하이닉스, '연산속도 16배' 차세대 메모리반도체 개발
GPU가 담당하던 연산 기능
메모리반도체에 더해 속도 높여
"AI 러닝·빅데이터 부문에 활용"
하지만 AI와 빅데이터 기술이 발달하면서 메모리반도체의 처리 속도가 반도체 기업의 경쟁력 평가 기준 중 하나로 떠올랐다. 업계에서 주목받고 있는 해결책은 연산 기능을 메모리반도체에 추가하는 것이다. PIM 기술을 적용한 메모리반도체는 데이터 이동 없이도 메모리반도체 자체적인 연산 작업이 이뤄져 데이터 처리 능력이 향상된다.
SK하이닉스는 PIM을 적용한 첫 제품으로 ‘GDDR6-AiM’ 샘플을 개발했다. GDDR(Graphics DDR)은 국제반도체표준화기구(JEDEC)에서 규정한 그래픽 D램의 표준 규격 명칭이다. 초당 16Gbps(기가비트) 속도로 데이터를 처리하는 GDDR6 메모리반도체에 연산 기능이 더해진 제품이다. 일반 D램 대신 이 제품을 CPU·GPU와 함께 탑재하면 연산 속도가 최대 16배까지 빨라진다. 또 GDDR6의 기존 동작 전압인 1.35V보다 낮은 1.25V에서 구동하며, 에너지 소모는 80%가량 줄어든다고 회사 측은 설명했다.
SK하이닉스 관계자는 “앞으로 GDDR6-AiM은 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 빅데이터의 연산과 저장 등에 활용될 전망”이라고 말했다.
SK하이닉스는 이달 말 미국 샌프란시스코에서 열리는 반도체 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘2022 ISSCC(국제 고체 회로 학술회의)’에서 PIM 개발 성과를 공개할 예정이다. 향후 이 기술이 진화하면 스마트폰 등 정보통신기술(ICT) 기기에서 메모리반도체가 중심적인 역할을 하는 ‘메모리 센트릭 컴퓨팅’도 가능해질 것으로 회사는 기대하고 있다.
한편 SK하이닉스는 최근 SK텔레콤에서 분사한 AI 반도체 기업인 사피온과 협력해 GDDR6-AiM과 AI 반도체를 결합한 기술도 선보일 계획이다. 안현 SK하이닉스 부사장은 “자체 연산 기능을 갖춘 PIM 기반의 GDDR6-AiM을 활용해 새로운 메모리 솔루션 생태계를 구축할 것”이라며 “사업모델과 기술개발 방향성을 지속적으로 진화하겠다”고 말했다.
박신영 기자 nyusos@hankyung.com
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IB업계 '이불킥'한 작년 최악 거래는…한앤컴퍼니의 남양유업 인수
국내 투자은행(IB)업계 리더들은 지난해 자본시장 딜 중 ‘최악의 거래(worst deal)’로 사모펀드(PEF) 운용사인 한앤컴퍼니의 남양유업 인수와 카카오페이 기업공개(IPO) 등을 꼽은 것으로 조사됐다. 한국경제신문 자본시장 전문매체 마켓인사이트가 최근 국민연금기금 운용역을 비롯해 PEF 운용사 대표, IB 대표, 법무법인, 회계법인 대표 등 53명을 대상으로 답변을 모은 결과다.‘한앤컴퍼니의 남양유업 인수’는 응답자의 22%(11명)가 최악의 거래로 꼽았다. 이들은 “매도인과 매수인 모두 명성에 중대한 흠집을 낸 거래”라며 “매수인 측이 매도자의 돌발 행동을 통제하지 못하는 등 거래 관리가 아쉬운 측면이 있다”고 이유를 댔다.남양유업은 ‘대리점 강매 사건’ ‘창업자 외손주의 마약 사건’ ‘불가리스 과장광고 사건’ 등이 연달아 터졌다. 