[데일리환경=유승철 기자] SK하이닉스가 3분기 매출 104조6155억원, 영업이익 83조3338억원을 기록했다고 28일 발표했다. 분기 매출이 100조원을 넘은 것은 처음이다. 영업이익은 전년 동기보다 632% 늘었고, 순이익은 39조7756억원이었다. 회사는 인공지능(AI)용 메모리 수요와 주요 제품 가격 상승을 배경으로 들었다. 이번 실적은 잠정치로, 독립 회계감사를 거치기 전 수치라고 회사가 명시했다. 매출은 직전 분기보다 32%, 영업이익은 38% 증가했다. 2분기 매출은 79조3187억원, 영업이익은 60조5426억원이었다. 3분기 영업이익률은 80%로 집계됐다. 회사는 고부가가치 제품 판매 확대가 분기 최고 실적을 뒷받침했다고 설명했다. Reuters는 영업이익이 시장 예상치인 76조7000억원을 웃돌았다고 보도했다. 이 비교치는 조사기관의 추정치이지 회사가 보장한 전망이나 확정된 업계 평균은 아니다. 지난해 3분기 매출은 24조4489억원, 영업이익은 11조3834억원이었다. 올해 영업이익은 당시보다 약 7.3배 수준으로 증가했다. 632%는 전년보다 늘어난 비율이며, 현재 이익이 전년의 632%라는 뜻과는 다르다.제품별로는 서버용 DDR5 판매가 늘었고 HBM4 출하도 본격화했다고 회사는 밝혔다. SK하이닉스는 연말까지 M15X 공장을 최대 생산능력으로 끌어올려 HBM4 생산을 확대하고, 4분기에는 HBM4가 HBM3E를 출하량과 매출에서 앞서 주력 제품이 될 것으로 내다봤다. 이 내용은 생산 확대 계획과 회사 전망이다. 실제 출하 규모나 제품별 수익성은 이후 실적에서 확인해야 한다. NAND에서는 321단 TLC 기반 기업용 SSD(eSSD) 판매도 확대됐다고 회사는 밝혔다.회사는 메모리 수요가 공급을 웃도는 흐름이 2030년까지 이어질 수 있다고 전망했다. 장기 수요를 미리 가늠하기 위해 14개 주요 고객사와 장기공급계약(LTA)을 맺었으며, 계약 물량은 2027~2028년 전체 생산능력의 절반을 넘는다고 밝혔다. 계약 기간은 통상 5년이며 고객과 합의한 가격 범위 안에서 시장 상황을 반영하는 구조라고 설명했다. 생산능력의 절반 이상을 계약했다는 수치는 회사가 밝힌 계약 물량 기준으로, 해당 기간의 모든 제품·가격·매출이 고정됐다는 뜻은 아니다.AI 인프라 투자가 메모리 수요를 얼마나 오래 끌어갈지는 업계가 지켜보는 변수다. Reuters는 AI 지출이 실제 수익과 서비스 확대로 이어질지에 대한 투자자들의 우려도 보도했다. SK하이닉스 경영진은 Reuters에 고객사의 AI 지출이 서비스 채택과 사업성과로 전환되고 있다며 투자 동력이 이어질 것으로 본다고 설명했다. 이는 회사 경영진의 전망으로, 장기 수요가 확정됐다는 뜻은 아니다.이 같은 실적을 바탕으로 회사는 2026년 주주환원 규모를 약 100조원으로 추진하겠다고 밝혔다. 현금배당 30조원 이상과 자사주 매입·소각 60조원 이상을 포함하며, 8월 발표한 40조원 규모의 자사주 매입도 합산한다. 3분기 배당 14조원과 자사주 매입 20조원은 이사회가 결의했다. 이 가운데 주주환원 목적의 10조원은 전량 소각하고, 나머지 약 10조원은 임직원 보상에 쓰여 주주환원 합계에서 제외한다고 회사는 밝혔다. 따라서 약 100조원은 회사가 제시한 연간 계획이며, 전액이 이미 지급되거나 소각된 금액은 아니다.주주환원 계획에는 일본 메모리업체 키옥시아 투자에서 실현한 이익의 대부분을 올해 특별배당 등으로 돌려주겠다는 방침도 포함됐다. 실적 발표는 영업 호조와 투자성과가 자본 배분으로 이어지는 양상을 보여주지만, 향후 생산 확대와 설비투자도 함께 예고했다. 회사는 용인 1기 가동과 국내외 기반시설 투자 등을 이유로 내년 투자가 크게 늘 것으로 예상하면서도 규모와 시기는 수요, 수익성, 투자 효율을 따져 조정하겠다고 밝혔다.AI 메모리 호황이 단기간 실적을 끌어올린 가운데, 장기계약과 HBM4 증산은 수요를 생산능력으로 연결하려는 대응이다. 다만 메모리 업황은 가격과 공급 여건의 영향을 크게 받는다. 회사의 2030년 공급부족 전망과 투자 계획은 전망·계획으로 구분해 볼 필요가 있으며, 최종 실적은 잠정치에서 감사 완료 수치로 바뀔 수 있다. 국내 반도체 산업의 지속성을 판단하려면 HBM4의 실제 양산·고객 출하, 증설 일정, 다른 메모리 제품의 가격 흐름을 함께 지켜봐야 한다.

