[성공예감] 반도체 산업, 주가와 업황 사이클 혼동하면 안됩니다 – 이형수 대표(HSL대표)

=======================================================
인터뷰 자료의 저작권은 KBS라디오에 있습니다.
전문 게재나 인터뷰 인용 보도 시,
아래와 같이 채널명과 정확한 프로그램명을 밝혀주시기를 바랍니다.
=======================================================

- 세계 경제 선행지표는 대한민국 경제, 곧 반도체 주가임
- 처음으로 단행한 반도체 감산이 효과를 봐
- 업황 사이클과 주가 사이클은 달라
- 반도체 주가 사이클은 업황 사이클의 절반 이상을 가격에 이미 반영
- ‘비메모리’ 반도체라는 말은 한국에서만 써
- 더 많은 데이터 처리를 위해서 D램 아파트인 HBM이 필요해
- 24년엔 메모리 반도체의 반등과, AI혁명의 진화가 중첩돼
- AI반도체가 서버칩에서 디바이스로 사용범위 넓어질 듯(온디바이스 AI)
- AI 러닝과 구동을 위해선 엔비디아의 비싼 칩을 구매할 수 밖에 없는 상황
- AI 반도체 시장 향후 5년간 연평균 50% 성장 전망
- 엔비디아 칩이 잘 팔리는 이유는 CUDA 생태계에서 찾아야
- 삼성전자는 스테이크만 잘 굽는 그냥 맛집, TSMC는 다 맛있는 뷔페
- AI 기술을 지탱하는 컴퓨팅 파워, 빅데이터, 모델링 등에서 중국이 미국을 앞서갈 수도
- 지정학적 리스크 안에서 TSMC를 대체할 수 있는 삼성전자에게는 기회 일수도

■ 프로그램명 : 성공예감 이대호입니다
■ 방송시간 : 12월 29일(금) 09:05-10:53 KBS1R FM 97.3MHz
■ 진행 : 이대호
■ 출연 : 이형수 대표(HSL파트너스)


◇이대호> 성공예감 이대호입니다. 12월 29일 금요일 순서 2부가 시작됐습니다. 우리 산업에서 그리고 올해 또 내년을 좌우할 증시에서도 마찬가지고 산업에서도 마찬가지고 가장 큰 화두가 반도체입니다. 우리나라 제1의 수출 품목이다 보니까 반도체를 빼놓고 대한민국 경제를 이야기할 수가 없죠. 또 반도체에 투자하시는 분들도 많이 계시고요. 오늘은 HSL파트너스 이형수 대표와 함께 기본적인 반도체 개념부터 실전 투자 방향까지 같이 의논해 보겠습니다. 안녕하세요

◆이형수> 네, 안녕하십니까.

◇이대호> 아신. IT의 신 이형수 대표님. 많은 분들이 요즘에 특히 삼성전자, SK하이닉스 주가 보고 놀라시는 분들 많으실 것 같아요. 반도체 업황은 안 좋다고 하는데 어느새 보니까 신고가를 달리고 있고요. 이게 어떻게 된 일입니까?

◆이형수> 네. 기대감이 너무 낮았습니다, 올해. 올해 기억하시겠지만 올 초에 다 분위기가 무슨 매크로 이야기하고 있고 반도체 산업은 정말 도저히 일어설 수 없는 것처럼 이야기하시는 분들이 되게 많았는데요.

◇이대호> 매크로라고 하면 거시경제.

◆이형수> 맞습니다. 거시경제가 워낙 안 좋았기 때문에 그렇게 본 건데. 기대감이 너무 낮아져 있었기 때문에 오히려 지금 기저효과로 튀어오르는 그런 효과가 크다고 보고 있고요. 그리고 우리나라 같은 경우는 메모리 반도체입니다. 좀 뒤에 있다가 메모리 반도체가 뭐고 시스템 반도체가 뭔지 설명을 드리긴 할 텐데. 메모리 반도체는 어떻게 보면 굉장히 선행지표입니다. 그러니까 전 세계 경제의 선행지표는 대한민국 경제고요. 대한민국 경제의 선행지표는 반도체입니다. 반도체 주가입니다. 그러니까 반도체 주가를 지금 경제 상황을 보고 투자를 하시면 큰일 나죠. 그래서 6개월, 9개월 뒤에 업황을 지금 당겨오는 상황인데. 당초 예상한 것보다 6개월, 9개월 뒤에 반도체 업황이 훨씬 좋아지고 있다라고 보시면 될 것 같습니다.

◇이대호> 선행지표다. 그러니까 외국인들이 봤을 때도 대한민국은 수출 중심 국가고 또 그중에서 메모리를 가장 잘 만들어서 파는 국가니까 미국이나 유럽 경기 좋아지는 걸 대한민국의 메모리 반도체 수출 산업을 먼저 보면 알 수 있는. 그런데 그게 주가는 그것보다 또 반년, 1년을 또 앞서가는.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 그래서 항상 현재의 경제 상황과 주가는 시차가 굉장히 많이 다르다. 상식적으로 알아두시면 좋을 것 같고요. 일단 이게 주가가 아니라 산업 이야기를 먼저 해 볼게요. 올해는 유독 반도체 업계가 힘들었지 않습니까? 그래서 삼성전자 이번에 거의 성과급도 얼마 안 나온다, 이런 이야기 있고. 그래서 올해 초부터 감산을 한다, 생산량을 줄인다라는 이야기도 나왔었죠.

◆이형수> 일단 이렇게 감산까지 한 경우는 초유의 사태입니다. 사실 IMF 외환위기 이후로 감산을 한 건 처음이거든요. 그러니까 이게 업황이 안 좋으면 메모리 공급업체들이 감산하는 거 아니에요, 이렇게 생각하시는 분들이 있어요. 그런데 그전에도 반도체라는 거는 시클리컬 산업이라고 해서 상승 사이클이 보통 2년에서 2년 6개월 정도 지속이 되고요. 하락 사이클이 1년에서 1년 6개월 정도 지속이 돼요. 그래서 보통 한 4년 정도가 사이클의 한 마디라고 보시면 되거든요. 그런데 그렇게 진행될 때도 하락 사이클에서 감산을 한 적은 없었어요.

◇이대호> 특히 삼성전자가 우리 생산량을 줄이겠습니다라고 대놓고 발표한 적은 없었죠? 감산을 하더라도 그냥 알음알 했었는데.

◆이형수> 감산을 한 적이 없습니다. 왜냐하면 메모리는 이게 대규모 장치산업이잖아요. 장치산업은 감가상각이라는 게 있어요. 그렇기 때문에 적자를 내면서 파는 게 오히려 그 감가상각으로 보는 손실보다 나은 거예요.

◇이대호> 적자를 보더라도 공장 돌리는 게.

◆이형수> 돌리는 게 나은 겁니다. 왜냐하면 조 단위 투자가 들어가잖아요, 반도체는.

◇이대호> 그렇죠.

◆이형수> 그렇기 때문에 이거는 그전까지만 해도 반도체 공장, 이거는 라인 가동을 세우면 큰일 나는 줄 알았어요, 다들. 그런데 이번에 세워보니까 괜찮네.

