특성을 활용해 암호키 탈취를 탐지·차단하는 방식이다. 국방 분야 활용 근거도 마련됐다. 과기정통부는 국방부 등 관계기관과 협력해 도·감청 방지 통신체계, 스텔스기 탐지가 가능한 양자레이더, 양자항법체계 등을 개발·실증할 수 있게 된다. 양자기술이 통신 보안과 정밀 탐지, 위치·항법 분야의 군사적 경쟁력으로 확장되는 흐름을 반영한 것이다. 양자기술 영향평가도 의무화된다. 국가안보나 국민 생활에 중대한 영향을 미칠 수 있는 분야에서 양자기술을 활용하는 사업은 추진 전에 영향평가를 거쳐야 한다. 기술 도입이 가져올 보안 위험과 사회적 파급효과를 사전에 점검하겠다는 취지다. 이번 개정안은 양자기술을 연구실 단계에서 산업 현장과 공공 인프라로 옮기기 위한 제도적 틀을 마련했다는 점에서 의미가 있다. 그동안 양자 정책은 원천기술 확보와 연구개발에 무게가 실렸지만, 앞으로는 상용화 규제개선 공급망 보안 국방 실증까지 함께 관리하는 구조로 이동하게 된다. 다만 법 시행 이후 과제도 적지 않다. 양자보안체계 구축 의무가 현장에서 작동하려면 기관별 적용 대상과 전환 일정, 기술 기준이 구체화돼야 한다. 양자내성암호 전환은 단순히 암호 알고리즘을 바꾸는 문제가 아니라 기존 시스템과 서비스, 인증 인프라를 함께 점검해야 하는 작업이다. 공공기관과 민간 핵심 인프라의 준비 수준을 끌어올리는 세부 로드맵이 필요하다. 양자 AI 융합도 단기 성과보다 장기 투자가 중요한 영역이다. 신약 개발 소재 설계 국방 보안 등 고부가 분야에서 실제 활용 사례를 만들려면 연구개발 지원뿐 아니라 데이터 인프라, 전문 인력, 실증 환경이 함께 갖춰져야 한다. 정부가 하위법령을 통해 세부 기준을 얼마나 정교하게 설계하느냐가 제도 안착의 관건이 될 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “양자는 AI의 높은 전력 소모와 연산속도 한계를 극복하고 AI 혁신을 한 차원 더 진전시킬 수 있는 핵심 전략기술”이라며 “정부는 대한민국이 AI 이후 시대를 선도할 수 있도록 양자 전 주기에 걸쳐 정책 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.2026-05-12 16:59:27
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삼성전자, 1분기 영업익 57조 '사상 최대'…반도체가 53조 벌었다 [경제일보] 삼성전자가 올해 1분기 반도체 사업으로만 54조원에 육박하는 영업이익을 거두는 성과를 냈다. 2분기 연속 역대 최대 실적이다. 삼성전자는 30일 공시를 통해 1분기 연결 기준 영업이익이 57조2천억원으로 전년 동기 대비 756.1% 증가했다고 밝혔다. 이는 시장 전망치를 25% 이상 웃도는 수준이다. 매출은 133조8천억원으로 69.2% 늘었고, 순이익도 47조2천억원으로 474.3% 증가했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대다. 이번 실적은 AI 중심 반도체 수요 증가와 메모리 가격 상승이 핵심 요인으로 꼽힌다. 여기에 원·달러 환율 상승이 더해지며 부품 사업을 중심으로 약 1조8천억원 규모의 추가 이익 효과도 발생했다. 완제품 사업도 국제 수요와 맞물리며 부품가 상승 부담 속에서 영업이익 3조원을 기록하며 선방했다. 오는 2분기에도 메모리 가격이 추가 상승하면서 반도체 사업이 전사 실적을 계속 견인할 것으로 전망된다. 