반도체⋅부품 관련 정책 동향과 현장의 목소리를 전달하기 위해 한 주 동안 열심히 달린 <소부장반차장>이 지난 이슈의의미를 되새기고, 차주의 새로운 동향을 연결해 보고자 주간 보고서를 올립니다. <반차장보고서>를 통해 한 주를 정리해보시길 바랍니다. <편집자주>

삼성-리벨리온 2나노 '성큼'…Arm, 칩렛 시스템 첫 아키텍처 공개 사양 발표

삼성전자 파운드리와 리벨리온 등 우리나라 기업들이 참여하고 있는 AI CPU 칩렛 플랫폼 시장 출시와 관련해 Arm 이 칩렛 시스템 첫 아키텍처 공개 사양을 발표해 눈길을 끈다.

Arm(대표 르네 하스)은 칩렛 시스템 아키텍처(Chiplet System Architecture·CSA)의 첫 번째 공개 사양을 선보였다고 3일 발표했다.

현재 에이디테크놀로지(ADTechnology), 알파웨이브 세미(Alphawave Semi), AMI, 케이던스(Cadence), 재규어 마이크로(Jaguar Micro), 칼레이(Kalray), 리벨리온(Rebellions), 지멘스(Siemens), 시놉시스(Synopsys) 등 60개 이상의 선도 기업이 CSA에 참여해 여러 시장 부문의 실리콘 전략에 기여하고 표준을 적용하고 있다.

에디 라미레즈(Eddie Ramirez) Arm 인프라 사업부의 부사장은 “AI는 이전과 달리 모든 시장에 스며들어 새로운 산업 혁명을 주도할 잠재력을 가지고 있다. 이를 위해서는 다양한 시장 전반의 광범위한 AI 워크로드에 대응할 수 있어야 한다”며, “이처럼 광범위한 컴퓨팅 요구 사항은 특정 시장 요구에 최적화된 두 가지 이상의 컴퓨팅 솔루션을 제공해야 한다는 것을 의미한다. 맞춤형 실리콘에 대한 수요 증가와 실리콘 생산의 비용 및 복잡성이 결합되어 칩렛의 채택이 확대되는 추세를 주도하고 있다”고 말했다.

특수 칩렛을 재사용해 여러 맞춤형 시스템온칩(SoC)를 만들면 모놀리식(monolithic) 칩에 비해 전반적인 설계 비용을 낮추면서 더 나은 성능과 낮은 전력 소비를 갖춘 시스템을 제공할 수 있다. 그러나, 업계 전반의 표준과 프레임워크가 없으면 칩셋의 다양성으로 인해 호환성 문제가 발생하여 궁극적으로 혁신이 늦어질 수 있다.

한미반도체, 작년 사상 최대 실적…HBM 본더 사업 확장 가속화

한미반도체가 지난해 사상 최대 실적을 달성했다.

한미반도체는 3일 지난해 매출 5589억원, 영업이익 2554억원(연결 기준)을 기록하며 창사 이래 최대 실적을 달성했다. 전년과 비교해 각각 251.5%, 638.7% 늘어난 수치다.

한미반도체는 HBM(고대역폭 메모리) 본더, 반도체 패키징 장비, EMI 쉴드(전자기 간섭 차단) 장비 등의 글로벌 공급을 확대하며 실적 성장세를 이어가고 있다. 회사는 AI 반도체 수요 증가에 따른 HBM 시장 확장이 지속되면서, 향후에도 성장세를 유지할 것으로 전망했다.

한미반도체는 인천 서구 주안국가산업단지에 총 8만9530㎡(약 2만7,083평) 규모의 반도체 장비 생산 클러스터를 운영 중이다. HBM 생산용 TC 본더, 반도체 패키징용 MSVP, EMI 쉴드 장비 및 그라인더를 대량 생산할 수 있는 체계를 구축했다.

회사는 AI 반도체의 급격한 성장과 함께 HBM3E 12단 적층, HBM4 및 HBM5 패키징을 위한 TC 본더, 플럭스리스 타입(FLTC) 본더, 하이브리드 본더 등의 공급을 확대할 계획이다. 한미반도체 관계자는 "현재 HBM 시장을 주도하는 엔비디아, 브로드컴 등 글로벌 반도체 기업에 장비를 공급하고 있다"며, "향후 AI 반도체 시장 성장과 함께 HBM 장비 수요도 지속 증가할 것"이라고 전망했다.

