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고성능 AI 반도체 수요 폭증으로 인해 반도체 산업이 새로운 투자 사이클에 진입하고 있으며, 이는 국내 소재·부품·장비(소부장) 기업들에게 긍정적인 기회로 작용할 것으로 분석됩니다.
1. AI 반도체 수요와 새로운 4년 주기 투자 사이클
AI 반도체 수요는 과거 클라우드 컴퓨팅(2017년), 팬데믹(2021년)에 이은 세 번째 대규모 투자 사이클을 이끌고 있습니다. AI 데이터 센터는 기존 데이터 센터와 규모 자체가 다르며, 전력 수요 또한 크게 증가시키고 있습니다. 이러한 수요에 대응하기 위해 메모리 반도체, 특히 D램 투자가 2025년에 본격적으로 늘어날 것으로 예상되며, 삼성전자의 파운드리 투자 확대와 맞물려 소부장 기업들에게 긍정적인 환경이 조성되고 있습니다.
2. 중국 관련 우려는 '소음'에 그칠 전망
최근 화웨이, 알리바바 등 중국 기업들의 AI 반도체 출시에 대한 우려가 있었지만, 소스에서는 이를 '소음'에 그칠 것으로 평가합니다.
• HBM3의 부재: 현재 중국 기업들은 AI 가속기의 핵심 부품인 HBM3를 자체 생산하거나 수입할 수 없습니다. 이 때문에 중국의 AI 가속기는 LPDDR5 등을 사용하는데, 이는 HBM3와 성능 면에서 경쟁이 되지 않습니다.
• 공정 기술의 한계: 중국의 AI 칩은 7나노 공정에서 생산되는 반면, TSMC는 2~3나노 공정을 사용하고 있어 기술 격차가 존재합니다.
• 미국의 규제 영향: 미국이 삼성전자와 하이닉스의 중국 공장에 대한 장비 반입 규제를 강화했지만, 이 공장들은 AI 반도체가 아닌 구형(레거시) 반도체 생산 라인이므로 AI 메가트렌드에 미치는 영향은 거의 없습니다. 오히려 구형 반도체의 공급 감소로 가격이 상승할 가능성도 제기됩니다.
3. AI 서버 내부의 핵심 기술: 연결(Connectivity)
AI 데이터 센터의 성능은 단순히 GPU 칩 자체뿐만 아니라, 여러 개의 GPU와 서버를 어떻게 효율적으로 연결하는지에 따라 결정됩니다.
• 스케일업(Scale-up)과 스케일아웃(Scale-out): 한 서버 내에 GPU를 수직으로 쌓아 올리는 것을 '스케일업', 여러 서버를 수평으로 묶는 것을 '스케일아웃'이라고 합니다.
• 엔비디아의 MV-Link: 엔비디아는 GPU 간의 데이터 전송 시간을 줄이고 연산 시간을 극대화하기 위해 'MV-스위치' 칩을 중앙에 배치하는 'MV-Link'라는 독자적인 연결 기술을 사용합니다.
• 고기술 구리 케이블: 이 MV-Link에는 고속 신호를 왜곡 없이 전달해야 하는 극한의 기술력을 요구하는 구리 케이블이 사용됩니다.
• 경쟁 구도: 엔비디아의 독점 기술(MV-Link, 인피니밴드)에 맞서 구글, 메타 등은 이더넷과 같은 표준화된 기술을 밀고 있어, AI 서버 내부 통신 기술 시장에서도 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다.
4. 국내 소부장 기업의 수혜
AI 반도체 투자 사이클이 본격화되면서 국내 소부장 기업들의 수혜가 예상됩니다. 투자는 통상적으로 장비가 먼저 시작되고, 3~6개월 후에 소재와 부품으로 확산되는 경향이 있습니다.
긍정적으로 언급되는 관련 기업들은 다음과 같습니다:
• 최선호주: 원익IPS, 파크시스템스, 유니샘, 코미코
• 기타 유망 기업: 이오테크닉스, 테스(TES), HPSP, 주성엔지니어링 등
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