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IT신이 바라보는 반도체 투자 타이밍 아바타. 네. 돌아온 아바타입니다. 질문 주십시오. 트렌드포스 전망처럼 GPU와 CPU가 일대일 비율로 수렴하기 위한 필수 조건과 현실적인 도달 예상 시점은 언제일까요? [콧방귀] 어 네. 이게 뭐지 않았다라고 생각해요. 그니까 쉽게 좀 다시 한번 설명드리면 원래 AI 인프라 그러니까 특히나 데이터 센터에서 이제 시스템 단위로 CPU하고 GPU를 설치를 할 때 AI 혁명 초창기 때만 해도 CPU 한 개가 GPU 한 열개에서 여덟 개 정도를 담당을 했죠. 네. 그래서 1대 8 혹은 1대 10까지 됐었죠.
그래서 사실 뭐 AI 혁명 초창기에 GPU가 단연 가장 주목을 받았고 CPU랑 메모리 반도체는 사실상 별로 주목을 못 받았죠. 그런데 이제 AI 인프라는 거 자체가 학습에서 추론으로 넘어오게 되고 그 추론이 이제는 에이전틱 AI로 넘어가게 되면서 CPU의 오케스트레이션 이쪽 역할이 매우 중요해지게 된 겁니다. 그래서 1대 8에서 1대 4까지 내려왔고 1대 2 조만간에 1대 1 페어링 될 거라고 보고 있는 거죠. 그래서 CPU가 이제 AI 인프라에서 차지하는 역할이 점점 더 커진다. 작년에 메모리가 그랬던 것처럼 인텔의 PC 웨이퍼 서버형 전환 전략이 실적과 주가에 미칠 단기적 장기적 영향은 무엇일까요?
인텔이 다컴을 때 전고점을 최근에 주가가 뚫었죠. 네. 순식간이었습니다. 사실 뭐 인텔 그러면 한동안 동네 바보형이라고 이야기하기도 했는데 정말 인텔이 무섭게 부활를 했다라고 볼 수 있고 이거는 어떻게 보면 운이 좋았던 부분도 있죠. 사실 지금 AI 인프라에서 CPU가 이렇게 중요해지지 않았다 그러면 아직까지 인텔은 굉장히 헤매고 있었을 수 있죠. 근데 이제 지금 서버 쪽에서 CPU가 매우매 매우 많이 필요해지면서 이제 인텔도 PC에 들어가는 CPU를 줄이고 투입량을 줄이고 이제는 서버 쪽으로 완전히 전환하고 있는 상황입니다. 당연히 서버에 들어가는 CPU가 훨씬 더 마진율도 높고 그리고 훨씬 더 안정적이기 때문에 주가로 보면 매우매우 좋은 상황이라고 볼 수 있죠.
AI 모델 고도화에 따른 CPU 수요의 기하급수적 증가를 입증할 실제 시장 데이터가 있을까요? 어, 네. 일단 최근에 주요 업체들 보시면 특히 AMD 에픽 CPU 성장률이 거의 40%에 육박하고 있고요. 인텔도 서버 쪽에 지금 투입되는 물량이 빠른 속도로 늘고 있고 뭐 오죽하면 아키텍처만 제공해 주는 암이 이제는 CPU를 직접 설계해서 팔겠다 이렇게까지 나설 정도로 심각한 상황이죠. 그래서 CPU도 슈퍼 사이클로 이제 접어들었다라고 볼 수 있는 거죠. CP 유용대 GP 유용 플립치 BGA의 스펙 마진 차이와 삼성전기에게 더 유리한 시장은 무엇일까요?
어, 네. 일단 CPU하고 GPU는 플립치 BGA, 그러니까 ABF 기판이라고 하죠. 아지노 모터 빌더 필름을 가지고 기판을 만드는데 보통 이제 ABF 기판 그리고 이제 BT 기판 이렇게 이야기하는데 프로세서 패키징용 기판은 ABF 기판 플립치 BG의 기판인데 이쪽이 쇼티지가 심각합니다. 그래서 가뜩이나이 CPU 슈퍼사이클 전에도 수급이 굉장히 타이트했거든요. 왜냐면 이게 어드밴스드 패키징에서 2.5D 모디 패키징에서 보면 제일 밑단에 깔리는게 플립치 BG의 기판인데 지금 이제 CPU 쪽에서도이 물량 당기느라고 날리니까 삼성 전기 같은 회사들이 매우 수혜를 보고 있는 상황인데 보통 이제 플립치 BJ 쪽에서 주요 플레이어는 일본이에요.
