저자: 이형수 · 한국인
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AI 반도체 수요 확대로 HBM과 DDR5가 메모리 실적을 견인하고, 온디바이스 AI가 다음 성장축으로 제시됨. 메모리 업황: 적자의 대부분은 낸드에서 발생했고 D램은 영업이익 약 5천억 원 수준. HBM의 이익 기여도가 커졌으며, 낸드 가격은 조만간 반등할 것으로 전망. 서버 수요: 내년 일반 서버 시장 회복이 낸드 반등의 트리거. 빅테크의 투자가 생성형 AI(GPU 중심)에 쏠려 엔터프라이즈 SSD 수요가 부진했음. 삼성 vs SK하이닉스: HBM 등 주문형 메모리 시장 대응에서 SK하이닉스가 앞서 있고, 빅테크(엔비디아·메타·바이트댄스)의 방문도 하이닉스에 집중. 삼성은 HBM3, CXL, 페타바이트급 SSD 등을 준비하며 추격 중. AI 반도체 수급: 엔비디아 H100 공급 부족(리드타임 40주→52주), 차세대 블랙웰 출시를 2024년 4분기에서 2분기로 당김. HBM 수요 급증으로 내년 HBM 시장이 올해 대비 약 175% 성장할 수 있다고 언급. TSMC CoWoS 증설로도 2025년까지 쇼티지가 예상되며, 삼성의 큐브(I-Cube) 2.5D 패키징 수주도 늘고 있음. 온디바이스 AI: 애플 비전프로 등 고성능 모바일 D램 수요, NPU 탑재 PC(인텔 메테오레이크) 확대 전망. 클라우드 AI 대비 지연·전력 측면 장점. PC/OS 생태계: 마이크로소프트가 암(ARM) 기반 칩(퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트, 엔비디아, AMD)의 윈도우 진입을 적극 지원하며 윈텔 동맹이 약화되는 흐름. 마이크로소프트는 AI 덕분에 클라우드 실적 호조, 구글은 검색 광고 카니발리제이션 우려로 전환이 더딤. 투자 아이디어: 전공정 소재·케미칼(동진쎄미켐, 솔브레인, 한솔케미칼)과 기판(심텍, 대덕전자, 해성DS, 삼성전기)이 상대적으로 소외돼 있어 주목. 한미반도체는 AI ETF 비중이 높아 수급이 뒷받침되지만 밸류에이션 부담이 있음. 리스크: 밸류에이션 부담, AI ETF 수급 쏠림에 따른 변동성. 발언 시점은 2023년 11월로 최근 실적 기준이 아님.
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메모리 반도체 실적과 HBM 수요 전망
결국 HBM과 DDR5가 실적을 거의 혼자 끌어올렸다고 봐야 합니다. 적자의 대부분은 낸드플래시 쪽에서 나왔고, D램 쪽은 영업이익이 5천억 원 내외 정도 나온 것으로 보입니다. 그만큼 HBM의 이익 기여도가 크게 커진 것이죠. 그런데 주가가 왜 그런지 항상 시장은 D램이 올라가면 낸드플래시도 따라 올라간다고 보통 인지합니다. 이번에는 램하우스 기준으로 케파가 40% 줄었는데, 지금까지 계속 공급 과잉인 상태였습니다. 그런 상황에서 HBM 전환 수요 때문에 케파가 40% 줄어드는 효과가 나타나면서 구조조정 속도를 굉장히 빨리 당길 수 있었습니다. 이번 사이클은 DDR4에서 DDR5로 전환되는 시기이기도 해서, 감산으로 라인을 세우는 사이에 테크 마이그레이션을 할 수 있었습니다.
