저자: 이경일대표 · 한국인
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테슬라가 AI6 칩 생산을 삼성전자에 맡긴 배경은 TSMC 물량 적체(애플·엔비디아 우선)와 삼성의 33% 할인, 미국 텍사스 공장 활용 등 공급 분산 전략이다. 삼성 파운드리는 점유율 10%로 하락했으나 2나노 성공 시 재도약 가능. AI6은 GPU 체계를 벗어난 메모리 내장 구조로 엔비디아 아성을 흔들 잠재력이 있다고 평가. 다만 2나노 수율·노광장비 신뢰성 등 과제가 많아 단정하기 어렵다고 결론.
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AI6 칩을 가져오기 전에 AI5 칩을 운영을 할 때 TSMC하고 삼성한테 동시에 줬었어요. 그리고이 두 가지를 비교해 봤을 때 삼성전자하고 계약을 하기 유리하다고 본 거는 사실은 공급을 분산을 시키면서 TSMC가 요즘 배불러 가지고서는 물량이 엄청 쌓거든요. 특히 누구 물량이냐? 애플하고 엔비디아 물량이. 그러니까 사실은 테슬라 물량은 자꾸 뒤로 밀리는 거예요. 테슬라가 삼성전자와 AI 반도체 계약을 맺은 배경에는 엔비디아 TSMC가 해결하지 못한 어떤 한계나 문제점이 있다고 보시나요? 제가 오늘은이 얘기를 답변을 드리면서 동시에 일부에서 설명을 드렸었던 에틱 AI가 정말 이런 것들을 어떻게 해내는지를 같이 좀 보여 드릴게요.
그래야지 아마 더 현실감이 있으실 것 같아요. 구버라고 하는 서비스를 제가 열어 놨습니다. 구버는 구글과 네이버를 이기겠다는 서비스는 아니고요. 영업편으로 고오버라고 하는 에이전틱 AI 리서치 서비스를 하는 거예요. 여기에다가 무엇이든지 물어보고 생성해 볼 수 있는데 제가 저희 질문 받은 내용들을 한번 입력을 해 보도록 할게요. 얘가 어떻게 조사를 하는지 테슬라가 최근에 AI6 칩의 생산을 삼성전자에게 맡겼는데 그 의미가 뭐고 배경을 분석해 줘라고 제가 해 볼게요. 그 리서치를 퀵리치 말고 딥리치를 누르고요. 제가 얘한테 물어보면은이 질문에 대한 것들을 학습한 거에서 대답 많은게 아니라이 친구가 연구 조사하고 생각하고 리서치를 하기 시작해요.
지금 화면을 보면은 맨 처음에 질문을 다방면을 생각하기 위해서 내부에서 지식 베이스에서 지식을 뒤집니다. 그리고 그 지식을 다 읽은 다음에 자기 스스로가이 질문을 이해했으면은 스스로 질문을 확장을 해요. 예를 들면이 질문에 대답을 하기 위해서는 테슬라도 알아야 되고 테슬라 AI6칩이 뭔지도 알아야 되고 또 삼성전자의 파운더리가 뭔지도 알아야 되는 거죠. 그러니까 이런 식으로 자기 스스로가 질문을 해요. 파운더리 산업이 전 묻지도 않은데 파운더리 산업이 어떤 영향을 미칠지 자율주행 기술 발전이이 AI6칩에 대해서 어떻게 될지 그다음에 단순한 수주 협력을 넘어설 가능성은 뭐가 있는지 그리고 미국 반도체 정책 변화가 테슬하고 삼성전자 AI 생산에 어떤 영향지 그러면서 자기가 스스로를 리치를 해서 문서를 40개를 찾아냅니다.
그리고 40개를 찾아낸 걸 자기 학습한 거에 결합을 한 다음에 자기 스스로가 읽기 시작을 해요. 여기 보시는 것처럼 읽고 나서 자기가 생각합니다. AI 스스로 생각하는 거. 먼저 질문과 보충 질문에 살펴보면 테스 AI 6칩을 어 삼성전제 수 배경을 의미하는데 그걸 어떻게 할까요라고 하고 두 번째 구해서 파운더리의 시장 경쟁 구도가 삼성전자 입질를 어떻게 해야 될 텐데 얘가 스스로 알아요. TSMC랑 SMIC하고 보강을 하기 위한 자료를 더 찾아봐야겠다고. 그다음에 칩스법에 미국의 칩스법이 무슨 영향을 주는지 또 테슬라 자유주행하고 로봇택시의 이런 반도체가 어떤 영향을 주는지를 자기가 혼자 조사하고 분석하고 읽어 보는 거죠.