[데일리환경=정이든 기자] 미국 국립과학재단은 17일 저차원 반도체 기술을 실제 제조로 옮기는 연구투자를 발표했다. ‘저차원’은 물질의 크기가 작다는 말만이 아니라 전자가 움직이는 방향이 제한된 구조를 뜻한다. 얇다는 장점보다 균일한 생산·접촉·검증이 상용화의 관건이다.미국 국립과학재단은 17일 저차원 반도체 기술을 실제 제조로 옮기는 연구투자를 발표했다. ‘저차원’은 물질의 크기가 작다는 말만이 아니라 전자가 움직이는 방향이 제한된 구조를 뜻한다. 특히 원자 몇 층 두께의 2차원 물질은 종이보다 훨씬 얇으면서 전기적 성질을 조절할 수 있어 차세대 반도체 후보로 연구돼 왔다.쉽게 말하면 현재 반도체가 잘 정비된 다층도로라면 2차원 반도체는 한 층짜리 초박형 도로에 가깝다. 얇아질수록 전자가 문을 통과하듯 켜지고 꺼지는 동작을 정밀하게 제어할 가능성이 생긴다. 휘어지는 센서와 저전력 소자, 기존 실리콘 위에 쌓는 새로운 회로에도 응용 가능성이 있다. 그러나 얇다는 사실 자체가 빠르고 좋은 칩을 보장하지는 않는다.연구실에서는 작은 조각을 골라 뛰어난 성능을 보일 수 있다. 공장에서는 큰 웨이퍼 전체에 같은 두께와 결정품질을 만들어야한다. 먼지 하나와 미세한 주름, 층 사이의 오염이 수많은 소자의 성능을 흔든다. 한두 개가 잘 작동하는 것과 수십억 개를 높은 수율로 만드는 것 사이에는 재료 성장, 전사, 식각, 세정과 계측의 긴 간격이 있다.또 하나의 난제는 금속 전극과의 접촉이다. 전기가 들어오고 나가는 경계에서 저항이 커지면 물질 자체가 좋아도 에너지가 열로 새고 속도가 떨어진다. 아주 얇은 층을 손상시키지 않고 접촉을 만들고, 시간이 지나도 특성이 유지되게 해야 한다.시민들에게 익숙한 충전선도 단자가 나쁘면 전력이 제대로 흐르지 않는 것과 비슷하지만 원자층에서는 작은 결함의 영향이 훨씬 크다.NSF가 ‘번역’ 또는 전환을 강조하는 이유는 소재 논문과 생산라인 사이에 공동 기반이 필요하기 때문이다. 대학은 새로운 현상을 찾는 데 강하고 기업은 공정 반복성과 비용, 공급망을 본다. 표준 시료와 측정법, 공용 장비, 설계규칙을 함께 만들면 서로 다른 연구 결과를 비교할 수 있다. 발표는 투자 방향을 알린 단계이며 구체적인 상용제품 출시를 약속한 것은 아니다.2차원 물질이 기존 실리콘을 곧바로 대체한다는 표현도 조심해야 한다. 실리콘은 수십 년 동안 장비와 설계, 신뢰성 시험, 공급망이 축적됐다. 새 물질은 실리콘 위에 센서나 메모리, 통신소자를 더하는 보완적 방식부터 들어갈 가능성이 있다. 어느 용도에서 전력과 성능, 비용의 이득이 분명한지 비교해야 한다. 검증에는 같은 언어가 필요하다. 이동도와 접촉저항, 결함밀도, 수명 같은 지표를 어떤 온도와 크기에서 측정했는지 밝혀야 한다. 작은 소자의 최고 기록만 비교하면 실제 웨이퍼의 편차를 놓친다. 평균값과 불량률, 장시간 동작, 열과 습도, 반복 굽힘 시험을 함께 공개해야 산업 현장이 판단할 수 있다.환경 측면에서도 ‘얇아서 친환경’이라고 단정할 수 없다. 