반면 낸드플래시는 수요가 올라오는 것 말고는 사실상 답이 없는 상황이었습니다. 그래서 계속 공격적으로 감산할 수밖에 없었고, 조만간 반등할 거라는 데는 다들 기정사실화해서 보고 있습니다. 가장 중요한 낸드 쪽 트리거 포인트는 내년 일반 서버 시장입니다. 메모리 반도체의 탑3 수요처를 보면 서버, 스마트폰·모바일, PC가 있는데, 낸드는 PC의 SSD와 스마트폰의 eMMC, UFS 등이 수요를 차지합니다. 여기에 일반 서버, 즉 생성형 AI 서버가 아닌 인텔 칩이 두 개 들어가는 서버에도 낸드가 많이 들어가는데, 이것이 엔터프라이즈 SSD 시장입니다. 올해 이 시장이 너무 안 좋았습니다. 글로벌 빅테크와 클라우드 업체들이 투자를 해줘야 하는데, 이들의 최우선 투자 과제가 생성형 AI였기 때문입니다. 최우선은 엔비디아 GPU 확보였고, 여유가 있으면 DDR5 램을 샀습니다. 낸드는 최후순위였던 셈이죠. 그래서 일반 서버 시장이 살아나야 낸드 쪽 수요를 기대할 수 있습니다.
이번에 삼성전자와 SK하이닉스의 희비가 갈린 이유는 HBM이라는 AI 반도체용 주문형 메모리 시장에서 대응이 늦었던 측면이 크다고 볼 수 있습니다. 조금 더 넓게 보면, 메모리는 지금까지 커머디티(범용) 성격이었는데 주문형, 즉 스페셜티로 넘어가는 변곡점에 와 있습니다. 여기서 삼성이 주도하기보다 SK하이닉스가 시장을 이끌고 있습니다. 빅테크 업체들은 자신들의 시스템에 맞는 최적화된 하드웨어를 원하기 때문입니다. 프로세서도 주문형 칩을 쓰고, 메모리도 주문형 칩으로 써야 AI 구현이 가장 매끄럽게 됩니다. 주문형 메모리 시장에서는 삼성전자보다 SK하이닉스가 앞선 모습을 보였고, 그 대표 아이템이 HBM입니다.
또 애플 비전 프로를 보면 칩이 두 개 들어갑니다. M2 칩과, 센서들을 취합해 프로세싱하는 R1 칩인데, R1에는 고성능 모바일 D램이 붙습니다. 이것은 LPDDR5X 같은 범용이 아니라 애플이 설계해서 하이닉스에 주문한 스페셜티 제품입니다. 저지연·고대역폭 특성으로, 입출력 수가 기존 LPDDR5X 대비 8배, 대역폭은 2배 높습니다. 속도가 빠른 대신 용량은 다소 손해를 보는 구조인데, 앞으로 이런 제품이 많아질 것이고 이를 가장 잘하는 곳이 지금은 SK하이닉스입니다. 실제로 8월에는 엔비디아와 메타 플랫폼이 SK하이닉스를 방문해 주문형 메모리에 대해 논의했고, 10월에는 틱톡 운영사 바이트댄스도 주문형 메모리 협력을 위해 SK하이닉스를 찾았습니다. 중요한 것은 빅테크들이 삼성이 아니라 하이닉스를 찾고 있다는 점입니다.
삼성도 이 부분에서 굉장히 위기감을 느끼고 있습니다. 이번에 발표회나 실리콘밸리 행사를 통해 HBM3와 차세대 제품에 대해 상당히 디테일하게 공개했습니다. LPDDR 같은 주문형 모바일 D램도 많이 준비되고 있고, 일반 서버에서 램을 확장할 수 있는 CXL 인터페이스 관련 준비도 돼 있습니다. 페타바이트급 SSD 제품도 준비돼 있다고 어필하고 있습니다. 과거에는 삼성이 고객사 요구에 다소 불친절했다는 평가가 있었는데, 지금은 조직과 시스템, 문화를 상당히 바꾸고 있다는 점을 강조하고 있습니다.
