반도체 슈퍼 사이클, 언제까지 이어질까?

TREND INSIDE

반도체 슈퍼 사이클이 무엇인가

반도체 슈퍼사이클이란 PC, 스마트폰, 서버, 인공지능(AI), 자율주행차 등 산업 전반에서 메모리 및 시스템 반도체 수요가 폭발적으로 증가하고, 이에 따라 반도체의 가격이 장기간 상승세를 보이는 현상을 말한다.
과거, 반도체는 주로 스마트폰, 노트북 등 IT 제품 중심으로 수요가 발생해 이때 수요가 증가하면 가격이 올랐다가, 과잉 공급으로 다시 가격이 떨어지는 3~4년 주기의 사이클이 반복되었다. 하지만 AI 시대로의 진입은 기존 반도체 공급망을 완전히 변화시켰다. 현재 반도체는 AI 기업들 중심으로 수요가 발생해, ‘선 주문, 후 생산’ 방식으로 다품종 소량생산이 이루어지고 있다. AI가 견인하는 슈퍼사이클은 데이터 누적, 연산량 증가에 따라 이론상 무한 확장이 가능하다. 그 때문에 이번 반도체 슈퍼사이클은 AI 수요가 줄어들지 않는 한, 쉽게 사그라지지 않을 것이라는 예측이다.

HBM(High Bandwidth Memory)은 이 반도체 슈퍼 사이클을 견인하는 주역이다. 고성능 메모리 반도체를 의미하며, 현재 메모리 시장에서 가장 빠르게 데이터를 처리하고 전송할 수 있다. 이러한 HBM은 속도와 전력효율 등에서 지속적인 업그레이드를 거쳐, 현재 6세대 메모리인 HBM4의 단계까지 발전했다.

반도체의 종류

반도체는 기능에 따라, 정보를 저장하는 ‘메모리 반도체’와 정보를 처리하는 ‘시스템 반도체’로 나뉜다. 메모리 반도체 산업은 비교적 칩 구조가 단순해서 '소품종 대량생산’이 이루어지고, 시스템 반도체 산업은 복잡한 연산을 수행하며 제품별 맞춤형 설계가 중요하기 때문에 '다품종 소량생산' 구조로 이루어진다. 현재 반도체 시장의 점유율은 '메모리 반도체’'가 약 30%, '시스템 반도체'가 나머지 70%가량을 차지하고 있다.

반도체 슈퍼 사이클은 어떻게 시작된 것일까

메모리 벽 현상 심화에 따른 HBM4의 필요성이 부각된 것이 가장 큰 원인으로 꼽힌다. 최근, GPU의 연산 속도는 급격히 빨라진 것에 비해, 메모리의 대역폭*이 이를 따라가지 못해 나타나는 ‘메모리 벽(Memory Wall)’ 현상이 심화하고 있다. 이를 해결하기 위한 핵심 도구인 HBM4는 여러 개의 D램*을 수직으로 적층해 데이터 전송 통로를 획기적으로 넓힌 기술로, 특히 방대한 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 수요가 높아지면서 단순한 부품을 넘어 AI 가속기*의 성능을 결정짓는 필수적인 기술적 기반으로 자리 잡고 있다.

‘커스텀 메모리’ 부상으로 인한 생산 구조 변화도 반도체 슈퍼 사이클에 영향을 주었다. ‘커스텀 메모리’는 고객사별로 AI 칩 설계와 시스템 구조가 다른 만큼, 이에 최적화된 메모리를 맞춤형으로 제작한 것을 말한다. 과거에는 표준화된 메모리를 기업이 사 가는 방식이었다면, 이제는 기업이 원하는 방식으로 최적화된 메모리를 생산하는 구조로 바뀌었다. 이러한 흐름은 공급 과잉에 따른 가격 폭락이 반복되던 과거의 불안정한 사이클 대신, 특정 수요처와 밀착된 안정적인 고성능 제품이 시장의 견고하고 장기적인 성장을 주도하게 되었다.

*대역폭 : 메모리의 데이터 전송 속도
*D램(DRAM): 전원이 꺼지면 데이터가 사라지는 휘발성 메모리의 일종
*AI 가속기: 인공지능의 핵심인 대규모 데이터 연산을 일반 프로세서보다 훨씬 빠르고 저전력으로 처리하도록 설계된 인공지능 전용 반도체

반도체 슈퍼 사이클의 호황을 맞은 기업은 어디일까

(출처: SK하이닉스 뉴스룸)

SK는 현재 글로벌 HBM 시장점유율 1위를 선도하는 등 호황을 맞이했다. ‘MR-MUF’*라는 독자적 기술을 개발해 HBM 시장을 선점하였다. SK하이닉스는 엔비디아의 차세대 GPU인 ‘루빈’에 탑재될 맞춤형 HBM4를 설계해 대규모 공급을 확정하였으며, 루빈의 수냉 냉각 환경에 특화된 eSSD*을 선보이며 엔비디아 내 제품 점유율을 더 넓혀갈 예정이다. 또한 대만의 파운드리 업체인 TSMC와도 협력하여 고객사의 커스텀 메모리 수요에 공동 대응하여 긴밀히 협력하고 있다.

