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  • 스마트폰 가격 인상 이유, 그래서 지금 사도 되는 걸까

    스마트폰 가격 인상 이유, 그래서 지금 사도 되는 걸까

    퀄컴이 9월 1일부터 스냅드래곤 시리즈 가격을 전격 인상한다고 밝혔다. 크리스티아노 아몬 CEO가 직접 나서서 “가격이 오를 것”이라고 못 박았을 정도니, 이건 루머가 아니다. 이미 확정된 얘기다. 소식을 접한 사람들 반응은 거의 똑같다. “그래서 내 다음 폰도 비싸진다는 거야?” 결론부터 말하면, 맞다. AP 하나의 원가 상승이 스마트폰 완제품 가격까지 밀어 올리는 구조를 한번 뜯어봤다. 그리고 이런 시기엔 폰을 언제 사는 게 유리한지도 같이 정리해봤다.

    AP 가격부터 오르는 진짜 이유

    스마트폰의 두뇌 역할을 하는 AP, 그러니까 Application Processor는 삼성 파운드리나 TSMC 같은 위탁생산 공장에서 찍어낸다. 문제는 최신 공정으로 갈수록—3나노, 2나노—웨이퍼 한 장 만드는 원가가 기하급수적으로 뛴다는 점이다. 솔직히 이 속도는 좀 무섭다. 여기에 AI 연산을 위한 NPU(신경망 처리장치) 성능을 계속 끌어올리다 보니 칩 설계 자체가 더 복잡해지고, 그만큼 비싸졌다. 퀄컴 같은 팹리스 업체 입장에선 이 원가 부담을 완제품 제조사, 그러니까 삼성이나 샤오미, 원플러스 같은 곳에 넘길 수밖에 없다. 제조사는 또 이걸 소비자 가격에 반영한다. 결국 다 우리 지갑으로 온다는 소리다. 이 흐름이 매년 반복되면서 플래그십 AP 탑재 모델의 출고가가 조금씩, 그러나 꾸준히 우상향하고 있는 셈이다.

    D램·낸드까지 동시에 오른다

    AP만 비싸지면 그나마 다행이다. 요즘은 메모리 반도체까지 품귀 현상을 겪고 있다. 챗GPT류 서비스가 폭발적으로 늘면서 데이터센터들이 고성능 D램, HBM 포함해서 싹쓸이하듯 사가고 있다. 그 여파로 스마트폰용 모바일 D램과 낸드플래시 공급까지 빠듯해졌다. 업계에서는 이 현상을 ‘RAM쇼티지’라 부르기도 하고, 좀 더 자극적으로 ‘램게돈’이라 부르는 사람도 있다. 이름부터 살벌하다. AP 가격 인상과 메모리 가격 인상이 하필 같은 시기에 겹치면서, 다음 세대 스마트폰은 부품 원가만으로도 이전 모델보다 부담이 커질 가능성이 크다.

    관세·환율·물류비도 조용히 한몫

    부품 원가만 보면 안 된다. 미국의 관세 정책, 원달러 환율 변동, 국제 물류비까지 스마트폰 원가 구조에 슬쩍 끼어든다. 미국으로 수출되는 물량은 관세율에 따라 완제품 가격이 크게 출렁이기도 해서, 제조사 입장에서는 부품비 인상분과 관세 부담을 한꺼번에 소비자가에 녹여 넣는 경우가 많다. 환율이 원화 약세로 흐르면 부품 수입 단가 자체가 오르기 때문에, 국내 출고가에도 그대로 반영된다. 눈에 잘 안 보이는 변수들인데, 결국 가격표에는 다 드러난다.

    다음 스마트폰, 실제로 얼마나 비싸질까

    과거 사례를 보면 AP 세대 교체 시기마다 가격 인상폭은 대략 이런 패턴을 보였다.

    • 플래그십 AP 자체 공급가: 세대당 10~20% 상승이 흔한 편
    • 완제품 출고가 반영: 부품비 인상분 전액이 아니라 일부만 소비자가에 전가되는 경우가 많음(브랜드 마진 조정으로 흡수)
    • 보급형·중가형 라인업: 플래그십보다 가격 인상 체감이 상대적으로 적은 편(구형 공정 AP 사용 비중이 높아서)

    결국 가장 먼저, 가장 크게 가격이 뛰는 쪽은 최신 공정 AP를 탑재한 플래그십 모델이다. 중저가 라인업은 인상 폭이 상대적으로 완만한 편. 이 정도 차이는 기억해 둘 만하다.

    지금 사야 할까, 신제품 기다려야 할까

    가격이 오른다는 소식만 들으면 무조건 서둘러 사야 할 것 같은 조바심이 생긴다. 근데 상황별로 판단 기준을 나누면 훨씬 명확해진다.

    • 지금 쓰는 폰이 배터리 수명이나 성능 문제로 일상 사용이 힘들다면 가격 인상 발표 전에 사는 게 유리하다. 신제품 발표 직전은 구형 모델 재고가가 오히려 저렴해지는 시기이기도 하다.
    • 아직 2~3년은 더 쓸 만한 상태라면 급하게 움직일 이유가 없다. 신제품 가격이 오른다고 지금 당장 지갑을 열 필요는 없다는 얘기다.
    • 신제품 출시 발표를 앞둔 시점, 보통 상반기 갤럭시S, 하반기 아이폰 전후라면 구매를 잠깐 미루는 게 낫다. 이전 세대 재고 할인 폭이 커지는 구간이라서다.

    가격 인상 시대에 그래도 아끼는 법

    가격 상승 자체를 막을 방법은 없다. 그래도 지출을 줄일 여지는 분명히 있다.

    • 전작 모델 노리기 — 최신 AP 대신 한 세대 전 AP를 쓴 모델은 성능 차이가 크지 않으면서 가격은 훨씬 낮게 형성된다.
    • 자급제 + 알뜰폰 요금제 조합 — 통신사 약정 할인만 보고 고르면 오히려 총비용이 더 나가는 경우가 흔하다.
    • 공식 인증 중고폰 — 배터리 상태와 개통 이력을 확인할 수 있는 채널을 이용하면 신품 대비 20~30% 절약이 가능하다.
    • 사전예약·보상판매 프로모션 비교 — 같은 모델이라도 예약 시기와 채널에 따라 사은품과 보상액 차이가 크다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. AP 가격이 오르면 모든 스마트폰이 다 비싸지나?
    아니다. 최신 공정 AP를 쓰는 플래그십 라인업 위주로 영향이 크고, 구형 공정을 쓰는 보급형은 상대적으로 영향이 작다.

    Q. 가격 인상 전에 사전예약하면 예전 가격으로 살 수 있나?
    이미 출시된 모델은 대체로 기존 가격을 유지한다. 가격 인상은 보통 신제품이나 신규 공급 계약부터 적용된다.

    Q. 메모리 가격은 언제쯤 안정될까?
    데이터센터용 고성능 메모리 수요가 꺾여야 진정될 텐데, AI 서버 투자가 계속되는 한 단기간에 해소되긴 어렵다는 전망이 많다.

    출처: The Verge

  • HBM이 뭐길래, AI 반도체 필수 부품이 됐나

    HBM이 뭐길래, AI 반도체 필수 부품이 됐나

    인텔이 휘청거리고, 삼성전자 반도체 인력이 SK하이닉스로 넘어간다는 소식이 끊이질 않는다. 이 난리통 한복판에 있는 게 바로 HBM, 고대역폭 메모리다. 이름은 익숙한데 정확히 뭔지, 왜 이렇게 몸값이 뛰는지는 잘 모르겠다면 이 글이 도움이 될 거다.

    HBM, 정체가 뭐길래

    HBM은 High Bandwidth Memory의 줄임말이다. D램 칩을 수직으로 쌓아 데이터를 빠르게 주고받도록 만든 메모리 반도체. 일반 D램은 칩이 옆으로 나란히 배치되는데, HBM은 층층이 쌓고 TSV(실리콘관통전극)라는 미세한 통로로 뚫어 연결한다. 데이터가 오가는 길이 짧고 넓어진다. 아파트를 옆으로 넓히는 대신 위로 쌓아 같은 땅에 세대수를 늘리는 것과 비슷하다고 보면 된다.

    일반 D램이랑 뭐가 다른가

    • 속도: 일반 D램보다 데이터 처리 속도가 압도적으로 빠르다
    • 전력 효율: 같은 작업을 처리해도 소모 전력이 낮다
    • 공간 효율: 수직으로 쌓다 보니 차지하는 면적이 작다
    • 가격: 제조 공정이 복잡한 만큼 일반 D램보다 훨씬 비싸다

    한마디로 비싸지만 빠르고 효율적인 메모리다. 그래서 아무 데나 안 쓴다. 진짜 성능이 필요한 자리에만 골라서 박아 넣는다.