사업별로 보면 반도체를 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문이 매출 81조7천억원, 영업이익 53조7천억원을 기록하며 전체 실적을 사실상 견인했다. AI용 고부가 메모리 판매 확대와 가격 상승이 동시에 작용한 결과다. 시스템LSI는 플래그십 모바일 칩 판매 증가로 실적이 개선됐고, 파운드리는 비수기 영향으로 실적이 다소 줄었지만 고성능 컴퓨팅(HPC) 중심 수주를 이어가며 향후 반등 기반을 확보했다. 완제품을 담당하는 디바이스경험(DX) 부문은 매출 52조7천억원, 영업이익 3조원을 기록했다. 갤럭시 S26 출시 효과로 매출은 늘었지만 원가 부담이 커지며 이익 개선 폭은 제한됐다. 삼성전자는 프리미엄 제품 중심 판매와 비용 효율화를 통해 수익성 방어에 집중했다. TV 사업은 프리미엄 제품 판매 호조로 수익성이 개선된 반면, 생활가전은 원가 상승과 관세 영향으로 실적 개선이 제한적이었다. 삼성디스플레이는 매출 6조7천억원, 영업이익 4천억원을 기록했다. 중소형 패널은 비수기 영향으로 수요가 감소했지만, 대형 OLED는 게이밍 수요 증가로 선방했다. 하만은 매출 3조8천억원, 영업이익 2천억원으로 집계됐으며 메모리 공급 제약과 오디오 시장 비수기 영향으로 실적이 감소했다. 삼성전자는 2분기 이후에도 반도체 중심 실적 개선 흐름이 이어질 것으로 내다봤다. AI 인프라 투자 확대에 따라 메모리 수요가 증가하고 가격 상승세도 지속될 것으로 전망했다. 이에 따라 차세대 AI 메모리인 HBM4E 샘플 공급을 통해 기술 경쟁력을 강화할 계획이다. 다만, 하반기는 불확실성이 여전히 큰 상황이다. 글로벌 관세와 지정학적 리스크가 이어지는 가운데 반도체 수요는 증가하는 반면 IT 제품 원가는 상승할 가능성이 높아 사업 부문 간 경영 환경이 엇갈릴 것으로 예상된다. 삼성전자는 "시장 상황 변화에 유연하게 대응하고 고부가가치 제품의 경쟁력 강화를 통해 안정적인 경영을 이어갈 방침"이라고 했다.2026-04-30 10:40:05
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AI 칩의 '보이지 않는 핵심' 기판…삼성전기, 베트남서 FC-BGA 증설로 생산능력 확대 [경제일보] 글로벌 전자부품 기업 삼성전기가 인공지능(AI) 반도체 핵심 부품인 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA) 생산능력 확대에 나서며 기판 사업 강화에 속도를 내고 있다. AI 서버 수요 급증 속 '반도체 패키징 기판'이 새로운 병목으로 부상하면서 선제적 증설을 통한 시장 선점 전략으로 해석된다. 14일 업계에 따르면 삼성전기는 베트남 생산법인에 약 12억 달러(약 1조8000억원)를 투자해 FC-BGA 생산능력을 확대하기로 했다. 지난 2013년 베트남 법인 설립 당시 투자 규모와 맞먹는 수준으로 사실상 두 번째 공장 구축에 준하는 투자라는 평가가 나온다. 이번 투자의 핵심은 기판이다. FC-BGA는 AI 서버, 고성능 컴퓨팅(HPC)용 반도체에 필수적으로 들어가는 고부가 패키징 기판으로 칩과 메인보드를 연결하는 동시에 전력·신호를 안정적으로 전달하는 역할을 수행한다. 특히 GPU·AI 가속기처럼 연산 성능이 높은 칩일수록 고밀도·고다층 구조의 기판이 필요해 기술 난도가 높다. 최근 AI 반도체 경쟁이 본격화되면서 이 같은 고사양 기판 수요가 급증하고 있다. 