[제20250807-TI-01호] 2025년 8월 7일 글로벌 반도체 산업 관련 주요 뉴스 요약
- 이도윤
- 2025년 8월 8일
- 4분 분량
7년 만에 Z낸드 부활시키는 삼성…AI메모리 수요 잡는다
(2025년 8월 7일, 한국경제, 김인엽•강해령 기자)
[핵심 요약]
[1] Z낸드 재개발 선언
삼성전자가 7년 만에 고성능 낸드플래시인 Z낸드를 재개발하기로 단정함. AI 시대에 맞춰 처리 성능은 최대 15배, 전력 소모는 5분의 1로 개선하는 것이 목표임.
[2] AI 메모리 수요 반영
대규모 AI 모델 등장으로 데이터 처리 속도 지연 문제를 해결하기 위해 GPU가 저장장치에서 직접 데이터를 읽는 GIDS 기술 개발과 함께 Z낸드가 부활하고 있음을 강조함.
[3] 시장성 한계 극복 시도
과거 시장성 부족으로 후속 제품 출시가 없었으나, AI 시대 고성능 비휘발성 메모리 수요 급증에 따라 삼성전자가 Z낸드 기술 연구에 적극 나서고 있음을 명확히 함.
[4] 경쟁 심화와 기술 혁신
SK하이닉스도 고대역폭메모리(HBM) 성능 경쟁에 나섰으며, 삼성전자는 전력 효율성과 성능 향상을 목표로 HBM4 개발 및 양산 준비에 집중 중임.
[5] AI 메모리 시장 주도 의지
삼성전자는 AI 서버 수요 증가에 적극 대응하며, 기존 반도체 대비 혁신적 기술 도입과 생산능력 강화로 AI 메모리 시장에서 경쟁 우위를 확보하려는 전략을 분명히 함.
삼성, HBM4 반전 카드…차세대 D램 D1c 양산 투자
(2025년 8월 7일, 전자신문, 권동준 기자)
[핵심 요약]
[1] 차세대 D램 D1c 양산 투자 착수
삼성전자는 10나노급 6세대 D램인 'D1c' 양산 투자를 시작하며, 전영현 부회장이 개발을 직접 챙길 정도로 역량을 집중하고 있다고 단정함. D1c는 고대역폭메모리(HBM4)에 적용되어 HBM 경쟁력 회복과 직결된 전략 제품임.
[2] D1c 생산능력 확대 계획
평택 2·3공장 기존 라인을 D1c 생산라인으로 전환하고, 평택 4공장에 신규 라인을 구축하는 등 월 15만~20만장 규모의 생산능력 확보를 목표로 하고 있음.
[3] 시장 경쟁력 강화 의지
D1c는 삼성의 D램 경쟁력 회복을 위한 핵심 제품이며, 차세대 HBM 시장 주도권 확보를 위해 대규모 투자를 단행 중임을 명확히 함.
[4] 후방 산업계에 긍정적 영향
삼성전자의 대규모 설비 투자 재개는 장비 업계 등 후방 산업계에도 긍정적 영향을 미치고 있으며, 평택과 화성, 천안 팹 등에서 관련 장비 발주가 진행되고 있다고 강조함.
[5] HBM4와 AI 메모리 시장 선점 전략
삼성은 HBM4뿐 아니라 엔비디아 차세대 AI GPU에 탑재될 소캠(SOCAMM) 모듈 양산도 준비하며 AI 메모리 시장에서의 경쟁력 강화를 위해 다각적 전략을 추진 중임을 단정함.
‘삼성의 본진’ 메모리도 반등 채비
(2025년 8월 7일, 매일경제, 박소라 기자)
[핵심 요약]
[1] 삼성전자, 시스템반도체·파운드리 반등에 이어 메모리도 회복 조짐
삼성전자가 시스템반도체와 파운드리 사업에서 반등의 계기를 마련한 가운데, 기존 강점인 메모리반도체 부문에서도 하반기 반등 신호가 포착되고 있음.
[2] HBM3E 엔비디아 납품, HBM4 인증 등 고성능 제품 본격화
하반기 고대역폭메모리(HBM)3E 엔비디아 납품 개시, HBM4 샘플 생산 및 인증 추진 등에서 삼성 메모리 경쟁력 재확인 노력이 가시화되고 있음.특히 HBM4는 경쟁사 대비 한 세대 앞선 공정을 적용, 연말 인증을 목표로 집중 추진 중임.
[3] 서버용 SOCAMM(소캠) 3분기 양산 선점 전략
삼성전자는 AI 서버 전용 ‘소캠’ 제품도 3분기 중 본격 양산 시동을 걸어, 고부가가치 메모리 포트폴리오 확장과 AI 서버 수요 선제적 대응을 도모하고 있음.
[4] 설비투자·공정 전환으로 원가 경쟁력은 아직 과제
HBM4 등 고성능 제품 기술 우위 강화를 위한 선제적 투자와 공정 전환으로 원가 경쟁력은 경쟁사에 비해 도전적이라는 분석이 제기됨.
[5] 실적 반등 여부, 시장 점유율 회복·가격 하락 등 변수
HBM3E·HBM4 인증, 소캠 등 서버용 제품 공급 확대 등 실적 개선 동력은 존재하나, 시장 가격 하락, 원가 구조, 점유율 대비 수익 압박 등은 여전히 통과해야 할 관문임.
