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반도체 경쟁이란 무엇인가. 지금까지의 답은 간단했다. 더 빠른 연산 칩을 더 많이 찍어내는 쪽이 이긴다는 것이었다. 하지만 이 정의는 이제 절반만 맞는 이야기가 됐다. 삼성전자 유클리드 투자 소식을 보면, 경쟁의 무게중심이 칩 하나의 성능에서 프로세서와 메모리를 함께 설계하는 방식으로 옮겨가고 있다는 게 드러난다. 필자가 보기엔 이 변화야말로 오늘의 진짜 뉴스다.

삼성전자는 네덜란드 AI 반도체 스타트업 유클리드(Euclyd)의 시리즈A 투자를 삼성카탈리스트펀드를 통해 공동 주도했다. 투자 규모는 2억 유로 이상, 원화로 약 3100억원 수준으로 전해진다. 이사회에는 전 ASML 최고경영자 피터 베닝크가 합류했다. 단순한 지분 투자가 아니라, 차세대 반도체 설계 철학에 삼성이 베팅했다는 신호로 읽힌다.

배경 — 왜 지금 프로세서-메모리 통합인가

AI 산업의 무게중심은 이미 학습에서 추론으로 옮겨가고 있다. 학습 단계에서는 연산 능력 자체가 병목이었지만, 추론 단계에서는 이야기가 다르다. 모델이 답을 낼 때마다 메모리에서 데이터를 얼마나 빨리 꺼내오느냐가 속도와 전력 효율을 좌우한다. 개인적으로는 이 지점이 앞으로 5년간 AI 인프라 산업의 최대 변수가 될 것이라 본다.

기존 방식은 GPU 여러 개를 초고속 배선으로 묶어 연산량을 늘리는 쪽이었다. 반면 유클리드는 연산 프로세서와 메모리를 처음 설계 단계부터 하나의 구조로 붙이는 접근을 택했다. 회사 측은 이를 통해 초당 8000테라바이트 규모의 메모리 대역폭을 낸다는 목표를 제시했다. 아직 검증되지 않은 수치이지만, 목표 자체가 업계의 방향성을 보여준다.

분석 — 프로세서-메모리 통합 반도체가 바꾸는 판

이 흐름을 숫자 나열이 아니라 구조로 이해할 필요가 있다. 기존 GPU 클러스터 방식과 프로세서-메모리 통합 방식을 나란히 놓으면 차이가 분명해진다.

표에서 보듯 두 방식의 차이는 속도 경쟁이 아니라 설계 순서의 차이다. 연산과 메모리를 나중에 붙이느냐, 처음부터 하나로 묶느냐다. 이 설계 철학의 차이가 결국 데이터센터의 전력 청구서로 이어진다는 점에서, 프로세서-메모리 통합 반도체는 단순한 기술 유행이 아니라 비용 구조를 다시 짜는 시도에 가깝다.

물론 유클리드의 실제 반도체 시스템은 2028년에야 출시될 예정이고, 수천 개 고객사 확보 목표는 2030년으로 잡혀 있다. 아직은 청사진 단계라는 뜻이다. 필자가 보기엔 이 시차 자체가 삼성의 투자 성격을 설명해준다. 당장의 매출이 아니라 설계 표준을 선점하기 위한 자리 확보에 가깝다.

기업의 전략적 대응

삼성전자 입장에서 이 투자는 메모리 강자라는 정체성을 지키기 위한 방어이자 공격이다. HBM 경쟁에서 SK하이닉스에 주도권을 일부 내준 상황에서, 프로세서-메모리 통합이라는 다음 표준을 만드는 쪽에 발을 걸쳐두는 편이 합리적이다. 표준을 만드는 연합에 속해 있으면, 나중에 어떤 방식이 승자가 되든 완전히 소외되지는 않는다.

경쟁사들의 움직임도 비슷한 방향을 가리킨다. 각국 반도체 기업들이 대면적 기판이나 칩렛 결합 기술에 투자를 늘리는 이유도 결국 같은 병목, 즉 연산과 메모리 사이의 거리를 줄이려는 시도다. 한국경제 보도에 따르면 이번 투자는 삼성이 처음으로 시도하는 유형의 스타트업 베팅이라는 평가도 나온다.

IT-SUE의 시각

개인적으로는 이번 삼성전자 유클리드 투자를 단순한 반도체 스타트업 지원으로 보지 않는다. AI 추론 시대의 설계 표준 전쟁에서 자리를 선점하려는 포석으로 읽힌다. 메모리 반도체 강자였던 삼성이 이제는 설계 철학 자체에 투자하는 쪽으로 무게중심을 옮긴 셈이다.

다만 2028년 출시, 2030년 상용화라는 일정은 여전히 멀다. 그 사이 다른 기업들이 유사한 프로세서-메모리 통합 반도체 구조를 먼저 내놓을 가능성도 배제할 수 없다. 이 레이스는 이제 막 출발선을 지났을 뿐이다. IT-SUE는 앞으로도 이 흐름을 계속 지켜볼 예정이다. 관련해 메모리 생산 지형 변화를 다룬 SK하이닉스 인텔 메모리 생산 협상 기사도 함께 참고할 만하다.