◇이대호> 괜찮아요?

◆이형수> 왜냐하면 가격이 그만큼 오르니까 충분히 상쇄가 되는 거죠.

◇이대호> 공급을 줄여버리니까.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 시장에서는 그래도 떨어지던 메모리 반도체 가격이 바닥 치고. 반등하고.

◆이형수> 그렇죠. 실제로 3분기에 보면 이 공급 기준으로 보면 반도체가 비트 기준이거든요. 비트 기준으로 2%가 줄었어요, 3분기에. 그런데 오히려 매출은 10% 넘게 늘었거든요. 그러니까 대부분.

◇이대호> 가격.

◆이형수> 가격이 올라간 거죠.

◇이대호> 가격이 올랐다. 그런데 상반기까지만 하더라도 진짜 삼성전자나 하이닉스 메모리 반도체 부문에서 조 단위의 적자를 냈지 않습니까? 이거는 그냥 수요가 많이 안 좋아서였다라고 보면 될까요?

◆이형수> 맞습니다. 이게 메모리 반도체라는 게 어떻게 보면 장점이자 단점인 건데요. 이게 범용입니다, 제품이.

◇이대호> 범용. 그러니까 규격화된 제품이고.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 누구나 똑같은 걸 사서 끼우면 되는.

◆이형수> 맞습니다. 그러니까 우리가 기성복 같은 거죠. 100 사이즈, 105 사이즈 딱딱딱딱 돼 있는 거고요. 그래서 미리 만들어 놓습니다. 그러니까 미리 만들어 놓는다는 거는 재고가 항상 있다는 거죠. 그래서 갑자기 수요 공급에서 재고가 좀 부족하면 가격이 급등을 합니다. 그래서 사이클 좋을 때는 영업이익률이 50%를 넘어요, DM이. 그런데 이번처럼 이 수요가 갑자기 꺾일 때는 이 재고 때문에 가격이 폭락을 합니다. 거의 전년 대비해서 거의 4분의 1 토막, 5분의 1 토막 나버려요. 그러니까 이 선두 업체들조차도 조 단위 적자를 낼 수밖에 없는 거죠.

◇이대호> 그렇죠. 그게 사이클이라고도 표현을 하는데 큰 흑자와 큰 적자를 왔다갔다 하고 있는. 그러면 지금은 그 사이클에 어느 정도 와 있는 겁니까? 봄, 여름, 가을, 겨울로 따지면 가장 추운 한겨울은 좀 지나가고 있는 거예요? 어때요?

◆이형수> 이게 업황 사이클하고 주가 사이클이 좀 달라요.

◇이대호> 그렇죠. 이거 항상 헷갈려서 저도 어디 가서 말씀을 드릴 때 이거는 산업 얘기입니다. 이건 주가 얘기입니다. 꼭 말씀을 드려요.

◆이형수> 맞아요.

◇이대호> 헷갈리면 큰일납니다.

◆이형수> 그렇죠. 이게 업황 이야기를 듣고 되게 좋다고 생각하셔서 투자를 하시는 분들이 있는데.

◇이대호> 두 꼭지.

◆이형수> 네, 맞습니다. 왜냐하면 지금 현재 상황의 업황으로 보면 상승 사이클의 초반이에요. 업황으로 보면.

◇이대호> 업황으로 보면 상승 사이클의 초반이다.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 그런데 앞에서 말씀드린 것처럼 삼성전자와 하이닉스의 주가는 이미 신고가를 내달리고 있죠.

◆이형수> 맞습니다. 그렇죠. 그러니까 주가 사이클은 이미 절반 이상을 향후 업사이드에 대한 절반 이상을 이미 가격 반영해버린 거예요.

◇이대호> 당겨왔다.

◆이형수> 맞습니다, 선반영. 그리고 대한민국은 선반영이 또 유독 심합니다, 대한민국 시장이.

◇이대호> 빨라요.

◆이형수> 네, 맞습니다. 그래서 그게 어떻게 보면 약간 좀 급하게 반영이 돼 버리죠. 그래서 업황 사이클로 보면 보통 하락 사이클을 잡는 시그널이 있거든요. 보통 하락 사이클이 마무리되고 상승 사이클로 전환되는 모습이 어디서 확인을 하냐면 일단 재고가 줄어요. 시장에 깔려 있는 재고들이 막 줄어요. 불과 우리 한 몇 달 전만 해도 수요 업체들, 클라우드 업체들이나 아니면 모바일 핸드셋 업체들이나. 창고에 재고가 15주 쌓여 있다, 16주 쌓여 있다, 이런 이야기 많이 나왔잖아요.

◇이대호> 금액 기준으로요.

◆이형수> 그러니까 사용량의 주수로 보통 따지는데.

◇이대호> 주주.

◆이형수> 네, 맞습니다.

◇이대호> 15주치, 16주치.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 그러니까 서버나 스마트폰에 다 이 D램을 갖다꽂아야 되는데.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 우리 창고에 이거 충분히 있어요.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 덜 사도 돼요.

◆이형수> 쌓여 있는 거죠. 그게 불과 서너 달 전의 상황이었는데. 한 두 달 전부터 이 창고에 있는 재고가 거의 2-3주치로 줄었어요. 이런 이야기들이 많이 나왔어요. 그때부터 주가는 굉장히 급하게 반영을 하기 시작하고요. 그리고 재고가 줄면 창고가 텅텅 비잖아요. 그러면 주문을 늘리죠.

◇이대호> 그렇죠. 사와야죠.

◆이형수> 네, 맞습니다. 그럼 주문이 늘어나기 시작합니다. 그게 보통 하락 사이클 마무리, 상승 사이클 초입에 나타나는 모습인데. 3분기에 재고가 빠르게 소진이 됐고요. 그리고 4분기부터 새로 주문이 나오면서 이 가격이 빠른 속도로 올라가기 시작했습니다. 그러니까 가격이라는 거는 기존에 보통 오랫동안 고정으로 거래하던 사람들이거든요. 그러니까 업체들이죠. 대충 서버 쪽에서는 사가는 거는 아마존 웹서비스나 마이크로소프트, 구글 같은 업체들이 오랫동안 장기 계약을 하잖아요. 그래서 보통 월 단위로 계약을 합니다, 클라우드 쪽은. 그리고 스마트폰은 보통 분기 단위로 계약을 해요. 그런데 그 가격이 우리가 생각했던 것보다 4분기에 훨씬 가팔랐어요. 그러니까 주가는 그거보다 훨씬 급하게 선반영해 버리는 거죠.

◇이대호> 그래서 주가는 훨씬 더 빠르게 움직여 왔던 거고. 여기서 잠깐. 조금 더 상식적인 부분을 좀 세부적으로 친절하게 설명해 드리고 가겠습니다. 지금 우리는 중심적으로 거의 D램, 메모리 반도체 위주로 우리가 항상 이야기를 하지 않습니까? 대한민국이 거의 세계시장의 한 70% 가까이를 장악하고 있으니까. 그런데 이게 메모리 반도체도 종류가 있고 또 이게 아니라 비메모리 반도체도 있지 않습니까? 이거 간단하게 좀 설명 부탁드릴게요.