그래서 이비덴이라는 회사하고 싱코덴키라는 회사가 거의 양대 삼맥이라고 볼 수 있는데 얘들은 CPU 쪽에 좀 오리엔트가 돼 있습니다. 왜냐면 오랫동안 인텔이나 AMD 같은 업체들하고 거래를 하다 보니까 약간 그쪽으로 락인이 돼 있고 오히려 삼성전기나 이제 후발 업체들은 A식 최근에 뜨고 있는 A식 쪽으로 좀 많이 이제 열려 있는 거죠. 그래서 오히려 삼성 전기나 국내 기타 플립치 BJ 업체들이 분위기가 더 나쁘지 않습니다. 왜냐면 A식 업체들은 오랜 업력을 가지고 있지 않은 대신에 좀 더 이제 마진율을 더 보장해 주는 트렌드들이 있기 때문에 주가적으로도 실적적으로도 앞으로 또 좀 더 기대가 되는 모양입니다.
팔란티어 AIP의 부상이 기존 ERP CRM 강좌에게 위협일까요? 기회일까요? 어 최근에 이제 소프트웨어 에저 서비스 그러니까 미국 소프트웨어 기업들이 정말 초화 됐죠. 네. 사실 SMP 500에서 소프트웨어 기업들의 포드이 역대급으로 낮아져 있는 상황인데 최근 미국의 주요 자금 흐름들을 보면 소프트웨어 8 하드웨어 사자 이게 이제 지금 몇 달째 이어지고 있는지 모르겠는데 결국 그거죠. AI가 결국 소프트웨어를 파괴적인 혁신을 일으키고 있다. 그래서 지금 보안 시스템을 무력화해 버린다고 해서 지금 미토스가 원래 공개하려고 하다가 일단 지금 홀더를 해 놓은 상태고 그리고 이제 기존에 소프트웨어 회사들이 제공해 주는 스택들을 AI가 다 대처를 해 버리는 상황이 벌어지고 있죠.
여기서 이제 어떻게 보면 팔란티어가 살아남을 수 있을 거냐 아니면 팔란티어마저도 무너지느냐 여기 이제 소프트웨어 회사들의 중요한 이제 변곡점이 나올 거라고 보고 있는데 저는 개인적으로는 팔란티어의 AIP는 기존 AI가 대체하기는 어렵다고 보고 있습니다. 왜냐면 데이터에 대해서 독점성이죠. 팔라티어 같은 경우는 펜타곤이나 FBI나 CIA나 자 이런 쪽에 이제 정부의 민감한 데이터들을 오랫동안 취급해 온 업력이 있기 때문에 아무리 모델이나 알고리즘이 좋다고 하더라도 그 데이터들에 대한 접근성이 떨어진다 그러면 팔란티어 정도는 좀 유지할 수 있지 않을까 이렇게 보고 있고 기타 기업들도 이제는 앞으로는 데이터의 가치 그런 것들을 유지할 수 있는 해자가 있는 회사들은 좀 살아남을 수 있고 정정한 회사들은 들은 이제 앞으로 되게 힘들어지지 않을까 생각합니다.
현재 기판 리드타임 현황과 삼성전기 이수페타시스 중 CPU 수혜가 더 직접적인 곳은 어디인가요? 어 일단 직접적으로 수해를 보는 거는 삼성 전기라고 해야 될 것 같고요. 삼성 전기는 일단 플립치 BJ 기판을 하는데 그럼 이수페타시스는 뭐냐? 이수페타시스도 수혜를 꽤 봅니다. 왜냐면 이수페타시스는 사실 BT 쪽에 계열에 기판을 하지만 서버의 마너보드 MLB라고 하죠. 초고층 고다층 기판이라고 하는데 거기가 이제 점점 층도 높아지고 면적도 커지기 때문에 이수 페타시스도 같이 수혜를 본다고 볼 수 있습니다. 그렇지만 삼성전기가 좀 더 직접적이고 이수 페타시스가 조금 간접적으로 수해 본다 이렇게 보면 될 것 같습니다.