'성능 고도화' 가속 붙은 GPU…엔비디아 MLCC 공급 보는 '부품 양강'

AI 서버에 탑재되는 GPU의 로드맵이 구체화하면서, MLCC(적층세라믹콘덴서) 수요도 함께 급증하고 있다. 차세대 GPU가 고성능화될수록 전력 효율과 데이터 전송 속도를 높이기 위한 MLCC 탑재량이 증가하는 추세다.

업계에 따르면, 엔비디아의 차세대 GPU 시리즈에서 MLCC 사용량이 기존 서버 대비 최대 150배로 증가할 것으로 예상되면서 부품 업계도 이에 대응하기 위한 준비에 나섰다.

AI 시장이 급속도로 성장하면서, GPU 성능도 빠르게 고도화되고 있다. 특히 AI 학습과 추론 성능을 극대화하기 위한 고성능 GPU의 중요성이 커지면서, 엔비디아를 비롯한 주요 반도체 기업들은 차세대 GPU 로드맵을 속속 발표했다.

엔비디아가 AI 전용 슈퍼컴퓨터 및 로봇 GPU 개발에도 박차를 가하면서, AI 서버 및 관련 산업 전반에서 MLCC에 대한 수요는 가파르게 상승하고 있다. MLCC는 반도체 칩과 함께 AI 서버의 핵심 부품으로 꼽힌다.

특히 전력 안정성과 신호 처리 속도를 높이기 위해 AI용 GPU에는 기존보다 훨씬 많은 MLCC가 필요하다. 이에 따라 MLCC 업계도 수요 대응을 위한 공급망 구축에 집중하고 있다.

현재 가장 널리 사용되는 AI GPU는 엔비디아의 H100 시리즈다. 이 제품은 데이터센터와 AI 연산을 위한 고성능 GPU로 자리 잡았다. 이 제품은 기존 GPU 대비 10배 이상의 MLCC를 탑재하고 있다.

이어지는 제품군으로는 B100(블랙웰)과 GB200(블랙웰 울트라)이 있으며, 이들은 각각 H100보다 15배, 150배 이상의 MLCC가 필요할 것으로 예상된다. 2027년 출시가 예고된 루빈(Rubin) 및 루빈 울트라(Rubin Ultra) 시리즈까지 고려하면, 앞으로 MLCC 사용량은 더욱 증가할 전망이다.

'8년 사법리스크' 털어낸 이재용…반도체 정상화 첫 행보에 '쏠린 눈'

성전자 이재용 회장이 약 8년간 이어진 사법 리스크에서 벗어나면서, 본격적으로 경영 전면에 나설 수 있는 환경이 조성됐다. 특히, 삼성의 핵심 사업인 반도체 부문이 글로벌 시장에서 치열한 경쟁과 어려움을 겪고 있는 가운데, 이재용 회장의 첫 행보에 업계의 관심이 집중되고 있다.

이재용 회장은 국정농단 사건과 관련된 재판으로 2017년부터 본격적인 법적 공방에 휘말리면서, 삼성의 경영 전반을 직접 챙기는 것이 사실상 어려운 상황이었다. 2021년 가석방 후 경영 복귀를 선언했지만, 여전히 주요 재판이 진행되면서 의사결정에 제약을 받을 수밖에 없었다.

특히, 국정농단 사건뿐만 아니라 삼성물산-제일모직 합병 관련 재판까지 얽히면서, 삼성의 주요 투자나 M&A(인수합병) 등 굵직한 경영 판단이 미뤄지거나 신중할 수밖에 없는 상황이 지속됐다.

재용 회장의 그동안 행보를 보면, 실용주의적 경영 방식을 선호하면서도 필요할 때는 과감한 결단을 내리는 스타일을 보여왔다. 과거에도 반도체 슈퍼사이클 당시 공격적인 설비 투자로 삼성전자의 글로벌 점유율을 확대한 사례가 있다.

2016년 이후 삼성전자는 평택 반도체 공장(P1, P2) 건설에 약 30조원을 투자해 낸드플래시와 D램 생산 능력을 대폭 확대했다. 당시 삼성전자 부회장으로서 반도체 사업 강화 전략에 깊이 관여했으며, 미래 경쟁력 확보를 위한 대규모 투자를 승인한 것으로 알려졌다.

