"HBM·엔비디아 쏠림 다변화될 것…D램 혁신 가능성 높아"
한투운용 반도체 세미나…권석준 교수 "AI반도체 용도별 세분화돼 독점 완화"
(서울=연합뉴스) 송은경 기자 = "인공지능(AI)반도체라고 하고 있지만 이것도 세분화될 가능성이 높습니다. 학습 전용 서버냐, 추론이냐, 생성용이냐, 온 디바이스냐, 서버용이냐, 클라우드용이냐 등. 시장은 다변화될 거고 엔비디아가 독점하는 구도들도 다변화될 가능성이 높습니다."
권석준 성균관대 화학공학부 교수는 28일 한국투자신탁운용 개최로 콘래드호텔에서 열린 '2024 ACE 반도체 기자간담회'에서 글로벌 반도체 시장 전망을 이처럼 발표했다.
권 교수는 "그동안 그냥 범용 반도체라고만 생각했던 D램에서 많은 혁신이 일어날 가능성이 크다"며 최근 삼성전자[005930]와 네이버가 발표한 '마하1'이라는 칩에는 AI반도체에 탑재되는 고대역폭 메모리(HBM)가 들어가지 않는다고 짚었다.
권 교수는 "'마하1'에는 LPDDR5, 6가 들어갈 것"이라며 "DDR5는 HBM에 비해 대역폭은 작지만 훨씬 가격이 싸고 전력 적게 소모한다. 이런 모델들이 나오기 시작하면 HBM과 엔비디아에 쏠려있던 AI 칩 향방도 다변화될 것"이라고 내다봤다.
이어 "올해 D램 업황개선이 예상되는데 선행투자를 많이 한 삼성전자 같은 회사들은 연말이나 내년 상반기가 되면 D램에서 본격적인 수익을 거둘 가능성이 높다"며 "마이크론은 양산 생산능력(CAPA·캐파)가 작은 데다가 HBM과 D램을 동시에 많이 할 순 없다. HBM을 하려면 D램 캐파를 줄여야 한다"고 말했다.
특히 HBM은 D램보다 가격을 6∼7배 비싸게 받아야 '남는 장사'가 된다는 점을 지적하며 "HBM 가격이 높다는 것은 가격 변동폭도 상대적으로 더 크다는 것을 의미한다. 그러면 HBM에 속된 말로 '몰빵'을 하는 것은 굉장히 어려운 일이 될 수 있다"고 설명했다.
권 교수는 "HBM만이 AI 반도체의 수혜가 되는 것은 아니다. 특히 HBM은 개발 난도가 굉장히 높고 D램을 희생해서 만들어야 되는 것이기 때문에 굉장히 민감한 문제가 될 수 있다"며 "반대로 얘기하면 엔비디아가 HBM을 많이 사준다고한들 다 사줄 건 아니지 않나. 이 부분에 대해 밸런스 게임이 본격적으로 시작이 될 것"이라고 전망했다.
그러면서 "삼성전자는 후발주자처럼 되어가고 있는데 HBM에서 무리수를 두기보다는 자사에서 만들 AI칩이나 AMD 등 다른 AI칩을 만들 회사들과 전략적인 협정을 할 가능성도 높아진다고 볼 수 있다"고 말했다.
권 교수는 전자 대신 다른 요소를 쓰는 차세대 반도체가 개발되고 있고 에너지, 제조업 등 다른 산업과의 네트워크가 점차 복잡해지고 있다며 "애널리스트 보고서만 볼 게 아니라 네이처나 사이언스, 테크놀로지 리뷰 등을 읽으며 어디까지 기술이 진보하고 있는지 볼 필요가 있다"고 덧붙였다.
또한 소수의 국가가 반도체 시장을 독점하는 상황이 미·중 안보 이슈와 맞물려 과거 냉전 시절 코콤[015710](COCOM·대공산권수출조정위원회) 같은 기구가 만들어질 가능성이 높다며 투자자들이 이러한 동향에도 주의를 기울여야 한다고 당부했다.
발표가 끝나고 난 뒤 질의응답 시간에는 배재규 한국투자신탁운용 대표가 '삼성전자 위기론'에 대해 질문을 하기도 했다.
배 대표가 "삼성전자에 대해 걱정하지 않아도 되나"라고 묻자 권 교수는 "삼성전자가 지켜왔던 업계에서의 지배구도가 앞으로 도전받을 가능성 높다. 늘 2인자라고 생각했던 SK하이닉스[000660]의 꽁무니를 쫓아가는 게 자존심 상하는 일일 것"이라면서도 "지금 HBM에 쏠려있는 관심이 언제 조정을 받을지 모르고 D램과 HBM 가격차가 좁혀지면 오히려 안정된 수율 갖고 D램에 집중하는 게 더 유리해질 수 있다"고 답했다.
norae@yna.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지>
한투운용 반도체 세미나…권석준 교수 "AI반도체 용도별 세분화돼 독점 완화"
(서울=연합뉴스) 송은경 기자 = "인공지능(AI)반도체라고 하고 있지만 이것도 세분화될 가능성이 높습니다. 학습 전용 서버냐, 추론이냐, 생성용이냐, 온 디바이스냐, 서버용이냐, 클라우드용이냐 등. 시장은 다변화될 거고 엔비디아가 독점하는 구도들도 다변화될 가능성이 높습니다."
