수요: 칩은 어디로 가는가

칩은 어디로 가는가

2024년 세계 반도체 매출은 약 6,300억 달러다(WSTS 기준 근사). 이 돈을 누가 냈는지 보면 산업의 모양이 다르게 보인다. 가장 큰 고객은 서버와 PC를 포함한 컴퓨팅(Computing)으로 약 36%, 다음이 스마트폰을 포함한 통신(Communication) 약 30%다. 자동차·산업·소비자 가전이 각각 10% 남짓이다.

응용 시장마다 사 가는 칩의 종류도 다르다. 데이터센터는 프로세서와 메모리를 사고, 자동차와 공장은 아날로그·전력 반도체·마이크로컨트롤러를 산다. 아래 지도는 이 두 축을 겹친 것이다. 바깥 칸이 응용 시장, 안쪽 칸이 그 시장이 사 가는 제품이다. 버튼으로 축을 뒤집을 수 있다.

메모리의 약 3분의 2가 데이터센터·PC로 간다. 그래서 메모리 사이클은 서버 투자와 PC 교체 주기를 그대로 따라간다(10장). 반대로 아날로그와 개별 소자(전력 반도체)는 자동차·산업 비중이 크다. 이 시장들은 제품 수명이 길고 고객 인증에 몇 년이 걸려, 경기가 바뀌어도 매출이 덜 출렁인다.

숫자 하나를 기억해 두자. 칩을 사 가는 곳을 지역으로 나누면 중국이 약 30%로 크게 잡힌다(IND.SALES_BY_REGION). 중국 소비자가 그만큼 쓰는 것이 아니라, 세계의 전자 제품 조립 공장이 그곳에 몰려 있기 때문이다. 칩의 최종 수요는 소비자에게 있지만 주문서는 조립 공장에서 나온다. 이 간극이 뒤에서 볼 2021년 대란의 배경이다.

기기 하나에 든 칩

수요를 세는 가장 좋은 단위는 기기 한 대다. 기기 한 대에 들어가는 반도체 금액을 반도체 함량(Semiconductor content per unit)이라 한다. 스마트폰 한 대에는 고급형 기준 약 200달러어치, 전기차 한 대에는 약 1,500달러어치, AI 서버 한 대에는 20만 달러가 넘는 칩이 들어간다.

아래에서 기기를 하나씩 눌러 보자. 가운데 고리는 그 기기의 칩을 종류별로 나눈 것이고, 아래 막대는 여덟 기기를 나란히 놓은 것이다. 막대를 "기기 가격 대비 비중"으로 바꾸면 이야기가 뒤집힌다.

두 가지가 보인다. 첫째, 함량의 차이는 몇 배가 아니라 몇천 배다. AI 서버 한 대의 칩은 스마트폰 약 1,000대분이다. 그래서 대수가 적은 서버 시장이 대수가 100배 많은 스마트폰 시장과 비슷한 매출을 낸다. 둘째, 기기 가격 대비 비중은 산업의 힘 관계를 보여 준다. AI 서버 가격의 대부분이 칩이므로 서버 회사보다 칩 회사가 협상력이 크다. 자동차에서는 칩이 가격의 몇 %에 불과해, 칩 회사는 오랫동안 "싸고 안정적으로 공급하는 부품 회사" 취급을 받았다.

시장 = 대수 × 함량

응용 시장 하나의 칩 수요는 두 숫자의 곱이다.

이 곱을 그림으로 그리면 로그 축 위에서 시장 크기가 같은 점들이 대각선 위에 놓인다. 아래 그림에서 원의 넓이가 시장 크기다. 원을 끌어 대수나 함량을 바꿔 보자. 대수를 두 배로 늘리는 것과 함량을 두 배로 늘리는 것은 같은 대각선 거리만큼 움직인다.

