K-반도체가 열어갈 AI 강국의 미래 - 반도체 세계 2강 도약을 위한 비전 및 전략 발표 ①세계 최대ㆍ최고 반도체 클러스터 조성, ②팹리스 등 시스템반도체 육성, ③반도체 대학원대학 신설, ④남부권 반도체 혁신벨트 구축 < 반도체산업 전략 > 최근 미국ㆍ일본ㆍ중국 등 경쟁국은 반도체 패권 확보를 위해 막대한 보조금, 세제ㆍ금융지원, 수출통제 등을 총동원하며, AI 시대 반도체 경쟁은 국가대항전 양상으로 전개되고 있다. 우리나라는 HBM(고대역폭메모리)을 생산하는 메모리 최강국(’24년 시장점유율 65.6%)으로서 AI 반도체 붐의 직접 수혜가 기대되나, 메모리에 집중된 산업구조로 인해 AI 확산과 함께 빠르게 성장하고 있는 시스템반도체ㆍ패키징 등 분야의 경쟁력 확보가 시급하다. 따라서, 팹리스ㆍ파운드리 등 시스템반도체 경쟁력 부족, 소부장 해외 의존, 우수 인력 부족 등의 위협 요인을 해소함으로써, AI 확산을 우리 반도체산업의 성장 기회로 활용하는 동시에 구조적 취약성을 보완하여 압도적인 경쟁우위를 확보할 필요가 있다.   비전 및 추진전략    ➊ AI 반도체 기술ㆍ생산 리더십 확보 경쟁국이 넘볼 수 없는 반도체 초격차 기술을 확보한다. (초격차 기술) HBM 이후 시장을 선도할 기술로 메모리 超초격차를 유지하고, AI 특화기술 분야는 新신격차를 창출한다. 절대적 강자가 없는 온디바이스 AI 반도체(NPU), PIM 등 AI 추론에 특화된 반도체에 정부 R&D를 집중 투자하고, 전력효율ㆍ피지컬 AI의 핵심부품인 화합물 반도체와 핵심 기술로 부상한 첨단 패키징(後후공정) 기술개발에도 지원을 확대*한다. * ▲(차세대 메모리) ’25~’32년, 2,159억원, ▲(AI특화반도체) ’25~’30년, 1조 2,676억원, ▲(화합물 반도체) ’25~’31년, 2,601억원, ▲(첨단 패키징) ’25~’31년, 3,606억원 (생산능력 확충) AI 시대에 필요한 생산능력을 적기에 확충하기 위해 구축 중인 반도체 클러스터*에 대한 지원은 차질 없이 이어간다. 기존 생산기반과의 연계, 전ㆍ후방 밸류체인 집적 등의 강점을 통해 글로벌 반도체 생산허브로 구축할 계획이다. 이를 위해 전력ㆍ용수 등 핵심 인프라는 국가가 책임지고 구축하고, 국비 등 공공부문의 지원을 강화한다. * ’47년까지 약 700조원 이상 투자, 반도체 생산 팹 10기 신설, ▲(용인 일반산단) 1호팹 착공(’25.2월) , ▲(용인 국가산단) 토지보상 공고(’25.6월) ➋ 시스템반도체 생태계 강화에 역량 총결집 우리가 취약한 시스템반도체 생태계를 대폭 강화한다. (한국형 팹리스-파운드리 생태계 구축) 우리 팹리스를 글로벌 수준으로 키우기 위해 수요기업이 앞에서 끌고 파운드리가 옆에서 밀착 지원하는 협업 생태계를 조성한다. 우선, 차량제어 MCUㆍ전력관리칩 등 미들테크(middle-tech) 반도체*의 국산화 지원을 통해 팹리스의 안정적인 수익 기반을 창출한다. 또한, 수요기업과 팹리스가 공동으로 온디바이스AI 기술개발ㆍ상용화하는 사업에 착수하고, 팹리스 대상의 공공펀드(국민성장펀드 활용)를 조성해 IPㆍ팹리스 간 전략적 협력에 투자한다. * MCU(Microcontroller Unit), PMIC(Power Management Integrated), 이미지 센서 등 미들테크 팹리스의 국내 제조 지원을 위해 민관 합동으로 국가 1호 ｢상생 파운드리｣*를 설립하고, 국내 팹리스 전용물량 할당, 시제품 제작 지원 등 상생 프로그램을 운영한다. 추가로, 수요를 뒷받침하기 위해, 국내 처음으로 국가안보 핵심 인프라(전력망ㆍ통신망ㆍ공공데이터센터 등)를 중심으로 공공기관의 국산 반도체 우선 구매 제도** 마련을 추진한다. * 4.5조원 규모의 12인치 40나노급 상생 파운드리를 민관 합동으로 구축 검토 ** ｢반도체 특별법｣에 ‘국가안보 인프라에 국산 반도체 우선 구매’ 조항 신설 추진 (국방반도체) 수입 의존도가 높은(99%) 국방반도체의 기술자립 프로젝트 출범을 통해 자주국방의 기틀을 마련한다. ▲방사청-산업부-과기부 등 관계부처 간 협업*을 통한 국방반도체 全전주기(소재-설계-공정-시스템) 기술개발, ▲공공 팹 중심의 초기 양산체계 구축과 ▲민간 파운드리 역량 확대를 추진한다. 내년 초 “국방반도체 국산화 및 생태계 조성방안”에서 구체적인 내용을 발표할 예정이다. * 대통령실(과학기술연구비서관) 주관 ‘국방반도체 발전 TF’ 추진 중(‘25.10월) ➌ K-반도체의 기초체력 소부장ㆍ인재 육성 반도체산업의 튼튼한 버팀목, 소부장ㆍ인재 육성을 강화한다. (공급망 구축) 핵심 첨단 소부장을 ASML의 노광장비*와 같이 세계 최고 수준으로 키우기 위해 ‘반도체 소부장 글로벌 No.1 프로젝트’를 추진한다. 기술ㆍ성장잠재력을 보유한 소부장 품목ㆍ기업을 대상으로 R&D 등을 전폭 지원한다. 국내 최초로 칩 제조기업과 연계한 소부장 양산 실증 테스트베드 ‘트리니티팹’을 금년에 출범하고, 신속 구축(’27년 개소)한다. ‘트리니티팹’은 향후 소자-소부장 기업 간 공동연구 거점(한국형 IMEC)으로 확대할 계획이다. * ASML : 네덜란드의 반도체 제조장비 기업으로, 세계에서 EUV 노광장비를 공급하는 유일한 기업으로 ‘24년 세계 점유율 1위 장비기업(21.1%, 매출 기준) (고급인력 양성) K-반도체 기초체력의 또 다른 축인 반도체 고급인력 양성도 본격 추진한다. 