[ 글을 시작하기 전에 ]
반도체 산업의 경우 전략 계획에서 우선적으로 고려해야 할 것은 단기적이고 구체적인 비즈니스 기회입니다.
유럽의 3대 반도체 기업을 예로 들면 매출의 30% 이상이 자동차 시장에서 나오기 때문에 당연히 자동차용 반도체 시장과 경쟁 상황을 가장 먼저 고려해야 합니다.
그다음으로는 산업 제어 애플리케이션과 서버 분야의 시장 기회, 그리고 주로 아시아 주요 제조업체가 주도하는 PC 및 휴대폰 시장의 수요가 그다음입니다.
그러나 AI시대에서는 AI기반의 변화에 더욱 주목해야 합니다.
예를 들어 AI노트북과 AI스마트폰은 2023년에 큰 주목을 받지 못했지만 2024년 이후에는 구조적 변화가 일어나면서 기업들의 관심사가 될 것이며 유럽 반도체 제조업체들은 이 단계의 발전 가능성을 분명히 과소평가했습니다.
또한 반도체 규격이 브랜드 주도 기업이 결정했지만 향후에는 제품 차별화의 포지셔닝이 더 중요해지고, 업스트림 제조업체와 다운스트림의 브랜드 회사 간의 관계는 변화할 것입니다.
현재 전 세계 데이터 센터의 53%는 북미에 26%는 아시아에 유럽에는 16%만 위치해 있습니다.
유럽 국가들이 AI주권의 필요에 대응하자면 향후 몇 년 동안 데이터센터에 대한 투자를 늘릴 수밖에 없을 것을 우리는 예상할 수 있습니다.
앞으로도 늘어나게 될 반도체의 수요가 변화에 집중하기 위해서 어떤 점을 바라봐야 하는지 알아보도록 하겠습니다.
Ⅰ. 유비쿼터스 에지 컴퓨팅
AI의 부상으로 인해 앱이 더욱 차별화되고 다양화될 것으로 예상됩니다.
사용자가 클라우드에 데이터를 업로드하는 것에 대해 많은 보안 우려를 가지고 있기 때문에 단말에서 정보를 직접 처리하려는 수요는 AI PC와 AI스마트폰 관련한 엄청난 비즈니스 기회를 가져올 것이다.
NPU를 PC나 휴대폰과 연결해 전반적인 연산 효율을 높이고 모델 학습 및 추론 기술을 최적화함으로써 고객에게 더 나은 생성 경험을 제공할 수 있다.
미래에는 휴대폰과 노트북이 사진 앨범 편집, 통화 즉시 번역 등 기본적인 생성 앱을 수행할 수 있고, 휴대폰과 노트북이 모든 종류의 일정을 지원하고, 객실 예약 등이 일상생활의 일부가 될 것이다.
여기에 압력 감지, 온도 및 속도 진동 감지, 스마트 제조용 거울 등 사물 인터넷 시스템의 다양한 장치를 추가하면 AI 비즈니스 기회에 대한 기대가 더 커질 것으로 예상된다.
AI앱이 빠르게 대중화되면 클라우드와 에지 수요가 구분되고 다양한 앱과 비즈니스 모델이 등장할 수 있다.
사용자는 인터넷을 통해 구독, 결제 및 기타 수단을 통해 컴퓨팅 파워, 메모리, 소프트웨어 및 하드웨어 프로그램을 이용할 수 있다.
클라우드 앱 외에도 다른 모든 앱이 에지 컴퓨팅화 할 수 있다. 이러한 에지 컴퓨팅은 데이터 센터 운영의 부담을 덜어줄 수 있으며 최종 사용자와 가장 가깝고 응답 시간이 가장 빠르다.
실리콘밸리에서 누가 승리하든 태평양 건너편에 있는 대만은 모두의 공통된 수요로 인해 생태계에 없어서는 안 될 존재가 될 것이다.
잘 알려진 최첨단 반도체, 마더보드, 서버부터 센서와 마이크로컨트롤러에 이르기까지 최종 장치와 관련된 모든 제품은 대만의 경쟁 우위 제품이다.
노트북과 휴대폰에서 클라우드 서비스에 이르기까지 고속 컴퓨팅 칩은 반도체 제조업체의 하이엔드 시장을 주도하고 있다.