여론은 물론 실적도 악화하자 홍원식 회장은 회사 매각을 발표했고 한앤컴퍼니가 이를 사들이기로 했다. 하지만 거래 당일 홍 회장이 나오지 않고 거래를 무효화하면서 결국 법정싸움으로 확산됐고 아직도 갈등이 이어지고 있다. 양쪽의 법률 자문은 김앤장이 맡았다.최악의 거래 2위는 7명이 답한 ‘크래프톤의 IPO’였다. 지난해 IPO ‘최대어’로 공모 규모가 4조3098억원에 달했다. 통상 대규모 IPO는 IB업계에서 좋은 평가를 받는데, 크래프톤 IPO는 예외였다. IB 리더들은 “회사 측이 다소 높은 밸류에이션(실적 대비 주가수준)을 적용했다”며 “실제로 상장 후 주가는 공모가(49만8000원)를 크게 밑돌고 있다”고 설명했다. 16일 이 회사 주가는 27만7500원으로 공모가 대비 44% 하락한 상태다.삼척블루파워의 채권 발행, 카카오페이의 IPO, SK E&S 우선주 인수금융 등은 각각 3명이 최악의 딜로 꼽으며 공동 3위에 자리했다.신용등급 ‘AA-’ 우량 회사채 등급을 받은 삼척블루파워는 지난해 1000억원 규모의 회사채를 발행을 목표로 당시 시장금리보다 훨씬 높은 연 3%대 이자지급을 제시하며 수요예측에 나섰는데, 1원어치도 팔리지 않았다. 석탄화력발전소라는 점이 문제였다. 발행 주관을 맡은 증권사들이 ESG(환경·사회·지배구조)가 강조되는 사회 분위기를 간과했다는 평가다. 결국 회사채는 이들 증권사가 떠안았다.카카오페이의 IPO는 상장 후 대표와 임원 등 경영진이 주식을 모두 처분하며 ‘먹튀’ 논란에 휩싸인 점이 이유로 꼽혔다. 류영진 대표 등 카카오페이 경영진은 상장 한 달을 넘기기 전에 주가가 오르자 약 900억원어치의 보유 주식을 파는 ‘스톡옵션 잔치’를 벌였다. 이후 카카오는 그룹 차원에서 사과와 쇄신을 약속하는 등의 조치에 나서야 했다.SK E&S 우선주 인수금융은 2조4000억원어치 우선주를 인수하는 과정에서 우선주 투자자가 요구한 차입 조건 탓에 최악의 거래로 꼽혔다. 우선주를 담보로 10년 간 돈을 빌리면서 연 3.7% 이자만 주기로 했는데, 이후 시장금리가 빠르게 상승하면서 “관행과 안 맞게 너무 낮은 이자에 돈을 빌려줬다”는 뒷말이 국내 금융회사들 사이에서 무성했던 것으로 전해졌다.한편 IB 리더들은 지난해 ‘최고의 거래(best deal)’로 SK하이닉스의 인텔 낸드플래시 사업부 인수를 꼽았다. 한국 자본시장 역사상 최고 규모(90억달러)의 거래였고, 국가 경제에도 보탬이 됐다는 이유를 들었다.이태호 기자 thlee@hankyung.com
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SK하이닉스 D램·낸드 공격 투자…10년새 시총 13조 → 100조
SK하이닉스가 SK그룹 편입 10주년을 맞았다. SK그룹은 10년 전인 2012년 2월 14일 계열사 SK텔레콤을 통해 하이닉스반도체(현재 SK하이닉스)를 사들였다. 당시 하이닉스의 몸값은 3조4000억원이었다.2012년만 해도 하이닉스는 만년 적자 기업이었다. 상당한 기술력을 갖췄지만, 시설과 연구개발(R&D) 예산 부족으로 미래가 불투명했다. 새로운 성장동력을 찾던 최태원 회장은 하이닉스의 잠재력을 높게 평가했다. 제때 투자만 이뤄지면 글로벌 기업으로 키울 수 있을 것이라는 판단하에 주위의 반대에도 불구하고 인수합병(M&A)을 밀어붙였다. SK 간판 달고 ‘부활의 10년’10년이 지난 2022년. SK하이닉스는 최 회장의 선견지명이 옳았음을 증명했다. 