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![[데일리 자산운용 브리프] 삼성자산운용, 미국 CPU 특화 ETF 상장…AI 에이전트 수혜 겨냥 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/04/20260804110318876276.jpg)
삼성자산운용, 미국 CPU 특화 ETF 상장…AI 에이전트 수혜 겨냥 外 [경제일보] 삼성자산운용은 미국 중앙처리장치(CPU) 기업에 투자하는 'KODEX 미국CPU반도체TOP10' 상장지수펀드(ETF)를 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 최근 인공지능(AI) 생태계 중심이 자율 수행 에이전트로 이동하고 있다. 이에 연산 핵심 부품인 CPU 수요를 겨냥한 상품이다. 해당 ETF는 세계 CPU 시장을 주도하는 3대 핵심 기업에 자산을 집중적으로 배분한다. 포트폴리오 주요 편입 종목은 △ARM △AMD △인텔 등이다. 각각 전체 자산의 25% 이상을 담아 이들 3개 종목 비중이 총 75%를 넘어선다. 과거 AI 시장은 엔비디아 주도의 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 성장했다. 하지만 AI 에이전트 단계에서는 GPU의 연산 작업을 효율적으로 분배하는 오케스트레이션 기능이 필수적이다. 향후 시스템 전반을 통제하는 CPU 수요가 급증하며 글로벌 거대 기술기업 간 고성능 부품 확보 경쟁이 한층 격화할 것으로 보인다. 실제 시장 선두 주자들은 자체 CPU 역량 강화에 속도를 내고 있다. 엔비디아는 지난 3월 열린 GTC 2026 행사에서 차세대 CPU 베라(Vera) 개발 계획을 공개했다. 구글 역시 자체 설계한 데이터센터용 CPU 액시온(Axion)을 순차적으로 도입하는 중이다. 마이크로소프트는 에이전트 AI 환경에 특화한 클라우드 전용 애저 코발트 200을 선보였다. ARM도 메타와 협력해 창립 이후 처음으로 데이터센터 전용 ARM AGI CPU를 출시하며 선점 경쟁에 가세했다. 신규 ETF는 특히 CPU 공급난 장기화 가능성을 고려해 설계됐다. 선두 기업과 가치사슬 내 주요 기업을 모두 편입한다. 추종 기초지수는 'Indxx US CPU Semiconductor TOP10'이다. 미국 증시에 상장된 보통주나 주식예탁증서(ADR)가 편입 대상이다. 이중 시가총액 100억 달러 이상이면서 3개월 평균 일일 거래대금 1000만 달러 이상인 우량 종목 10개를 선별한다. 핵심 3사 외에 밸류체인에 속한 △퀄컴 △마벨테크놀로지 △나비스타반도체 △케이던스디자인시스템즈 등이 펀드에 포함된다. 삼성자산운용 관계자는 "AI 에이전트 시대에는 전체 시스템을 조율하고 데이터와 작업 흐름을 통제하는 CPU의 비중이 한층 커질 것"이라며 "이를 선점하기 위한 수요는 앞으로도 계속 늘어날 전망"이라고 말했다. ◆한화자산운용, 반도체·채권 혼합형 ETF 신규 상장…퇴직연금 100% 투자 가능 한화자산운용이 메모리 반도체 대표 기업과 국고채에 동시에 투자하는 'PLUS SK하이닉스샌디스크채권혼합50' ETF를 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 해당 ETF의 주요 편입 자산 비중은 △SK하이닉스 25% △미국 샌디스크 25% △국고채 50% 등이다. 메모리 반도체 산업의 성장 잠재력과 국가 발행 채권의 안정성을 모두 취하는 구조다. 퇴직연금 감독 규정에 따라 안전자산으로 분류돼 확정기여형(DC) 퇴직연금과 개인형 퇴직연금(IRP) 계좌에서 투자 한도 제한 없이 100%까지 담을 수 있다. 포트폴리오에 담긴 두 회사는 전체 매출의 절대다수를 메모리 반도체 부문에서 창출하는 순수 사업자(퓨어 플레이어) 기업이다. 비메모리 분야의 부진한 실적이 메모리 분야의 이익을 희석하지 않는 특징이 있다. 향후 메모리 반도체 업황이 개선될 경우 해당 실적이 주가에 온전히 반영될 것으로 풀이된다. 실제 올해 상반기 두 기업은 각각 한국과 미국 증시에 상장된 반도체 종목 가운데 최고 수준의 주가 흐름을 기록했다. 이번 신규 상품 기획에는 AI 산업의 병목 현상이 이동하고 있다는 분석이 반영됐다. 초기 AI 학습 과정에서는 GPU 공급 부족이 핵심 병목으로 작용했다. 반면 최근 추론 영역의 수요가 본격화하면서 고대역폭메모리(HBM)와 D램의 중요도가 크게 높아졌다. 향후 AI 에이전트 서비스가 대중화될 경우 방대한 데이터를 보관하고 다시 불러오는 낸드플래시와 기업용 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 기반 저장 인프라의 역할 역시 커질 것으로 분석된다. SK하이닉스는 글로벌 HBM 시장 점유율 1위와 D램 시장 점유율 2위를 차지하고 있는 한국 대표 반도체 제조사다. 샌디스크는 낸드플래시 사업에만 100% 집중하는 데이터 저장 메모리 선도 기업으로 기업용 eSSD 공급에 강점을 지녔다. 펀드의 나머지 50% 비중에는 총 9종의 국고채가 들어간다. 국고채 편입을 통해 위험자산인 주식의 가격 변동성을 효과적으로 낮출 수 있을 것으로 전망된다. 해당 상품은 해외 자산을 포함하고 있어 연금 계좌를 통해 투자하면 과세 이연 효과를 얻을 수 있다. 추후 연금을 수령하는 시점에 저율 과세 혜택도 적용받는다. 퇴직연금 계좌 내 의무 안전자산 30% 포트폴리오 안에서 메모리 반도체 투자 비중을 최대한 높이려는 투자자에게 적합할 것으로 보인다. 금정섭 한화자산운용 ETF사업본부장은 "PLUS SK하이닉스샌디스크채권혼합50 ETF는 메모리 반도체에 순수하게 집중한 두 기업을 통해 AI 메모리 사이클을 직접적으로 담아내면서 국고채 50%로 변동성 부담을 함께 고려한 상품"이라며 "퇴직연금에서 위험자산 한도 때문에 반도체 투자 비중을 늘리기 어려웠던 투자자들에게 활용도가 높을 것"이라고 말했다. DB자산운용, AI 데이터센터 밸류체인 ETF 신규 상장 DB자산운용은 AI와 클라우드 산업 성장의 핵심 기반인 데이터센터 분야 전반에 투자하는 'DB 마이티 AI데이터센터 밸류체인 증권상장지수투자신탁[주식]'을 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 해당 ETF는 국내 데이터센터 산업 생태계를 구성하는 대표 기업들에 분산 투자하는 방식으로 운용된다. 주요 투자 대상은 △설계·건축 △반도체·서버 △네트워크 △에너지 △전력 인프라 △냉각 시스템 △운영 등이다. 