가온칩스(399720) 종목뉴스

[초이스경제 이영란 기자] 25일 한국증시에서 반도체 HBM(고대역폭메모리)을 비롯해 온디바이스AI, CXL(컴퓨트익스프레스링크), 유리기판 관련주 등이 장중 강세를 기록 중이다. 지난밤 뉴욕증시에서 구글 중심의 AI 낙관론 전망 속에 이 같은 흐름이 나타나고 있다.한국거래소에 따르면 오전 9시 15분 현재 HBM주 가운데 SK하이닉스(+3.17%), 삼성전자(+3.10%), 오픈엣지테크놀로지(+4.63%), 미래반도체(+4.14%), 에스티아이(+3.70%), 와이씨켐(+3.69%), 케이씨텍(+3.11%) 등이 급등 거래 중이다

지난 3일(월) 방송된 한국경제TV ‘진짜 주식 3부’에서는 송재호, 권태민, 안인기, 민경무 네 명의 전문가가 ‘내 마음속의 탑픽 종목’을 주제로 현재 시장에서 주목해야 할 핵심 종목들을 공개했다.송재호 대표는 가온칩스를 제시했다. 반도체 디자인하우스의 전방 수요와 삼성전자와의 공급 관계에 주목했다. 자율주행과 보드 관련 칩 이슈가 이어진다는 점을 근거로 들었다. 목표는 8만 원으로 제시했다.권태민 대표는 알테오젠을 선택했다. 코스피 이전 상장 추진 이슈가 이어지고 있다고 설명했다. 확인된 기술력과 2025년 상반기 영업이익 증가 기대가 유효하다고 평가했다. 외국인과 기관의 동시 순매수와 프로그램 매수 유입도 확인됐다고 밝혔다. 1차 목표는 70만 원에서 75만 원 구간이다. 2차 목표는 100만 원이다. 손절은 41만 원으로 제시했다.안인기 대표는 에이피알을 탑픽으로 제시했다. K뷰티와 뷰티 디바이스를 겸한 안티에이징 대장주로 평가했다. 작년 매출과 영업이익이 크게 성장했고 올해는 더 큰 레벨업이 기대된다고 설명했다. 혁신 제품 출시 효과와 메이저 매수의 결합을 강조했다. 중장기 목표는 35만 원대다.

