Chapter 17

팹 건설과 경제학

앞의 16개 장은 이미 돌아가는 팹의 인프라를 하나씩 뜯어보았다. 이 장은 시간을 거꾸로 돌려 그 팹을 처음 짓는 순간으로 간다. 수십 조 원짜리 결정은 대부분 첫 삽을 뜨기 전에 내려진다. 어디에 지을 것인가(전력과 물을 받을 수 있는가), 무엇을 먼저 지을 것인가(건물 껍데기만 크게 먼저 짓는가), 유틸리티를 처음부터 다 깔 것인가 수요를 따라 늘릴 것인가, 그리고 한 달이라도 빨리 가동하는 것이 얼마의 가치가 있는가. 이 장은 이 질문들을 FAB-E의 숫자로 계산해 본다. 투자 조언이 아니라, 인프라 엔지니어의 설계 판단이 어떤 경제적 무게를 갖는지 감을 잡기 위한 장이다.

팹 부지 선정의 기준(전력·용수·지반·지진·인력·물류·비용)을 설명하고, 가중 점수와 용량 제약으로 후보지를 비교할 수 있다.
팹 캠퍼스의 구성(팹동·CUB·변전소·폐수처리장·가스 야드·사무동)과 배치 원리를 설명할 수 있다.
건설 단계(부지 조성·기초·골조·외피 → 클린룸 → 유틸리티 → 장비 반입 → 램프업)의 순서와 주공정(critical path)을 계산할 수 있다.
팹 CAPEX의 구성(장비 약 70~80 %, 건물·인프라 약 20~30 %)과 인프라 CAPEX·OPEX가 웨이퍼 원가에 들어가는 경로를 계산할 수 있다.
램프업 곡선과 가격 하락을 고려해 조기 가동 한 달의 가치를 순현재가치(NPV)로 추정할 수 있다.
규모의 경제와 할인·취소 위험을 고려해 유틸리티 용량을 미리 까는 것과 단계 증설하는 것을 비교할 수 있다.

팹 하나를 짓는다는 것

첨단 팹 건설은 산업계에서 가장 큰 단일 건설 사업 중 하나다. 공개 보도를 보면 대형 첨단 팹 하나의 투자 규모는 수십 조 원(수백억 달러)에 이르며, 건설 현장에는 최대 수천~1만 명 이상이 동시에 일한다. 그런데 그 돈의 대부분은 건물이 아니라 장비에 들어간다. 건물과 인프라는 전체의 약 20~30 %다. 그렇다고 인프라가 덜 중요한 것은 아니다. 장비가 아무리 비싸도 건물과 유틸리티가 준비되지 않으면 단 한 대도 돌릴 수 없고, 인프라가 늦으면 장비 투자 전체가 놀게 된다. 이 비대칭이 이 장 전체를 관통하는 주제다.

그림 17-1. 팹 사업의 생애(개략도). 기간은 공개 사례의 대략적 범위이며 나라·부지·규모에 따라 크게 다르다. 점선은 누적 현금 흐름의 모양으로, 장비 대금이 몰리는 건설 후반~장비 반입 구간에 바닥을 찍고 램프업 이후 회수된다. 바닥이 깊고 오래 갈수록 사업 위험이 커진다.

항목	FAB-E 규모(교육용 가정)	비교 감각
부지	캠퍼스 약 1 km² 이상(증설 여유 포함)	축구장 140개 남짓
팹동	공정층 클린룸 약 60,000 m², 연면적 약 30만 m², 높이 약 30~40 m	클린룸만 축구장 8개 남짓
콘크리트	수십만 m³ 규모	와플 슬래브와 기초가 큰 몫
철골	십수만 t 규모	장스팬 트러스 지붕
배관·덕트	배관 수천 km, 케이블 수만 km 규모	훅업 연결 수만 개(1장)
건설 인력	피크 약 5,000~10,000명	현장 자체가 작은 도시
총투자	약 250억 달러(장비 약 75 %)	아래 CAPEX 계산기 참조

이 장의 FAB-E 숫자

이 장의 투자비·단가·일정은 모두 FAB-E(월 10만 장, 평균 200 MW, 피크 250 MW, 초순수 25,000 m³/일, 원수 40,000 m³/일, 칠러 60,000 RT, 장비 1,500대)를 기준으로 공개 자료의 대략적 범위를 참고해 정한 교육용 가정이다. 실제 팹 투자비는 공정(메모리·로직), 나라별 건설비와 인건비, 환율, 보조금에 따라 몇 배씩 다르다. 숫자 자체보다 무엇이 무엇에 비례하는가를 보는 데 쓴다.

부지 선정: 전력과 물이 먼저다

팹 부지를 고르는 기준은 일반 공장과 같은 항목(땅값, 세제, 인력, 물류)에 팹 고유의 항목이 더해진다. 팹 고유 항목은 거의 모두 인프라다.