◆이형수> 네. 일단 전 세계 반도체가 100이라고 하면 우리가 이야기하는 메모리 반도체는 25-30% 정도 비중을 차지합니다, 통상적으로.

◇이대호> 오히려 크지 않아요.

◆이형수> 맞습니다. 그러니까 사실 우리가 비메모리라고 하는 시장이 메모리 반도체 3배 이상 큰 거예요, 실제로.

◇이대호> 그렇죠. 그렇죠.

◆이형수> 그런데 비메모리라는 데에 어떤 반도체들이 있냐고 하면 사실 이 비메모리라는 용어 자체도 요즘에는 안 씁니다. 왜냐면.

◇이대호> 우리나라만 쓰는 말이잖아요.

◆이형수> 우리나라만 쓰는 말이고. 그리고 상대방 입장에서 보면 이게 되게 어이가 없는 말이거든요.

◇이대호> 그렇죠.

◆이형수> 왜냐하면 여기 KBS에 이대호, 이대호 왜? 이렇게 따지는 거거든요.

◇이대호> 그러니까 대한민국은 원체 삼성전자와 하이닉스가 메모리 반도체 위주로 하니까.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 그냥 그게 아닌 비메모리, 이런 식으로.

◆이형수> 맞습니다. 비메모리라고 하는데 어떤 반도체들이 있냐 하면 우리가 흔히 이야기하는 연산 담당하는 칩 있죠?

◇이대호> CPU 같은 거.

◆이형수> 맞습니다. CPU나 엔비디아 같은 GPU도 있고요. 그리고 모바일칩, 그러니까 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 애플리케이션 프로세서도 있고요.

◇이대호> AP라고 하죠.

◆이형수> 네, 맞습니다. 그런 것도 있고 파워 반도체도 있고. 굉장히 다양한 반도체가 있습니다.

◇이대호> 지금 여기 마이크에도 반도체가 들어갈 거예요.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 마우스에도 들어가고 키보드에도 들어가고.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 다 들어가죠.

◆이형수> 다 엮어서 비메모리라고 해 버리는 거죠. 그러니까 이게 요즘에는 시스템 반도체라고 합니다, 그래서. 그래서 요즘에는 시스템 반도체라고 하고. 그리고 이제 메모리 같은 경우는 규격화가 돼 있어요. 반도체에서 중요한 요소를 두 가지를 굳이 따진다면 설계라는 부분하고 칩을 설계하라는 거죠. 그리고 만들어내는 공정이라는 영역이 있어요. 그런데 보통 메모리 반도체는 범용이잖아요. 그래서 딱 규격화됐기 때문에 같이 합니다. 그래서 설계도 하고 공정도 같이 해요. 그래서 이거를 종합 반도체 업체라고 해서 IDM이라고 합니다. 그래서 메모리 반도체는 다 IDM들이 주로 하고요. 그리고 시스템 반도체 쪽은 대부분 이게 워낙 종류도 다양하고 그리고 다품종 소량 생산이 많아요. 그래서 이 설계를 하는 업체하고 공정을 하는 업체가 좀 분리돼 있는 경우가 많습니다.

◇이대호> 원체 많으니까요.

◆이형수> 맞습니다. 그래서 칩을 설계만 하는 회사, 그래서 팸이 없다고 해서 팹리스라고 합니다. 그런 회사가 큰 회사 중에는 엔비디아, AMD, 퀄컴, 이런 회사들이 있고요. 그리고 이 설계도를 주면 이거를 만들어주는 회사들이 있어요. 그게 아주 유명한 타이완의 TSMC. 그리고 삼성은 일부 사업부에서 파운드리 사업부에서 그런 것들을 담당을 하는 거죠.

◇이대호> 파운드리가 위탁 공장.

◆이형수> 맞습니다. 위탁 생산하는 거죠.

◇이대호> 팹리스는 설계만 해서.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 이대로 만들어주세요라고 파운드리를 찾아가는. 좋습니다. 시스템 반도체는 종류가 정말 셀 수 없이 많습니다. 그러니까 밥통에도 들어가고 리모콘에도 들어가고 차량에서도 창문 올리는 반도체 필요하고 와이퍼 돌리는 반도체 필요하고.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 그런데 우리나라가 잘하는 거는 메모리 반도체. 그중에서도 D램. 여기까지 아마 많은 분들 들어보셨을 거예요. 그런데 올해의 화두가 HBM 아니었습니까? HBM. 이게 어떻게 다른 건지 좀 알려주세요.

◆이형수> 그러니까 메모리는 또 메모리가 전체 반도체에서 25-30% 비중이라고 했잖아요. 그래서 메모리는 지금 주로 쓰는 게 두 가지 아이템입니다. D램이라는 게 있고요. 그리고 낸드플래시라는 게 있어요. 그러니까 어떤 컴퓨터의 구조에 대해서 아주 간단하게 좀 설명을 드리면 지금 우리가 쓰는 컴퓨터의 모든 구조는 60년 전에 폰 노이만이라는 천재가 고안한 구조를 그대로 쓰고 있습니다. 그래서 이게 어떤 거냐면 보통 프로세스가 있죠. CPU나 GPU 같은 프로세스가 있는데 이 연산 속도를 메모리에서 데이터 불러오는 속도가 못 따라가요. 그래서 항상 병목이 생기죠. 그러니까 연구소에 연구원들이 막 이렇게 공장, 이렇게 연산을 하는 사람들이 있는데 데이터시트를 보내는 게 항상 늦어서 이 사람들이 놀아요.

◇이대호> 그러니까 CPU를 뭐라고 해야 되나, 피아노 연주자라고 치면 옆에서 악보를 넘겨줘야 되는데 악보 넘겨주는 걸 항상 늦는 거죠.

◆이형수> 늦는 거죠. 그러니까 이 사람들이 항상 연주를 하게 하려면 어떻게 해야 되냐면 데이터를 메모리가 빨리빨리 보내줘야 돼요.

◇이대호> 그렇죠. 그렇죠.

◆이형수> 그래서 기존에는 지금은 낸드플래시라는 스토리지를 많이 쓰는데 옛날에는 하드디스크, HDD.

◇이대호> 그렇죠. 도시바가 만들던 거.

◆이형수> 맞습니다. 거기서 불러오는 건데. 낸드플래시가 HDD, 하드디스크보다 빠르긴 한데 그래도 병목이 있어요. 그래서 메모리 반도체 중에서 굉장히 속도, 읽기 쓰기 속도에 최적화돼 있는 애가 있는데 그게 D램이라는 거예요. 그래서 최상단에 프로세스가 있고 중간에 버퍼 역할을 하는 D램이 있고 제 밑에 스토리지 역할을 하는 낸드플래시, 하드디스크가 있는 건데 이게 컴퓨터의 구조였어요, 그동안에. 수십 년 동안 이렇게 이어져 왔는데. 그러면 HBM이라는 게 여기서 갑자기 왜 필요하냐. AI 때문에 그렇습니다.

◇이대호> 인공지능 때문에.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 훨씬 더 많은 데이터를 필요로 해서.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 빠르고.

