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[中 하드테크 IPO 빅뱅] ⑫우한 YMTC vs 허페이 CXMT '메모리 투스타'

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AI 핵심 요약

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  • 우한은 2016년 YMTC를 국가 지원으로 키웠다
  • 허페이는 시장 중심 전략으로 CXMT를 육성했다
  • 두 기업은 중국 메모리 산업 양축으로 성장했다

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

CXMT 상장으로 성장성 함께 조명 받는 YMTC
다수 공통점에도 CXMT와 뚜렷한 차이점 보여
우한 YMTC vs 허페이 CXMT 육성 모델 차이

이 기사는 7월 27일 오후 3시20분 '해외 주식 투자의 도우미' GAM(Global Asset Management)에 출고된 프리미엄 기사입니다. GAM에서 회원 가입을 하면 9000여 해외 종목의 프리미엄 기사를 보실 수 있습니다.

[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = 중국 메모리 반도체 산업은 현재 두 개의 축을 중심으로 성장하고 있다. 중국 대표 D램(DRAM) 제조사인 허페이(合肥)시의 창신메모리테크놀로지(長鑫科技·CXMT 688825.SH)와 중국 대표 낸드플래시(NAND Flash) 제조사인 우한(武漢)시의 양쯔메모리(長江存儲∙YMTC)다.  

두 기업은 2016년 비슷한 시기에 설립돼 모두 중국 메모리 산업의 핵심 기업으로 성장했지만, 탄생 과정과 산업 육성 방식은 뚜렷한 차이를 보인다.

YMTC는 정부가 방향을 정하고 적극 지원해 키운 모델이고, CXMT는 정부가 좋은 기업을 유치하고 투자해 기업들이 스스로 성장하도록 만든 모델이다. 즉, 두 기업의 핵심 차이는 '정부 주도'와 '시장(기업) 주도'에 있다.

같은 시기 출범해 중국 메모리 산업을 대표하는 기업으로 성장했지만, 두 기업을 키워낸 방식은 중국 산업정책의 두 가지 얼굴을 그대로 보여준다는 점에서 의미가 있다.

[서울=뉴스핌] 배상희 기자 2026.07.27 pxx17@newspim.com

◆ 우한의 '정부주도' 육성 모델 'YMTC'

구체적으로 살펴보면, 우한은 국가 전략을 기반으로 메모리 산업을 육성했으며, 그 과정에서 탄생한 기업 중 하나가 YMTC다.

2006년 후베이(湖北)성, 우한시, 우한 둥후(東湖)신기술개발구(우한 광구<光谷∙Optics Valley>)는 공동 출자를 통해 우한신신(武漢新芯∙XMC)을 설립해 반도체 도시로서의 기반을 마련하고, 중국 최대 파운드리 SMIC(中芯國際∙중신궈지 688981.SH/0981.HK)에게 운영을 맡겼다. 이를 통해 중국 중부 지역 최초의 12인치 집적회로 웨이퍼 생산라인이 탄생했고, 이는 훗날 YMTC의 씨앗이 됐다.

설립 초기 XMC는 DRAM 사업을 추진하려 했지만 업황 침체를 맞으면서 방향을 수정해야 했다. 이후 미국 스팬션(Spansion)의 NAND Flash 위탁생산을 맡았지만, 글로벌 금융위기 이후 스팬션의 경영 악화로 주문이 급감하면서 한때 매각 위기까지 몰렸다.

당시 TSMC(TSM.US)와 마이크론(Micron Technology, MU.US) 등 여러 기업이 협력 또는 인수 의향을 나타냈지만, 우한은 결국 회사를 매각하지 않고 지역에 남겨 지속적으로 육성하는 길을 선택했다.

[사진 = YMTC 공식 홈페이지] 중국 최대 낸드(NAND) 플래시 메모리 업체 양쯔메모리(長江存儲∙YMTC) 제품 홍보 이미지.

전환점은 2014년에 찾아왔다.

2014년 중국 정부는 '국가 집적회로 산업 발전 추진 요강'을 발표하고, 국가집적회로산업투자펀드(CICF∙빅펀드)를 설립했다. 이 과정에서 메모리 반도체가 국가 전략 산업으로 지정됐다.

이어 2016년 총투자액 약 1600억 위안 규모의 국가 메모리 반도체 기지가 우한 광구에 들어서면서 YMTC가 공식 출범하게 된다.

YMTC가 공식 설립된 2016년 당시 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 이미 64단 3D 낸드를 양산하고 있었으며, 글로벌 시장은 이들 기업이 장기간 지배하고 있었다. 중국 기업들은 사실상 고성능 낸드플래시 시장에 진입할 능력이 없었다.

하지만, YMTC는 XMC의 제조 역량을 계승하는 동시에 독자 기술인 엑스태킹(晶棧∙징잔∙Xtacking) 3D NAND 아키텍처를 개발하며 점차 차별화된 기술 노선을 구축해 나갔다.

몇 년 뒤 이 기술은 국제적인 인정을 받기 시작했고 2025년 YMTC가 자체 개발한 엑스태킹 4.0 아키텍처는 FMS(플래시 메모리 서밋)에서 '가장 혁신적인 스토리지 기술상(Most Innovative Storage Technology Award)'을 수상하며, 세계 메모리 기술 경쟁에서 인정받은 몇 안 되는 중국 독자 기술로 평가를 받았다.

YMTC의 수석 과학자 훠쭝량(霍宗亮)은 언론 인터뷰에서 "엑스태킹 아키텍처는 우리가 독자적으로 개척한 기술 노선이며, 중국만의 새로운 플래시 메모리 기술 길을 개척한 사례"라고 설명했다.