전력: 평균 200 MW, 피크 250 MW를 두 개 이상의 독립 경로로 받을 수 있는가. 154 kV 또는 345 kV 송전선과 변전소가 근처에 있는지, 계통이 그만큼의 부하를 추가로 감당할 수 있는지가 관건이다. 송전선 신설은 인허가와 주민 협의 때문에 수년이 걸릴 수 있어 일정의 주공정이 되기 쉽다(10장).
용수: 원수 하루 4만 m³ 이상을 가뭄에도 안정적으로 받을 수 있는가. 상수원·댐·하천의 여유 수량, 취수 관로 거리, 하수 처리 후 재이용수 공급 가능성을 본다(9장).
방류: 처리수를 어디로 얼마나 내보낼 수 있는가. 수계의 수질 기준과 수온 영향이 증설 한도가 되기도 한다.
지반·지진·재해: 단단한 지반은 기초 비용을 줄이고 진동 성능을 높인다(12장). 지진이 잦은 지역은 내진·면진 설계와 지진 후 재가동 시간이 비용이 된다(14장). 홍수·해일 위험도 본다.
기후: 외기 습구 온도가 낮은 지역은 냉각탑 효율이 좋고 프리쿨링 시간이 길어 냉동 에너지가 준다(11장). 반대로 고온다습한 지역은 외기 공조 부하가 크다.
인력과 공급망: 숙련 엔지니어와 건설 인력, 장비·소재 협력사, 특수가스·케미컬 공급망, 공항·항만 접근성.
정책과 비용: 보조금·세제, 인허가 속도, 땅값, 전기요금.

그림 17-2. 팹 부지 선정 기준. 전력·용수·방류는 “점수가 낮다”가 아니라 “부족하면 지을 수 없다”는 필수 조건(hard constraint)이다. 필수 조건을 통과한 후보끼리 나머지 기준을 가중 점수로 비교한다. 특히 장래 증설까지 고려한 용량이 중요하다. 첫 팹은 받을 수 있어도 두 번째, 세 번째 팹의 전력과 물이 없으면 캠퍼스로서의 가치가 크게 떨어진다.

$$S_j = \sum_i w_i\, s_{ij} \quad \text{단,}\quad P_\text{avail,j} \ge n\,P_\text{peak},\quad W_\text{avail,j} \ge n\,W_\text{raw}$$

$S_j$는 후보지 $j$의 가중 점수, $w_i$는 기준 $i$의 가중치(합 1), $s_{ij}$는 0~10점 평가다. $n$은 캠퍼스에 지을 팹 수, $P_\text{peak}$와 $W_\text{raw}$는 팹 하나의 피크 전력과 원수 수요다. 제약을 못 맞추는 후보지는 점수와 무관하게 인프라 신설 비용과 기간을 따로 따진다.

SIMULATOR

부지 후보 비교: 가중 점수 + 전력·용수 용량 제약

가중치 프리셋

전력·용수 인프라 지반·재해 인력 물류·공급망 비용·인센티브 캠퍼스 계획 팹 수

필요 전력 (피크)—

필요 원수—

1순위 (제약 충족)—

—

가상 후보지(교육용): A 해안 산업단지(인프라 8, 지반·재해 6, 인력 8, 물류 9, 비용 5 / 공급 가능 전력 600 MW, 원수 15만 m³/일), B 내륙 신도시(6, 9, 6, 6, 8 / 300 MW, 6만 m³/일), C 해외 신규 부지(5, 7, 4, 5, 10 / 450 MW, 10만 m³/일). 팹 하나당 피크 250 MW, 원수 4만 m³/일. 해볼 것: ① 팹 수를 1에서 4로 늘리며 어느 후보지가 먼저 용량 제약에 걸리는지 보자. ② “비용 우선”에서 1위가 바뀌는가? 바뀐 1위가 제약을 통과하는가? ③ 제약에 걸린 후보지의 부족분을 메우는 송전선·취수 관로 신설에는 수년이 걸린다는 점을 아래 일정 시뮬레이터에서 확인하자.

캠퍼스 배치와 건설 진행

팹 캠퍼스는 팹동 하나로 끝나지 않는다. 팹동 옆에 유틸리티동(CUB)이 붙고, 외곽에는 변전소·폐수처리장·가스 야드(공기분리장치·벌크가스 탱크)·케미컬 저장동·사무동이 놓인다. 배치에는 몇 가지 원칙이 있다.

유틸리티는 팹과 가깝게, 위험물은 멀게: CUB는 배관 길이와 압력 손실을 줄이려 팹 바로 옆에 둔다. 특수가스·케미컬 저장소는 화재·누출 시 영향이 팹과 사람에게 닿지 않도록 이격 거리를 둔다(14장).
진동원은 떨어뜨린다: 냉각탑 팬, 대형 펌프, 공기압축기, 트럭 진입로는 노광 구역에서 멀리 둔다(12장).
바람과 배기: 배기탑에서 나온 공기가 다시 외기 흡입구로 빨려 들어오지 않도록 주풍향과 배기·흡기 위치를 맞춘다(4장).
증설 여유: 두 번째, 세 번째 팹이 들어설 자리와, 그 팹들이 공유할 변전소·폐수처리장의 확장 공간을 처음부터 비워 둔다.

그림 17-3. 가상 팹 캠퍼스 평면 배치(개략도, 축척 없음). CUB는 팹동에 붙어 있고, 변전소와 폐수처리장은 송전선·방류 경로 쪽 외곽에, 가스 야드와 케미컬·특수가스동은 팹에서 이격된 위치에 둔다. 2단계 팹 예정지는 1단계 CUB·변전소를 공유하거나 확장하기 쉬운 자리에 잡는다.

