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[IT뉴스]차량용 반도체 키운 삼성 파운드리…피지컬 AI 시장서 기회 찾을까
온카뱅크관리자
조회:
32
2026-01-05 15:37:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">데이터센터 AI와 다른 경쟁 구도, 가격·양산 역량 주목</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="3tYDndB3aJ"> <p contents-hash="986fe75b194b10a0b8d1f9889e9cb5ac173380c133a15b4eb042565a9dc764b2" dmcf-pid="0FGwLJb0gd" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=전화평 기자)삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)가 피지컬 AI 시대 개막과 함께 새로운 성장 동력을 확보할 것으로 기대를 모으고 있다.</p> <p contents-hash="97f1171ba1e78028380f8507a1c3d99b7a97cfd65e1b5564afbfd82e8e890242" dmcf-pid="p3HroiKpAe" dmcf-ptype="general">기존 데이터센터 중심 AI 반도체 경쟁에서는 전세계 파운드리 1위 TSMC가 우위를 점해왔다. <span>하지만 삼성 파운드리가 최근 차량용 칩 분야에서 포트폴리오를 늘려나가며 피지컬 AI 시장에서 가격 경쟁력 중심의 경쟁 구도가 형성될 수 있기 때문이다.</span></p> <p contents-hash="cf751f343845853dee9ac1cff9d54a6671418064016a2e02fa2aa01b1b2daf06" dmcf-pid="U0Xmgn9UaR" dmcf-ptype="general"><span>5일 반도체 업계에 따르면 삼성 파운드리가 최근 </span><span>테슬라, 현대차 등 글로벌 완성차 업체로부터 차량용 칩을 잇따라 수주하면서, 이를 계기로 피지컬 AI까지 시장을 확장할 것이란 전망이 나온다.</span></p> <p contents-hash="016270cf72aad97a9fe6434861c01613915fbdb894fb78a27cf508aee618fa0a" dmcf-pid="upZsaL2uaM" dmcf-ptype="general"><span>피지컬 AI는 인공지능이 현실 세계를 인식하고 판단해 물리적 행동으로 이어지는 기술을 의미한다. 자율주행차, 로봇, 산업 자동화 시스템 등이 대표적인 적용 분야다. 이 가운데 자동차는 센서 인식, 실시간 AI 연산, 물리적 제어가 동시에 요구되는 가장 성숙한 피지컬 AI 플랫폼으로 평가된다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e2605285ea96991128585d3510068e686d2a60eb6cc3323661565b551e3c03b9" dmcf-pid="7U5ONoV7jx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="엑시노스 오토(사진=삼성전자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/ZDNetKorea/20260105153044348lnzw.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1QGwLJb0kL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/ZDNetKorea/20260105153044348lnzw.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 엑시노스 오토(사진=삼성전자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="a6c6392a499955233d6730c3a2fe8652ceb55efd0b6da1db09fd739a4b99ccfd" dmcf-pid="zu1IjgfzcQ" dmcf-ptype="general"><strong>자동차, 피지컬 AI가 가장 먼저 상용화된 시장</strong></p> <p contents-hash="6a5e4163c5b41c17e71c45d4845dbc86728282db002d487427f0fd0a8c38fc87" dmcf-pid="q7tCAa4qaP" dmcf-ptype="general">자동차에서 검증된 공정과 운영 역량은 로봇·산업 자동화로 비교적 자연스럽게 확장될 수 있다.</p> <p contents-hash="c6c3c52febe8159304ae38857ec9b6940039cdaf196ee95dee1c9af7f7798276" dmcf-pid="BbpvDcQ9a6" dmcf-ptype="general"><span>이런 부분에서 삼성 파운드리의 차량용 반도체 수주는 피지컬 AI 시장에서 상징적인 의미를 갖는다. 자동차는 자율주행과 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)을 중심으로, AI가 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 제어로 이어지는 구조가 이미 상용화된 분야다. 차량용 반도체는 실시간 연산 성능뿐 아니라 장기 공급 안정성, 높은 수율, 기능 안전, 극한 환경 내구성 등 까다로운 조건을 동시에 충족해야 한다.</span></p> <p contents-hash="11ac6e97bdc3e6c46c722d5d408c2bc8b8f65ed1c069b1f938942648989f03e9" dmcf-pid="bKUTwkx2A8" dmcf-ptype="general"><span>이러한 요구 조건은 로봇, 산업 자동화, 물류 시스템 등 다른 피지컬 AI 분야와 상당 부분 겹친다. 차량용 반도체를 양산·공급할 수 있다는 것은 단순히 특정 산업에 진입했다는 의미를 넘어, 피지컬 AI 전반에 필요한 공정 안정성과 운영 역량을 검증받았다는 신호로 해석될 수 있는 셈이다. 이 때문에 차량용 반도체 수주는 향후 로봇·산업용 AI 반도체 시장으로 확장할 수 있는 기술적·사업적 발판으로 여겨진다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="30767bee21abec7d45a6e51ac85d576cfa4ee1ce90727c713e45ddabe0dd3341" dmcf-pid="K9uyrEMVN4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="뉴로메카 피지컬 AI 휴머노이드 플랫폼 '에이르' (사진=뉴로메카)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/ZDNetKorea/20260105153044554ihij.