삼성전자는 메모리, 파운드리, 첨단 패키징를 모두 갖춘 기업으로, 여러 업체를 거치지 않아 제작 기간을 단축할 수 있는 독자적인 생산 체제인 ‘Turnkey 솔루션’을 내세운다. 메모리 분야에서는 퀄컴과 AMD에 메모리 공급을 각각 2024년, 2026년에 확정 지었다. 엔비디아에는 HBM4 메모리뿐만 아니라 고성능 D램인 ‘GDDR7’과 차세대 저전력 메모리 모듈* ‘SOCAMM2’ 공급도 협의 중이며, 파운드리 분야에서도 협력을 강화할 예정이다. 이에 더해, 엔비디아의 AI 플랫폼과 자사의 휴머노이드 로봇을 결합해 AI 모델을 구현하는 등 반도체를 넘어 AI 생태계 구축을 목표로 하고 있다.

*MR-MUF: 반도체 칩을 쌓아 올린 뒤 칩 사이의 공간을 액체 형태의 보호재로 한 번에 채우고 굳히는 공정. 기존 방식보다 열 방출이 뛰어나고 공급 속도가 빠름

*eSSD: Enterprise Solid State Drive의 약자로, 일반 개인용 PC가 아닌 기업용 서버나 데이터 센터에서 사용하기 위해 설계된 고성능·고신뢰성 저장 장치를 의미

*저전력 메모리 모듈: 전력 소모를 최소화하면서도 높은 성능을 내도록 설계된 RAM(반도체 기억 장치)

반도체 슈퍼 사이클의 전망과 한계는 어떨까

최근, 미국-이란 전쟁의 격화로 호르무즈 해협을 통한 천연가스 수입이 막히면서 TSMC의 경우 반도체 생산에 차질이 빚어졌다. 이런 상황 속 적대국이나 신뢰할 수 없는 국가의 기술·부품이 섞이지 않은 깨끗한 공급망에서 생산된 반도체를 의미하는 '클린 반도체' 개념이 주목받고 있다. 즉, 가성비 중심의 조달 논리가 신뢰 기반의 공급망 재편 논리로 대체된 것이다. 최근 엔비디아 CEO 젠슨 황이 방한해 삼성전자·SK하이닉스 총수를 만난 것도 단순한 협력 강화를 넘어, 원재료 출처와 공급망 신뢰성을 직접 확인하려는 의도로 해석된다. 반도체 시장은 이제 수요·공급의 경제 논리를 넘어 '클린 생태계' 파트너 간의 동맹 관계로 재편될 것이다.

또한, 반도체 산업이 IT제품 등의 첨단 분야에서 자동차, 가전 등의 가정용 분야로 영역을 확장할 것이라 예상된다. 자동차 부문에서는 2030년까지 전체 차량 출하량의 70%가 자율주행 기술을 탑재할 것이라 예상되는데, 이에 따라 센서와 프로세서의 효율을 극대화할 반도체의 수요가 늘어날 것으로 전망된다. 한편, 가전 부문에서는 웨어러블 기기의 확산으로 가전용 반도체 시장이 연평균 약 5%의 성장률을 기록할 것으로 예측된다. 특히 AI와의 결합과 높은 전력 효율에 최적화된 가전용 AP*에 대한 수요가 높아져 2030년에 약 260억 달러 규모에 이를 거라 예측된다. 이 외에도 제조, 어업, 농업 분야에서 스마트 드론과 로봇이 도입되며 전방위적인 반도체 수요가 증대할 것이라고 본다.

다만, 생산 비용 상승으로 인한 제조 한계와 전문 인력 부재가 반도체 슈퍼 사이클의 제어하는 변수로 떠올랐다. 반도체 업계는 그동안 트랜지스터 크기를 줄여 성능을 높이는 공정 미세화 경쟁을 이어왔다. 그러나 3nm(나노미터, 10억분의 1m) 이하 공정부터는 성능 향상 대비 비용 증가 폭이 지나치게 커지고, 수율도 떨어지는 구조적 문제가 드러나고 있다. 2024년 대한상공회의소의 ‘반도체 공급 역량 및 원가경쟁력 향상을 위한 정책과제 보고서’에 따르면, 현재 반도체 공정이 선단 공정의 미세화 난도 상승에 따라 기술 발전보다는 설비 증설을 통한 공급능력 확대가 반도체 생산 역량 확보에 더 주요한 요인으로 변화하고 있다고 분석했다. 결국 설비 증설을 위한 대규모 자본 투입과 자금 확보가 생산 가능 여부에 직접적인 영향을 미치고 있으며, 생산 비용 충당 부담 때문에 반도체를 제조할 수 있는 기업이 대거 줄어들 것으로 예측된다.