이번에도 비슷한 방식으로 AI 시대에 대응하는 전략적 투자 확대가 이뤄질 가능성이 크다. 이재용 회장이 본격적으로 경영을 주도하면서, HBM 투자와 생산 확대에 대한 결단이 빠르게 이뤄질 것으로 보인다.

'AI 단말기' 제작, '삼성⋅SK'에 맡기나...샘 올트먼 방한 진짜 목적은?

샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 한국을 방문하며, 그의 행보에 업계의 관심이 집중되고 있다. 특히, AI 전용 단말기 개발 가능성이 제기되는 가운데, 삼성전자와 SK하이닉스가 이 프로젝트의 핵심 파트너로 떠오르면서 AI 하드웨어 시장에 새로운 변화를 예고하고 있다.

샘 올트먼은 4일 오전 서울 중구 프라자호텔에서 최태원 SK그룹 회장을 비롯해, 곽노정 SK하이닉스 대표이사, 유영상 SK텔레콤 대표이사 등 그룹 계열사 주요 경영진을 만났다. 이후 오후에는 삼성전자 서초 사옥으로 이동해 이재용 삼성전자 회장 및 반도체 경영진과 회동을 진행할 것으로 알려졌다.

이러한 만남이 연쇄적으로 이뤄지는 이유는 오픈AI의 AI 전용 단말기 프로젝트와 깊은 연관이 있다는 분석이 나온다. 올트먼 CEO는 앞서 일본 방문 중 "AI 단말기 개발을 고려하고 있다"고 공식적으로 언급한 바 있다. 이를 위해 AI 반도체 및 디바이스 분야에서 강점을 보유한 기업들과 협력할 가능성이 크다.

업계에선 샘 올트먼이 AI 단말기 개발에 나선 배경에 대해 중국 AI 스타트업 '딥시크(DeepSeek)'의 등장이 영향을 미친 것으로 보고 있다. 딥시크는 엔비디아의 H800 GPU를 활용해 고성능 AI 모델을 구축했으며, 이는 기존에 오픈AI가 활용하는 H100보다 사양이 낮은 칩셋이라는 점에서 국제 AI 업계에 충격을 줬다.

올트먼은 딥시크의 등장에 대해 "새로운 기술이 아니다"라며 평가절하했지만, AI 패권 경쟁이 치열해지고 있는 만큼 오픈AI 역시 기술 격차를 확대할 필요성을 더욱 절감하게 된 상황이다.

AI 단말기 개발은 오픈AI가 기존 클라우드 기반 AI 서비스에서 벗어나, 온디바이스 AI 시장까지 진출하겠다는 전략으로 풀이된다. 지난해 애플이 '온디바이스 AI'를 강조하며 스마트폰에서 AI 연산을 수행하는 기술을 강조한 가운데, 오픈AI는 이를 넘어서 AI 전용 단말기를 개발해 새로운 패러다임을 제시하려는 것으로 보인다.

AI 단말기의 형태에 대해서도 다양한 가능성이 제기된다. 스마트폰과 같은 기존 형태를 유지할 수도 있지만, AI 기능을 극대화하기 위해 스마트 안경, 휴대용 AI 어시스턴트, 웨어러블 기기 등으로 발전할 가능성도 크다. 오픈AI는 이전부터 AI의 실시간 활용을 강조해온 만큼, 음성 비서, 증강현실(AR), 실시간 번역 등 다양한 기능을 탑재한 AI 전용 디바이스가 나올 가능성도 배제할 수 없다.

그러나 AI 단말기를 제작하려면 강력한 AI 연산 성능을 갖춘 반도체와 하드웨어 제조 역량이 필요하다. 이에 따라, 삼성전자와 SK하이닉스가 자연스럽게 오픈AI의 주요 협력 파트너로 떠오른다.

삼성전기, 자율주행용 '초소형·고전압 MLCC' 세계 최초 개발

삼성전기가 자율주행차의 핵심 부품인 라이다(LiDAR) 시스템에 적용되는 초소형·고전압 MLCC를 세계 최초로 개발했다.

삼성전기는 5일, 1005 크기(가로 1.0mm, 세로 0.5mm)에 2.2uF(마이크로패럿) 용량과 10V(볼트) 고전압을 갖춘 MLCC를 개발했다고 발표했다. 기존 6.3V 대비 약 60% 전압을 높인 이번 제품은 자동차 전자 부품 신뢰성 규격(AEC-Q200) 인증을 세계 최초로 획득하며 기술력을 입증했다.