반도체 특성화대학원 및 반도체 아카데미를 2030년까지 단계적으로 확대*하고 특성화대학의 교육과정을 내실화하는 한편, 국내 첫 ｢반도체 대학원대학｣ 설립도 추진한다. 기업이 대학원대학의 설립ㆍ운영에 직접 참여하여, 반도체 밸류체인 전반(설계-SW-소자-소부장)에 걸쳐 석ㆍ박사를 양성(연간 300명 목표)할 계획이다. 지역별 반도체 아카데미ㆍ실증센터와 연계해 지방의 인력양성 거점을 구축한다. 또한, ‘Arm 스쿨’ 유치로 학생ㆍ재직자를 대상으로 한 통합 설계 교육을 운영(5년간 1,400명 양성)하고, 국내에 글로벌 선도기업(IPㆍEDAㆍ장비 등)의 연구거점을 유치해 글로벌 설계ㆍ연구 허브로 조성해 나갈 계획이다. * 반도체 특성화대학원(現 6개→‘30년 목표 10개), 아카데미(現 4개→’30년 목표 6개) ➍ 남부권 반도체 혁신벨트 구축 수도권에 집중된 반도체산업을 전국적 공간으로 확산한다. (지방투자 원칙) 향후 반도체 등 첨단산업 특화단지는 비수도권에 한하여 신규 지정한다. 수도권에서 멀어질수록 인프라ㆍ재정 등 우대지원을 강화한다. 대표적으로 지방 반도체 클러스터 내 연구인력을 대상으로 유연한 노동시간을 활성화한다. 반도체 소부장 기업의 설비투자ㆍ생산 등에 대한 투자지원금 지원비율 확대 등 재정적 지원도 검토한다. 아울러, 반도체 전략 투자 활성화를 위해 지방투자와 연계하여, 기업의 자본조달 방식 다양화를 추진한다. (남부권 혁신벨트) 광주(첨단 패키징), 부산(전력반도체), 구미(소재ㆍ부품)를 잇는 남부권 반도체 혁신벨트를 통해 새로운 반도체 생산거점의 기반을 닦는다. 광주는 글로벌 패키징 선도기업이 자리하고 AI 데이터센터 구축 등으로 신규 패키징 수요가 기대되는바, 앵커 기업과 연계해 소부장 기업이 반도체 패키징 허브도시를 구축할 수 있도록 지원한다. ｢첨단패키징 실증센터｣를 구축해 기업 R&D를 지원하는 한편, 기회발전특구나 재생에너지 자립도시 지정을 통한 인센티브 제공, 반도체 연합공대 구성 등을 통해 산-학-연 역량을 결집한다. 소자기업과 패키징기업 간 합작 패키징 팹도 추진한다. 부산은 전력반도체 소부장 특화단지를 중심으로, 인프라(8인치 SiC 실증팹 구축)를 확충하고, ｢가칭전력반도체지원단｣ 설립을 검토하는 한편, 신규 투자에 대한 패키지 지원(입지ㆍ판로ㆍR&D 등)을 통해 전력반도체 생태계를 육성한다. 구미는 반도체 첨단산업 특화단지를 중심으로, 반도체 소재ㆍ부품 기업에 R&D 및 사업화를 집중 지원하고, 소재ㆍ부품 시험평가센터 등 실증인프라 확충, 관내 대학 간 연합교육과 산학협력을 더욱 활성화한다. 반도체산업 전략에 담긴 사업의 규모와 내용은 재정당국과 협의해 확정할 예정이다.   Ⅰ. 추진 배경 ························································1 Ⅱ. 글로벌 반도체산업 지형 변화 ·····················2 Ⅲ. 우리 반도체산업의 현실 ································3 Ⅳ. 비전 및 추진전략 ·········································6 Ⅴ. 세부 추진과제 ···············································7 [1] AI 시대 반도체 기술･생산 리더십 확보 ········7  [2] 시스템반도체 생태계 강화에 역량 결집 ·······9  [3] K-반도체 기초체력 소부장･인재 육성 ········11  [4] 남부권 반도체 혁신벨트 구축 ·······················13 [참고] 대만 정부의 반도체 지원정책 ·····················16    

인텔은 지난 1월 28일 ‘2026 AI PC 쇼케이스 서울’을 통해 최첨단 18A 공정이 적용된 차세대 프로세서 ‘인텔 코어 울트라(Core Ultra) 시리즈 3’를 국내에 공식적으로 선보였다. 이번 신제품은 기존 모델 대비 전력 효율을 높이고 그래픽과 AI 연산 성능을 향상시킨 것이 특징이다. 인텔은 온디바이스 AI의 보안성과 효율을 앞세워 클라우드 의존도를 낮추고 사용자 경험을 혁신하겠다는 의지를 밝혔다. 또한 한국 시장의 전략적 중요성을 강조하면서, PC를 넘어 에지 AI 분야까지 생태계를 확장하겠다는 비전을 제시했다. ■ 정수진 편집장   18A 공정 기반의 차세대 아키텍처와 혁신 기술 집약 코드명 팬서레이크인 인텔 코어 울트라 시리즈 3는 인텔의 18A 반도체 공정 기술을 기반으로 설계된 첫 번째 플래그십 프로세서이다. 각 트랜지스터에 공급되는 전력을 정밀하게 제어하는 게이트 올 어라운드(GAA) 구조의 리본펫(RibbonFET)과 복잡한 칩의 전력 배선 구조를 단순화해 칩 밀도를 높이는 파워비아(PowerVia) 기술이 적용되어 전력 및 공간 효율을 높인 것이 특징이다. 성능 코어(P-코어)와 효율 코어(E-코어)로 구성된 하이브리드 코어 아키텍처를 재설계한 것도 눈에 띈다. 인텔은 18A 공정에 맞춰 성능 코어와 효율 코어를 전면 재설계했다고 밝혔는데, 특히 저전력 아일랜드(Low Power Island)에 위치한 4개의 효율 코어에 추가 캐시를 탑재해서 더 많은 워크로드를 저전력으로 처리할 수 있도록 설계되었다. 