[IT동아 남시현 기자] 지난 10월 21일, Arm이 글로벌 AI 반도체 파트너사와 산업 생태계 협력을 위한 ‘Arm 언락드 코리아 2025(Arm Unlocked Korea 2025)’를 개최했다. Arm 언락드 코리아는 Arm 테크 심포지아를 계승하는 행사다. 지난 행사까지는 반도체 자산 관련 기술에 주력했으나 앞으로는 AI 리더십과 AI 컴퓨팅 전환이라는 포괄적인 주제를 다룬다. 이는 Arm이 설계 라이선스 제공에만 집중했던 과거의 전략에서 벗어나 데이터센터 및 AI 인프라로 영향력을 확대하고, 직접 칩을 설계하며 시장과 경쟁하고 나서는 전략과 관련있다. 차량·인프라·일반 사용자 분야서 국내외 Arm 파트너사 총출동 지난 10월 21일 열린 Arm 언락드 코리아 2025에서 Arm 기반 장치에 대한 AI 모델 양자화 관련 세션이 진행됐다 / 출처=IT동아 앞서 4월, Arm은 반도체 시장에 다각적으로 접근하기 위해 서버용 ‘네오버스’만 있던 컴퓨팅 서브 시스템(CSS) 브랜드를 ▲서버용 네오버스 ▲PC용 니바(Niva) ▲자동차용 제나(Zena) ▲사물인터넷용 오르비스(Orbis) ▲모바일용 루멕스(Lumex)로 각각 세분화했다. 이에 따라 Arm 언락드 코리아 역시 ▲ Arm 제나 및 칩렛 아키텍처, 가상 플랫폼 등이 포함된 오토모티브(차량) ▲Arm CSS, 네오버스 CSS, 모듈식 펌웨어, 칩렛 통합 등을 다루는 인프라스트럭처 ▲ Armv9 CPU 및 GPU, SME2, 시스템 등을 다루는 컨슈머 디바이스(일반 사용자용 제품군) 세 개 분야로 나뉘어 진행됐다. 세션은 크게 오토모티브, 인프라스트럭처, 컨슈머 디바이스로 나뉘었고 일반 사용자 장치에 대응하는 컨슈머 디바이스의 참여 비중이 가장 높았다 / 출처=IT동아 세션에는 한국지멘스, 케이던스 디자인 시스템즈, LG전자, 시높시스, 삼성전자, KT클라우드 등 대기업은 물론 에이직랜드, 텔레칩스, 스트라드비젼, 코아시아, 가온칩스, 하일로 등의 국내외 Arm 반도체 관련 기업들도 대거 참여했다. 굵직한 반도체 기업들이 참여하는 가운데 스타트업으로는 유일하게 에너자이가 연단에 섰다. 특히 하드웨어 및 반도체 기업이 아닌 소프트웨어 기업이라는 점에서 Arm의 생태계 확대 의지를 엿볼 수 있다. 에너자이는 지난 2022년 ‘Arm AI 파트너 프로그램’에 선정된 AI 모델 양자화 기술 기업이다 / 출처=에너자이 에너자이는 말단 통신 장치인 엣지 디바이스나 스마트폰 등에서 자체적으로 AI를 처리할 수 있을 정도로 AI 모델을 압축하는 모델 양자화 기술, AI 추론 최적화 엔진인 옵티미움(Optimium)을 개발 중이다. 대형언어모델(LLM)이나 음성 모델, 번역 모델 등의 활용도가 높아지면서 스마트폰, 노트북 혹은 더 작은 장치에서도 AI를 도입하려는 상황이지만 기기의 성능 제약이 발목을 잡는 상황이다. 대형언어모델로는 작은 편인 메타 Llama 3.1-8B를 구동해도 최신 노트북 수준인 16GB의 시스템 메모리와 12GB 내외의 비디오 메모리가 필요하다. 일반적인 AI 모델은 32비트 규격인데, 소형 장치의 성능 한계에서 원활하게 모델을 구동하려면 용량과 사양을 줄이는 양자화 작업이 필요하다 / 출처=Advances in the Neural Network Quantization: A Comprehensive Review 논문 업계에서는 AI 모델 연산을 처리할 때 정밀한 실수 대신 더 짧은 정수로 변환해 연산량과 용량은 줄이고, 성능은 최대한 유지하는 기술을 개발 중이다. 쉽게 말해 압축 기술이라 할 수 있으며 업계 용어로 ‘모델 양자화’라 부른다. 일반적인 AI 모델은 32비트 부동소수점(float32)으로 제작되며 이를 8비트로 줄이면 메모리 사용량은 약 4배 감소하고, 처리 속도도 2배에서 4배까지 빨라진다. 여기서 더 나아가 2비트 수준으로 양자화하면 28GB인 Llama 3.1 8B AI 모델의 용량은 약 2GB에 메모리는 5~8GB까지 줄어 스마트폰에서도 구동할 수 있다. 모델 성능이 일부 손실되지만 요구 사양과 용량이 대단히 감소한다는 이점이 있다. 4비트 이하부터는 극단적 양자화라 하며, 에너자이는 1.58비트 양자화 알고리즘으로 저출력, 초소형 기기에서도 온전하게 AI 모델이 구동되도록 하는 기술을 개발 중이다. AI 최적화가 필요한 LG전자, 이를 다루는 에너자이 에너자이는 컨슈머 디바이스 분야 중 ‘다양한 Arm 에코시스템 전반에서 온디바이스 AI의 확장’ 세션에 참여했다. 발표는 LG전자 텔레비전의 운영 체제인 웹OS(webOS)의 AI 시스템 소프트웨어 팀의 우성호 LG전자 연구위원과 이인철 LG전자 팀장, 그리고 장한힘 에너자이 대표가 Arm 시스템온칩(SoC) 기반 LG 스마트 TV에서의 AI 개발 및 배포 과정, 그리고 모델 양자화로 이를 극복할 수 있는 이유 등에 대한 대담을 나눴다. 좌측부터 황지희 Arm 이사, 우성호 LG전자 연구위원, 이인철 LG전자 팀장, 장한힘 에너자이 대표 / 출처=IT동아 이인철 팀장은 “오늘날 많은 LG 가전에 AI가 통합되고 있다. 소비자들이 필요로 하는 것을 가전이 알아서 구성하고, 더 나아가 선제적으로 제공하는 것을 목표로 한다. 다만 보급형부터 프리미엄까지 기기 성능이 다 다르고, 제한된 사양으로 이를 실현해야 하는 어려움이 있다. 양자화를 통해 AI 모델을 경량화하고 다양한 기기에 공통적으로 적용할 수 있게 최적화할 수 있다”라면서, “웹OS TV만 해도 약 2억 대 이상에 5년 간 업그레이드를 한다. Arm SoC가 장착된 제품은 클라이디AI(KleidiAI)를 활용해 이를 통합적으로 관리할 수 있어 사업상 최적의 효율을 발휘한다”라고 말했다. 