권석준 성균관대 화학공학부 교수는 28일 한국투자신탁운용 개최로 콘래드호텔에서 열린 '2024 ACE 반도체 기자간담회'에서 글로벌 반도체 시장 전망을 이처럼 발표했다.
권 교수는 "그동안 그냥 범용 반도체라고만 생각했던 D램에서 많은 혁신이 일어날 가능성이 크다"며 최근 삼성전자[005930]와 네이버가 발표한 '마하1'이라는 칩에는 AI반도체에 탑재되는 고대역폭 메모리(HBM)가 들어가지 않는다고 짚었다.
권 교수는 "'마하1'에는 LPDDR5, 6가 들어갈 것"이라며 "DDR5는 HBM에 비해 대역폭은 작지만 훨씬 가격이 싸고 전력 적게 소모한다. 이런 모델들이 나오기 시작하면 HBM과 엔비디아에 쏠려있던 AI 칩 향방도 다변화될 것"이라고 내다봤다.
이어 "올해 D램 업황개선이 예상되는데 선행투자를 많이 한 삼성전자 같은 회사들은 연말이나 내년 상반기가 되면 D램에서 본격적인 수익을 거둘 가능성이 높다"며 "마이크론은 양산 생산능력(CAPA·캐파)가 작은 데다가 HBM과 D램을 동시에 많이 할 순 없다. HBM을 하려면 D램 캐파를 줄여야 한다"고 말했다.
특히 HBM은 D램보다 가격을 6∼7배 비싸게 받아야 '남는 장사'가 된다는 점을 지적하며 "HBM 가격이 높다는 것은 가격 변동폭도 상대적으로 더 크다는 것을 의미한다. 그러면 HBM에 속된 말로 '몰빵'을 하는 것은 굉장히 어려운 일이 될 수 있다"고 설명했다.
권 교수는 "HBM만이 AI 반도체의 수혜가 되는 것은 아니다. 특히 HBM은 개발 난도가 굉장히 높고 D램을 희생해서 만들어야 되는 것이기 때문에 굉장히 민감한 문제가 될 수 있다"며 "반대로 얘기하면 엔비디아가 HBM을 많이 사준다고한들 다 사줄 건 아니지 않나. 이 부분에 대해 밸런스 게임이 본격적으로 시작이 될 것"이라고 전망했다.
그러면서 "삼성전자는 후발주자처럼 되어가고 있는데 HBM에서 무리수를 두기보다는 자사에서 만들 AI칩이나 AMD 등 다른 AI칩을 만들 회사들과 전략적인 협정을 할 가능성도 높아진다고 볼 수 있다"고 말했다.
권 교수는 전자 대신 다른 요소를 쓰는 차세대 반도체가 개발되고 있고 에너지, 제조업 등 다른 산업과의 네트워크가 점차 복잡해지고 있다며 "애널리스트 보고서만 볼 게 아니라 네이처나 사이언스, 테크놀로지 리뷰 등을 읽으며 어디까지 기술이 진보하고 있는지 볼 필요가 있다"고 덧붙였다.
또한 소수의 국가가 반도체 시장을 독점하는 상황이 미·중 안보 이슈와 맞물려 과거 냉전 시절 코콤[015710](COCOM·대공산권수출조정위원회) 같은 기구가 만들어질 가능성이 높다며 투자자들이 이러한 동향에도 주의를 기울여야 한다고 당부했다.
발표가 끝나고 난 뒤 질의응답 시간에는 배재규 한국투자신탁운용 대표가 '삼성전자 위기론'에 대해 질문을 하기도 했다.
배 대표가 "삼성전자에 대해 걱정하지 않아도 되나"라고 묻자 권 교수는 "삼성전자가 지켜왔던 업계에서의 지배구도가 앞으로 도전받을 가능성 높다. 늘 2인자라고 생각했던 SK하이닉스[000660]의 꽁무니를 쫓아가는 게 자존심 상하는 일일 것"이라면서도 "지금 HBM에 쏠려있는 관심이 언제 조정을 받을지 모르고 D램과 HBM 가격차가 좁혀지면 오히려 안정된 수율 갖고 D램에 집중하는 게 더 유리해질 수 있다"고 답했다.
norae@yna.co.kr
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