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한빛미디어 서평단 나는리뷰어다 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

돈을 흡수하는 반도체 산업

위 차트를 보면 1년 동안 약 1,400%가 상승한 모습을 볼 수 있습니다. 한국 사람들이 정말 사랑하는 미국 반도체 3배 ETF SOXL의 차트입니다. AI로 세상이 시끄러운지는 이제 좀 됐습니다. 그 덕에 AI를 만드는데 가장 필요한 GPU를 만드는 엔비디아는 세계에서 가장 비싼 회사가 되었습니다. 그리고 요즘은 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론, 샌디스크와 같은 또 다른 반도체 기업들이 미친 듯이 날라가고 있습니다. 최근에 구글이 TPU 8세대를 공개하면서 브로드컴이 같이 상승하는 모습을 보였습니다.

지금까지 언급한 기업과 종목은 반도체 산업군이라는 공통점이 있지만, 산업군 안에서 다른 역할을 하고 있습니다. 그리고 다 같이 세계의 돈을 흡수하면서 점점 더 커지고 있습니다.

그렇다면 이 기업들은 구체적으로 어떤 역할을 맡아 거대한 돈의 흐름을 만들어내고 있을까요? 반도체 생태계는 크게 설계, 생산, 메모리, 그리고 패키징이라는 네 개의 톱니바퀴가 정교하게 맞물려 돌아가는 하나의 거대한 유기체와 같습니다.

첫째로는 팹리스 기업이 있습니다. 반도체 업종에 투자하는 분이라면 팹리스라는 말을 한 번쯤은 들어보셨을 것 같습니다. 엔비디아, 애플, 그리고 최근 브로드컴처럼 공장은 없지만 인공지능의 두뇌가 될 칩을 구상하고 설계 도면을 그리는 곳들입니다. 이 회사들은 독보적인 아키텍처 기술력으로 AI 연산의 핵심인 GPU나 전용 가속기(ASIC)를 탄생시키며 시장의 표준과 방향성을 결정합니다.

두번째는 파운드리 기업입니다. 파운드리도 팹리스와 마찬가지로 한 번쯤은 들어봤을 법 합니다. 대만의 TSMC, 우리나라의 삼성전자가 대표적이죠. 사실 TSMC가 아직은 독보적이긴 합니다. (삼성전자 화이팅!). 아무리 천재적인 설계라도 이것을 나노미터 단위의 초미세 공정으로 뽑아낼 수 있는 거대한 생산 인프라가 없다면 세상에 존재할 수 없습니다. 설계사가 건축가라면, 파운드리는 그 건물을 실제로 짓는 최첨단 건설사와 같습니다. 근데 왜 TSMC는 설계가 아닌 생산에 뛰어들었을까요? (책에 있음)

세번째는 메모리 기업들입니다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 대표적입니다. 특히 최근에 AI 열풍 속에서 단순한 데이터 저장을 넘어서 엄청나게 방대한 양의 데이터를 병목 없이 처리할 수 있게 해주는 고대역폭 메모리(HBM)의 중요성이 정말 커졌습니다. AI가 엄청나게 똑똑한 이유는 엄청나게 많은 데이터를 빠르게 학습하고 꺼내서 처리하는 능력 때문입니다. 고대역폭 메모리가 왜 중요한지 아시겠죠? 이제 메모리 반도체는 AI 시스템의 전체 성능을 좌우하는 핵심 파트너라는 뜻입니다.

마지막으로 패키징 기업들이 있습니다. 반도체 후공정이라고 불리면서 만들어진 반도체를 보호하고 외부와 연결하는 단순 마무리 작업으로 여겨졌지만 지금은 상황이 완전히 다릅니다. 대만의 ASE나 미국의 앰코같은 글로벌 OSAT 기업들이 이 영역에서 거대한 생태계를 구축하고 있습니다. TSMC도 AI 패키징에서는 CoWoS 기술로 압도적인 모습을 보이고 있습니다.

AI 반도체 산업 상식을 키워주는 책

앞에서 반도체 산업과 돈에 대해서 이야기해봤습니다. 이번에 책을 보면서 배운 내용을 기반으로 정리한 것 입니다. 저도 반도체 기업들 쪽에 투자해서 이익을 봤었는데 그냥 반도체가 좋다고 하니까 투자한 것인데요, 반도체를 잘 모르니까 투자하면서도 괜찮나 하는 걱정이 들 때가 있었고 그래서 한 번은 반도체 산업에 대해서 공부를 좀 해보고 싶었습니다. 좋은 기회로 책을 읽게 되어 AI 반도체 산업에 넓고 얕게 상식 수준의 지식을 쌓은 것 같습니다.

반도체 너무 어려운 내용 아니야?라고 생각할 수 있는데 다행히 상식으로 알아 두면 좋을 정도의 수준으로 다루고 있고 쉬운 그림이 설명이 첨부되어 이해하는데 도움이 많이 됩니다.

반도체를 중심으로 생태계를 AI와 반도체 생태계의 큰 그림을 이해하고 싶은 분에게 추천합니다.

마무리

ChatGPT, Gemini, Claude를 사용하면서 이런 AI는 어떻게 만들어지고 어떻게 내가 사용할 수 있는 걸까? 가 궁금하다면 한 번 읽어봄직한 책 입니다. 리뷰에 반도체 이야기만 잔뜩 했는데, 책에는 관련해서 데이터 센터, LLM, AI 소프트웨어 다른 중요한 영역에 대해서도 다루고 있습니다.