원들이 대각선을 따라 흩어져 있다. 왼쪽 위는 적게 팔리지만 비싼 칩이 많이 들어가는 기기, 오른쪽 아래는 많이 팔리지만 칩이 적게 드는 기기다. 반도체 회사의 전략도 이 평면 위에서 갈린다. 미디어텍이나 퀄컴 같은 모바일 칩 회사는 오른쪽 아래의 대수에, 엔비디아 같은 가속기 회사는 왼쪽 위의 함량에 건다.

수요 예측: 어느 가정이 결과를 흔드는가

반도체 회사와 투자자는 몇 년 뒤의 시장을 추정해야 한다. 팹 하나를 짓는 데 2~3년이 걸리기 때문이다(3장). 추정의 뼈대는 앞의 곱셈이다. 응용 시장마다 대수와 함량을 가정하고 더한다. 문제는 가정이 틀린다는 것이다. 어느 가정이 틀렸을 때 결과가 가장 크게 바뀌는지 알면, 조사를 어디에 집중할지 정할 수 있다.

이를 보는 도구가 토네이도 도표(Tornado chart)다. 가정 하나만 위아래로 흔들고 나머지는 그대로 둔 채 결과가 얼마나 움직이는지 막대로 그린다. 가장 긴 막대를 위에 놓으면 회오리 모양이 된다.

현실적 폭으로 보면 스마트폰과 PC의 대수는 거의 문제가 되지 않는다. 이미 성숙한 시장이라 몇 년 뒤 출하량이 크게 틀리지 않는다. 결과를 흔드는 것은 새 시장의 두 숫자, AI 가속기가 몇 개 팔리고 한 개에 얼마를 받느냐다. 2020년대 중반의 시장 전망이 기관마다 수천억 달러씩 다른 이유가 여기 있다.

수요 예측이 어려운 이유가 하나 더 있다. 칩 회사가 보는 것은 최종 소비자의 수요가 아니라 고객의 주문이다. 소비자 → 기기 회사 → 조립 공장·유통 → 칩 회사 → 파운드리로 올라가는 동안, 각 단계가 재고를 조금씩 더 쌓거나 덜어 내면서 주문의 출렁임이 커진다. 이것이 채찍 효과(Bullwhip effect)다.

2021년 차량용 칩 대란

채찍 효과가 가장 극적으로 드러난 사건이 2021년의 차량용 반도체 부족이다. 2020년 봄 코로나 봉쇄로 자동차 판매가 급감하자 자동차 회사들은 칩 주문을 취소했다. 같은 시기 재택근무로 노트북·태블릿·게임기·TV 수요가 치솟았다. 파운드리는 비게 된 생산 능력을 가전용 칩에 돌렸다. 하반기에 자동차 수요가 예상보다 빨리 돌아왔을 때, 자동차 회사의 새 주문은 이미 꽉 찬 대기열의 뒤에 섰다.

자동차 업계는 재고를 거의 두지 않는 적기 생산(Just-in-time) 방식에 익숙했다. 몇 달러짜리 마이크로컨트롤러 하나가 없어 수만 달러짜리 차가 공장에 멈춰 섰다. 업계 추정으로 2021년 한 해에만 세계 자동차 생산이 약 1,000만 대 줄었다. 아래 모형에서 직접 재현해 보자.

모형의 핵심은 두 가지다. 첫째, 공급이 모자랄 때 파운드리는 꾸준히 주문해 온 고객에게 먼저 용량을 준다. 주문을 취소한 고객은 몇 달 동안 순위에서 밀린다. 둘째, 부족이 생기면 모두가 더 주문한다. 리드타임이 길어지면 고객은 미리, 많이 주문하고, 그것이 리드타임을 더 늘린다. 2022년 하반기 가전 수요가 꺾이자 이 이중 주문이 한꺼번에 재고로 쌓였다. 2023년의 재고 과잉과 메모리 불황이 그 뒤를 이었다.