인텔의 조쉬 뉴먼(Josh Newman) 컨수머 PC 부문 총괄은 “코어 울트라 시리즈 3는 NPU(50 TOPS)와 GPU(120 TOPS) 등을 합쳐 플랫폼 전체에서 최고 180 TOPS의 AI 연산 성능을 제공한다”면서, “이를 통해 보안을 유지하면서도 기기 내에서 로컬 LLM(거대 언어 모델)을 원활하게 구동할 수 있다”고 소개했다. 또한, 코어 울트라 시리즈 3는 차세대 내장 그래픽인 인텔 아크(Arc) B390을 탑재했다. 아크 B390은 Xe3 아키텍처를 기반으로 12개의 Xe 코어와 96개의 XMX 엔진, 이전 세대 대비 2배 늘어난 16MB의 L2 캐시를 탑재했다. 이를 통해 이산형(discrete) 모바일 GPU에 맞먹는 성능을 제공한다는 것이 인텔의 설명이다.   ▲ 인텔의 조쉬 뉴먼 컨수머 PC 부문 총괄이 코어 울트라 시리즈 3를 소개했다.   루나레이크 대비 향상된 전성비와 AI 성능 구현 이번 신제품은 이전 세대인 루나레이크와 비교해 CPU/GPU 성능과 전력 효율, AI 성능 등에서 폭넓은 개선이 이뤄졌다. 코어 울트라 시리즈 3는 최대 8개의 효율 코어를 추가로 구성해서 루나레이크 대비 멀티스레드 성능이 최대 60% 향상되었으며, 전반적인 CPU 속도 역시 60% 더 빨라졌다. 또한, 동일한 싱글 스레드 성능을 최대 40% 더 낮은 전력으로 구현할 수 있다. 인텔은 “시스템 전체의 전력 소모를 줄여서, 배터리 수명을 시간 단위가 아닌 일(days) 단위로 측정할 수 있을 만큼 연장했다”고 전했다. GPU 성능 역시 내장 그래픽 크기를 키우고 아키텍처를 개선하면서, 루나레이크 대비 게이밍 그래픽 성능이 77% 이상 향상되었다. 이는 60W로 구동되는 경쟁사 랩톱 GPU의 성능과 맞먹으면서도 45W의 더 적은 전력을 소비하는 수준이라는 것이 인텔의 설명이다. 이외에 96개의 AI 가속기(XMX)를 내장해 AI 성능을 이전 세대 대비 약 2배 가까이 끌어올렸으며, AI 추론 성능은 53% 향상되었다. 이와 함께 50 TOPS 성능의 저전력 NPU를 별도로 탑재해서, 화상 회의의 배경 흐림이나 오디오 노이즈 제거, 보안 작업 등의 상시 AI 작업을 최소화된 배터리 소모와 함께 구동할 수 있도록 했다. 뉴먼 총괄은 “인텔의 접근 방식은 인텔 코어 울트라 시리즈 3 아키텍처와 곧 출시될 차세대 시리즈 3 코어를 중심으로, 단일 아키텍처 기반에서 폭넓은 제품 포트폴리오를 제공하는 것이다. 이를 통해 다양한 세그먼트별 수요와 가격대, 지역별 요구사항을 포괄할 수 있도록 설계했다”고 전했다.   PC를 넘어 온디바이스·에지 AI까지 영역 확장 인텔은 350개 이상의 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)와 협력해서 500개 이상의 AI 기능에 최적화된 환경을 갖추고 있다고 전했다. 또한, 인텔의 오픈비노(OpenVINO) 툴킷을 통해 개발자들이 맞춤형 하드웨어 재작성 없이도 파이토치(PyTorch)나 라마(Llama) CCP 등 최신 생성형 AI 모델과 비전 모델을 즉시 배치하고 최적화할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 어도비 프리미어 프로(Adobe Premiere Pro)에서는 GPU 기반 AI를 통해 사용자가 입력한 설명만으로 원하는 미디어나 영상을 손쉽게 검색할 수 있다. 줌(Zoom)에서는 NPU를 활용하여 시스템 전력 소모를 줄이면서도 가상 링 조명 효과나 배경 어둡게 하기 등의 기능을 지원한다. 또한, 마이크로소프트와 긴밀히 협력해 코파일럿 플러스(Copilot+)의 차세대 AI 경험을 윈도우 11 생태계 전반에서 지원한다. 기업 환경에서는 클라우드로 데이터를 전송할 때 발생하는 보안 우려에 대해 민감할 수밖에 없다. 인텔은 “민감한 데이터는 기업 내부(로컬)에서 유지하면서 AI 기반 생산성 작업을 안전하게 수행할 수 있는 온디바이스 AI 환경을 제공한다”고 전했다. 인텔은 코어 울트라 시리즈 3를 통해 PC를 넘어 에지 AI(edge AI) 시장으로 확장한다는 계획도 소개했다. 스마트 공장, 스마트 시티, 헬스케어 등 에지 환경에서도 코어 울트라 시리즈 3의 AI 성능과 전력 효율을 그대로 활용할 수 있다는 것이다. 인텔은 코어 울트라 시리즈 3가 환경을 실시간으로 인지해야 하는 로보틱스나 품질 관리용 비전 언어 모델(VLM) 구동에 적합하다는 점을 내세운다. 뉴먼 총괄은 “경쟁사의 AI 가속기 설루션과 비교해 LLM 지연 시간(latency) 성능을 2배가량 높였으며, 영상 분석 애플리케이션에서 총소유비용(TCO)을 2배 이상 개선했다”면서, “외장 그래픽 카드 없이도 내장된 GPU와 NPU만으로 환경을 인지하고 기계를 정밀하게 제어할 수 있다”고 소개했다.     국내 AI 생태계 전략 및 비즈니스 비전 소개 최근 메모리 가격이 오르면서 PC 가격에 대한 부담이 커지고 있다. 인텔은 이런 우려에 대응하고 소비자의 다양한 세그먼트별 수요를 충족하기 위해, 시리즈 3 단일 아키텍처 기반의 폭넓은 제품 포트폴리오를 제공한다는 계획을 소개했다. 조쉬 총괄은 “이전 세대가 프리미엄 및 게이밍에 집중했다면, 시리즈 3은 다변화된 가격대와 지역별 요구사항을 모두 포괄할 수 있도록 설계해서 파트너사이 각자의 시스템 가격 목표에 맞춰 시장에 정밀하게 대응할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다. 