기초 지수로는 'KAP AI 데이터센터 밸류체인 지수'를 추종한다. 최근 국내 주식시장은 글로벌 대형 기술기업들의 AI 투자 속도 조절 우려와 대형 반도체주 약세가 겹치며 단기적인 조정을 겪었다. 특히 지난달 미국 빅테크 기업들이 유휴 AI 컴퓨팅 자원을 활용하겠다고 발표한 것이 AI 투자 고점론으로 해석되면서 관련 종목들의 주가 변동성이 커졌다. 다만 운용사 측은 최근의 단기적인 주가 하락이 AI 데이터센터 산업의 근본적인 성장 동력을 훼손하지는 않는 것으로 보고 있다. 데이터센터는 전력과 에너지 건설 등 전통적인 인프라 산업에 클라우드와 AI 등 정보통신기술(IT) 산업이 결합된 융합 산업으로 꼽힌다. 생성형 AI 보급 확대에 따른 연산 수요 증가와 재생에너지 전력망 투자 확대가 장기적인 성장을 이끌 요인으로 풀이된다. 국제에너지기구(IEA)를 비롯한 주요 기관들도 오는 2035년까지 글로벌 데이터센터 관련 전력 수요가 꾸준히 증가할 것으로 내다보고 있다. 글로벌 기업들의 재생에너지 사용 확대(RE100) 움직임 역시 관련 산업의 성장을 뒷받침하는 배경으로 분석된다. DB자산운용 관계자는 "단기적인 지수 변동성 확대는 AI 관련주 전반에 대한 투자심리 위축에서 비롯된 것으로 데이터센터 인프라 자체의 수요 구조가 훼손된 것은 아니라고 판단한다"며 "오히려 밸류에이션 부담이 낮아진 현 시점을 전력·반도체·냉각·운영 등 밸류체인 전 구간에 분산 투자하는 ETF를 통해 중장기 관점에서 접근할 수 있는 기회로 볼 수 있다"고 말했다.2026-08-04 13:56:57
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AI 데이터센터 판 키운다…네이버 14조 AI팩토리·SKT 2GW 추진 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 수십~수백메가와트(㎿) 단위를 넘어 기가와트(GW)급 초대형 투자 단계로 진입하고 있다. 네이버는 엔비디아와 글로벌 대체자산 운용사 브룩필드의 지원을 바탕으로 100억달러(약 14조6000억원) 규모의 글로벌 AI 팩토리 구축에 나선다. SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진하고 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS)와도 투자·사업 협력 범위를 넓힌다. 청와대가 밝힌 국내 기업과 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 협력 구상은 약 5GW의 전력 용량과 엔비디아 B200 기준 그래픽처리장치(GPU) 약 200만장 규모다. 계획대로 추진될 경우 국내 AI 컴퓨팅 인프라의 규모가 기존 데이터센터 증설 수준을 넘어 글로벌 AI 연산자원 공급기지로 확장되는 전환점이 될 전망이다. 이번 발표의 핵심은 국내 기업들이 글로벌 기업으로부터 GPU만 공급받는 구조에서 벗어나 자본과 전력, 데이터센터, AI 모델, 클라우드 운영을 하나의 사업으로 묶기 시작했다는 점이다. 메모리반도체 공급국을 넘어 AI 연산 인프라를 직접 구축·운영하는 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임이다. ◆ 네이버, 100억달러로 ‘글로벌 AI 팩토리’ 승부 이해진 네이버 창업자 겸 이사회 의장은 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 행사에서 엔비디아와 브룩필드가 네이버의 AI 팩토리 사업에 100억달러 규모의 투자와 인프라 지원을 제공한다고 밝혔다. 이 의장은 “엔비디아와 브룩필드가 네이버에 100억달러라는 큰 금액을 투자하게 됐다”며 “네이버가 새로운 단계로 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 협력 구조는 엔비디아의 전략적 투자와 GPU·기술 지원, 브룩필드의 데이터센터·전력 인프라 지원을 결합하는 방식이다. 네이버는 엔비디아로부터 10억달러 규모의 전략적 투자를 유치하고 GPU 공급과 기술 협력을 확대한다. 브룩필드는 최대 90억달러 규모로 GW급 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비, 공급망 구축을 지원할 계획이다. 100억달러 전체가 네이버 법인에 직접 투입되는 현금성 지분 투자라기보다 전략적 투자와 인프라 공급, 프로젝트 단위의 자금 지원이 결합된 사업 구조로 해석된다. 청와대도 네이버가 엔비디아와 전략적 투자 협약을, 브룩필드와 인프라 공급 계약을 각각 체결해 100억달러 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다고 설명했다. 구체적인 출자 방식과 사업별 집행 일정, 구축 지역은 향후 확인이 필요한 부분이다. 네이버는 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드 서비스를 직접 운영하면서 데이터센터 설계·구축 기술과 대규모 트래픽 운영 경험을 축적해 왔다. 강원 춘천의 ‘각 춘천’과 세종의 ‘각 세종’ 운영 경험을 GPU 중심의 AI 데이터센터로 확장하고 여기에 자체 AI 모델과 네이버클라우드 서비스를 결합한다는 구상이다. AI 팩토리는 서버 공간과 GPU를 임대하는 기존 데이터센터보다 사업 범위가 넓다. 대규모 GPU와 초고속 네트워크, 전력·냉각 설비 위에 AI 모델과 데이터, 클라우드 운영 기술을 결합해 기업이 AI를 학습하고 서비스할 수 있는 연산 환경을 제공한다. 이 의장은 “네이버가 안고 있던 어려움은 축적한 지식과 운영 노하우를 대규모로 확장하는 것이었다”며 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 그는 글로벌 빅테크에 AI 기술과 서비스가 집중되는 현상에도 경계의 목소리를 냈다. 이 의장은 “네이버가 꿈꾸는 인터넷 세상은 인터넷과 AI가 한두 집단에 의해 지배되고 조종되는 세상이 아니다”며 “세계의 다양성을 지키려면 국가와 집단, 개인마다 여러 AI가 나타나고 활동할 수 있어야 한다”고 말했다. ◆ SKT, 엔비디아와 최대 2GW…‘베라 루빈’ 우선 확보 SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진한다. 엔비디아는 데이터센터 구축과 확장을 지원하고 SK텔레콤에 차세대 GPU 시스템인 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’을 우선 할당하기로 했다. SK텔레콤은 앤트로픽과도 국내 GW급 AI 데이터센터 프로젝트에 대한 투자·사업 협력을 추진한다. 