저자: 이형수 · 한국인
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AI 인프라 사이클 1년6개월 경과로 막바지 우려, 확장성(온디바이스 AI·로봇·자율주행) 필요. 엔비디아 실적 호조이나 기대치 과열, 반도체 조정 속 엔비디아 밸류체인(SK하이닉스·한미반도체 등) 강세. 인텔 파운드리는 고객 신뢰·마인드 측면에서 난제. 일본 반도체는 후공정·소재장비 강점. 전통 반도체 수요는 부진하며 AI 수요만 강함.
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그리고 1년 6개월 동안 주가를 드라이브해 온 거는 결국 데이터 센터용 AI 가속기 그까 서버용 칩이 그리고 서비스 기업이거나 그니까 인프라 투자 가지고 1년 6개월 사이클 왔으면 아 막바지 아닌가라는 생각이 들 수 있고요 자 그러면 여기서 뭔가 확장성을 보여 줘야 돼요 AI 단순히 우리 서버 클라우드뿐만 아니라 디바이스 단이나 아니면 휴먼 오이드 로봇시나 아니면 자율주행 차나 이런 것 쪽에서 뭔가 확장되는 것들을 보여줘야 되거든요. 거기서 사실 중요한 두 개 회사가 있어요. 6월에 이제이 두 회사의 입을 주목해야 되는데 엔비디아가 10% 급락 후 조금씩 회복을 하고 있지만 전반적인 반도체 시장이 조정받고 있습니다.
이번에 반도체 시장이 조정을 받게 된 이유는 무엇인가요 그리고 앞으로의 전망은 어떻게 보시나요. 일단 지금 2022년 11월부터 채체 PT 나와서 이게 AI 혁명이 시작됐다고 볼수 있거든요. 그러면 그게 불과 이제 1년 6개월 정도 지났습니다. 우리 뭐 한 6년 된 거 같죠. 근데 1년 6개월밖에 안 됐거든요. 근데 그 사이에 어 엔비디아 주가가 여덟 배가 올랐고요 그리고 여기 데이터 센터 관련된 업체 뭐 슈퍼 마이크로 카메라는 사도 거의 여덟 배 아홉 배가 올랐죠. 그러니까음 성장은 계속하고 있어요. 그리고 앞으로도 성장할 겁니다.
근데 주가는 중요한 게요 성장율이 중요합니다. 자 비디아 지난 실적 한번 보자고요 지난 분기 매출 상장 율이 전년 대비해서 265% 빅테크가 265% 성장 있다니까요. 그리고 여기서 중요한 AI 가속 기용 반도체 같은 경우는 409% 성장했습니다. 자 그러면 다음 분기 실적은 무조건 성장하겠죠네 근데 성장율이 100% 나와도 쇼입니다. 그러니까 사람들 기대치가 이만큼 높아져 있는 거죠. 그래서 어 기대치가 높은 주식만큼 이게 좀 어려운게 없거든요. 근데 실적은 너무 좋아요네도 의외로 높지도 않습니다. 도 40배대 수준이에요. 그럼에도 불구하고 사람들 기대치가 너무 높아져 있기 때문에 그게 지금 주가가 못 올라가는 측면이 아닐까라는 생각을 하고 있고요 그리고 1년 6개월 동안 주가를 드라이브해 온 거는 결국 데이터 센터용 AI 가속기 그니까 서버용 칩이 그리고 서비스 기업이거나 그니까 인프라 투자 가지고 1년 6개월 사이클 왔으면 와 막바지 아닌가라는 생각이 들 수 있고요 자 그러면 여기서 뭔가 확장성을 보여 줘야 돼요 AI 단순히 우리 서버 클라우드뿐만 아니라 디바이스 단이나 아니면 휴버 오이드 로봇이나 아니면 자율주행 차나 이런 쪽에서 뭔가 확장되는 것들을 보여 줘야 되거든요.