    엔비디아가 HBM에 이렇게 매달리는 이유

    AI 모델을 학습시키거나 돌릴 때 GPU는 어마어마한 양의 데이터를 쉼 없이 읽고 쓴다. 이때 메모리가 병목이 되면 GPU 연산 성능이 아무리 좋아도 제 속도가 안 나온다. 엔비디아의 H100, B200 같은 AI 가속기 카드엔 HBM이 필수로 들어간다. GPU 코어 바로 옆에 HBM을 붙여 데이터 이동 거리를 최소화하는 설계 때문이다. AI 서버 한 대 가격의 상당 부분이 GPU가 아니라 여기 들어가는 HBM 값이라는 말도 있을 정도. 솔직히 처음 들었을 땐 좀 놀랐다.

    삼성전자와 SK하이닉스, 격차 진짜 있나

    SK하이닉스는 HBM3, HBM3E 초기 양산과 엔비디아 공급에서 앞서가며 시장을 선점했다. 삼성전자는 대량 생산 능력과 종합반도체 기업으로서의 저력을 갖췄지만, 엔비디아 품질 검증 통과가 늦어지며 뒤처졌다는 평가를 받았다. 이 차이가 회사 실적과 보너스, 개인 커리어에 그대로 이어지면서 엔지니어들이 성과를 더 빨리 인정받는 쪽으로 옮겨가는 흐름이 생겼다. 반도체 업계에서는 기술 리더십이 곧 사람을 끌어당기는 자석인 셈이다.

    다음 승부처는 HBM4

    업계는 이미 HBM4 경쟁으로 넘어갔다. HBM4는 데이터 통로 폭을 늘리고 로직 다이를 밑에 깔아 처리 속도를 한 단계 더 끌어올린 규격이다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론까지 세 회사가 이 규격의 표준과 양산 시점을 두고 경쟁 중이다. 여기서 먼저 치고 나가는 쪽이 다음 세대 AI 가속기 공급망에서 우위를 가져갈 가능성이 크다. 이 싸움에서 이기는 회사가 앞으로 몇 년간 AI 반도체 시장의 주도권을 쥘 거다.

    반도체 엔지니어 몸값이 뛰는 배경

    HBM 같은 첨단 공정은 아무나 다룰 수 있는 기술이 아니다. 적층, 본딩, 검사 공정마다 숙련된 인력이 필요한데, 이런 사람은 시장에 한정적으로 존재한다. 그래서 기술을 선도하는 기업은 경쟁사 핵심 인력을 스카우트하는 데 파격적인 조건을 내건다. 연봉 인상은 기본이고, 사이닝 보너스에 승진 기회까지 얹어주는 사례가 흔하다. 개인 입장에서는 회사 브랜드보다 어느 쪽이 기술 주도권을 쥐고 있는지가 커리어 판단에 더 결정적인 기준이 됐다.

    결국 남는 건 이 3가지

    • HBM은 D램을 수직으로 쌓아 속도와 효율을 높인 메모리로, AI 가속기의 필수 부품이다
    • SK하이닉스가 초기 시장을 선점했고 삼성전자는 추격 중이며, 이 격차가 인력 이동으로 이어지고 있다
    • 다음 승부처는 HBM4이고, 여기서 앞서는 회사가 AI 반도체 공급망의 주도권을 가져갈 것이다

    출처: MIT Tech Review AI

  • 퀄컴, 9월부터 칩값 인상…갤럭시 가격표도 흔들리나

    퀄컴, 9월부터 칩값 인상…갤럭시 가격표도 흔들리나

    퀄컴이 9월 1일부터 스마트폰용 프로세서 가격표를 새로 쓴다. 크리스티아노 아몬 최고경영자(CEO)가 지난 수요일 실적 발표 자리에서 직접 못을 박았다. “가격이 오른다.” 지난주부터 돌던 인상설, 결국 사실이었다.

    아몬 CEO가 직접 밝힌 인상 배경

    CNBC가 전한 내용을 보면, 아몬 CEO는 정확한 인상 폭까지는 공개하지 않았다. 다만 삼성전자, 샤오미, 원플러스 등 주요 안드로이드 제조사에 공급하는 스냅드래곤 시리즈 전 라인업에 이번 인상안이 적용된다고 못박았다. 실적 발표 콘퍼런스콜에서 나온 발언이다. 투자자들에게 원가 전가 계획을 미리 귀띔한 셈이라는 해석도 나온다.

    퀄컴은 애플 다음으로 전 세계 스마트폰 애플리케이션 프로세서(AP) 시장 점유율 상위권을 차지하는 회사다. 플래그십부터 중저가 라인까지 스냅드래곤을 쓰는 제조사가 워낙 많다. 그러다 보니 이번 조치는 특정 브랜드 하나가 아니라 안드로이드 생태계 전체에 원가 부담으로 번질 공산이 크다.

    RAM대란과 겹쳐 부담 두 배

    문제는 이 인상이 혼자 오는 게 아니라는 점이다. 최근 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM) 수요가 폭증하면서 D램 가격이 급등하는, 이른바 ‘RAM대란’이 이미 진행 중이다. 메모리 업체들이 서버용 반도체 생산에 라인을 몰아주면서 모바일용 D램과 낸드플래시 공급까지 빠듯해졌다.

    여기에 AP 가격까지 오르면? 스마트폰 제조사 입장에선 원가 상승 요인이 두 겹으로 쌓이는 셈이다. 업계에서는 하반기 신제품부터 이 인상분이 소비자가에 반영될 것으로 본다. 부품 원가가 동시에 뛰는 경우는 흔치 않다. 그래서 이번 조합이 제조사 마진을 짓누르는 요인으로 꼽힌다.

    2022년 인상과는 결이 다르다

    퀄컴이 AP 가격을 올린 게 이번이 처음은 아니다. 2022년에도 원자재 값 상승을 이유로 일부 라인업 가격을 조정했다. 다만 그때는 최상위 플래그십 모델에 국한된 인상이었다.

    이번엔 CEO가 직접 “전 제품군”이라는 표현을 썼다. 여기서 갈린다. 중저가 스냅드래곤을 쓰는 보급형 모델까지 원가 부담이 번질 수 있다는 뜻이어서, 파장 범위가 예전보다 훨씬 넓다.

    스마트폰 가격표, 얼마나 움직일까

    • 퀄컴 AP 가격 인상 – 9월 1일부터 전 라인업 적용
    • D램·낸드 가격 급등 – AI 서버 수요가 모바일 공급을 잠식
    • 제조사 대응 – 원가 상승분의 소비자가 전가 가능성

    8월 이전에 이미 출시가가 확정된 모델은 당장 영향이 제한적이다. 하지만 9월 이후 공개되는 신제품, 혹은 부품 재계약 시점이 돌아오는 라인업은 가격표에 변화가 생길 여지가 크다. 연말 성수기에 맞춰 신제품을 준비하던 중저가 브랜드들은 가격 정책을 다시 짜야 하는 처지에 놓였다.

    삼성 갤럭시는 어떻게 되나

    국내 소비자와 가장 직결되는 대목은 삼성전자다. 최근 갤럭시 S 시리즈는 전 세계 출시 모델에 엑시노스 대신 스냅드래곤을 전량 탑재하는 정책을 이어오고 있다. 그만큼 퀄컴 가격 정책의 영향을 고스란히 받는 구조다.

    내년 초 공개될 갤럭시 S26 시리즈 원가 협상에도 이번 인상이 변수로 작용할 전망이다. 삼성뿐 아니다. 샤오미, 원플러스 등 스냅드래곤 의존도가 높은 중국 제조사들도 같은 고민을 안게 됐다.

    국내 반도체 업계엔 되레 호재

    이번 이슈는 한국 산업에 엇갈린 영향을 준다. 완제품을 만드는 삼성전자 모바일 사업부는 원가 부담을 안는다. 반면 D램을 공급하는 삼성전자 메모리 사업부와 SK하이닉스는 가격 상승의 수혜를 본다.

    실제로 SK하이닉스는 올해 HBM 판매 확대와 D램 단가 상승에 힘입어 분기 실적이 개선되는 흐름을 보이고 있다. 같은 회사 안에서도 사업부별로 이번 이슈를 받아들이는 온도차가 뚜렷한 셈이다.

    소비자 입장에서 하반기 스마트폰 구매 계획을 앞당기는 것도 하나의 선택지다. 9월 인상 전 출시되거나 이미 재고가 확보된 모델은 가격 영향권 밖에 있을 가능성이 높다.