2019년 7 나노 공정을 출시한 TSMC는 과감한 투자와 첨단 공정 기술로 반도체 업계에서 독보적인 리더가 되었다.
매년 매출의 40% 이상을 자본 지출로 사용하면서 TSMC의 글로벌 파운드리 시장 점유율은 60%에 달하며 경쟁 업체들을 견제하고 있다.
대만은 완벽한 ICT 공급망, 반도체 생산능력, 공정 우위를 바탕으로 이 단계에서 가장 성공적인 국가가 되었으며, 향후 10년은 대만의 황금기가 될 것으로 예측하고 있다.
Ⅱ. 세상을 바꾸는 기술 혁명과 새로운 우주의 탄생
컴퓨텍스 타이베이 2024에서 젠슨황은 지구의 여러 지역의 날씨에 몰입하고 지형의 변화를 깊이 있게 이해할 수 있도록 지구 전체를 가상세계, 즉 디지털 트윈으로 구현한 어스 2에 대해 발표했다.
지난 10월에 열린 자이스 연례 회의에서 폭스콘의 CTO인 스저는 AI솔루션에서 AI공장으로라는 연설을 통해 스마트 제조 분야에 디지털 트윈 개념을 도입하여 향후 공장을 여러 곳에 복제할 때 데이터를 연동하거나 모방하는 방식으로 오류를 최소하화여 균일한 품질 요구 사항을 달성할 것이라 말했습니다.
디지털 생태계에서 일하는 사람으로서 우리는 세상이 우리가 상상했던 것보다 훨씬 더 많이 변했으며, 새로운 기술이 새로운 상상력을 자극하여 다음 세대의 삶을 도전, 기대, 그리고 가능성으로 가득 채우고 있음을 알 수 있습니다.
미디어텍의 CEO차이리싱은 미디어텍을 디자인 회사로만 정의하는 것은 적절하지 않으며 미디어텍은 단말기 제조업체의 제품과 연결되어야 하므로 시스템 회사에 가깝다고 했습니다.
또한 그는 고객의 요구에 민첩하게 반응하는 것이 대만 제조업체의 산업 문화라고 말했습니다.
다양한 전문 및 틈새 분야의 비즈니스 기회를 고려할 때 LLM의 반감기는 반년에 불과하므로 기업이 모든 측면에서 시장 기회를 파악하고 고객의 요구를 보다 잘 이해하는 방법이 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.
Ⅲ. 제한된 자원과 무한한 애플리케이션
1980년대 대만의 산업은 호황을 누렸고 GDP는 빠르게 성장했으며, 사회적 자본에 대한 수요가 크게 증가했습니다.
이에 따라 기업들은 설비 및 운전 자본에 대한 투자 수요를 충족하기 위해 자본 시장에 진입해 상장을 통해 자본을 조달하기 시작했습니다.
대만의 저렴한 자본은 부동산 시장뿐만 아니라 주식 시장에도 투자되어 다양한 기회를 창출했습니다.
상장 기업은 자본 시장에서 조달한 자금을 우리 사주의 형태로 직원들에게 이전하여 부의 재분배라는 이상을 성공적으로 달성했습니다.
또한 스타트업이나 대기업이 새로운 회사에 투자하면서 신생 회사들이 생겨났으며, 많은 경영자들은 큰 위험을 감수하지 않고도 막대한 보상을 얻을 수 있었습니다.
산업 발전의 모든 상상 가능한 혜택이 대만에서 실현되었고, 이러한 혜택은 2000년까지 직원 보너스를 통해 구조적으로 최적의 분배 메커니즘을 달성하는 데 기여했습니다.
하지만 현재 TSMC와 미디어텍 같은 성공적인 기업들이 엄청난 양의 인력 자원을 흡수하면서 일부에서는 최고의 인재조차 남용되고 있다고 말합니다.
이러한 비판은 최적화 관점에서 보면 일리가 있을 수 있으나, 동일한 반도체 및 ICT 분야의 선두에서 기염을 토하고 있는 한국의 상황을 보면 우리는 각국이 인재를 확보함에 있어 처한 상황을 알 수 있습니다.
스탠퍼드 학생들을 대상으로 한 연설에서 젠슨 황은 커리어 성공의 비결을 나누었습니다.