엔비디아는 수요가 폭발하는데 공급이 따라가지 못하고 있습니다. H100 칩은 주문하고 받기까지 원래 40주 정도 걸렸는데 지금은 52주로 더 늘어났습니다. TSMC가 열심히 캐파를 증설하고 있지만 수요가 더 많습니다. 애플 같은 업체들도 엔비디아 칩을 확보하려고 뛰어들고 있습니다. 그래서 엔비디아는 내년에 H100을 열심히 팔 계획이고, 원래 내년 4분기로 계획돼 있던 차세대 블랙웰(B100) 칩을 2분기로 당겼습니다. 쇼티지가 길어지면 대기 중이던 수요가 다른 곳으로 빠져나갈 수 있기 때문입니다. AMD MI300 같은 대체재로 가거나 주문형 반도체를 직접 설계하는 움직임도 있어서, 엔비디아는 차세대 로드맵을 앞당기고 있습니다. 이것이 결국 HBM 수요를 폭발시키는 요인이 됩니다. 기존 H100은 80GB HBM을 쓰지만, B100 같은 칩은 약 2.4배 많은 192GB 정도를 씁니다. 차세대 제품을 당기면 HBM 수요는 당초 계획보다 더 많아집니다.
원래 내년 HBM 시장이 올해 대비 두세 배 성장할 것으로 봤습니다. 올해 약 39억 달러, 내년 약 89억 달러로 전망했는데, 최근 데이터는 내년이 올해보다 175% 성장할 수 있다는 쪽입니다. 엔비디아와 AMD 같은 AI 반도체는 기본적으로 2.5D 구조를 채택합니다. GPU 하나와 HBM 여러 개를 실리콘 인터포저라는 중간층으로 연결하고, 가장 아래에 플립칩 기판이 붙는 구조입니다. 일종의 주상복합 구조인데 매우 복잡해서 어드밴스드 패키징이 필요합니다. 이 CoWoS 캐파는 올초 기준으로 TSMC가 월 1만 7천 장 정도 생산할 수 있었습니다. 수요가 너무 폭증해 TSMC가 열심히 증설하고 있는데도, 2025년까지는 쇼티지가 날 것으로 보고 있습니다. 내년 말까지 TSMC의 월 캐파는 8만 장 수준으로 늘어날 전망입니다. 1만 7천에서 8만으로, 약 다섯 배 가까이 늘어나는 셈입니다. 그럼에도 공급이 부족해 일부 업체들은 삼성 쪽으로 오고 있습니다. 삼성은 TSMC의 CoWoS를 대체할 수 있는 I-Cube라는 2.5D 구조 기술이 있고, 최근 지멘스와 구글 같은 곳에서 칩 제작을 의뢰하고 있습니다.
삼성은 내년에 올해 대비 2.5배 투자한다고 했습니다. 현재 후공정 라인은 천안과 온양에 있는데, 기존 구형 설비를 걷어내고 어드밴스드 패키징 라인, 즉 I-Cube 라인을 깔아야 합니다. 이를 열심히 투자하고 있고, 올해 연말 기준으로 월 4만 장 정도가 될 것 같습니다. 내년에 2.5배를 투자하면 월 10만 장 가까이 늘어나는 셈입니다. SK하이닉스도 청주 공장을 두 배로 증설하고 있는데, 엔비디아가 조 단위 선지급금을 해줬습니다. 공급이 중요한 이슈이다 보니 선지급으로 투자를 돕고 있는 것입니다. 그럼에도 수요가 훨씬 더 많습니다. HBM 캐파를 두세 배 늘려도, 칩당 HBM 채택량이 늘어나고 CoWoS도 다섯 배 증가하니 HBM이 그 수요를 감당할 수 있을지 조심스럽게 전망하는 시장조사 업체들이 많습니다.