*AP: 단순히 데이터를 저장하는 메모리 반도체와 달리, 가전제품이 복잡한 연산을 하고 명령을 내릴 수 있게 만드는 지능형 반도체 칩

반도체 슈퍼 사이클에 대응하는 인사이트 4가지를 제안한다

1. '데이터 무결성 증명'이 새로운 반도체 하드웨어 표준이 될 것이다

딥페이크와 AI 조작 정보가 범람하는 환경에서 반도체는 칩 내부의 보안 영역에서 데이터 생성 시점의 원본 여부를 물리적으로 증명할 수 있다. 이는 소프트웨어 보안의 한계를 하드웨어 레벨에서 완벽히 보완함으로써 정보의 진실 여부를 검증하는 도구로 쓰인다. 사용자는 특정 하드웨어를 사용하는 것만으로도 자신의 데이터 권리를 온전히 보호받는다는 심리적 안정감을 소비하는 강력한 락인 효과를 누린다.

2. ‘에너지 자립형 반도체’ 설계가 이뤄질 것이다.

AI가 고도화될수록 막대한 전기가 소모되는 것이 현 반도체 산업의 가장 큰 걸림돌이다. 이에 대한 대안으로, 칩 내부에서 전력이 필요한 곳에만 에너지를 몰아주는 스마트 설계가 도입된다. 데이터센터 운영자로선 성능보다 '전기 요금을 얼마나 깎아주는가'가 칩을 고르는 가장 중요한 기준이기에, 단순히 부품을 파는 것을 넘어 고객사의 인프라 운영비를 절감해 주는 에너지 절감형 제조사의 지위가 격상한다.

3. AI가 스스로 반도체를 설계하는 ‘자가 진화형 반도체’ 설계가 이뤄질 것이다.

(출처: 삼성반도체)

자율형 AI로 제조된 반도체 칩을 AI가 상황에 따라 효율적인 설계로 다시 바꾸는 ‘자가 진화형 반도체’가 나타날 것이다. 차세대 자가 진화형 반도체로 언급되는 ‘동적 재구성 아키텍처’는 실행 중인 작업의 부하에 맞춰 하드웨어 자원을 실시간으로 재배치하는 기술로, 각각 다른 연산이 필요한 상황에서 차이를 감지해 실행 중에 연산 장치의 배치, 전용 메모리의 대역폭 할당, 캐시 구조*까지 재조정한다. 이는 기업의 반도체 개발 주기를 획기적으로 단축하고, 반도체의 성능을 매년 기하급수적으로 폭증시킬 것이다. 기업은 반도체 설계 인력에 썼던 비용을 자사가 보유한 '설계용 AI 알고리즘'과 '학습 데이터'의 양에 투자하게 된다.

*캐시구조: 자주 사용하는 데이터를 더 빠르게 꺼내 쓸 수 있도록 복사해 두는 임시 저장소

4. 반도체 산업의 수익 모델은 '구독형 연산 서비스'로 재편될 것이다

반도체 구독형 서비스가 반도체 산업의 새로운 표준이 될 것이다. AI 칩 비용 부담은 기업들이 직접 구매하는 것보다 빌려 쓰는 방식을 택하게 한다. 기존 GPU 의존도를 줄이는 동시에, 고비용 하드웨어를 직접 구매하지 않고 원하는 만큼 빌려 쓸 수 있다는 점으로 인해, 제조사 입장에서는 하드웨어 판매에만 의존하던 모델을 고수익성 ‘지능형 서비스업’으로 체질을 개선하는 기회가 된다. 자본이 부족한 스타트업들도 구독을 통해 최고 사양의 반도체 성능을 활용할 수 있으며, 사용자는 물리적 칩 교체 없이 클라우드상에서 소프트웨어 업데이트만으로 최신 성능을 누리는 혜택을 얻는다.

현재 전 세계는 반도체 수요가 장기적으로 폭증하는 '슈퍼 사이클' 국면에 진입했다. 이는 단순한 IT 산업의 성장을 넘어 우리 일상의 모든 영역으로 확장되며 사회 전반의 구조를 변화시키고 있다. 따라서 반도체 산업의 성장이 향후 어떤 분야의 수요를 창출할지 그 방향성을 객관적으로 파악하는 것이 다음 산업의 주도권을 결정짓는 핵심 변수가 될 것이다.

고려대 미디어학부 서윤교/ judyseo2004@korea.ac.kr