특히 TC본더 시장에서 글로벌 점유율 1위를 차지하고 있다. 그로쓰리서치는 "외주반도체패키징테스트(OSAT) 기업과 종합반도체기업(IDM) 등 업계 최대 수준의 양산 레퍼런스를 보유하고 있어 매출의 약 90%가 수출에서 발생할 만큼 글로벌 고객 기반도 넓다"면서 "한미반도체의 장비는 이미 HBM뿐 아니라 칩렛과 로직 반도체용 첨단 패키징에도 공급되고 있어, CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)와 EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge) 등 여러 다이를 수직·수평으로 연결하는 패키징 투자가 확대될수록 관련 매출도 지속적으로 증가할 것"이라고 분석했다. 향후 실적 성장의 핵심은 기존 최대 고객사로 알려진 SK하이닉스와 HBM에 국한되지 않는다는 점에 있다고 그로쓰리서치는 짚었다. 테라팹 후공정에서는 로직 다이와 외부에서 조달한 HBM, I/O 칩렛을 하나의 패키지에 결합해야 한다.

각각의 발표는 반도체 연구자가 반복적으로 수행하는 설계, 해석, 문서화, 데이터 정리를 AI 에이전트로 묶어 연구 속도를 높이는 것을 목표로 했다. 서해석 박사과정은 마크다운 파일을 활용한 PDN 시뮬레이션 AI 에이전트를 소개했다. 결과에 로직 오류가 있어 이에 대한 지적을 하자 AI 에이전트가 그 이유를 설명했다. 이유를 기반으로 로직을 수정해 다시 시뮬레이션을 진행하는 모습이다. [사진=KAIST 테라랩] ◇ 기술보다 중요한 '보안', 상용화의 문턱 AI 에이전트가 산업 현장에 들어가기 위해서는 성능만큼이나 보안과 신뢰성이 함께 필요하다. 오픈클로는 개인 비서와 연구 자동화에는 강점이 있지만, 기업 환경에서는 추가적인 보호 장치가 필요하다. AI가 악성 사이트의 프롬프트 인젝션에 속아 API 키를 유출하는 상황을 막아야 하기 때문이다. 워크숍에서는 이 문제를 해결하기 위한 개념으로 니모클로(NemoClaw)가 소개됐다.

테슬라의 AI5와 AI6를 비롯해 엔비디아의 자율주행·AI 칩 생산에도 참여하며 고객 기반을 넓히고 있다. 앤트로픽과 구글도 자체 AI 칩 생산에 삼성전자의 2나노 공정과 첨단 패키징 기술을 활용하는 방안을 검토하는 것으로 전해졌다. 삼성전자는 그동안 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 종합반도체 역량을 AI 시장의 차별화 요소로 강조해왔다. 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문장 부회장은 올해 신년사에서 "삼성전자는 로직부터 메모리, 파운드리, 첨단 패키징까지 원스톱 솔루션이 가능한 세계 유일의 반도체 회사"라고 말했다. 이번 브로드컴과의 협력은 삼성전자가 강조해온 원스톱 솔루션 전략을 대규모 사업으로 구체화한 사례로 평가된다. 전 부회장은 이번 협약과 관련해서도 "AI 시대에는 메모리와 로직, 첨단 패키징이 긴밀하게 통합된 반도체 솔루션이 중요하다"며 "브로드컴과의 협력을 확대해 미래 AI 인프라 발전을 가속화하고 고객에게 더 큰 가치를 제공하겠다"고 밝혔다.

또 보험금 지급 전에 추가 확인이 필요한 건을 선별하는 조기경보 기준을 상품군별로 세분화한다. iM라이프 관계자는 “보험금지급 과정에서 작은 오류라도 발생하면 고객 불편과 민원으로 이어질 수 있다”며 “기존 상품의 지급기준부터 전산 로직, 조기경보 체계까지 점검해 지급업무의 정확성과 일관성을 높이겠다”고 말했다.

