OpenAI가 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 '할라페뇨(Jalapeño)'라는 코드명의 AI 가속기 칩을 설계하며 설계 기간을 크게 단축했다. 이 칩은 컴퓨트 다이와 HBM4 6스택, I/O 칩릿(chiplet)으로 구성된다. AI 기반 칩 설계가 반도체 개발 속도를 획기적으로 높일 수 있음을 보여주는 사례로 주목받는다.
화웨이가 차세대 AI 칩 '어센드(Ascend) 960DT'의 출시 시기를 2027년 3분기에서 1분기로 앞당겨 엔비디아에 정면 도전한다고 발표했습니다. 화웨이는 피어리엄(Peerium) 컴퓨팅 아키텍처와 유니파이드버스(UnifiedBus) 기술로 수십만~수백만 개의 AI 칩을 하나의 거대한 컴퓨터로 묶는 전략을 제시했으나, 발표된 슈퍼포드 규모가 당초 계획보다 축소된 점은 변수로 지적됩니다.
AI 붐이 반도체와 데이터센터를 물리적 한계까지 밀어붙이면서, 고성능·친환경 소재의 역할이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 시엔스코(Syensqo)는 AI 에이전트로 수백만 개의 분자 조합을 디지털 합성·검증해 소재 개발 속도를 획기적으로 높이고 있으며, AI가 소재를 발전시키고 그 소재가 다시 AI 인프라를 강화하는 선순환을 전망하고 있습니다.
TSMC가 발표한 A14 나노플렉스(NanoFlex) 플랫폼 기술은 셀 크기 0.017㎛² 미만의 세계 최소 SRAM을 탑재했으며, 전 세대인 N2 대비 속도 10~15% 향상, 전력 25~30% 절감, 밀도 약 20% 증가라는 풀노드 수준의 PPA 개선을 제공합니다. A14 기술은 견고한 수율과 소자 성능 진전을 바탕으로 2028년 양산을 목표로 하고 있습니다.
목사 부부가 '하나님의 계시'를 내세워 INDXcoin을 발행해 500여 명에게서 300만 달러 이상을 받았으나 1년 만에 붕괴해 투자자들이 전액을 잃은 사건을 다룹니다. 또한 성층권에 반사 입자를 뿌려 지구를 식히는 태양 광공학(Solar Geoengineering)의 실험 로드맵, 폐열을 재활용하는 가역 컴퓨팅(Reversible Computing) 칩 스타트업, 저가 중국 배터리 의존 문제를 둘러싼 미국 에너지 저장 시장의 딜레마 등을 함께 소개합니다.
7년간 비공개로 활동하던 케플러 컴퓨팅(Kepler Computing)이 공개 모드로 전환하며, EUV 노광 장비 없이 3D 적층과 신소재만으로 고대역폭 메모리(HBM)와 SRAM의 집적도를 높이는 기술을 발표했다. 기존 반도체 팹과 호환 가능해 천문학적 비용이 드는 신규 팹 건설 없이 메모리 공급 병목을 완화할 수 있다는 게 핵심이며, 글로벌파운드리·인텔·AMD 등에서 4억 6,800만 달러를 투자받았고 미 상무부도 최대 2억 4,500만 달러를 지원하기로 했다.
전 오픈AI 출신 애슐리 필리피진이 설립한 스타트업 벡사르(Besxar)는 스페이스X 팰컨 9 부스터를 활용해 궤도상에서 반도체 소재를 제조하는 '우주 팹'을 프로토타이핑하고 있다. 진공 환경인 우주를 활용해 지상 클린룸 건설 비용 없이 초고순도 웨이퍼를 생산하는 것이 핵심 목표로, 약 1,400만 달러를 투자받았고 첫 두 회의 궤도 시험도 성공했다.
ASML이 최신 High-NA EUV 장비 도입을 TSMC, 삼성전자, 인텔로부터 확약받으며 최첨단 반도체 제조의 독점 지위를 공고화했습니다. 4사는 6인치에서 12인치 포토마스크로 전환해 생산성을 40% 끌어올릴 계획이며, 삼성은 2028년, TSMC는 2030년부터 양산 적용을 목표로 합니다. 한편 화웨이는 중국 반도체 공급망에서 외국 기술을 배제하기 위해 DUV 장비 국산화를 주도하고 있습니다.