라이다(LiDAR)는 차량 주변 환경을 정밀하게 감지하고, 거리·위치 정보를 측정해 안전한 자율주행을 지원하는 필수 기술이다. 라이다 시스템이 mm 단위의 정밀한 데이터를 실시간으로 처리하려면 안정적인 전원 공급과 정확한 신호 전달이 가능한 초소형·고용량 MLCC가 필수다.

특히 라이다 센서는 차량 외부에 장착되기 때문에 온도, 습기, 충격 등 다양한 환경 변화에도 견딜 수 있는 높은 신뢰성의 MLCC가 요구된다. 이번에 삼성전기가 개발한 MLCC는 기존 제품 대비 고전압과 용량을 동시에 만족하는 업계 최고 수준의 성능을 구현한 것이 특징이다.

일반적으로 MLCC는 고전압과 고용량을 동시에 구현하기 어려운 특성이 있다. 고전압을 구현하려면 전기를 저장하는 유전체를 두껍게 만들어야 하지만, 이 경우 내부 유전층 수가 줄어 용량이 낮아지는 한계가 존재한다.

SK하이닉스, 메모리 업계 최초 'TISAX' 인증 획득…車 반도체 공략 본격화

SK하이닉스가 글로벌 자동차산업 정보 보안 인증인 'TISAX'를 메모리 업계 최초로 획득, 차량용 반도체 시장 공략에 속도를 낸다.

SK하이닉스는 이천, 분당, 청주 등 국내 모든 사업장이 독일 자동차산업협회(VDA)의 평가 기준을 기반으로 한 글로벌 정보 보안 인증 체계 'TISAX'를 획득했다고 6일 밝혔다.

TISAX(Trusted Information Security Assessment Exchange)는 유럽자동차제조·공급협회(ENX)가 운영하는 국제 표준으로, 자동차산업 공급망 내 기업 간 정보 보안 표준화를 목표로 한다. 글로벌 완성차 업체들은 협력사 선정 시 이 인증을 필수 요건으로 제시하고 있어, SK하이닉스의 이번 인증 획득은 차량용 반도체 시장 확대 전략의 일환으로 해석된다.

차량용 반도체 시장은 전기차, 자율주행, 커넥티드카 기술 발전에 따라 급격한 성장세를 보이고 있다. ADAS(첨단 운전자 지원 시스템), 브레이크 시스템, 엔진 제어 등 자동차 핵심 안전 시스템에 적용되는 만큼, 일반 반도체보다 높은 수준의 신뢰성과 보안성이 요구된다. 특히, 최근 자동차 해킹과 악성코드 공격이 증가하면서 반도체 제조 과정에서도 체계적인 보안 관리가 필수 요소로 자리잡고 있다.

딥시크 충격에도…美 빅테크 AI 투자 지속, 메모리 수혜 '굳건'

딥시크(DeepSeek)의 출현 이후 글로벌 AI 시장이 한 차례 흔들렸지만, 미국 빅테크 기업들은 AI 인프라 투자를 지속하며 성장 가능성을 놓치지 않고 있다. 엔비디아의 주가 하락과 함께 AI 관련 기업들의 평가가 조정되는 가운데, 여전히 AI 메모리 시장은 꾸준한 수요를 보이며 지속적인 성장이 기대된다.

6일 반도체 업계에 따르면, 딥시크는 최근 엔비디아의 기존 GPU 제품군인 H800을 기반으로 고성능 AI 모델을 구현하며 시장에 충격을 안겼다. H100과 같은 최신 GPU가 아닌, 한 세대 전 모델을 활용했음에도 경쟁력 있는 AI 성능을 입증한 것. 이는 AI 반도체 시장에서 기술 혁신보다 비용 최적화와 효율성이 더 중요한 요소가 될 가능성을 시사하면서, AI 하드웨어 업계에 적지 않은 파장을 불러왔다.

이 영향으로 엔비디아를 비롯한 주요 AI 반도체 기업들의 주가는 한때 급락했다. 엔비디아의 주가는 발표 직후 10% 이상 하락했고, AI 반도체 및 AI 관련주들도 동반 하락세를 보였다. 시장이 AI 인프라 투자에 대한 기대감을 재조정하는 움직임을 보인 것이다.

딥시크의 기술이 혁신적이라는 분석이 나오긴 했지만, 실제 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)로 가는 과정에서 엔지니어링 효율화가 입증되지 않았다는 지적도 나온다. AI 모델의 복잡성과 학습 데이터 처리 방식이 다르다는 점에서, 딥시크가 기존 AI 패러다임을 완전히 바꿀 수 있을지는 미지수다.