팹 캠퍼스 3D: 단계별 건설 진행

드래그 회전 · 휠/핀치 확대

건설 진행

단계 바로가기

2단계 팹(셸) 유틸리티 흐름 라벨 자동 회전

현재 단계—

착공 후 (기준 일정)—

누적 투자 집행—

현장 인력 (추정)—

해볼 것: ① ▶ 재생으로 부지 조성 → 파일·기초 → 철골 골조 → 외피 → CUB·변전소·폐수처리장 → 배관 다리와 유틸리티 연결 → 장비 반입(트럭) → 가동 순서를 보자. ② “유틸리티” 단계에서 팹 외피가 이미 닫혀 있다는 점에 주목하자. 클린룸 내부 공사와 CUB 공사가 병렬로 진행된다. ③ “2단계 팹(셸)”을 켜면 증설 예정지에 껍데기 건물이 함께 올라간다(셸 퍼스트). 기준 일정은 착공 후 첫 웨이퍼까지 약 26개월로 가정했고, 누적 투자는 장비 대금이 몰리는 S자 곡선, 인력은 골조~클린룸 공사 때 최대인 종 모양으로 그린 교육용 근사다.

건설 단계와 일정: 주공정 찾기

팹 건설은 대략 다음 순서로 진행된다. 각 단계는 앞 단계가 끝나야 시작할 수 있는 부분과, 겹쳐서 진행할 수 있는 부분이 있다.

인허가·설계: 환경영향평가, 건축 허가, 전력·용수 공급 협의. 기본 설계가 끝나야 착공한다.
부지 조성·기초: 정지 작업, 파일 시공, 기초 콘크리트. 진동 성능을 위해 팹동 기초는 매우 두껍고 강하게 만든다.
골조·외피: 철근콘크리트 하부(서브팹·와플 슬래브)와 철골 상부(클린룸·지붕 트러스), 외벽과 지붕. 건물이 닫혀야 내부 청정 공사를 시작할 수 있다.
클린룸 시공: 천장 그리드·FFU·액세스 플로어·벽체·공조 덕트. 시공 후 청정도 인증(2장)을 받는다.
유틸리티 플랜트: CUB(칠러·UPW·압축기), 변전소, 폐수처리장, 가스 야드. 팹동과 병렬로 진행한다.
외부 인입: 송전선과 변전 설비, 취수 관로. 외부 기관과 주민 협의가 얽혀 일정 불확실성이 가장 크다.
장비 반입·훅업: 클린룸이 인증되고 유틸리티가 공급되기 시작하면 장비를 들여와 연결한다(1장의 그림 1-6).
장비 셋업·인증 → 첫 웨이퍼 → 램프업.

그림 17-4. 순차 진행과 패스트트랙(fast-track). 팹 건설은 거의 언제나 앞 단계가 일부 진행되면 다음 단계를 시작하는 패스트트랙으로 진행한다. 겹침 비율이 클수록 전체 기간이 줄지만, 설계가 확정되기 전에 시공이 시작되므로 변경이 생기면 재작업 비용과 위험이 커진다.

일정에서 가장 중요한 개념은 주공정(critical path)이다. 서로 의존하는 작업들 중 여유 없이 이어져 전체 기간을 결정하는 경로를 말한다. 주공정에 있는 작업이 한 달 늦어지면 첫 웨이퍼도 한 달 늦어지고, 주공정이 아닌 작업은 여유(float)만큼 늦어도 괜찮다. 각 작업의 가장 이른 시작 시각은

$$ES_j = \max_{i\,\in\,\text{선행}(j)}\big(ES_i + (1-\phi_{ij})\,d_i\big)$$

$ES$는 가장 이른 시작(early start), $d_i$는 작업 $i$의 기간, $\phi_{ij}$는 겹침 비율이다($\phi=0$이면 앞 작업이 끝나야 시작, 외부 인입처럼 겹칠 수 없는 경우). 마지막 작업의 끝을 정한 선행 작업을 거꾸로 따라가면 주공정이 나온다.

SIMULATOR

팹 건설 간트 차트와 주공정

시나리오

단계 겹침 비율 φ 송전선·변전 인입 건설 인력 투입 배율 램프업 기간 셸 퍼스트 (건물·기본 인프라 선행 완료)

첫 웨이퍼—

만재 (100k WSPM)—

주공정—

송전 인입 여유—

—

작업 기간(교육용, 개월): 인허가·설계 6, 부지·기초 5, 골조·외피 9, 클린룸 6, CUB·유틸리티 12, 송전 인입(슬라이더), 취수 관로 10, 장비 반입·훅업 5, 셋업·인증 3. 송전 인입은 착공과 동시에 시작하며 다른 작업과 겹칠 수 없다(전기가 들어와야 장비를 켠다). 인력 배율 $c$는 건설 작업 기간을 $d/\sqrt{c}$로 줄인다(인력을 두 배로 넣어도 기간은 절반이 되지 않는다). 셸 퍼스트는 기초·골조를 0으로, 인허가를 4개월로, 외부 인입을 30 %로 줄인다. 굵은 테두리 막대가 주공정이다. 해볼 것: ① 송전 인입을 18 → 24개월로 늘려 주공정이 건물에서 전력으로 넘어가는 지점을 찾자. ② 그 상태에서 인력을 1.6배로 늘려도 첫 웨이퍼가 당겨지는가?