앤트로픽의 AI 모델을 대규모로 운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 확보하는 동시에 AI 데이터센터의 장기 고객 수요를 선점하려는 전략으로 풀이된다. AWS와 추진 중인 울산 AI 데이터센터 프로젝트도 국내 주요 거점으로 확대한다. 울산에서 확보한 설계·구축·운영 경험을 다른 지역에 적용해 장기적으로 GW급 AI 컴퓨팅 용량을 갖추겠다는 구상이다. 엔비디아와의 협력이 최신 GPU와 시스템 확보에 초점이 맞춰졌다면 앤트로픽은 AI 모델과 연산 수요, AWS는 글로벌 클라우드 운영과 고객 기반을 연결하는 역할을 맡는다. SK텔레콤이 통신 중심 사업자에서 AI 인프라를 구축·운영하는 ‘AI 데이터센터 사업자’로 이동하는 흐름도 한층 뚜렷해졌다. 2GW는 현재 확정된 단일 데이터센터의 건설 용량이 아니라 SK텔레콤이 국내 여러 거점에서 단계적으로 구축·확장하려는 최대 목표치다. 실제 사업 규모는 부지와 전력망, 투자자, GPU 공급 일정, 장기 고객 계약 확보 여부에 따라 달라질 수 있다. ◆ 삼성SDS는 ‘AI 활용 시장’ 확장…앤트로픽과 역할 분담 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결하고 국내 엔터프라이즈 AI 시장 확대에 나섰다. 삼성SDS의 협력은 데이터센터를 직접 건설하는 사업보다 해당 인프라 위에서 작동하는 기업용 AI 서비스와 고객 수요를 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 한국 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 공동 마케팅과 기술검증(PoC), 합작 사업을 추진한다. 클로드 도입 기획부터 구축·운영·기술 지원을 담당하는 ‘응용형 AI 엔지니어’도 양성한다. 삼성SDS는 현재 20개 삼성 관계사 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰고 사용자 가운데 절반가량이 소프트웨어 개발 도구인 ‘클로드 코드’를 활용했다. 삼성SDS는 이 같은 내부 검증 경험을 외부 고객의 AI 전환 사업으로 확산할 방침이다. 오픈AI와 구글 클라우드에 이어 앤트로픽까지 협력 대상을 넓히면서 챗GPT와 제미나이, 클로드를 고객의 업무·보안·클라우드 환경에 맞춰 제공하는 멀티모델 전략도 강화하고 있다. ◆ ‘5GW·GPU 200만장’은 목표…실행력 검증대 청와대는 이번 협력을 통해 반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI로 구성된 ‘3대 메가 프로젝트’의 구체적인 투자 기반을 마련했다고 평가했다. 김용범 청와대 정책실장은 “정부와 민간은 앞으로도 전심전력을 다해 이번 메가 프로젝트의 가시적인 성과를 조기에 만들어 내겠다”고 말했다. 발표된 5GW와 GPU 200만장은 국내외 기업들이 추진하기로 한 전체 투자 협력 규모다. 실제 구매가 완료됐거나 데이터센터 건설에 들어간 물량을 의미하지는 않는다. 200만장 역시 데이터센터의 전체 연산 능력을 엔비디아 B200 기준으로 환산한 수치인 만큼 실제 구축 과정에서는 베라 루빈 등 차세대 시스템과 다른 종류의 AI 가속기가 함께 적용될 가능성이 있다. GW급 AI 데이터센터를 현실화하려면 안정적인 전력 확보와 송전망 확충, 냉각용수와 지역 수용성, 최신 GPU 조달, 대규모 자금 조달이 동시에 해결돼야 한다. 막대한 초기 투자비를 회수할 수 있는 글로벌 고객과 장기 사용계약을 확보하는 일도 필요하다. 국내 AI 인프라 경쟁의 판은 분명 커졌다. 이제 검증대에 오를 것은 발표된 숫자의 크기가 아니라 실제 착공과 전력 공급, GPU 배치, 고객 유치로 이어지는 속도다. 이번 협력이 실행 단계에 안착한다면 한국의 역할도 AI 반도체를 공급하는 제조기지에서 글로벌 AI 연산과 서비스를 생산하는 기반으로 확장될 수 있다.2026-07-25 16:11:46
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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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SK하이닉스, HBM4E 고객사 첫 샘플 출격…AI 메모리 초격차 노린다 [경제일보] SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리 시장 선점을 위해 고대역폭메모리(HBM) 차세대 제품인 'HBM4E' 샘플 공급에 나섰다. AI 데이터센터와 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장 확대에 맞춰 성능과 전력 효율을 동시에 높인 제품으로 차세대 AI 인프라 수요 공략에 속도를 내는 모습이다. SK하이닉스는 차세대 AI용 초고성능 D램 제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 18일 밝혔다. HBM4E는 기존 HBM4 대비 성능과 전력 효율을 한층 강화한 제품이다. 핀(Pin)당 최대 16Gbps 데이터 처리 속도를 구현했으며 에너지 효율도 20% 이상 개선했다. AI 학습과 추론 과정에서 필요한 대규모 데이터 처리 성능을 높이는 데 초점을 맞췄다. 데이터 전송 지연 시간도 줄였다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 적용해 고대역폭 환경에서도 안정적인 구동이 가능하도록 설계됐다. 회사는 이를 통해 차세대 AI 데이터센터와 초고성능 컴퓨팅 시스템의 처리 효율을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 용량 역시 확대됐다. SK하이닉스는 HBM4E에 어드밴스드 MR-MUF(Mass Reflow Molded Underfill) 공정을 적용해 12단 적층 기준 48GB 용량을 구현했다. 칩 적층 구조 안정성을 높이는 동시에 발열 관리 성능도 개선했다. 특히 열 저항은 기존 HBM4 대비 약 17% 낮아졌다. AI 서버와 데이터센터처럼 고부하 연산이 지속되는 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계한 것이 특징이다. 