저자: 이형수 · 한국인
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온디바이스 AI가 클라우드에서 디바이스로 확산되며 NPU 수요가 커지는 흐름. 빅테크 AI 투자 지속으로 반도체 수요 유지 전망. 6월 애플 WWDC와 퀄컴 AI PC 칩이 하반기 온디바이스 AI 모멘텀 기대 요인. 추론 비중 확대(약 40%)로 GPU 독점에서 NPU·ASIC 분산 가능성 언급. HBM 공급 타이트 지속, 장기계약 확대 시 HBM주 추가 랠리 가능성. 관련주로 가온칩스, 에이직랜드, 리노공업, ISC, 테스을 제시.
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오래 기다리셨습니다. 월간 아신 아이에 신 함께합니다. HSL 파트너스 이형수 대표 나와 계십니다. 안녕하세요. 대표님 안녕하세요, 오랜만에 뵙습니다. 요즘 반도체가 조금 쉬어가는데, 여러 가지 모멘텀은 하나씩 올라오고 있죠. AI 상대적으로 후발주자라고 할 수 있는 애플도 다시 공격을 가하는 것 같고, 퀄컴의 행보도 눈에 띕니다. 온디바이스 AI라는 키워드가 다시 부상하고 있는데, 이런 현상들은 어떻게 보세요?
이게 필연이라고 생각할 수 있죠. AI는 기존에 데이터가 클라우드 서버에서 모두 연산 처리가 됐습니다. 그러다가 서비스 인프라 중심으로 진행됐고, 결국은 디바이스 단으로 내려올 수밖에 없습니다.
통신 장비 쪽에서는 MEC, 즉 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅이라는 개념이 있는데요. AI 생태계 자체가 확장되면서 처음에는 가장 급한 AI 가속기, 데이터센터 중심으로 인프라가 세팅됐습니다. 이게 점점 낙수 효과로 내려온다고 보시면 될 것 같습니다. 과거에는 AI 트레이닝 쪽에 포커스가 맞춰져 있었는데, 최근 시장이 확장되면서 추론형으로 넘어가는 과도기인 것 같습니다. 이것이 굉장히 돈 많은 기업들이 투자하고 있는 단계인데, 이게 돈이 될까요? 앞으로 산업의 방향성은 어떤 경로를 통해 확대될 거라고 보세요?
지난주 빅테크 실적 발표에서 중요한 힌트를 얻었습니다. 메타가 실적 발표를 했을 때 자본 지출을 더 늘리겠다고 했는데, 주가가 폭락했습니다. 반도체주들도 함께 빠졌고, 시간 외에서 15% 넘게 빠졌습니다. 메타는 돈을 버는 건 얼마 안 되는데 왜 이렇게 투자를 많이 하냐는 우려가 시장에 컸습니다. 지속 가능하지 않다는 생각이 많았던 것 같습니다.
그런데 마이크로소프트와 구글 알파벳 실적 발표에서 AI 가치를 상당 부분 보여줬기 때문에, 빅테크의 베팅은 더 많아질 수밖에 없습니다. 돈이 되냐 안 되냐는 의문은 어느 정도 넘어가는 단계가 아닐까 생각합니다.
중요한 빅테크 중 하나가 AGI, 즉 인공일반지능이라고 하는 것을 달성하기 전까지는 반도체 쪽 투자를 계속 확대하는 그림이 나올 수밖에 없다고 봅니다. 지금 AI 투자만 하고 아직 돈을 못 버는 곳이 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타입니다. 특히 메타는 과거 페이스북에서 메타버스로 전환하겠다고 회사명까지 바꿨는데 아직 성과를 못 내고 있죠. 그에 대한 우려감도 자리하고 있습니다. 투자 관점에서는 돈을 버는 생태계, 즉 디바이스 쪽에 주목해야 하는 것인지, 아니면 앞으로 돈을 벌 가능성에 주목해야 하는 것인지 물음표가 붙어 있는데, 어떤 코멘트 주시겠어요?
AI는 기본적으로 인프라가 될 거라고 생각합니다. 하나의 산업 대상으로 보면 행간을 잘못 읽을 수 있다고 봅니다. 테크 산업을 지속하는 데 제일 중요한 인프라가 두 개 있었습니다. 하나는 전기였고, 모바일 혁명을 거치며 통신이 핵심 인프라가 됐습니다. 그리고 제3의 인프라가 AI라고 생각합니다.