거기서 사실 중요한 두 개 회사가 있어요. 6월에 이제이 두 회사의 입을 주목해야 되는데 그게 애플 하고요 그리고 퀄컴입니다. 두 회사가 이제 칩셋 어 우리 디바이스 엣지 디바이스에 들어가는 칩셋을 하는 회사잖아요. 그 두 회사의 방향성이 되게 중요합니다. 6월에는 애플이 wwdc 그러니까 세계 개발자 회가 있고요 여기서 온디바이스 AI 에 대한 어떤 컨셉을 제시해 주느냐가 중요하고 그리고 퀄컴 같은 경우는 스냅드래곤 X 엘리트라는 어 칩셋을 공개하는데 이게 과거의 스냅드래곤 칩 아고 뭐가 다르냐 과거의 스냅드래곤 칩은 안드로이드 OS 기반의 모바일 칩이 있죠네 스마트폰이나 태블릿 PC 들어가는 건데 이번에 나오는 스냅드래곤 x 엘리트는 윈도우 US 용이에요.
기존의 윈도우는 어떤 칩을 쓰죠. 인텔 CPU네 AMD CPU 같은 것들을 많이 썼죠. 근데 이게 퀄컴 스냅드래곤은 암 아키텍처 기반의 저전력 칩이에요. 자 이거를 가지고 온 디바이스를 돌리면 훨씬 효율적이지 않을까라는 추장이 가능하고 실제로 마이크로소프트가 자기네들 오피스에 자기네들 서피스에 인텔의 코버 울트라 메탈 웨이크도 한번 써보고 그리고 스냅드래곤 x 엘리트도 써서 돌려봤어요. 근데 스냅드래곤 x 엘리트가 50% AI 효율이 더 뛰어나다 뭐 이런 결과가 랩 단계에서는 확인이 됐습니다. 그래서 어 확장성 이게 뭔가 온디바이스 AI 쪽으로 뭔가 확장하는 것을 보여주지 못한다 그러면 인프라 사이클론은 거의 막 빠지다 그래서이 조정을 받고 갈 수밖에 없다이 생각이 듭니다.
엔비디아가 AI 반도체 블랙웰뿐만 아니라 AI 슈퍼 컴퓨터 분야에서도 두각을 드러내고 있습니다. 게다가 AI 모델과 AI 신약 개발 플랫폼을 개발하고 있습니다. 이에 대해 쉽게 설명 부탁드리겠습니다. 엔비디아는 이미 그냥 반도체 업체로 보기는 힘들어요. 예 이미 반도체를 기반으로 해서 플랫폼 회사가 됐다고 볼 수 있고요 그 플랫폼은 엔지니어들 기반으로 하는 플랫폼이라고 볼 수 있습니다. 어 그러니까 엔비디아는 GPU 기반의 회사였어 그럼 GPU 사면 다라는 소프트웨어 생태계를 그냥 무료로 제공해줍니다. 그니까 어 이게 2006년부터 시작됐는데 쿠다 쓰던 엔지니어가 어 AI 시작되기 전에는 한 180만 명 정도가 활성화돼 있었고요 AI 시작되고 나서는 이게 400만 명을 넘었거든요.
그러니까 모델링 하나 한다 그러면 코다에 있는 소스 코드를 갖다 쓰지 않을 수가 없어요. 그래서 이게 락인 효과가 있는 거고요 그리고 하드웨어적으로 보면 단순히 그 그전에는 GPU 제공해 줬는데 mdi 기술력은 이걸 병렬로 연결하는게 굉장히 뛰어납니다. 그래서 서버를 병렬로 연결해서 효율을 내고 그리고 칩 아고 칩 길리에 커뮤니케이션하는 속도도 굉장히 빨라요 그게 nv 링크라는 기술인데 그런 것들이 굉장히 뛰어나다 보니까 이번에 블랙 아키텍처 같은 경우는 그 GPU 다이가 두 두개 있는데 그거를 칩 레스로 연결을 했거든요. 그러니까 이게 칩이 두 개인데 한 개처럼 굉장히 효율적으로 280억 개 트랜지스터가 굉장히 속도가 빠르게 가동이 되는 거거든요.
