생성형 AI 반도체 칩 시장이 빠르게 성장하고 있다. 2027년에는 생성형 AI 칩을 포함한 AI 반도체가 전체 반도체 매출의 절반을 차지할 것으로 전망된다. 생성형 AI가 이끄는 반도체 르네상스가 거품으로 꺼지지 않기 위해서는 어떤 준비가 필요할까
[스페셜]AI 반도체의 봄딜로이트는 2024년 생성형 인공지능(AI) 전용 반도체 칩 시장 규모가 500억 달러를 넘을 것이라고 전망한다. 2022년 0달러에 가까웠던 시장이 무섭게 성장해, 2024년 AI 칩 총매출의 3분의 2를 차지하게 되는 것이다. 이에 따라 2024년에는 글로벌 칩 매출액 5760억 달러(전망치)에서 AI 칩 총매출이 11%를 차지할 것으로 전망된다.
참고로 최근 제시되는 2027년 AI 칩 시장 규모 전망치는 낮게는 1100억 달러부터 4000억 달러까지 범위가 넓다. 물론 보수적인 전망일수록 현실화할 가능성이 크다. 한편으로는 생성형 AI 칩 시장의 거품에 대한 우려도 있다. 2023~2024년 막대한 매출이 기대되지만, 기업용 생성형 AI 활용 사례가 실현되지 않아 2025년 AI 칩 수요가 급감할 수 있다.
공급 부족으로 가격 급등
2018년과 2021년 암호화폐 채굴 칩 시장의 거품 붕괴와 같은 일이 반복될 수 있는 것이다. 하지만 거품이 붕괴하지 않는다면 보수적인 전망이라 할지라도 AI 칩은 반도체 시장에서 큰 비중을 차지할 것이다. 또한 스마트폰과 PC뿐 아니라 AI 칩 시장보다 성숙한 데이터 센터 칩 시장의 수요가 부진할 것으로 예상되는 만큼, 반도체 시장 성장에 중요한 역할을 할 것이다.
생성형 AI는 딥러닝에 신경망을 결합한 머신러닝의 일종으로, 최근 수년간 등장한 여타 AI와 비슷한 기제로 운영된다. 하지만 구세대 AI 칩으로는 생성형 AI를 운영하기가 힘들다. 너무 느리고 비효율적이며, 설계 방식과 메모리도 적합하지 않기 때문이다. 따라서 주요 반도체 회사들은 생성형 AI에 최적화된 칩을 만들고 있다.
2023년 봄 기준 생성형 AI에 특화된 첨단 칩 가격은 개당 약 4만 달러에 달했다. 수요량은 100만 개가 넘을 정도였는데, 생산량이 적어 공급이 부족했다. 첨단 패키징 병목현상이 주요 원인이었다. 이에 따라 수천 개 기업이 생성형 AI 서비스 및 소프트웨어를 출시하는 데 애를 먹었다. 생성형 AI 칩을 생산할 수 있는 기업들 대다수는 여전히 수주 물량을 맞추지 못해 허덕이고 있고, 이러한 수급난은 2024년까지 지속될 것으로 전망된다. 이처럼 수요는 높은데 공급이 달리면 가격이 높아질 수밖에 없다.
지정학적 요인이 생성형 AI 칩 수급에 더욱 큰 영향을 미칠 수도 있다. 생성형 AI 특화 칩을 생산하려면 전 세계의 첨단 기술이 집약돼야 하는데, 현재로서는 대부분 공정이 아시아에 집중돼 있고 앞으로도 이러한 상황은 지속될 가능성이 크다. 더군다나 이러한 첨단 칩은 미국과 유럽뿐 아니라 여타 아시아 동맹국들의 대중·대러 무역제한 조치에 포함되는 경우가 많아지고 있다.
예견된 미래, 여러 변수도 많아
딜로이트는 올해 반도체 시장에서 생성형 AI로 창출되는 매출이 약 500억 달러에 달할 것으로 거의 확신한다. 그러나 현재의 높은 수요와 칩 가격이 공급 증대와 새로운 공급업체의 등장으로 해소된다면 전망은 불확실해진다.
서두에 2027년에 이르면 글로벌 AI 칩 시장 규모가 최대 4000억 달러에 달할 수 있다는 전망을 소개했다. 이는 꽤 탄탄한 근거가 있는 전망이고, 전 세계 반도체 업계도 이러한 전망을 중요하게 여긴다. 하지만 4000억 달러가 지나치게 낙관적인 전망이라는 근거도 무시할 수 없다.
첫째, 생성형 AI 그래픽처리장치(GPU) 시장은 2023년 여름 기준 단 한 개의 기업이 독점해, 공급이 부족할 수밖에 없었다. 반면, 구매자들은 소비자 및 기업용 생성형 AI 학습 및 추론에 쓰일 칩이 더 많이 필요할 것이라는 전망 때문에 되도록 많은 칩을 확보하려 사재기에 나섰다. 그 결과 칩 가격이 천정부지로 치솟았다. 하지만 현재 시장을 독점한 기업의 생산량이 늘거나 새로운 경쟁사가 등장한다면 생성형 AI 칩 가격은 하락할 가능성이 크다. 그렇게 되면 이들 기업의 매출은 2025년부터 감소할 수 있다.
