저자: 돌이절 · 한국인
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시스템 반도체(비메모리)는 한국이 약하고 글로벌 반도체 시장의 약 65%를 차지하는 영역이라 중요하다. 삼성전자는 2019년 시스템반도체 진출을 선언하고 133조 투자 계획을 밝혔다. 엔비디아가 GTC 2022에서 ARM 기반 서버 CPU(그레이스) 진출을 발표하자 인텔·AMD 주가가 4~5% 하락했고, 엔비디아 GPU 점유율(약 80%)과 결합 시 이점이 커져 삼성의 시스템반도체 경쟁에 위협이 된다고 주장.
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안녕하세요. 돌이 절입니다. 이번 시간에 준비한 이야기는 반도체 이야기입니다. 시스템 반도체를 중점으로 AI 반도체의 가치를 풀어볼 거니까요. 재밌게 시청해 주셨으면 좋겠습니다. 그럼 바로 시작하겠습니다.
과거의 반도체는 산업의 쌀이라고 불렸습니다. 하지만 데이터 기반의 디지털 시대에는 거대한 세상을 움직이는 작은 엔진이자, 우리 미래를 열어가는 데 꼭 필요한 중요한 존재가 되었죠. 반도체는 크게 비메모리 반도체와 메모리 반도체로 나뉘는데요. 이번 시간에는 이 중에서 비메모리 반도체를 중점으로 이야기를 풀어보겠습니다. 비메모리 반도체는 시스템 반도체라고도 불립니다.
컴퓨터, 스마트폰, 통신기기 등 전자 기기의 시스템을 작동시키는 역할을 하고 있죠. 전자 기기를 작동시키는 역할을 하는 만큼, 시스템 반도체는 정보를 담아 저장하는 메모리 반도체와 달리 연산, 논리, 판단 같은 정보 처리를 담당하고 있습니다. 전자기기의 두뇌이자 눈과 귀 역할을 한다고 생각하시면 이해가 쉬울 것 같습니다. 그래서 소품종 대량생산 체제인 메모리 반도체와는 다르게, 다품종 소량 생산이 되는 것이 특징입니다. 시스템 반도체는 설계를 전문으로 하는 회사와 제조를 전문으로 하는 파운드리가 공정별로 분업하는 체제가 잘 되어 있죠.
많은 분들이 우리나라를 세계 반도체 강국으로 알고 계시지만, 사실 한국을 반도체 강국이라고 평가하기에는 애매모호하다는 것을 혹시 알고 계신가요? 우리나라는 보통 메모리 반도체를 주력으로 하고 있습니다. 그런데 글로벌 반도체 시장에서 한국이 주력으로 하는 메모리 반도체의 비중은 사실 30% 남짓에 불과하고, 나머지 65%는 시스템 반도체가 차지하고 있습니다. 그래서 인텔, 퀄컴, TSMC 등 우리가 알고 있는 대표적인 글로벌 반도체 기업들은 모두 시스템 반도체에 강점이 있다는 공통점이 있죠. 한국은 세계 D램 시장 점유율이 70%를 상회하는 등 메모리 반도체 부문에서는 절대 강자입니다. 하지만 메모리 반도체 시장이 전체 반도체 시장에서 차지하는 비중은 적고, 심지어 반도체 분야 전체에서 점유율은 고작 4% 에서 10% 사이에 불과합니다.
게다가 한국이 메모리 반도체 강국이라고는 하지만, 반도체가 국가 기간산업인 것을 고려한다면 절대 안심할 수 없는 상황입니다. 왜냐하면 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 단순히 데이터를 기록하고 저장하는 메모리 반도체보다, 클라우드, AR 등에서 연산과 러닝, 학습을 할 수 있는 AI 시스템 반도체의 역할과 중요성이 더욱 커지고 있기 때문입니다. 전 산업의 이해 기술이 빠르게 자리 잡은 후, 학습과 추론, 그리고 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 AI 관련 반도체의 필요성이 더욱 커지며, AI 반도체 수요가 점차 증가하고 있습니다.
현재 한국의 반도체는 메모리에 대부분 편중되어 있고, 현재 앞당겨지고 있는 AI 반도체 사이클에서는 한국의 AI 반도체 주력 제품이 전무하다시피 합니다. 그래서 현재 반도체 패러다임 전환에 있어서 한국이 AI 반도체 시대에 대응하기 위해서는, 그 기반이 되는 시스템 반도체 기반이 반드시 마련되어야 하는 상황입니다.
다행스러운 점은 삼성전자가 이미 2019년에 시스템 반도체 진출을 선언했다는 것입니다. 2019년 이후 비메모리 시설에 133조 원을 투자한다는 목표를 밝히면서, 메모리 반도체에 편중되어 있는 반도체 구조를 바꾸려고 하고 있습니다.