“전기가 늦어서” 팹이 늦는다

대형 팹이 들어서는 지역에서 가장 흔한 일정 위험은 건물이 아니라 외부 인프라, 특히 송전선과 변전소다. 수백 MW의 새 부하를 받으려면 계통 보강이 필요하고, 송전탑 경과지 협의와 인허가에 수년이 걸리기도 한다. 그래서 팹 사업은 부지 결정과 거의 동시에 전력 인입을 시작하고, 임시 수전(작은 용량으로 먼저 받아 일부 장비부터 가동)을 계획한다. 같은 이유로 용수 관로와 방류 허가도 초기부터 챙긴다.

셸 퍼스트와 모듈 확장

팹 수요는 예측하기 어렵다. 메모리 경기는 몇 년 주기로 크게 출렁이고, 로직은 고객 수주에 따라 필요한 용량이 바뀐다. 그런데 팹을 짓는 데는 2~3년이 걸린다. 수요가 확인된 뒤 짓기 시작하면 늦고, 미리 다 지으면 놀리는 설비가 생긴다. 이 딜레마에 대한 업계의 표준 답이 셸 퍼스트(shell-first)와 모듈 확장이다.

셸 퍼스트: 건물 껍데기(기초·골조·외피·지붕)와 기본 인프라(변전소, 주 배관 경로)를 최종 규모로 먼저 지어 두고, 클린룸 내부 공사와 장비는 수요에 맞춰 구역별로 채운다. 셸은 전체 투자에서 비중이 작지만 공기가 길기 때문에, 미리 지어 두면 증설 리드타임이 크게 준다.
모듈 확장: 클린룸·CUB·유틸리티를 동일한 단위(모듈, 페이즈)로 나누어 설계하고 차례로 가동한다. 같은 설계를 반복하므로 시공이 빨라지고, 첫 모듈에서 배운 것을 다음 모듈에 반영할 수 있다.

그림 17-5. 셸 퍼스트와 모듈 확장(개략도). 셸(빗금)은 처음에 최종 규모로 짓고, 클린룸 모듈(파랑)과 모듈별 유틸리티 트레인(초록)은 수요를 따라 차례로 채운다. 변전소·주 배관 경로·폐수 처리 같은 공용 인프라(회색)는 나중에 늘리기 어렵거나 공사 중 가동 설비를 멈춰야 하므로 처음에 크게 깔아 두는 경우가 많다.

나중에 늘리기 어려운 것부터 크게

무엇을 처음에 최종 규모로 깔고 무엇을 단계로 늘릴지는 “나중에 늘릴 때 가동 중인 팹을 방해하는가”로 가른다. 배관 다리의 공간, 덕트 샤프트, 변전소 부지, 주 배관 구경, 폐수 처리장 부지는 나중에 늘리려면 가동 중인 설비를 멈추거나 건물을 뜯어야 하므로 처음부터 크게 잡는다. 칠러·UPW 트레인·스크러버처럼 같은 단위를 병렬로 추가할 수 있는 설비는 단계 증설이 쉽다. 이 판단을 정량화하는 방법이 이 장의 마지막 시뮬레이터다.

팹 CAPEX와 인프라 OPEX

팹 투자비(CAPEX, capital expenditure)는 공개 분석 자료에서 대체로 장비 약 70~80 %, 건물·인프라 약 20~30 %로 나뉜다. 첨단 공정일수록 EUV 노광기처럼 대당 수천억 원짜리 장비가 늘어 장비 비중이 커진다. 인프라 쪽 CAPEX는 다시 건물 셸, 클린룸, 전력, 냉동, 수처리, 가스·케미컬·배기, 물류 자동화, 그리고 장비를 유틸리티에 연결하는 훅업으로 나뉜다.

그림 17-6. FAB-E의 CAPEX 구성(교육용 가정). 아래 막대는 인프라 65억 달러를 항목별로 펼친 것이다. 항목 구분과 비율은 팹과 자료마다 다르며, 특히 훅업을 장비비에 넣을지 인프라비에 넣을지에 따라 인프라 비중이 몇 %p 바뀐다.

CAPEX는 웨이퍼 원가에 감가상각으로 들어간다. 장비는 보통 약 5년, 건물·인프라는 약 15~40년에 걸쳐 상각한다(회계 정책마다 다르다). 인프라는 여기에 매년 나가는 운영비(OPEX, operating expenditure)가 더해진다. 가장 큰 OPEX는 전기요금이다.

$$c_\text{infra} = \frac{1}{N_\text{yr}}\left(\frac{I_\text{bldg}}{L_b} + \frac{I_\text{hookup}}{L_t} + \bar P\cdot 8760\cdot p_e + V_w\, p_w + m\,I_\text{bldg} + S\right)$$

$N_\text{yr}$는 연간 생산 웨이퍼, $I_\text{bldg}$는 훅업을 뺀 건물·인프라 투자, $L_b$·$L_t$는 상각 연수(20년·5년 가정), $p_e$는 전기요금, $V_w p_w$는 연간 원수·방류 비용, $m$은 연간 유지보수율(3 % 가정), $S$는 인프라 운영 인력비다. FAB-E 기준 전기요금만 $200\ \text{MW}\times8760\ \text{h}\times\$0.10/\text{kWh}\approx\$175\text{M}/\text{년}$, 웨이퍼당 약 146달러다.