한나 얼리는 가역 컴퓨팅(reversible computing) 스타트업 '베어 컴퓨팅(Vaire Computing)'의 공동 창업자 겸 CTO로, 칩 연산 과정에서 열로 버려지는 에너지를 회수해 재사용하는 기술을 개발하고 있다. 지난해 회수 에너지가 손실 에너지를 넘어서는 칩을 시연하며 이론에 머물던 분야에 실현 가능성을 입증했으며, 이는 데이터센터와 개인 기기의 에너지 효율을 획기적으로 높일 수 있는 기술로 주목받는다.
삼성전자가 FMS 2026 컨퍼런스에서 AI 가속기(xPU) 위에 HBM을 수직으로 적층하는 차세대 메모리 아키텍처 'zHBM'과 HBM 유사 구조의 'zNAND-O', 400층 이상 V10 BV-NAND 기술을 처음 공개했습니다. zHBM은 HBM5 대비 최대 8배의 데이터 처리 성능과 3배의 성능 대비 전력 효율을 제공하며, 메모리-프로세서 간 데이터 이동 거리를 최소화해 대규모 AI 모델 학습·추론에 필요한 초고속 처리를 지원합니다.
중국 최대 메모리업체 CXMT가 현재 AI 프로세서에 널리 쓰이는 고속 메모리 HBM3E를 소량으로나마 처음 생산하기 시작했습니다. 양질의 수율 문제와 기술적으로 3~5년 뒤처진 점은 있지만, 알리바미 T-Head와 캠브리컨이 2027년부터 이를 활용할 계획으로, 미국 수출 규제로 인한 중국 AI 칩 개발의 걸림돌을 줄일 수 있습니다.
엔비디아의 경쟁 우위가 GPU 자체를 넘어 데이터 오케스트레이션과 시스템 전반으로 확장되고 있습니다. 기가와트급 AI 인프라에서 베라 루빈(Vera Rubin) 아키텍처처럼 GPU 주변의 CPU·스토리지·네트워킹을 효율화하는 전문 하드웨어가 새로운 경쟁 무대가 되고 있으며, 이는 데이터 이동 최소화에 집중한 OpenAI의 할라페뇨 칩과 같은 접근과 같은 맥락입니다.
AI 반도체 기업 엔비디아가 미 연방 후보자들에게 기부할 수 있는 정치자금위원회(PAC)를 출범시켰습니다. 시가총액 5조 달러를 넘긴 세계 최대 기업인 엔비디아는 AI 규제 프레임워크 논의가 한창인 가운데 워싱턴에서의 로비 영향력을 확대하고 있습니다.
AMD가 AI 칩 스타트업 Taalas를 인수하며, AI 모델의 가중치(weights)를 실리콘 자체에 직접 각인(etching)하여 추론 성능을 극대화하는 기술을 확보했습니다. 이 방식은 특정 모델에 최적화된 맞춤형 칩(MSIC)을 제작해 기존 GPU 대비 최대 48배 빠른 토큰 생성 속도를 보여주며, 코드 어시스턴트 등 고성능 AI 에이전트 추론 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다. 비록 모델이 변경될 경우 칩을 다시 설계해야 하는 치명적인 단점이 있지만, AMD는 자사 GPU와 결합하여 대규모 AI 워크로드를 처리하는 새로운 아키텍처를 구축할 계획입니다.
삼성전자 파운드리 부문의 성과급이 AI 메모리 반도체로 역대 최대 실적을 낸 SK하이닉스나 메모리 부문에 비해 현저히 낮아 실망한 직원들이 대거 이직을 준비하고 있습니다. 30명 팀원 중 대다수가 SK하이닉스에 원서를 넣는 등 현재 반도체 업계는 AI 붐을 겨냥한 고강도 인재 확보 전쟁이 한창입니다. 두 기업 간의 보상 격차가 다음 세대 AI 반도체 시장을 좌우할 핵심 인재 유출로 이어지는 중요한 사안입니다.