사용재료의 양은 적을 수 있지만 성장 과정의 고온과 진공, 희귀 원소, 세정 화학물질이 필요할 수 있다. 생산 에너지와 수율, 재활용 가능성을 포함한 전과정 평가가 필요하다. 성능이 조금 좋아도 제조 실패가 많으면 전체 자원소비는 커질 수 있다.한국 반도체 산업에는 소재와 장비, 계측, 후공정의 협업이라는 질문을 던진다. 해외 연구투자를 기술경쟁의 공포로만 읽기보다 어떤 공용시설과 인력교육, 표준화가 마련되는지 살펴야 한다. 국내 기업과 대학도 논문 수보다 시제품 재현성과 장비 접근, 실패 데이터의 공유를 강화할 필요가 있다.시민들이 기억할 핵심은 ‘원자층 반도체가 곧 휴대전화에 들어간다’가 아니다. 연구의 다음 단계가 더 분명해졌다는 의미다.웨이퍼 규모의 균일성, 접촉저항, 수율, 신뢰성, 공정비용이 실제로 개선되는지를 봐야 한다. 아주 얇은 재료가 산업의 두꺼운 장벽을 넘으려면 기록적인 한 개보다 똑같이 작동하는 수많은 소자가 필요하다.인력 측면에서는 재료과학자와 소자설계자, 장비엔지니어가 같은 문제를 서로 다른 언어로 보는 간격을 줄여야 한다. 공정 조건과 전기특성, 통계적 수율을 연결하는 데이터 인프라가 필요하다. 저차원 반도체는 한 종류의 물질을 가리키지 않는다. 그래핀처럼 탄소 원자가 한 층으로 배열된 물질도 있고, 전류를 켜고 끄는 데 더 적합한 전이금속 칼코게나이드 계열도 있다. 물질마다 밴드갭과 안정성, 성장온도가 달라 용도도 달라진다.따라서 2차원 물질이라는 큰 이름만 보고 성능을 비교하면 중요한 차이를 놓칠 수 있다. 공장으로 옮길 때는 기존 생산장비와의 호환성도 관건이다. 새 공정이 실리콘 웨이퍼를 오염시키거나 너무 높은 온도를 요구하면 기존 라인에 넣기 어렵다. 반대로 낮은 온도에서 균일한 막을 만들 수 있다면 이미 만든 회로 위에 새로운 기능을 쌓는 후공정에 유리할 수 있다. 성과는 최고 기록보다 기존 장비에서 반복 생산할 수 있는 공정 범위가 얼마나 넓어졌는지로 확인해야 한다.측정 방식에도 함정이 있다. 원자층 재료는 공기와 수분, 기판 표면과 측정 전극에 민감하다. 연구실마다 다른 조건에서 나온 수치를 단순 비교하면 어느 물질이 실제로 우수한지 알기 어렵다. 같은 표준시료를 여러 기관이 나눠 측정하고 차이를 공개하는 교차검증이 필요하다. 장비 교정과 데이터 형식까지 맞춰야 인공지능을 이용한 공정 최적화도 믿을 수 있다.시민생활과의 연결은 당장 새 기기를 사는 문제가 아니다. 저전력 센서가 제품이 되면 의료와 환경감시, 산업설비의 전력소비를 줄일 가능성이 있지만 개인정보와 전자폐기물 문제도 커질 수 있다. 작고 값싼 센서가 어디에 설치되고 어떤 데이터를 모으는지에 대한 규칙이 함께 필요하다. 기술의 얇음이 책임의 얇음으로 이어져서는 안 된다.NSF 발표를 지켜볼 때는 선정 과제의 기관과 예산, 목표 공정 크기, 웨이퍼 규모, 공동시설 이용대상, 표준화 일정이 공개되는지 확인하면 된다. 몇 년 뒤 논문과 특허 수만 제시하기보다 수율과 신뢰성, 기업 이전과 중소기업의 시설 이용실적을 보여줘야 공공투자의 산업적 의미를 판단할 수 있다