데이터센터: 새 최대 고객

2023년 이후 반도체 수요의 무게 중심은 데이터센터로 옮겨 갔다. 마이크로소프트·아마존·구글·메타 같은 하이퍼스케일러(Hyperscaler)의 설비투자는 2024년 4사 합계 약 2,300억 달러였고, 2025년에는 약 3,500억 달러 이상으로 계획됐다(각 사 실적 발표 기준 근사). 이 돈은 건물·전력·냉각, 서버, 네트워크로 나뉘고, 서버 안에서 다시 가속기·CPU·메모리로 나뉘어 결국 칩 회사의 매출이 된다.

아래 흐름도에서 그 경로를 따라가 보자. 띠의 굵기가 금액이다. 서버에 쓰는 비중과 서버 안에서 AI 가속기가 차지하는 비중을 바꿀 수 있다. 가속기 한 개의 매출이 다시 어떻게 나뉘는지는 이 책의 타깃 AX-1의 원가 구조를 썼다.

기본값에서 설비투자의 절반 가까이(약 45%)가 반도체 회사로 간다. 그중 가장 큰 몫은 가속기 설계사의 매출총이익이다. 이 돈으로 설계사는 다음 세대의 설계비와 소프트웨어 생태계를 산다. 메모리 회사는 HBM과 서버 DRAM 두 경로로 돈을 받고, 파운드리가 받는 웨이퍼 값은 띠가 생각보다 가늘다. 가치가 어디에 쌓이는지는 원가가 아니라 대체 불가능성이 정한다.

이번에는 단위를 바꿔 보자. 데이터센터 업계는 투자 규모를 달러보다 전력으로 말하는 경우가 많다. "1기가와트(GW)급 데이터센터"는 원자력 발전소 한 기가 내는 전력을 먹는 시설이다. 그 안에 AX-1 같은 가속기가 몇 개 들어갈까?

1 GW급 데이터센터 하나에 AX-1이 약 60만 개 들어간다. 노바실리콘의 첫해 목표 40만 개보다 많다. 하이퍼스케일러 몇 곳이 이런 시설을 동시에 짓는다는 발표가 이어진 2024~2025년, 가속기와 HBM, 2.5D 패키징이 동시에 부족했던 이유다. 그리고 그 칩들을 실제로 묶는 한계는 돈보다 전력이 되어 가고 있다.

AX-1 한 장의 원가와 마진

이제 이 책의 타깃으로 돌아온다. 앞 장들에서 AX-1의 다이 원가(9장), HBM 원가(10장), 패키징 원가와 수율(11장)을 정했다. 이것을 한 줄로 쌓으면 완성품 한 개의 원가가 된다. 패키징 단계에서 불량이 나면 다이와 HBM까지 함께 버려지므로, 패키징 수율로 나눠 준다.

아래 폭포 도표에서 각 항목이 원가를 얼마나 쌓는지, 판매가와 비교해 얼마가 남는지 보자. 가정을 바꿔 원가가 판매가를 넘는 지점도 찾아보자.

기본값에서 완성 원가는 약 4,257달러, 판매가 25,000달러에 매출총이익률은 약 83%다. 이 마진이 지나쳐 보일 수 있지만, 팹리스는 이 돈에서 설계비(NRE) 5억 달러, 매년의 소프트웨어 개발비, 다음 세대 연구비를 낸다(6장). 실제 데이터센터 가속기 회사들의 공시 매출총이익률도 2024년 기준 70%대에 이른다.

폭포 도표가 보여 주는 또 하나는 원가의 구조다. 3 nm 다이는 원가의 약 6분의 1에 불과하고, HBM이 약 40%를 차지한다. 패키징과 수율 손실까지 더하면 다이 바깥에서 생기는 원가가 다이의 다섯 배다. 첨단 공정 웨이퍼 값이 올라도 가속기 원가가 크게 흔들리지 않는 이유이자, 메모리 회사와 패키징 회사가 AI 붐의 큰 수혜자가 된 이유다.