    출처: The Verge

  • 삼성전자냐 SK하이닉스냐, 반도체 엔지니어 이직 전에 따져볼 것들

    삼성전자냐 SK하이닉스냐, 반도체 엔지니어 이직 전에 따져볼 것들

    HBM 하나 때문에 판이 흔들렸다. 삼성전자 반도체 부문 엔지니어들이 짐 싸서 SK하이닉스로 넘어간다는 얘기, 업계에서는 이제 뉴스거리도 아니다. 야근 대신 이력서 다듬고, 사내 메신저 켜놓은 채 채용 공고 몰래 넘겨보는 엔지니어가 한둘이 아니라고들 한다. MIT 테크놀로지 리뷰도 최근 이 흐름을 짚었다. 두 회사가 뭐가 그렇게 다르길래 이런 움직임이 생겼을까. 반도체 엔지니어라면 이직 전에 뭘 짚어봐야 하는지, 정리해봤다.

    삼성전자와 SK하이닉스, 왜 자꾸 엮이나

    두 회사는 한국 반도체 산업의 양대 축이다. 삼성전자는 D램, 낸드플래시 같은 메모리부터 파운드리, 시스템반도체까지 다 손대는 종합반도체기업. SK하이닉스는 메모리 한 우물만 파왔다. 오랫동안 규모나 기술력 모두 삼성전자가 앞선다는 평가가 많았는데, HBM 시장에서만큼은 얘기가 다르다. 엔비디아 같은 AI 반도체 기업에 HBM을 먼저, 그것도 안정적으로 공급하는 쪽은 SK하이닉스라는 평가가 굳어지는 분위기다. 인력 흐름도 자연히 그쪽으로 따라간 셈이다.

    HBM이 뭐길래 이 난리인가

    HBM은 D램 여러 개를 수직으로 쌓아 올린 메모리다. GPU 옆에 딱 붙어서 대용량 데이터를 초고속으로 주고받는 역할을 한다. AI 모델 학습과 추론에 필수인 엔비디아 GPU, 거기 들어가는 핵심 부품이 바로 이거다. HBM 하나 잘 만드느냐 못 만드느냐가 회사 실적을 좌우할 정도로 비중이 커졌다. 몇 년 전만 해도 이 정도로 판이 흔들릴 줄 누가 알았을까. 이 시장에서 앞서가는 쪽이 업계 주도권을 쥔다는 인식이 퍼지면서, 관련 엔지니어 몸값도 같이 뛰었다.

    종합반도체 기업 vs 메모리 전문 기업, 구조 자체가 다르다

    삼성전자는 파운드리, 모바일 AP, 메모리를 동시에 챙겨야 한다. 투자와 인력이 여러 갈래로 쪼개질 수밖에 없는 구조다. 반면 SK하이닉스는 메모리에 자원을 몰아줄 수 있다. 의사결정 속도, 연구개발 몰입도 면에서 유리하다는 평가가 나오는 이유다. 한 분야에 집중하는 조직일수록 신기술 도입과 라인 전환이 빠르다. HBM처럼 기술 변화가 빠른 영역에서는 이 차이가 결과로 고스란히 드러난다.

    성과급 계산법부터 다르다

    같은 반도체 회사라도 지갑 채워주는 방식은 꽤 다르다.

    • 삼성전자는 초과이익분배금(OPI)을 기본급의 일정 비율로 지급하는 구조다.
    • SK하이닉스는 생산성 격려금(PS)과 초과이익분배금(PI), 두 가지를 함께 굴린다.
    • 실적 좋았던 해엔 SK하이닉스 쪽 체감 보상이 더 크다는 반응도 나왔다.

    성과급 얘기만 나오면 솔직히 여기서 갈린다. 연봉이나 성과급 비교할 땐 기본급만 보면 안 된다. 실적 따라 출렁이는 성과급 비중까지 같이 따져봐야 정확한 그림이 나온다.

    이직 전에 체크해야 할 것들

    이직 고민 중이라면 아래부터 짚어보는 게 순서다.

    • 기술 로드맵 방향성: 옮기려는 회사가 내가 하던 공정·소자 분야에 계속 투자하는지
    • 조직문화: 의사결정 속도, 수평적 소통 여부
    • 보상 체계: 기본급 대비 성과급 비중과 지급 방식
    • 프로젝트 안정성: 라인 증설 계획, 신규 투자 발표 여부
    • 커리어 성장성: 이 회사에서 3~5년 뒤 내 자리가 어떻게 될지

    실제 이직 준비할 때 챙길 것

    반도체 업계는 기술 유출 이슈에 워낙 민감하다. 경쟁사로 옮길 땐 전직금지 조항이나 산업기술보호법 관련 규정부터 확인해야 한다. 몇 년씩 발을 묶어두는 조항도 있다는데, 이건 좀 과한 거 아닌가 싶을 때도 있다. 재직 중 만든 자료나 특허 서류, 개인 저장매체로 옮기는 건 절대 하지 말 것. 이건 그냥 원칙이다. 포트폴리오는 구체적인 수치로 정리해두는 게 유리하다. 수율 개선폭이 몇 %인지, 공정 단축 시간이 며칠인지, 이런 식으로. 면접에서 설득력이 확 달라진다. 헤드헌터 통해서 옮기는 것도 나쁘지 않은 선택이다. 연봉 협상 창구가 하나 더 생기는 셈이니까.

    다들 궁금해하는 것들

    Q. 경쟁사로 옮기면 다음 날 바로 출근 가능한가?
    보통 반도체 대기업들은 퇴직 후 일정 기간 경쟁사 취업을 막아두는 조항을 걸어둔다. 계약서부터 확인하는 게 우선이다.

    Q. HBM 기술력 격차, 계속 이대로 갈까?
    두 회사 다 차세대 HBM에 대규모 투자를 쏟아붓고 있다. 순위는 언제든 또 바뀔 여지가 있다.

    Q. 반도체 엔지니어 연봉, 어디가 더 높나?
    기본급 차이는 크지 않다. 다만 성과급 지급 방식과 그해 실적에 따라 체감 연봉 차이는 꽤 벌어진다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 화웨이 어센드 vs 엔비디아, AI 반도체 격차 얼마나 좁혀졌나

    화웨이 어센드 vs 엔비디아, AI 반도체 격차 얼마나 좁혀졌나

    엔비디아 최신 AI 가속기 한 장이 중형 세단 한 대 값이다. 그런데 이 칩, 아예 못 사는 나라가 있다. 미국 수출 규제에 발이 묶인 중국 얘기다. 화웨이와 SMIC이 자체 칩 개발에 사활을 걸면서 반도체 자급자족이라는 말이 검색어 상위권을 채우고 있다. 실제로 어디까지 왔을까. 엔비디아와의 격차부터 정리해본다.

    중국은 왜 반도체 국산화에 사활을 걸었나

    2022년 미국이 첨단 반도체 장비와 AI 칩 수출을 틀어막으면서 중국의 셈법이 완전히 바뀌었다. 엔비디아 A100, H100을 살 길이 막히자 자국 기업들이 직접 칩을 만드는 수밖에 없어진 것. 중국 정부는 ‘국가집적회로산업투자기금’, 이른바 빅펀드를 통해 수십조 원을 반도체 산업에 부었다. 목표는 하나다. 엔비디아 없이도 AI 모델을 학습시키고 서비스를 돌릴 수 있는 생태계, 그걸 자체적으로 갖추는 것.

    화웨이 어센드, 실제 체급은 얼마나 될까

    화웨이의 AI 칩 라인업 어센드(Ascend) 시리즈는 910B에서 910C로 넘어오며 성능을 확 끌어올렸다. 단일 칩 연산력만 놓고 보면 엔비디아 H100에 못 미친다. 대신 여러 장을 묶어 클러스터로 돌리는 방식으로 실사용 성능을 메우는 전략을 쓴다. 자국산 AI 칩에 뛰어든 곳이 화웨이 하나뿐인 것도 아니다.

    • 화웨이 – 어센드 910 시리즈, 데이터센터용 AI 가속기
    • 바이두 – 쿤룬(Kunlun) 칩, 자체 클라우드용
    • 알리바바 – 한광(Hanguang) 추론 칩
    • 비런(Biren)·무어스레즈 – GPU 스타트업 진영

    DeepSeek 같은 중국 AI 스타트업이 상대적으로 적은 연산 자원으로도 효율적인 모델을 학습시킨 사례가 알려지면서 분위기가 좀 달라졌다. 칩 성능이 다소 부족해도 소프트웨어 최적화로 상당 부분 메울 수 있다는 인식, 이게 퍼지는 계기가 됐다.

