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본 해외시장뉴스는 2부작으로 1부에서는 AI 반도체 시장에 대해서 알아보고, 2부에서 국내 반도체 기업의 미국 시장 진출 전략과 시사점을 살펴볼 예정이다.

실리콘밸리의 AI 반도체 대장, 엔비디아(NVIDIA)에 몰리는 세계의 관심

AI 반도체를 대표하는 글로벌 기업, 엔비디아는 최근 폭발적인 실적에 힘입어 시가총액 2조 달러를 넘었다. 엔비디아는 애플, 마이크로소프트, 알파벳에 이어 시가총액 2조 달러를 달성한 네 번째 기업이 됐다. 1999년 1월에 상장한 엔비디아는 2023년 5월에 시가총액 1조 달러를 돌파했다. 24년 만이다. 하지만 1조 달러에서 2조 달러로 오르는 데는 불과 270일밖에 걸리지 않았다. 최근 생성형 AI를 필두로 한 AI 기술과 이를 처리할 수 있는 첨단 반도체에 대한 수요가 급증했기 때문이다.

 

엔비디아의 실적을 견인하는 주인공은 데이터센터 AI 반도체 H100이다. 현재 H100 데이터센터 AI 반도체에 대한 수요는 매우 높은 상태로, 블룸버그통신에 따르면 주문 고객 중 일부는 제품을 수령받을 때까지 최대 6개월을 기다려야 하는 것으로 나타났다. H100의 본질은 그래픽 프로세서(GPU)다. 그래픽 프로세서는 본래 컴퓨터 그래픽을 처리하는 데 사용돼 게이머가 현실에 가까운 시각적 경험을 얻는 데 핵심적인 역할을 한다. 이를 위해 그래픽 프로세서는 병렬 처리 능력, 고성능, 에너지 효율성, 확장성 등의 특징을 갖는데 덕분에 그래픽 프로세서는 방대한 양의 데이터를 빠른 속도로 처리하는 데 최적화된 환경을 제공한다.

 

기술 분야에서 2023년은 생성형 AI의 해였다고 해도 과언이 아니다. 텍스트 기반 생성작업에 특화된 대규모 언어모델인 ChatGPT가 본격적으로 서비스를 개시하면서 생성형 AI의 잠재성을 확인한 기업과 소비자들은 AI의 발전을 가속화하고 있다. 생성형 AI를 비롯한 AI 플랫폼은 사용자가 많아져 데이터가 쌓일수록 자연어를 더 능숙하게 인식하고 더 좋은 결과물을 내기 때문이다. AI는 스스로 시행착오를 통해 학습하고 발전하며, 이를 위해 수십억 번의 시도를 하고 그 과정에서 엄청난 양의 컴퓨팅 성능을 필요로 한다. 엔비디아는 H100이 이전 모델인 A100보다 대규모 언어모델(LLM)을 훈련하는데 4배 빠르며, 사용자 프롬프트에 응답하는 속도가 30배 향상됐다고 밝혔다. AI 기술을 도입하고자 하는 기업의 입장에서 이러한 성과 우위는 매우 중요할 수 있기 때문에 엔비디아는 말 그대로 전 세계에서 쏟아지는 관심을 받고 있다.

<엔비디아의 데이터센터 반도체 H100>

[자료: NVIDIA]

 

엔비디아의 AI 반도체는 아마존닷컴의 AWS, 알파벳의 구글 클라우드, 마이크로소프트의 Azure가 운영하는 AI 데이터센터 시장의 약 80%를 점유하고 있다. AMD, Intel 등도 AI 반도체를 생산하고 있지만 현재까지 시장에서 큰 인상을 남기지 못하고 있다. 엔비디아가 이토록 시장 점유율을 크게 올릴 수 있었던 첫 번째 원인은 하드웨어 및 이를 지원하는 소프트웨어를 다른 기업이 미처 따라잡을 수 없는 속도로 업데이트했다는 점이다. 또한 엔비디아는 고객 기업이 H100을 대량 구매하고 신속하게 배포할 수 있도록 다양한 클러스터 시스템을 고안했다. 이에 힘입어 엔비디아의 데이터 사업부는 2023년 4분기 매출이 전 분기 대비 81% 증가한 220억 달러를 기록했다고 밝혔다. 엔비디아는 현재 후속 제품인 H200, B100도 올해 안에 출시할 계획인 것으로 알려졌다.

 

<엔비디아의 AI 반도체 로드맵>

[자료: NVIDIA]

AI 반도체 수요 폭발과 그에 따른 시장 잠재성이 시사하는 것은?