이게 디바이스로 소환이 될 수 있는 거죠. 사물 통신을 통해 서버 클라우드에서 우리 디바이스로 모든 것이 내려와서 처리됩니다. 중요한 건 지금처럼 데이터 클라우드에서 모든 연산을 다 담당하는 것은 효율적이지 않다는 점입니다. 그래서 디바이스에 있는 칩셋이나 하드웨어 시스템들이 AI 처리에 적합한 버전으로 바뀌어야 합니다. 이 원리가 핵심이라고 볼 수 있습니다.
중요한 이벤트가 6월에 두 회사 입에서 나올 예정입니다. 우리 주식 시장은 항상 선반영을 하잖아요. 하반기 온디바이스 AI 방향성에 대한 기대감을 어떻게 볼 수 있을지, 그 중요한 이벤트가 6월에 나온다고 생각합니다.
애플이 WWDC, 세계 개발자 회의를 통해 AI에서 너무 뒤처졌던 것을 만회할 그림을 그려주는 행사가 될 거라고 보고 있습니다. 그리고 퀄컴은 스냅드래곤 X 엘리트라는 칩으로 AI PC 쪽에서 판을 바꾸겠다고 얘기하고 있습니다.
퀄컴은 원래 모바일 쪽이 주력이라 안드로이드 OS 쪽에서 활약했던 회사입니다. 그런데 이번 스냅드래곤 X 엘리트는 윈도용 칩셋입니다. PC용이죠. 1분기 집계는 아직 안 나왔지만, AI PC 덕분에 PC 출하량이 2년 만에 반등한 것으로 추정되고 있습니다. 전년 대비 1.5~3% 정도 출하량이 늘어난 것으로 보입니다. 결국 AI PC에 대한 기대감이 있는 겁니다.
AI PC는 기존 PC와 무엇이 다를까요? 일단 CPU나 GPU에 더해 AI 연산을 전문적으로 처리하는 프로세서, 즉 NPU가 별도로 붙습니다. 인텔은 원래 별도 NPU 블록이 없었는데, 메테오 레이크 칩셋부터 붙기 시작했고 울트라 라인업에서 면적이 계속 확대되고 있습니다.
놀라운 사실은 애플입니다. 애플은 M1이라는 칩을 자체 설계해 충격을 줬습니다. 그런데 M1, M2, M3로 가면서 NPU, 즉 애플 뉴럴 엔진이라는 AI 전용 처리 블록의 면적이 오히려 줄었습니다. M1 때 6%였던 것이 M2에서 4%, M3에서 3%로 줄었죠. 이는 애플이 AI보다는 GPU 성능 쪽에 집중했다는 의미로 볼 수 있습니다.
그런데 이번 M4에서는 설계를 완전히 갈아엎은 것으로 보입니다. NPU 블록 면적이 굉장히 커질 것으로 예상되고, 이것이 온디바이스 AI 서비스 설명과 함께 6월쯤 나올 것 같습니다.
지금까지는 엔비디아 GPU 기반이라 없어서 못 팔 정도였고, 병목 현상이 조금 줄어든다는 이야기가 들립니다. 이제 중요도가 높아지는 것이 NPU입니다. GPU에서 NPU로 이동하는 단계라고 보시는 건가요?
엔비디아 GPU는 제너럴 퍼퍼스 GPU로, 예전 그래픽 처리 GPU와는 좀 다릅니다. 서버에서 AI 데이터 트레이닝과 추론에 많이 쓰이는데, 트레이닝은 아직 엔비디아 GPU 없이는 이야기할 수 없습니다. 그런데 추론 비중이 점점 높아지고 있습니다. 올해 엔비디아 GPU를 사가는 업체들 입장에서도 추론 비중이 40% 정도까지 올라왔습니다.
추론을 할 때는 굳이 비싼 GPU를 쓸 필요 없이 NPU 같은 칩을 써서 비용을 떨어뜨리는 게 좋습니다. 아마존은 인퍼런시아나 트레이니움 같은 칩을 쓰고, 구글은 TPU를 쓰고, 메타도 자체 설계 칩으로 비용을 떨어뜨리려고 하고 있습니다.
NPU에도 HBM이 붙을 수 있습니다. 다만 업체마다 스펙이 다를 수 있습니다. 국내 AI 반도체 3대 장수 기업이라고 하는 퓨리오사AI, 사피온, 리벨리온은 비상장 기업인데, 원래는 HBM을 쓰지 않았지만 최근 공개하는 제품들은 거의 HBM을 쓰는 분위기입니다. 삼성이 네이버에 납품하는 마하1이라는 칩은 LPDDR을 썼는데, 대역폭에서 한계가 있을 수밖에 없고, 다음 버전에서는 HBM을 쓸 것 같습니다.