업계에서는 AI 반도체 성능 경쟁이 심화되면서 메모리 성능과 전력 효율이 AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다고 보고 있다. 엔비디아를 비롯한 글로벌 AI 반도체 기업들이 차세대 AI 가속기 개발에 속도를 내면서 HBM 수요도 빠르게 증가하는 추세다. 시장조사업체들은 향후 AI 서버 시장 성장에 따라 HBM 시장 규모가 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 특히 HBM4 이후 차세대 제품인 HBM4E는 AI 학습과 추론 성능 향상을 위한 핵심 메모리로 주목받고 있다. SK하이닉스는 HBM3와 HBM3E, HBM4에 이어 HBM4E까지 차세대 제품 개발을 이어가며 AI 메모리 시장 주도권 강화에 나서고 있다. 회사는 그동안 축적한 양산 경험과 공급 역량을 기반으로 고객 맞춤형 메모리 솔루션 제공을 확대한다는 계획이다. 최근 SK하이닉스는 AI 메모리 사업 확대를 위해 엔비디아와의 협력도 강화하고 있다. 양사는 차세대 AI 팩토리 구축을 위한 메모리 공동 개발과 장기 기술 파트너십을 추진 중이며 베라 루빈(Vera Rubin) 기반 차세대 AI 플랫폼용 메모리 개발에도 협력하고 있다. SK하이닉스는 이번 HBM4E 샘플 공급을 통해 고객사 평가와 검증 절차를 진행한 뒤 향후 양산 체제로 전환할 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장(CDO)은 "업계 최고 수준의 기술 경쟁력과 양산 역량을 바탕으로 HBM4E에서도 AI 혁신을 지원할 수 있는 기반을 마련했다"며 "고객과의 협력을 통해 시장이 요구하는 가치를 선제적으로 구현하고 AI 메모리 기술 리더십을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. SK하이닉스 관계자는 "현재 HBM4E는 주요 고객사를 대상으로 성능과 안정성을 검증하는 단계"라며 "HBM 시장은 여전히 HBM3E가 주력 제품이고 점차 HBM4로 전환되는 과정에 있는 만큼 고객 일정과 시장 상황에 맞춰 양산 체계를 준비해 나갈 계획"이라고 설명했다. 이어 "HBM4E 12단 제품을 먼저 선보인 것은 고객사들의 고용량 수요를 반영한 결과로 볼 수 있다"며 "HBM4E는 이전 세대보다 개별 D램 용량이 확대되면서 12단 적층만으로도 더 높은 용량 구현이 가능해졌다"고 말했다. 또 "향후 고객사 검증 결과와 시장 수요를 종합적으로 고려해 양산 안정성과 공급 안정성을 확보하는 데 집중할 것"이라고 덧붙였다.2026-06-18 19:13:22
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HBM 넘어 AI 팩토리로…SK하이닉스·엔비디아, 장기 기술동맹 확대 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아와 SK하이닉스가 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 기술 동맹을 강화한다. 양사는 차세대 AI 메모리를 공동 개발하는 것은 물론 반도체 설계·제조 공정에도 인공지능(AI)을 본격 적용하며 AI 시대 핵심 인프라 경쟁력 확보에 나선다. SK하이닉스는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리 공동 개발 및 반도체 기술 협력 확대에 합의했다고 8일 밝혔다. 이번 협력은 양사가 수년간 이어온 고대역폭메모리(HBM) 협력 관계를 넘어 차세대 AI 인프라 전반으로 협력 범위를 확대했다는 점에서 의미가 크다. 업계에서는 AI 모델 고도화와 데이터센터 투자 확대가 이어지는 상황에서 메모리와 AI 플랫폼 기업 간 전략적 협력이 더욱 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 첨단 메모리는 개발 기간이 길고 기술 난도가 높은 만큼 장기 협력을 통해 AI 인프라 확대 수요에 선제 대응한다는 전략이다. SK하이닉스는 이를 기반으로 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 로드맵에 맞춘 메모리 공급을 확대할 예정이다. 특히 엔비디아가 추진 중인 AI 인프라와 퍼스널 AI, 피지컬 AI 분야까지 협력 범위를 넓힌다. 양사는 △차세대 AI 슈퍼컴퓨터 '베라 루빈(Vera Rubin)' △중앙처리장치(CPU) '베라' △개인용 AI 컴퓨터 'RTX 스파크' △로봇용 컴퓨팅 플랫폼 '젯슨 토르(Jetson Thor)' 등에 적용될 메모리도 공동 개발할 계획이다. 반도체 설계와 제조 과정에서 AI 활용도도 확대한다. SK하이닉스는 현재 엔비디아의 CUDA-X 라이브러리와 PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 반도체 공정 특성 분석(TCAD)과 계산 리소그래피 등 시뮬레이션 작업 효율을 높이고 있다. 양사는 향후 협력 범위를 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션 전반으로 확대할 예정이다. 이를 통해 반도체 제조사와 AI 플랫폼 기업, EDA 소프트웨어 업체가 함께 참여하는 협력 체계를 구축해 반도체 개발 속도를 높인다는 구상이다. AI 기반 스마트 팹 구축도 협력 대상이다. SK하이닉스는 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)와 OpenUSD 기술을 활용해 실제 반도체 공장을 3차원 가상 공간에 구현하고 있다. 이를 통해 생산 공정을 시각화하고 제조 환경을 분석·최적화하고 있다는 설명이다. 또 GPU 가속 기반 최적화 엔진 'cuOpt'와 '메트로폴리스(Metropolis)' 플랫폼을 활용해 자율이동로봇(AMR)과 주요 설비 운영 효율도 높이고 있다. 업계에서는 이번 협력이 단순 메모리 공급 관계를 넘어 AI 인프라 구축과 반도체 제조 혁신을 공동 추진하는 수준으로 진화했다는 평가가 나온다. 특히 엔비디아가 AI 생태계 확장에 속도를 내는 가운데 SK하이닉스 역시 차세대 HBM과 AI 메모리 시장 주도권 확보에 유리한 위치를 선점할 수 있을 것으로 전망된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며 첨단 메모리는 그 성능을 좌우하는 핵심 요소"라며 "SK하이닉스와 함께 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 글로벌 AI 인프라 확장을 가속화하겠다"고 말했다. 최태원 SK그룹 회장은 "이번 파트너십은 양사가 수년간 이어온 협력 관계의 깊이를 보여주는 사례"라며 "차세대 메모리 공동 개발과 AI 기반 반도체 설계·제조 혁신을 통해 AI 인프라의 미래를 함께 만들어 나갈 것"이라고 밝혔다.2026-06-08 10:03:15