    SMIC 파운드리의 기술적 한계, EUV 없이 7나노 만들기

    화웨이 칩을 실제로 찍어내는 곳은 중국 최대 파운드리 SMIC이다. 문제는 ASML의 최첨단 EUV(극자외선) 노광 장비를 수입할 수 없다는 점. 그래서 SMIC은 구형 DUV(심자외선) 장비를 여러 번 겹쳐 쓰는 ‘멀티 패터닝’ 방식으로 7나노급 공정을 억지로 구현하고 있다. 공정을 반복할수록 생산 단가는 치솟고, 수율(정상 작동하는 칩의 비율)은 떨어진다. 이게 문제다. 업계에서는 SMIC의 7나노 공정 원가가 대만 TSMC보다 40~50% 이상 비싸다는 분석도 나온다.

    엔비디아 H100·B200과 나란히 놓아보면

    수치로 보면 격차는 여전히 뚜렷하다. 엔비디아 H100의 연산 성능은 어센드 910B 대비 1.5~2배가량 앞선다는 게 업계 대체적인 평가다. 최신 블랙웰(B200) 아키텍처까지 포함하면 격차는 더 벌어진다. 메모리 대역폭, 칩 간 연결 기술에서도 엔비디아 생태계가 압도적이라는 건 부정하기 어렵다. 그래도 격차는 격차다. 다만 절대 성능이 아니라 ‘가성비’와 ‘조달 가능성’ 기준으로 보면 얘기가 달라진다. 솔직히 여기서 갈린다. 살 수 없는 최고 사양 칩보다, 확보 가능한 국산 칩이 실무에서는 오히려 쓸모 있다는 계산이 깔려 있는 셈이다.

    미국 수출 규제가 만든 역설

    미국의 규제가 오히려 중국의 자립 속도를 앞당겼다는 평가도 나온다. 규제 전에는 굳이 비싸고 리스크 큰 자체 개발에 나설 이유가 적었다. 규제 이후로는 선택지가 사라지면서 국가 차원의 투자와 인재가 반도체 산업으로 쏠리는 결과를 낳았다. 물론 EUV 장비 국산화처럼 단기간에 따라잡기 힘든 영역도 분명 있다. 그래도 ‘못 사니까 만든다’는 구조가 굳어지면서, 중국 반도체 생태계 자체는 예전보다 두꺼워졌다는 분석이 많다. 아이러니하다면 아이러니한 대목.

    한국 반도체 업계, 여기서 뭘 봐야 하나

    국내 입장에서 이 흐름을 흘려볼 수만은 없는 이유가 있다. 삼성전자와 SK하이닉스의 주력 사업인 HBM(고대역폭 메모리)은 화웨이나 SMIC 같은 로직 칩 회사가 아니라, CXMT 같은 중국 메모리 기업의 추격 대상이기도 하다. 중국이 AI 칩 국산화에 성공할수록 거기 들어가는 메모리 수요도 자국산으로 채우려는 움직임이 커진다. 단기적으로는 국내 기업의 대중국 장비·소재 수출에 타격을 줄 변수고, 장기적으로는 메모리 시장 경쟁 구도 자체를 바꿔놓을 변수다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 퀄컴 칩값 두 자릿수 인상 통보, 스마트폰 가격표도 흔들린다

    퀄컴 칩값 두 자릿수 인상 통보, 스마트폰 가격표도 흔들린다

    퀄컴이 9월 1일 출하분부터 칩 가격을 두 자릿수 퍼센트 올린다. 블룸버그 보도에 따르면 지난 금요일, 퀄컴은 고객사들에 이 내용을 담은 서한을 보냈다. 스마트폰 제조사는 물론이고 반도체 업계 전체가 술렁이는 분위기다. 칩 하나 값이 오르는 게 아니라 완제품 가격표까지 흔드는 문제라 파장이 작지 않다.

    고객사들이 받아든 인상 통지서

    블룸버그가 입수한 서한을 보면 내용은 의외로 간단하다. 9월 1일 출하분부터 곧바로 가격을 올리겠다는 것. 구체적인 숫자는 없다. 그냥 두 자릿수(double digit) 퍼센트라고만 적혀 있다. 그래서 업계에서는 벌써 10%대냐, 20%를 넘느냐를 두고 추측이 난무한다.

    제조사 입장에서 보면 이 모호함 자체가 골치 아프다. 10% 초반과 20%대는 완제품 단가표를 짜는 방식이 완전히 다르기 때문이다. 몇 달러 차이가 아니라 원가 구조 전체를 다시 계산해야 하는 문제다. 재무팀에서는 이미 비상이 걸렸을 법하다.

    퀄컴이 내민 명분

    퀄컴 측 설명은 이렇다. 공급업체발 원가 상승분을 더는 자체적으로 흡수할 여력이 없다고. 부품 부족 사태가 길어지면서 원자재 조달 비용이 계속 오른 탓이라는 논리다.

    • 공급업체발 원가 상승, 자체 흡수 한계 도달
    • 일부 부품 공급 부족, 장기화 국면
    • 9월 1일 출하분부터 인상분 즉시 적용

    솔직히 퀄컴 정도 되는 팹리스 대기업이 원가 압박을 이유로 가격표를 통째로 손대는 일은 흔치 않다. 그만큼 부품 조달 상황이 심상치 않다는 신호로 봐야 한다. 이 정도면 그냥 엄살은 아니라는 얘기다.

    갤럭시, 샤오미, 원플러스… 스냅드래곤 값 오르면 다 같이 흔들린다

    스냅드래곤은 삼성 갤럭시 S·Z 시리즈부터 샤오미, 원플러스, 모토로라까지 안드로이드 플래그십 대부분의 두뇌 역할을 맡고 있다. 최신 플래그십 AP 하나 가격이 개당 100~200달러 선으로 알려져 있는데, 여기에 두 자릿수 퍼센트가 붙으면 대당 원가는 수십 달러씩 뛴다.

    이 인상분을 마진으로 흡수할지, 소비자 가격에 그대로 얹을지는 제조사 선택이다. 다만 최근 몇 년간 스마트폰 업계가 걸어온 길을 보면 답은 이미 나와 있는 셈. 출고가 인상으로 이어질 공산이 크다.

    AI 반도체 슈퍼사이클, 타이밍이 공교롭다

    이번 인상, 갑자기 튀어나온 얘기가 아니다. 올해 들어 AI 데이터센터용 메모리 수요가 폭증하면서 D램과 낸드 가격은 이미 크게 뛰었다. 파운드리 생산 능력도 여유가 없는 상태고.

    퀄컴처럼 파운드리에 생산을 맡기는 팹리스 업체는 웨이퍼 확보 비용에 후공정 비용까지 같이 오르는 이중고를 겪는 중이다. 미디어텍을 비롯한 다른 AP 업체들도 사정은 비슷하다. 퀄컴의 이번 인상이 업계 전체로 번지는 신호탄이 될 가능성, 배제하기 어렵다.

    다음 갤럭시, 지갑 사정 얇아질 채비해야 할 듯

    국내에서 체감이 가장 클 곳은 역시 삼성전자다. 갤럭시 S 시리즈는 미국과 한국 등 주요 시장에서 스냅드래곤 탑재 모델을 주력으로 밀고 있다. 부품 원가 인상분이 다음 세대 갤럭시 출고가에 그대로 묻어날 소지, 충분하다.

    동시에 국내 반도체 업계 쪽에서는 다른 그림도 보인다. 삼성전자 파운드리와 SK하이닉스는 이번 공급망 경색 국면에서 메모리·파운드리 단가 협상력을 키울 기회를 잡는다. 문제는 그 이득이 국내 소비자에게 돌아가지 않는다는 것.

    결국 스마트폰을 사는 입장에서는 다음 갤럭시 신제품 가격표를 볼 때 지갑이 한 번 더 얇아질 각오, 해두는 편이 낫다. 칩값 인상은 남 일 같아도 결국 완제품 값으로 되돌아오게 마련이니까.

    출처: The Verge

  • HBM부터 냉각까지, AI 반도체를 떠받치는 소재 총정리

    HBM부터 냉각까지, AI 반도체를 떠받치는 소재 총정리

    엔비디아 GPU 한 장을 뜯어보면 소재만 수십 종이 들어가 있다. AI 성능을 알고리즘이나 GPU 개수로만 재단하는 경우가 많은데, 실제로 성능의 천장을 정하는 건 메모리 대역폭, 방열 소재, 패키징 기술 같은 하드웨어 밑바탕이다. 아래 6가지 키워드만 잡고 있어도 AI 반도체 관련 기사 절반은 술술 읽힌다.

    HBM, 왜 AI 칩의 심장이라 불리나

    HBM은 D램을 수직으로 쌓아 데이터 전송 속도를 극대화한 메모리다. 기존 GDDR은 GPU 옆에 넓게 펼쳐놓는 구조라 대역폭에 한계가 뚜렷하다. HBM은 다르다. 실리콘관통전극(TSV)으로 칩을 층층이 연결해서, 같은 면적에서도 훨씬 많은 데이터를 주고받는다.