인텔은 자사의 AI 기술력을 PC 디바이스에 한정짓지 않고 스마트 공장, 첨단 헬스케어 등 에지 AI 시장으로 확장하고 있다. 이 부분에서도 국내 파트너와의 협업을 추진 중인데, 대표적으로 스마트 공장 및 비전 인식 AI 분야에서는 LG이노텍과, 실시간 영상 진단 등 디지털 헬스케어 분야에서는 삼성메디슨과 협력하면서 에지 영역의 AI 컴퓨팅 생태계를 구축하고 있다. 인텔은 한국 시장을 AI PC 및 AI 반도체 생태계의 전략적 핵심 기지로 삼고 있다고 전했다. 인텔코리아의 배태원 사장은 “우리나라는 전 세계에서 새로운 기술을 가장 빠르게 수용하는 역동적인 시장으로, 인텔 코어 울트라 시리즈 3의 글로벌 첫 출시 국가 중 하나로 선정되었다. 실제로 2025년 기준 국내 주요 리테일 채널에서 판매된 인텔 칩 기반 AI PC 비중이 이미 40%를 넘어설 만큼 높은 수요를 보이고 있다”고 설명했다. 또한 삼성전자, LG전자 등 국내 주요 파트너와 협력해 폭넓은 AI PC 라인업을 제공하고, 생태계를 한 차원 더 도약시키겠다는 전략을 밝혔다. 최근 AI 반도체 트렌드에서 CPU, GPU뿐만 아니라 메모리의 중요성도 부각되고 있다. 인텔은 세계적인 메모리 선도 기업인 삼성전자와 SK하이닉스를 포함한 국내 AI 관련 생태계의 핵심 기업들과 협력을 지속하면서 AI 반도체 리더십을 탄탄히 다지겠다는 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AMD는 모바일 월드 콩그레스 2026에서 라이젠 AI 400 시리즈(Ryzen AI 400 Series) 및 라이젠 AI 프로 400 시리즈(Ryzen AI PRO 400 Series) 데스크톱 프로세서를 발표하며 라이젠 AI 포트폴리오를 확대한다고 밝혔다. 이번 신제품은 강력한 온디바이스 AI 가속과 차세대 성능을 제공해 최신 AI 워크로드와 연산 집약적 애플리케이션을 로컬 환경에서 원활하게 실행할 수 있도록 지원한다. 또한 AMD는 라이젠 AI 400 시리즈 모바일 포트폴리오를 워크스테이션 영역까지 확장한다고 밝혔다. 라이젠 AI 400 시리즈는 차세대 데스크톱 AI PC 가운데 최초로 코파일럿+ PC 경험을 지원한다. 최대 50 TOPS의 AI 연산 성능을 제공하는 신경망처리장치(NPU)를 탑재해 AI 어시스턴트와 생산성 도구를 PC에서 직접 실행할 수 있도록 하며, 이를 통해 민감한 데이터를 디바이스 내부에 유지하면서 더 높은 제어력과 성능, 프라이버시를 확보할 수 있다. AMD 컴퓨팅 및 그래픽스 그룹 수석 부사장 겸 총괄 책임자인 잭 후인(Jack Huynh)은 “데스크톱 PC는 이제 단순한 도구를 넘어 사용자와 함께 작업하는 지능형 어시스턴트로 진화하고 있다”면서, “라이젠 AI 400 시리즈 프로세서를 통해 강력한 AI 가속 기능을 데스크톱으로 확장함으로써, 기업과 소비자 모두가 더 많은 작업을 수행하고 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다. 라이젠 AI 400 시리즈 데스크톱 프로세서는 고성능 ‘젠 5(Zen 5)’ CPU 코어, AMD RDNA 3.5 그래픽, 전용 AMD XDNA 2 NPU를 결합해 전문 워크로드 전반에서 확장 가능한 성능과 지능형 기능을 제공하도록 설계됐다. 사무 환경 전문가, 개발자, 파워 유저가 요구하는 응답성·효율·로컬 AI 가속을 지원하며, 일상적인 멀티태스킹과 협업부터 소프트웨어 개발, 데이터 분석, AI 기반 워크플로까지 현대 데스크톱 환경 전반에서 일관된 성능을 구현한다.     라이젠 AI 프로 400 시리즈 모바일 프로세서는 상용 노트북과 모바일 워크스테이션에서 생산성을 향상하고 일상적인 워크플로를 간소화하는 차세대 로컬 AI 경험을 제공한다. 이 제품은 최대 60 TOPS의 AI 연산 성능을 제공하는 고성능 NPU를 탑재해 AI 기반 작업을 디바이스에서 직접 가속한다. AI PC를 활용하는 일반 사무직 근로자는 비AI 시스템 대비 연간 최대 7주에 해당하는 업무 시간을 절감할 수 있다. 고급 온디바이스 AI 가속 기능을 통해 측정 가능한 효율 향상을 제공하며, 대규모 조직에서도 생산성을 높이면서 전문가들이 기대하는 성능과 응답성을 유지하도록 지원한다. 또한 이 프로세서는 독립 소프트웨어 벤더(ISV) 인증을 기반으로 차세대 모바일 워크스테이션에도 탑재된다. CPU, NPU, 그래픽처리장치(GPU)를 모두 활용하는 엔지니어링·콘텐츠 제작·기술 워크로드에 최적화됐다. 주요 전문 워크플로 전반에 걸쳐 업데이트된 애플리케이션 지원을 제공하며, 이를 통해 CPU, NPU 및 그래픽 처리 장치(GPU)를 포함한 모든 컴퓨팅 리소스를 활용하는 전문 애플리케이션을 가속화하여 까다로운 엔지니어링, 콘텐츠 제작 및 기술 워크로드를 처리한다. 라이젠 AI 400 시리즈를 탑재한 AM5 데스크톱 시스템은 HP와 레노버 등 OEM을 통해 2026년 2분기부터 출시될 예정이며, 라이젠 AI 프로 400 시리즈를 탑재한 기업용 노트북은 3월 말부터 주요 OEM을 통해 출하될 예정이다. 델 테크놀로지스, HP, 레노버 등 OEM이 공급하는 모바일 워크스테이션은 2026년 2분기부터 출시될 예정이다.