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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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젠슨 황 "베라 루빈 양산 돌입"…삼성·SK 메모리 들어간다 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아가 차세대 AI(인공지능) 가속기 플랫폼 '베라 루빈(Vera Rubin)' 양산에 돌입했다. 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리가 탑재된 것으로 알려지면서 국내 메모리 업계의 AI 반도체 공급망 내 역할도 한층 확대될 전망이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 1일 대만 타이베이 뮤직센터에서 열린 'GTC 타이베이 2026' 기조연설에서 "베라 루빈은 현재 완전히 생산 중(Fully in Production)"이라며 "삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론의 메모리가 적용됐다"고 밝혔다. 베라 루빈은 엔비디아의 차세대 AI 가속기 플랫폼으로 AI 학습과 추론 성능을 대폭 향상시키기 위해 새롭게 개발된 중앙처리장치(CPU) '베라'를 기반으로 한다. 황 CEO는 이날 베라 CPU가 AI 에이전트 성능을 획기적으로 끌어올릴 수 있다고 강조하며 다양한 제품군도 함께 공개했다. 엔비디아는 △CPU 8개를 탑재한 '베라 컴퓨트(Vera Compute)' △스토리지 및 데이터 처리에 특화된 '베라 블루필드(Vera BlueField)' 등을 선보이며 AI 인프라 포트폴리오 확대 전략을 제시했다. 업계에서는 베라 CPU에 삼성전자와 SK하이닉스의 고성능·저전력 메모리인 LPDDR5X가 적용된 것으로 보고 있다. 특히 엔비디아가 AI 가속기 시장을 넘어 AI 에이전트 전용 CPU 시장까지 본격 공략하면서 인텔과 AMD 중심의 서버용 CPU 시장에도 변화가 예상된다. 반도체 업계에서는 엔비디아 차세대 플랫폼 양산이 본격화되면서 삼성전자와 SK하이닉스의 AI 메모리 공급도 확대될 것으로 기대하고 있다. 특히 AI 서버 수요 증가에 따라 고대역폭메모리(HBM)에 이어 LPDDR5X 등 고성능 메모리 시장 성장세도 가속화될 것으로 전망된다.2026-06-01 14:42:41
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앤트로픽, MS 자체 AI칩 '마이아' 사용 논의…엔비디아 의존 낮춘다 [경제일보] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 ‘마이아’를 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 협상이 성사되면 MS가 자체 AI칩을 외부 대형 AI 모델 개발사에 제공하는 첫 사례가 될 수 있다. 로이터는 21일(현지시간) IT 전문매체 디인포메이션을 인용해 앤트로픽이 MS가 설계한 AI칩 기반 서버를 임대하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 초기 단계이며 최종 타결 여부는 확정되지 않았다. MS와 앤트로픽은 해당 보도에 대해 논평을 거부했다. 논의 대상은 MS의 최신 AI 가속기 ‘마이아 200’이다. MS는 지난 1월 마이아 200을 공개하며 대규모 AI 추론 작업에 특화된 자체 칩이라고 설명했다. 마이아 200은 TSMC 3나노 공정 기반으로 제작됐고 FP4 기준 10페타플롭스 이상, FP8 기준 5페타플롭스 이상의 연산 성능을 제공한다고 MS는 밝혔다. 또 표준 이더넷 기반 네트워크로 최대 6144개 AI 가속기 클러스터까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽이 마이아 200을 사용하게 될 경우 주된 용도는 클로드 모델의 추론 작업이 될 전망이다. 추론은 이미 학습된 AI 모델이 이용자 질문에 답변을 생성하는 과정이다. 이용량이 빠르게 늘어날수록 추론 비용은 AI 서비스 운영비의 핵심 부담이 된다. 대형 AI 기업들이 엔비디아 GPU뿐 아니라 자체 칩과 클라우드 전용 가속기를 병행하려는 이유도 여기에 있다. 앤트로픽은 이미 아마존과 구글의 자체 칩 생태계를 활용하고 있다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자이자 클라우드 파트너이며 앤트로픽은 AWS의 트레이니움·인퍼런시아 계열 칩을 활용해왔다. 구글과도 협력을 확대해 차세대 TPU 기반 다중 기가와트 규모 컴퓨팅 용량을 확보하기로 했다. 앤트로픽은 지난달 구글·브로드컴과의 협력을 발표하며 2027년부터 차세대 TPU 용량을 순차적으로 확보한다고 밝혔다. MS와의 협상이 성사되면 앤트로픽은 아마존, 구글, MS 등 3대 클라우드 사업자의 자체 AI칩을 모두 활용하는 주요 AI 모델 개발사가 된다. 이는 단순한 서버 임대를 넘어 AI 인프라 조달 전략의 다변화를 뜻한다. 엔비디아 GPU는 여전히 학습과 고성능 추론의 중심이지만 공급 부족과 높은 비용 때문에 AI 기업들은 자체 칩과 전용 가속기를 함께 사용하는 방향으로 움직이고 있다. MS에도 의미가 크다. MS는 지난해 앤트로픽, 엔비디아와 전략적 협력을 발표하며 앤트로픽이 클로드 모델을 애저에서 확장하고 300억달러 규모의 애저 컴퓨팅 용량을 구매하기로 했다고 밝혔다. 당시 협력은 엔비디아 시스템 기반 애저 인프라가 중심이었다. 이번 마이아 논의는 MS가 단순 클라우드 제공자를 넘어 자체 반도체를 외부 AI 기업에 공급하는 단계로 나아가는 신호가 될 수 있다. MS는 그동안 마이아 칩을 주로 내부 AI 서비스에 활용해왔다. MS는 마이아 200이 마이크로소프트 365 코파일럿, 파운드리 모델, 오픈AI 최신 모델 등 자사 클라우드 서비스와 AI 모델 운영에 쓰일 것이라고 설명했다. 자체 칩을 외부 고객에게 본격 제공할 수 있다면 구글 TPU, 아마존 트레이니움처럼 클라우드 차별화 수단으로 키울 수 있다. AI 반도체 경쟁 구도도 바뀌고 있다. 