    • HBM3E: 현재 엔비디아 H200, B200에 탑재되는 최신 규격
    • 대역폭: 단일 스택 기준 초당 1TB 이상 전송
    • 공급사: SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 3파전

    AI 모델이 커질수록 연산량보다 메모리 병목이 먼저 발목을 잡는다. 그래서 GPU 스펙표를 볼 때 코어 개수보다 HBM 용량과 세대부터 확인하는 게 실전에 가깝다.

    CoWoS, 칩을 쌓아 올리는 패키징 기술

    TSMC의 CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)는 GPU 다이와 HBM을 하나의 기판 위에 초정밀하게 붙이는 첨단 패키징 공정이다. 미세공정 경쟁이 물리적 한계에 부딪히면서, 트랜지스터를 더 작게 깎는 것보다 여러 칩을 얼마나 촘촘히 이어 붙이느냐가 이제 성능을 가른다.

    • CoWoS-S: 실리콘 인터포저 방식, 초기 표준
    • CoWoS-L: 국소 실리콘 브리지 방식, 더 큰 면적 지원
    • 병목 현상: 2024~2025년 CoWoS 생산능력 부족이 GPU 공급난의 핵심 원인이었다

    GAA 트랜지스터, 전력 효율의 열쇠

    3나노 이하 공정부터는 기존 핀펫(FinFET) 대신 GAA(Gate-All-Around) 트랜지스터가 표준으로 자리 잡는다. 게이트가 채널을 사방에서 감싸는 구조라 누설전류가 줄고 전력 효율이 올라간다. 삼성전자가 3나노에서 먼저 도입했고, TSMC는 2나노부터 GAA 계열을 적용한다. AI 데이터센터의 전력 소비가 국가 전력망 수준으로 커지는 지금, 트랜지스터 하나의 효율 개선이 데이터센터 전체 전기요금과 바로 이어지는 구조다.

    액체 냉각과 열전도 소재, 데이터센터의 숨은 승부수

    고성능 GPU 랙 하나가 먹는 전력은 수십 킬로와트에 달한다. 공랭식으로는 이 열을 다 못 뺀다. 그래서 액침 냉각(immersion cooling)직접 액체 냉각(DLC)이 빠르게 번지는 중이다.

    • 열전도 페이스트: 칩과 히트싱크 사이 열저항을 낮추는 소재
    • 2상 냉각액: 끓는점이 낮은 특수 유체로 기화열을 이용해 냉각
    • 냉각판 재질: 구리에서 다이아몬드 복합소재로 전환 중

    냉각 소재 선택 하나로 서버 랙 밀도가 2~3배까지 벌어진다. 그러니 데이터센터 운영사들이 반도체 못지않게 냉각 기술에 돈을 쏟는 것도 당연한 일이다.

    SiC·GaN 전력반도체가 빠지면 안 되는 이유

    AI 서버는 벽면에서 들어온 교류 전기를 GPU가 쓸 수 있는 저전압 직류로 여러 단계에 걸쳐 바꿔야 한다. 이 과정에서 탄화규소(SiC)질화갈륨(GaN) 기반 전력반도체가 기존 실리콘 소자보다 전력 손실을 확 줄여준다. 전기차 인버터에 쓰이던 소재가 이제 AI 데이터센터 전원 공급 장치로 영역을 넓히는 셈이다.

    실리콘 포토닉스, 다음 세대 연결 기술

    GPU 수만 개를 하나의 클러스터로 묶으려면 칩 간 통신 속도가 결국 병목이 된다. 실리콘 포토닉스는 전기 신호 대신 빛으로 데이터를 보내 대역폭을 늘리고 발열도 줄이는 기술이다. 엔비디아와 브로드컴은 관련 스위치·트랜시버 제품을 이미 로드맵에 올려놨다. 장거리 구간뿐 아니라 랙 내부 연결까지 광통신으로 바꾸려는 흐름이 지금 진행 중이다.

    칩 설계사 하나만 봐서는 절반짜리 그림

    AI 반도체 경쟁력을 GPU 설계 회사 하나로만 판단하면 딱 절반만 보는 셈이다. HBM 수율, CoWoS 생산능력, 냉각 소재 공급, 전력반도체 확보까지 전체 공급망이 맞물려야 실제 성능이 나온다. 반도체 관련주나 AI 인프라 투자를 검토할 때도 GPU 제조사뿐 아니라 소재·장비·패키징 기업까지 같이 짚어봐야 그림이 제대로 보인다.

    참고: MIT Tech Review AI

  • 스마트폰 가격, 왜 자꾸 오르나 — 저장용량 고르는 법부터 싸게 사는 타이밍까지

    스마트폰 가격, 왜 자꾸 오르나 — 저장용량 고르는 법부터 싸게 사는 타이밍까지

    새 스마트폰 가격표 보고 흠칫한 적 있을 거다. 작년보다 훨씬 뛴 숫자. 저장용량 한 단계만 올려도 몇만 원이 훅 붙는 걸 보면 ‘이게 뭔 일이지’ 싶은데, 사실 화면이나 카메라 성능 때문이 아니다. 눈에 안 보이는 부품 원가, 그게 문제다. 스마트폰 값이 오르는 구조적 이유, 저장용량 고르는 기준, 그리고 손해 안 보고 사는 실전 팁까지 한 번에 정리해본다.

    스마트폰 가격이 매년 오르는 진짜 이유

    스마트폰 제조원가에서 가장 요동치는 부품, 디스플레이도 카메라 모듈도 아니다. D램과 낸드플래시 같은 메모리 반도체다. 메모리는 스마트폰만 쓰는 게 아니다. 서버, PC, AI 가속기까지 죄다 끌어다 쓴다. 그러니 한쪽으로 수요가 몰리면 공급은 순식간에 빠듯해진다. 최근 몇 년, AI 서버용 메모리 수요가 폭발적으로 늘면서 스마트폰 제조사들이 확보해야 할 물량 자체가 줄어드는 일이 반복됐다. 결과는? 원가 오른 만큼 소비자가에 그대로 반영. 제조사 입장에서도 별 수가 없는 구조다.

    저장용량 고민, 128GB로 충분할까

    메모리 값이 오르면 제일 먼저 타격받는 게 저장용량 옵션 가격이다. 예전엔 128GB랑 256GB 차이가 10만 원 안팎이었다. 요즘은 그 격차가 더 벌어지는 경우가 많다. 실사용 기준으로 골라보자면 이렇다.

    • 128GB: 사진·영상 클라우드에 자동 백업하고 앱 많이 안 까는 편이면 충분
    • 256GB: 4K 영상 촬영, 게임 여러 개 깔아두는 일반적인 헤비 유저용
    • 512GB 이상: 프로급 영상 편집, 오프라인 음악·영화 잔뜩 저장하는 사람용

    클라우드 요금 매달 내느니 처음부터 용량 넉넉히 사는 게 결국 이득인 경우도 많다. 2~3년 쓸 계획이면 한 단계 위 용량, 고려해볼 만하다.

    애플과 삼성이 가격 방어에 유리한 이유

    같은 메모리 품귀 상황에서도 모든 제조사가 똑같이 흔들리는 건 아니다. 애플은 압도적인 구매 물량을 무기로 메모리 업체와 장기 공급 계약을 맺어 물량과 단가를 미리 확보해두는 편이다. 삼성전자는 아예 자체 메모리 사업부를 갖고 있다. 부품 조달에서 다른 제조사보다 유리한 위치에 서는 셈. 반면 중소 제조사나 후발주자들은 현물 시장에서 그때그때 메모리를 사와야 한다. 가격 충격, 고스란히 받는다. 신제품 라인업이 계속 출시되고 매장에 재고가 꾸준히 도는 브랜드일수록 부품 수급이 안정적이라는 신호로 봐도 무방하다.

    싸게 사는 타이밍은 따로 있다

    가격에 예민하다면 언제 사느냐가 스펙만큼 중요하다.

    • 신제품 출시 직후 3~4개월: 초기 물량 확보 후 통신사·자급제 프로모션이 붙기 시작하는 시점
    • 전작 단종 직전: 다음 세대 발표를 앞두고 재고 소진 할인이 몰리는 시기
    • 블랙프라이데이, 광군제 같은 대형 쇼핑 시즌: 자급제 기기 할인 폭이 가장 큰 구간

    메모리 가격 오르는 국면에서는 제조사가 할인 폭을 줄이는 경향이 있다. 이런 시기엔 신제품보다 전작이나 보급형 라인 노리는 게 체감 가성비가 훨씬 낫다.

    중고·리퍼비시, 손해 안 보고 사는 법

    부품 가격 오를 때 상대적으로 타격이 적은 선택지, 중고와 리퍼비시(재정비) 제품이다. 애플 공식 리퍼비시 프로그램이나 통신사 인증 중고 프로그램 이용하면 배터리 성능과 외관 상태 보증받으면서 새 제품 대비 20~30% 저렴하게 살 수 있다. 확인할 점은 다음과 같다.