다만 엔비디아 GPU처럼 HBM3 같은 최신 세대 제품을 쓸 것 같지는 않습니다. 테슬라의 도조 칩도 HBM2를 씁니다. 추론 칩은 비용을 낮추려고 하기 때문입니다. 장기적으로는 머티리얼 코스트가 떨어지면 추론 칩 스펙도 점점 올라갈 수 있다고 봅니다.
과거 미국에서는 엔비디아가 HBM을 납품받는 SK하이닉스의 직납 업체인 이수페타시스 같은 기업들이 주목받았습니다. 이제 저전력 반도체, 온디바이스 AI, NPU 쪽이 나왔는데, 연관된 기업들은 어떻게 체크해야 할까요?
투자 전략 측면에서 중요한 말씀이십니다. 엔비디아 혼자 끌고 오는 사이클이 지금 거의 1년 6개월 가까이 되고 있습니다. 인프라 사이클이 1년 6개월 정도 오면 어느 정도 목에 찼다는 느낌이 있습니다. 그래서 6월 이벤트를 통해 하반기에는 온디바이스 AI 쪽으로 무게 중심이 좀 더 가지 않을까 생각하고 있습니다. 다만 변수가 하나 있습니다.
HBM 쇼티지, 즉 공급 부족 가능성이 높아지고 있습니다. 그동안 공급 부족의 병목은 TSMC의 CoWoS 공정이었는데, 이쪽 공급이 완화되고 있습니다. TSMC가 캐파를 증설했고, 인텔도 일부 물량을 받아갔으며, 삼성 파운드리도 일부를 담당할 것 같습니다. 파운드리 병목이 풀리면 이제 HBM 공급이 타이트해지는 거죠.
또 HBM3E에서 HBM4로 넘어가는데, 수율과 품질에 대해 SK하이닉스는 선도 기업이니 당연히 잘하겠지만, 삼성전자나 마이크론이 언론 보도만큼 잘할 수 있을지 의문이 있습니다.
중요한 이벤트 하나가 있습니다. 기존 HBM은 보통 1년 단위 공급 계약으로 주문하고 가격이 정해졌습니다. 그런데 최근 업계에서는 이것이 2년 이상 계약으로 갈 수 있지 않느냐는 흐름이 있습니다. 만약 이것이 확인되면 HBM 주들이 단기적으로 한 번 더 랠리를 낼 수도 있습니다.
GPU가 NPU로 이동하는 과정인데도 HBM은 여전히 귀한 몸값을 자랑할 가능성이 있다는 말씀이네요.
국내 HBM 관련주들은 엔비디아와 거의 동행했다고 보시면 됩니다. 이미 많이 올랐습니다. 한미반도체, 이오테크닉스, 한화엔진 같은 후공정, 어드밴스드 패키징 업체들이 그동안 대장 역할을 해 왔습니다.
온디바이스 AI 쪽으로 가면 커스텀 칩, 즉 자체 설계 칩 쪽이 주목받을 수 있습니다. 미국에서는 시놉시스, 케이던스, 램버스, 암홀딩스 같은 IP나 툴 관련 업체들이 주목받을 수 있습니다. 국내에서는 디자인 솔루션 파트너 업체들, 가온칩스, ADTechnology, 에이직랜드 같은 회사들이 주목받을 수 있습니다.
사실 실제 시장 규모로 보면 디자인 솔루션 회사보다 소켓 업체들이 더 크다고 봅니다. 칩 자체가 점점 커스터마이징이 필요해지면서 테스트가 까다로워지고 있기 때문입니다. 이 쪽에서는 리노공업, ISC, TSE 같은 회사들이 주목받을 수 있다고 생각합니다.
GPU는 한 가지 모델로 대량 생산하지만, NPU는 커스텀이라 다품종 소량 생산 구조입니다. 주문에 맞춰 맞춤 제작이 들어가니 테스트 소켓도 맞춤 제작용으로 많이 필요하겠네요. 모델별로 분류해야 하니까 소켓이 중요해지는 거죠.
디자인 하우스는 중간에서 중계 역할을 하는데, 국내에서는 아무래도 대장주가 가온칩스가 아닐까 싶습니다. 그리고 에이직랜드라는 회사는 삼성 밸류체인이 아니라 TSMC 쪽에 있는 회사입니다. 최근 SK하이닉스와 TSMC가 차세대 HBM에서 손을 잡는다고 하는데, HBM 맨 밑단에 있는 베이스 다이라는 컨트롤러 부분을 파운드리 업체가 담당하게 될 것 같습니다. 가온칩스나 TSMC 밸류체인인 에이직랜드가 이 쪽 협력사입니다.
여기까지 하겠습니다. HSL 파트너스 이형수 대표와 함께했고, 출발 성공투자 자같이 마무리합니다. 끝까지 시청해 주신 여러분 고맙습니다.
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