SIMULATOR

FAB-E 인프라 CAPEX · OPEX 계산기

프리셋

설계 용량 장비 평균 단가 클린룸 단가 지역 건설비 지수 훅업 비율 (장비비 대비) 전기요금

총 CAPEX—

인프라 비중—

인프라 OPEX—

웨이퍼당 인프라 비용—

웨이퍼당 장비 상각—

웨이퍼당 전기요금—

—

모델(교육용, 용량 $s$ = 설계 용량 ÷ 100k에 비례): 장비 대수 = 15대/1k WSPM. 인프라 = 부지·토목 4억 + 셸 6억 + 클린룸(600 m²/1k WSPM × 단가) + 전력 7.5억 + 냉동 4.8억 + 수처리 8억 + 가스·케미컬·배기 7억 + AMHS 4억(이상 × $s$ × 지역 지수) + 훅업(장비비 × 비율 × 지역 지수). OPEX = 전기(200 MW × $s$) + 물(4만 m³/일 × $s$ × $1.5/m³) + 유지보수 3 %/년 × (인프라 − 훅업) + 인력 400명 × $s^{0.7}$ × $10만. 상각: 장비·훅업 5년, 나머지 인프라 20년. 해볼 것: ① “EUV 로직”에서 인프라 비중이 왜 줄어드는가? ② 전기요금을 $0.10 → $0.20으로 올리면 웨이퍼당 인프라 비용이 얼마나 오르는가? 인프라 비용에서 전기의 무게가 보인다. ③ 설계 용량을 30k로 줄이면 인력비처럼 규모와 덜 비례하는 항목 때문에 웨이퍼당 비용이 오른다.

인프라 비용이 작아 보이는 착시

계산기에서 웨이퍼당 인프라 비용은 장비 상각의 몇 분의 1에 불과하다. 그러나 인프라의 진짜 무게는 비용이 아니라 기회비용에 있다. 인프라가 늦어져 장비 180억 달러가 한 달 놀면, 장비 상각만 월 3억 달러가 나가는데 웨이퍼는 한 장도 나오지 않는다. 또 인프라 사건 한 번이 수백만 달러의 손실을 낸다(1장). 인프라 예산을 몇 % 아끼는 결정이 일정이나 신뢰성을 해친다면 대개 손해다. 다음 절이 이 기회비용을 계산한다.

램프업 곡선과 조기 가동의 가치

첫 웨이퍼가 나왔다고 팹이 바로 월 10만 장을 만드는 것은 아니다. 장비를 차례로 인증하며 투입량을 늘리고, 동시에 수율을 끌어올리는 램프업(ramp-up) 기간이 필요하다. 투입량은 S자 곡선을, 수율은 학습 곡선을 따른다.

그림 17-7. 램프업 곡선(개략도). 투입량(파랑)은 장비 인증 순서에 따라 S자로 늘고, 수율(주황)은 공정 학습으로 포화한다. 실제로 팔 수 있는 양품 출하(초록)는 둘의 곱이라 더 늦게 오른다. 가동을 한 달 앞당기면(초록 점선) 곡선 전체가 왼쪽으로 이동해, 가격이 높은 시기에 더 많이 팔게 된다.

조기 가동의 가치는 두 가지에서 나온다. 첫째, 돈의 시간 가치다. 같은 현금이라도 일찍 들어오면 할인이 덜 된다. 둘째, 반도체 가격은 시간이 지나면 떨어진다. 새 공정 제품은 출시 초기에 가장 비싸고, 경쟁 팹이 램프업하면서 가격이 내려간다. 따라서 한 달 일찍 가동하면 그 한 달만큼 높은 가격에 판다. 월별 공헌이익을 할인해 더한 순현재가치(NPV, net present value)로 쓰면

$$\text{NPV}(\Delta) = \sum_{t} \frac{V\big(t - t_0 - \Delta\big)\, m_0\,(1-d)^{\,t-t_0}}{(1+r)^{t/12}}$$

$t$는 착공 후 개월, $t_0$은 계획된 첫 웨이퍼 시점, $\Delta$는 일정 변화(음수면 앞당김), $V(\cdot)$는 램프업 곡선에 따른 월 양품 출하량, $m_0$은 계획 첫 웨이퍼 시점의 웨이퍼당 공헌이익, $d$는 월 가격 하락률, $r$은 연 할인율이다. 조기 가동 한 달의 가치는 $\text{NPV}(\Delta-1)-\text{NPV}(\Delta)$다.