클라이디AI는 Arm 기반 장치에서 AI를 구동하고 최적화를 돕는 도구다. 우성호 연구위원도 “고객들이 경험하는 AI는 발전하고, 눈높이는 갈수록 높아진다. 이제 가전에도 2.4B(24억 개 매개변수) 대형언어모델이 구현되고, 품질 손실이 조금 있더라도 더 많은 기능을 제공하는 것이 중요해진다”라고 말했다. 이어서 “어떤 모델은 32비트를 8비트로 바꾸는 것만으로도 성능이 크게 떨어진다. 딱 하나의 기법이나 특정 모델만으로 해결할 수 있는 문제는 아니다. 많은 실험과 시도, 노하우가 중요하다. LG전자 제품의 파이프라인과 에너자이의 경량화 노하우를 결합한다면 상당한 시너지를 낼 것”이라고 진단했다. 장한힘 대표가 에너자이가 양자화를 진행하는 방식, 그리고 옵티미엄 엔진을 활용하는 방안 등을 설명 중이다 / 출처=IT동아 에너자이는 기기마다 다른 하드웨어 스펙, 그리고 AI 양자화 과정에서 정확도가 손실되는 것을 감안해도 최대한 성능을 보전할 수 있는 접점을 찾는다. 모델 구축 후에 양자화를 진행하는 사후 양자화(PTQ)와 추가적인 학습을 더해 성능을 보전하며 양자화하는 양자화 인지 학습(QAT)을 복합적으로 적용해 최적의 값을 찾는다. 장한힘 대표는 “프로젝트 수행 전 고객의 목표와 요구사항을 설정하고, 무수한 실험을 통해 정확도와 효율성을 도식화한다. PTQ는 개발 비용이나 속도 면에서 좋지만 4비트 정도가 한계다. 그 이하는 QAT로 성능을 확보하며 양자화한다. 에너자이는 QAT 기반으로 1.58비트까지 양자화한다. 비용이나 속도 등을 고려해 향후에는 PTQ 기반 초미세 양자화도 구현하려 한다. 다각적으로 양자화한 결과를 조합하면 성능과 효율의 균형 곡선이 산출돼 이를 기반으로 최적화한다”라고 말했다. LSTM(긴 단기 기억, Long Short-Term Memory) 기반 딥러닝 모델을 양자화하는 과정을 시연 중인 화면 / 출처=Arm 에너자이는 고객사 요구에 맞춰 100MB 이내로 동작하는 최적화된 경량 언어 모델을 수백만 대 이상의 디바이스에 상용 배포한 경험도 있고, 옵티미엄을 활용해 특정 SoC에서 AI가 동작할 때 신경망처리장치(NPU) 대신 CPU로 배정해 실시간 성능을 확보하는 작업도 수행했다. 또한 Arm 기반 장치로 구동되는 의료 기기들에서 데이터를 수집해 진단 과정에 참여하는 상용 서비스나 오토모티브용 Arm SoC를 활용한 AI 모델 구현 사례도 확보 중이다. CPU·GPU·NPU가 AI 분산 작업하는 방안도 소개 우성호 LG전자 연구위원이 NPU, GPU, CPU 관련 자원 배분에 대한 생각을 말하고 있다 / 출처=IT동아 장한힘 대표는 “하나의 모델을 통째로 배정하는 게 아니라 SoC에 탑재되는 구성 요소에 각각 맞는 작업을 입체적으로 할당하는 식의 접근법도 필요하다. 예를 들어 초소형 SoC로 유튜브를 라이브스트리밍 한다고 할 때, 영상은 CPU로 처리하고 오디오를 텍스트로 전환한 뒤 자막으로 변한하는 과정은 NPU에 할당하는 식으로 할당한다. 이를 통해 최적의 작업을 배정하고 모델 성능과 메모리 효율 간의 최적의 균형을 찾아낼 수 있다”라고 말했다. 우성호 연구위원 역시 “GPU의 AI 처리 성능이 가장 높지만 전력 효율과 단가가 비싸다. 저전력 환경에서는 AI 모델 자체를 효율적으로 구성하거나 NPU 등을 잘 활용하는 게 중요해질 것이다. 현재는 CPU, NPU, GPU의 자원 할당이 정적인 방식으로 진행되지만 추후에는 세 요소가 안정성과 효율성, 가속 등을 복합적으로 운용하도록 발전할 것 같다”라는 의견을 더했다. 극단적 최적화에 비용과 효율 모두 잡는 ‘해답’이 있다 1.58비트 양자화 같은 극단적인 최적화 방안은 엣지 컴퓨터 등 초소형 컴퓨팅 시스템에서 AI를 구현하기 위한 해결책이다. 다르게 말하자면 저성능 컴퓨터에서도 AI를 효율적으로 구동하고, 동일한 시스템 자원에서 더 높은 연산 효율로 AI 성능을 극대화하는 기술이다. 단순히 모델을 압축하는 것 뿐만 아니라 CPU와 NPU, GPU의 처리 효율에 맞게 입체적으로 명령을 할당하고 각기 다른 칩을 모두 충족하는 최적값을 찾아가며 극단적 최적화 기술이 발전하고 있다. 극단적 최적화가 필요한 이유는 AI에 익숙한 사용자들이 모델 성능의 저하를 확실히 체감하기 때문이다. 당장 많은 사용자가 GPT-4와 GPT-5의 격차가 분명하다고 말한다. 과거에는 5년 지난 TV는 그냥 옛날 제품이었지만 AI를 탑재하는 TV라면 시간 흐름에 맞춰 계속 성능이 진화해야만 소비자가 외면하지 않는다. 이번 발표는 Arm 기반 장치에서 AI를 양자화하고, 이를 다양한 조건에 배포하는 작업을 수행중인 기술자, 개발자들에게 좋은 참고 사례가 되었다 / 출처=IT동아 이번 발표의 사례로 등장한 LG전자 텔레비전만 해도 수억 대며 제각기 성능이 다른 수백 개 이상의 모델로 파편화돼 있다. 모든 제품이 최적의 성능을 낼 수 있도록 업데이트하고 장기적으로 AI 모델이 흐름에 맞춰 진화해야 살아남는 시대다. 하지만 몇 년 지난 텔레비전의 CPU와 메모리 성능이 바뀔리 없으니 모델 양자화를 통해 AI 효율을 개선하는 것이 최적의 해결 방안이다. 그런 점에서 에너자이의 기술력과 노하우는 LG전자는 물론 모든 IT 업계에서 주목하는 기술이며, Arm이 협력하는 것도 이 이유 때문이다. IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)

