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(사진=셔터스톡)

미국 반독점 당국이 영국 반도체 설계 기업 Arm에 대한 조사에 착수했다. AI 시대를 맞아 직접 칩 제조에 나서며, 경쟁사들에 대한 기술 라이선스 접근을 제한하려 한다는 의혹이 제기되면서 규제 압박이 커지는 모습이다.

블룸버그는 15일(현지시간) 미국 연방거래위원회(FTC)가 Arm의 반도체 기술 라이선스 정책이 시장 독점을 시도하는 행위에 해당하는지 조사 중이라고 보도했다.

FTC는 Arm이 자체 칩 개발을 확대하면서 다른 기업들에 제공하는 CPU 설계 라이선스 품질을 낮추거나 접근을 제한할 가능성이 있는지를 들여다보고 있는 것으로 전해졌다.

이미 올해 초 Arm에 조사 사실을 통보하고 관련 문서 보존을 요구한 것으로 알려졌다. 양측은 이에 대한 공식 논평을 거부했다.

Arm은 전통적으로 직접 반도체를 생산하지 않고 CPU 설계도와 명령어 아키텍처(ISA)를 라이선스 형태로 제공해 왔다. 스마트폰 AP 시장의 핵심 기술 공급자로, 퀄컴과 애플 같은 주요 칩·기기 제조사들이 이 회사의 기술을 사용하고 있다.

그러나 최근에는 설계 제공 업체를 넘어 직접 프로세서 설계 사업을 강화하고 있다. 지난 3월 자체 칩 사업 확대 계획을 공개했으며, 업계에서는 앞으로 5년 안에 연간 150억달러(약 22조원) 규모의 신규 매출을 창출할 수 있을 것으로 전망하고 있다.

이 같은 전략 변화는 기존 고객사들의 우려를 불러오고 있다. 특히 퀄컴은 Arm이 개방형 라이선스 모델을 통해 형성된 생태계를 활용해 시장 지배력을 키운 뒤, 이제는 경쟁사 접근을 제한하려 하고 있다고 주장해 왔다.

퀄컴은 지난해 유럽연합 집행위원회(EC)에 제출한 불만 제기 문서에서 Arm이 핵심 기술 접근을 제한하고 라이선스 제공을 차별적으로 운영하고 있다고 주장했다. 또 지난해 11월에는 국내의 공정거래위원회도 서울 사무실을 대상으로 현장 조사를 진행한 바 있다.

Arm은 이에 대해 “퀄컴의 반독점 주장은 상업적 분쟁에서 우위를 점하기 위한 근거 없는 공격”이라고 반박했다.

양사의 갈등은 수년째 이어지고 있다. 퀄컴은 과거 엔비디아의 Arm 인수 시도에 반대했으며, 2021년 퀄컴이 스타트업 누비아를 인수한 이후에는 라이선스 승계 문제를 둘러싼 법적 분쟁도 벌어졌다. 1심에서는 퀄컴이 승리했지만, Arm은 항소를 진행 중이다.

이번 조사는 AI 데이터센터 시장을 둘러싼 주도권 경쟁과도 연결된다. 스마트폰 칩 시장 성장세가 둔화하자 두 회사 모두 AI 서버와 PC, 데이터센터용 프로세서 시장으로 사업 중심을 옮기고 있기 때문이다.

특히 Arm은 르네 하스 CEO 체제에서 스마트폰 중심 사업 구조를 넘어 데이터센터 시장 공략에 속도를 내고 있다. 이는 단순 라이선스 수익을 넘어 고부가가치 칩 설계 시장에서 직접 영향력을 확대하기 위한 전략으로 풀이된다.

칩 사업 진출을 긍정적으로 보는 시각도 있다. 구글, 아마존 등 주요 고객사와 AMD 같은 반도체 기업들은 Arm의 확장이 인텔과 AMD 중심의 데이터센터 CPU 시장 경쟁을 촉진할 수 있다고 평가하고 있다.