◆이형수> 그렇죠. 기존의 컴퓨터라는 거는 아주 똑똑한 석박사급이 연구소에서 한 3-4명 계시는 거예요. 그래서 이분들이 아주 어려운 연산들을 처리를 해 주는데 순차적으로 해 줘요, 순차적으로.

◇이대호> 기다리세요. 이거 끝내고요.

◆이형수> 맞습니다. 맞습니다. 그렇게 해 주는데. 지금 AI라고 하는 거는 굉장히 많은 빅데이터들을 동시다발적으로 처리를 해야 돼요. 그래서 우리 이야기하는 GPU가 그 AI 연산에 굉장히 좋은 거예요. 왜냐면 아주 단순한 사칙 연산만 하는데 이런 것들을 수십 배. 수백 배 많게 데이터를 밀어줘야 돼요. 그러니까 가뜩이나 병목이 있는데 이 메모리의 병목이 훨씬 심해지니까 굉장히 메모리에, 어떤 메모리가 데이터를 보내는 길을 확 넓혀주는 그게 필요한데 그게 HBM입니다. 그래서 D램 아파트를 지어버린 거예요. 그 연구소 바로 옆에다가. 그래서 바로바로 이렇게 데이터시트를 뭉태기로 보낼 수 있게 되는 거죠.

◇이대호> 그러네요. 그러니까 기존에는 물총을 한 5개를 들고 쭉쭉쭉 쐈다면 이제는 그냥 물대포로 쏴버리는 거니까.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 거기에 물을 공급해 줄 메모리 반도체도 훨씬 더 강력해져야 하는 거고.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 거기에 외국 기업들이 엄청난 주문을. 하이닉스를 비롯해서 해 오고 있다라는 건데. 그러면 여기서 앞에서 잠깐 업황을 이야기를 했는데. 지금 업황이 겨울에서 어떤 봄의 초입, 상승 사이클의 초입이라고 말씀해 주셨는데 그거를 이 HBM이 더 앞당겼다, 이렇게 보면 될까요?

◆이형수> 맞습니다. 정확한 분석이시고요. 사실 올해 가장 기대했던 부분은 메모리 반도체 반등과 AI 혁명의 중첩이었어요. 그런데 AI 혁명은 굉장히 우리가 생각한 것보다 훨씬 파워풀했고요. 오히려 메모리 반도체 반등은 굉장히 우리가 생각한 것보다 부진했습니다.

◇이대호> 그냥 기존 메모리 반도체.

◆이형수> 맞습니다. 그런데 내년은 또 이 메모리 반도체의 반등, 이거와 그리고 AI 혁명의 진화가 중첩이 되는 거죠. 그게 내년 반도체 시장의 굉장히 중요한 포인트가 되는 건데. 그러니까 AI 반도체라고 그러면 올해는 모두 서버칩, 특히나 엔비디아 쪽에 모든 관심이 가 있었는데 내년부터는 이게 AI 반도체가 서버칩에서 이제는 우리 디바이스로 나옵니다.

◇이대호> 요즘에 그래서 다들 막 온디바이스 AI라고 표현을 하는데 이게 좀 용어가 어렵습니다.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 조금만 좀 설명을 해 주세요.

◆이형수> 그냥 심플하게 이야기하면 기존에는 AI 반도체가 서버에만 쓰였습니다. 우리 클라우드, 데이터 센터에만 쓰였는데 그 AI 칩들이 이제는 우리 스마트폰이나 PC에도 적용이 되는 겁니다. 그래서 AI 연산을 처리하는 별도의 프로세스가 채택이 되는 거고요. 그것 때문에 AI가 훨씬 더 빠르게 우리한테 서비스 될 수 있게 만들어주는 거죠, 하드웨어적으로.

◇이대호> 그런데 이제 저희가 알기로는 챗GPT 같은 거 쓸 때도 답변을 받는데 좀 시간이 걸리고 서버까지 갔다 오는데 시간이 걸리는데 그런 역할을 과연 이 스마트폰 하나로 다 할 수 있을까. 이 반도체에 그걸 다 이렇게 넣을 수가 있습니까?

◆이형수> 불가능합니다.

◇이대호> 일단은 불가능하다.

◆이형수> 그렇죠. 왜냐하면 우리가 지금 쓰는 챗GPT 같은 것들은 이거는 파운데이션 AI 모델이라고 합니다. 그러니까 초거대 언어 모델이에요. 굉장히 많은 연산이 필요하고 많은 어떤 데이터들이 필요한 거고요. 우리가 온 디바이스 AI를 구현하려면 이 모델을 굉장히 작고 라이트하게 만들어줘야 돼요. 그래서 그런 것들을 아주 우리 디바이스에다가 아주 가벼운 AI 모델들을 어플리케이션 AI 모델이라고 하죠. 그런 것들을 올려주는 거예요. 그래서 우리 온 디바이스 AI가 된다고 해서 챗GPT 같은 그런 고성능의 서비스를 우리 자체 로컬 디바이스에서 할 수 있다라고 생각하는 거는 아직까지는 너무 먼 미래에.

◇이대호> 아, 그러면 온 디바이스 AI라고 해서 미래에 나오는 스마트폰 안에 AI를 돌릴 수 있는 칩이 들어간다 하더라도 그거는 약간 가벼운 기능 정도.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 그런데 항상 이 주식시장에서 그 꿈이 또 크게 가지 않습니까?

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 이게 세상을 바꿀 것처럼 막 관련주들 급등하고.

◆이형수> 그리고 이런 기술들을 보통 회사 빅테크 업체들의 R&D 담당자들이 이야기를 하잖아요. R&D 담당자들은 굉장히 먼 미래에 대해서 많이 이야기를 하고요. 실제로도 사업을 담당하시는 분들은 굉장히 보수적이거든요. 그래서 좀 약간 톤이 다른데요. 실제로 투자하시는 분들은 실제로 사업을 담당하는 담당자들의 이야기를 보고 투자를 하는 게 좀 더 적합합니다.

◇이대호> 항상 이 시장 돈의 속성은 또 항상 먼저 튀어오르고.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 그런 것들이 좀 있습니다만. 인공지능 AI 반도체 이야기하려면 사실은 엔비디아 얘기를 빼놓을 수가 없습니다. 올 한 해 정말 엔비디아가 AI 반도체 대장주였죠. 내년은 어떨까요? 이런 흐름이 계속 이어질 수 있을까요?

◆이형수> 서버 칩으로 한정을 하면. 그러니까 서버 칩에서 왜 AI 칩이 필요하냐면 지금은 AI가 학습을 하는 구간이에요.

◇이대호> 학습을 하는 시기.

◆이형수> 네, 맞습니다. 데이터 트레이닝이라고 하거든요.

◇이대호> 약간 영유아기, 청소년기예요?

◆이형수> 맞습니다. 그러니까 우리가 약간 좀 어려운 이야기를 해 볼까요? 이거를 좀 만약에 조금만 어렵게.

◇이대호> 괜찮습니다. 우리 성공 예감 이대호입니다 청취자분들 수준이 높습니다.