그는 스탠퍼드는 세계 최고의 대학 중 하나이며, 이곳에서 공부할 수 있는 사람들은 사회에서 최고 중의 최고이며 미래에 대한 높은 기대를 가질 수 있다고 말했습니다.
하지만 비즈니스에서 성공의 열쇠는 지능이 아니라 인성인 경우가 많습니다.
똑똑한 사람들은 실패를 감내하지 못하는 경우가 많으며, 인내는 눈에 보이지 않지만 창업에 있어 매우 중요한 자질입니다.
그래픽 카드 업계에서 1985년에 설립된 엔비디아와 ATI는 모두 그래픽 칩의 선도적인 제조업체였습니다.
2006년 ATI가 AMD에 합병되기 전까지, 엔비디아는 두각을 나타내지 못했습니다.
하지만 PC시장에 능숙한 리더조차도 수익을 창출하기는 힘들었으며, 엔비디아 또한 예외는 아니었습니다.
Ⅳ. 특별한 시대의 미래지향적 마음가짐
사람의 시각적 인식 오류율이 5% 이상이라면 고양이를 강아지로 착각하거나 페니키즈를 자이언트 팬다로 착각할 수 있습니다.
오류율이 5% 미만으로 떨어져야 비즈니스 기회가 생기기 때문에, 제조 업계는 인화점을 기다리고 있습니다.
2011년 제록스가 26%의 그래픽 인식 오류율로 스타트를 끊었고, 이듬해 알렉스넷이 16%의 인식률로 돌파구를 열었습니다.
그리고 2015년 레즈넷, 2016년 구글넷-V4가 각각 3.6%와 3.1%로 5%의 벽을 깨면서 AI가 인간을 대체하거나 적어도 일부 기능을 대체할 때가 도래했음이 자명해졌습니다.
이러한 혁신은 빅데이터의 반복적인 축적과 식별을 통해 가능했으며, 무엇보다도 반도체 기술의 혁신이 더욱 중요한 역할을 했습니다.
2025년에 양산될 2 나노 기술을 앞두고 1 나노 수준이 반도체 공정의 한계라고 말하는 사람은 아무도 없으며 인간은 무한한 창의력으로 한계에 도전할 것입니다.
고속 로직 칩이 탑재된 광대역 메모리는 5세대에 접어들었고 각종 적층 웨이퍼와 실리콘 포토닉스로 데이터 속도를 가속하는 첨단 기술이 전통적인 기술적 난제와 계속 충돌하고 있습니다.
앞으로 민용 소비품, 산업 애플리케이션, 자율주행, 심지어 군사 기술 분야에서도 더 많은 애플리케이션이 등장할 것으로 예상합니다.
2024년 5월 초, 프랭크 켄달 미 공군참모 총장은 AI기술이 전투에서 인간을 대체할 수 있는 가능성을 확인해 보기 위해 AI가 조종하는 전투기에 탑승했습니다.
그리고 켄달은 기술의 발전에 경탄했습니다. AI가 조종하는 전투기는 인간보다 인식률과 반사신경이 뛰어났고, 중력의 제한을 받지 않아 비행기의 성능도 극대화할 수 있습니다.
군사 전술, 전략, 심지어 전투원들의 조합과 훈련에 이르는 거대한 프로젝트가 기다리는 세상을 맞이할 수밖에 없음을 깨달은 발견이었습니다.
향후 전통적인 무기 딜러는 클라우드 서비스, 자동화 설계, 최첨단 로직 칩을 생산할 수 있는 TSMC, 삼성, 인텔 등으로 확장될 것입니다.
켄달 공군 장관이 AI전투기를 시험 비행한 지 불과 3일 만에 지나 라이몬도 미국 상무부 장관은 최첨단 칩의 92%가 TSMC에서 생산되기 때문에 중국이 대만을 무력으로 침공하면 미국 경제가 엄청난 재앙에 직면할 것이라고 덧붙였습니다.
이는 대만해협에서 파도가 일면 미국과 세계 경제가 큰 타격을 입을 것이며, 미국은 전략적 위치로서 대만을 포기하지 않을 것이기에, TSMC의 선도적 위치는 미국, 대만 및 자유 세계가 매우 소중히 여겨야 하는 가치라는 것을 의미합니다.