실제로 포레스트 노로드 AMD 데이터센터 부문 책임자는 “업계를 긴장하게 만들고 더 빠르게 혁신하도록 자극한다”라고 언급했다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

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케이던스·지멘스 EDA·시놉시스 등 전자설계자동화(EDA) 빅3가 AI 에이전트 기반 검증 자동화 플랫폼을 잇달아 내놓고 있다. AI 반도체 설계 복잡도가 급격히 높아지면서 칩 개발 병목으로 떠오른 '검증' 시간을 줄이기 위한 경쟁이 본격화했다.

13일 업계에 따르면 케이던스는 지난 2월 '칩스택 AI 슈퍼 에이전트'를 출시했다. 지멘스 EDA는 3월 '퀘스타 원 에이전틱 툴킷'을 공개했고, 시놉시스도 같은 달 에이전트엔지니어 기술 기반 'L4 에이전틱 워크플로'를 선보였다. 모두 기존 EDA 툴에서 엔지니어가 수행하던 설계·검증 업무를 AI 에이전트로 보조하는 플랫폼이다.

EDA는 반도체 칩을 실제 생산하기 전 회로 설계, 검증, 시뮬레이션, 배치·배선 등을 지원하는 설계 소프트웨어다. 이 가운데 검증은 설계가 의도대로 작동하는지 확인하는 핵심 단계다.

검증 자동화에 속도를 내는 것은 AI 반도체 설계 난도가 급격히 높아졌기 때문이다. 생성형 AI와 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 확대로 하나의 칩에 수백억 개 트랜지스터와 다수 기능 블록이 집적되면서 설계 오류를 사전에 찾아내는 과정이 한층 복잡해졌다.

시장 자체 수요 기반도 넓어지고 있다. 미국 빅테크 자체 AI 반도체 설계가 확대되면서다. 구글·아마존·테슬라 등이 자체 AI칩 개발에 나서며 EDA 고객군은 기존 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스, 인텔 등 반도체 기업에서 빅테크로 넓어지고 있다.

실제 수주잔고도 확장세다. 1분기 기준 케이던스 수주잔고는 80억달러로 역대 최대 수준을 기록했다. 시놉시스 113억달러로 전년 동기 77억달러에서 47%가량 늘었다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 수주는 약 19억달러로 집계됐다. EDA 대형 수주가 소프트웨어 수주 성장을 견인했다는 게 회사 측 설명이다.

첨단 공정 전환도 EDA 중요성을 높이고 있다. 올해 TSMC와 삼성전자의 2나노미터 양산 경쟁이 본격화하면서 차세대 설계 툴 수요도 늘어날 전망이다. 2나노 공정에 도입되는 GAA(게이트올어라운드)는 기존 핀펫보다 구조가 복잡하고 설계 제약이 많아 고도화된 EDA 기술이 필수적이다.

업계 관계자는 “최근 설계 병목은 단순히 인력을 늘리거나 검증 서버를 추가하는 방식만으로 해소하기 어려운 수준”이라며 “설계가 복잡해질수록 칩 내부 모듈 간 상호 운용성과 안정성을 보장하기 위한 검증 고도화가 중요해지는 상황”이라고 말했다.

박유민 기자 newmin@etnews.com

[서울=뉴시스] 과학기술정보통신부가 올해의 AI-반도체 해외실증 지원 사업 착수보고회를 개최했다. 8개 컨소시엄이 인도네시아·말레이시아·뉴질랜드·UAE·사우디아라비아·태국 등 6개국에서 실증한다. (사진=과기정통부 제공) *재판매 및 DB 금지

AI 열풍으로 인해 CPU까지 공급 위기를 맞이했다. [사진: 셔터스톡]

[디지털투데이 석대건 기자] AI 칩 경쟁의 무게중심이 GPU 단품에서 CPU-GPU 통합 설계로 이동하고 있다. GPU 성능 자체보다 GPU와 CPU·메모리를 하나의 패키지로 묶어 데이터 흐름을 최적화하는 능력이 차세대 AI 인프라의 승부처로 부상하는 양상이다.