◆이형수> 네, AI라는 게 나온 지가 수십 년 됐는데 기술 발달이 굉장히 부진했어요. 그래서 저거는 연구해도 안 되는 학문이다라고 이야기하시는 분들이 되게 많았는데 이게 한 10년 전부터 굉장히 빠른 속도로 AI 기술이 발전하기 시작하거든요. 그런데 그런 것들이 머신러닝이라고 하는 기계가 스스로 학습하는 그 기술이 메인이 됐고요.

◇이대호> 예전에 우리 알파고 때 많이 들었던 것처럼.

◆이형수> 맞습니다. 그 머신러닝 중에서 딥러닝이라고 하는 우리 알파고를 통해서 나온 그 기술들이 또 메인이 됐고요. 그러니까 우리 사람이 오스트랄로피테쿠스에서 이렇게 점점점 진화하면서 네안데르탈인 없애고 막 이렇게 호모 사피엔스로 가잖아요. 똑같습니다. AI 기술도 처음에 머신러닝이라는 큰 줄기에서 딥러닝이라는 메인으로 왔고 지금 우리가 이야기하는 그 기술은 LLM이라고 하죠. 대규모 언어 모델이라고 하는 거는 구글이라는 회사가 2017년 처음으로 공개를 한 트랜스포머라는 모델에서 나온 거예요. 그래서 우리 GPT라고 하면 Generative Pre-trained Transformer거든요. 그래서 지금은 모든 AI가 트랜스포머 모델 기반인데 이걸 왜 어려운 이야기를 하냐면 트랜스포머 모델의 특징이 두 가지가 있어요. 두 가지가 있는데 그게 scaling laws라고 합니다.

◇이대호> 어떤 뜻이에요?

◆이형수> 스케일링 로우라는 게 뭐냐 하면 AI한테 얘가 어떻게 학습을 하는지 모르겠는데 컴퓨팅 파워. 그러니까 우리 매개 변수라고 하는 것들을 최대한 많이 주고 그리고 빅데이터만 넣어주니까 얘가 선형적으로 계속 좋아진다라는 거예요. 쉽게 이야기하면 집에서 애한테 사교육비를 투입하는데요. 사교육비를 늘리니까 계속 공부를 잘해요. 애가 우리 동네에서 1등하다가, 구에서 1등하다가, 서울에서 1등 하다가 계속 하는 거예요. 그러면 어떻게 합니까? 계속 소 팔아서 공부를 시키겠죠. 지금 AI가 그런 상황이에요. 그런데 그 사교육비가 뭐냐. 엔비디아 칩입니다.

◇이대호> 그러니까 그만큼 투자를 해 주는 만큼.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 성능이 좋아진다.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 소 팔아야지, 그럼.

◆이형수> 맞습니다. 그리고 또 하나의 특징이 scaling laws와 함께 이머전트 어빌리티라고 하는데요. 그게 뭐냐 하면 파라미터. 매개 변수가 한 1000억 개가 넘어가니까 얘가 왜 그런지 모르겠는데 우리 애기가 보면, 태어나면 처음에 옹알옹알거리다가 엄마, 아빠 그러면 막 신기하고 그러잖아요.

◇이대호> 네.

◆이형수> 그러다가 얘가 어느새 기저귀 달고 다니다가 갑자기 옆에 와서 아빠, 이거 패드 열어주세요. 제가 게임을 해야 되는 이유를 세 가지 말씀드리겠습니다. 이런단 말이에요. 얘가 언제 이렇게 컸지, AI가 그렇습니다. AI가, AI가 처음에는 막 질문을 하면 답변이 굉장히 수준이 떨어져요.

◇이대호> 그렇죠.

◆이형수> 그런데 얘가 어느 순간 사람처럼 말을 하기 시작하거든요. 그게 이머전트 어빌리티인데 그게 매개 변수가 한 1000억 개가 넘어가면 느닷없이 생기는 능력이 생기는데 그러면 이거를 위해서는 또 엔비디아 칩을 갈아 넣어야 됩니다. 그러니까 모든 빅테크 업체들이 이 비싼 엔비디아 칩을 계속해서 살 수밖에 없는, 엔비디아 칩 구매 경쟁을 벌일 수밖에 없는 거죠.

◇이대호> 그래서 옛날에는 그냥 게임할 때 필요한 그래픽 카드인 줄 알았는데 그게 인공지능 연산을 물대포처럼 해버리고 그래서 개당 수천만 원을 호가하고 1억짜리 반도체도 있다고 하고.

◆이형수> 맞습니다. 그러면 내년에 엔비디아는 적어도 데이터 트레이닝 쪽에서는 여전한 강력한 입지를 가져갈 수 있고요. 그런데 문제가 그거예요. 지금 엔비디아 칩을 주문을 하면 인도받는 시점이 40주가 걸립니다.

◇이대호> 10달 기다려야 돼요?

◆이형수> 맞습니다. 빅테크 업체들은 서로 AI 모델 경쟁을 하고 있잖아요.

◇이대호> 지금 돈 있어도 못 사는.

◆이형수> 네, 돈 있어도 못 사는 거예요. 그러니까 프리미엄이 붙죠. 우리 한창 부동산 좋을 때 입주 피 붙듯이 이렇게.

◇이대호> 그냥 집 한번 보여주는데 줄 서야 되듯이.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 칩 하나 사는데 줄 서야 되는 거고.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 그리고 거기에 우리나라 하이닉스를 비롯해서 삼성전자도 비롯해서 HBM이라고 하는 메모리 반도체를 GPU 옆에 같이 붙여서.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 납품을 하게 되는 거고. 그런데 엔비디아가 이렇게 잘 나가면 항상 가만히 보고 있진 않죠, 경쟁자들이. AMD도 그렇고 인텔도 그렇고 애플도 그렇고 자체적인 인공지능 칩을 설계를 하겠다 하고 있지 않습니까? 물론 좀 성능이라든지 종류는 좀 다르겠습니다만 어떻습니까? 그쪽 시장도 경쟁이 더 치열해지지 않을까요?

◆이형수> 그쪽 시장이 커집니다. 그래서 일단은 AI 반도체 시장이 향후 5년 동안 연평균 50% 성장한다고 지금 전망을 하거든요.

◇이대호> 엄청난 거네요.

◆이형수> 네, 맞습니다. 지금 어떤 산업에서도 이 정도 성장이 나오는 데가 없거든요. 그런데 이 문제가 뭐냐면 엔비디아는 칩 자체도 좋은데요. 인공지능 연산하는 데 좋은데 프로그래머들이 이 프로그래밍 하려면 AI 모델을 하나 만들려면 그러니까 이거를 다 일일이 다 직접 다 프로그래밍하진 않잖아요. 어디서 가져오잖아요. 오픈 소스도 가져오고 하잖아요. 어디서 가져오는 데 가장 많은 데이터를 가지고 있는 데가 엔비디아 칩을 쓰면 쿠다라는 생태계가 있습니다. 그러니까 선배들이 예전에 다 프로그래밍 해놓은 것들을 이런 것들 다 쌓아놓은 거예요. 그걸 가져와서 쉽게 개발할 수 있습니다. 그런데 AMD 칩이나 다른 회사 칩을 쓰면 이 쿠다를 못 써요.