[IT동아 남시현 기자] 인텔이 1.8나노미터 반도체 공정에 해당하는 18A(옹스트롬) 도입을 예고한지 4년 만에 상용화를 시작한다. 인텔은 지난 10월 10일, 올해 말 차세대용 소비자용 프로세서 제품군인 ‘인텔 코어 울트라 시리즈 3’의 세부 내역을 공개하겠다고 밝혔다. 이 코어 울트라 시리즈 3는 인텔 애리조나 소재 팹 52에서 18A 공정을 기반으로 제작된다. 립부 탄 인텔 최고경영자가 첫 출하된 18A 공정 웨이퍼를 들고 있다 / 출처=인텔 인텔은 지난 2021년 열린 ‘인텔 엑셀러레이트’ 행사에서 2025년 중 20A 공정 양산을 시작하겠다고 발표했지만, 파운드리 수익성 악화와 연이은 구조조정, CEO 교체 등 악재가 이어지며 파운드리 산업을 매각 혹은 분리하려 했다. 이 과정에서 20A 공정도 포기했다. 하지만 2024년 미국 정부의 ‘반도체 및 과학법’을 통한 지원과 지분 인수 등에 힘입어 20A를 건너뛰고 곧바로 18A로 돌입했다. 18A 공정은 2 나노미터 이하 공정으로 경쟁사인 삼성전자나 TSMC보다도 앞선 공정으로 평가받는다. 재기 나선 인텔, 18A 공정 주요 특징은? 인텔 18A 공정은 미국에서 개발된 최초의 2나노미터 이하 공정으로, 인텔 3 공정 대비 와트당 성능은 최대 15%, 칩 밀도는 30% 향상됐다. 18A부터는 10년 이상 사용해온 핀펫(FinFET) 트랜지스터 구조를 리본펫(RibbonFET)으로 교체했다. 핀펫은 트랜지스터의 게이트를 세 면으로 제어할 수 있도록 핀 형태로 만든 구조다. 인텔은 2011년부터 트라이게이트 라는 이름으로 핀펫 공정을 처음 도입해 직전 공정까지 도입했다. 인텔 18A 공정의 핵심은 새로운 트랜지스터 구조인 ‘리본펫’, 후면전력공급 기술인 ‘파워비아’의 적용이다 / 출처=인텔 리본펫은 게이트 올 어라운드(Gate-All-Around) 구조를 인텔에서 부르는 이름이다. 3면이 게이트인 핀펫과 달리 띠 형태의 게이트가 거의 모든 면을 감싸 더 높은 집적도와 전류 제어 성능을 갖춘다. 아울러 반도체의 전력 공급선을 칩 뒷면으로 배치하는 파워 비아(PowerVia)도 적용해 전력 손실과 전압 강하를 줄였다. 2024년 인텔 3 공정 기반에 이어 올해 말 18A 공정 기반의 팬서레이크, 클리어워터 포레스트를 내놓는다 / 출처=인텔 인텔은 18A 공정으로 노트북용 프로세서인 코어 울트라 시리즈 3, 서버용 x86 프로세서인 제온 6+를 생산한다. 코어 울트라 시리즈 3는 기존의 저전력 CPU의 효율에 고성능 CPU급 성능을 갖추며, 최대 16개의 고성능 코어와 50% 향상된 저전력 코어를 각각 갖춘다. 그래픽 카드는 최대 12개의 Xe 코어를 탑재해 이전 세대 대비 50% 성능을 높였고, 전체적으로 최대 180TOPS(1TOPS당 초당 1조 번 연산, 총 180조 번 연산)의 AI 처리 성능을 제공한다. 제온 6+는 코드명 클리어워터 포레스트로 명명된 서버용 CPU로, 최대 288개의 효율 코어가 적용된다. 그간 x86 서버 시장은 고성능 칩으로 경쟁해 왔으나, AI 시대에 들어서 대규모 사용자를 병렬로 처리해야 하는 작업이 늘어나며 저전력 코어 구성의 클리어워터 포레스트가 등장하게 됐다. 클리어워터 포레스트 기반의 제온 6+ 프로세서는 이전 세대 대비 17% 향상된 사이클당 명령어 처리량(IPC) 성능을 제공하며, 2026년 상반기 중 출시 예정이다. 인텔은 리본펫과 파워비아 적용으로 인텔 3 대비 동일 성능에서 전력 효율은 최대 25% 향상 칩 밀도는 30% 늘었다고 발표했다 / 출처=인텔 지난 몇 년 간 인텔의 사업 기반이 흔들렸지만 앞으로는 순탄할 전망이다. 이미 지난해 4월 인텔은 마이크로소프트가 18A 공정의 첫 대형 고객사라고 발표했고, 지난 9월에도 엔비디아가 인텔에 6조 9000억 원을 투자하며 CPU 및 GPU 융합 제품을 공동 제조하겠다고 발표했다. 경쟁사인 AMD 조차 인텔 파운드리를 활용해 칩을 제조하기 위한 협상 중에 있다는 보도도 나왔다. 올해 말 18A 양산이 시작되면 인텔 위기설도 차츰 가라앉을 전망이다. TSMC와 삼성 파운드리, 2nm 경쟁으로 추격 중 인텔이 1.8나노 상당의 18A 공정을 시작하며 선두에 나섰지만, 그렇다고 TSMC나 삼성 파운드리가 후발주자인 것은 아니다. 공정 자체의 단위가 작아질수록 밀도나 성능 효율이 좋아지긴 하지만 제조 단가나 공정 성숙도에 따른 간극은 있다. TSMC는 올해 하반기 중 2 나노미터에 해당하는 N2 공정을 시작하며, 이를 개선한 N2P 공정은 2026년 하반기에 시작한다. 성능 측면에서는 동일한 전력 소모에서 18% 더 빨라지고, 전력 소모는 36%까지 줄어든다. 회로 밀도는 N3E 대비 1.2배, 칩 밀도는 1.15배 높다. TSMC N2 공정의 첫 제품은 AMD의 서버용 CPU인 AMD 에픽(EPYC) 확정됐다 / 출처=AMD TSMC는 미국에서 N2, 1.6 나노 공정 반도체를 생산하기 위한 3공장 착공을 시작했고, 현지시간으로 17일에는 애리조나 TSMC 공장에서 4 나노미터 상당의 N4P 공정을 활용해 엔비디아 블랙웰 칩 생산을 시작한다. TSMC는 고성능 반도체 제조 능력 중 30%를 미국에 할당하고 파운드리 산업 저변 확대에 나선다. 리벨리온은 Arm 토탈디자인을 활용해 칩을 설계하고 삼성 파운드리 2nm 공정에서 칩을 생산할 예정이다 / 출처=Arm 삼성 파운드리도 올 연말에 2 나노미터 상당에 해당하는 2세대 2 나노(SF2P) 공정 양산을 시작한다. 이 칩은 1세대 대비 12% 향상된 성능과 25% 개선된 소비전력을 갖추면서도 면적은 8% 줄였다. 이미 삼성 파운드리는 지난달 테슬라와 22조 원 규모의 반도체 위탁생산 계약을 체결했다. 국내 반도체 기업인 딥엑스는 삼성 파운드리 및 가온칩스와 협력해 DX-M2 반도체를 생산하고, 리벨리온도 Arm, 에이디테크놀로지와 함께 설계 중인 칩렛 반도체를 SF2P+ 공정으로 제조할 예정이다. 인텔 합류로 거세진 경쟁, 파이는 누가 가져갈까 시장조사기관 트렌드포스가 발표한 2025년 2분기 글로벌 파운드리 시장 점유율은 TSMC가 70.2%에 달했다. 삼성파운드리의 점유율은 7.3%, 중국 SMIC는 5.1%였다. TSMC로 운동장이 크게 기울어진 상황임에도 인텔이 TSMC보다 앞선 공정에 돌입하며 TSMC와 삼성 파운드리의 발등에도 불이 떨어졌다. 물론 공정이 미세하다고 무조건 경쟁력이 생기는 건 아니다. 인텔 18A는 파워비아를 선제적으로 도입해 고성능과 고효율에는 유리한 반면, 앞으로 몇 년 간은 공정 성숙도나 고객사 확보에서 시험을 치러야 한다. 삼성 파운드리는 최신 공정에 대한 도입사례는 확보했으나 테슬라와 같은 고성능, 대규모 고객사 확보가 더 많이 필요하다. TSMC는 컴퓨터와 모바일을 비롯해 전반적으로 높은 점유율을 가져가겠으나, 미국으로 제조 공장이 양분되는 등 지정학적 문제가 발목을 잡을 것이다. 지난 몇 년 간 TSMC가 경쟁사 추격 없이 시장을 가져갔지만 당장 내년부터는 인텔과 삼성 파운드리의 거센 추격을 받게 된다. 앞으로의 시장 상황은 지금처럼 TSMC가 모두 가져가기는 어려울 것이다. IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)

