| AI와 반도체 '설계에서 제조까지'
AI가 반도체 산업 전 과정을 혁신하며 ‘AI 팩토리’ 시대가 열리고 있습니다. 시놉시스와 케이던스는 AI 기반 EDA 툴을 통해 복잡한 설계 기간을 수개월에서 수시간 단위로 단축했습니다. TSMC는 딥러닝과 이미지 인식을 활용한 지능형 팹을 운영해 수율을 높이고, 인텔은 AI 기반 예측 유지보수와 이상 탐지로 ‘학습하는 공장’ 전환을 추진 중입니다.
검사와 테스트 영역도 변화가 큽니다. 어드반테스트와 KLA는 AI를 적용해 실시간 결함 분석과 공정 최적화를 구현했고, SK하이닉스는 검사 자동화로 불량 탐지 속도를 3배 개선했습니다. 후공정의 핵심인 패키징은 GPU와 HBM 성능을 좌우하며 글로벌 경쟁 무대로 부상했죠. 이처럼 설계, 제조, 검사, 패키징이 AI로 연결된 선순환 구조 속에서 승자는 AI를 활용하는 기업이 아니라 AI로 반도체를 가장 잘 만드는 기업이 될 것으로 전망됩니다. |
| |
|
|
| 초거대 모델 그리고 초거대 경쟁
소버린 AI는 국가 안보와 직결된 문제로, 의료·법률·교육·국방 등 핵심 영역에서 글로벌 빅테크 의존을 줄이고 데이터 주권을 확보하기 위한 전략입니다. 최근 우리나라는 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원을 중심으로 독자 파운데이션 모델 개발에 착수했지만, 데이터 부족과 예산 제약이 과제로 꼽힙니다.
세계 각국은 이미 다양한 소버린 AI 전략을 추진 중입니다. 미국은 민간 빅테크와 국방부 주도로, 중국은 국가 중심 AI 모델을 육성하며, 유럽은 규제를 통한 디지털 주권 강화에 나서고 있습니다. 소버린 AI는 언어적 특수성이 강한 국가일수록 산업적 가치가 크고, GPU·데이터센터 수요 급증으로 글로벌 반도체 시장에도 큰 영향을 미칠 전망입니다. |
| |
|
|
| [인터뷰] 망고부스트 그리고 AI 시스템 솔루션
AI 데이터센터의 핵심 인프라로 주목받는 DPU(Data Processing Unit)가 서버 효율을 극대화하며 시장을 빠르게 키우고 있습니다. 망고부스트는 FPGA와 자체 반도체 설계를 결합해 고객 맞춤형 DPU를 제작, GPU·스토리지·네트워크 간 병목을 해소하며 차별성을 입증했는데요. 기존 CPU가 담당하던 I/O 처리를 DPU로 분리해 GPU 활용도를 100%까지 끌어올리고, AI 학습·추론 최적화 툴 ‘망고 LLM부스트’를 통해 서비스 출시 속도도 단축시켰습니다.
AMD와 협력해 MI300 GPU 성능을 극대화하고, 글로벌 데이터센터에서 성능 검증을 추진하는 등 해외 시장에서 신뢰를 확보한 점도 망고부스트의 강점입니다. 엔비디아와 달리 고객 맞춤형 설계가 가능하다는 점에서 플랫폼 중립성을 강조하며, 주요 클라우드 및 데이터센터와 협력해 대규모 매출 확보를 최우선 과제로 삼고 있습니다. 망고부스트는 단순 반도체 기업이 아닌 ‘시스템 솔루션 회사’로 도약을 목표로, 글로벌 DPU 시장에서 독보적 입지를 강화하겠다는 포부를 밝혔습니다.
|
| |
|
|
| [인터뷰] 인핸스가 추구하는 AI의 진화 'LAM'
인핸스는 커머스 분야에 특화한 실행형 AI를 앞세워 성장하고 있습니다. 핵심 기술인 ‘ACT-1’은 사용자의 자연어 명령을 실제 소프트웨어 작업으로 변환·수행하는 LAM 기반 엔진으로, 가격 조정과 재고 관리 같은 전 과정을 자동화합니다. 이 기술을 토대로 삼성전자, P&G 등 글로벌 기업을 고객으로 확보하며 입지를 다졌습니다.
인핸스의 강점은 단순 분석이 아닌 즉시 실행에 있으며, 창업 초기부터 고객사의 매출 증대와 운영 효율화를 직접 이끄는 파트너로 자리매김했습니다. 여기에 팔란티어 스타트업 펠로우십에 선정되며 글로벌 네트워크를 넓혔고, 액션 중심의 커머스 OS 전략으로 빠른 계약 전환도 이뤄냈습니다. 인핸스는 국내외 시장 확대와 ACT-1 고도화를 통해 범용 AI 경쟁력까지 확보하겠다는 계획입니다. |
| |
|
|
|
목록
글삭제