◇이대호> 그게 안 맞죠.

◆이형수> 맞습니다. 그럼 엔지니어들 입장에서는 이걸 엔비디아 칩 쓰면 쉽게 개발할 수 있는 거를 다른 회사 칩을 쓰면 굉장히 고생을 해야 되는 거죠.

◇이대호> 그렇죠. 예전에 스마트폰 키패드나 키보드를 다른 배열 방식으로 바꾸면 적응 못하듯이.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 그래서 그 기반을 엔비디아가 꽉 잡고 있는 거고.

◆이형수> 꽉 잡고 있습니다.

◇이대호> 요즘에 그런데 AMD가 자기네들도 엔비디아에 GPU 같은 걸 내놨다, 이거 성능이 더 끝내준다 막 이렇게 홍보하지 않습니까?

◆이형수> 네.

◇이대호> 이거는 어때요?

◆이형수> 실제로 이 지금 인공지능 반도체는 메모리 대역폭이 되게 중요해요.

◇이대호> 메모리 대역폭.

◆이형수> 네, 맞습니다. 물대포로 쏴줘야 하는데요.

◇이대호> 네, 얼마나 쏴주느냐.

◆이형수> 그렇죠. 그 엔비디아의 물대포 쓰는 업체들 입장에서는 좀 시원치 않은 거예요. 그래서 지금 HBM을 80기가바이트를 씁니다. 엔비디아에 지금 주력 칩이 H100이라는 칩인데요. 여기는 80기가바이트를 쓰는데 AMD가 이번에 내놓은 인스팅트 MI300에서 MI300X라는 게 H100의 경쟁 제품인데요. 192기가바이트를 채택했습니다.

◇이대호> 거의 2배 이상이에요?

◆이형수> 2.4배. 그러니까 같은 성능이면 이게 훨 좋고 가격도 훨씬 쌉니다. 그런데 왜 AMD 칩을 꺼리냐, 쿠다라는 엔지니어 생태계를 쓸 수 없기 때문에. 그게 허들이 되는 겁니다.

◇이대호> 그러니까 애플 스마트폰 쓰다가 딴 걸로 못 바꾸는 이유가 그 IOS.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 다른 거랑 막 동기화되어 있고 내 데이터 거기에 들어가 있고 이런 것 때문에 못 바꾸듯이 엔비디아 칩보다 성능 자체는 AMD가 좋을 수는 있지만.

◆이형수> 그것도 불확실한데 어쨌든 가격은 싼데요. 성능은 엇비슷하고 가격은 싼데.

◇이대호> 그런데 그 생태계 때문에 벗어나질 못하는.

◆이형수> 그렇죠. 그러니까 회사들이 일단 엔지니어들 독려해서 그래, AMD 거 한번 써봐 해도, 잘 안 듣죠.

◇이대호> 그러면 이번에는 조금 더 다른 이야기로 좀 와서 보겠습니다. 아까 파운드리 팹리스. IDM이라고 하는 종합 반도체 기업까지 이야기를 해 주셨어요. 그런데 우리가 항상 숙제로 이야기를 듣는 게 왜 타이완의 TSMC, 대만의 TSMC는 파운드리에서 그렇게 강력한 1등이고 왜 삼성은 메모리 반도체 제조는 잘하는데 위탁 생산 파운드리는 왜 TSMC를 따라잡지 못할까. 이게 영원한 숙제 같은 것 아닙니까? 앞으로는 좀 어떻게 보세요?

◆이형수> 일단 기회는 많습니다. 왜냐하면 파운드리라고 하는 이 시장 전체가 100이라고 하면 TSMC의 지금 시장 점유율이 60%에 육박해요. 그런데 지금 AI 반도체든 여러 칩들, 팹리스 업체들 입장에서는 굉장히 많이 생산을 해 줘야 되는데 TSMC에 가면 항상 줄 서서 기다려야 돼요.

◇이대호> 엔비디아도 지금.

◆이형수> 네, 맞습니다.

◇이대호> TSMC한테 을 같은 값인 거죠.

◆이형수> 그렇죠. 왜 엔비디아 칩이 이렇게 잘 팔리는데 많이 못 만들었냐면 TSMC가 못 만들어줘서 그래요.

◇이대호> 기다리세요.

◆이형수> 맞습니다. 그 캐파가 부족한 거예요.

◇이대호> 우리 공장 꽉 찼습니다.

◆이형수> 맞습니다. 공장 그럼 빨리빨리 늘려주세요 그러는데 생각만큼 또 안 늘려주고. 이런 문제들이 있으니까 그러면 조금 못하지만 삼성 파운드리 한번 써볼까 이런 생각은 있죠. 그런데 삼성 파운드리가 TSMC만큼 아직까지 잘 만들지 못하는 게 문제인 거죠.

◇이대호> 기술력의 차이가 좀 있다고 봐야 되는 거예요?

◆이형수> 맞습니다. 그러니까 기술력 차이도 문제인데요. 근본적으로 보면 업의 본질이 달라요. 일단 IDM 업체들은 다 표준화돼 있고 대량으로 만드는 데 다 모든 인력들이 최적화돼 있어요.

◇이대호> 일단 고객님이 원하시는 걸 우리가 빨리빨리 많이 만들어 드리겠습니다.

◆이형수> 그렇죠. 고객님들이든 원하든 않든 일단 많이 만들어 놓는 거고요. 거기에 최적화돼 있는 회사고. TSMC 같은 경우는 본질 자체가 서비스업이에요. 그러니까 고객들이 어떤 이야기를 하든 거기에 맞게 만들어주는 데 최적화돼 있는데 삼성은 원래 한 가지만 잘 만드는 회사예요. 그러니까 예를 들면 삼성은 그냥 스테이크만 정말 잘 굽는 그냥 맛집이에요. 그리고 약간 불친절해요.

◇이대호> 최고의 맛집이니까.

◆이형수> 맞습니다. 그 한 가지만 잘하는 거예요. 그런데 TSMC는 꽤 잘하는데 뷔페같이 잡채도 잘 만들어주고 갈비찜도 잘 만들어주고 떡도 잘 만들고 다 잘하는 거죠.

◇이대호> 그러니까 여러 고객들.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 갈비 좋아하는 사람도 가고, 잡채 좋아하는 사람도 찾아가고.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 이 업의 본질이라는 표현은 사실 고 이건희 회장님이 굉장히 많이 썼던 표현으로 알고 있는데 삼성의 업의 본질은 TSMC와는 조금 다르긴 하다. 그래도 이게 따라가기는 해야 할 텐데.

◆이형수> 그렇죠. 왜냐하면 일단은 선두 업체가 너무 독점적인 위치를 가지고 있고 그리고 공급이 다 안 되잖아요. 그러면 항상 낙수 효과를 기대할 수 있죠. TSMC한테 기다리던, 번호표 뽑고 기다리던 고객들이 삼성 쪽으로 계속 조금 조금씩 오는데 아직까지 못 미더운 거예요.