애플은 생성형 AI 쇼크로 타격을 받았습니다. 그래서 애플이 가진 강점, 즉 디바이스 생태계와 칩 설계 능력을 최대한 활용하려 하고 있습니다. 애플 실리콘이라 불릴 만큼 칩 설계 능력이 뛰어납니다. 그래서 디바이스 생태계를 기반으로 요즘 핫한 온디바이스 AI, 즉 기기 자체에서 AI를 구현하는 기능을 강화하고 있습니다. 이를 확대 적용해 시간을 벌고, 그사이 생성형 AI 서버 투자를 진행하고 있습니다.
챗GPT 같은 생성형 AI 서비스는 클라우드 AI입니다. 기기에서 질문하면 연산을 전부 서버에서 하고 통신으로 답을 보내줍니다. 그래서 지연이 있고, 막대한 컴퓨팅 파워와 전기를 씁니다. 클라우드 AI에도 장점이 있지만, 사람들이 묻는 것이 매번 높은 수준의 연산을 필요로 하는 건 아닙니다. 그런 낮은 수준의 연산은 기기에서 처리할 수 있습니다. 챗GPT의 파라미터는 약 1500억 개인데, 사람들이 요구하는 AI 서비스 대부분은 100억 개 미만의 파라미터로 충분합니다. 비행기에서 통신이 안 돼도 쓸 수 있는 것들이죠. 사실 온디바이스 AI는 스마트폰에서 이미 쓰이고 있습니다. 카메라를 켰을 때 밤에 어둡다가 자동으로 밝게 조정해주는 것이 그 예입니다. 이제 이런 방식을 생성형 AI에도 적용하려는 것입니다. 기존 칩에 NPU(신경망처리장치) 블록을 기본 채택하는 것이 그 방법입니다. 이것이 모바일에 대거 확대 적용되고 있고, PC CPU에는 NPU 블록이 별도로 없었는데 이번에 나온 인텔의 신규 칩셋 메테오레이크에는 NPU 블록이 두 개 들어갑니다. 이제 온디바이스 AI를 지원하는 PC가 나오는 것입니다. 내년 PC 수요를 기대하는 사람들은 AI 되는 PC와 안 되는 PC가 마케팅 포인트가 될 것으로 기대하고 있습니다.
퀄컴은 원래 스마트폰용 AP를 주로 만들었는데, 최근 윈도우 OS용 칩인 스냅드래곤 X 엘리트를 내놨습니다. 마이크로소프트도 이에 대해 굉장히 전향적으로 바뀌었습니다. 과거 마이크로소프트와 인텔은 '윈텔 동맹'이라 불릴 만큼 공고했습니다. PC 시대에는 윈도우와 인텔 인사이드가 기본 디폴트였죠. 그런데 같은 x86 계열에서 AMD가 치고 들어오니, 마이크로소프트 입장에서는 호환에 문제가 없으니 크게 지원했습니다. 그동안 ARM 기반 칩이 윈도우에 들어오는 것에 대해서는 반대는 없었지만 적극적이지도 않았습니다. 지금은 적극적으로 환영하고 지원하는 쪽으로 바뀌었습니다. 마이크로소프트는 AI에 진심입니다. 이번 실적 발표에서 영업이익률이 48%였고 전년 대비 두 자릿수 성장을 했는데, 결국 AI 덕분입니다. AI만 잘되면 모든 걸 지원하겠다는 입장이고, 인텔과의 동맹이 느슨해져도 상관없다는 것입니다. 그래서 퀄컴 칩의 윈도우 진입을 환영하고, 엔비디아가 ARM 기반 CPU를 설계해 윈도우로 들어오겠다고 했을 때도 적극 지원했습니다. AMD도 기존 x86 칩 설계를 넘어 ARM 기반 칩을 설계해 윈도우 시장에 진입하려고 하고 있습니다. 결국 온디바이스 AI라는 시장 트렌드 때문에 윈텔 동맹이 느슨해지고, ARM 기반 칩들이 PC는 물론 서버까지 진출할 기반이 마련된 것입니다.