기술 경쟁력 강화를 위해 반도체 R&D와 제조 전문 인력 5,000명을 채용하고, 화성 캠퍼스 EUV 생산 라인 활용 및 신규 라인 투자에 나섰습니다. 또한 팹리스 기업들에게 인터페이스, 아날로그 IP와 같은 삼성전자가 보유한 설계 관련 특허들을 지원하는 등 국내 시스템 반도체 생태계 육성을 시도하고 있죠. 물론 이러한 시스템 반도체 투자가 앞으로 필요로 하는 시스템 반도체 체제 전환에 잘 활용될지는 지켜봐야 합니다.
삼성전자뿐만 아니라 SK텔레콤 역시 이 시장에 직접 나서고 있습니다. 최근 빅테크 기업들이 자체 반도체를 설계한 것처럼, SK텔레콤 역시 2020년 11월 AI 반도체 '사피온 X220'을 공개했습니다. SK텔레콤은 기존에 데이터센터에 GPU를 사용해 왔지만, 자체적으로 NPU를 개발함으로써 비싼 부품 가격과 높은 전력 소비량 등의 단점을 보완하고, AI의 확장까지 바라보고 있죠.
즉 기존까지는 메모리 반도체를 중심으로 반도체 산업에 대응했었지만, 삼성전자는 시스템 반도체 재투자를 통해 메모리 다음 단계인 AI 반도체로 넘어가기 위한 교두보를 마련하고 있습니다. 이를 위해 133조 원이라는 거금을 투자해서, AI 반도체로의 빠른 전환을 통해 세계 1위 반도체 기업 도약을 계획했던 것입니다. 하지만 이런 흐름에 최근 찬물이 끼얹어졌습니다.
컴퓨터 그래픽카드 GPU 기업으로도 유명한 엔비디아가 지난 3월 21일 주최한 GPU 테크놀로지 컨퍼런스 GTC 2022 행사에서 CPU 사업에 진출한다는 충격적인 발표를 했습니다. 기존의 GPU 왕좌를 유지하던 엔비디아가 CPU 시장에 먼저 진출한다는 소식에 반도체 시장은 큰 충격을 받았습니다. 이날 엔비디아의 CPU 진출 발표 하나만으로 인텔과 AMD의 주가가 각각 4~5% 하락했죠. 엔비디아가 밝힌 새로 출시하는 CPU의 이름은 '그레이스'입니다. 그레이스는 AI와 HPC를 위한 차세대 ARM 기반 서버 CPU인데요. 여기서 흥미로운 점은 신형 CPU 그레이스와 기존 엔비디아 GPU를 함께 사용할 경우, 인텔 x86 CPU와 엔비디아 GPU를 함께 사용했을 때보다 무려 10배 더 신속하게 업무를 처리할 수 있다는 것입니다.
여기서 엔비디아가 내놓은 CPU가 기존 엔비디아의 그래픽카드와 연계하면 연산 속도가 10배 빠르다는 거잖아요. 참고로 현재 PC용 그래픽카드 시장 점유율은 무려 80%에 달합니다. 아마 지금 컴퓨터를 사용하고 계신 많은 분들도 엔비디아 그래픽카드를 쓰고 계실 거예요. 앞으로 내 컴퓨터의 GPU가 엔비디아이고, CPU도 엔비디아를 사용하면 더 빠르다고 하면, 인텔 CPU나 AMD 라이젠은 이제 필요 없겠네, 이걸 어쩌지 하는 생각이 들겠지만, 한편으로 정말 다행인 것은 엔비디아가 현재 글로벌 CPU 시장을 쥐고 있는 인텔을 직접 겨냥하고 있는 것은 아니라는 것입니다.
현재 서버 CPU 시장의 90% 이상은 여전히 인텔이 점유하고 있기 때문에, 엔비디아가 단기간에 이를 뒤집기는 어려운 상황입니다. 그래서 엔비디아는 오히려 데이터 처리 속도를 단축시켜 인공지능 소프트웨어의 성능을 높이는 것에 집중하겠다고 밝혔습니다. 즉 일반인들이 사용하는 PC용 CPU보다는 AI 쪽에서 사용하는 데이터센터용 CPU를 만들겠다는 것인데요.
자, 그러면 결론적으로 봤을 때 엔비디아의 진출이 기존 시스템 반도체 시장 90%를 가져가고 있는 인텔과는 별 상관이 없을 것 같은데, 대체 주가는 왜 떨어졌던 것일까요. 이런 의문이 드실 텐데요.
여러분, 주가는 현재 가치가 아니라 미래의 가치를 반영한다는 것을 아시죠? 엔비디아의 CPU 진출은 인텔의 당장 먹거리가 아닌, 미래의 먹거리를 위협하고 있기 때문입니다. 바로 차세대 반도체 산업인 AI 반도체 시장을 엔비디아가 주도할 수도 있기 때문이에요.