◇이대호> 그 임계점이 아직은 좀 모자란 거네요.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 그런데 TSMC는 항상 모르겠습니다. 이게 항상 우리나라는 북한 때문에 지정학적 우려가 있다 하고. 대만 같은 경우는 중국 때문에 지정학적 우려가 있다라고 하고. 그리고 1월 13일이라고 하네요. 대만 총통을 선출하는 그 선거가 있는데 이런 건 좀 어떻게 불확실성이 되지 않습니까? TSMC나 아니면 파운드리 업체 쪽에도요.

◆이형수> 불확실성이 되고 있습니다. 사실 지금 반도체라는 거는 단순한 경제의 경기 재해로 보는 사람들은 드물죠. 이제는 어떻게 보면 미중 패권 전쟁에 어떻게 보면 가장 쟁점이 되는 핵심입니다.

◇이대호> 그렇죠, 안보.

◆이형수> 맞습니다. 그리고 아까 제가 AI 이야기했지만 앞으로는 전쟁이든 우리 생활이든 모든 게 AI가 스며드는 시대가 올 텐데 그때 AI 기술을 중국의 약진을 막으려면 결국 반도체를 제재하는 수밖에 없어요. 그렇기 때문에 굉장히 중요한데 문제가 미국 팹리스 업체들이 대부분 타이완에 TSMC한테 의존한다라는 게 굉장히 큰 문제고요.

◇이대호> 그렇죠, 애플도 그렇고 엔비디아도 줄 서 있고.

◆이형수> 그렇죠. 그런데 만약에 중국이 타이완을 무력으로 흡수 통일해버린다 그러면 TSMC라는 이 회사가 중국 회사가 돼버리는 거고요. 그렇지 않다고 해도 만약에 이런 뭔가 서로 양안 간에 뭔가 트러블이 생긴다 그러면 TSMC에 타격이 갈 수밖에 없잖아요. 그러니까 이런 리스크를 분산하려는 니즈가 굉장히 큽니다. 그래서 최근에는 일본을 좀 키우고 있고요. 그리고 미국의 인텔을 많이 밀어주고 있죠, 미국 정부가. 그래서 정말 인텔을 전적으로 밀어주고 있는데 그런데 인텔을 잘 못해서 삼성한테 기회가 있습니다. 그래서 삼성은 기회는 충분하죠. 그런데 삼성도 기대만큼은 아직까지 좀 잘 못하고 있는 상황입니다.

◇이대호> 미국 입장에서는 대만에 너무 쏠려 있는 걸 불확실성을 해소해야 돼서 인텔이라는 과거의 파운드리 강자에게 다시 한 번 해 봐, 밀어주고 있는 거고 우리는 그 틈바구니 속에서 삼성전자가 좀 점유율을 더 가져와야 하는 거고. 모리스 창이었나요? TSMC 창업자가?

◆이형수> 네, 맞습니다.

◇이대호> 어떻게 보면 이제 대만의 안보, 미래를 위해서 일부러 더 반도체 기업을 대만에 둬야겠다. 생산 기지를 대만에 둬야겠다. 약간 이제 그렇게 계획한 것도 있는 거지 않습니까?

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 이게 미래의 총성 없는 전쟁의 핵심이 반도체일 수밖에 없는 거고요. 그래서 잠깐 말씀도 하셨습니다만 패권 경쟁의 한가운데 있고 미국은 어떻게 해서든 중국의 반도체 굴기를 꺾으려고 하는 거고. 그 사이에서 대한민국의 반도체 산업에게는 이게 또 어떻게 될까요? 기회일까요? 아니면 같이 위기가 될 수 있을까요?

◆이형수> 질문에 정답을 주셨어요. 위기와 기회가.

◇이대호> 다 있어요?

◆이형수> 공존하고 있는데 거기서 우리가 어떻게 받아먹는지는 우리가 어떻게 하느냐에 달려 있습니다. 그러니까 지금 보면 AI라는 게 모든 걸 빼놓고 이야기할 수 없어요. AI라는 건 국방 안보적인 측면도 있고요. 실제로 최근에 러시아, 우크라이나 전쟁에서 AI가 정말 일등 공신이다라고 이야기하는 사람들도 많습니다. 그리고 이제는 와이파이망 밑에서 전쟁을 하잖아요.

◇이대호> 그렇죠.

◆이형수> 스타링크.

◇이대호> 스타링크.

◆이형수> 맞습니다. 예전에는 전쟁 나면 일단 통신망부터 무력화시켰어요, 쳐들어가는 쪽에서.

◇이대호> 그렇죠, 그렇죠.

◆이형수> 통신탑부터 팍 제일 먼저 폭격하거든요. 그러면 통신이 셧다운 되면 막 기만 전술을 펼치죠. 니네 지도자들이 도망갔다. 그래서 싸우지 마, 그러면서 딥페이크 기술로 막 젤렌스키 영상 이렇게 송출하고.

◇이대호> 합성해서.

◆이형수> 네, 그렇죠. 그런데 이게 통신이 되니까 그런 게 안 먹히죠. 그러니까 죽기 살기로 싸우면서 그런 건데 그만큼 AI가 모든 게 중요한 거예요. 이제는 국방 부분 뿐만 아니라 모든 곳에서 중요한데 AI라는 기술이 세 가지 요소가 되게 중요해요. 일단 이야기하는 컴퓨팅 파워가 되게 중요하고요. 그러니까 엔비디아 칩 같은 것들이 중요한데. 그러니까 미국이 작년 말부터 엔비디아 칩에 중국 수출을 막았죠, 고성능 칩을.

◇이대호> 그렇죠.

◆이형수> 네.

◇이대호> 그래서 엔비디아는 그럼 우리가 저사양 칩이라도 따로 만들어서 중국에 팔게요 했더니 그것도 하지 마.

◆이형수> 그것도 막았죠. 네, 맞습니다. 그리고 또 하나 중요한 게 빅데이터입니다.

◇이대호> 빅데이터.

◆이형수> 네, 빅데이터는 사실 중국이 좀 유리해요. 왜냐하면.

◇이대호> 중국이 유리하다고요?

◆이형수> 맞습니다. 왜냐하면.

◇이대호> 아, 인구가 많아서.

◆이형수> 인구도 많고요. 미국의 인구 거의 4배 수준이잖아요. 그런데 보통 어떤 사람과의 어떤 관계상에서 데이터가 나오잖아요. 그러면 보통 그 인구 수 배수의 제곱으로 늘어요.

◇이대호> 아, 네트워크 효과.

◆이형수> 맞습니다. 그러면 매년 16배의 빅데이터가 중국에서 더 많이 생산이 되는 거고요. 그리고 중국은 개인 인권이 약하기 때문에 인민들의 그냥 얼굴을 CCTV로 다 따서 데이터로 가지고 있죠.

◇이대호> 그렇죠.

◆이형수> 그러니까 개발하기가 너무 좋아요. 양질의 빅데이터를 구하기가 너무 좋은 환경이죠.

◇이대호> 그래서 오히려 그 AI 발전은 공산주의 국가가 더 빠를 거라고 하지 않습니까.

◆이형수> 더 빠를 거라고 이야기하는 겁니다. 그러니까 반도체를 막을 수밖에 없어요. 그리고 세 번째.

◇이대호> 미국 입장에서 보면 막아야 하는 거고.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 세 번째는요?