삼성전자가 성능부터 디자인, AI 사용성 등을 한 단계 더 업그레이드한 AI PC ‘갤럭시 북6 울트라’와 ‘갤럭시 북6 프로’를 국내에 출시한다고 밝혔다. 갤럭시 북6 시리즈는 인텔 코어 울트라 프로세서 시리즈 3를 탑재해 전력 효율과 처리 성능이 향상됐고, 최대 50 TOPS(초당 최고 50조 회 연산)의 성능을 갖춘 NPU(신경망 처리 프로세서)는 이미지 편집, 텍스트 변환, 검색 등 AI 기반 작업을 원활하게 지원한다. 디스플레이는 전작 대비 2배 수준인 최대 1000니트 HDR 밝기를 지원한다. 이를 통해 사용자는 야외에서도 선명한 화질을 즐길 수 있다. 갤럭시 북6 울트라는 갤럭시 북 최초로 우퍼 4개, 트위터 2개를 포함한 총 6개의 스피커를 탑재해 웅장하고 풍부한 사운드를 지원한다.     또, 갤럭시 북6 시리즈는 효율적인 발열 관리와 뛰어난 배터리 성능으로 장시간 사용 시에도 쾌적하게 사용할 수 있다. 갤럭시 북6 울트라는 후면과 측면 두 방향으로 열을 배출하는 새로운 구조로 설계된 팬을 적용해 과열과 성능 저하를 방지한다. 갤럭시 북6 프로는 프로 모델 최초로 발열을 낮추는 냉각 장치인 베이퍼 챔버를 탑재해  발열 관리 성능도 향상됐다. 갤럭시 북6 울트라와 갤럭시 북6 프로는 갤럭시 북 시리즈 중 가장 긴 시간 지속되는 배터리 성능을 갖춰, 최대 30시간 동영상 재생이 가능하다. 특히, 이번 신제품은 더욱 얇아진 두께부터 로고 위치, 키보드, 햅틱 터치패드 등 전반적인 디자인 요소가 새롭게 재구성됐다. 갤럭시 북6 울트라는 전작 대비 1.1mm 얇아진 15.4mm 두께, 갤럭시 북6 프로(16형)는 전작 대비 0.6mm 얇아진 11.9mm 두께로 슬림한 디자인을 갖췄다. '갤럭시 북6 시리즈' 사용자는 자연어로 PC에 저장된 문서나 이미지를 손쉽게 검색하거나 PC 설정을 바꾸는 것이 가능하다. ‘AI 셀렉트(AI Select)’ 기능을 활용하면 온라인 검색, 쇼핑, 영상 시청 중 별도 검색어 입력 없이 터치 스크린에서 텍스트나 이미지를 선택해 필요한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 또, ‘주변 기기 연결’ 기능을 통해 PC와 스마트폰, 태블릿을 쉽게 연결할 수 있고, ‘저장공간 공유’ 기능을 통해 연결된 스마트폰에 저장된 파일을 PC에서도 자유롭게 활용할 수 있다. 삼성전자는 갤럭시 북6 시리즈 출시에 맞춰 1월 27일부터 3월 31일까지 구매 고객을 위한 다양한 혜택을 마련했다고 전했다. 먼저, 영국 웨더웨어 브랜드 ‘헌터(HUNTER)’와 협업한 한정판 랩톱 백을 증정한다. 또, 가방 브랜드 ‘스위치(Sweetch)’ 백팩을 정가 대비 약 70% 할인한 5만 9000원에 구매할 수 있는 혜택과 모바일 액세서리 ‘갤럭시 스마트태그2’ 단품 및 패키지도 특별 할인가로 제공한다. 삼성전자는 ‘삼성케어플러스 노트북 파손’ 3개월 무료 이용권을 증정한다. 이외에도 ▲한컴 삼성 오피스 팩 ▲필기 앱 굿노트 1년 무료 이용권 ▲필기 앱 노트쉘프 영구 무료 이용권 ▲인텔 소프트웨어 패키지 등 다양한 제휴 콘텐츠 혜택도 제공한다. 갤럭시 북6 울트라는 40.6cm(16형) 단일 사이즈에 그레이 색상으로 출시된다. 갤럭시 북6 프로는 40.6cm(16형)과 35.6cm(14형) 두 가지 사이즈로, 색상은 그레이와 실버다. 가격은 모델, CPU, 그래픽카드, 메모리 등 세부 사양에 따라 갤럭시 북6 울트라는 462만원부터 493만원까지, 갤럭시 북6 프로는 260만원부터 351만원까지 구성된다. 삼성전자 정호진 한국총괄 부사장은 “갤럭시 북6 시리즈는 압도적인 성능부터 세련된 디자인, 편리한 갤럭시 AI까지 새로운 경험을 제공하는 혁신 플래그십 제품”이라며, “고해상도 영상 편집 및 게이밍 위주 활용 고객은 울트라 모델을, 고사양 멀티태스킹과 터치 디스플레이 선호 고객은 프로 모델을 추천한다”고 말했다.