마이크로소프트와 구글의 주가 흐름이 엇갈린 것은 결국 AI로 돈을 버느냐 못 버느냐의 차이입니다. 기존 클라우드 사업에 AI가 붙어야 계속 돈이 되는데, 마이크로소프트는 이를 확실하게 보여줬고 구글은 다소 부진했습니다. 이는 스마트폰이 등장할 때 노키아나 모토로라가 몰락한 것과 비슷한 기시감이 듭니다. 구글은 AI에서 압도적인 회사인데도 생성형 AI의 기반인 트랜스포머 논문을 쓴 곳이 구글이어도, 현재 구글은 다소 더딘 모습을 보입니다. 구글의 사업적 한계 때문인데, 구글의 매출 대부분은 검색 광고입니다. 생성형 AI는 질문하면 바로 답이 나오지만, 검색을 하면 광고가 먼저 나오고 답이 뒤에 나옵니다. 구글이 바로 생성형 AI로 전환해버리면 기존 검색 광고 매출이 잠식(카니발리제이션)됩니다. 그래서 기술이 좋다는 것을 알아도 조직과 회사의 관성 때문에 속도를 갑자기 바꿀 수 없습니다. 반면 마이크로소프트의 빙은 검색 점유율이 한 자릿수도 안 됐기 때문에 잃을 것이 없었습니다. 그래서 빠르게 생성형 AI로 전환할 수 있었고, 그것이 효과를 냈습니다. 오히려 기득권이 없었기 때문에 더 혁신적일 수 있었다고 볼 수 있습니다.
AI 트렌드 자체는 올해도, 내년에도 꺾일 것 같지 않습니다. 따라서 AI 반도체와 HBM에 대한 트렌드도 꺾이지 않을 것으로 보입니다. 우리나라에서 AI 반도체 수혜를 보는 핵심은 HBM입니다. 여기서 삼성 파운드리의 역할 확대를 주목해야 합니다. 삼성이 단순히 SK하이닉스를 추격하는 위치에 그칠지, 아니면 파운드리의 선단 공정과 턴키 방식으로 큐브(I-Cube)까지 확장할지가 중요합니다. 그러면 관련 밸류체인이 수혜를 볼 수 있고, 전공정 쪽도 주목해볼 만합니다. 이제 전통 수요가 굉장히 빠르게 올라오고 있습니다. 4분기부터 D램과 낸드 가격이 빠르게 오르고 있습니다. 그동안 후공정에 비해 상대적으로 소외됐던 전공정 관련주, 특히 공정 케미칼 업체들이 괜찮아 보입니다. 이용 PR 쪽 노출도가 높은 동진쎄미켐, 3나노 게이트 올어라운드(GAA) 쪽에 케미칼을 납품하는 솔브레인, 고순도 과산화수소 같은 세정액 원재료를 납품하는 한솔케미칼 같은 회사들을 편안하게 볼 수 있을 것 같습니다. 기판 업체들도 최근 주가가 많이 조정받았기 때문에 심텍, 대덕전자, 해성디에스, 삼성전기 같은 회사들도 주목할 만합니다.
다만 밸류에이션 부담은 있습니다. 탑으로 보면 한미반도체가 대표적입니다. 최근 AI ETF가 계속 설정되는데 한미반도체가 가장 높은 비중으로 편입되어 있습니다. 한국투자 에이스 AI ETF는 삼성전자, SK하이닉스, 한미반도체가 각각 25%로 동일 비중이고, 11월 중순 출시되는 미래에셋 타이거 ETF는 한미반도체 약 16.5%, 이오테크닉스 약 8.8%, 동진쎄미켐과 솔브레인이 각각 6% 후반대로 들어갑니다. 밸류에이션은 비싼 게 사실이지만 수급이 계속 들어오고 있어서, 수급이 이어지는 동안은 계속 오를 수 있다고 볼 수 있습니다. 다만 밸류에이션 부담이 있다는 점은 분명합니다.
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