◆이형수> 그게 모델링이라는 건데요.

◇이대호> 모델링.

◆이형수> 네, 모델링. 그러니까 컴퓨팅 파워, 빅데이터, 모델링 이 세 가지 요소가 되게 중요한데 전 세계에서 AI 연구하시는 분들 중에 3명 중에 1명이 중국인이에요. 그러면 여기서 아직까지 모델링에서 큰 위협은 안 나오고 있지만 지금 특허들이나 쌓이고 이런 것들 속도를 보면 굉장히 효율적인 모델들이 중국에서 나올 가능성이 높아요.

◇이대호> 그래서 중국에서도 전략적으로 미국 등지에 어떤 인재들 유학을 일부러 더 많이 보내서 배워와라라고 하는 거고요. 컴퓨팅 파워, 빅데이터, 모델링. 이걸로 이제 중국이 따라가다가 어느 순간에 앞서가려고 하는 거고.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 그럼 그 사이에서 우리나라는 어떻게 해야 됩니까?

◆이형수> 일단 우리나라는 기회가 일단 타이완의 TSMC를 의존도를 낮추려고 하는 니즈가 있는데 전 세계에서 7나노 미만의 파운드리를 할 수 있는 나라가 2개밖에 없어요.

◇이대호> 그렇죠.

◆이형수> TSMC하고 삼성 파운드리밖에 없습니다. 그 2개밖에 없거든요.

◇이대호> 인텔은 계속 못하고 있고.

◆이형수> 맞습니다. 인텔은 일단 자사 칩에 7나노를 적용하긴 했는데 이거를 가지고 파운드리를 해준 경험은 없어요. 그러니까 외부 칩을 만들어준 경험이 없기 때문에 지금 5나노, 4나노, 3나노를 할 수 있는 업체는 2개밖에 없는 거고 그럼 삼성이 TSMC의 의존도를 조금만 낮춰줘도 굉장히 큰 기회가 되는 거고요. 이건 산업적으로도 그런데 지정학적. 그러니까 어떤 정치적인 국제 어떤 질서에서 우리의 발언권이 더 세져요.

◇이대호> 우리의 발언권이요.

◆이형수> 맞습니다. 우리나라, 대한민국의 발언권이 세집니다, 미국에 대해서. 왜냐하면 우리가 TSMC의 이런 것들을 분산하게 된다면 더 중요한 거고요. 그리고 우리 모바일 시대를 지나면서 반도체 산업에서 중요한 포인트가 뭐냐 하면 예전에는 프로세서들도 다 범용이었어요. 그래서 인텔이 CPU를 만들고 엔비디아가 GPU를 만들고.

◇이대호> 퀄컴이 AP를 만들고.

◆이형수> 맞습니다. 그런데 모바일 시대에 오면서 이 AP라는 게 주문형 반도체예요. 그러니까 예전에는 다 범용이었는데 이제는 업체마다 다 설계를 별도로 해서 칩들이 다른 칩인 거죠.

◇이대호> 애플이 자기네 거 쓰고.

◆이형수> 맞습니다. 에이 바이오닉 칩이라는 게 나오고 퀄컴의 스냅드래곤이 나오고 삼성의 엑시노스라는 칩이 나오고 이런 것들을 다 파운드리에서 만드는 거죠. 그게 모바일 혁명의 산물이거든요. 그러면 지금 AI 혁명의 산물이 앞으로 뭐가 되냐. 이제는 메모리 반도체가 주문형으로 바뀌어요. 기존의 범용이라는 칩들이 지금 HBM이라는 칩이 대표적인데요. 이거는 엔비디아한테 최적화돼 있는 거예요, HBM3라는 거는. 그러니까 보통 제가 아까 말씀드린 것처럼 서버 칩은 월 단위 계약이고 모바일 칩은 3개월마다 계약인데 이 HBM 같은 것들은 연 단위 계약이에요. 그러니까.

◇이대호> 그렇죠, 10개월 기다려야 되니까.

◆이형수> 맞습니다. 주문하면 그냥 1년 치 다 사갑니다. 그래서 재고에 대한 리스크가 없죠. 그런데 앞으로 이런 칩들이 훨씬 많아지는 거예요, 메모리 쪽에서. 뭐 예를 들면 최근에 나온 애플의 비전 프로 같은 그런 XR 디바이스 있잖아요. 거기에 그 프로세스 옆에 붙는 D램이 있는데 이게 기존의 모바일 D램이 아니고요. 애플이 별도 설계한 칩입니다. 굉장히 속도, 밴드위스가 빠른. 그러니까 큰, 대역폭이 큰 칩이거든요.

◇이대호> 안경처럼 쓰는 XR 기기만을 위해서 자기네가 따로 설계한 칩.

◆이형수> 맞습니다, 메모리인데.

◇이대호> 메모리 반도체인데.

◆이형수> 네.

◇이대호> 그러니까 이제는 기존처럼 뭐 그냥 A등급, B등급 몇 기가짜리, 몇 기가짜리 이거 사가세요, 사가세요. 그냥 좌판에 펼쳐놓는 게 아니라.

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 그 고객이 원하는 걸 따로 만들어줘야 되는.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 그러면 부가가치가 올라가겠네요.

◆이형수> 맞습니다. 그래서 지금 메모리 파운드리가 되게 중요한데 이게 되게 놀라운 게 지금 메모리 파운드리 주도하는 회사가 삼성이라는 기존의 1등 업체가 아니라 2등 업체가 잘하는 거예요.

◇이대호> 하이닉스.

◆이형수> 맞습니다. 그게 지금 주가, 올해 주가 퍼포먼스로 완전히 나타나고 있죠.

◇이대호> 놀라지 마십시오. 올해 삼성전자가 한 40% 올랐고요.

◆이형수> 네.

◇이대호> 하이닉스가 한 80 몇 퍼센트 올랐죠?

◆이형수> 맞습니다.

◇이대호> 올해 주가가.

◆이형수> 그리고 하이닉스 쪽의 밸류체인 업체들이 많이 올랐죠. 대표적으로 한미 반도체 같은 업체들이 올해 6배 넘게 올랐죠.

◇이대호> 하이닉스에 장비를 공급하는 회사들.

◆이형수> 맞습니다, 핵심 장비를 납품하는.

◇이대호> 그것도 HBM이라고 하는 새로운 메모리 반도체를 만드는 데 쓰이는 장비를 만드는 회사들.

◆이형수> 그렇죠.

◇이대호> 그 생태계가 이제 굉장히 강력해지는 거고요. 이거 듣다 보니까 시간이 다 지나갔습니다. 한도열 님이 설명해 주시는 패널 분 누구신가요? 너무 쉽고 재미있게 설명해 주셔서 반도체 생태계에 대해서 더 많이 알게 되네요라고. HSL파트너스의 이형수 대표입니다. 일명 IT의 신이라고. 기자 출신인데 벤처캐피탈이라든지 또 다양한 경험을 또 갖고 계셔가지고 지식이 엄청납니다. 그래서 오늘은 이형수 대표 통해서 상식도 많이 쌓았습니다. 고맙습니다.

◆이형수> 네, 감사합니다.