그러나 생산 공정이 복잡하고 투자 규모가 큰 탓에 공급이 빠르게 늘지 못하면서 업계 전반에서 공급 부족 현상이 이어지고 있다. 배경에는 AI 인프라 경쟁이 존재한다. 데이터센터 확장과 생성형 AI 확산으로 GPU와 AI 칩 수요가 폭증하면서 반도체 생태계 전반에서 병목이 이동하는 양상이 나타나고 있다. 과거에는 첨단 공정이나 메모리가 핵심 변수였다면 현재는 패키징과 기판까지 경쟁 축이 확장된 것이다. 특히 AI 칩은 고속 데이터 처리와 발열 관리가 중요해 기존 반도체보다 훨씬 정교한 패키징 기술이 요구된다. 이 과정에서 FC-BGA는 단순 부품을 넘어 칩 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 삼성전기의 전략은 명확하다. AI 반도체 공급망에서 기판이라는 핵심 포지션을 선점하겠다는 것이다. 실제로 삼성전기는 엔비디아 차세대 AI 반도체 관련 칩과 테슬라 AI 칩 공급망에 진입할 가능성이 거론되며 글로벌 빅테크 고객사 확대 기대감이 커지고 있다. 이는 단순 생산 확대를 넘어 고객사와의 기술 협업, 장기 공급 계약으로 이어질 수 있는 구조다. FC-BGA는 고객사 인증과 품질 검증 과정이 까다로운 만큼 한 번 공급망에 진입하면 지속적인 수주로 이어질 가능성이 높기 때문이다. 베트남을 거점으로 선택한 점도 주목된다. 베트남은 인건비 경쟁력과 함께 글로벌 공급망 재편 과정에서 전자·반도체 생산기지로 빠르게 부상하고 있다. 삼성전기는 이미 해당 지역에서 생산 기반을 구축해온 만큼 추가 투자에 따른 효율성과 확장성이 높다는 판단으로 풀이된다. 이는 중국 의존도를 낮추고 글로벌 생산 거점을 다변화하려는 흐름과도 맞닿아 있다. 다만 AI 반도체 시장은 성장성이 높지만 고객사 의존도가 크고 수요 변동성도 존재한다. 또한 고부가 기판 시장은 일본, 대만 기업들이 강점을 보이고 있어 기술 경쟁 역시 치열하다. 대규모 선행 투자가 필요한 산업 특성상 수요 변화에 따른 투자 회수 리스크도 고려해야 할 요소로 꼽힌다. AI 시대 반도체 경쟁은 더 이상 칩 설계와 생산에만 머물지 않는다. 패키징과 기판까지 포함한 전체 공급망 경쟁으로 확장되고 있다. 삼성전기의 이번 투자는 그 흐름 속에서 기판을 새로운 성장 축으로 삼겠다는 선언에 가깝다. 눈에 보이지 않는 부품이지만 성능을 결정짓는 요소, AI 시대 반도체 경쟁의 또 다른 전장이 기판으로 이동하고 있다.2026-04-14 17:19:54
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칩 넘어 기판까지 부족…삼성전기, AI 수요 타고 판가 상승 [경제일보] 삼성전기가 인공지능(AI) 서버용 핵심 기판인 FC-BGA(플립칩 볼그리드어레이) 가격 인상에 나서며 수익성 개선에 속도를 내고 있다. AI 반도체 수요 급증으로 기판 공급 부족이 심화된 데다 원재료 가격 상승까지 겹치면서 판가 인상이 불가피해졌다는 분석이다. FC-BGA는 AI 서버와 고성능 컴퓨팅(HPC)에 필수적으로 사용되는 고부가 기판으로 반도체 칩과 메인보드를 연결하는 핵심 역할을 한다. 최근 AI 서버 수요가 급증하면서 기판 수요도 함께 확대되는 추세다. 특히 시장에서는 FC-BGA 수요가 공급을 크게 웃도는 상황이 지속되고 있다는 점에 주목하고 있다. 장덕현 삼성전기 사장은 지난 18일 정기 주주총회에서 "서버용 FC-BGA 수요가 생산능력보다 50% 이상 많다"고 밝힌 바 있다. 이처럼 공급 부족이 장기화되면서 기판 시장에서도 가격 인상 흐름이 이어지고 있다. 