이런 불확실성 속에서도 글로벌 빅테크 기업들은 AI 인프라 투자를 멈추지 않고 있다. AI 시장이 성숙 단계에 진입하기 전까지 AI 수익화와 무관하게 인프라 투자는 지속될 것이라는 판단이 나온다.

실제로 글로벌 빅테크 기업들은 공격적인 AI 투자 계획을 발표하며 성장 가능성을 더욱 강조하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 올해 AI에 800억달러(약 106조4800억원)를 투자할 계획이며, 메타 또한 최대 650억달러(약 86조6700억원)를 AI에 투입하겠다고 밝혔다. 이는 AI 인프라 구축이 여전히 기업들의 최우선 과제임을 보여준다.

구글 또한 AI 인프라 확장을 위한 대규모 투자 계획을 발표했다. 구글은 올해 자본 지출(CapEx)로 약 750억달러(약 100조원)를 투자할 계획이다. 이는 2023년 자본 지출 323억달러 대비 43% 증가한 수치다. 투자는 AI 데이터센터 확장과 자체 AI 반도체 TPU(Tensor Processing Unit) 개발에 집중될 전망이다.

트럼프發 HBM 규제…삼성전자 '비상' vs SK하이닉스 '여유'

미국의 대중 반도체 규제가 한층 강화되면서, 글로벌 메모리 시장의 판도가 변화하고 있다. 특히, 지난 12월 3일 발표된 고대역폭 메모리(HBM) 수출 규제로 인해 중국향 판매 비중이 높은 삼성전자와 SK하이닉스의 사업 전략에도 영향을 미칠 것으로 전망된다.

SK하이닉스는 상대적으로 엔비디아 등 미국 빅테크 고객사를 확보하며 고부가가치 제품 판매 비중을 늘려왔지만, 삼성전자는 범용 HBM 판매에 집중하면서 중국 시장 의존도가 높아 이번 규제의 직격탄을 맞게 됐다.

7일 반도체 업계에 따르면, 도널드 트럼프 전 대통령이 재집권하면서 미국의 대중 반도체 규제는 더욱 강화되고 있다. 트럼프 정부는 반도체 공급망을 중국에서 분리하는 것을 핵심 정책으로 삼고 있다.

지난해 12월 3일 미국 상무부는 HBM의 중국 수출을 사실상 금지하는 규제를 발표했다. 이 조치는 미국의 첨단 기술이 중국의 AI 및 데이터센터 산업에 활용되는 것을 막기 위한 것으로, 특정 사양 이상의 HBM 제품을 중국으로 수출하지 못하도록 하는 내용을 담고 있다.

해당 규제에 따라 HBM3 및 HBM3E와 같은 고성능 AI 반도체 제품이 중국으로 수출될 수 없게 됐으며, 엔비디아는 이를 우회하기 위해 H800, A800과 같은 중국 전용 AI 가속기 모델을 설계했지만, 미국 정부가 점차 규제를 강화하면서 이러한 전략도 어려워지고 있는 상황이다.

또한 오는 2월 중 추가적인 HBM 규제가 발표될 가능성도 거론된다. 미·중 간 기술 패권 경쟁이 심화되면서, 미국 정부가 HBM4와 같은 차세대 AI 반도체에도 추가적인 수출 제한을 가할 것이라는 전망이 나오고 있다.

HBM은 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장에서 필수적인 부품으로 자리 잡았다. 이번 규제는 특히 중국 내 데이터센터 및 AI 반도체 기업들에 HBM 공급을 차단하는 것으로, 삼성전자와 SK하이닉스 같은 주요 메모리 업체들에 미치는 영향이 적지 않다. 하지만 두 회사의 시장 포지션과 제품 포트폴리오에 따라 영향의 정도는 다를 것으로 보인다.

SK하이닉스는 HBM 시장에서 고부가가치 제품을 중심으로 사업을 전개하고 있다. HBM3E 12단 등 최신 제품을 엔비디아에 대량 공급하면서 AI 서버 및 고성능 GPU 시장에서 확고한 입지를 구축했다. 이에 따라 SK하이닉스의 중국향 HBM 매출 비중은 상대적으로 낮고, 엔비디아, AMD, 구글, 메타 등 글로벌 빅테크 고객사에 대한 공급이 꾸준히 증가하고 있다.