그래이 답변이 충분히 설명이 가능해. 그러면 아까 40개 중에 18 개만 선택한 거예요. 그러고 나서이 답변이 충분한지 또 리서치를 해요. 자기가 혼자 꼬리에 꼬리를 물고 공부를 하는 거죠. 이런 걸 뭐라고 얘기하냐면 체인 오브 thought트 생각에 생각에 꼬리를 물고 얘가 공부를 하는 거예요. 이렇게 막 공부를 하고 조사를 하고 조사한 거를 자기가 박사급 수준으로 연구를 해요. 그 연구를 해서 답변을 만드는데 얼마 정도 걸릴까요? 단 3분에서 5분이 걸려요. 우리가 만약 실제로 조사하고 분석한다면 한 3일 4일 걸릴 것들에 해당이 되는 거죠.
아직도 이렇게 조사하고 분석을 하고 있습니다. 근데이 조사하고 분석한 걸 제가 방금 전에 미리 해 봤거든요. 여기 내 보관함에 들어가면 리포트가 있는데요. 여기 리포트에 보면은 TSMC 독주시대 정말 삼성전자 테슬 AI 6칩 수주에 대한 것들을 AI가 리포트로 써낸 겁니다. 그래서 여기 리포트에 보면은 아까 이제 뭐 질문하신 것처럼 서론에 최근 테슬라가 차세대 AI칩 AI6 생성 파트너가 됐는데 이게 어떤 의미가 있는 거냐는 거예요. 그래서 현재 삼성전자 파운드리가 가지고 있는 문제점을 지적합니다. TSMC가 저도 몰랐는데 파운드리 전체 65%의 마케을 가지고 있대요.
근데 삼성전자는 18%였는데 지금 10%로 찌그러들었답니다. 그리고 그게 굉장히 큰 문제인데 왜 하냐면 GIR 새로운 트랜지스터 구절은 먼저 도입을 시작을 했는데 수요율이 나쁘고 어려움을 겪고 있다는 거죠. 근데 요번에 AI6 칩에 해당이 되는 거는 금액도 금액이지만 그보다도 중요한게이 GA 트랜지스터의 아키텍처에 관련된 거를 3n노나 2n노에 대해서 적용해 볼 수 있는 굉장히 중요한 거라는 거죠. 그럼 삼성전자 파운더리가 왜 적자에 허덕이고 있냐라고 얘가 설명을 하는데 3노미터에 대한 공정이 기술 우유를 선점하려고 했는데 실패했다는 거예요.
그런데 TSMC는 이거로 안정적으로 가서 애플하고 엔비디아를 가져왔다는 거죠. 그런데 테스 AI칩 계약이 왜 부활의 신호탄이 되냐?이 3난노 2노에 대한 것들을 여기서 성공하게 된다. 그러면 TSMC하고 경쟁할 수 있는 굉장히 큰 구조가 된다는 거죠. 그런데 왜 TMSNC는 삼성전자한테 맡기게 됐을까? 정확히 표현하면은이 보고서를 제가 한번 읽어 보니까 실제로 요번에 TSMC가 만든 AI6칩의 아키텍처가 2노 공정 아키텍처인데요. 저 제가이 AI 전문가를 봤을 때 기존에 있었던 칩에 비해서 두 배에서 다섯 배 정도가 빨라질 수가 있는 거예요.
그러면은 자율주행 자동차가 테슬라가 운전을 하다가 지금도 거의 1, 2초 정도 얘가 늦거든요. 뭔가 차고 치고 들어가 사고 날 것 같은게 근데 그게 1초 미만 100m세 10분의초 안에이가 의사 결정하서 결정을 내려 버리게 되는 거죠. 거기다 테슬라가 만드는 로봇도 지금 현장에서 쓰 있지 못한 것들이 얘가 배터리를 엄청나게 먹는 거예요. 그래서 AI6집은 아직은 공개를 안 했지만 배터리를 적게 멀면서 굉장히 이게 빠릿빠릿하게 AI 로봇이 생각을 하고 움직일 수 있게 되는 거죠. 우리가 야, 물안 가져와. 그런데 얘가 5초 후에 네, 알겠습니다.