그럼 대체 왜 엔비디아의 CPU 진출이 기존 시스템 반도체 기업들에게 위협인지 알아보기 위해, 먼저 시스템 반도체의 원리를 설명해 드리고 넘어갈게요. 현재 AI 빅데이터 분석은 우리가 흔히 들어본 GPU와 CPU를 활용하고 있습니다. 쉽게 말해 GPU가 반복적이고 대규모의 연산으로 학습을 하고, CPU는 이를 보조하고 제어하는 역할을 하고 있죠.
AI 하면 보통 무엇이 떠오르시나요? AI는 아티피셜 인텔리전스, 즉 인공지능이라는 이름 그대로 지능이 있기 때문에 스스로 학습하고 판단하는 일종의 두뇌가 필요하겠죠. 연산 성능이 이때 상당히 중요합니다. AI의 딥러닝은 빅데이터를 바탕으로 모델의 규모를 키워서 정확도를 높이는 시스템이기 때문에, 고도화되기 위해서는 엄청나게 많은 연산을 수없이 계산해야 합니다. 그래서 계산을 많이 하면 할수록 AI가 똑똑해지고, 이 때문에 GPU 성능 향상이 곧 AI 성능 향상으로 이어집니다.
하지만 AI 딥러닝은 GPU뿐만 아니라, 이를 원활하게 보조해 줄 수 있는 CPU가 반드시 필요합니다. 그리고 GPU만큼이나 CPU에 따라서도 연산 속도가 더 빨라지거나 뒤처질 수도 있구요.
여기서 엔비디아가 왜 CPU 시장에 진출했는지 감이 오기 시작할 텐데요. 기존까지 GPU는 외장 그래픽카드 형태로, 그저 컴퓨터 게임과 같은 그래픽을 위한 것이었지만, 요즘에는 AI 반도체 시장이 커지면서 GPU의 중요도가 올라가고 있습니다. 심지어 가장 앞선 AI 기술들도 GPU를 통해 이루어지고 있습니다. 즉 GPU에 대한 중요성이 과거와는 다르게 더 커지고 있는 상황에서, 엔비디아 입장에서는 '어차피 내가 만든 GPU를 쓴다면, CPU까지 내가 직접 만들어 주면 더 빠르게 AI를 개발할 수 있지 않을까?'라는 생각이 드는 것이죠.
그래서 엔비디아의 그레이스와 엔비디아의 GPU를 결합하면, 기존의 인텔보다 무려 10배나 빠른 결과를 낼 수 있다고 하니까요.
그런데 여기서 또 불편한 상황이 발생했습니다. 아까 말씀드렸던 것처럼, 삼성전자가 계획했던 비메모리 반도체 133조 원 투자는 어떻게 되는 것일까요? 중간에 붕 뜨는 일이 벌어지고 있는 것인데요. 참고로 엔비디아가 발표하고 나서, 주요 시스템 반도체를 영위하고 있는 인텔과 AMD의 주가는 4~5%씩 하락했죠. 그렇다면 삼성전자는 과연 엔비디아와의 시스템 반도체 경쟁에서 이길 수 있을까 하는 생각이 들 수도 있습니다.
지금도 133조 원을 투자해서 인텔, AMD 등의 시스템 반도체를 따라가려고 하는 상황인데, 다음 패러다임으로 여겨지는 AI 반도체 부문에서 CPU와 GPU 모두 세계 최강인 엔비디아에게 시장을 빼앗길 가능성이 더욱 높아진 것이죠. 현재 PC 그래픽카드 시장 점유율은 80%로, 사실상 GPU 부분에서는 독점을 하고 있습니다. 그런데 여기에 추가로 AI에 필요한 GPU뿐만 아니라 CPU까지 독점하게 된다면, 엔비디아로부터 GPU를 공급받고 있는 고객사들도 더 빠른 AI 연산을 위해 엔비디아의 CPU를 사용할 것으로 전망되고 있습니다.
삼성전자가 이제 막 시스템 반도체 로드맵을 작성하고 투자를 시작한 가운데, 이번 엔비디아의 CPU 재진출 선언은 삼성전자의 반도체 패권 도전에 먹구름이 될 가능성이 매우 높습니다. 엔비디아의 CPU 시장 진출이 삼성전자의 발빠른 대응으로 이어져, 삼성전자의 시스템 반도체가 한 단계 도약하는 계기가 되었으면 좋겠습니다.
오늘 영상은 여기까지입니다. 영상의 내용이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 한번씩 부탁드리겠습니다. 알림설정까지 하신다면 유튜브 토리잘의 누드경제에 영상이 올라오는 대로 바로 시청하실 수 있습니다. 그리고 여러분들의 모든 댓글을 저희가 꼼꼼히 읽고 있습니다. 원하시는 기업과 산업을 말씀해 주시면 매주 2편씩 분석해서 올려드리고 있습니다. 그럼 전 다음 영상으로 찾아뵙도록 하겠습니다. 존경하는 구독자 여러분, 다음 시간에 또 만나요. 안녕히 계세요.
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