SIMULATOR

램프업과 조기 가동의 NPV

일정 변화 Δ 램프업 기간 웨이퍼당 공헌이익 m₀ 월 가격 하락률 d 연 할인율 r

NPV (착공 후 7년)—

계획 대비 차이—

한 달 앞당김의 가치—

램프업 중 누적 출하—

—

모델(교육용): 계획 첫 웨이퍼 $t_0$ = 착공 후 26개월, 만재 10만 장/월, 램프업은 $3u^2-2u^3$ S자($u$ = 경과/램프업 기간), 수율 효과는 램프업 곡선에 포함. 분석 기간은 착공 후 84개월. CAPEX는 일정과 무관하게 같다고 보고 제외했다(실제로는 앞당기려면 돈이 더 든다). 해볼 것: ① 기준 조건에서 한 달 앞당김의 가치를 읽고, 이를 인력 집중 투입 같은 가속 비용과 비교해 보자. ② 가격 하락률을 0 → 3 %/월로 올려 보자. NPV 전체는 절반 이하로 줄지만 한 달 앞당김의 가치는 조금만 준다. 즉 NPV 대비 비율(약 2 % → 4 %)은 오히려 커진다. 지연으로 잃는 달이 가격이 가장 높은 출시 직후의 달이기 때문이다. ③ 램프업을 12개월 → 6개월로 줄이는 것과 첫 웨이퍼를 3개월 앞당기는 것 중 어느 쪽이 NPV를 더 올리는가?

FAB-E에서 한 달의 무게

만재 상태의 FAB-E가 웨이퍼당 공헌이익 3,000달러를 낸다면 한 달 출하의 공헌이익은 $10^5\times\$3{,}000=\$3\text{억}$이다. 시뮬레이터 기준 조건(가격 하락 월 1 %, 할인율 8 %)에서 한 달 앞당김의 NPV 가치는 약 2.3억 달러로 나온다. 인프라 CAPEX 전체가 약 65억 달러이므로, 인프라 공사를 한 달 당기는 데 수천만 달러를 더 쓰는 결정이 경제적으로 합리적일 수 있다는 뜻이다. 이것이 팹 건설이 비용보다 일정을 우선하는 이유다. 수치는 모두 교육용 가정이다.

유틸리티 용량: 미리 깔기 vs 단계 증설

4개 모듈로 확장할 팹의 유틸리티(칠러·UPW·변전 등)를 처음에 한 번에 다 지을 것인가, 모듈이 들어올 때마다 4분의 1씩 지을 것인가. 두 방식은 각각 장점이 있다.

미리 깔기(build ahead): 규모의 경제로 단위 용량당 비용이 싸고, 공사를 한 번에 끝내 가동 중 설비를 건드리는 연결 공사(tie-in)가 없다. 대신 돈을 일찍 쓰고, 수요가 오지 않으면 남는 설비를 유지만 하게 된다.
단계 증설(staged): 돈을 늦게 쓰고(할인 효과), 수요가 확인된 만큼만 짓는다. 대신 작은 단위로 여러 번 지어 단위 비용이 비싸고, 가동 중인 계통에 연결할 때 위험과 비용이 든다.

설비 비용은 용량에 정비례하지 않는다. 화학 플랜트에서 오래 쓰인 경험칙은 비용이 용량의 거듭제곱(지수 약 0.6~0.8)에 비례한다는 것이다(“0.6승 법칙”). 이를 쓰면 두 방식의 현재가치는

$$C(Q) = C_{100}\Big(\frac{Q}{100\%}\Big)^{\alpha}, \qquad \text{PV}_\text{A} = C_{100} + \text{PV}_\text{유휴}, \qquad \text{PV}_\text{B} = \sum_{k=0}^{3} \frac{p_k\, C_{100}\, 0.25^{\alpha}\,(1+\epsilon)}{(1+r)^{kT/12}}$$

$\alpha$는 규모 지수, $T$는 모듈 간격(개월), $p_k$는 모듈 $k$가 실제로 지어질 확률(3·4번째 모듈은 수요 불확실로 취소될 수 있다), $\epsilon$은 연결 공사 할증, $\text{PV}_\text{유휴}$는 미리 깐 설비 중 수요가 아직 없는 몫의 유지비 현재가치다.

그림 17-8. 미리 깔기(A)와 단계 증설(B). A는 처음부터 100 % 용량을 갖추어 파란 면적만큼 유휴 용량이 생기고, B는 각 모듈 가동 직전에 25 %씩 늘린다. 모듈 간격 $T$가 길수록, 할인율이 높을수록, 후반 모듈의 취소 가능성이 클수록 B가 유리해진다. 규모의 경제가 강할수록($\alpha$가 작을수록) A가 유리하다.

SIMULATOR

유틸리티 용량 트레이드오프: 미리 깔기 vs 단계 증설

프리셋

100 % 일괄 비용 C₁₀₀ 규모 지수 α 모듈 간격 T 연 할인율 r 3·4번째 모듈 취소 확률 연결 공사 할증 ε 유휴 설비 유지비

PV A: 미리 깔기—

PV B: 단계 증설—

차이 (B − A)—

손익분기 모듈 간격—

—

모델(교육용): 모듈 $k=0..3$이 $kT$개월에 가동. A는 0개월에 $C_{100}$을 쓰고, 수요가 없는 용량 비율 × 유지비율/년을 착공 후 $3T+60$개월까지 할인해 더한다(취소된 모듈 몫은 끝까지 유휴). B는 각 모듈 시점에 $C_{100}\cdot0.25^\alpha(1+\epsilon)$을 쓰고, 3·4번째 모듈은 (1 − 취소 확률)의 기대값으로 계산한다. 왼쪽 그래프는 모듈 간격 $T$에 따른 두 방식의 PV, 오른쪽은 현재 조건의 용량 계단이다. 해볼 것: ① α를 0.6에서 0.9로 올리면 손익분기 간격이 어떻게 변하는가? ② “불확실” 프리셋에서 B가 유리해지는 이유를 유휴 유지비와 취소 확률로 설명해 보자. ③ 연결 공사 할증을 30 % 이상으로 올리면(가동 중 계통에 붙이기 어려운 설비) 다시 A가 유리해진다. 변전소·주 배관을 미리 크게 까는 이유다.