 

AI 반도체 시장은 특히 생성형 AI 애플리케이션에 최적화된 반도체를 중심으로 급격히 성장하고 있다. 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트(Deloitte)는 생성형 AI와 같은 특수 반도체 시장의 규모가 2024년에 500억 달러를 넘어 올해 전체 AI 반도체 매출의 2/3를 차지할 것으로 전망하고 있다. 한편 글로벌 연구 조사기업 가트너(Gartner)의 분석에 따르면, AI 반도체 매출은 2024년에 671억 달러에 이를 것으로 예상하며, 지속적인 두 자릿수 성장이 이어지며 2027년까지 시장 규모가 두 배 이상 증가해 1194억 달러로 성장할 것으로 전망했다. 한편, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 서버 공급망의 혁신도 AI 반도체 부문의 변화를 이끄는 핵심 요소다. 클라우드 서비스 제공업체는 비용을 최적화하고 에너지 소비 효율성을 높이기 위해 맞춤화된 반도체를 요구하고 있으며, 이러한 맞춤화 추세는 반도체 산업의 매출 성장에 중요한 동인이 될 것으로 예상된다.

 

<AI 반도체 시장 전망>

(단위: US$ 십억)

 

주: 매출액 기준

[자료: Reuters, Gartner]

 

한편, 현재 첨단 AI 반도체에 대한 수요가 공급을 크게 앞지르며 AI 반도체 제조 기업들은 심각한 제조 부족에 직면하고 있다. N사에 재직 중인 하드웨어 설계 엔지니어는 무역관과의 인터뷰에서 생성형 AI 반도체 성능에 중요한 고급 패키징 용량의 제약이 AI 반도체 부족 현상에 일부 영향을 미친 부분이 있다고 언급했다. 2023년 초에 개당 4만 달러에 육박하는 가격으로 판매됐던 AI 반도체는 여전히 수요가 높으며, AI 반도체 제조 기업들은 시장 요구를 충족할 수 있도록 신속하게 제조하기 위해 고군분투하고 있다. 해당 업계에서는 AI 반도체에 대한 수요와 공급의 불균형이 2024년에도 계속될 것으로 예상한다. AI 반도체 공급 부족은 부족 문제를 해결하기 위해 새로운 시장 참가자가 발생할 수 있다는 잠재성도 내포하며 AI 반도체 시장 역학의 변화를 암시한다.

엔비디아에만 의존할 수 없다, 빅테크는 AI 반도체 개발 위한 각축전 돌입

오픈 AI, 메타, 마이크로소프트, 인텔 등 빅테크 기업들은 AI 반도체 개발 및 투자에 열을 올리고 있다. 엔비디아에 의존할 수만은 없다는 의미이기도 하다. AI 서비스 경쟁력은 결국 AI 반도체에서 나오고 AI 반도체 시장을 거의 독점하다시피 하는 엔비디아에 의존하는 한 서비스 경쟁력을 갖추는 것은 어렵기 때문이다.

ChatGPT 서비스를 보유하고 있는 오픈 AI의 CEO 샘 알트만은 최근 엔비디아가 제조하는 AI 반도체 칩에만 의존하는 상황에서 지속가능한 생성형 AI 혁명은 존재할 수 없다며, AI 반도체 칩을 생산하기 위한 공장 네트워크를 구축하기 위한 최대 7조 달러 규모의 자금 조달을 목표로 전 세계를 돌아다니면서 TSMC 등 글로벌 반도체 기업, 소프트뱅크 등 투자 기업, UAE 등 각국 정부 고위 관계자 등과 접촉하며 파트너십을 제안했다. 샘 알트만은 이와 관련해서 한국을 방문해 삼성전자와 SK에도 투자 자금 조달 및 칩 동맹 구축 참여를 제안한 것으로 알려졌다. 일각에서는 샘 알트만이 목표로 하는 자금 조달 규모(7조 달러)가 터무니없이 부풀려진 것이라는 비판도 제기되고 있다. 7조 달러는 세계 최고이자 최대 칩 제조업체인 TSMC의 2023년 자본 지출 금액인 320억 달러의 219배에 달하며, 미국 국방부 연간 예산 전체의 8배가 넘는 금액이기 때문이다. 문제의 본질은 재정 자체에 있다기보다는 막대한 수의 새로운 칩 공장을 실제로 어디에 건설하고 그에 필요한 인력을 어떻게 조달할지에 달려있다는 비판적 시각에도 불구하고 샘 알트만의 AI 반도체 제조 파트너십 계획이 앞으로 어떤 지각 변동을 가져오게 될지 전 세계가 주목하고 있다.