그리고 단순히 GPU 연결하는 걸 벗어나서 CPU 아지 쓰면 더 좋다 그 CPU 기존에는 인텔에 CPU 같은 것들 쓰다가 어 그레이스라인 암 아키텍처 기반으로 자체 설계를 했어요. 그거를 끼워서 같이 파는 거죠. 그래서 CPU GPU 같이 사면 더 좋아 그리고 이거를 nv 링크 7이라는 걸 또 제공해요. 그러니까 거대한 그 어떤 GPU 스위치라고 볼 수 있는데요. AI 가속기 스위치라고 볼 수 있는데 CPU 36개 GPU 72개 이거를 마치 한 개 칩 쓰는 것처럼 해서 어 쓸 수 있다 이게 자이언트 GPU 아고 합니다. 이게 그냥 서버 렉이 그든 서버 렉을 그냥 파는 거고요 그리고이 서버 렉을 설치하는 데이터 센터가 있겠죠.
근데 이게 블랙웰 아키텍처부터는 열이 많이 나서 액체 냉각 방식이 기본으로 돼야 되거든요. 그 기존의 데이터 센터에서는 액체 냉각이 안 되죠. 그래서 엔비디아가 어 원하면 우리가 데이터 센터까지 제공해 줄게 그니까 데이터 센터 설계까지 제공해 줄 수가 있는 거죠. 그래서 점에 GPU CPU 갔다가 이걸 서버렉 갔다가 데이터 센터까지 가고요 하드웨어적으로는 자 소프트웨어 적으로는 기존의 다만 제공해 주다가 자 이제 비디아 칩 가지고 AI 연구 개발하는 사람도 있지만 자율주행차를 연구하는 사람도 있고 그리고 스마트 팩토리를 연구하는 사람도 있고 휴머노이드 로보스 개발하는 사람도 있어요.
자 그런 플랫폼을 다 제공해 주는 거죠. 그래서 제일 중요한게 시뮬레이션이 시뮬레이션 기존에는 뭐 건물 하나 세우면이 하중에 대한 것들을 시뮬레이션 해야 되고 그리고 자동차 같은 경우는 뭐 박치기 하면 서로 멀쩡한 차를 박치 겠죠. 그런 것들을 디아의 디지털 트윈이라이 메타버스에서 쉽게 이야기하면 이게 디지털 트윈이 뭐냐면요 우리 영화 매트릭스 생각하시면 돼요 가상 세계는 현실하고 똑같아요. 물리 조건이 그래서 거기서 스마트 팩토리도 돌려보고 로봇도 돌려 보고 자율주행 돌려보고 데이터를 딱 확보할 수 있는 거죠. 그게 옴니버스는 거예요.
자 그러면 엔비디아 칩 사면 다도 쓰고요 리버스도 제공해 주고요 자 그러면 이제 만약에 신약 개발하는 회사가 있으면자 그거를 LM 기반으로 신약 개발이라는게 요거 단백질 구조를 일대일로 매칭해서 이게 약성 있는지 없는지 다 확인하는 건데 그거를 추론이 가능한 거예요. 그래서 그런 것들을 바이오라는 서비스를 통해서 그래 이제 로봇 개발뿐만 아니라 신약 개발 때도 우리한테 와 우리가 신약개발 속도를 훨씬 빠게 줄게 그러면 모든 엔지니어들이 엔비디아의 상태 와서 막 열심히 연구 개발해요. 그래 뭐가 쌓이죠. 예 빅데이터가 쌓입니다. 그게 엔비디아가 강력한 힘을 낼 수 있는 향후 미래에 기반이 될 수 있다고 생각하는 거죠.
이렇게 엔비디아가 AI 산업 생태계를 스스로 구축하고 있는 상황 속에서 엔비디아 밸류체인 중 주목할 만한 회사가 있을까요. 최근에 사실 글로벌 증시를 주도했던 기업들이 대부분 비디아 의 친구들이죠. 엔비디아가 여덟 배 올랐는데 자 신고가에가 있는 회사들이 대부분 비디아 친구들인데요 대표적으로 국내에서는 SK 하이닉 그리고 SK 하이닉스의 hbm 만드 중요한 핵심 장비를 납품하는 한미 반도체 한미 반도체는 15배가 올랐습니다. 그죠. 그리고 일본에 베스 코라는 회사가 있어요. 칩을 수직으로 적정하면 아주 얇은 칩을 잘 잘라야 되고요 그리고 웨이퍼를 얇게 갈아내야 되죠.