    • 배터리 최대 용량이 80% 이상인지
    • 개통 이력과 분실·도난 신고 여부
    • 보증 기간이 남아 있는지, 없다면 별도 워런티 구매 가능한지

    개인 간 거래보다는 제조사 인증 리퍼비시나 통신사 인증 중고 채널, A/S 측면에서 훨씬 안전하다.

    이통사 vs 자급제, 어디서 사야 유리할까

    같은 기기라도 구매 경로에 따라 최종 부담이 크게 갈린다. 솔직히 여기서 갈린다고 봐도 된다. 이통사 결합 할인이나 공시지원금이 크게 걸린 시기에는 통신사 구매가 유리하다. 하지만 요금제 자주 바꾸거나 알뜰폰 쓰는 편이면 자급제 구매 후 원하는 요금제 붙이는 쪽이 장기적으로 이득인 경우가 많다. 카드사 제휴 할인이나 트레이드인(기기 반납) 프로그램도 자급제 채널에서 더 폭넓게 제공되는 편이다. 구매 전 통신사 3사와 제조사 공식몰 가격, 한 번씩 비교해보는 게 결국 가장 확실한 절약법이다.

    참고: Ars Technica 보도 내용을 바탕으로 정리했다.

  • SK하이닉스냐 삼성전자냐, 반도체 엔지니어 연봉 실질 비교

    SK하이닉스냐 삼성전자냐, 반도체 엔지니어 연봉 실질 비교

    SK하이닉스 공정 엔지니어로 일하는 A씨(35)는 얼마 전 결혼정보업체에 가입했다. 몇 년 전이라면 반도체 업계 종사자가 이런 데서 딱히 주목받을 일은 없었다. 그런데 HBM(고대역폭메모리) 호황으로 연봉과 성과급이 치솟으면서 얘기가 달라졌다. 실제로 반도체 회사 초봉, 연봉을 검색하는 사람도 부쩍 늘었다고 한다. SK하이닉스와 삼성전자, 반도체 엔지니어 연봉과 직무, 커리어 경로를 실질적으로 따져봤다.

    초봉부터 갈린다, SK하이닉스와 삼성전자

    2026년 기준 두 회사 모두 대졸 신입 초봉은 6천만 원대 중후반. 여기까지는 비슷하다. 문제는 그다음이다. 성과급(PS, PI)이 붙는 순간 실수령액 차이가 확 벌어진다. SK하이닉스는 지난 몇 년간 HBM 수요가 폭발하면서 영업이익이 크게 늘었고, 그 덕에 초과이익분배금 비율이 높게 책정된 해가 많았다. 삼성전자는 반도체(DS) 부문 실적에 따라 편차가 있는 편이다. 같은 해, 같은 회사라도 사업부별로 체감 연봉이 다르게 느껴질 수 있다는 얘기다.

    • SK하이닉스 — HBM·D램 호황기엔 성과급 비중이 커서, 연차가 쌓일수록 격차도 커진다
    • 삼성전자 DS부문 — 파운드리와 메모리 실적이 엇갈리면 부서별 체감 연봉 차이가 뚜렷해진다
    • 두 회사 다 기본급 자체는 큰 차이 없다. 변수는 결국 성과급

    같은 반도체 회사, 다른 일 — 직무가 커리어를 가른다

    반도체 회사라고 다 같은 일을 하진 않는다. 크게 나누면 이렇다.

    • 공정(Process) 엔지니어 — 웨이퍼가 실제로 가공되는 라인을 관리, 설비 트러블슈팅이 주 업무
    • 설계(Design) 엔지니어 — 회로 설계와 시뮬레이션, 전기전자·반도체공학 전공자가 몰린다
    • 소자(Device) 엔지니어 — 신물질과 소자 구조를 연구, 대학원 출신 비중이 높은 편
    • 패키징·테스트 엔지니어 — HBM처럼 칩을 여러 겹 쌓는 후공정, 요즘 몸값이 제일 많이 오르는 분야다

    HBM 수요가 늘면서 패키징·후공정 인력 채용이 눈에 띄게 늘었다. 취업 준비생이라면 체크해둘 만한 대목이다.

    입사 스펙, 뭘 준비해야 하나

    전공은 전자공학, 신소재공학, 화학공학, 물리학 순으로 지원자가 많다. 학사로도 공정직 지원은 가능하지만, 설계나 소자 쪽은 석사 이상을 우대하는 공고가 여전히 많다. 자격증보다 학부·대학원 연구 프로젝트 경험, 반도체 8대 공정 이해도를 묻는 면접 질문 대비가 실질적으로 더 도움이 된다. 최근엔 두 회사 모두 코딩테스트나 SW 역량을 함께 보는 추세다. 반도체 전공자라도 파이썬이나 C 기본기 정도는 챙겨두는 게 안전하다.

    조직문화, 어디가 나한테 맞나

    SK하이닉스는 상대적으로 조직 규모가 작아 의사결정이 빠르고, 이천·청주 캠퍼스 중심으로 돌아간다. 삼성전자는 기흥·화성·평택 등 사업장 규모부터 훨씬 크고 조직 체계도 세분화돼 있어서, 신입 입장에선 매뉴얼과 시스템이 잘 갖춰져 있다는 평이 많다. 워라밸을 우선한다면 부서별 편차가 크다는 점을 염두에 두고 현직자 후기를 꼼꼼히 찾아보는 게 좋다. 이건 회사 이름만으로는 판단이 안 된다.

    다음 변수는 사이클이다

    AI 서버용 메모리 수요가 늘면서 HBM·차세대 D램 관련 채용은 당분간 계속 늘어날 가능성이 크다. 다만 메모리는 사이클을 타는 산업이다. 몇 년 뒤 다운턴이 오면 채용 규모, 성과급 둘 다 줄어들 여지가 있다는 점은 알아둬야 한다. 장기적으로 안정적인 커리어를 원한다면 특정 호황기 성과급만 보고 결정하기보다, 직무 자체의 확장성과 이직 시장에서 내 몸값을 같이 따져보는 편이 낫다.

    결국 뭘 기준으로 골라야 하나

    단순 연봉만 보면 성과급 호황기의 SK하이닉스가 유리해 보이는 해가 많다. 그런데 조직 안정성과 사업 다각화 쪽에서는 삼성전자도 만만치 않다. 결국 중요한 건 회사 이름보다 어떤 직무에서 어떤 기술을 쌓을 것인가다. 반도체 업계는 사이클이 뚜렷한 산업이다. 지금 연봉 테이블보다, 5년 뒤 내 기술이 시장에서 얼마나 희소할지를 기준으로 회사와 직무를 고르는 편이 후회가 적다.

    MIT 테크리뷰 보도를 참고했다: MIT Tech Review AI

  • 중국, 세계 1위 슈퍼컴 탈환…미국 제재는 역효과로 끝났다

    중국, 세계 1위 슈퍼컴 탈환…미국 제재는 역효과로 끝났다

    중국이 7년 만에 슈퍼컴퓨터 세계 1위를 가져갔다. 새 챔피언은 라인샤인(LineShine). 미국 로런스 리버모어 국립연구소의 엘 캐피탄(El Capitan)을 TOP500 1위에서 끌어내렸다. 그것도 미국 칩 한 장 없이.

    7년 만에 돌아온 왕좌

    TOP500은 반기마다 발표되는 세계 슈퍼컴퓨터 성능 순위다. 단순한 기술 자랑이 아니라, 국가 간 연산 능력 격차를 가장 직접적으로 보여주는 지표 중 하나다. 중국은 2016~2018년 사이 선웨이 타이후라이트(Sunway TaihuLight)와 톈허-2로 이 리스트 상단을 장악했다. 이후로는 오크리지·로런스 리버모어 같은 미국 국립연구소들이 꾸준히 정상을 지켜왔다.

    라인샤인은 그 구도를 뒤집었다. 엘 캐피탄이 보유하던 약 1.7 엑사플롭스(ExaFLOPS) 기록을 넘어선 것으로 알려졌다. 엑사플롭스는 1초에 100경 번 연산하는 단위다. 이 수준이면 핵 시뮬레이션, 기후 모델링, 대규모 AI 훈련에 바로 투입된다. 슈퍼컴이 국가 인프라 그 자체가 된다는 게 이런 맥락이다.

    미국 제재가 오히려 중국 손을 잡아당겼다

    핵심 질문은 하나다. 어떻게 만들었냐는 것. 미국은 2022년부터 엔비디아 A100·H100 GPU와 인텔 첨단 프로세서의 대중국 수출을 사실상 봉쇄했다. TOP500 상위권을 채운 미국·유럽 슈퍼컴퓨터 대부분이 이 부품들로 돌아간다. 제재로 중국의 컴퓨팅 성장을 틀어막겠다는 계산이었다.