증권가에서는 평균판매가격(ASP)이 추가로 상승할 가능성도 제기하고 있다. 업계에서는 이러한 흐름을 AI 반도체 생태계 전반의 구조 변화로 보고 있다. 그동안 반도체 산업에서 병목은 주로 메모리(HBM 등)나 파운드리 공정에서 발생했지만 최근에는 패키징과 기판 등 후공정 영역으로 병목이 확산되고 있다는 분석이다. 특히 AI 서버용 반도체는 기존 대비 칩 크기와 입출력(I/O) 수가 크게 늘어나고 다수의 칩을 하나의 패키지로 묶는 구조가 일반화되면서 고난도 패키징과 고성능 기판 수요가 급증하고 있다. 이 과정에서 FC-BGA와 같은 고부가 기판은 더 많은 층수와 미세 회로를 요구해 생산 난도가 높아졌고 공급 확대 속도는 이를 따라가지 못하는 상황이다. 여기에 고대역폭 메모리(HBM)와 GPU를 연결하는 고집적 구조가 확대되면서 패키징 기술과 기판 성능이 전체 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 이에 따라 반도체 경쟁의 축도 단순 칩 생산 능력을 넘어 패키징과 기판을 포함한 후공정 전반으로 확장되는 흐름이 나타나고 있다. 이와 함께 고성능 AI 반도체용 기판은 다층 구조와 초미세 회로 구현이 요구되면서 제조 공정의 복잡도가 크게 높아지고 있다. 단순 설비 증설만으로는 대응이 어렵고 공정 안정화와 수율 확보까지 상당한 시간이 필요한 영역이라는 점에서 단기간 내 공급 확대에는 한계가 있다는 분석이다. 특히 기판은 장비 투자뿐 아니라 소재·공정 기술, 고객사 인증까지 복합적인 진입 장벽이 존재해 신규 업체의 시장 진입이 쉽지 않다. 이에 따라 기존 주요 업체 중심의 공급 구조가 유지되며 수급 불균형이 장기화될 가능성이 크다는 관측이 나온다. 삼성전기는 이러한 시장 환경을 활용해 고부가 제품 중심으로 사업 구조를 재편하고 있다. FC-BGA를 비롯해 고사양 MLCC(적층세라믹커패시터·전자회로용 초소형 축전기) 등 AI 관련 부품 비중을 확대하며 수익성 개선을 추진하는 모습이다. MLCC 역시 AI 서버 확산의 수혜를 받고 있다. 고성능 서버에는 더 많은 수의 고용량 MLCC가 필요해 수요 증가와 공급 제약이 동시에 발생하고 있기 때문이다. 업계에서는 기판과 MLCC를 동시에 공급할 수 있는 기업이 AI 인프라 확대 국면에서 유리한 위치를 점할 가능성이 크다고 보고 있다. 부품 간 연계 수요가 확대되고 있기 때문이다. 삼성전기는 전장, 항공우주 등으로 사업 포트폴리오를 다변화하며 중장기 성장 기반도 강화하고 있다. 기존 IT 중심 사업에서 벗어나 안정적인 수요 기반을 확보하려는 전략이다. 다만 대규모 설비 투자와 수요 변동성은 여전히 변수로 남아 있다. AI 투자 사이클에 따라 부품 수요가 영향을 받을 수 있기 때문이다. 그럼에도 불구하고 AI 데이터센터 확대가 장기적인 흐름으로 자리 잡으면서 관련 부품 시장도 구조적인 성장 국면에 진입할 것으로 전망된다. 업계에서는 향후 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 기판과 패키징 등 후공정까지 포함한 ‘전체 생태계 경쟁’으로 확대될 가능성이 크다고 보고 있다.2026-03-31 15:26:37
