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ANALYSIS

ANALYSIS

[제20260203-TI-01호] 2026년 2월 3일 글로벌 반도체 산업 관련 주요 뉴스 요약

  • 이도윤
  • 30분 전
  • 4분 분량

머스크 '테라팹' 승부수, 삼성 파운드리 흑자 전환 '키’ 쥔다

(2026년 2월 3일, 이데일리, 송재민 기자)


[핵심 요약]


[1] 테슬라 테라팹 구상과 삼성 파운드리 수주 호재

일론 머스크가 1월 28일 선언한 칩 설계·생산·패키징 수직 계열화 '테라팹' 구상이 삼성전자 파운드리사업부에 약 23조원 규모 수주를 안겼으며 테일러 공장 안정 가동 시 삼성 파운드리의 올해 연간 기준 흑자 전환 가능성 높음.​


[2] 테슬라와 인텔 파운드리 협력 가능성

머스크가 인텔과의 파트너십 가능성을 열어두면서 경영난 겪는 인텔의 파운드리 부문 분사·매각 시 테슬라가 이를 인수해 단기간 미세 공정 기술력을 확보할 가능성 제시.​


[3] 테슬라 자체 생산 실현 시 구조적 변화

테슬라가 실제 팹 가동 성공 시 삼성전자는 최대 고객 손실과 강력한 경쟁자 출현에 직면하며, 전기차·로봇 등 광범위한 수요처로 인해 삼성과의 의존 관계가 약화될 가능성.​


[4] 미국 내 생산 거점과 전략적 의미

테슬라의 대규모 물량 확보는 삼성 파운드리 적자 체질 개선의 신호이자 미국 내 생산 거점 확대라는 전략적 의미를 동시에 갖춤.​


[5] 장기 관계의 분리 가능성과 리스크

테슬라의 자체 생산이 현실화될 경우 삼성에 대한 의존도 감소로 결국 양사 간 기존 협력 관계가 분리될 수 있다는 업계 전망 제시.



특허 AI에 국산 AI 반도체 얹었다··· 워트인텔리전스-리벨리온 협업 나서

(2026년 2월 3일, 동아일보, 남시현 기자)


[핵심 요약]


[1] 워트인텔리전스-리벨리온 특허 AI 협력

워트인텔리전스가 세계 최초 특허 전문 AI 언어모델 '팻버트(PAT-BERT)'를 국산 AI 반도체 리벨리온의 아톰 맥 기반으로 구현하는 업무 협약을 체결하며 특허 AI의 산업화 추진.​


[2] 워트인텔리전스의 특허 AI 플랫폼

워트인텔리전스는 전 세계 특허 데이터 분석 AI 기술로 국내 최대 규모 특허 검색 데이터베이스 '키워트(Keywert)', IP 실무 교육 '팻스푼', 특허문서 번역 서비스 'IP 킹콩' 등 다양한 특허 전문 서비스 운영 중.​


[3] NPU 기반 AI 인프라 구축과 보안 강화

리벨리온 NPU를 활용해 기존 엔비디아 GPU 중심의 LLM 구현을 대체하며, B2B 특허 시장의 보안 요구에 대응해 클라우드 SaaS 방식이 아닌 구축형 시스템 패키지 제공으로 보안성 극대화.​


[4] 버티컬 AI 시장 확대와 글로벌 경쟁력

리벨리온이 특허라는 고부가가치 영역에서 NPU 기반 AI 인프라 장점 입증하고 버티컬 AI(틈새 영역)에 최적화된 인프라 구축 노하우를 확보해 글로벌 시장 진출 추진.​


[5] 국내 특허 AI 시장 경쟁 상황

윕스(WIPS), 광개토연구소의 페이턴트피아(Patentpia), 렉시스넥시스 코리아 등 국내 기업과 클래리베이트(Clarivate), 패트스냅(Patsnap) 등 글로벌 플랫폼이 경쟁 중인 가운데 워트인텔리전스-리벨리온 협력으로 국산 AI 반도체 기반의 차별화 전략 실행.



메모리 투톱 상장 시동… 中, '반도체 코리아' 판 흔드나

(2026년 2월 3일, 파이낸셜뉴스, 임수빈 기자)


[핵심 요약]


[1] 중국 메모리 투톱 상장과 120조원 규모 자본 조성

중국 CXMT(D램 세계 4위)가 상반기, YMTC(낸드)가 연말 상하이 증시 상장을 목표로 추진 중이며 양사 합산 예상 몸값이 120조원(CXMT 62조, YMTC 58조)에 달할 것으로 관측되며 지난해 연간 흑자 전환으로 상장의 재무적 기반 마련.​


[2] CXMT의 글로벌 D램 시장 진출과 YMTC의 생산 확대

CXMT가 지난해 글로벌 D램 업계 4위로 도약했고 현재 3개 웨이퍼 공장의 가동률이 94% 이상을 유지하는 가운데, YMTC는 우한시 신규 낸드 생산 기지 양산 시점을 내년 상반기에서 올해 하반기로 앞당기며 생산 확대.​