예 백그라인딩 이런 쪽에 하는 회사가 가 있죠. 그리고 대만의 tsmc 이런 사 그리고 네덜란드에 칩 아고 칩을 붙이는데 아주 어 다이렉트로 본딩 할 수 있는네 하이브리드 본드라 하는데 그걸 독점하고 있는 배시 B 세미 컨덕터는 회사죠네 그런 회사들이 다 신고가 부분 있고요 그 회사들 많이 올랐습니다. 인텔이 asml 차세대 노광 장비를 가장 먼저 설치하며 파운드리 시장에 다시 뛰어들었습니다. 인텔의 파운드리 산업 어떻게 보고 계시나요. 일단 이제 삼성자 똑같은 딜레마에 있다고 생각해요. 그러니까 종합 반도체 회사는 설계도 하고 저기 파운더리 하고 후공정 하고 다 내지와 돼 있잖아요.
그러면 설계도를 맡기는 입장에서 한번 생각해 보세요. 이게 어 내 설계도면이 저게 설계 부서에 가지 않는다라는 걱정이 있는 거죠. 애플이 원래 삼성 파운드리를 100% 쓰다가 결국 테스 3시로 갈아타게 된 주요한 원인 중에 하나가 어 내가 준 설계도가 저쪽으로 가는 거 아니야라는 걱정이 있는 거죠. 물론 뭐 삼성에서 주고도 아니라고 하고 실제로 그러기도 쉽지 않다 하지만 그래도 고객의 불안은 거기 있는 거고 인텔도 마찬가지죠. 인텔에 만약에 AMD 설계 도면을 인텔 테 파운드를 맡기려고 줬다 그러면 얼마나 불안하 있어요. 엔비디아가 그걸 쉽게 맡길 수 있겠어요.
똑같은 부분이고요 또 하나는 인텔이 삼성하고 똑같아요네 철저한 갑만 해보세요. 갑 을을 해 본 적이 없습니다. 그러니까 항상 갑의 마드기 때문에 을의 마인드로 고객 서비스 파운드라는 거는 업의 본질이 결국 서비스 업 이거든요. 그러면 고객이 뭘 원하는지 거기에 최대한 맞춰 주려고 해야 되는데 대량 생산 싸게 만들어 보는 이런 회사들은 아 내가 잘 만들어 줄테니까 대충 써 이런 마인드 든요 그게 진짜 본질적으로 쉽지 않은 부분들이 있고요 그리고 인텔 같은 경우는 그 x86 아키텍처 기반으로 칩을 설계하는 회사인데 지금 팬리스 업체들 특히나 칩 설계를 의뢰하는 팬리스 업체들 대부분 저전력 기반은 암 아키텍처 기반으로 설비를 막기거든요.
근데 인텔이 그런 쪽에 레퍼런스가 거의 없죠. 그래서 어쨌든 쉽지 않지만 어 그럼에도 불구하고 인텔이 그래도 조력의 회사고 사실 반도체의 거의 뭐 시작과 함께한 회사라고 볼 수 있는 거고 인텔조차도 자기네들의 무형 자세는 얼마나 가치 있는지 잘 모르는 것들이 많거든요. 거기 IP 그이 엄청나게 많이 쌓여 있고요 그걸 활용 못 할 뿐이에요. 그리고 미국 정부가 천문학적인 자금을 밀어주고 있죠. 예 그러니까 지금 제일 좋은 어 euv 장비 하이라는 그 대당 4,500억 짜리를 막 사고 있 그런 것들이 결국은 시간이 지나면 경 정이 살아나지 않겠냐네 그리고 싱가 엔지니어 출신의 CEO 진짜 간만에 기환 때문에 그런 것들을 체질적으로 바꾸고 있다 이런 이야기들도 많기 때문에 사실 그 반심 반이 하는 사람들도 많지만 어 저게 무섭다고 보는 분들도 있는 거죠.