“반도체 테스트는 장비만 갖춘다고 해서 할 수 있는 단순한 사업이 아닙니다.” 이장혁 아이텍 대표는 최근 서울 강남구 세곡...

삼성전자(005930)와 협업하는 국내 반도체 디자인 하우스 업체들이 중국 사업을 일제히 확장하고 있다. 미국의 제제로 첨단 반도체의 공급난을 겪는 중국이 대안으로 삼성전자를 찾으면서 생태계를 함께 구축한 국내 디자인 하우스들의 사업 기회도 확대되는 양상이다. 테슬라와

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 온디바이스 AI(인공지능) 용 NPU(신경망처리장치)를 개발하는 팹리스 스타트업 딥엑스가 1세대 반도체에 이어 2세대 반도체 생산도 삼성전자 파운드리에서 진행한다고 13일 밝혔다. 딥엑스는 이날 삼성전자 파운드리와 삼성전자의 디자인하우스인 가온칩스와 생산협력 계약을 체결했다고 전했다. 공정은 2나노 공정으로, 멀티프로젝트웨이퍼(MPW) 시생산은 2026년, 양산은 2027년이 목표다. 딥엑스는 삼성전자 파운드...

사진=딥엑스온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 삼성전자(005930), 가온칩스(399720)와 차세대 생성형 제품 ‘DX-M2’을 2㎚(나노미터·10억분의 1m) 파운드리(반도체 위탁생산) 공정에서 생산하는 계약을 체결했다고 13일 밝혔다.딥엑스는 2나노

2나노 생성형 온디바이스 AI 반도체 개발 착수 온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 13일 차세대 생성형 AI 반도체...