근데 지금 수요가 폭발적으로 증가하고 있는데 뭐 CPU도 슈퍼 사이클이고 수요가 너무너무 빠른 속도를 증가하고 있는데 공급이 못 따라가고 있죠. 실제로 지금 프립치 같은 경우는 지금 투자를 집행을 해도 2년에서 보통 2년 6개월 정도의 셋업 그 공장 셋업 기간이 필요하고요. 그리고 사실 여기서도 소부장 쪽에서도 지금 병목이 심각합니다. 대표적으로 이제 비아호를 가공하는 드릴 쪽이 또 병목이 되고 있고요. 그리고 진공 라미네이션 쪽도 지금 공급이 굉장히 타이트한 상황으로 파괴되고 있습니다. 그래서 지금 기판 자체가 부족한 것도 있지만 금미단에 보면 소재 부품 장비들도 밸류 체인이 조금 녹록지 않죠.
특히나 이제 유리 섬류 쪽 FR4 플라스틱 만드는 유리 섬유 쪽에 니도보라는 회사도 지금 수급이 타이트하고 그리고 이제 그 FR4 플라스틱에다가 동박을 R로 적을해서 파는 CCL CCL 쪽도 이제 일본의 레조학 그러니까 고급 부품 같은 경우 레조학이 담당하는데 그쪽도 수급이 타이트하고 그걸 가지고 이제 패턴에서 기판을 적청해서 만드는 회사들도 수급이 타이트하고 다 지금 병목 병목 병목이 다 걸려 있습니다. 그래서 CPU하고 기판 쪽은 업사이클이 좀 더 장교가 될 수 있지 않을까 이렇게 기대하고 있습니다. 화웨이의 네트워크 기술 격차 극복 소요 시간과 그동안 국내 반도체 업계가 누릴 반사 이익은 무엇일까요?
어, 중국 같은 경우는 중국도 AI 기술 발전을 굉장히 가속을 하고 있는 상황인데 결국 컴퓨팅 파워에서 막혀 있잖아요. 그래서 지금 중국이 생각하는 거는 엔비디아 고성능 칩을 못 구하지만 자기네들이 화웨이나 캠브리콘이나 뭐 무어슬레드 같은 회사들의 저성능 칩을 최대한 많이 연결해서 커버하자. 그리고 이제 중국은 전기가 싸니까 미국보다 좀 더 전기를 좀 과하게 쓰더라도 좀 코스트를 떨어뜨릴 수 있기 때문에 이걸로 커버하자이 기조거든요. 그런데 이제 연결하데 있어서 그냥 무작정 연결한다고 되는게 아니죠. 그러니까 중국이 되는 부분은 일단 광 관련된 밸류 체인들이 잘 돼 있습니다.
그래서 옵티컬 베이스의 기술들이 많고 그걸 이제 바로바로 적용할 수 있는 거는 도이 됐는데 그래도 한계가 있죠. 그게 NV링크라고 하는 칩하고 칩의 연결. 그리고 특히나 이제 스위치 장비들이 되게 중요한데 지금 미국이 그쪽 스위치 쪽에서는 브로드컴의 토마호크라든지 뭐 엔비디아의 엠보이 스위치 같은 것들도 제공을 못 하게 막고 있기 때문에 자 그런 쪽에서 이제 중국이 어떻게든 화웨이 같은 회사들이 막 어지로 연결해서 하려고 하지만 거기서 또 비율이 나오고 있다라는 부분들이죠. 그래서 이게 이제 중국이 좀 당분간은 그 비효율적인 AI 인프라를 끌고 갈 수밖에 없다라는 부분이고 그리고 이제이 공급이 굉장히 타이트해지게 된 부분은 이제 중국의 밸류 체인들을 다 배제를 하고 있잖아요.
미국이 특히나는 AI 인프라에서는 그런 쪽에서는 우리가 반사익을 보고 있다라고 봐야겠죠. 만약에 중국 기업들한테도 납품을 받는다 그러면 이렇게까지 쇼테지가 심각하진 않았을 것 같습니다. 네. 이번 영상에서 저희가 준비한 내용은 여기까지고요. 좀 내용이 좀 어렵다. 뭐 네트워크나 뭐 저기판이나 내용이 너무 어렵다. 그러신 분들은 저기 앞에 있는 책을 한번 읽어 보시면 좀 많은 이해가 될 것 같습니다. 그래서 영상하고 책을 같이 좀 보면서 참고서처럼 좀 보시면 좀 많은 도움이 되지 않을까 생각이 듭니다. 저는 다음 영상에서 뵙도록 하겠습니다. 습니다.
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