최근 미국 증시에서 반도체 업종 중 가장 두드러진 종목은 GPU 강자가 아닌 CPU 진영이었다. 인텔과 AMD가 한 주에만 각각 23.6%, 25% 이상 급등했다. 연초 이후 누적 상승률은 인텔 238.5%, AMD 112.6%로 필라델피아 반도체 지수 구성 종목 중 최상위권이다. 인텔의 1분기 매출은 135억8000만 달러로 컨센서스를 웃돌았고, 영업이익률은 12.3%를 기록했다. AMD 역시 서버용 CPU 매출 성장률이 부각되며 주가가 다시 한번 레벨을 높였다.

이런 상승 배경에는 추론·에이전틱 AI 확산이 있다. 학습 단계가 GPU 연산력에 좌우됐다면, 추론과 에이전트형 워크로드는 토큰 생성량이 폭증하면서 이를 분배·제어할 CPU와 DPU의 수요를 함께 끌어올렸다. 유진투자증권에 따르면 GPU 대비 CPU 탑재 비율은 기존 8대 1에서 4대 1 수준으로 높아진 것으로 파악된다. GPU 한 장당 두 배 많은 CPU가 필요해진 셈이다. 하나증권 역시 "서버향 CPU와 관련 메모리 수요 증가가 동시에 기대된다"고 분석했다.

엔비디아의 행보가 이 흐름을 압축적으로 보여준다. 엔비디아는 지난 2월 메타와 'Grace+Vera' CPU 개별 공급 계약을 체결한 데 이어, 3월 GTC 2026에서 베라(Vera) CPU 8개를 탑재한 트레이형 베라 시스템을 공개했다. GPU와 묶어 파는 랙 단위 판매를 넘어, CPU 자체를 별도 상품군으로 키우겠다는 의도다. 차세대 루빈 울트라(Rubin Ultra) 카이버(Kyber) 랙의 컴퓨트 블레이드는 GPU 4개와 베라 CPU 2개를 한 묶음으로 수직 삽입하는 구조로, CPU-GPU의 물리적 결합도가 한층 강화됐다.

(왼쪽부터) 황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장, 엔비디아 젠슨 황 CEO, 한진만 삼성전자 파운드리 사업부장 사장 [사진: 삼성전자]

◆ 토큰 폭증 시대, GPU 한 장당 CPU 두 배 필요

메모리와의 결합 양상도 요인이다. 루빈 울트라에는 HBM4E 16개 패키지가 적용돼 단일 GPU당 메모리 용량이 1024GB까지 확장된다. 2028년 출시될 페인만(Feynman) 플랫폼에서는 로직 다이를 수직 적층하는 3D 다이 스태킹과 커스텀 HBM이 동시에 적용될 가능성이 거론된다. 엔비디아가 별도로 공개한 그록 LP30 기반 LPX 랙은 128GB SRAM으로 디코드 단계의 FFN 연산을 전담하는데, 이 역시 GPU·CPU·메모리를 역할별로 분리하되 단일 시스템으로 통합하는 설계 철학의 연장선이다. 사실상 메모리가 CPU·GPU의 '주변부품'에서 '코어 컴포넌트'로 격상된 것이다.

수혜는 한국 메모리 양사로 이어진다. 통합 패키지 구조에서 HBM이 차지하는 비중이 커질수록, HBM 양산 능력과 베이스 다이 설계 역량을 확보한 업체로 수익이 집중되는 구조다. SK하이닉스는 HBM3E·HBM4 양산 능력을 앞세워 엔비디아 루빈·루빈 울트라 플랫폼의 핵심 메모리 공급원으로 자리잡는다. 삼성전자는 LP30의 4nm 파운드리 위탁 생산을 맡으며 통합 패키지의 한 축에 합류한다.

소프트웨어 스택도 같은 방향으로 재편되고 있다. 엔비디아의 CUDA와 AMD의 ROCm은 모두 CPU-GPU 통합 메모리(Unified Memory) 모델을 전제로 라이브러리를 최적화하고 있다. CPU와 GPU가 별도 메모리 공간을 두고 데이터를 복사하던 시대에서, 둘이 같은 메모리 주소 공간을 공유하며 연산을 분담하는 시대로 넘어가는 흐름이다. 페인만 플랫폼부터 NVLink 스위치에 CPO(Co-Packaged Optics)가 적용될 가능성이 제기되는 점도 같은 맥락이다. CPU-GPU-메모리 사이 데이터 병목을 광 연결로 풀어내야 통합 설계의 효율이 살아나기 때문이다.