인텔이 CES 2026에서 차세대 18A 공정을 적용한 인텔 코어 Ultra 시리즈 3 프로세서를 발표했다. 향상된 CPU 성능과 AI 연산 능력, 최대 27시간의 배터리 수명을 갖춘 이번 신제품은 PC부터 산업용 엣지 환경까지 폭넓게 지원하며 1월 말부터 본격적인 판매를 시작한다. 인텔 코어 Ultra 시리즈 3 프로세서 인텔이 2026년 1월 6일 서울 및 CES 2026 현장에서 미국 내 설계 및 제조 공정인 인텔 18A 기술을 기반으로 한 최초의 AI PC 플랫폼인 인텔 코어 Ultra 시리즈 3 프로세서를 공식 공개했다. 이번 신제품은 글로벌 주요 파트너사의 200개 이상의 제품 설계에 탑재될 예정이며, 인텔 역사상 가장 광범위하게 공급되는 AI PC 플랫폼이 될 전망이다. 인텔 클라이언트 컴퓨팅 그룹 총괄 짐 존슨 부사장은 이번 인텔 코어 Ultra 시리즈 3를 통해 전력 효율과 CPU 성능을 한층 강화하고, 동급 최고 수준의 GPU와 개선된 AI 연산 성능을 제공한다고 밝혔다. 또한 x86 아키텍처 기반의 신뢰할 수 있는 애플리케이션 호환성을 더욱 공고히 했다고 강조했다. 강력한 멀티태스킹을 위한 고성능 라인업 구축 인텔 코어 Ultra 시리즈 3 모바일 라인업에는 고성능 통합형 인텔 아크 그래픽을 탑재한 X9 및 X7 프로세서가 새롭게 포함되었다. 이들 프로세서는 이동 중에도 게이밍, 콘텐츠 제작, 생산성 작업 등 고급 워크로드를 동시에 처리해야 하는 사용자들을 위해 설계되었다. 최상위 SKU 기준 최대 16개의 CPU 코어와 12개의 Xe 코어, 50 NPU TOPS를 제공하며, 이전 세대 대비 멀티스레드 성능은 최대 60퍼센트, 게이밍 성능은 최대 77퍼센트 이상 개선되었다. 특히 배터리 수명은 최대 27시간 지속을 목표로 설계되어 휴대성을 극대화했다. 또한 메인스트림급 노트북을 위한 인텔 코어 프로세서 라인업도 함께 출시되어 다양한 가격대에서 가성비와 효율성을 갖춘 선택지를 제공한다. 산업용 엣지 및 AI 활용 범위 확대 이번 시리즈 3 프로세서는 PC 시장을 넘어 로보틱스, 스마트 시티, 자동화, 의료 등 엣지 환경을 위한 임베디드 및 산업용 인증을 최초로 획득했다. 이를 통해 확장된 작동 온도 범위와 24시간 상시 가동이 가능한 신뢰성을 확보하여 산업 현장의 까다로운 요구 조건을 충족한다. 엣지 AI 워크로드에서도 비약적인 성능 향상을 이뤄냈다. 대규모 언어 모델 성능은 최대 1.9배 향상되었으며, 엔드투엔드 비디오 분석 부문에서는 와트 및 달러당 성능이 최대 2.3배 개선되었다. 비전 언어 액션 모델 처리량은 최대 4.5배까지 향상되어, 단일 시스템온칩 솔루션만으로도 기존 멀티칩 아키텍처 대비 우수한 총소유비용을 실현했다.   인텔 코어 Ultra 시리즈 3 프로세서 웨이퍼   인텔 코어 Ultra 시리즈 3 프로세서를 탑재한 최초의 소비자용 노트북은 1월 6일부터 사전 예약이 시작되었으며, 1월 27일부터 전 세계 시장에서 본격적인 판매가 진행된다. 추가적인 제품군은 2026년 상반기 중 순차적으로 공개될 예정이며, 엣지 시스템용 제품은 1분기부터 출시될 계획이다.  

인텔은 CES 2026에서 미국에서 설계·제조된 인텔 18A 공정 기술을 기반으로 한 첫 번째 AI PC 플랫폼인 ‘인텔 코어 울트라 시리즈 3(Intel Core Ultra Series 3)’ 프로세서를 공개했다. 인텔은 글로벌 주요 파트너사의 200개 이상 제품 설계에 탑재되는 이 프로세서가 지금까지 인텔이 선보인 AI PC 플랫폼 가운데 가장 폭넓게 글로벌 시장에 공급되는 플랫폼이 될 것으로 전망했다. 인텔 코어 울트라 시리즈 3 모바일(노트북) 라인업에는 고성능의 통합형 인텔 아크(Arc) 그래픽을 탑재한 새로운 등급의 인텔 코어 울트라 X9 및 X7 프로세서가 포함된다. 이들 프로세서는 이동 중에도 게이밍, 콘텐츠 제작, 생산성 등 고급 워크로드를 동시에 처리하는 멀티태스킹을 위해 설계됐다. 최상위 SKU는 최대 16개 CPU 코어, 12개 Xe 코어, 50 NPU TOPS를 제공하며, 멀티스레드 성능은 최대 60% 향상, 게이밍 성능은 최대 77% 이상 개선됐고, 최대 27시간 지속되는 배터리 수명을 목표로 설계됐다.     인텔 코어 울트라 시리즈 3 제품군에는 메인스트림 급 노트북 구동을 위해 설계된 인텔 코어 프로세서도 포함되어 있다. 인텔 코어 울트라 시리즈 3과 동일한 기본 아키텍처를 활용하는 인텔 코어 라인업은 더 저렴한 가격대에서 가성비와 효율성을 갖춘 노트북 설계를 가능하게 한다. 시리즈 3 에지 프로세서는 PC 버전과 더불어 최초로 임베디드 및 산업용 인증을 획득했다. 이를 통해 확장된 작동 온도 범위, 성능, 그리고 24시간 상시 가동이 가능한 신뢰성 등 산업 현장의 까다로운 요건을 충족한다. 인텔 코어 울트라 시리즈 3는 핵심 에지 AI 워크로드에서 경쟁력을 제공하며, 대규모 언어 모델(LLM) 성능은 최대 1.9배 향상, 엔드 투 엔드 비디오 분석에서는 와트·달러당 성능이 최대 2.3배 개선, 비전-언어-액션(VLA) 모델 처리량은 최대 4.5배 향상됐다. 또한 통합형 AI 가속을 통해 기존의 멀티칩 CPU·GPU 아키텍처 대비 단일 시스템 온 칩(SoC) 설루션으로 더 우수한 총소유비용(TCO)을 제공한다. 인텔의 클라이언트 컴퓨팅 그룹을 총괄하는 짐 존슨(Jim Johnson) 부사장은 “이번 인텔 코어 울트라 시리즈 3를 통해 전력 효율과 CPU 성능을 한층 강화하고, 동급 최고 수준의 GPU와 개선된 AI 연산 성능을 제공한다”며, “x86 아키텍처 기반에서 신뢰할 수 있는 애플리케이션 호환성 역시 강화했다”고 말했다. 인텔 코어 울트라 시리즈 3 프로세서를 탑재한 첫 번째 소비자용 노트북은 1월 말부터 전 세계 시장에서 판매될 예정이며, 이후 제품은 2026년 상반기 동안 순차적으로 공개될 예정이다. 인텔 코어 울트라 시리즈 3 기반의 에지 시스템은 2026년 1분기부터 출시될 예정이다.

