고객사 넘어서 부품사까지… 엔비디아, AI 공급망 선점 나섰다 작성일 10-22 49 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4Pu0Qa0HHg"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2921295157b2f38009452bd9709a4de977d596fc78fb5ecf23b2175432a3fc8b" dmcf-pid="8Q7pxNpX5o" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="젠슨 황 엔비디아 최고경영자. photo 뉴시스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/chosun/20261022110435481ndce.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="YiP4jC4qHG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/chosun/20261022110435481ndce.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 젠슨 황 엔비디아 최고경영자. photo 뉴시스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="fb2346051407dde410fc438b50f266d1e2b96822d5d336423773383aabeb8794" dmcf-pid="6xzUMjUZYL" dmcf-ptype="general">엔비디아가 인공지능(AI) 반도체를 구매하는 클라우드 기업에 투자해 온 데 이어, 이번에는 반도체 생산에 필요한 부품·후공정 업체에도 거액을 선지급하고 공동 투자에 나섰다. GPU(그래픽처리장치)를 구매하는 고객사의 데이터센터 투자를 지원하는 동시에, GPU 생산에 필요한 부품과 제조 시설까지 미리 확보하려는 것이다. 엔비디아가 AI 반도체 시장의 수요와 공급 양쪽에 자금을 투입하며 산업 전반에 대한 영향력을 확대하고 있다는 분석이다.</p> <p contents-hash="df7de5bba884a62541b1b9e86e21ecc84fc27239b5277665f0766064a88fd993" dmcf-pid="PMquRAu5tn" dmcf-ptype="general">엔비디아는 21일(현지 시각) 독일 베를린에서 열린 개발자 행사 ‘GTC 2026’에서 삼성전기와 일본 이비덴, 대만 유니마이크론 등 반도체 패키지기판 업체 3곳을 비롯해 미국 앰코, 대만 KYEC·SPIL 등 6개 협력 업체와 생산 능력을 대폭 확대한다고 발표했다. 향후 3년간 자사 제품용 첨단 패키지기판 생산 능력을 2.5배로 늘리고, 첨단 패키징과 반도체 검사 시설도 대규모로 확충할 계획이다.</p> <p contents-hash="96f10e901be6c682d469876597820b9f0c13e911bb622076fcfcd9477b38f97f" dmcf-pid="QRB7ec715i" dmcf-ptype="general">젠슨 황 엔비디아 CEO는 이날 “AI 인프라 수요는 엄청나지만 생산능력이 제약 요인”이라며 “협력 업체들이 세계 각지에서 생산능력을 확대해 AI 슈퍼컴퓨터 공급을 늘리고 있다”고 했다.</p> <p contents-hash="79c4088e18009c1bb4ef8fca76271a7ba611b8494997a18a573b74c8338d3ba7" dmcf-pid="xebzdkztYJ" dmcf-ptype="general"><strong>◇한·일·대만 부품 업체에 선지급·공동 투자</strong></p> <p contents-hash="a68a59c80f06fbb2f1c4314f75171bae9386b9f7e36694f1ccd7388da7bbc689" dmcf-pid="yGrEH7Eo1d" dmcf-ptype="general">엔비디아는 일본 기판 업체 이비덴에 수십억 달러를 선지급해 오노 공장 증설을 지원한다. 이 공장의 생산 능력을 3배로 늘려 2028년부터 추가 물량을 확보할 계획이다. 대만 유니마이크론과도 생산 능력 예약 계약을 맺고 기판 공장 증설을 지원한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="90072637bc6578e1fd8b4247ba20e1d9874086be7315cf7273fc2277bcc5ce49" dmcf-pid="WHmDXzDgZe" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/chosun/20261022110436767ywer.jpg" data-org-width="1359" dmcf-mid="fsexDTx21a" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/chosun/20261022110436767ywer.