올해 반도체 업계의 두 거대 무대인 GTC 2026(3월)과 컴퓨텍스 2026(6월)을 관통한 키워드는 하나였어요. 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’입니다.

그 중심에 엔비디아(NVIDIA)와 삼성전자(Samsung)의 ‘AI 동맹’이 있어요. 메모리 공급을 넘어 반도체 설계·제조 방식 자체를 AI로 바꾸는 그림인데요. 핵심만 정리해볼게요.

무슨 일이 있었나

엔비디아와 삼성전자는 GTC 2026과 컴퓨텍스 2026을 거치며 에이전틱 AI 협력을 전방위로 확대했어요. 단순 부품 거래가 아니라, AI가 칩을 설계·검증·생산하는 ‘에이전틱 AI 팩토리’ 구상이 핵심입니다.

  • 삼성이 GTC 2026에서 6세대 HBM4(고대역폭 메모리)와 HBM4E를 공개, 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) 플랫폼용으로 양산 돌입
  • 송용호 삼성전자 AI센터장이 ‘설계부터 제조까지 에이전틱 AI로 반도체 엔지니어링 혁신’ 세션 발표
  • 컴퓨텍스 2026(6월 1~5일, 타이베이·주제 ‘AI Together’)에서 엔비디아가 베라 루빈 풀 생산과 에이전틱 AI 팩토리 비전 공개
  • 젠슨 황 CEO가 삼성을 콕 집어 파운드리 협력(그록 LPU 생산)까지 언급하며 ‘AI 동맹’ 확장 강조

송용호 삼성전자 AI센터장 NVIDIA GTC 2026 '에이전틱 AI 반도체 엔지니어링' 발표 송용호 삼성전자 AI센터장 NVIDIA GTC 2026 ‘에이전틱 AI 반도체 엔지니어링’ 발표 — 출처: Samsung

자세히 보기 — 에이전틱 AI로 반도체를 짓는다

이번 협력의 진짜 핵심은 ‘에이전틱 AI가 반도체 설계와 제조에 직접 들어왔다’는 점이에요.

삼성 설명에 따르면, AI가 트랜지스터 사이징·회로 최적화 같은 설계 작업을 자동화해 설계 턴어라운드(TAT) 시간을 약 50% 단축한다고 해요. 단순 보조가 아니라 설계 흐름을 스스로 돌리는 수준입니다.

제조 단계에서는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 기반 디지털 트윈(digital twin)으로 실시간 모니터링·예측 위험 평가·선제 개입을 구현해요. 전자설계자동화(EDA)와 컴퓨테이셔널 리소그래피부터 첨단 공장의 설계·운영까지 AI가 관여합니다.

특히 HBM4E처럼 미세한 공정 변동도 수율에 큰 영향을 주는 영역에서, 삼성은 기존 제조실행시스템(MES)을 넘어 에이전틱 AI로 품질 관리를 진화시키고 있어요. 대규모 제조 데이터를 실시간 분석해 이상의 근본 원인을 빠르게 찾아내는 방식입니다.

메모리·칩 — HBM4부터 파운드리까지

하드웨어 공급에서도 협력 범위가 넓어졌어요.

  • 삼성 HBM4는 양산 상태로 베라 루빈용 설계, 처리속도 11.7Gbps(업계 표준 8Gbps 상회, 최대 13Gbps까지 확장)
  • 베라 루빈에는 Rubin GPU용 HBM4 + Vera CPU용 LPDDR5X 기반 SOCAMM2가 적용
  • 젠슨 황은 삼성·SK하이닉스·마이크론 3사 모두 HBM4 공급 자격(퀄)을 통과했다고 밝힘
  • 삼성이 그록(Groq)의 ‘Groq3’ LPU(언어처리장치) 칩을 파운드리로 생산 — HBM·모듈·저장장치에 이어 협력 확대

엔비디아(NVIDIA) 로고 엔비디아(NVIDIA) 로고 — 출처: NVIDIA

배경 / 맥락

컴퓨텍스 2026은 152개국에서 11만여 명이 찾은 대형 무대였고, 엔비디아는 여기서 베라 루빈을 에이전틱 AI 팩토리의 엔진으로 내세웠어요. 메모리·연산·소프트웨어가 한 몸처럼 묶여야 ‘AI가 일하는 공장’이 돌아간다는 메시지였죠.

엔비디아는 케이던스·다쏘시스템·PTC·지멘스·시놉시스 등과 손잡고 CUDA-X·옴니버스 기반 산업용 소프트웨어를 제공해요. 삼성·SK하이닉스·TSMC가 이 스택 위에서 설계·엔지니어링·제조를 가속하는 에이전틱 솔루션을 선보였습니다.

삼성전자(Samsung) 로고 삼성전자(Samsung) 로고 — 출처: Samsung

이게 왜 중요할까

한국 산업 관점에서 의미가 커요. 삼성은 메모리(HBM4) 주도권 + 파운드리(그록 LPU) 반등이라는 두 축을 엔비디아 동맹 위에서 동시에 챙기게 됐거든요.

또 ‘에이전틱 AI로 반도체를 만든다’는 흐름은 설계·수율·납기라는 제조 경쟁력의 핵심 지표를 직접 끌어올립니다. AI가 단순 챗봇을 넘어 산업 현장의 엔지니어링 도구로 자리 잡는 대표 사례라, 국내 반도체·장비·소프트웨어 생태계에도 파급이 클 전망이에요.

앞으로 주목할 점

  • 삼성 HBM4/HBM4E의 베라 루빈 본격 공급 물량·점유율
  • 삼성 파운드리의 그록 LPU 양산 성과와 추가 고객 확보
  • 에이전틱 AI 설계·제조의 실측 수율·납기 개선 데이터
  • SK하이닉스·마이크론·TSMC와의 공급 경쟁 구도 변화

부품 공급사를 넘어 ‘AI로 칩을 만드는 파트너’로 관계가 바뀌는 흐름이라, 저는 다음 분기 실적과 공급 물량에서 이 동맹의 진짜 성적표가 나올 거라고 봐요.

참고 출처