그러고 물안 가져오는데 1분씩 걸리면 안 되잖아요. 근데 물안장 가져와라고 하면 네. 그러고 나서 3초 만에 물을 가지고 5천만 원에 가져왔으면 좋겠죠. 그만큼 굉장히 빨라지는 칩이 되는 거죠. 근데이 AI6 칩을 가져오기 전에 AI 5 칩을 운영을 할 때 TSMC하고 삼성한테 동시에 줬었어요. AI 5 칩을. 그리고이 두 가지를 비교해 봤을 때 삼성전자하고 계약을 하기 유리하다 본 거는 사실은 공급을 분산을 시키면서 TSMC가 요즘 배불러 가지고서는 물량이 엄청 쌓거든요. 특히 누구 물량이냐? 애플하고 엔비디아 물량이. 그러니까 사실은 테슬라 물량은 자꾸 뒤로 밀리는 거예요.
근데 삼성전자가 요번에 질렀어요. 테슬라보다 가격 할인을 엄청 해줬습니다. 그래서이 구부에 있는 리포트를 보니까 그 아키텍처의 문제뿐만 아니라 그럼 왜 테르다가 삼성을 전략적으로 선택을 했냐 그랬더니이 공급선을 하는 거이기도 하지만 TSMC 대비 33%에 할인을 했대요. 그니까 비용을 낮출 수 있는 거예요. 원래 일런모스가 비용이 엄청 민감하거든요. 그래서 양쪽으로 공급 빠질을뿐만 아니라 33%에 대한 가격 할인 거기에다 TMCMC는 미국에다가 아직 공장을 못 만들고 있거든요. 근데 이제 삼성전자는 지금 텍사스 공장을 포함을 해 가지고서 거기 양산 체계를 가져가고 있으니까 중장기적으로 미국에서 생산이 되면서 관세 문제로 포함한 여러 문제도 해결해 볼 수가 있는 거죠.
굉장히 삼성전자가 중요한 데서 전략적인 어 TSMC에서의 경쟁력을 가질 수 있는 기회를 마련한 거죠. 단 그걸 이겨내야 돼요. 아까 말씀드린 것처럼 2호, 3난노 강정이 있어서 수요를 극복해 내야 되고요. 거기에다가 발열량이 높아요. 삼성 파운더에서 만든 게.이 발열도 줄이면서 전기를 덜 먹게 할 수 있다. 그러면 이게 TSMC한테 두졌고 거의 65% TSMC 가져가고 삼성이 18%에서 지금 10%로 반통망이 난 거를 다시 10% 20%까지 올릴 수 있는 계기가 되는 거죠. 어떤 걸로 통해서 테슬라걸 정말 성공한다면 시장에서 신뢰감을 얻겠죠.
그리고 물량을 확보할 수 있는 굉장히 중요한 계기가 되지 않을까는 생각을 하게 됩니다. 삼성전자가 테슬라의 차세대 AI6 칩을 생산하게 되면서 글로벌 AI 경쟁 구도에 어떤 변화를 가져올까요? 예, 그것도 그래서 제가 물어본데 보니까 일단 파운더리 기준으로만 보면 삼성전자 TSM에 경쟁 구도 변화가 이제 생기게 될 거 같아요. 현재는 TSMC가 완전히 독재를 하고 있죠. 그런데 이제 AMD도 추론용이 잘 나오기 시작을 하고요. 특히 아마 이제 기대를 해 봐야게 되는데 AI60칩이 나오게 된다면 AI6칩이 도조와 같은 슈퍼컴이나 혹은 IDC와 같은 데이터 센터로 들어갈 수 있는 판매를 고려를 하게 됩니다.
당장 물량은 테슬라 다음에 자유주행 자동차나 로봇에 들어가는게 목표이겠지만 이제 팔기 시작할 거거든요. 만약에 그렇게 구성이 된다라고 한다면은 어 TSMC 그리고 잘 알고 계신 것처럼 TSMC 위에서 돌고 있는 비디아의 공격을 해 볼 수 있는 굉장히 큰 지형이 만들어지게 되는 거죠. 결국은 현재는 세 개의 조직 다시 얘기해서 엔비디아와 TSMC와 그리고 또 한국의 하이닉스 SK 하이닉스이 세시 가지고 있는 파트너십이 깨질 수 있는 가능성을 만들어 낼 수 있는 계기가 되는 거죠. 정말 될까요? 저도 궁금해요. 그래서 그게 근데 2년 내에 판가음이 나아지지 않을까는 생각이 듭니다.