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노타·퓨리오사AI, 모바일 넘어 데이터센터로…'효율성' 무기로 엔비디아 뚫는다 [이코노믹데일리] 국내 AI 반도체 생태계가 하드웨어와 소프트웨어의 '원팀' 결성으로 글로벌 시장 공략의 승부수를 띄웠다. AI 최적화 기술 기업 노타(대표 채명수)와 AI 반도체 팹리스 퓨리오사AI(대표 백준호)가 손을 잡고 데이터센터 시장 진출을 본격화한다. 이는 엔비디아의 독주 체제 속에서 '가성비'와 '전력 효율'을 무기로 틈새시장을 넘어 주류 시장으로 진입하려는 K-AI 연합군의 전략적 행보로 풀이된다. AI 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 3일 퓨리오사AI의 차세대 고성능 NPU(신경망처리장치) 'RNGD(레니게이드)'에 자사의 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소(NetsPresso)' 기술을 공급하는 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 그동안 모바일과 엣지(Edge) 디바이스 위주였던 노타의 기술력이 고성능 컴퓨팅(HPC) 영역인 데이터센터와 서버 시장으로 확장됐다는 데 큰 의미가 있다. 퓨리오사AI의 'RNGD'는 전력 대비 성능(전성비)을 극대화한 추론용 AI 반도체다. 하지만 아무리 뛰어난 칩이라도 그 위에서 구동되는 AI 모델이 무겁고 비효율적이라면 제 성능을 낼 수 없다. 노타의 '넷츠프레소'는 바로 이 지점을 파고들었다. 넷츠프레소는 AI 모델의 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지하는 경량화 기술이다. 이번 협력을 통해 퓨리오사AI는 RNGD 칩 위에서 거대언어모델(LLM)과 같은 대규모 AI 모델을 더 빠르고 안정적으로 구동할 수 있게 됐다. 하드웨어의 물리적 성능을 소프트웨어 최적화로 극한까지 끌어올리는 전략이다. ◆ 2026년 화두는 '효율성'…추론 시장 정조준 업계는 2026년 AI 시장의 핵심 키워드로 '추론(Inference)'과 '비용 효율(TCO)'을 꼽는다. 생성형 AI 학습 경쟁이 정점을 지나 실제 서비스 적용 단계로 넘어오면서, 막대한 전력을 소모하는 엔비디아 GPU 대신 저전력 고효율 NPU를 찾는 수요가 급증하고 있기 때문이다. 이러한 시점에 성사된 양사의 협력은 시의적절하다는 평가다. 퓨리오사AI는 노타의 최적화 기술을 통해 고객사들에게 "우리 칩을 쓰면 비싼 GPU보다 운영 비용을 획기적으로 줄일 수 있다"는 확실한 세일즈 포인트를 갖게 됐다. 노타 역시 퓨리오사AI라는 확실한 레퍼런스를 통해 글로벌 데이터센터 시장 진출의 교두보를 마련했다. 단순 기술 공급을 넘어 공동 비즈니스 모델도 구축한다. 양사는 노타의 비전 AI 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)'와 퓨리오사AI의 RNGD를 결합한 패키지 솔루션을 출시하기로 합의했다. 이는 최근 급부상하는 '피지컬(Physical) AI' 시장을 겨냥한 것이다. 로봇, 스마트 팩토리, 자율주행 등 물리적 환경에서 작동하는 AI는 실시간 데이터 처리가 필수적이다. 최적화된 SW와 전용 HW가 결합된 '턴키(Turn-key)' 솔루션은 개별 도입의 번거로움을 줄이고 시스템 안정성을 높여 시장 경쟁력을 확보할 것으로 보인다. 채명수 노타 대표는 "이번 계약은 넷츠프레소 기술이 엣지를 넘어 고성능 데이터센터 영역에서도 통한다는 것을 증명한 결과"라며 "대한민국의 AI 기술력을 세계 시장에서 입증하겠다"고 강조했다. 백준호 퓨리오사AI 대표 역시 "혁신적인 NPU 기술과 고도화된 최적화 역량의 결합은 글로벌 시장에서 K-AI의 저력을 보여주는 계기가 될 것"이라며 자신감을 내비쳤다. 전문가들은 이번 협력이 국내 AI 반도체 생태계의 성공 방정식이 될 수 있다고 분석한다. 글로벌 빅테크들이 자체 칩과 소프트웨어 생태계(CUDA 등)를 폐쇄적으로 구축하는 상황에서, 국내 팹리스와 SW 기업 간의 유기적인 연합만이 생존을 넘어 경쟁 우위를 점할 수 있는 유일한 길이라는 지적이다.2026-02-03 16:09:58