일정 위험과 교훈

간트 차트의 숫자는 하나의 추정일 뿐이다. 실제 작업 기간은 날씨, 자재 납기, 인력 수급, 인허가, 설계 변경에 따라 흔들리고, 대개 계획보다 늦어지는 쪽으로 치우친다. 이런 불확실성을 다루는 간단하고 강력한 방법이 몬테카를로 일정 분석(Monte Carlo schedule risk analysis)이다. 각 작업 기간을 확률 분포로 두고 수천 번 무작위로 뽑아 첫 웨이퍼 날짜의 분포를 얻는다.

$$d_i \sim \text{Tri}(a_i, m_i, b_i), \qquad P_{90} = \text{첫 웨이퍼 날짜 분포의 90 백분위}$$

삼각분포 $\text{Tri}(a,m,b)$는 최솟값 $a$, 최빈값 $m$, 최댓값 $b$로 정해진다. 오른쪽 꼬리($b-m$)가 왼쪽($m-a$)보다 길게 두는 것이 현실적이다. 계획 일정이 분포의 몇 백분위에 해당하는지를 보면 그 일정이 얼마나 낙관적인지 알 수 있다.

SIMULATOR

첫 웨이퍼 날짜 몬테카를로 (간트 시뮬레이터 조건 사용)

작업 기간 오른쪽 꼬리 송전 인입 꼬리 반복 횟수

결정론 일정—

P50—

P90—

계획 달성 확률—

송전이 주공정인 비율—

—

각 작업 기간 $d$를 $\text{Tri}(0.9d,\ d,\ (1+\text{꼬리})d)$에서, 송전 인입은 $\text{Tri}(0.9d,\ d,\ (1+\text{송전 꼬리})d)$에서 뽑는다. 위 간트 시뮬레이터의 겹침 비율·송전 기간·인력·셸 퍼스트 설정을 그대로 쓰므로, 간트 쪽을 바꾸면 이 분포도 바뀐다. 해볼 것: ① 꼬리를 모두 0으로 두면 분포가 결정론 일정 근처에 몰린다. ② 기준 조건에서 계획 일정(결정론)의 달성 확률이 50 %보다 훨씬 낮다는 점을 확인하자. 여러 경로가 합류하는 지점에서는 “가장 늦은 경로”가 일정을 정하므로 지연이 쌓인다(합류 편향). ③ 셸 퍼스트를 켜고 다시 뽑아 P90이 얼마나 당겨지는지 보자.

그림 17-9. 팹 건설의 일정 위험 행렬(일반화한 예시). 오른쪽 위로 갈수록 우선 대응해야 할 위험이다. 외부 인프라(송전선·용수)와 핵심 장비 납기는 사업자가 직접 통제하기 어렵고 영향이 커서, 착공 전부터 선행 발주와 임시 대안(임시 수전, 장비 반입 순서 조정)을 준비한다.

교훈	설명	관련 장
외부 인프라 먼저	송전선·변전·용수·방류는 부지 결정과 동시에 시작한다. 가장 길고 가장 불확실하다.	10장, 9장
늘리기 어려운 것은 크게	배관 다리·샤프트·변전소 부지·주 배관 구경은 최종 규모로. 병렬 추가가 쉬운 설비는 단계로.	11장, 5장
일정이 비용보다 비싸다	만재 팹 한 달의 공헌이익은 인프라 가속 비용보다 대개 크다.	이 장
신뢰성은 설계 때 산다	이중화·구획·공통 원인 분리는 지은 뒤에 넣기 어렵다.	15장
진동·청정은 구조가 정한다	와플 슬래브 강성, 진동원 배치, 배기·흡기 위치는 건물이 서면 바꿀 수 없다.	12장, 4장
에너지·물은 수십 년 비용	칠러 효율, 폐열 회수, 재이용 설비는 초기 투자가 들어도 팹 수명 동안 회수된다.	16장

더 읽을거리

팹 투자와 메모리 가격 사이클의 경제학은 MemoryBook의 메모리 산업 장과 ChipIndustryBook에서, 수율 학습 곡선은 YieldBook에서 더 자세히 다룬다. 이 책 전체의 지도는 1장에 있다.