이는 반도체가 단순한 산업 제품이 아니라 국가 안보와 경제 안정의 핵심 요소로 인식되는 새로운 지정학적 현실을 반영하고 있습니다.
2024년 5월 중화항공의 이사회가 전반적인 경제 상황에 대해 분석했는데 대부분의 자료가 AI시대의 일반적인 추세와 상충된 결과를 보였습니다.
예를 들어 미국 정부의 공식 자료에 따르면 비농업 고용이 증가하고 있지만, 실리콘 밸리에서는 이미 26만 명의 근로자들이 해고당했으며, 많은 유명 기업이 생존을 위해 고군분투하고 있었습니다.
반면에 대만의 전자 산업은 AI와 스마트 제조의 주도하에 번창하고 있었습니다. 이러한 불일치는 기술 산업 내에서 급격한 구조 변화가 일어나고 있으며, 전통적인 경제 지표만으로는 이러한 변화의 복잡한 역학을 완전히 포착할 수 없음을 시사합니다.
우선, AI가 새로운 산업 혁명을 가져올 수 있을까요? 만일 몇 가지 보고서를 읽고 AI의 중요성을 인정한 상태라면 당신의 이해력은 100점 만점에 40점일 것입니다.
한편 각자 사업의 관점에서 AI의 중요성이 다양한 면을 면밀하게 관찰하고 이해한 전문가들은 80점에 도달할 수 있을 것입니다.
하지만 상상력을 발휘하여 AI의 가치를 판단해 본다면 전통적인 사고에서 벗어난 이 새로운 시대는 기하급수적으로 증가하는 AI의 비즈니스 기회라는 것을 이해할 수 있습니다.
AI가 모든 곳에 존재할 것이라는 점을 이해한다면 AI에 대한 당신의 상상력은 전통적인 사고방식을 넘어선 160점에 도달합니다.
그러나 시장에서 경쟁할 수 있는 기업은 소수의 상위 기업뿐이며, 이들 기업의 대다수는 미국 기업입니다.
모두 미국 기업이라면 왜 비농업 분야 고용은 증가하고 있는데도 실리콘 밸리에서는 직원들을 해고하고 있을까요?
이는 기술 산업 내에서 일어나고 있는 심오한 구고적 변화로써 전통적인 일자리가 사라지고 새로운 유형의 직업이 창출되는 과정에서 발생하는 일시적인 불일치 현상일 수 있습니다.
소라가 나온 후 할리우드의 영화 및 연극 업계는 많은 대형 프로젝트를 중단했다고 들었습니다.
앞으로는 사람이 처리하던 그래픽 이미지를 대량의 AI소프트웨어가 처리할 수 있어 효율성이 크게 높아질 뿐만 아니라, 콘텐츠는 물론이고 소비자 행동에도 큰 변화를 가져올 것으로 보입니다.
Ⅴ. 대만, 미국, 그리고 한국의 삼각 협력 관계
HBM과 이미징 프로세서를 결합한 AI가속기 시장에서는 엔비디아가 압도적인 시장 점유율을 차지하고 있으며, 엔비디아의 HBM 주요 파트너로 부상한 SK하이닉스도 시장 점유율이 상승하고 있습니다.
이러한 시장 환경 변화에 따라 엔비디아, TSMC, SK하이닉스는 AI시대의 철의 삼각 협력 관계를 형성하고 있으며, 특히 엔비디아와 TSMC의 긴밀한 협력 관계 외에도 TSMC는 SK하이닉스와 함께 차세대 광대역 메모리기술을 공동으로 개발하는 전략적 파트너십을 강화하고 있습니다.
로직 칩 생산에 특화된 TSMC의 세계적인 기술력과 메모리 분야에 특화된 SK하이닉스의 고유한 전문 역량은 AI 칩 설계 및 CUDA 소프트웨어 플랫폼에 특화된 엔비디아의 핵심 경쟁력과 직접적으로 경쟁하기 않기 때문에 상호 보완적인 가치 사슬을 형성하며 시너지를 극대화합니다.
이러한 견고한 협력 생태계를 변화시키고 시장 판도를 바꾸기 위해서는 후발 주자들이 거대한 기술적, 산업적 생태계를 근본적으로 재편할 수 있는 협력 방식을 모색해야 할 것입니다.