    그 계산은 빗나갔다. 라인샤인은 자국산 칩으로 이 성능을 달성했을 가능성이 높다. 화웨이 아센드(Ascend) 계열이나 국산 CPU 라인이 핵심 부품으로 쓰였을 것으로 분석된다. 솔직히 이건 미국 입장에서 최악의 시나리오다. 수출 규제가 중국의 반도체 자립 일정을 앞당겨버린 꼴이니.

    TOP500이 드러낸 미중 기술 전쟁의 현주소

    전체 리스트에서 미국은 여전히 상위권 다수를 차지한다. 유럽·일본이 그 뒤를 잇는다. 하지만 1위 교체는 순위 변화 그 이상이다. The Verge 보도가 짚은 핵심은 세 가지다.

    • 중국이 미국 부품 없이도 자립적 HPC 생태계를 구축할 수 있다는 사실 증명
    • AI·국방·에너지 분야에서 슈퍼컴 성능이 곧 국가 경쟁력인 시대의 도래
    • 미국의 수출 통제 전략이 장기적으로 재검토 압박을 받게 될 것

    엔비디아 입장에서도 불편한 소식이다. 중국 시장 접근이 막힌 상황에서 중국이 자체 칩으로 세계 1위를 만들어냈다면, 그건 잠재 고객이 영구 이탈 수순에 들어가고 있다는 신호다. 당장의 매출 손실을 넘어, 중장기 시장 판도 자체가 바뀌는 이야기다.

    한국의 셈법은 더 복잡해졌다

    이 뉴스가 한국에 던지는 함의는 직접적이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 엔비디아 등 미국 고객사와 깊이 연결돼 있다. 동시에 중국은 여전히 메모리 반도체 최대 수요처 중 하나다. 중국이 자국산 칩 생태계를 착실히 쌓아가면, 이 공급망 구도는 달라진다.

    국내 AI 인프라도 짚어봐야 한다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 운영하는 슈퍼컴 누리온(Nurion)은 TOP500 기준 이미 상위권 밖이다. AI 주권을 이야기하면서 연산 인프라에서 뒤처지면, 결국 말뿐인 전략이 된다. 라인샤인의 1위 등극은 한국 정부와 기업이 국산 AI 칩과 슈퍼컴퓨팅 투자를 더 이상 미룰 수 없다는 경고등이기도 하다.

    출처: The Verge

  • 무어의 법칙은 끝났나 — 반도체 집적 한계와 그 이후를 한 번에

    무어의 법칙은 끝났나 — 반도체 집적 한계와 그 이후를 한 번에

    손톱 크기 안에 트랜지스터 1,000억 개. 숫자만 들으면 SF 대사 같은데, IBM이 최근 이 수준의 프로토타입 칩을 실제로 공개했다. 덕분에 “무어의 법칙이 아직 살아있다”는 말이 다시 나오기 시작했는데, 솔직히 무어의 법칙이 정확히 뭔지, 왜 한계 얘기가 나왔는지, 지금 어떤 상황인지 한 번에 정리된 글이 없어서 직접 써봤다.

    무어의 법칙, 딱 한 줄로

    시작은 1965년이다. 인텔 공동창업자 고든 무어가 잡지 기고문에 한 줄 적었다. “반도체 칩에 들어가는 트랜지스터 수가 2년마다 두 배로 늘어난다.” 처음엔 그냥 업계 관찰 정도였는데, 이게 수십 년 동안 실제로 맞아떨어졌다. 반도체 산업 전체의 북극성이 된 거다.

    트랜지스터는 전기 신호를 켜고 끄는 작은 스위치다. 이 스위치가 많을수록, 작을수록 칩은 더 많은 연산을 더 빠르게, 더 적은 전력으로 처리한다. 결국 무어의 법칙은 “컴퓨터 성능이 2년마다 두 배 좋아진다”는 말로 해석돼왔다.

    트랜지스터가 많으면 뭐가 좋아지나

    반도체 집적도가 올라가면 생기는 이점은 세 가지다.

    • 처리 속도: 더 많은 연산을 병렬로 돌릴 수 있어서 같은 시간에 더 많은 작업을 처리한다
    • 전력 효율: 트랜지스터가 작아질수록 전압이 낮아져 발열이 줄고 배터리 효율이 올라간다
    • 가격: 같은 웨이퍼 면적에서 더 많은 칩을 뽑아낼 수 있으니 단가가 내려간다

    스마트폰 배터리가 온종일 버티고, 노트북이 얇아지면서도 성능이 오른 게 다 이 덕분이다. 10년 전 고성능 서버가 하던 연산을, 지금은 손 안의 칩이 해낸다.

    왜 집적도 높이기가 갈수록 어려워지나

    문제는 트랜지스터 크기에 물리적 벽이 있다는 거다. 현재 최첨단 공정이 2나노미터(nm) 수준인데, 2nm는 수소 원자 20개를 나란히 늘어놓은 길이다. 이 정도까지 내려오면 고전 물리학이 흔들리기 시작한다.

    • 양자 터널링 효과: 트랜지스터가 너무 작으면 전자가 절연층을 그냥 통과해버린다. 스위치 역할 자체를 못 하게 되는 거다
    • 발열 집중: 면적 대비 전력 밀도가 높아지면 칩 한 점에 열이 폭발적으로 쌓인다
    • 공정 비용 급등: EUV(극자외선) 리소그래피 장비 한 대 가격이 수천억 원대다. 더 미세한 공정은 더 비싼 장비를 요구한다

    그래서 2010년대 중반부터 “무어의 법칙이 끝났다”는 말이 나오기 시작했다. 2년 주기가 3~4년으로 늘어났고, 성능 향상 폭도 예전만큼 극적이지 않다.

    나노공정 전쟁: TSMC·삼성·인텔 지금 어디쯤

    그래도 경쟁은 멈추지 않았다. 세계 파운드리(반도체 위탁생산) 최첨단 공정을 실제로 다투는 회사는 세 곳이다.

    • TSMC: 3nm 양산 중, 2nm 진입 단계다. 애플 M 시리즈, 엔비디아 GPU, AMD 칩을 다 여기서 만든다. 시장 점유율 60% 이상을 유지하고 있다
    • 삼성: GAA(게이트 올 어라운드) 트랜지스터 구조를 업계 최초로 도입하면서 3nm를 선언했는데, 수율(정상 칩 비율) 문제로 아직 고전 중이다. 이건 좀 뼈아픈 부분이다
    • 인텔: 한때 공정 경쟁에서 밀렸다가 “인텔 18A” 공정으로 반격 중. 자체 칩 생산과 외부 파운드리 동시 운영이라는 이중 전략을 쓰고 있다

    IBM은 파운드리 경쟁보다 아키텍처 연구에 집중하는 편이다. 새로운 트랜지스터 설계나 패키징 기술을 선보이면서 업계 방향을 제시하는 역할. 이번 1,000억 개 트랜지스터 칩도 “이게 가능하다”는 걸 보여준 프로토타입이지, 당장 양산되는 제품은 아니다.

    한계를 넘으려는 기술들

    평면으로 계속 작게 만드는 게 막히자, 업계는 방향을 바꿨다.

    • 3D 적층: 칩을 위로 쌓는다. HBM(고대역폭 메모리)이 대표적인데, 메모리 여러 층을 수직으로 연결해 대역폭을 폭발적으로 늘렸다. 엔비디아 H100·H200의 AI 성능이 여기서 나온다
    • 칩릿(Chiplet) 설계: 거대한 칩 하나 대신, 기능별로 작은 칩을 따로 만들어서 연결하는 방식. AMD가 이 방법으로 인텔을 추격하는 데 성공했다
    • 소재 혁신: 실리콘을 대체할 소재로 질화갈륨(GaN), 탄화규소(SiC), 그래핀 등이 연구 중이다. 전력 반도체 분야에서 빠르게 상용화되고 있다
    • 뉴로모픽 칩: 인간 뇌 구조를 모방한 설계. 기존 폰 노이만 구조를 탈피해 AI 연산에 특화된 칩을 만들려는 시도다

    “2년마다 트랜지스터 2배”라는 공식은 더 이상 딱 맞지 않는다. 반도체 성능 자체는 여전히 빠르게 오르고 있다. 경로가 달라진 것뿐이다.

    AI가 칩 설계 방식 자체를 바꾸고 있다

    요즘 반도체 업계 이야기에서 빠지지 않는 흐름이 있다. AI가 칩 설계 방식을 통째로 뒤집고 있다는 거다. 구글은 강화학습 AI를 칩 설계 배치(placement)에 활용해서 인간 엔지니어보다 빠르고 효율적인 레이아웃을 뽑아냈고, 인텔도 AI 기반 EDA(전자설계자동화) 도구를 적극 도입 중이다.