둘째, 칩을 구매하는 고객사들은 충분한 물량을 공급받지 못할 때 필요보다 많이 주문한다. 예를 들어, 주문한 물량의 25%밖에 공급받지 못할 것이라는 계산에 실제로 필요한 물량은 2만5000개인데 10만 개를 주문한다. 수요량이 7만5000개 부풀려지는 것이다. 하지만 AI 칩 생산량이 늘어 수요·공급 균형이 회복될 경우, 구매 기업들이 이전대로 주문하면 필요 이상의 칩을 떠안게 되기 때문에 주문량을 줄일 것이다. 과거 반도체 산업의 급격한 주기 변동을 야기한 ‘채찍 효과’가 발생하는 것이다.
셋째, 현재 생성형 AI 학습과 추론은 모두 데이터 센터용 생성형 AI 칩과 동일한 칩으로 운영된다. 하지만 앞으로 생성형 AI 추론의 상당 부분이 에지 프로세서에서 이뤄질 가능성이 크다. 에지 프로세서 생성형 AI는 데이터 센터용보다 성능이 낮은 GPU 및 중앙처리장치(CPU) 또는 새로운 애플리케이션 특화 집적회로(IC)로도 운영이 가능하다. 따라서 관련 시장에는 기존 생성형 AI 칩 제조사뿐 아니라 기존 에지 프로세싱 칩 회사와 반도체 설계를 하지 않았던 기업들까지 새로운 경쟁사들이 진입할 수 있다. 에지 프로세서에서 처리되는 생성형 AI의 추론이 늘어날수록 시장 규모가 커지거나 데이터 센터용 생성형 AI 칩 가격이 하락할 것이다.
국가 안보 기술로 간주 대중 수출 규제
마지막으로, 앞서 언급했듯 생성형 AI 칩 시장이 2023~2024년 폭발적으로 성장하다가 2025년 거품이 붕괴될 것이라는 우려가 있다. 이는 대세 전망은 아니지만, 반도체 시장의 난폭한 등락 가능성을 익히 알고 있다면 완전히 무시할 수 있는 견해는 아니다.
확실히 전망하기는 어렵지만, AI 칩 공급이 늘고 다각화되는 한편 수요가 예상보다 저조하고 에지 프로세서에서 이뤄지는 AI 추론이 늘어나 가격이 하락하면, 2027년 AI 칩 시장 규모는 앞서 언급한 1100억~4000억 달러의 하단에 그칠 가능성이 있다. 그렇다 하더라도 2024년 규모(전망치)에서 2배 성장하는 수준이다.
하지만 시장 규모가 1000억 달러든 4000억 달러든 기업들이 AI 칩, 특히 생성형 AI 칩을 필요로 할 것이라는 점은 변함이 없다. 또한 안정적이고 신뢰할 수 있는 공급망을 확보해야만 혁신, 경제적 성공, 국가 안보를 사수할 수 있다는 기업들의 인식도 변하지 않을 것이다.
이 대목에서 미국과 유럽의 해결 과제가 이슈로 등장한다. 미국과 유럽에서 다수의 반도체 회사들이 AI 및 생성형 AI 운영에 필요한 첨단 CPU와 GPU를 생산할 수 있는 노드 제조 시설을 구축하고 있지만, 프런트엔드(front-end)와 백엔드(back-end)를 통틀어 패키징 역량이 현재로서는 부족하다. 뿐만 아니라 AI 칩의 필수인 고대역폭메모리(HBM)나 HBM3e 공장도 기존으로는 터무니없이 부족한데 신설 계획도 충분치 않다.
따라서 미국과 유럽은 AI 칩을 자체 생산할 수는 있어도, 결국 HBM3 메모리 탑재와 첨단 패키징 공정을 위해 한국, 대만, 동남아시아 등 아시아에 의존할 수밖에 없는 실정이다. ‘유럽반도체법(European Chips Act)’과 ‘미국 반도체 및 과학법(CHIPS and Science Act)’ 모두 첨단 패키징 및 메모리 기술 개발과 생산능력 강화를 위한 예산을 책정했으나, 이것만으로 생성형 AI 칩 패키징의 자급자족이 가능해질지는 불확실하다.
생성형 AI 칩 시장의 성장에 있어 또 다른 변수는 중국이다. 현재 미국을 위시해 네덜란드와 일본 등이 대중 수출제한 조치를 발동해 생성형 AI 칩을 포함한 모든 종류의 첨단 노드 기반 칩의 대중 수출뿐 아니라 중국에 기술 노하우를 전수하는 것까지 제한하고 있다. 향후 미국 등의 추가 수출제한 조치로 비첨단 칩까지 수입할 수 없게 될 상황에 대비해 주요 중국 인터넷 기업들은 2023년 8월에 50억 달러어치의 생성형 AI 칩을 주문한 바 있다.
생성형 AI가 2027년에도 지금처럼 혁신, 경제 성장, 국가 안보에 중요한 기술로 간주되고 중국이 계속 첨단 AI 칩을 수입하지 못하고 개발에 필요한 툴도 얻지 못한다면, 중국은 AI 칩 양산에 필요한 원재료의 수출제한이라는 강수를 둘 수 있다. 그렇게 되면 전 세계 AI 칩 생산이 큰 차질을 빚게 되고 글로벌 경제 성장에도 막대한 부정적 영향을 미칠 수 있다.