[3] 중국 내수와 자국산 반도체 채택 확대 호재

미국 제재로 엔비디아 등 고성능 AI 칩 수급 제약을 받는 중국 빅테크들이 자국산 반도체 채택을 늘리고 있으며, 중국 내수 기업의 AI 칩 자급률이 지난해 58%에서 올해 79%로 상승할 것으로 예상되어 양사에 호재로 작용.​


[4] 상장 자금의 기술 고도화 투자 계획

CXMT가 조달 금액의 약 75%를 생산라인 고도화와 HBM 연구개발에 투입해 화웨이 등 자국 AI 가속기와의 결합을 강화하고, YMTC는 차세대 낸드 공정 고도화로 AI 서버·데이터센터용 SSD 경쟁력 강화 추진.​


[5] 진입 장벽 존재하나 중국 추격 속도 가속화 우려

중국 메모리 기업들이 가동률·물량에서 빠르게 따라오고 있으나 HBM3E·HBM4 같은 수율·신뢰성 핵심 제품의 진입 장벽은 여전히 높지만, 막강한 중국 내수 기반에 자본력까지 더해질 경우 추격 속도 가속화 우려.



"GPU 대체재 찾겠다"…오픈AI·엔비디아 동맹 '균열' 

(2026년 2월 3일, 한국경제, 김인엽 기자)


[핵심 요약]


[1] 오픈AI의 컴퓨팅 수요 변화와 엔비디아 협상 난항

오픈AI의 주력 제품이 학습에서 추론으로 이동하면서 필요한 컴퓨팅 자원 종류가 달라졌고, 지난해 9월 약속한 1000억달러 단계적 투자를 모두 이행하기 어려운 상황 발생으로 엔비디아와의 협상이 난항을 겪는 중.​


[2] 젠슨 황의 투자 약정 후퇴와 신뢰 문제

젠슨 황 엔비디아 CEO가 투자 약정 이후 많은 변화가 있었음을 에둘러 표현하며 투자는 '단계적으로 진행되고 확약이 아니었다'고 언급해 양사 간 신뢰 문제 심화.​


[3] 추론 칩 시장의 대체재 등장과 오픈AI의 선택

오픈AI가 추론용 저가 칩 필요성으로 브로드컴과 자체 AI 칩 생산 협력, 세레브라스와 그로크 등 대안 검토 중이며 현금 소진율이 높아지면서 가격과 유지비가 저렴한 추론용 칩을 찾는 중.​


[4] 자본의 순환 거래 우려와 AI 버블론 부활

빅테크가 AI 스타트업에 투자하고 스타트업이 다시 그 돈으로 빅테크의 클라우드와 칩을 구매하는 '자본의 회전목마' 구조에 대한 비판이 계속되는 가운데 두 테크 거인 간 불화가 자본시장의 투자 철회 기폭제가 될 우려.​


[5] 엔비디아의 추론 칩 우위 주장과 향후 갈등 전망

엔비디아가 대규모 환경에서 최고의 성능과 총소유비용(TCO)을 제공한다며 대체재 성능 주장을 일축하지만 오픈AI의 추론 칩 수요 증가로 향후에도 갈등이 쉽게 가라앉지 않을 것으로 전망.



'수퍼 을' 된 삼성 메모리... 엔비디아 "공급 당겨달라" 부탁

(2026년 2월 3일, 조선일보, 박지민 기자)


[핵심 요약]


[1] 엔비디아의 HBM4 공급 조기 요청과 협상력 전환

엔비디아가 삼성전자에 신뢰성·품질 평가 완료 전 HBM4 공급을 앞당겨 달라고 요청했으며, 이는 AMD·구글 등 경쟁사 추격으로 물량 확보 속전에 나선 것으로 분석되며 한국 메모리 기업의 협상력이 '수퍼 을'의 위상으로 급상승함을 의미.​


[2] HBM 확보의 전략적 중요성 부상

AI 경쟁 격화로 HBM 없이는 최첨단 AI 가속기가 작동 불가능해지면서 삼성전자·SK하이닉스가 글로벌 AI 산업의 '병목'을 장악하게 되었으며, SK하이닉스 54%, 삼성 28%로 올해 글로벌 HBM4 시장의 80% 이상을 차지할 전망.​


[3] 메모리 부족으로 인한 가격 급등과 협상력 강화

메모리 기업들의 HBM 생산 집중으로 일반 메모리 부족 현상 발생하면서 소비자용 D램 가격이 작년 1월 1.35달러에서 지난 1월 11.5달러로 750% 급등, 낸드플래시도 2.18달러에서 9.46달러로 상승해 메모리 기업들의 협상력 극대화.​


[4] 역대급 실적과 전례 없는 공급 제약 단계

모건스탠리가 올해 삼성전자·SK하이닉스 영업이익을 각각 245조원·179조원으로 전망해 작년 대비 4~5배 증가를 예상하며, 2026년 양사 모두 전례 없는 공급 제약 단계에 진입하고 전체 메모리 물량이 완판된 상태로 평가됨.​


[5] 메모리 고객 맞춤형화와 AI 시대의 산업 지배력

AI 시대 메모리 반도체가 점차 고객 맞춤형 제품으로 전환되면서 설계·생산 능력 우수 국내 기업의 영향력이 더 커질 것으로 예상되며, 향후 AI 시대에는 메모리가 산업을 지배하는 구조로 발전할 것으로 전망.

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