핵심 정리

팹 부지는 전력(피크 250 MW급, 이중 수전)·용수(원수 하루 4만 m³급)·방류라는 필수 조건을 먼저 통과해야 하고, 그다음 지반·기후·인력·물류·비용을 가중 점수로 비교한다. 장래 증설분까지 용량을 따진다.
캠퍼스 배치는 유틸리티는 가깝게, 위험물·진동원은 멀게, 배기와 흡기는 바람을 고려해, 증설 부지는 처음부터 비워 두는 원리를 따른다.
건설은 인허가 → 기초 → 골조·외피 → 클린룸·CUB(병렬) → 장비 반입·훅업 → 셋업 → 램프업으로 진행하며, 첫 삽에서 만재까지 대략 2~3년이다. 주공정은 $ES_j=\max(ES_i+(1-\phi)d_i)$로 찾고, 외부 송전 인입이 주공정이 되기 쉽다.
셸 퍼스트와 모듈 확장은 수요 불확실성 아래에서 증설 리드타임을 줄이는 표준 전략이다. 나중에 늘리기 어려운 것(변전소·샤프트·주 배관)은 처음부터 크게 깐다.
팹 CAPEX는 장비 약 70~80 %, 건물·인프라 약 20~30 %다. 인프라 비용은 상각과 OPEX(특히 전기요금)로 웨이퍼 원가에 들어가지만, 장비 상각에 비해 작다. 인프라의 진짜 무게는 지연과 사고의 기회비용이다.
조기 가동 한 달의 가치는 돈의 시간 가치와 가격 하락 때문에 생기며, 만재 팹에서는 수억 달러 규모가 될 수 있다. 그래서 팹 건설은 비용보다 일정을 우선한다.
유틸리티를 미리 깔지 단계 증설할지는 규모의 경제(α), 할인율, 모듈 간격, 취소 위험, 연결 공사 할증의 균형으로 결정된다. 일정 위험은 몬테카를로로 분포를 보고 P50·P90으로 관리한다.

확인 퀴즈

1. 팹 부지 후보 세 곳 중 가중 점수 1위인 곳이 계획한 팹 2개분의 피크 전력을 공급받을 수 없다. 가장 적절한 판단은?

전력·용수·방류는 가중 점수로 상쇄되는 항목이 아니라 필수 조건이다. 부족분을 메우는 송전선·변전 신설에는 수년이 걸릴 수 있어, 그 비용과 일정 지연을 반영한 뒤 다시 비교해야 한다. 비상발전기는 정전 대비용이지 수백 MW 상시 부하를 감당하는 수단이 아니다.

2. 작업 A(6개월) 뒤에 작업 B를 시작하는데, 겹침 비율 φ = 25 %를 적용한다. A가 0개월에 시작하면 B의 가장 이른 시작은?

$ES_B = ES_A + (1-\phi)d_A = 0 + 0.75\times6 = 4.5$개월. A가 75 % 진행되면 B를 시작한다는 뜻이다.

3. 송전 인입이 주공정인 상황에서 건설 인력을 1.5배로 늘렸다. 첫 웨이퍼 날짜는?

주공정이 아닌 작업(건물)을 아무리 빨리 끝내도, 장비를 켤 전력이 들어오는 날짜가 그대로면 첫 웨이퍼는 당겨지지 않는다. 주공정이 아닌 곳에 돈을 쓰는 것은 낭비다. 먼저 주공정을 찾아야 한다.

4. FAB-E의 평균 전력이 200 MW이고 전기요금이 kWh당 0.10달러다. 연간 전기요금과 웨이퍼당 전기요금(연 120만 장)으로 가장 가까운 것은?

$200{,}000\ \text{kW}\times8{,}760\ \text{h}=1.752\times10^9\ \text{kWh}$, 0.10달러를 곱하면 1.75억 달러다. 120만 장으로 나누면 약 146달러. 웨이퍼당 1,460 kWh × 0.10달러와 같다.

5. 규모 지수 α = 0.7일 때, 100 % 용량 설비를 한 번에 짓는 비용 대비 25 % 용량 설비 하나의 비용은?

$0.25^{0.7} = e^{0.7\ln0.25} = e^{-0.970}\approx0.379$. 25 % 설비 네 개를 지으면 할인을 무시할 때 일괄 대비 약 1.52배다. 단계 증설은 이 규모 불리를 할인 효과·취소 옵션으로 만회해야 한다.

6. 다음 중 단계 증설보다 처음부터 최종 규모로 까는 것이 유리한 경우는?

연결 공사 할증 ε이 크고 α가 작으면(규모의 경제 강함) 단계 증설의 비용 불리가 커져 미리 깔기가 유리하다. 변전소, 주 배관, 샤프트가 대표적이다. 나머지 보기는 모두 단계 증설을 유리하게 하는 조건이다.

7. 만재 FAB-E(월 10만 장)의 웨이퍼당 공헌이익이 3,000달러일 때, 만재 상태에서 한 달 가동이 멈추면 잃는 공헌이익은? (할인·가격 변화 무시)

$10^5\times\$3{,}000 = \$3\times10^8$. 인프라 CAPEX 전체(약 65억 달러)의 약 5 %에 해당하는 금액이 한 달마다 걸려 있다. 일정 단축과 신뢰성 투자가 쉽게 정당화되는 이유다.

8. 두 개의 독립 경로(건물 경로, 전력 경로)가 장비 반입 직전에 합류한다. 각 경로가 계획대로 끝날 확률이 각각 50 %라면, 장비 반입이 계획대로 시작될 확률은?

두 경로가 모두 제때 끝나야 하므로 $0.5\times0.5=0.25$다. 합류 지점이 많을수록 계획 일정의 달성 확률이 떨어지는 합류 편향(merge bias) 때문에, 각 작업의 최빈값으로 짠 결정론 일정은 대개 낙관적이다. 몬테카를로로 P50·P90을 보는 이유다.