업계 관계자는 "GPU는 점차 기본값(commodity)이 되고, 이를 어떤 CPU와 어떤 메모리 구성으로 묶어내느냐가 시스템 성능을 가르는 변수가 됐다"며 "CPU 설계 역량과 패키징 기술을 동시에 보유한 업체로 경쟁 구도가 재편될 것"이라고 말했다.

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씨티은행이 TSMC의 AI 반도체 제조·패키징 경쟁력이 단기간에 인텔의 위협을 받기는 어렵다고 분석했다. AI와 고성능컴퓨팅 수요가 이어지는 가운데 TSMC의 CoWoS 첨단 패키징 생산능력은 2026년과 2027년에 크게 확대될 것으로 전망됐다.

Citi says TSMC’s AI chip dominance is unlikely to be meaningfully threatened by Intel, as CoWoS capacity, SoIC, CoPoS, and ABF substrate constraints shape advanced packaging competition.

씨티는 TSMC의 경쟁력 핵심으로 CoWoS를 꼽았다. CoWoS는 AI 가속기와 HBM을 결합하는 데 쓰이는 대표적인 첨단 패키징 기술로, 엔비디아 등 주요 AI 반도체 고객의 수요가 집중돼 있다. AI 칩이 대형화되고 메모리 대역폭 요구가 커질수록 고성능 패키징 역량은 공정 미세화만큼 중요한 경쟁 요소가 된다.

TSMC는 CoWoS 외에도 SoIC와 CoPoS 같은 차세대 패키징 기술을 준비하고 있다. SoIC는 칩을 수직으로 적층해 연결 밀도와 데이터 이동 효율을 높이는 기술이며, CoPoS는 대형 패널 기반 패키징을 통해 AI 칩 생산성과 비용 효율을 높이는 방향으로 거론된다. 씨티는 이러한 기술들이 향후 AI·HPC 수요를 추가로 견인할 수 있다고 봤다.

시장에서는 인텔의 EMIB-T 패키징 기술도 TSMC의 대안으로 주목받고 있다. EMIB는 실리콘 인터포저 대신 유기 기판 안에 작은 브리지를 배치해 칩렛 간 신호를 연결하는 방식이다. EMIB-T는 여기에 TSV를 적용해 보드와 칩 사이의 전력·신호 전달 효율을 높이는 구조로 설명된다.

다만 씨티는 EMIB-T의 확장성이 ABF 기판 공급망에 크게 좌우된다고 지적했다. EMIB 계열 패키징은 유기 기판 의존도가 높기 때문에, 아지노모토 빌드업 필름 기반 ABF 기판 생태계의 성숙도와 증설 속도가 관건이다. TSMC가 CoWoS 공급 제약을 겪고 있는 것처럼, 인텔도 ABF 공급이 충분히 뒷받침되지 않으면 EMIB-T를 대규모로 확장하기 어렵다는 분석이다.

인텔 18A 공정에 대해서도 신중한 시각을 제시했다. 최근 애플이 인텔 18A 계열 공정에 관심을 보이고 있다는 보도가 이어졌지만, 씨티는 테이프아웃이 업계에서 흔한 검증 절차일 뿐 대규모 양산을 보장하지는 않는다고 봤다.

AI와 HPC 칩 시장에서는 설계 일정도 중요한 변수다. 2027년과 2028년에 출시될 주요 AI·HPC 칩 설계는 이미 상당 부분 확정된 것으로 알려졌다. 이는 단기간에 파운드리나 패키징 파트너를 대규모로 바꾸기 어렵다는 의미다.

씨티의 분석은 인텔의 파운드리와 패키징 기술이 잠재력을 갖고 있더라도, TSMC의 AI 반도체 지위를 흔들기 위해서는 공정 수율, 패키징 생산능력, ABF 기판 공급망, 고객 설계 주기라는 복수의 조건을 동시에 충족해야 한다는 점을 강조한다.

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