YMTC가 성장하면서 반도체 장비, 소재, 설계, 패키징·테스트 등 업∙다운스트림 기업들이 잇달아 우한 광구로 집결했고, 현재 YMTC를 중심으로 300개 이상의 집적회로 기업이 모여 약 7㎢ 규모의 메모리 산업 혁신 클러스터를 형성하고 있다. 

반도체 장비 분야에서는 중국 국산 에칭(식각) 장비 업계를 대표하는 북방화창(北方華創∙NAURA 002371.SZ), 또 다른 중국 대표 반도체 에칭 장비 업체 AMEC(中微公司∙중미반도체 688012.SH), 반도체 박막 증착 장비를 주로 생산하는 척형과기(拓荊科技∙PIOTECH 688072.SH) 등 대표 기업들이 잇달아 우한에 거점을 마련해 YMTC와 핵심 공정 공동 연구개발을 진행하고 있다.

소재 분야에서는 CMP 연마패드 생산업체 정룡주식(鼎龍股份∙DINGLONG 300054.SZ), CMP 슬러리 생산업체 안지마이크로(安集科技∙ANJI 688019.SH), 전자급 인산을 주로 생산하는 시노포러스(興福電子∙Sino Phorus 688545.SH) 등 핵심 소재 기업들이 국산화 대체를 지속적으로 추진하고 있다.

여기에 강파룡(江波龍∙LONGSYS 301308.SZ)과 바이윈스토리지(佰維存儲∙BIWIN∙백유존저과기 688525.SH) 등 메모리 컨트롤러와 모듈 기업들도 잇달아 우한에 거점을 마련하며 웨이퍼 공급망과의 연계를 강화하고 있다.

[서울=뉴스핌] 배상희 기자 2026.07.27 pxx17@newspim.com

◆ 허페이의 '시장주도' 육성 모델 'CXMT'

중국 전체를 살펴보면 메모리 반도체 산업을 일정 규모 이상으로 육성한 도시는 많지 않은데, 우한과 함께 꼭 거론되는 도시가 허페이다.

우한시와 달리 허페이시는 철저히 산업 생태계 중심의 시장화 전략을 선택했으며, 그 과정에서 CXMT가 탄생했다.

허페이시는 중국 대표 디스플레이 제조사 BOE(京東方∙경동방 000725.SZ)를 중심으로 '신핑치허(芯屏器合)' 전략을 추진하며 반도체와 디스플레이, 장비 산업을 중심을 완전한 제조 생태계 구축에 나섰다.

신핑치허에서 '신(芯)'은 반도체(집적회로·IC) 산업, '핑(屏)'은 BOE를 중심으로 한 차세대 디스플레이 산업, '치(器)'는 첨단 장비 제조 및 공업용 로봇 산업을 지칭한다. '허(合)'는 인공지능(AI)과 제조업의 융합을 의미하며, 일부에서는 산업과 도시의 융합을 뜻하기도 한다.

하지만, 허페이시의 생태계 구축 구상은 곧 새로운 문제에 직면하게 된다. 디스플레이는 생산할 수 있었지만 이를 구동하는 디스플레이 구동칩(DDIC)은 여전히 외부 공급에 의존하고 있었던 것이다.

디스플레이 산업 성장 과정에서 부족했던 디스플레이 구동칩(DDIC) 공급망을 보완하기 위해 파운드리 기업인 12인치 웨이퍼 파운드리 사업에 종사하는 정합집성(晶合集成∙Nexchip 688249.SH/2249.HK)을 유치하며 반도체의 부재를 보완해주는 역할을 맡게 된다.

2016년 전후 허페이는 국가 메모리 반도체 기지 유치 경쟁에서 우한에 패했지만 메모리 산업 육성을 포기하지 않았고, 대신 시장 중심 방식으로 지역 DRAM 기업을 육성한 결과 CXMT가 탄생했다.

허페이는 정부 주도의 국가 프로젝트 대신 시장 중심 방식으로 CXMT를 육성했고, 동시에 장비와 소재, 패키징·테스트 기업을 단계적으로 유치하며 DRAM 공급망을 구축했다.

패키징·테스트 분야에서는 집적회로 패키징 및 테스트업체 통푸마이크로(通富微電∙TF 002156.SZ)를 유치하는데 성공했다.

반도체 장비와 소재 분야에서는 이미징 및 라이팅 리소그래피 장비 연구개발 업체 심기미장(芯碁微裝∙CFMEE 688630.SH)과 반도체 산업 전반을 대상으로 반도체 장비의 정밀 세정 서비스를 제공하는 부락덕(富樂德∙Ferrotec 301297.SZ) 등이 잇달아 들어서며 CXMT를 중심으로 한 메모리 산업 클러스터가 형성됐다.

결국 우한과 허페이는 서로 다른 방식으로 같은 목표를 달성했다.

우한은 국가 전략과 대규모 정책 지원을 기반으로 국가 메모리 반도체 기지를 조성하고 YMTC를 육성했다. 반면 허페이는 '신핑치허' 산업 전략을 중심으로 부족한 공급망을 하나씩 보완하며 CXMT를 키워냈다.

YMTC와 CXMT는 각각 낸드플래시와 D램이라는 서로 다른 분야를 대표하는 메모리 기업으로 성장했다. 두 기업의 성장 과정은 중국 반도체 산업이 단기 성과보다 장기 투자와 산업 생태계 구축을 중시하는 전략을 통해 경쟁력을 키워왔음을 보여주는 대표적인 사례로 평가된다.

pxx17@newspim.com

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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