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="tufFTlaekn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/ZDNetKorea/20260105153044554ihij.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 뉴로메카 피지컬 AI 휴머노이드 플랫폼 '에이르' (사진=뉴로메카) </figcaption> </figure> <p contents-hash="b76eefdda04877d769c71b80fef3e7d24ea46207b11aa71f83dc02b8e0d4e951" dmcf-pid="927WmDRfAf" dmcf-ptype="general"><strong>피지컬 AI 시장, 데이터센터 AI와 다른 경쟁 논리</strong></p> <p contents-hash="92f60cf732c750af7902c9e25c321c9f96c918f05db5ddb52a6ca39862a3cd93" dmcf-pid="2VzYswe4oV" dmcf-ptype="general">피지컬 AI 시장은 데이터센터 AI 반도체 시장과는 경쟁 논리가 다르다. 데이터센터 AI는 성능과 전력 효율이 최우선 기준으로 작용하는 반면, 피지컬 AI는 원가 구조, 양산성, 총소유비용(TCO)이 중요한 변수로 작용한다.</p> <p contents-hash="16dfc4418e858aca8b84e64baa9e2ceadd75abbe056a3eb50585180ef29cb6e6" dmcf-pid="VfqGOrd8j2" dmcf-ptype="general"><span>차량과 로봇, 산업 설비에 탑재되는 AI 칩은 대량 생산이 전제되는 경우가 많아 단가에 민감하다. 이 때문에 최선단 공정이 필수 조건은 아니다. 4nm(나노미터, 10억분의 1m)부터 14나노급 공정으로 충분하다는 목소리가 나오는 이유다. 이러한 시장 구조는 상대적으로 가격 경쟁력을 갖춘 파운드리 업체에 기회 요인으로 작용할 수 있다.</span></p> <p contents-hash="0910d414dcbd45a46063c8cc0e18dd74515f1a77339bb241ccf6f4ba03cea72b" dmcf-pid="f4BHImJ6g9" dmcf-ptype="general"><span>삼성 파운드리는 TSMC 대비 유연한 가격 정책과 공급 조건을 제시할 수 있는 업체로 평가받아 왔다. 여기에 파운드리뿐 아니라 메모리, 패키징 역량까지 갖추고 있다는 점은 피지컬 AI 시장에서 차별화 요소로 작용할 수 있다.</span></p> <p contents-hash="af81e5274c7deef8686b0186d3924fb049a065ce3572c54e92741e0c5f610d35" dmcf-pid="48bXCsiPoK" dmcf-ptype="general"><span>피지컬 AI 고객은 웨이퍼 가격뿐 아니라 반도체 생산, 패키징, 메모리 조달까지 포함한 총비용을 고려하는 경우가 많다. 삼성전자의 수직 계열화 구조는 이러한 총비용 측면에서 선택지를 제공할 수 있는 요소로 꼽힌다.</span></p> <p contents-hash="5a5c213e0f3d3b5391937a448e422abd1920940c5b3e44298b6a85f7138d877e" dmcf-pid="86KZhOnQkb" dmcf-ptype="general"><span>디자인하우스 관계자는 "TSMC는 빅테크 쪽에 완전히 포커스가 돼 있고, 물량도 모자르다 보니 삼성 파운드리를 찾는 고객이 최근 많이 늘고 있다"며 "특히 4나노, 8나노가 인기"라고 말했다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f2ec9ce6ebcb6f17871f17b3117ec4f43c3092b34385a4489e8ec77fd07430f8" dmcf-pid="6P95lILxcB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="삼성전자 평택사업장(사진=삼성전자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/ZDNetKorea/20260105153044805xbfy.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="FQMzZGDgki" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/ZDNetKorea/20260105153044805xbfy.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 삼성전자 평택사업장(사진=삼성전자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="ece874db9b9881666896b13e5261f1a16afc4107ef739a11c377dff9f15c53ac" dmcf-pid="PQ21SCoMAq" dmcf-ptype="general"><strong>남은 과제는 수율과 장기 신뢰성</strong></p> <p contents-hash="5268899c583b0d838f0b2f09d3c98628d44e0a73bcfe3248a8502888a43ed308" dmcf-pid="QxVtvhgRNz" dmcf-ptype="general">다만 피지컬 AI 시장에서도 파운드리 경쟁의 핵심은 여전히 수율과 공정 안정성이다. 가격 경쟁력이 있더라도 장기 양산 과정에서 공급 신뢰성을 확보하지 못할 경우, 고객의 선택을 받기 어렵기 때문이다.</p> <p contents-hash="b94070d21a74ef33a6510cdd4680993a7ef58f14e19659bf5a9c9b04e06e0f8b" dmcf-pid="xMfFTlaeN7" dmcf-ptype="general"><span>차량용 반도체 수주 확대는 이러한 신뢰성을 실제 양산 환경에서 검증받는 과정으로 볼 수 있으며, 향후 로봇·산업용 AI 반도체로의 확장 여부는 실제 성과에 따라 결정될 전망이다.</span></p> <p contents-hash="19734b02abb58f740e77e53e15e1be00057512334a356fe408d9eac64769addd" dmcf-pid="yWCgQ83Gou" dmcf-ptype="general"><span>업계 관계자는 "최근 공정 안정성이 많이 좋아지긴 했지만 시장 신뢰도가 절대적으로 높다고는 할 수 없는 상황"이라며 "지금의 상승세를 토대로 신뢰를 쌓는다면, 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="816149e7d409ef063c289aa76ada5f9e6d0fbde548dbaf71d7687e292a812e76" dmcf-pid="WYhax60HAU" dmcf-ptype="general">전화평 기자(peace201@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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