지금까지 AI 인프라 시장은 엔비디아 GPU가 압도적인 지위를 차지했다. 그러나 추론 수요가 폭증하면서 클라우드 사업자들은 비용 효율과 공급 안정성을 위해 자체 칩을 키우고 있다. 구글은 TPU를 제미나이와 외부 고객용 클라우드에 활용하고 아마존은 트레이니움과 인퍼런시아를 AWS 고객에게 제공한다. MS가 마이아를 앤트로픽에 공급한다면 후발주자로 평가받던 자체 칩 전략이 외부 검증을 받는 계기가 된다. 다만 단기간에 엔비디아 의존이 급격히 줄어들 가능성은 낮다. 앤트로픽은 MS·엔비디아와의 기존 협력에서 엔비디아 Grace Blackwell과 Vera Rubin 시스템을 활용하는 컴퓨팅 용량도 확보하기로 했다. 프런티어 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU 생태계와 소프트웨어 스택의 강점이 크다. 마이아 200은 주로 대규모 추론 비용을 낮추고 공급처를 넓히는 보완재 역할을 할 가능성이 높다. 마이아200이 실제 AI 인프라 시장에서 통할지는 가격 대비 성능과 소프트웨어 생태계가 좌우할 전망이다. AI 칩은 연산 성능만 높다고 경쟁력이 생기지 않는다. 모델 최적화, 컴파일러, 네트워크, 메모리 대역폭, 개발자 도구, 운영 안정성이 함께 갖춰져야 한다. 앤트로픽이 차세대 마이아 설계 과정에 참여할 수 있다는 관측도 MS가 고객 워크로드에 맞춘 반도체 공동 최적화 전략을 강화하고 있음을 보여준다. 이번 논의는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 인프라 조달 능력으로 확장되고 있음을 보여준다. 클로드 이용량이 늘어날수록 앤트로픽은 더 많은 데이터센터 전력, 칩, 네트워크, 클라우드 용량을 안정적으로 확보해야 한다. MS는 마이아를 통해 애저의 원가 구조를 개선하고 외부 AI 고객을 붙잡을 수 있다. 협상이 타결된다면 AI 반도체 시장의 메시지는 분명하다. 엔비디아 독주가 끝났다는 뜻은 아니지만 빅테크 자체 칩이 더 이상 내부 실험용에 머물지 않고 대형 AI 서비스의 실제 운영 인프라로 들어가기 시작했다는 신호다. MS의 마이아가 앤트로픽 클로드의 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있을지가 다음 관전 포인트다.2026-05-22 09:03:35
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한컴 AI 기반 PDF 접근성 기술 공개... 글로벌 규제 대응 비용 제로 선언 [경제일보] 디지털 문서는 현대 문명의 혈관과 같지만 그 혈관은 종종 누군가에게는 막힌 길이었다. 시각장애인이 스크린 리더로 PDF를 읽으려 할 때 문서 구조를 알려주는 '태그'가 없다면 그 문서는 깨진 코드의 나열에 불과하다. 미국 장애인법(ADA) 타이틀 II의 주요 의무 적용 시점이 2026년4월로 다가오면서 글로벌 기업들은 비상이 걸렸다. 수만 장의 기존 문서를 접근성 표준에 맞춰 재가공해야 하는 천문학적 비용과 인력의 장벽 앞에 서게 된 것이다. 한글과컴퓨터(대표 변성준 김연수)는 이 지점에서 지극히 영리하고도 파격적인 승부수를 던졌다. 한컴은 AI가 PDF 문서 구조를 분석해 접근성 태그를 자동으로 삽입하는 핵심 기능을 오픈소스로 전격 공개했다. 30일 배포된 '오픈데이터로더(OpenDataLoader) PDF'는 단순히 텍스트를 추출하는 수준을 넘어 제목과 표 이미지 등을 구분해 PDF 내부 구조에 직접 기록하는 단계까지 무료로 제공한다. 기존 시장에서 연간 수만 달러의 라이선스 비용을 요구하거나 클라우드 전송을 강제하던 관행을 고려하면 시장의 판도를 흔들기에 충분한 충격 요법이다. 기업들이 가장 민감해하는 데이터 유출 우려를 정면으로 돌파한 점도 눈에 띈다. 이번 솔루션은 외부 서버로 문서를 보내지 않는 사내(On-premise) 처리 방식을 지원한다. 민감한 기밀이 담긴 대량의 PDF를 비용 부담 없이 무제한으로 전환할 수 있는 길을 열어준 셈이다. 파이썬(Python)과 자바(Java) 등 개발자들이 선호하는 라이브러리 형태로 배포하여 기존 업무 시스템에 즉시 이식할 수 있도록 한 대목에서는 전 세계 개발자들을 '한컴 생태계'로 끌어들이겠다는 노련한 플랫폼 전략이 읽힌다. 한컴의 이러한 행보는 겉으로는 자선처럼 보이지만 내면은 철저히 계산된 '오픈 코어(Open Core)' 전략에 기반한다. 핵심 엔진은 무료로 풀어 표준을 선점하고 고도화된 규제 대응이나 기술 지원이 필요한 대형 고객에게는 2026년2분기 출시할 상용 솔루션을 공급하겠다는 구상이다. 특히 PDF협회 국제 표준(PDF/UA)을 기준으로 삼고 veraPDF 개발팀인 듀얼랩(Dual Lab)과 협업하며 품질 검증 체계를 다진 것은 기술적 신뢰도를 확보하기 위한 포석이다. 정지환 한컴 CTO는 “PDF 접근성 시장은 오랫동안 높은 비용과 복잡한 도입 구조로 운영돼 왔다”며 “한컴은 핵심 기능을 오픈소스로 공개해 누구나 비용 부담 없이 접근성 전환을 시작할 수 있도록 하려 한다”고 말했다. 이어 “ADA 타이틀 II와 유럽 접근성법 등 접근성 규제가 본격화되는 흐름에 맞춰, 대량의 문서를 전환해야 하는 기업에 무료 핵심 도구와 PDF/UA 준수 수준의 상용 솔루션을 함께 제공해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 한컴이 던진 이 '제로 비용'의 승부수가 과연 글로벌 문서 AI 시장의 표준을 바꿀 수 있을까. 규제가 강제가 아닌 당연한 상식이 되는 시대를 앞당기기 위해 기업은 어디까지 기술을 공유하고 어디서부터 수익을 창출해야 하는가. 한컴이 쏘아 올린 이 파격적인 실험의 결과에 전 세계 문서 테크 시장의 시선이 집중되고 있다.2026-04-30 18:22:45