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="6c69848fc2d940d65aca51db34c131f2ee98a1e3d6bab7d1469df859c2eb3836" dmcf-pid="YHmDXzDg1R" dmcf-ptype="general">삼성전기와는 AI 반도체용 첨단 패키지기판 생산시설에 공동 투자하고 장기 공급 계약을 체결했다. 패키지기판은 GPU 등 반도체 칩을 메인보드와 전기적으로 연결하고 전력과 신호를 전달하는 부품이다. 삼성전기는 세종·부산 사업장에 전용 생산 라인을 확충하고, AI 연산 칩과 데이터센터용 고속 네트워크 기판을 공급할 예정이다. 엔비디아 공급 물량은 매년 두 자릿수 증가율로 늘어나 2028년에는 삼성전기 전체 패키지기판 생산능력의 상당 부분을 차지할 것으로 전망된다.</p> <p contents-hash="275ca67b51634acb6afb7184afa97194076d2db8068707fda7d4dca3461ff224" dmcf-pid="GXswZqwatM" dmcf-ptype="general">반도체 후공정에도 대규모 자금이 투입된다. 미국 반도체 후공정 업체 앰코는 엔비디아와 한국 내 첨단 패키징 생산능력을 확대하기 위한 13억달러 규모의 신규 계약을 체결했다. 인천과 광주에 생산시설을 운영하는 앰코는 2028년 말까지 한국 내 첨단 패키징 생산능력을 기존의 4배 이상으로 늘릴 계획이다. 엔비디아는 대만 반도체 검사 업체 KYEC에도 11억달러를 선지급해 미국 내 검사시설 신설을 지원한다. 대만 SPIL과는 데이터센터용 광통신 부품인 광엔진 생산능력을 2027년 중반까지 15배로 늘리기로 했다.</p> <p contents-hash="6a403c272c009ace1958bd7c7593523cf691478ca4fe96ec1170e579716edc75" dmcf-pid="HZOr5BrNHx" dmcf-ptype="general">엔비디아와 부품업체의 협력은 로봇 분야로도 확대되고 있다. LG이노텍은 GTC 베를린에서 센서 정보를 AI 반도체에 빠르게 전달하는 엔비디아 기술인 ‘홀로스캔 센서 브리지(HSB)’를 적용한 300만화소 카메라 모듈과 여러 카메라·센서를 결합한 로봇용 영상 인식 시스템을 공개했다.</p> <p contents-hash="1cbf2769bd7b58ea16e31324495a6cdc07501a6435a737d21f3765e99638019d" dmcf-pid="X5Im1bmjYQ" dmcf-ptype="general"><strong>◇GPU 구매 고객사 넘어 생산업체까지</strong></p> <p contents-hash="3e8c2d460698519aded7e89f016744220eaddb0502607e618ab873634830d180" dmcf-pid="Z1CstKsAYP" dmcf-ptype="general">엔비디아는 그동안 코어위브 등 GPU를 구매하는 클라우드 업체에 투자하고 장기 계약을 맺어 AI 데이터센터 구축을 뒷받침해 왔다. 이번에는 반대로 GPU 생산에 필요한 부품 업체에 자금을 투입해 미래 생산 능력을 확보하는 것이다.</p> <p contents-hash="ee8e1c14f2f1a822aeeec3879833517b61e7963066d01e957c2d8c529e87e520" dmcf-pid="5thOF9OcZ6" dmcf-ptype="general">AI 반도체는 GPU와 HBM(고대역폭 메모리)을 첨단 패키징 공정으로 결합하고, 이를 고밀도 기판에 연결해 완제품으로 만든다. 반도체 성능이 높아질수록 기판 회로가 복잡해지고 제조·검사 난도도 높아진다. GPU와 HBM을 확보하더라도 기판과 후공정 생산 능력이 부족하면 완제품 공급을 늘리기 어렵다.</p> <p contents-hash="163ec10abc44596cfa206c79d95e7e9cee12b3dedda4dfb897f3b08ab4c6c26a" dmcf-pid="1FlI32IkX8" dmcf-ptype="general">한 반도체 업계 관계자는 “엔비디아는 선제 투자로 부품 공급망을 확보하고, 협력업체는 장기 공급 계약을 바탕으로 생산 능력을 확대할 수 있다”며 “다만 AI 데이터센터 투자가 둔화하면 증설한 생산 시설이 부담으로 돌아오고 특정 고객사에 대한 의존도가 높아질 수 있는 만큼, 수요 변화에 대비하면서 고객사를 다변화하는 전략도 필요하다”고 했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [취재수첩] '눈앞에서 사라진 스피커'…목소리는 화면 속에서 들렸다 10-22 다음 기업 10곳 중 7곳 보안 강화 나섰지만…전문 인력 확보는 '하늘의 별 따기' 10-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