연간 10조원 이상의 영업이익을 창출하는 SK그룹의 대표선수이자 대한민국을 상징하는 기업으로 발돋움했다.SK그룹에 편입된 이후 SK하이닉스는 지속적인 성장세를 이어갔다. 인수 직전인 2011년 시가총액 13조원으로 국내 14위였던 이 회사의 기업가치는 지난해 시가총액 100조원을 돌파했다. SK그룹의 안정적인 자본력을 바탕으로 대규모 투자가 꾸준히 이뤄진 영향이다. 반도체는 호황기에 많은 이익을 볼 수 있는 업종이지만 적게는 수조원, 많게는 수십조원 단위의 투자가 꾸준히 이뤄져야 한다. 업계에서 SK그룹이 하이닉스를 되살렸다는 평가가 나오고 있는 배경이다.SK하이닉스가 얼마나 성장했는지를 보여주는 또 다른 지표는 이익에 비례해 내는 법인세다. SK그룹이 인수하기 전 하이닉스는 법인세와 관련이 없는 기업이었다. 1995년 1009억원을 낸 이후 2014년까지 법인세 납부 실적이 없었다. 법인세를 납부할 만큼 이익을 내지 못했다는 얘기다.SK하이닉스가 본격적으로 조 단위 세금을 내기 시작한 것은 반도체 업계가 슈퍼 사이클에 돌입한 2017년이다. 이해 SK하이닉스는 2조5500억원의 세금을 냈다. 2018년엔 세금 납부액이 더 늘었다. 법인세 등을 포함해 국가 세수에 기여한 전체 금액이 5조6000억원에 달했다. 회사 관계자는 “SK그룹에 인수된 뒤 2020년까지 누적 납세액은 11조원 안팎”이라며 “만년 적자 기업이 국가 세수를 떠받치는 우량 기업으로 탈바꿈한 셈”이라고 설명했다.일자리 창출에도 이바지했다. 2011년 1만9601명이던 임직원 수는 지난해 3만 명 선으로 늘었다. SK하이닉스는 MZ세대(1980년대 이후 출생자)가 선망하는 직장으로 꼽힌다. 다른 대기업에 비해 임금과 복지 수준이 높아서다. 지난해 말에는 모든 임직원에게 월 기본급의 300%를 특별성과급으로 지급하기도 했다.반도체 업계에서의 위상도 탄탄하다. D램 시장에서는 삼성전자에 이어 안정적인 2위를 유지하고 있다. 지난해 3분기 기준 SK하이닉스의 시장 점유율은 27.6%다. 3위 마이크론과의 격차가 5%포인트에 이른다. 낸드 시장에서도 점차 존재감이 뚜렷해지고 있다. 이 기간 낸드 시장 점유율은 13.6%로 업계 4위로 집계됐다. D램과 낸드 ‘시너지’업계에서는 SK하이닉스의 첫 변곡점으로 2017년을 꼽는다. 경쟁사인 기옥시아(옛 도시바메모리)에 대규모 투자를 단행하며 낸드플래시 분야에서 우위를 확보할 수 있는 발판을 마련했기 때문이다. 당시 SK하이닉스는 4조원 가량의 투자를 했다. 글로벌 낸드 시장의 주요 플레이와 우호적 관계를 맺으며 장기적 관점에서 시너지를 내겠다는 것이 당시 SK하이닉스의 설명이었다.지난해 말에는 인텔 낸드사업부 인수의 1단계 절차를 마무리하면서 글로벌 낸드 시장의 주도권을 잡는 데 성공했다. 인수 계약은 2020년 10월에 체결했지만, 주요국 경쟁당국의 승인에 상당한 시간이 소요됐다. 결국 마지막까지 승인 여부를 저울질하던 중국으로부터 지난해 말 ‘OK’ 사인을 받았다.SK하이닉스가 1차 인수로 인텔로부터 넘겨받는 자산은 낸드플래시 기반 데이터 저장장치인 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사업과 중국 다롄 공장 등이다. 이번 M&A의 계약 금액은 90억달러(약 10조7000억원)에 이른다. 