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

에이수스 코리아가 IoT 기반의 첫 번째 APC 시리즈 산업용 패널 PC인 APC-125U 시리즈를 출시한다고 밝혔다. APC-125U는 초슬림에 풀 알루미늄 섀시의 내구성을 특징으로 하는 팬리스 디자인과 IP66 등급의 평면 전면 패널을 갖추었으며, NPU(신경망 처리 장치)가 내장된 인텔 코어 울트라 5 125U(Intel Core Ultra 5 125U) 프로세서를 탑재했다. 이를 통해 산업용 HMI, MES(제조 실행 시스템), POS기기 및 제어 애플리케이션에서 향상된 성능과 신뢰성을 제공한다. APC-125U는 최신 인텔 코어 울트라 프로세서를 기반으로 통합된 인텔 아크 Xe-LPG(Intel Arc Xe-LPG) 그래픽으로 최대 50% 향상된 그래픽 성능을 제공한다. 이는 보다 매끄러운 데이터 시각화, 더 빠른 HMI 응답성으로 전반적인 효율을 높인다. 또한 효율적인 에너지 설계를 통해 전력 소비를 최대 20%까지 낮춰, 산업 환경에서도 안정적인 24/7 연속 작동이 가능하다.     산업용 다용성을 갖춘 APC-125U 시리즈는 풍부한 I/O를 제공한다. 머신 비전이나 실시간 모니터링과 같은 대역폭 집약적인 작업을 위한 2개의 2.5GbE 포트를 포함한 총 4개의 LAN 포트와 6개의 USB, 2개의 COM 포트로 높은 확장성을 갖추고 있다. 또한 듀얼 M.2 슬롯(B-key 및 E-key)을 통한 ASUS IoT 모듈식 I/O 확장으로 시스템을 손쉽게 맞춤 구성할 수 있어, 변화하는 산업 요구에도 유연하게 대응할 수 있다. 약 50mm의 깊이와 22mm의 베젤 설계로 공간 효율을 높인 APC-125U는 15인치, 17인치, 21.5인치 사이즈의 3가지 패널 크기(4:3 및 16:9 형식)를 제공하며, P-CAP 터치스크린을 탑재해 공간이 제한된 설치 환경에서도 최적의 사용성을 제공한다. 견고한 알루미늄 하우징과 IP66 등급 전면 패널은 가혹하거나 습한 환경에서도 내구성을 발휘해, 산업 자동화 현장뿐만 아니라 소규모 매장에서도 활용할 수 있다. 에이수스 APC-125U는 국내 공식 대리점인 피앤티링크를 통해 사전 구매 및 상담이 가능하며, 제품에 대한 자세한 정보는 에이수스 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

워크스테이션은 콤팩트한 외형 속에 데스크톱급 성능을 담아낸 전문가용 시스템이다. 단순한 소형 PC와 달리, 3D·영상·AI·엔지니어링 등 고성능이 필요한 크리에이터와 전문 작업자를 위해 설계된 것이 특징이다. 이번 리뷰에서는 실제 소프트웨어 워크플로와 AI·LLM 테스트까지 다양한 관점에서 심층 평가를 진행했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a   하드웨어 및 설치 환경 HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)의 가장 큰 강점 중 하나는 강력한 하드웨어 스펙이다. AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(AMD Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서(16코어 32스레드, 3.00GHz), 최대 128GB LPDDR5X 메모리, 8TB NVMe SSD, 그리고 16GB VRAM을 탑재한 라데온 8060S(Radeon 8060S) 통합 그래픽 등, 동급 소형 워크스테이션에서는 보기 힘든 구성을 갖췄다. 특히 메모리는 최대 128GB까지 확장 가능하며, 이 중 최대 96GB를 그래픽 자원에 독점 할당할 수 있다. 듀얼 NVMe 및 RAID 지원으로 대용량 데이터 처리와 안정성을 확보했으며, 50TOPS에 달하는 NPU 성능 덕분에 AI 추론 등 최신 워크로드도 소화할 수 있다. 테스트는 윈도우 11 프로 기반, 64GB RAM과 16GB 라데온 8060S, 듀얼 NVMe SSD가 장착된 구성으로 진행됐다.   ▲ HP Z2 미니 G1a의 하드웨어 스펙   전문 소프트웨어 워크플로 직접 HP Z2 미니 G1a를 사용해 본 첫 인상은 “미니 사이즈에서 이 정도 성능이라니?”였다. 크기는 작지만, 성능은 결코 작지 않았다. 시네마 4D(Cinema 4D)로 복잡한 3D 신을 제작하고, 지브러시(ZBrush)에서 대형 폴리곤 모델링과 서브툴 멀티 작업을 해 보니 작업 흐름이 부드럽고, 장시간 동작에도 다운이나 랙 없이 꾸준한 성능으로 작업할 수 있었다. 시네벤치(Cinebench), 시네마 4D, 지브러시, 애프터 이펙트(After Effects), AI 생성형 이미지·영상, LLM 실행 등 전 영역에서 성능 저하를 체가하기 어려웠다. 시네마 4D에서는 수십만~수백만 폴리곤에 달하는 대형 3D 신 파일을 불러오고, 뷰포트 내 실시간 조작이나 배치 렌더링, 애니메이션 키프레임 작업에서 CPU 기반 멀티스레드 성능이 큰 장점을 발휘했다. 시네벤치 2024 멀티코어 점수는 1832점으로, 애플의 M1 울트라보다 높은 수치를 달성해 전문 사용자에게 매력적인 대안이 될 것으로 보인다.   ▲ 시네마 4D에서 테스트   애프터 이펙트 환경에서는 GPU 가속 지원이 부족한 점에도 불구하고, 강력한 CPU 성능 덕분에 고해상도(4K) 다중 레이어 영상 합성, 이펙트, 복수 트랙 편집에서도 랙이나 끊김 없이 작업을 이어갈 수 있었다. 시네마 4D, 지브러시, 콤피UI(ComfyUI) 등과의 멀티태스킹 환경에서도 리소스 병목 없이 쾌적하게 여러 프로그램을 병행 실행하는 것이 가능했다.   ▲ 애프터 이펙트에서 테스트   아이언캐드 대형 어셈블리 테스트 엔지니어링 현장에서 요구되는 대형 어셈블리 작업을 검증하기 위해 동료와 함께 아이언캐드(IronCAD)로 2만여 개(2만 1800개)에 달하는 파트가 포함된 820MB 대용량 CAD 파일을 로딩해 테스트를 진행했다. 