오늘 주요 기술 뉴스 요약: 과냉각 기술을 통해 장기를 얼지 않게 하고 영하 온도에서 며칠간 보존할 수 있는 획기적인 장기 이식 연구 성과가 공개되었습니다. 또한 중국의 미국 반도체 대체 전략, AI '킬 스위치' 법안 추진 등 최신 기술 및 정책 동향을 확인할 수 있습니다.
차세대 AI 기술이 요구하는 고성능, 고에너지 효율 및 극한 환경에서의 신뢰성은 전적으로 '첨단 소재'의 혁신에 달려 있습니다. Syensqo는 반도체 제조 공정의 난제를 해결하고, 전기차 및 자동차 냉각 기술을 데이터센터에 접목하여 고성능과 지속 가능성을 모두 갖춘 AI 인프라 구축을 지원합니다. 이는 AI 발전의 한계를 결정짓는 소재 과학의 중요성을 보여줍니다.
SK하이닉스가 미국 증시 상장을 통해 265억 달러(약 40조 원)를 조달하며 미국 역대 최대 규모의 외국 기업 공모 기록을 세웠습니다. AI 핵심 부품인 고대역폭 메모리(HBM) 독점적 지위 덕분에 이른바 '코리아 디스카운트'를 극복했으며, 미국 정부는 이들에게 미국 내 추가 팹(Fab) 건설을 강력히 촉구하고 있습니다.
AI 붐을 주도하며 '컴퓨팅 파워'의 가치를 증명했던 엔비디아가 역설적으로 자신이 만든 시장의 변화에 발목을 잡혔습니다. 과거처럼 치명적이던 GPU 공급 부족 현상이 완화되고 주요 빅테크들이 자체 칩을 개발하면서 컴퓨팅 가격이 하락한 반면, 데이터센터에 필수적인 메모리 반도체는 공급이 수요를 따라가지 못해 가격이 급등했습니다. 이로 인해 투자자들의 시선이 엔비디아에서 마이크론 등 메모리 기업으로 급격히 이동하는 시장의 지형 변화가 일어나고 있습니다.
미국에서 4개의 마이크로 원자로가 임계점(연쇄 반응 달성)을 달성하며 차세대 원자력 기술의 진전을 보여주었고, 중국은 미국의 제재에도 불구하고 알리바바 등 주요 AI 기업들이 엔비디아 H200 칩을 구매할 수 있도록 승인할 계획입니다. 이는 전력 수요 급증과 AI 패권 경쟁이 심화되는 가운데, 에너지 및 반도체 공급망을 둘러싼 글로벌 기술 경쟁이 더욱 격화되고 있음을 시사합니다.
J.P. 모건은 AI 시장이 과열 양상를 보이고 있으며, 반도체 산업을 중심으로 닷컴 버블과 유사한 거품이 발생하고 있다고 경고했습니다. 시장 수익의 극심한 독점 현상, 엔비디아의 점유율 하락, 중국 오픈소스 모델의 약진으로 인한 수익성 악화 등 거시 경제 전반에 걸쳐 여러 겹의 리스크가 존재한다는 분석입니다.
IBM이 트랜지스터를 수직으로 적층하는 '나노스택(Nanostack)' 기반의 새로운 CFET 칩 프로토타입을 공개했습니다. 이 기술은 칩의 성능을 최대 50% 높이면서도 에너지 효율은 70%까지 개선하여, 물리적 한계에 직면한 반도체 산업의 성장을 앞으로 10~15년 더 이끌어갈 핵심 동력으로 평가받습니다.
네덜란드 무역장관이 미국을 방문해 중국 칩 제조사에 대한 서방 장비 수출을 전면 금지하는 '매치법(MATCH Act)'에 대한 반대 입장을 표명했습니다. 전 세계 유일의 첨단 노광장비 제조사이자 유럽 최대 기업인 ASML의 핵심 매출처가 중국인 만큼, 이 법안 통과 시 유럽 경제와 글로벌 반도체 공급망에 타격이 불가피하기 때문입니다.