그래서 좀 더 지켜봐야 될 것 같긴 합니다. 일본 정부의 반도체 산업 재건 또한 엄청납니다. 현재 일본의 반도체 경쟁력은 어느 정도이고 앞으로의 전망은 어떻게 예상하시나요. 반체 기술은 그 소작 기술이죠. 반도체를 만드는 기술은 굉장히 뒤쳐져 있어요. 그래서 지금 뭐 40나노대 30나노대 어 수준밖에 없고 tsmc 13까지 할 수 있는을 이제 일본에 깔긴 했는데 사실 그거 뭐 일본 기술이라고 보기 좀 힘든 거고 어 그럼에도 불구하고 일본은 소재 부품 장비 기술 굉장히 뛰어나요. 그래서 그런 쪽에 저력이 있고 그리고 요즘에는 전공보다는 후공정 어드밴스 패키징이라고 하는 첨단 후공 되게 중요한데 거기에 키를지고 있는 회사들이 일본 회사들이 많습니다.
제가 막 아까 디스코 이야기를 했었는데 사실 어드반 테스트라고 하는 테스트 업체 여기도 뭐 세계의 5등 6등 하 사고요 어 그리고 테이라 해서 도쿄 일렉트로 여기는 식각 장비하고 이런 쪽 굉장히 뛰어난 회사죠. 이런 회사들이 되게 많아요. 그리고 의외로 뭐 고쿠사이 일렉트릭이 뭐 저기 레이저텍 이런 회사들도 사실 중요한이나 핵심 기술를지고 있는 회사들이 그런 회사들이 저변에 하죠. 그래서 어 이번 AI 혁명에서 일본 기업들 특히나 일본 반도체 기업들이 수를 본 건 사실이에요. 실제로 일본 중식 시장을 주도하는 사무라이 7이라고 있는데 사무라이 세 중에서 일곱 개 중에서네 개가 반도체 삽니다.
그래서 일하고 어드반테스트 하고 디스코 하고 뭐 이런 사들이기 때문에 어 무시할 수가 없는 거죠. 반도체 시장이 점점 과열되고 있습니다. 반도체 슈퍼사이클에 진입한 것으로 봐도 괜찮을까요. 도슈 사이클이라고 보기 힘든데요 AI 가속기 슈퍼 사이클은 맞습니다. 그래서 철저히 이번 사이클은 AI 쪽으로 포커싱 돼서 일어났고요 그 이유는 모든 돈을 쓰는 빅테크 그이 AI 쪽에만 집중해서 그래요. 그래서 지금은 AI 너무 좋은데 그냥 기존의 전통 수요 스마트폰이나 pcn 일반 서버 조건 계속 안 좋죠. 작년부터 이게 좋아질 거라고 했는데 작년에도 안 좋았고 자 올해는 좋아지겠지라고 했는데 반짝 좋았다가네 최근에 보니까 오 asml이나 tsmc 실적 될까 아 또 전통 수요는 별 벌리 없구나 자 거기 그러면 근본적으로 수요의 특성에서 차이가 있다고 봐야 될 것 같아요.
AI AI 혁명이 시작됐 아아 채지 PT 2022년 11월에 시작한 AI 혁명은 여기서 뒤쳐지면 죽어요. 어 진짜 여기서 기술이 뒤쳐지면 나중에 폐자 도태가 될 수밖에 없고요 근데 전통 수요는 아무래도 경기의 영향을 받습니다. 그래서 전통 소유라고 하면 뭐 우리 스마트폰이나 PC 같은 경우는 사람들이 소비 여력이 있어야 사는 거죠. 근데 소비력 여력이 없으니까 아 그냥 쓰자라는게 있고요 그리고 굳이 바꿔야 될 이유도 모르겠다라는 거죠. 그게 결국 온디바이스 AI 아는 트리거가 나오지 않으면이 새로운 교체 수요가 일어나지 않을 수 있고요 그리고 일반 서버 같은 경우도 어 기업들이 클라우드 서비스 업자들이 돈이 없으니까 자 일반 서버 투자를 줄리고 AI 서버 쪽으로 지금 모두 올인하는 상황인 거죠. 그 상황이 작년 초부터 올해까지 이어지고 있다고 보시면 됩니다. a
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