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엔비디아, '슬럼' 개발사 스케드엠디 인수… HPC·AI 오픈소스 생태계 확장 [이코노믹데일리] AI 컴퓨팅 기술 분야 선두주자인 엔비디아(CEO 젠슨 황)가 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI를 위한 오픈소스 워크로드 관리 시스템 ‘슬럼(Slurm)’의 개발사 스케드엠디(SchedMD)를 인수했다고 17일 밝혔다. 이번 인수로 엔비디아는 오픈소스 소프트웨어 생태계를 한층 강화하고 연구자와 개발자 및 기업 전반의 AI 혁신을 주도할 계획이다. 자사의 가속 컴퓨팅 플랫폼과 슬럼을 결합해 대규모 HPC 및 AI 워크로드를 최적화한다는 전략이다. 슬럼은 확장성과 처리량 및 복잡한 정책 관리 측면에서 업계를 선도하는 워크로드 관리자이자 작업 스케줄러다. 전 세계 슈퍼컴퓨터 상위 500개 목록 중 상위 10개 시스템을 포함해 절반 이상이 슬럼을 사용하고 있을 만큼 독보적인 입지를 구축했다. HPC와 AI 클러스터가 대규모화되면서 효율적인 컴퓨팅 자원 배분과 관리가 필수적인 상황에서 슬럼은 핵심 인프라 역할을 수행해 왔다. 엔비디아는 인수 후에도 슬럼을 오픈소스로 유지한다. 벤더 중립 소프트웨어로 지속 개발하고 배포해 다양한 하드웨어와 소프트웨어 환경에서 폭넓은 커뮤니티가 활용하도록 지원할 방침이다. 이는 고객이 슬럼의 최신 기술을 적용한 이기종 클러스터를 유연하게 운영하도록 돕기 위함이다. 엔비디아는 지난 10년 이상 스케드엠디와 협력해 왔다. 이번 통합을 통해 엔비디아 플랫폼 사용자는 전체 컴퓨팅 인프라에서 워크로드를 더욱 효율적으로 관리할 수 있게 됐다. 또한 엔비디아는 자율주행과 헬스케어 및 금융 서비스 등 다양한 산업군에 포진한 스케드엠디의 수백 개 고객사를 대상으로 기술 지원과 교육을 지속 제공할 예정이다. 대니 오블 스케드엠디 CEO는 “이번 인수는 세계에서 가장 까다로운 HPC와 AI 환경에서 슬럼이 수행하는 핵심적인 역할을 입증하는 사례”라며 “가속 컴퓨팅 분야에 대한 엔비디아의 전문성은 슬럼의 개발을 강화해 차세대 수요를 충족시킬 것”이라고 말했다. 한편 이번 인수는 최근 엔비디아가 공개한 에이전틱 AI 개발용 오픈 모델 ‘네모트론 3’ 발표에 이어 이루어졌다. 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어 생태계까지 아우르는 엔비디아의 광범위한 AI 전략이 가속화되고 있다는 분석이다.2025-12-17 09:25:06
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![[편집인 칼럼] 젠슨 황의 말 한마디에 춤추는 한국 경제의 빛과 그림자](https://image.ajunews.com/content/image/2026/06/02/20260602105044276558_518_323.png)