[제20250909-TT-01호] 2025년 9월 9일 반도체 기술 관련 주요 뉴스 요약
- 이도윤
- 2025년 9월 10일
- 3분 분량
삼성 GDDR7, 엔비디아 공급 늘린다
(2025년 9월 9일, 서울경제, 서종갑 기자)
[핵심 요약]
[1] 삼성전자, 엔비디아 중국향 B40 AI 가속기용 GDDR7 공급 확대
엔비디아가 중국 수출용 AI 가속기(B40)에 탑재할 GDDR7 D램 공급을 삼성전자에 확대 요청했고, 삼성은 이르면 이달 중 라인 증산을 추진함.
[2] B40, 최신 블랙웰 기반 경량화 제품
B40은 엔비디아 최신 블랙웰 AI 가속기를 경량화한 모델로, 미국 수출 규제와 비용 절감을 고려해 HBM 대신 GDDR7 메모리를 탑재.
[3] 중국 내 수요 급증에 따른 연간 목표 증산
B40은 애초 연 100만대 생산 계획이었으나, 3분기 중국 시장 수요 증가로 추가 증산 요청이 들어온 상황임.
[4] 삼성-엔비디아 신뢰 기반 협력 강화
GDDR7 공급 확대를 계기로 삼성과 엔비디아의 관계가 한층 돈독해졌으며, HBM4 커스터머 샘플도 이르면 이달 말 엔비디아에 공급할 예정.
[5] 삼성, HBM4 개발 일정 경쟁사와 격차 해소
이르면 이달 말 SK하이닉스·마이크론과 비슷한 시기에 HBM4 개발품을 엔비디아에 제공해, 전세대 대비 기술 협력과 일정 격차를 줄였음.
美·日 반도체 기업, PLP 패키징으로 뭉쳤다
(2025년 9월 9일, 전자신문, 권동준 기자)
[핵심 요약]
[1] 미국·일본 중심 PLP 합작 컨소시엄 결성
일본 레조낙·도쿄일렉트론·캐논 등과 미국 어플라이드 머티어리얼즈·램리서치 등 27개 기업이 참여하는 ‘조인트3(JOINT)’ 컨소시엄이 패널레벨패키징(PLP) 공동 개발과 상용화를 목표로 출범함.
[2] 첨단 패널레벨 인터포저 기술 공동 개발
PLP 기반 인터포저 부품을 유기(플라스틱) 소재로 전환하는 등 생산성·원가 절감 혁신에 집중하며, 일본 이바라키현에 첨단 R&D 공장(APLIC) 설립, 내년 시제품 생산계획.
[3] 인터포저 소재·장비 협업 통해 경쟁력 강화
컨소시엄 내 소재·장비·설계 기업이 공동 시제품 생산과 기술 개발, 패널레벨 유기 인터포저 상용화를 위한 실질 협력에 돌입함.
[4] 日·美 첨단 패키징 동맹 심화
작년 출범한 ‘US-JOINT’에 이어 글로벌 주요 반도체 소부장 기업 간 패키징 협력체계가 한층 공고해져, AI 패키징 주도권 경쟁이 본격화됨.
[5] 한국 반도체 산업 영향 우려
소재·장비 분야의 대일·대미 의존도가 높은 한국 반도체 업계는 시장 주도권에서 소외될 위험에 처해, 자립적 R&D 및 구심점 마련 필요성이 대두됨
디노티시아 "CPU보다 12배 빠른 벡터DB 구현"
(2025년 9월 9일, 한국경제, 강해령 기자)
[핵심 요약]
[1] 신개념 벡터DB 가속 반도체 VDPU 개발
디노티시아가 개발 중인 '벡터DB프로세싱유닛(VDPU)'는 기존 CPU만 사용하는 벡터 데이터베이스보다 8~12배 더 빠른 처리 성능을 구현함.
[2] AI 도입에 최적화된 벡터DB 아키텍처
기존 CPU·GPU는 벡터DB 검색 및 데이터 맥락 파악에 한계가 있어, VDPU는 벡터 간 유사도 검색과 메모리 접근 최적화로 AI 모델이 요구하는 고속 컨텍스트 탐색을 실현함.
[3] 내년 하반기 VDPU 출시 목표
KT·NHN클라우드 등과 협업해 내년 하반기 VDPU 출시 예정이며, 현재 소프트웨어(SaaS)부터 하드웨어·서버랙까지 벡터DB 토털 솔루션 상용화 준비 중.
[4] 경쟁사 한계 극복, 신시장 개척
파인콘, 위비에이트 등 글로벌 벡터DB 상용 시스템의 한계를 분석해 범용 CPU 대비 더 효율적이고 전력·비용 효율이 높은 전용 칩으로 시장 개척 노림.
[5] RAG·대용량 데이터 시대 핵심 인프라 부상
검색증강생성(RAG) 등 대규모 언어모델(LLM) 기반 서비스에서 벡터DB는 검색 맥락 품질의 핵심, VDPU는 인덱스 생성과 검색 속도, 대용량 데이터 센터 효율성 혁신을 목표로 함.
시높시스, AI 반도체 생태계의 중심으로
(2025년 9월 9일, 전자신문, 이경민 기자)
[핵심 요약]
[1] EDA·IP 포트폴리오로 AI 반도체 설계 혁신
시높시스는 PCIe 7.0, CXL, UCIe 등 폭넓은 반도체 IP 포트폴리오와 첨단 전자설계자동화(EDA) 툴을 제공, 글로벌 AI 반도체 설계와 개발 속도를 크게 단축함.
[2] AI·머신러닝 기반 설계 자동화
시높시스의 Synopsys.ai, ASO.ai 등 AI 기반 설계 플랫폼과 자동화 툴은 설계, 검증, 회로 최적화를 수개월에서 수일로 단축해 생산성과 품질을 높임.
[3] 글로벌 파운드리 및 ARM과 협업 강화
TSMC, 삼성, 인텔 등 주요 파운드리에서 검증된 IP를 공급하고, ARM과의 전략적 파트너십을 통해 AI·모바일·자동차까지 다양한 응용 분야에 표준 IP 솔루션을 선도적으로 제시함.
[4] 칩렛·모듈형 시스템 등 미래형 AI 인프라 대응
UCIe 등 개방형 인터페이스 지원, 재사용 가능한 IP 구조, 자동화 주기 단축에 집중해 차세대 칩렛·모듈형 시스템 구현을 뒷받침함.
[5] AI 데이터센터 성능·효율 균형 확보
최신 공정, 검증 IP, AI기반 자동화 설계 도구로 고성능과 효율, 안정성을 동시에 만족하는 AI 반도체 데이터센터 인프라 발전을 견인하고 있음.