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SK하이닉스, SOCAMM2로 '포스트 HBM' 겨냥…AI 메모리 성능서 전력 효율로 [경제일보] SK하이닉스가 저전력 D램 기반 차세대 모듈 'SOCAMM2'를 양산하며 AI(인공지능) 메모리 시장 경쟁 축을 확장하고 있다. 고대역폭메모리(HBM)에 집중됐던 AI 메모리 경쟁이 서버용 저전력 모듈까지 확대되는 흐름 속에서 새로운 성장 축을 선점하려는 전략으로 보인다. 그간 AI 반도체 시장의 핵심은 HBM이었다. GPU(그래픽처리장치) 성능을 극대화하기 위해서는 메모리 대역폭이 필수적이었고 이에 따라 HBM 수요가 폭발적으로 증가했다. 그러나 최근 AI 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 요구 조건이 달라지고 있다. 대규모 데이터 학습 단계에서는 성능이 중요하지만 실제 서비스 단계에서는 전력 효율과 비용이 핵심 변수로 떠오르고 있기 때문이다. 특히 클라우드 서비스 기업(CSP) 입장에서는 AI 모델을 장시간 운영해야 하는 만큼 전력 소비를 줄이는 것이 곧 수익성과 직결된다. 이로 인해 기존 고성능 중심에서 저전력·고효율 메모리에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. SOCAMM2는 기존 서버용 메모리인 RDIMM과 달리 스마트폰 등에 사용되던 LPDDR(저전력 D램)을 서버 환경에 맞게 재구성한 모듈이다. 핵심은 전력 효율이다. LPDDR은 원래 모바일 기기의 배터리 효율을 극대화하기 위해 설계된 만큼 동일 용량 대비 전력 소모가 낮다. 이를 서버에 적용하면 대규모 데이터센터 운영 비용을 크게 줄일 수 있다. SK하이닉스에 따르면 이번 제품은 기존 RDIMM 대비 2배 이상의 대역폭과 75% 이상 개선된 에너지 효율을 구현했다. 이는 단순한 성능 개선을 넘어 서버 메모리 구조 자체의 변화를 의미한다. 즉 서버용 메모리가 '고성능 중심 RDIMM'에서 '저전력 기반 모듈'로 일부 이동하는 신호로 해석된다. 이번 SOCAMM2는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 'Vera Rubin'에 최적화된 제품으로 설계됐다. 이는 단순 기술 개발을 넘어 AI 생태계 진입 측면에서 의미가 크다. 현재 AI 인프라는 엔비디아 GPU를 중심으로 형성돼 있으며 이에 최적화된 메모리 솔루션을 공급하는 것이 시장 진입의 핵심 조건으로 꼽힌다. 특히 초거대 AI 모델은 수천억 개의 파라미터를 처리하는 과정에서 메모리 병목 현상이 빈번하게 발생한다. GPU 연산 속도를 메모리 데이터 공급이 따라가지 못할 경우 전체 시스템 성능이 제한되는 구조다. SOCAMM2는 이러한 성능 제약을 완화하면서도 전력 효율을 높일 수 있는 대안으로 평가된다. AI 메모리 시장은 현재 HBM 중심으로 재편됐지만 중장기적으로는 다양한 메모리 솔루션 간 경쟁이 동시에 전개될 가능성이 크다. 삼성전자와 마이크론 역시 저전력 메모리 기반 서버 솔루션을 준비하고 있는 것으로 알려졌다. 특히 AI 데이터센터의 전력 소비가 급증하면서 메모리 업체 간 경쟁은 단순 성능을 넘어 '전력당 성능(Performance per Watt)' 중심으로 이동하고 있다. 이 과정에서 SOCAMM2와 같은 저전력 모듈은 HBM을 보완하는 역할을 하며 새로운 시장을 형성할 가능성이 크다. SK하이닉스가 강조한 부분은 '양산 체제 조기 안정화'다. AI 시장은 기술 개발 속도뿐 아니라 실제 공급 능력이 중요한 산업이다. 특히 클라우드 서비스 기업(CSP) 고객들은 대규모 인프라 구축 시 검증된 제품을 선호하는 만큼 양산 경험과 레퍼런스 확보가 수주 경쟁에서 핵심 요소로 작용한다. 이번 양산은 단순 기술 발표를 넘어 실질적인 공급 단계에 진입했다는 점에서 의미가 있다. 중장기적으로 AI 메모리 시장은 HBM, DDR, LPDDR 기반 모듈 등이 공존하는 다층 구조로 발전할 가능성이 크다. 학습 단계에서는 HBM과 같은 초고성능 메모리가, 추론 단계에서는 SOCAMM2와 같은 저전력 메모리가 각각 역할을 분담하는 방식이다. 이는 메모리 기업들에게 새로운 기회를 제공하는 동시에 경쟁을 더욱 복잡하게 만드는 요인으로 작용할 전망이다. SK하이닉스의 SOCAMM2 양산은 이러한 흐름 속에서 AI 메모리 포트폴리오를 확장하려는 전략적 움직임으로 평가된다. HBM으로 확보한 기술 리더십을 저전력 메모리 영역까지 확장할 수 있을지가 향후 경쟁의 핵심 관건이 될 것으로 보인다. 김주선 SK하이닉스 AI Infra 사장(Chief Marketing Officer)은 "SOCAMM2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다"며 "글로벌 AI 고객과 긴밀한 협력을 바탕으로 고객이 가장 신뢰하는 AI 메모리 설루션 기업으로 자리매김하겠다"고 말했다.2026-04-20 17:10:58
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'설계의 제왕' Arm의 반란… 자체 칩 'AGI CPU' 출시로 서버 시장 정조준 [경제일보] 반도체 설계 분야의 절대강자 Arm(암)이 창사 36년 만에 ‘설계도만 파는 기업’이라는 타이틀을 스스로 떼어냈다. 24일(현지시간) Arm은 인공지능(AI) 데이터센터를 겨냥한 자체 중앙처리장치(CPU) ‘Arm AGI CPU’를 전격 출시하며 하드웨어 직접 판매 시장에 뛰어들었다. 이는 단순한 사업 확장을 넘어 칩 설계부터 생산까지 영향력을 확대해 반도체 생태계의 판도를 근본적으로 뒤흔들겠다는 강력한 승부수로 풀이된다. Arm은 1990년 설립 이후 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업들에 설계 자산(IP)을 제공하고 로열티를 받는 ‘지식재산권 중심’ 사업 모델을 고수해 왔다. 하지만 전 세계적으로 반도체 가격이 폭등하는 ‘칩플레이션’ 현상이 심화하고 빅테크들이 자체 칩(In-house Chip) 개발에 열을 올리면서 Arm의 사업 모델에도 변화가 요구됐다. 이번에 출시한 ‘Arm AGI CPU’는 대만 TSMC의 3나노(nm) 최첨단 공정으로 제작된다. 300W의 전력 내에서 최대 136개의 코어를 구동해 기존 인텔·AMD 등 ‘x86’ 진영의 CPU 대비 랙(Rack)당 2배 이상의 고성능·저전력 효율을 구현했다. 명칭에 포함된 ‘AGI(범용인공지능)’는 이 칩이 단순히 계산기를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 생태계의 핵심 인프라가 되겠다는 포부를 담고 있다. Arm의 파격적인 변신을 가장 먼저 반긴 것은 메타(Meta)다. 메타는 이번 CPU의 공동 개발 파트너로 참여하며 첫 공급 물량을 확보했다. 메타는 자사의 자체 AI 가속기인 ‘MTIA’와 이번 CPU를 결합해 AI 인프라 효율을 극대화할 계획이다. 여기에 오픈AI, 클라우드플레어 그리고 한국의 SK텔레콤까지 초기 고객사 명단에 이름을 올리며 Arm의 영향력은 빠르게 확산하고 있다. 