인텔이 최근 연이은 실적 부진으로 심각한 재정적 손실을 경험하고 있는 상황이고, 삼성 역시 미국 시장에 대한 대응책을 근본적으로 재조정하고 있다는 점은, 세계 최고 수준의 파운드리 산업에 진입하기 위한 기술적, 자본적 진입 장벽 외에도 보이지 않는 수많은 장애물이 있다는 사실을 내포하고 있습니다.
최근 업계 소식에 따르면 삼성은 이미 주베이 타이위안 과학단지에서 멀지 않은 신주 과학 단지에 수천 평에 달하는 대규모 사무 공간을 전략적으로 임대했으며, AMD, HP, 델, 레노버와 같은 글로벌 기술 기업들이 이전에 보여준 전략적 움직임과 유사하게 삼성 역시 대만에서 R&D 기능을 적극적으로 확장할 것으로 예상됩니다.
일부 전문 컨설턴트들은 이미 전 세계 파운드리 시장의 60% 이상의 압도적인 시장 점유율을 확보하고 있는 TSMC가 현재의 기술적, 규모적 우위를 바탕으로 2027년까지 전 세계 시장 점유율의 70%라는 전례 없는 수준에 도달할 것이라는 놀라운 전망을 제시하고 있습니다.
[ 글을 마치며 ]대만 IT의 발달은 시장의 흐름을 읽고 대응한 것이 가장 큰 변화의 물결이었다고 이해가 된다.
과거 개인용 컴퓨터 전성기 시절에 미국의 유명 브랜드들이 시장을 점유했고 이익을 독차지했다.
대만과 한국의 후발주자들은 가격 경쟁력을 바탕으로 시장에 뛰어들어야 했고 기술적인 선점을 이루어내지 못했다.
하지만 최근 AI산업에서만큼은 이야기가 조금 다르게 발생되고 있다.
인공지능 개발의 선두 업체는 엔비디아로 불리고 있고 향후에도 엔비디아와의 협업 없이 인공지능을 독자적으로 개발하는 것은 무리라는 이야기가 시장에 압도적인 중론이다.
이런 현상이 발생하게 된 가장 큰 이유는 반도체 산업의 생태계가 미국에서 대만으로 전환이 된 것과 궤를 같이하고 있다.
인공지능 개발을 위해서는 GPU, NPU, HBM 같은 반도체 칩이 필수적으로 필요한데 대부분의 생산이 대만이나 한국에 집중되어 있기 때문이다.
그중에서도 시스템 반도체 칩의 생산은 TSMC에서만 이루어지고 있고 특별히 다른 곳에서는 제조나 생산이 되지 못하고 있다.
현재의 생태계가 향후에도 지속될 것인가에 대한 질문을 던져보면 그렇다고 답할 수 있겠다.
TSMC에서 생산되는 칩은 엔비디아만 있는 것이 아니다.
애플도 구글도 메타도 자사의 칩을 자체 개발하고 있지만 제조는 모두 TSMC의 첨단 공정을 희망하고 있다.
덕분에 초미세 공정으로 발전하면서 웨이퍼당 가격이 상승하고 있지만 그럼에도 불구하고 지속적으로 더 많은 수요가 TSMC공장에 몰리고 있기 때문이다.
특히 TSMC는 향후에도 발생되게 될 더 많은 미세공정에 대한 수요를 대응하기 위해서 더 많은 투자를 지속적으로 하고 있는 상태로 급격히 반도체 생태계가 변화하게 될 것이라고 보이지는 않는다.
산업의 핵심적인 기술력을 보유하게 된 대만의 생태계가 하루아침에 다른 국가나 기업으로 이전하기는 더욱더 어려울 것이라고 보인다.
단순히 경제적인 이유만이 아니라 안보 보안의 차원에서도 다양한 이해관계가 얽혀있기 때문에 향후에도 TSMC의 중요도는 지속적으로 유지될 것으로 생각이 된다.
기술의 변화와 함께 시장의 변화도 같이 들여다보면서 고민해 보고 이해하기 위해서 노력해야 할 것으로 생각이 든다.
참고 도서 : TSMC와 트럼프 이펙트 (콜리 황)
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