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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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![[① 대한민국 AI 생존 보고서-보고서를 찢고 코드를 읽어라]](https://image.ajunews.com//content/image/2026/02/04/20260204175735517064.png)
[이코노믹데일리] 2026년 어느새벽, 서울 도심 오피스 빌딩의 불빛은 꺼질 줄 모른다. 재계의 내로라하는 의사결정권자들의 집무실 책상 위에는 여전히 화려한 그래픽과 형용사로 점철된 보고서가 놓여 있다. 그 안에는 'AI(인공지능)를 통한 생산성 30% 향상'이나 '초거대 모델을 활용한 비즈니스 혁신' 같은 장밋빛 구호가 가득하다. 하지만 이 보고서를 읽는 리더의 시선이 그 이면의 기술적 본질을 꿰뚫지 못한다면 그 기업의 수천억원대 투자는 허공에 뿌려지는 재가 될 가능성이 크다. 과거 대한민국을 산업화의 반석에 올린 창업주들은 기계 소리만 듣고도 엔진의 결함을 잡아내고 철판의 두께를 손끝으로 가늠하던 현장형 리더들이었다. 삼성의 선대 회장들이 반도체 웨이퍼의 수율을 직접 챙기고 현대차의 리더들이 엔진 조립 라인을 발로 뛴 이유는 단순하다. 기술을 모르면 사기를 당하거나 아니면 시장의 거대한 변곡점을 놓치기 때문이다. 2026년 지금, AI라는 인류 사상 최대의 문명 인프라 앞에서 우리 리더들이 직면한 위기는 바로 이 '현장적 감각'의 실종이다. AI는 더 이상 IT 부서의 전유물이 아니다. 기업 전체의 현금 흐름과 생존 전략을 결정하는 핵심 변수다. 이제 리더는 보고서에 적힌 '최적화'라는 단어 대신 '토큰(Token)당 비용'과 '추론(Inference) 지연 시간'이 미치는 재무적 영향을 이해해야 한다. 예를 들어 고객 응대 시스템에 거대언어모델(LLM)을 도입할 때 모델 파라미터 수가 늘어남에 따라 발생하는 클라우드 인프라 비용의 기하급수적 증가를 리더가 계산할 수 없다면 그 사업은 시작부터 적자 늪에 빠지게 된다. 실제로 국내 대기업들 사이에서는 AI 도입 후 뒤늦게 청구되는 '전기료와 인프라 사용료 폭탄'에 당황하는 사례가 적지 않다. 이는 기술적 문해력(Tech Literacy)이 결여된 리더가 실무진의 보고서만 믿고 과감한 베팅을 지시했으나 정작 그 기술이 발휘되는 '물리적 한계'를 간과했기 때문에 벌어지는 참사다. 젠슨 황 엔비디아 대표, 사티아 나델라 마이크로소프트 대표 같은 글로벌 빅테크 사령관들이 직접 코드를 읽고 아키텍처를 논하는 이유는 그것이 곧 '돈의 흐름'과 직결되기 때문이다. ◆ HBM 사태가 준 교훈, 보고서의 행간에 숨은 기술적 패착 우리가 목격한 반도체 시장의 주도권 변화는 리더의 기술적 통찰이 얼마나 중요한지를 보여주는 생생한 사례다. 과거 특정 메모리 기술의 시장성이 불투명하다는 보고서 한 줄에 투자를 망설였던 순간, 경쟁사는 기술적 아키텍처의 필연적 변화를 읽고 사활을 걸었다. 결과는 참혹했다. 1등 기업이 2등의 뒤를 쫓는 수모를 겪어야 했다. 보고서는 과거의 데이터를 요약할 뿐, 미래의 기술적 변곡점을 예측하지 못한다. 오직 리더의 날카로운 기술적 직관만이 그 간극을 메울 수 있다. 재계의 의사결정 타워들은 이제 '보고서 경영'이라는 안락한 감옥에서 벗어나야 한다. 단순히 "AI 전문가를 영입하라"는 지시만으로는 부족하다. 영입한 전문가가 가져온 아키텍처가 우리 기업의 데이터 주권에 부합하는지 아니면 글로벌 빅테크의 종속성만 키우는 '독이 든 성배'인지를 가려낼 안목이 리더에게 있어야 한다. 모델의 학습 원리와 벡터 데이터베이스의 활용법을 모르는 리더에게 AI는 그저 값비싼 장난감일 뿐이다. 희망적인 변화도 감지된다. 최근 우리 주요 기업 집단의 젊은 리더들은 직접 코딩 캠프에 참여하거나 실무진과 밤샘 토론을 하며 AI의 '코드'를 익히고 있다. 이들은 AI가 가져올 윤리적 리스크와 '할루시네이션(환각)' 현상의 기술적 한계를 명확히 인지하고 있다. 기술적 한계를 아는 리더는 허황된 목표를 세우지 않는다. 대신 현실 가능한 단계적 자동화와 고부가 가치 서비스 창출에 집중한다. 진정한 AI 강국으로 도약하기 위한 첫 번째 단추는 결국 사령탑의 변화다. 리더가 AI 인프라의 핵심인 전력 소모량과 데이터 정제 과정의 난이도를 직접 이해할 때, 비로소 조직 전체가 일사불란하게 움직인다. 리더의 기술 수준이 곧 조직의 천장(Ceiling)이다. 리더가 알지 못하는 기술은 조직 내에서 결코 꽃피울 수 없다. AI는 지출이 아니라 문명 인프라를 구축하는 일이다. 이 거대한 공사 현장에서 리더는 설계도를 읽을 줄 모르는 건축주가 되어서는 안 된다. 철근이 몇 개 들어가는지 콘크리트의 강도가 얼마인지 직접 따져 묻는 리더만이 100년 기업의 성을 쌓을 수 있다. 대한민국의 경제를 이끄는 리더들이여, 지금 당장 보고서를 찢고 코드를 읽어라. AI 모델의 가중치가 어떻게 변하는지 우리 데이터가 어떤 경로로 지능이 되는지 질문하라. 당신의 기술적 호기심이 대한민국 AI 영토의 크기를 결정한다. 2026년의 전장은 더 이상 보고서 속에 있지 않다. 리더의 뇌와 서버실의 열기 그 사이에 존재한다.2026-02-04 18:03:55
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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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