국내 기업의 해외 M&A 중 역대 최대 규모다.SK하이닉스는 인텔 SSD 사업을 운영할 미국 신설 자회사 사명을 ‘솔리다임(Solidigm)’으로 정했다. 솔리다임은 ‘솔리드스테이트(Solid-State)’와 ‘패러다임(Paradigm)’의 합성어다. 업계에서는 이번 인수로 D램과 비교해 열세에 있던 SK하이닉스의 낸드플래시 분야 경쟁력이 획기적으로 높아질 것으로 보고 있다. SK하이닉스와 인텔의 낸드 제품이 각기 다른 장점이 있어서다. SK하이닉스는 모바일용 낸드플래시를, 인텔은 기업용 SSD에서 비교 우위가 있다는 게 업계의 설명이다.업계 관계자는 “D램 한 날개로 날던 SK하이닉스가 낸드플래시라는 새로운 날개를 얻은 셈”이라며 “포트폴리오 개선으로 한층 더 안정적인 실적을 올리게 될 것”이라고 말했다.송형석 기자 click@hankyung.com
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SK하이닉스는 연산 기능을 갖춘 차세대 메모리반도체 기술인 PIM(Processing-In-Memory)을 개발했다고 16일 밝혔다. PIM은 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 AI(인공지능)와 빅 데이터 처리 분야에서 데이터 처리속도를 올려주는 차세대 기술이다. 메모리 반도체는 데이터 저장을 전담하고, 연산 기능은 비메모리반도체인 CPU(중앙처리장치)나 GPU(그래픽처리장치)가 담당한다는 것이 일반적인 인식이었다. 하지만 AI와 빅데이터 기술이 발달하면서 메모리반도체의 처리 속도가 반도체 기업의 경쟁력으로 떠오르면서 연산기능 추가가 해결책으로 제기되고 있다. 실제 SK하이닉스는 PIM이 적용된 첫 제품으로 ‘GDDR6-AiM' 샘플도 개발했다. GDDR(Graphics DDR)은 JEDEC(국제반도체표준화기구)에서 규정한 그래픽 D램의 표준 규격의 명칭이다. ‘GDDR6-AiM'은 PIM 기술이 적용됐다는 뜻이다. 1초당 16Gbps(기가비트) 속도로 데이터를 처리하는 GDDR6 메모리 반도체에 연산 기능이 더해진 제품이다. 일반 D램 대신 이 제품을 CPU와GPU와 함께 탑재하면 특정 연산의 속도는 최대 16배까지 빨라진다.SK하이닉스 관계자는 "앞으로 GDDR6-AiM은 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 빅 데이터의 연산과 저장 등에 활용될 전망"이라고 말했다.SK하이닉스는 이달 말 미국 샌프란시스코에서 열리는 반도체 분야 세계 최고 권위 학회인 '2022 ISSCC(국제 고체 회로 학술회의)'에서 PIM 개발 성과를 공개할 예정이다. 향후 이 기술이 진화하면 스마트폰 등 ICT 기기에서 메모리반도체가 중심적인 역할을 하는 ‘메모리 센트릭 컴퓨팅’도 가능해질 것으로 회사는 기대하고 있다. 한편, SK하이닉스는 최근 SK텔레콤에서 분사한 AI 반도체 기업인 사피온과 협력해 GDDR6-AiM과 AI 반도체를 결합한 기술도 선보일 계획이다. 류수정 사피온 대표는 “인공 신경망 데이터 활용이 최근 급속도로 늘어나, 이러한 연산 특성에 최적화한 컴퓨팅 기술이 요구된다”며 “양사의 기술을 융합해 데이터 연산, 비용, 에너지 사용 측면에서 효율성을 극대화할 것”이라고 밝혔다.박신영 기자 nyusos@hankyung.com
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