이 워크플로는 최근 산업·기계 설계 현장에서 자주 마주치는 극한 환경을 그대로 반영한 조건이었다. 테스트 결과, HP Z2 마니 G1a의 평균 FPS는 약 19로 측정됐다. 이는 노트북용 RTX2060 GPU가 내는 실제 CAD 작업 성능과 동등한 수준에 해당한다. 고용량 모델의 빠른 불러오기, 실시간 3D 뷰 조작, 개별 파트 속성 편집 작업에서 큰 병목이나 지연 없이 효율적인 사용 경험을 확인했다. 대형 파일임에도 불구하고 시스템 자원 부족이나 다운 없이 멀티태스킹 환경에서도 안정적으로 작업이 이어지는 점이 인상적이었다.   ▲ 아이언캐드에서 테스트   AI 및 LLM 활용 AI 작업이나 LLM 실행에서도 강점이 명확했다. 콤피UI에서 Wan2.2, Video-wan2_2_14B_t2v 같은 고사양 텍스트-비디오 생성 모델도 무리 없이 돌릴 수 있었고, LM 스튜디오(LM Studio)와 올라마(Ollama) 기반의 대형 LLM 역시 빠른 추론 속도를 보여줬다. NPU(50TOPS)의 연산 가속과 64GB RAM의 넉넉함 덕분에, AI 모델 로컬 실행/추론에서 항상 안정적인 환경이 보장된다는 느낌이다. 오픈소스 AI 이미지 생성이나 텍스트-비디오 워크플로도 CPU-메모리 조합만으로 병목 없이 부드럽게 동작했다. 쿠다(CUDA)를 지원하지 않는 환경의 한계로 일부 오픈소스 AI 툴은 실행에 제약이 있었으나, CPU와 NPU 조합만으로도 로컬 기반 AI 이미지 생성 및 텍스트-비디오 워크플로에서 동급 대비 빠르고 매끄러운 결과를 보였다.    ▲ 콤피UI에서 테스트   LLM 분야에서는 LM 스튜디오와 올라마를 이용해 7B~33B 규모의 다양한 대형 언어 모델을 구동했다. 64GB RAM과 50TOPS NPU의 지원 덕분에 GPT-3.5, 라마 2(Llama 2) 등 대용량 파라미터 기반의 모델도 실제 업무에서 실시간 질문-응답, 코드 자동완성, 문서 요약 등에 무리 없이 활용 가능했다.   ▲ LLM 테스트   통합 메모리 아키텍처 효과 Z2 미니 G1a의 최고 강점은 UMA(통합 메모리 아키텍처)에 있다. 이 기술은 시스템 메모리(RAM)의 상당 부분을 GPU 연산에 직접 할당해, 기존 분리형 GPU VRAM 성능의 한계를 극복한다. 실제로 탑재된 메모리(64GB~128GB 중 구매 옵션에 따라 선택)를 GPU에 최대 96GB까지 독점적으로 할당할 수 있으며, 복잡한 3D·그래픽 집약적 프로젝트 처리와 생성형 AI·LLM 등의 작업에서 병목 없이 고효율 워크플로를 경험할 수 있었다.   실사용·테스트를 위한 리뷰 환경 제품 리뷰 당시 64GB RAM 탑재 모델을 기준으로, 기본 설정에서는 16~32GB를 GPU에 할당해 일반 CAD·3D·AI 작업을 진행했다. 또한 고해상도 3D 렌더나 생성형 AI 영상 작업에서는 BIOS/소프트웨어에서 48~50GB까지 VRAM 할당을 수동 조정해 본 결과, 대형 프로젝트 파일에서 뷰포트 프레임 저하나 메모리 부족 경고 없이 안정적인 작업 환경을 제공했다. 반대로 GPU에 할당하는 메모리를 늘리면 고용량 데이터 병목이 해결되고, 3D 뷰포트 FPS나 AI 추론 속도 및 이미지 품질·정확도가 확실히 향상되는 것이 일관되게 확인되었다. 실제 기업 환경에서는 128GB 모델을 쓰면 최대 96GB까지 VRAM 할당이 가능하므로 GPU 메모리 병목이 무의미해지고, 기존 미니PC와는 비교할 수 없는 확장성과 작업 안전성을 확보할 수 있다.   아쉬운 점 첫째, 테스트용으로 받았던 장비에서는 HDMI 단자의 부재로 미니 DP로 모니터를 연결해야 했는데, 이는 테스트했던 데모 제품의 기본 옵션에 해당한다. 하지만 HP Z2 미니 G1a는 기업용/구매 시 고객 요구에 따라 HDMI 포트를 포함한 맞춤형 Flex I/O 슬롯 옵션 구성이 가능하다고 한다. 실제로 HP 공식 문서 및 판매 페이지에 따르면, 썬더볼트4(Thunderbolt4), USB-C, 미니 DP 외에도 HDMI를 Flex IO 슬롯에 추가할 수 있으므로, 다수의 모니터·TV·AV 장비로 연결해 사용하는 환경에서도 문제없이 세팅할 수 있다. 둘째, GPU가 AMD 라데온 기반이기 때문에 엔비디아 CUDA를 필요로 하는 GPU 가속 작업(예 : Redshift GPU 렌더러, 딥러닝 프레임워크)은 아예 테스트 자체가 불가능하다. AI, 3D, 영상 워크플로에서 CUDA 생태계를 사용하는 환경에서는 제품 선택 전 미리 확인이 필요하다. 셋째, 고부하 작업 시 팬 소음이 다소 발생할 수 있으므로 조용한 사무실 환경이라면 쿼이엇 모드 설정이 필요하다.   결론 및 추천 HP Z2 미니 G1a 워크스테이션은 한정된 공간에서 고성능이 필요한 크리에이티브 및 AI 전문가, 엔지니어, 디지털 아티스트에게 탁월한 선택지가 될 수 있다. 실제로 써보면, 공간 제약이 있는 환경에서도 3D 모델링, 영상 편집, 생성형 AI, LLM 추론 등 고사양 멀티태스킹을 안정적으로 병행할 수 있었고, 기업용 보안, ISV 인증, 최신 네트워크까지 갖췄다. 다양한 작업을 동시에 손쉽게 처리할 수 있다는 점에서 미니 데스크톱 중에서도 실전 현장에 ‘매우 쓸 만한’ 최상위 선택지라고 생각이 든다. 비록 CUDA 미지원 및 HDMI 포트 부재라는 한계가 있지만, CPU·메모리 중심의 워크플로에선 동급 최고 수준의 안정성과 성능을 보여준다. 최신 AI 및 LLM, 3D·영상·컴포지팅 등 멀티태스킹이 잦은 전문 분야라면 이 제품이 오랜 기간 든든한 실전 파트너가 될 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 배현수 부장 마루인터내셔널(맥슨 한국총판) 기술지원팀, AI 크리에이터, 모션그래픽 디자이너     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.