무엇보다도 중요한게 에리조나 펩이에요.이 에리저나 앱에 해당이 되는 것들이 얼만큼 수유를 만들어 내고 그리고 얼만큼 어 스로프 그러니까 생산량을 만들어 내냐 하는 것들이 특히 AI칩의 영향이 굉장히 많이 주게 될 거 같고요. 그게 어쩌면 지형을 변화시킬 수 있는 중요한 계기가 만들어질 수 있으라고 생각됩니다. 하나만 더 말씀드리면 요번에 근데 중요한게 AI6칩이 전통적인 GPU 체계를 따르지 않아요. 아키텍처 자체를 완전히 엔비디어부터 벗어난게 돼요. 그런데 그 엔비디아로부터 완전히 벗어난 체계가 그러니까 다시해 내버 아키텍처가 GPU 체계를 따르지 않는이 체계가 다이렉트로 사실은 어 LRM을 포함한 AI 체계를 작동시키도록 하는 차세대 체계가 될 수 있거든요.
아키텍처가 이게 정말 작동되고 먹힌다 그러면은 엔비디아의 아성이 무너질 수가 있는 거죠. 특히 비디아는 범형으로 작동될 수 있는 GPU 체계가 있는데 문제는 메모리를 바깥쪽에 빼놓고 있어요. HBM으로 빼놓고 있는 거죠.이 이 중간에 병목 현상이 너무 심해요. 근데 요번에 만드는 시도는 작동될지는 얼마나 작동될지 모르겠지만 AI6 6칩 안에 SD램을 포함한 메모리를 넣어 버립니다. 그 병목을 줄이겠다는 거거든요. 이게 정말 작동이 되내고 성과를 낸다고 하면은 GPU플러스 HBM이라는 그 구조를 관 극복해 낼 수 있는 체계가 될 것인가 하는 것에 대한 완전히 새로운 시도가 될 가능성도 있다고 보여집니다.
테슬라가 AI6가 최고의 칩이 될 것이라 자신감을 드러냈는데 삼성의 나노 공정 기술이 얼마나 기여했다고 보십니까? 나노공정 기술이 강점을 가지고 있음에도 불구하고 삼성이 가지고 있는 굉장히 취약한 점이 라이브러리 문제하고 특히 어 미세 공정에 대한 수율 문제이거든요. 그렇기 때문에 아직 그게 해결됐다고 보기는 어렵지만 삼성전자가 가지고 있는 사람과 기계를 갈아넣는 그 투지. 그리고 말씀드렸잖아요. 비용을 30%나 줄였다고요. 33%를 할인해 줬다고요. 그 경쟁력에 관련된게 원래 테슬러 일런머스크는요. 대단히 도전적이잖아요. 스페이스 X를 쏘아 올린다 했을 때 아니 민간 기업이 로봇스 쏘아올린다고.
근데 지금의 전 세계 마켓어의 로버트하고 위성을 쏘리는 거 거의 독점을 하고 있죠. 심주 자기가 쏘려 갖고 우주 전체에다가 조그만 위성을 또 쏘아 올려 가지고서는 인터넷 시장과 통신 시장도 전체를 먹으려고 하잖아요. 결국은 삼성전자가 나눠 그 공정에 해당이 되는게 압도적으로 우세하다기보다는 실제로 도전에서 새로운 삼성전자 공정 내서 그거를 해낼 수 있는 일종의 모험심 도전 의식이라는 것이 삼성전자의 강력한 제한과 함께 맞물러 떨어졌다고 보는게 맞을 것 같아요. 그런데 여기서 성공을 한다면 2n 테크놀로지에서 삼성전자는 성공 사례를 가져가면서 아까 말씀드린 것처럼 TSMC하고 충분히 경쟁할 수 있도록 하는 기반이 만들어질 거라고 보여집니다.
이번 협력이 다른 글로벌 AI 기업들이 포스트 TSMC로서 삼성과 한국을 바라보는 계기가 될 수 있다고 보십니까? 그럴 수 있다고 생각을 하는데 그게 아직은 아직은 미리 그렇다라고 설명하기 어려운 거 같아요. 왜냐면 과제가 아직도 굉장히 많거든요. 특히 2나노미터 테크놀로지 관련된 건 수 문제가 관건이고요. 특히 지금 그거를 진행하기 위한 리소그래피라 그러죠. 노광장비. 노강 장비의 신뢰성을 포함한 테스트까지 가야 될 길이 굉장히 먼 거 같아요. 그래서 그 양산 체계가 만들어내는 걸 삼성전자가 정말 해내고 또 그거에 기반해서 다른 칩이들 그니까 그 디자들에서 칩을 막기 시작한다면 지금 10%로 떨어져 있는게 AI 시대에서 다시 20% 30%까지 올라갈 수 있는 전함점이 대리라고 보여지고 말 그대로 포스트 TSMC로서의 파운더리에 새로운 계기가 만들어질 수 있다고 보여집니다. 그렇지만 속단하기는 어려워요.
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