[IT동아 남시현 기자] 우리나라 반도체 산업의 경쟁력은 세계적 수준이지만 무게 중심은 메모리 반도체로 쏠려있다. 비메모리 부문인 시스템 반도체 부문에서는 경쟁력이 취약하다는 게 중론이다. 메모리 반도체는 공급과 수요에 따라 가격 변동성이 크고, 대규모 투자가 필요한 산업이다. SK하이닉스, 삼성전자는 1990년대부터 시장 선점을 위한 투자와 기술개발을 진행해 왔으며, 그덕에 지금 우리나라가 전 세계적으로 메모리 반도체 시장의 종주국 지위를 갖고 있다. 하지만 메모리 반도체는 호황기에는 수익률이 높지만 불황에는 수익성이 크게 떨어지며, 이 특성이 우리 경제에도 끊임없이 영향을 미쳐왔다. 반도체 산업의 안정적인 성장을 위해서는 시장 변동성이 작고, 생태계 및 영향력 부문에서의 영향력은 큰 시스템반도체 시장을 키워야 한다는 목소리가 꾸준히 제기되는 이유다. 이를 위해 삼성전자는 지난 2019년 133조 원을 투자해 시스템반도체 경쟁력을 갖추는 ‘시스템반도체 비전 2030’을 발표했고, 우리 정부 역시 2030년까지 글로벌 시장 점유율 20%와 혁신기업 20곳을 만드는 ‘인공지능 반도체 산업 발전전략’을 수립하는 등 시스템반도체 시장 성장을 위해 꾸준히 노력 중이다. 권호엽 서울대학교 산학협력중점교수 / 출처=IT동아 성과는 몇 년 전부터 점진적으로 드러나고 있다. 퓨리오사AI, 리벨리온, 딥엑스 등 글로벌 AI 반도체 시장에서 주목하는 유니콘 기업들이 등장했고, 세미파이브, 가온칩스 같은 유수의 반도체 설계 플랫폼 기업도 나왔다. 보스반도체, 텔레칩스 등 차량용 반도체 기업도 큰 성과를 거두고 있다. 그리고 이 기업들이 성장세를 뒷받침해 온 기관 중에 이혁재 서울대학교 전기·정보공학부 교수가 센터장으로 있는 서울대학교 시스템반도체 산업진흥센터(이하 서울대 SIPC)가 있다. 권호엽 서울대학교 교수를 만나 우리나라 시스템반도체 산업에 대한 기여부터 지원 방안에 대한 전반적인 얘기를 들어봤다. “시장 중심은 시스템 반도체··· 고부가가치에 도전해야” 권호엽 서울대학교 교수는 SK하이닉스에서 D램 등 메모리 소자 설계에 20년, 시스템 반도체 설계를 10년 간 진행한 반도체 업계 전문가로, 현재는 SIPC 사업단에서 산학협력중점교수를 맡고 있다. SIPC 사업단에 대한 설명부터 부탁했다. 권호엽 교수는 “서울대 SIPC는 2021년 서울대학교 내 산재한 시스템반도체 관련 유관 조직과 학술연구 조직 등의 허브 역할을 목표로 설립됐다. 현재는 중소벤처기업부가 총괄하는 시스템반도체 분야 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트를 진행 중”이라고 소개했다. 이어서 “현재 우리 센터가 주력하고 있는 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트는 글로벌 핵심기술을 보유한 창업기업을 발굴해 3년 간 사업비 뿐만 아니라, 전문가 컨설팅, 기술 교육 등 기술개발 및 고도화, 수요 연계, 투자 유치 등을 지원해 유니콘 급 기업으로 육성하는 프로젝트다. 퓨리오사AI, 리벨리온, 딥엑스, 모빌린트 등 최근 주목받는 시스템 반도체 기업들은 해당 프로그램의 지원 받았고 일부 기업의 경우 상위 10% 이내 기업을 후속 지원하는 비욘드 DIPS까지 거치기도 했다”라고 설명했다. 좌측부터 리벨리온 리벨 쿼드, 퓨리오사AI RNGD, 딥엑스 DX-M1 반도체 / 출처=각사 권호엽 교수는 시스템반도체 산업 지원을 위해 우리나라 시스템반도체 생태계 전반에 상향 평준화가 필요하다는 시각이다. 권호엽 교수는 “시스템반도체 주요기업들은 90년 말 벤처 시기에 창업한 기업들로 디스플레이 드라이버(DDI) 칩이나 CMOS 이미지 센서(CIS) 같은 부가가치가 높지 않은 제품들이 주력제품이다. 최근 들어 AI 반도체, 차량용 반도체 등 고부가가치 반도체 관련 기업들이 많이 창업·성장하고 있지만 아직까지 대량 양산을 통해 극적인 수익성을 기록하는 기업이 없다”라고 말했다. 서울대 SIPC는 국내 시스템반도체산업 생태계의 체질 개선을 위해 관련 기술을 보유한 스타트업 및 기업들을 직접 발굴하고 지원한다. 권호엽 교수는 “시스템반도체산업 생태계의 발전을 위해서는 인력, 자금, 수요가 해결돼야 한다. 서울대 SIPC는 지원 기업을 개발, 성장, 스케일업 세 단계로 나눠서 지원한다. 개발 단계는 자체 기술을 갖고 제품을 개발하는 기업들, 성장 단계는 제품을 갖고 고객들을 찾아가는 시기다. 스케일업은 수요 확대를 통해 기업 체급을 키우는 단계에 대한 지원이다”라면서, “올해만 96개 기업을 지원하며, 기업을 직접 찾아 기업의 장단점을 듣고 맞춤형으로 지원한다”라고 설명했다. 지난 4월 22일 개최된 ‘2025 제1회 시스템반도체 상생포럼 - DIPS 1000+ LinkUP 선정기업 Networking Day’, 사진은 이혁재 서울대 시스템반도체 산업진흥센터 센터장 / 출처= 서울대 SIPC 자금 지원뿐만 아니라 실질적인 지원책도 있다. 권호엽 교수는 “Arm과의 파트너십을 통해 Arm IP 라이선스를 낮은 단가로 구입하여 선정기업들에게 무료로 제공한다”라고 설명했다. Arm은 반도체 자산 전문 기업으로 저전력반도체 제조의 기반이 되는 연산회로의 설계도를 제공한다. 서울대 SIPC는 Arm와의 협력을 통해 초기 반도체 스타트업에게 큰 부담인 Arm 설계 자산을 무료로 제공한다. 또한 서울대 SIPC의 지원을 통해 만든 설계 제품을 삼성전자, DB하이텍, SK키파운드리 등 국내 파운드리 기업에서 MPW로 시범제작하는 과정도 지원한다. 또한 국내 반도체 스타트업을 대상으로 케이던스 디자인 시스템즈, 시높시스의 반도체 설계 도구인 EDA툴을 지원하는 사업도 추진 중이다. 오는 8월 19일 서울 코엑스에서 시스템반도체 업계 관계자 및 기관 등이 참여하는 ‘2025년 제 2회 상생포럼’이 개최된다 / 출처=서울대 SIPC 서울대 SIPC는 시스템반도체 산업 발전을 위한 다각적인 지원 프로그램을 운영 중이다. 정책 결정 과정에서 반도체 산업 이해관계자들의 의견이 반영되도록 주요 현황에 대응하고, 주요 반도체 제품들에 대한 시장 및 기술 추세 분석과 함께 글로벌 시장 진출을 위한 자료도 제공한다. 수요 기업과의 연계 및 타 산업 분야 기업과의 협업을 지원하는 프로그램도 있다. 오는 8월 19일 서울 코엑스에서 진행되는 ‘2025년 제2회 상생포럼’도 같은 맥락이다. 이번 기술교류회는 시스템반도체, 로봇, 바이오헬스, 인공지능, 양자, 사이버보안, 투자유치 등 7개 분야를 대표하는 주관기관들이 공동 주최하는 대규모 딥테크 네트워킹 행사다. 이번 기술교류회는 반도체 수요기업, 투자자, 전문가들이 참가해 최신 산업 동향 및 기술 관련 의견을 나누며, 6개 분야 47개 기업이 기술 세션을 진행하며, 30개 기업이 제품 및 서비스를 전시하는 등 실질적인 산업 협력의 장이 될 전망이다. 현장에서 필요한 것은 자금과 인력, 세세한 지원 나서야 서울대 SIPC가 다방면에서 초기 반도체 스타트업의 성장을 지원하지만, 권호엽 교수는 보다 정밀한 지원책이 필요하다고 말한다. 권호엽 교수는 “국내 반도체 설계 업계의 인력난은 심각하다. 2022년 반도체 관련 인재 양성방안을 통해 10년 간 반도체 분야 인력 수요를 단순히 12만 7000명으로 잡았는데, 현장 수요와 맞추려면 더 세밀하게 구분해야 한다. 반도체를 설계하는 팹리스의 인력은 석사 이상의 고학력자가 1000여 명 정도가 필요하고, 나머지 인력은 반도체 후공정(OSAT) 및 소부장 분야에 필요한 인력 수요”라고 설명했다. 또한 대기업 위주로 반도체 인력이 공급되는 상황도 개선이 필요하다고 지적했다. 권호엽 교수는 “전기전자공학을 전공한 고급 인력들은 외국계 기업 등으로 빠져나가거나 메모리 반도체 관련 대기업을 우선 선호한다. 또한 스타트업에서 실력을 쌓은 반도체 설계자가 중견기업이나 큰 기업으로 이직하니 스타트업 입장에서는 유능한 반도체 인력을 양성, 유지하는 것 자체가 부담이다”라면서, “스톡옵션과 함께 직접적으로 작용하는 금융, 주택 지원 등이 필요하고 또한 시스템반도체 분야에 우수한 인력 유입뿐만 아니라 투자 유치 등을 성공사례 발굴이 매우 중요하다”라고 설명했다. 대한전자공학회 2023년도 하계종합학술대회 당시 개최된 채용박람회 / 출처=서울대 SIPC 서울대 SIPC는 반도체 시장의 인력 순환을 위한 채용 박람회 등도 진행한다. 권호엽 교수는 “기업 홍보 및 채용 박람회, 재직자 직무 교육 등도 수행 다. 또한 국내 수요처와의 연계 사업뿐만 아니라, 대한무역투자진흥공사(Kotra), 일본무역진흥기구(JETRO) 등과의 협력을 통해 해외 수요연계 및 해외 진출 지원사업도 진행중이다. 최근에는 인도 쪽에서 OSAT 투자가 많아서 관련 투자나 네트워킹 확보에 힘쓰고 있다”라고 소개했다. 덧붙여 정부가 수요를 주도해야 시장이 열릴 것이라고 말했다. 권호엽 교수는 “90년대만 해도 벤처기업이 만든 반도체를 대기업이 사용하는 성공 공식이 있었다. 지금은 상황이 다르다. 예를 들어 실력도 좋고 장비도 좋은 의사가 있다고 치자. 하지만 실전 경험이 없다면 누구도 1호로 수술대에 오르고 싶진 않을 거다. 기업 입장에서는 약간의 비용 절감을 위해 더 큰 부담을 하려 하지 않을 것이다. 결국 정부나 공공기관에서 AI 반도체 등 국내 반도체를 적극 활용하고 홍보해야 국내외로 도입 사례가 생성될 것”이라고 말했다. 5년 후가 주목되는 국내 반도체 스타트업들, 지원 아끼지 않을 것 서울대 SIPC는 시스템반도체 산업의 성장을 위한 직접적인 지원, 네트워킹 연계 등을 꾸준히 진행 중이다 / 출처=IT동아 권호엽 교수는 우리나라 시스템 반도체산업 생태계가 글로벌 시장 흐름과 발맞추기를 희망한다. “오픈엣지테크놀로지나 파두 같은 지원 기업들이 잘 해내고 있고, 퓨리오사AI나 리벨리온, 딥엑스, 모빌린트 모두 성장 가도를 달리고 있다. 어떤 기업이든 괄목할만한 매출이 나왔으면 좋겠다. 5년 뒤에는 엑시나, 망고부스트, 하이퍼엑셀, 파네시아 등의 기업들도 큰 성과를 낼 것 같고, 차량 쪽에서는 넥스트칩, 디스플레이쪽으로는 사피엔반도체와 라온텍도 주목받을 것”라고 말했다. 이를 달성하기 위해서는 ‘대승적 결단’이 필요하다고도 말했다. 마지막으로 권호엽 교수는 “우리나라의 AI반도체가 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 대승적 결단이 필요하다. 약간의 위험 부담을 감수하고 국내 시스템반도체의 활용사례를 만드는 것에 주력하고, 장기적으로 피지컬 AI 시대를 준비하기 위해 기업과 국가가 손을 잡고 시장을 지원해야 한다. 서울대 SIPC 역시 시장 전반이 성장할 수 있도록 꾸준히 지원하겠다”라는 뜻을 전했다. IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)