 

<2024 다보스 포럼에서 AI가 향하는 방향을 설명하는 오픈 AI의 CEO 샘 알트만>

[자료: World Economic Forum]

 

한국 현지 시각으로 2월 27일, 약 10년 만에 한국을 방문한 메타의 CEO 마크 저커버그의 행보도 화제되고 있다. 로이터 통신에 따르면 저커버그는 국내 대기업들의 최고경영진과 연이어 만나 자사 개방형 AI 모델, AI 반도체, 및 메타버스 산업 분야의 협력을 집중 논의할 것으로 알려졌다. 특히 삼성전자는 AI 반도체 시장에서 ‘일괄수주·생산(턴키)' 방식을 제공할 수 있어 매력적인 파트너로 주목받고 있는바, 메타가 개발 중인 대규모 언어모델인 라마3을 구동하는 데 필요한 AI 반도체 생산을 삼성 파운드리 사업부가 맡는 방안도 논의될 가능성이 있는 것으로 거론되고 있다. 엔비디아와 TSMC가 각각 설계와 파운드리 부문에서 강점이 있지만 삼성은 반도체 설계부터 생산까지 모두 수행할 수 있는 요건을 갖춘 게 강점으로 꼽힌다. 한편 메타는 엔비디아와의 관계에서도 유연성을 유지하고 있다. 메타는 생성형 AI 구축을 위해 올해 안에 엔비디아의 H100 AI 반도체 칩을 34만 개 이상 보유할 계획인 것으로 알려졌으며, A100 등 기타 AI 반도체 칩을 모두 고려하면 2024년 말까지 거의 60만 개의 반도체를 비축하게 될 전망이다.

마이크로소프트도 맞춤형 AI 반도체를 자체적으로 개발하고 있다. 마이크로소프트는 대규모 언어모델을 훈련할 수 있는 자체 맞춤형 AI 반도체인 Azure Maia 100, 클라우드 워크로드를 위해 자체 Arm 기반 CPU인 Cobalt 100 반도체를 구축했다. 해당 반도체들은 아직 출시되지 않았지만, 최근 인텔이 1.8나노 공정에서 마이크로소프트의 새로운 AI 반도체를 생산한다고 밝혔는바, 업계에서는 Azure Maia 100가 그 대상인 것으로 추정한다.

 

<마이크로소프트가 자체 구축하는 것으로 알려진 AI 반도체 Maia 100(좌), Arm 기반 CPU Cobalt 100(우)>

[자료: Microsoft]

 

컴퓨터 그래픽 반도체 부문에서 두 번째로 큰 제조업체인 AMD는 지난해 6월 엔비디아 제품이 지배하는 시장을 겨냥한 Instinct 라인 반도체 제품을 공개했다. AMD의 CEO인 리사 수는 샌프란시스코에서 열린 행사에서 MI300X라고 불리는 이 AI 반도체가 생성형 AI의 작업 부하를 처리할 수 있는 더 많은 메모리를 갖추고 있다며, AI 반도체 수명 주기의 초기에서 지속적인 시장 확보를 위해 노력할 것이라고 밝혔다.

 

<AMD의 AI 반도체 MI300X>

[자료: AMD]

 

한편, 인텔은 AI 시대에 대응하기 위해 ‘인텔파운드리서비스(IFS)’라는 명칭의 개방형 파운드리 시스템을 주요 골자로 하는 신규 법인을 설립했다. 이는 AI 기술 환경의 변화하는 요구를 충족시키기 위한 인텔의 전략적 움직임을 대표하며 기술, 복원력 및 지속가능성에서 리더십을 제공하는 것을 목표로 한다. 이와 함께 인텔은 PC와 서버용 CPU 시장의 경쟁자인 AMD, GPU 시장에서 주도권을 쥐고 있는 엔비디아, 그리고 또 다른 경쟁사인 퀄컴 등에 이 시스템에 참여할 것을 권유했다. 인텔은 파운드리 분야에서 세계 2위 기업이 되는 것을 목표로 하며, 이를 위해 2025년으로 예정돼 있던 1.8나노공정(18A)의 대량 생산을 앞당겨 2024년 연말부터 시작한다고 발표했다.

 

②편에서 국내 반도체 기업의 미국 시장 진출 전략과 시사점이 이어진다.

자료: Bloomberg, Reuters, NVIDIA, Gartner, Deloitte, World Economic Forum, The Milk, Microsoft, AMD, Intel, KOTRA 실리콘밸리 무역관 자료 종합

 

출처 : KOTRA  (미국)실리콘밸리무역관  이 지현