프린스턴 대학교 연구진은 강화 학습과 디퓨전 모델을 활용해 인간의 직관을 필요로 하던 복잡한 RFIC(무선 주파수 집적 회로) 설계 과정을 혁신적으로 단축했습니다. AI가 설계한 칩은 기존 방식을 뛰어넘는 성능을 기록했으며, 향후 5G, 자율주행차 등 차세대 무선 통신 기술 발전의 병목 현상을 해결할 핵심 기술로 평가받습니다.
네덜란드 장비 업체 ASML가 4억 달러에 달하는 차세대 EUV 노광 장비를 출시하여 8나노 미만의 회로를 구현할 수 있게 되었습니다. 이 장비는 더욱 작고 집적도 높은 칩을 요구하는 AI 산업의 폭발적인 수요를 충족시키며, 칩 밀도 향상 정체를 막는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이로 인해 ASML과 TSMC가 중심이 되는 반도체 시장의 독점적 구조는 미중 패권 경쟁 등 글로벌 지정학적 중요성을 더하고 있습니다.
미국 상무부는 네덜란드 반도체 장비 업체 ASML의 극자외선(EUV) 노광 장비나 관련 부품이 중국에 유출되었을 수 있다고 주장하고 있습니다. ASML은 철저한 통제와 방화벽을 통해 이를 전면 부인하며, 한 건의 불법 거래로 인해 막대한 수익과 독점적 지위를 잃을 위험은 감수하지 않을 것이라는 입장입니다. 이 사안은 미국의 대중국 반도체 수출 통제 체제의 실효성을 검증하는 핵심적인 사례로 평가됩니다.
이번 호에서는 전 지구적 냉각을 목표로 하는 태양 지구공학이 실제 엔지니어링 단계로 넘어가며 직면한 막대한 인프라와 투자의 현실을 점검합니다. 또한 신체 내부의 신호를 감지하는 감각인 '내장감각(interoception)' 연구가 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 등 의료 기술 및 정신 건강 치료에 미칠 영향을 조명합니다. 이와 함께 스페이스X의 초고가 기업가치, G7의 미국 AI 모델 접근 요구, 화웨이의 제재 돌파, ChatGPT 점유율 하락 등 글로벌 기술 및 AI 산업의 최신 동향을 살펴봅니다.
반도체 스타트업 피닉스(Phoenix)는 단종되어 더 이상 생산되지 않는 핵심 구형 칩을 대체할 수 있는 설계품을 개발하고 있습니다. 이들은 군사 무기나 중요 인프라 등에서 소량 다종(High-mix, low-volume)으로 요구되는 구형 칩의 수요를 정밀 타겟팅하여 공급망의 공백을 메우고자 합니다. 이러한 맞춤형 대체 칩 기술은 구형 방위 시스템과 필수 인프라의 수명을 연장하고 유지보수를 가능하게 한다는 점에서 매우 중요합니다.
한국은 미국과 달리 AI에 대한 막연한 두려움보다는 낙관론이 높으며, 일상과 업무에 적극적으로 AI를 수용하고 활용하고 있습니다. 이는 한국전쟁 이후 기술을 통한 경제 발전을 이룩한 역사적 경험과 정부의 강력한 국가적 지원, 그리고 삼성과 SK하이닉스 등이 이끄는 반도체 산업의 중추적 역할에 기인합니다. AI를 4차 산업혁명의 핵심 동력으로 삼아 주도권을 쥐려는 정부와 국민의 공고한 의지는 한국을 세계 3대 AI 강국으로 도약시키려는 원동력이 되고 있습니다.
연구진이 '역모드 STM(Inverted-mode STM)'을 이용해 표면 위에 원자 단위로 정밀한 탄소 구조물을 조립하는 데 성공했습니다. 이는 원자의 위치와 화학 결합을 완벽하게 제어할 수 있음을 증명한 것으로, 프로그래밍이 가능한 원자 수준의 정밀 제조(Programmable Atomically Precise Manufacturing) 기술의 상용화를 앞당길 수 있는 매우 중요한 이정표입니다.