이번 프로젝트에서 카드 상품 안내장(PDF)과 이미지 자료를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하고 상품 혜택, 실적 조건 등 정보를 자동으로 추출 구조화 기술을 검증했다. 상품 안내장과 실제 상품 정보를 비교해 혜택 조건이나 서비스 내용이 일치하는지 자동으로 확인할 수 있는 검수 로직도 추가로 설계했다.

그 결과 금속-반도체가 결합된 구조에서 전류의 흐름을 안정적으로 제어할 수 있음을 확인해 차세대 전자소자로서의 활용 가능성도 입증했다. 이번 연구는 2차원 소재를 이용한 차세대 반도체 소자의 접촉 저항을 획기적으로 줄일 수 있는 원천기술로, 향후 AI 반도체, 초저전력 반도체, 차세대 로직 반도체 등 미래 반도체 기술 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.

여기에 상품 안내장과 실제 상품 정보를 비교해 혜택 조건이나 서비스 내용 일치하는지 자동으로 확인할 수 있는 검수 로직도 추가로 설계했다. 이를 통해 실제 상품 운영 과정에서 발생할 수 있는 단순 검수 업무를 줄이고 정보의 정확성을 높일 수 있게 됐다. 대학생들이 최신 생성형 AI 기술을 현장에 적용해볼 수 있는 기회를 제공함으로써 AI 인재 육성과 산학협력 기반의 생태계 조성에도 기여했다.

그 결과 금속 성질을 띠는 영역과 반도체 영역이 결합된 구조에서도 전류 흐름을 안정적으로 제어할 수 있음을 확인했다. 이번 성과는 2차원 소재 기반 차세대 반도체에서 접촉 저항을 줄일 수 있는 원천기술로 활용될 수 있다. 전기가 흐르는 길목의 병목을 줄이면 소자의 성능을 높이고 전력 손실을 낮출 수 있어 AI 반도체, 초저전력 반도체, 차세대 로직 반도체 개발에 적용 가능성이 있다.

DeepSeek-V4-Flash 엔진의 단일 사용자 생성 속도가 60%~85% 향상되었고, 120 tokens/s SLA(Service Level Agreement)의 고부하 환경에서는 유효 처리량(Effective Throughput)이 661% 폭증하였습니다. DeepSeek-V4-Pro 엔진의 경우 50 tokens/s 표준에서 406%의 향상이 확인되었습니다. 더욱 중요한 것은 이 스케줄링 로직이 전적으로 GPU 내부에서 실행되며 CPU 개입이 전혀 필요 없다는 점입니다. DSpark와 함께 오픈소스화된 딥스펙(DeepSpec) 은 추측 디코딩 초안 모델을 훈련하고 평가하기 위한 풀스택 코드 라이브러리입니다. 이는 이미 깃허브에서 1,400개 스타를 돌파하였으며, Qwen3 등 외부 모델을 전면 지원합니다. 딥시크는 알고리즘, 스케줄링, 하드웨어 적응을 하나로 묶은 종단간(End-to-End) 엔지니어링 완결체를 오픈소스로 내놓은 것입니다.

특히 예상보다 이른 시점에 가동률 회복 성과를 거둔 만큼 흑자전환도 멀지 않았을 것이라는 반응이다. 박준영 한화투자증권 연구원은 "2022년 4분기 이후 처음으로 가동률 회복으로 인한 본질적 흑자 전환에 성공했으며 하반기경 혹은 내년 흑자 전환을 기대했던 시장의 기대치보다도 훨씬 빠른 속도로 이익 체력 개선에 성공했다"고 밝혔다. 박 연구원은 "이러한 흑자 전환에 큰 기여를 한 제품은 최근 유입된 ASIC 칩 제품군 및 HBM용 베이스 다이로 추측된다"며 "전세계 반도체 메이커 중 유일하게 로직 반도체와 메모리 반도체를 함께 생산하는 회사로서 엄청난 잠재적 가치를 지니고 있다"고 덧붙였다.