엔비디아와 인텔이 일깨워준 교훈
(2025년 8월 7일, 내일신문, 이재호 기자)
[핵심 요약]
[1] AI 생태계 주도 여부가 성패 갈라
엔비디아는 AI 칩 수요 확대와 데이터센터 GPU 시장에서 압도적 점유율을 기록하며 초고속 성장을 했고, 인텔은 AI 시장 진입 지연과 구조조정 실패로 실적이 악화되었다고 단정함.
[2] 기술 트렌드 변화에 민첩한 대응 필수
엔비디아는 GPU와 AI 칩에 집중 투자해 시장을 선도했으나 인텔은 기존 CPU 중심에 머물러 경쟁에서 뒤쳐졌다고 지적함.
[3] 리더십과 생태계 구축의 중요성
엔비디아는 CEO의 비전과 기술혁신을 바탕으로 성장한 반면, 인텔은 기술 리더십 약화와 글로벌 협력 부족으로 위기를 맞았다고 분석함.
[4] 시장 판도 변화와 시사점
AI 주도권 확보 여부가 반도체 시장 판도를 바꾸고, 신사업 및 제조 투자에 신중한 기업은 장기적 리더십 회복이 어렵다고 강조함.
[5] 지속 성장 위한 균형 전략 필요
혁신과 투자, 민첩성, 리더십, 생태계 강화가 균형을 이루어야 하며, 한국 등 후발 주자들은 인텔 사례를 교훈으로 삼아 AI 중심 포트폴리오 전환에 나서야 한다고 단언함.
테슬라, 슈퍼컴 '도조' 공급망 삼성·인텔 낙점
(2025년 8월 7일, ZDNet, 장경윤 기자)
[핵심 요약]
[1] 도조3 칩 공급망 이원화
테슬라는 3세대 슈퍼컴퓨터 '도조(Dojo3)' 칩의 전공정을 삼성전자에, 모듈용 패키징 공정을 인텔에 맡기는 새로운 공급망 이원화 방식을 추진 중임을 단정함.
[2] 삼성전자 AI6 칩 대규모 수주
삼성은 테슬라의 AI6 칩과 도조3용 칩의 2나노 공정 전공정 생산을 맡으며 22조 원 규모의 대형 계약을 체결, 미국 텍사스 신규 공장에서 생산 계획임을 명확히 함.
[3] 인텔 EMIB 기술로 패키징 담당
인텔은 도조3 칩의 모듈용 특수 패키징을 담당하며, 독자적 2.5D 패키징 기술인 EMIB를 적용해 유연하고 효율적인 칩 연결 방식을 제공함을 강조함.
[4] 공급망 협력 및 산업 영향
삼성전자와 인텔이 테슬라 도조 공급망에서 협력하는 것은 업계 최초 사례로, AI 반도체 및 첨단 패키징 분야에서 새로운 협력 모델과 공급망 변화를 예고함.
[5] 초대형 반도체 특수 패키징 기술 도입
도조는 초대형 칩 크기와 고도화된 패키징 기술이 필요해 기존 TSMC 대비 삼성과 인텔의 첨단 기술력과 조건이 경쟁력을 확보한 것으로 판단됨을 단정함.
“K-AI는 국산 NPU에” 정부, 탈GPU 가속…생태계 확장은 과제
(2025년 8월 7일, 아이뉴스24, 윤소진 기자)
[핵심 요약]
[1] 정부, 국산 팹리스 NPU에 K-AI 모델 실사용 실증 공모 추진
과학기술정보통신부와 NIPA는 국내 AI 정예 5팀(네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, 엔씨AI, LG AI연구원)의 파운데이션 모델을 국산 팹리스 기업이 설계한 NPU(국산 인공지능 반도체)에 실제로 구동할 수 있도록 최적화·실증하는 지원 사업을 시작함.
[2] 국내 팹리스 AI반도체 1곳 선정, 4개월간 30억 원 집중 투자
참여 신청은 8월 11~27일, 자체 설계 AI반도체 시제품 이상(또는 상용화 제품) 보유한 국내 팹리스 1곳을 선정해 4개월간 30억 원을 지원, SW 라이선스 도입·적용, 제3자 검증 등 실증 기반을 구축하려 함.
[3] GPU와 달라진 NPU 개발 환경, 표준화 및 생태계 성숙이 최대 과제
엔비디아 GPU는 통합된 개발 환경·SW 체계로 AI 모델 개발·이식이 수월하지만, 국내 NPU는 각 기업별로 도구·프레임워크가 달라 AI 모델을 옮기려면 별도 수정·최적화 작업이 필요하며, 통합 개발 환경 및 표준화된 생태계가 필요한 상황임.
[4] 학습은 여전히 GPU 주도, 추론용 NPU는 점차 경쟁력 발휘
AI 모델 학습 단계는 세계적으로 엔비디아 GPU의 점유율이 압도적이나, 추론(생성) 단계는 전력 효율·처리 속도에서 NPU가 강점이 있으며, 엣지·실시간 서비스 등에서 국산 NPU의 실사용 가능성이 커지는 중임.
[5] 업계 “장기 생태계, 상호 호환성·개발자 친화적 표준화가 관건”
국산 팹리스 NPU의 기술적 진화도 이뤄졌으나, 통일된 개발 환경과 체계적 생태계가 없는 한 지속적 확산에는 한계가 있다는 업계 의견. 이번 실증 사업이 국산 AI반도체의 체감 가능한 활용의 전환점이 될 수 있을지 관심이 집중됨.