[초이스경제 이영란 기자] 31일 코스닥 지수가 개인과 외국인의 순매수에 힘입어 소폭 상승했다. 이날 한미 관세협상 타결에도 코스피 시장은 하락한 반면 코스닥 시장은 일부 이슈 종목을 중심으로 반등하는 모습을 보였다. 다만 거래 부진은 지속돼 코스닥 거래대금은 5거래일 연속 5조원 대에 그쳤다. 코스닥 업종별로는 엔터테인먼트주 등이 올랐고 2차전지, 통신장비주 등은 하락했다.한국거래소에 따르면 제약바이오주 중 코스닥 시총 1위인 알테오젠은 전일 대비 0.55% 상승한 45만4000원에 거래를 마쳤다. 펩트론(1.91%), 휴젤(1.

삼성전자, LG에너지솔루션 등 코스피 공룡들이 잇달아 '빅딜'을 터뜨린 가운데 수혜주로 지목된 협력사들이 수주를 따낸 대형주들의 주가 상승률을 앞지르고 있는 것으로 나타났다. 31일 한국거래소에 따르면 LG에너지솔루션(0.26%)은 전날 강보합 마감하며 3거래일 연속 상승했다. 이날 회사가 약 6조원 규모의 리튬인산철(LFP) 배터리 공급 계약 체결을 공시한 가운데 계약 상대방이 테슬라라는 소식이 외신을 통해 알려지면서 시

[초이스경제 이영란 기자] 29일 코스닥 지수가 개인의 순매수에 힘입어 소폭 반등하며 강보합세로 마감했다. 외국인들이 코스피 대형주를 중심으로 대규모 순매수에 나선 반면 코스닥 시장에서는 매도를 지속하며 코스닥 지수도 코스피 대비 부진한 흐름을 나타냈다. 거래도 부진해 이날 코스닥 거래대금은 3거래일 연속 5조원 대에 그쳤다. 업종별로는 제약바이오, 반도체, 2차전지주 등이 혼조세를 나타냈다.한국거래소에 따르면 제약바이오주 중 펩트론(6.41%), 삼천당제약(4.76%), 셀트리온제약(2.27%), 네이처셀(6.03%) 등이 상승했

