[제20260121-TI-01호] 2026년 1월 21일 글로벌 반도체 산업 관련 주요 뉴스 요약
- 이도윤
- 1월 22일
- 2분 분량
NIPA, 올해 첨단 AI 반도체 1.5만장 추가 확보…피지컬AI 공장도 본격 구축
(2026년 1월 21일, 뉴시스, 윤현성 기자)
[핵심 요약]
[1] 첨단 AI 반도체 1.5만장 추가 확보 추진
NIPA가 작년 1만3000장 확보에 이어 올해 1만5000장 첨단 AI 반도체 추가 확충과 국가AI컴퓨팅센터 구축을 위한 특수목적법인(SPC) 설립, 센터 착공 지원 확대.
[2] 피지컬 AI 공장 2조원 투자 착수
전북과 경남에 피지컬 AI 기반 한국형 AI 공장 모델 구축과 2030년까지 두 지역에 각각 약 1조원 규모 예산 투입 본격화.
[3] 독자 AI 파운데이션 모델 개발 가속
'독자 AI 파운데이션 모델 사업' 1차 심사로 3개 컨소시엄 우선 선정 후 추가 공모로 최종 2개 팀 확정과 산업·분야별 특화 AI 모델 개발에 첨단 AI 반도체 256장 지원.
[4] 에이젠틱 AI·AI 챔피언 신규 사업 도입
AI 에이전트 서비스 개발·실증과 AI 챔피언, AI 활용 루키 사업 신규 도입과 AI 분야 오픈소스 생태계 조성 사업 올해 첫 추진.
[5] 아태 AI 허브와 공공 AX 프로젝트 강화
글로벌 AI 중심지 '아태 AI 허브(AHAP)' 구축과 공공 인공지능전환(AX) 프로젝트 예산·과제 대폭 확대, 민생 10대 프로젝트 등 국민 효능감 높은 분야 AI 혁신 서비스 도입.
AI 반도체 중요성 커진 '패키징' 실력… 삼성·SK하닉, 차세대 경쟁 본격화
(2026년 1월 21일, 아주경제, 조성준 기자)
[핵심 요약]
[1] AI 반도체 경쟁의 핵심 패키징으로 이동
AI 반도체 경쟁의 핵심 축이 칩 성능에서 패키징 역량으로 옮겨가며 여러 반도체를 효율적으로 통합·연결하는 기술이 데이터 전송 속도와 전력 효율에 직접 영향을 줌.
[2] 삼성전자 원스톱 제조 체계 구축
종합반도체기업(IDM)인 삼성전자가 2.5D 패키징 'I-Cube', 로직 다이 3D 적층 'X-Cube', 고집적 AI·HPC용 'H-Cube' 등 자체 패키징 플랫폼을 운영하며 설계-제조-패키징 전 과정을 통합함.
[3] SK하이닉스 TSMC 협력과 자체 역량 확대
SK하이닉스가 TSMC의 'CoWoS' 플랫폼에 패키징을 맡기면서도 충북 청주에 차세대 패키징 팹 'P&T7'을 건설하며 자체 역량을 확대하는 양면 전략 추진 중임.
[4] 패키징 구조에 따른 성능 차이 20~30%
패키징 구조에 따라 AI 칩 전체 전력 효율이 20~30% 이상 차이 날 수 있으며 HBM4 이후에는 로직 다이와 메모리 다이를 수직 적층하는 3D 패키징 경쟁이 본격화될 전망임.
[5] 삼성·SK 패키징 전략의 시장 영향력
삼성전자가 패키징 내재화 통합 솔루션을 제공할지, SK하이닉스가 메모리 초격차를 바탕으로 글로벌 파운드리·패키징 생태계와 결합할지가 향후 AI 반도체 시장 판도를 좌우할 것으로 분석됨.
TSMC, 3나노 생산 병목…"삼성으로 빅테크 주문 몰린다"
(2026년 1월 21일, 뉴시스, 이지용 기자)
[핵심 요약]
[1] TSMC 3나노 공정 생산 병목 현상
TSMC의 3나노 공정 물량이 내년까지 모두 차며 AI 서버와 고성능 컴퓨팅 수요 급증으로 생산능력이 주문량을 따라가지 못하는 상황이 발생함.
[2] TSMC 첨단 공정 점유율 95%에서 90%로 하락 전망
도이치뱅크는 TSMC의 3나노 공정 생산능력이 월 19만장으로 확대되더라도 고객 수요를 충족할 수 없어 첨단 공정 점유율이 95%에서 90%로 감소할 것으로 전망.
[3] 삼성 파운드리 최대 수혜 예상
TSMC에 주문을 넣지 못한 퀄컴과 AMD 등 빅테크들이 삼성전자의 첨단 공정을 최우선적으로 고려하며 공정 안정성 등을 감안해 인텔보다 삼성을 선호할 가능성이 높음.
[4] 삼성 3나노·2나노 수율 60% 돌파
삼성전자의 3나노와 2나노 공정 수율이 모두 60%를 돌파해 양산 가능 단계에 도달했으며 테일러 신공장에서 2나노 공정 양산을 앞두고 테슬라와 24조원 공급 계약을 체결함.
[5] 삼성 파운드리 실적 개선 기대
삼성 파운드리가 장기간 적자에서 벗어나기 위해 TSMC 병목 현상의 수혜를 최대화해야 하며 올해 유의미한 점유율 회복과 수익성 개선이 관건임.