    AI가 칩을 더 잘 설계하고, 그 칩이 더 강력한 AI를 돌리는 구조. 이 사이클이 얼마나 빠르게 돌아가느냐가 앞으로 AI 산업의 속도를 결정한다. 엔비디아 CEO 젠슨 황이 “AI는 인프라이고, GPU는 그 인프라의 엔진”이라고 말하는 맥락이 정확히 여기 있다.

    AI 추론에 특화된 NPU(신경망처리장치) 시장도 빠르게 커지는 중이다. 스마트폰 AP 안에 들어가는 작은 NPU부터 데이터센터용 대형 추론 칩까지, AI 워크로드만 처리하도록 최적화된 칩 수요가 급증하고 있다.

    결국 소비자 입장에서 뭐가 달라지나

    반도체 기술이 어떤 방향으로 가든, 체감 변화는 이렇게 나타난다.

    • PC·노트북: 성능 향상 속도는 예전보다 완만해졌다. 전력 효율 개선은 계속되고 있어서 배터리 수명과 발열은 꾸준히 좋아진다
    • 스마트폰: AP 안 NPU 성능이 매년 눈에 띄게 오르고 있다. 실시간 번역, 사진 편집, AI 어시스턴트 같은 온디바이스 AI 기능이 갈수록 쓸 만해지는 이유다
    • AI 서비스 비용: 데이터센터 칩 효율이 오를수록 ChatGPT 같은 서비스 운영 비용이 내려간다. 장기적으로 이용 가격에 반영될 거다
    • 전력 소비: AI 연산 수요가 폭발적으로 늘면서 데이터센터 전력 소비가 사회 문제가 되고 있다. 칩 효율 개선은 단순한 성능 경쟁이 아니라 에너지 문제와도 직결된다

    무어의 법칙은 “2년마다 2배”라는 숫자 이상의 의미를 가진다. 반도체 산업 전체가 이 예측을 맞추기 위해 조직되고, 투자되고, 경쟁해왔다. 그 법칙이 흔들리면서 업계가 어떤 대안을 찾고 있는지 아는 것 자체가, 앞으로 어떤 기기를 살지, 어떤 기술이 성장할지 판단하는 나침반이 된다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 애플이 중국 블랙리스트 기업 D램 사겠다고 신청했다 — 삼성은 긴장해야 하나

    애플이 중국 블랙리스트 기업 D램 사겠다고 신청했다 — 삼성은 긴장해야 하나

    애플이 블랙리스트에 올라 있는 중국 기업한테 D램을 사겠다고 손을 들었다. 파이낸셜타임스(FT) 보도를 보면, 애플은 트럼프 행정부에 중국 메모리 반도체 기업 CXMT로부터 D램 칩을 구매할 수 있도록 예외 승인을 요청했다. CXMT는 인민해방군(PLA) 연계를 이유로 미 국방부 블랙리스트에 등재된 기업이다. 이 카드를 꺼낼 만큼 지금 공급망 압박이 급하다는 신호다.

    애플이 이 카드를 꺼낸 이유

    AI 열풍이 반도체 시장 전체를 흔들고 있다. 엔비디아 GPU에 탑재되는 HBM(고대역폭 메모리)부터 스마트폰용 LPDDR5 D램까지, 수요가 폭발하면서 가격도 따라 올랐다. 시장조사기관 트렌드포스 집계를 보면 2025년 하반기 D램 고정 거래가격은 전년 동기 대비 20~30% 상승했다. 20~30%면 그냥 살짝 오른 게 아니다.

    애플 입장에서 아이폰·맥·아이패드에 들어가는 메모리는 연간 수억 개 단위다. 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 세 곳에서만 받아오면 협상 테이블에서 을이 될 수밖에 없다. 경쟁자를 하나 더 끼워 넣어서 가격 레버리지를 높이겠다는 계산이다. 교과서적인 조달 전략이긴 한데, 상대가 블랙리스트 기업이라는 게 문제다.

    CXMT, 어떤 회사인가

    CXMT(창신메모리기술·长鑫存储技术). 중국 안후이성 허페이에 본사를 둔 D램 전문 기업이다. 2016년 설립됐고, 중국 정부 반도체 굴기 정책의 집중 지원을 받았다. DDR4·LPDDR4X 같은 스마트폰·PC용 메모리를 주로 생산하며, 최근엔 DDR5 양산 능력도 갖춰가고 있다는 얘기가 들린다.

    삼성·하이닉스·마이크론 최상위 제품 대비 아직 한 세대 차이가 있다는 게 업계 지배적인 평가다. 그래도 중저가 안드로이드 스마트폰 시장에서는 이미 중국 브랜드에 상당한 물량을 공급 중이다. 미 국방부는 2024년 CXMT를 ‘중국 군사 기업 목록(Chinese Military Company List)’에 올렸다. 그게 지금 이 상황의 핵심이다.

    트럼프 행정부의 딜레마

    애플의 요청이 받아들여질지는 솔직히 안 보인다. 트럼프 행정부는 중국 반도체 기업을 압박하면서도, 미국 기업들의 원가 절감 요구를 외면하기도 어렵다. 블랙리스트 예외를 인정해 주면 “미국이 중국 군수 연계 기업에 자금을 대주는 꼴”이라는 강경파의 반발이 터져나올 게 뻔하다.

    미국 의회에서는 최근 국방수권법(NDAA)을 통해 블랙리스트 기업과의 거래를 더 옥죄는 방향으로 논의가 진행 중이다. 트럼프 대통령은 그간 애플에 ‘미국 내 생산 확대’를 압박해 왔다. 이번 건을 두고 맞바꾸기 협상이 이뤄질 가능성도 아예 배제하긴 어렵다. 정치적으로 여러 층위가 얽혀 있는 구도다.

    메모리 가격 폭등, 왜 이렇게 됐나

    D램 시장 공급은 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 세 곳이 전 세계 물량의 95% 이상을 쥐고 있다. 완전한 과점이다. AI 수요가 급증하자 가격은 더 가파르게 튀었고, HBM 생산에 웨이퍼 투입량이 집중되면서 일반 D램 공급이 상대적으로 줄어드는 풍선효과까지 겹쳤다. 한쪽을 누르면 다른 쪽이 부풀어 오르는 구조다.

    애플의 아이폰 16 시리즈는 기본 8GB LPDDR5X 메모리를 탑재한다. 매년 2억 대 이상 팔리는 아이폰만 따져도 메모리 조달 비용은 수조 원 단위다. 소수 공급사 과점이 이어지면 애플 마진에 직접 타격이 간다. 이번 움직임의 배경이 정확히 거기에 있다.

    삼성·SK하이닉스에 떨어진 불똥

    표면상 이번 뉴스는 애플-CXMT-미국 정부의 이야기다. 그런데 가장 예민하게 봐야 할 곳은 한국 반도체 업계다. 삼성전자와 SK하이닉스는 애플의 메모리 최대 공급사로, 아이폰·맥북에 들어가는 D램과 낸드플래시를 수년째 납품해 왔다.

    만약 애플이 CXMT로부터 저가 D램을 실제로 공급받기 시작한다면:

    • 단기적으로 물량 일부를 직접 빼앗길 수 있다
    • 장기적으로 가격 협상에서 애플이 “CXMT 쓸 수도 있다”는 레버리지를 쥐게 된다
    • 공급사 다변화가 현실화되면 한국 업체의 단가 인하 압박이 커진다

    물론 CXMT의 품질이 애플의 공급사 품질 인증 절차(AQP)를 통과할 수준인지는 아직 미지수다. 실제 물량 전환까지는 수 년이 필요하다. 그래도 국내 반도체 업계 관계자들이 이번 움직임을 예의주시하는 이유는 충분하다.

    K-반도체, 다음 수순은

    이번 사안은 미중 반도체 전쟁의 새 국면을 보여주는 신호탄이다. 미국이 블랙리스트를 유지하면서도 예외를 인정하는 방식으로 흘러간다면, 삼성·하이닉스가 누려온 ‘제도적 해자(moat)’가 흔들릴 수 있다는 이야기다.

    반도체 산업이 수출의 약 20%를 차지하는 한국 경제 구조상, 애플 공급망에서 국내 기업이 밀려나는 건 단순한 기업 이슈가 아니다. 단기 승인 가능성은 낮다. 그러나 애플이 CXMT라는 이름을 공개적으로 꺼냈다는 사실 자체가 시장에 메시지를 던진 거다. HBM 같은 고부가 기술로의 차별화를 서두를 이유가 하나 더 생겼다.

    출처: The Verge