■ 진행 : 정준혜 캐스터 ■ 한국경제TV 마켓인사이트 2부 (오후 12시~) 국내 증시가 찜통 더위만큼이나 뜨거운 열기를 보이고 있습니다. 특히, 조선 기자재와 반도체 소부장주가 시장의 주목을 받으며 활기를 띠고 있습니다. 이 가운데 특히 주목할 만한 소식은 삼성전자가 테슬라와 약 8년간 23조 원 규모의 파운드리 계약을 체결했다는 것입니다. 이 계약은 삼성전자에게 역대 최대 규모의 수주로, AI6 칩 제작을 포함하여 자율주행 차량과 휴머노이드에 사용될 예정입니다. 이 소식에 힘입어 삼성전자의 주가는 11개월 만에 7만 원대를 회복했습니다. 이러한 대규모 계약 소식은 삼성전자 뿐만 아니라 관련 소부장주들에게도 긍정적인 영향을 미쳤습니다. SK증권과 삼성증권은 텍사스 테일러 공장 증설 재개에 대한 기대감을 표하며 관련 소부장주에 주목할 것을 조언했습니다. 특히 원익IPS, 솔브레인, 코미코, 동진쎄미캠 등이 수혜주로 꼽혔습니다. 반도체 장비주 중에서는 두산테스나가 삼성전자의 1차 벤더로서 상한가를 기록했으며, 원익IPS와 테스 등도 강세를 보였습니다. 소재 부품 쪽에서도 솔브레인, 가온칩스 등이 급등세를 보이며 시장의 관

[인포스탁데일리=박상철 기자]인포스탁데일리가 매일 아침 전 세계 투자 정보를 담은 뉴스를 배달해드립니다. 미국증시 마감과 시장 이슈, 주목할만한 인사이트가 담긴 주요 외신, 국내 시장 종목들의 시세를 움직일 뉴스 등을 엄선했습니다. 증시 개장 전 빠르게 변하는 시장 현황을 살펴보고 이를 통해 투자전략을 점검할 수 있도록 마련된 코너입니다.■ 국내증시코스피 지수는 0.42% 상승한 3209.52에 마감했다.수급별로는 외국인과 기관이 각각 4805억, 4520억 순매수, 개인은 9979억 순매도했다. 선물시장에서는 기관과 개인이 각각

[인포스탁데일리=윤서연 기자]▶마감체크■ 코스피 지수코스피 지수는 0.42% 상승한 3209.52에 마감했다.지난 주말 뉴욕증시가 미-EU 무역 협상 기대감 및 기업 실적 호조 등에 상승, 유럽 주요국 증시는 혼조세를 보였다. 이날 코스피지수는 3228.61로 강세 출발했다. 시가를 고점으로 하락 전환했고, 오전중 보합권에서 혼조세를 보였다. 오전중 낙폭을 키워 3180.18에서 장중 저점을 기록했으나 낙폭을 줄였고, 뚜렷한 방향성 없이 재차 보합권을 중심으로 등락을 거듭했다. 장 후반 소폭 상승세를 보였고, 결국 3209.52에서

[초이스경제 이영란 기자] 28일 코스닥 지수가 외국인과 기관의 매도 공세 속에 3거래일째 약세를 이어갔다. 이날 외국인들이 코스피 시장에서는 현선물 순매수에 나선 반면 코스닥 시장에서는 매도를 지속했다. 특히 시장의 무게 중심이 코스피 삼성전자와 LG에너지솔루션 등 시가총액 상위 반도체, 2차전지주로 쏠리면서 거래도 부진해 이날 코스닥 거래대금은 5조원 초반대에 머물렀다. 업종별로는 반도체, 2차전지주 등이 올랐고 제약바이오주들은 대부분 하락했다.한국거래소에 따르면 반도체주 중 리노공업(3.27%), HPSP(4.29%), 솔브레

[인포스탁데일리=김연수 기자] 한국 증시는 7월 마지막 주를 맞아 각종 테마주별로 뚜렷한 주가 흐름을 보이고 있다. 조선업종은 한미 간 관세 협상에서 조선업 협력이 핵심 카드로 부각되며 상승세를 나타냈다. 8월1일로 다가온 관세 협상 데드라인을 앞두고, 한국 정부는 일본과 달리 현지 건조, 기술 이전, 인력 양성 등 구체적 협력 방안을 미국에 제시할 계획이다. 대통령실은 미국 측이 조선업에 높은 관심을 갖고 있음을 확인했으며, 양국 간 조선업 협력이 관세 협상 타결의 촉매제가 될 수 있음을 시사했다.이에 따라 HD현대, 한화오션,

[인포스탁데일리=박상철 기자]■ 뉴엔에이아이 신규 상장 - 온라인 빅데이터 AI 분석 전문업체 뉴엔에이아이가 4일 코스닥시장에 신규 상장할 예정이다. 주관사는 NH투자증권, 신한투자증권이며, 확정공모가는 1만5000원이다. 관련 섹터로는 지능형로봇/인공지능이 있다.■ 미국 증시 휴장 - 미국 증시가 Independence Day로 휴장할 예정이다.■ 케이카 재공시 기한 - 케이카가 최대주주 지분 매각 추진설에 대한 조회공시 답변 관련 재공시 기한을 2025년 7월4일로 결정했다.■ 5월 국제수지 - 오전 8시에 5월 국제수지 잠정치

<코스피>▲구주주유상청약=ESR켄달스퀘어리츠(365550) ▲실권주청약=한화에어로스페이스(012450)(주관사 NH) ▲보통주추가상장=키움증권(039490)(주식의종류변경)<코스닥>▲공모주청약=아우토크립트(주관사 대신) ▲신주배정기준일=엑스큐어(070300)(유상) ▲