이러한 행보는 기존 서버 시장을 장악했던 인텔과 AMD의 ‘x86’ 진영에 직접적인 악재로 작용한다. 이미 클라우드 시장에서 ‘Arm 기반 아키텍처’가 저전력·고효율을 앞세워 점유율을 높여온 상황에서 Arm이 직접 완성된 CPU를 내놓으면 기존 고객사들의 이탈이 가속화될 수 있다. GPU 시장을 평정한 엔비디아 역시 최근 연례 회의 ‘GTC 2026’에서 자체 CPU ‘베라(Vera)’를 공개하며 CPU 시장을 압박하고 있는데 Arm의 이번 출시는 칩 설계 기업들이 점차 하드웨어 판매로 무게중심을 옮기고 있음을 극명하게 보여준다. AI의 트렌드가 ‘학습’에서 ‘추론(Inference)’으로 이동하면서 CPU의 중요성은 다시금 커지고 있다. GPU가 막대한 양의 데이터를 쏟아내는 ‘엔진’이라면 그 흐름을 제어하고 지휘하는 ‘지휘관’으로서 CPU의 역할이 강조되고 있기 때문이다. 특히 스스로 판단하고 자율적으로 작업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’ 시대에는 복잡한 데이터를 실시간으로 조율할 수 있는 초고성능 CPU가 필수적이다. 다만 Arm의 이러한 전략이 기존 고객사들과의 이해 상돌을 어떻게 극복할지가 관건이다. 설계 기반 기술을 제공하던 기업이 고객사와 직접 경쟁하는 하드웨어 판매자가 되었기 때문이다. 르네 하스 CEO는 “이해 상돌을 고려해 협상 과정에서 기권하겠다”는 등 선을 긋고 있으나 빅테크 기업들이 Arm의 기술력을 신뢰하면서도 동시에 경쟁을 경계하는 이중적인 태도를 유지할 가능성이 높다. 그럼에도 불구하고 업계는 이번 변화를 거스를 수 없는 대세로 보고 있다. 칩플레이션 시대에 더 이상 로열티 수익에만 의존해서는 막대한 R&D 비용을 감당할 수 없다는 판단이 작용했기 때문이다. 삼성전자의 파운드리 역량과 Arm의 초고성능 CPU 설계가 결합하는 등 향후 글로벌 반도체 시장의 공급망 다변화가 가속화될수록 독점적인 구조를 깨뜨릴 Arm의 행보는 시장 생태계를 더욱 역동적으로 만들 전망이다. 한편 Arm의 도약은 ‘설계 기업’이라는 굴레를 벗어던지고 스스로가 지배하는 컴퓨팅 플랫폼을 만들겠다는 선언이다. ‘반도체 영토’를 설계도에서 완제품으로 넓힌 Arm이 인텔과 AMD 그리고 엔비디아라는 거인들이 지배하던 서버 CPU 시장에서 어떤 결과를 낼지 전 세계 반도체 업계의 이목이 쏠리고 있다.2026-03-25 07:49:29
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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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최태원 회장 첫 GTC행, 젠슨 황과 재회…'AI 반도체 동맹' 굳히기 총력 [경제일보] 글로벌 AI(인공지능) 반도체 시장의 향방을 가를 '엔비디아 GTC 2026'이 초읽기에 들어갔다. 삼성전자와 SK하이닉스는 차세대 AI 메모리인 HBM4(6세대 고대역폭메모리)를 앞세워 엔비디아의 간택을 받기 위한 치열한 기술 경쟁을 예고했다. 특히 최태원 SK그룹 회장이 직접 현장을 찾아 젠슨 황 엔비디아 CEO와의 밀월 관계를 과시할 것으로 보여 양사의 수주전이 최고조에 달할 전망이다. 6일 업계에 따르면 엔비디아는 오는 16일(현지시간)부터 나흘간 미국 캘리포니아 새너제이에서 연례 개발자 콘퍼런스 'GTC 2026'을 개최한다. 이번 행사의 백미는 젠슨 황 CEO가 기조연설을 통해 공개할 차세대 AI 가속기 '베라 루빈(Vera Rubin)'이다. 베라 루빈은 전작인 블랙웰을 뛰어넘는 성능으로 HBM4 탑재가 필수적이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 이번 GTC에 대규모 부스를 꾸리고 엔비디아의 차세대 칩에 들어갈 메모리 기술력을 과시한다. HBM 시장의 주도권을 쥔 SK하이닉스는 HBM3E와 HBM4를 비롯해 LPDDR, GDDR7 등 AI용 초고속 메모리 라인업을 총망라해 전시한다. 가장 주목받는 행보는 최태원 SK그룹 회장의 GTC 참석이다. 최 회장이 엔비디아 주최 행사에 직접 참석하는 것은 이번이 처음이다. 최 회장은 지난달 미국에서 젠슨 황 CEO와 '치맥 회동'을 가지며 끈끈한 파트너십을 과시한 바 있다. 이번 방문을 통해 HBM4 공급 확정은 물론 에너지와 데이터센터를 아우르는 포괄적 AI 인프라 협력 방안을 논의할 것으로 관측된다. 일각에서는 엔비디아가 베라 루빈 이후 선보일 차세대 칩 '파인만(Feynman)'에 대한 협력 논의도 오갈 것으로 보고 있다. 삼성전자는 '기술 초격차'로 승부수를 던진다. 최근 세계 최초로 HBM4 양산 출하를 시작했다고 밝힌 삼성전자는 이번 GTC에서 실제 제품 성능을 입증하는 데 주력한다. 송용호 삼성전자 DS부문 부사장(AI센터장)은 '반도체 제조와 AI의 미래'를 주제로 발표에 나서며 삼성의 제조 공정에 AI를 접목한 'AI 팩토리' 비전을 제시한다. 이번 GTC는 HBM4 공급권의 향배를 가를 분수령이 될 전망이다. HBM4는 기존 제품과 달리 로직 다이(Logic Die)에 파운드리 공정이 결합되는 '커스텀(맞춤형) 메모리' 성격이 강하다. 메모리와 파운드리, 패키징을 일괄 수행하는 '턴키(Turn-key)' 솔루션을 앞세운 삼성전자와 TSMC와의 연합 전선을 구축해 공정 신뢰성을 높인 SK하이닉스 간의 전략 대결이 치열하다. 업계 관계자는 "엔비디아가 베라 루빈을 공개하는 시점에 맞춰 메모리 파트너사들의 기술력 검증도 마무리 단계에 들어갈 것"이라며 "SK하이닉스가 굳건한 동맹을 과시하는 가운데 삼성전자가 양산 능력을 앞세워 얼마나 물량을 확보하느냐가 올해 반도체 실적의 핵심 변수"라고 분석했다. 2026년 AI 반도체 시장은 '학습'에서 '추론'으로, 범용 칩에서 전용 칩으로 빠르게 진화하고 있다. 이번 GTC 2026은 단순한 기술 컨퍼런스를 넘어 대한민국 반도체 투톱의 기술력이 글로벌 AI 생태계에서 어떤 위치를 차지할지 확인하는 리트머스 시험지가 될 것이다.2026-03-06 07:48:34
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![[기자수첩] 삼성 TV 1위, 20년 공식도 다시 봐야 한다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/20/20260820140438347673_518_323.jpg)