새로운 석유는 석유가 아니라 실리콘이다

2026년, 지구상에서 가장 가치 있는 자원은 원유도, 희토류도, 데이터도 아니다. 첨단 반도체 제조 능력이다. 그리고 석유와 달리, 이건 그냥 뚫어서 나오는 게 아니다.

AI 혁명은 칩을 단순한 부품에서 경제 전쟁의 무기로 바꿔놓았다. ChatGPT의 모든 질의, Midjourney의 모든 이미지, 자율주행차의 모든 결정은 초당 수조 번의 연산을 처리하는 특수 실리콘 위에서 돌아간다. 이 공급망을 장악한 기업과 국가는 단순히 AI를 작동시키는 게 아니라, 누가 미래를 만들 수 있을지를 통제한다.

숫자는 충격적이다. 글로벌 AI 칩 매출은 2030년까지 5,270억 달러에 이를 것으로 예상되며, 훈련 칩 시장만 2,000억 달러 이상을 차지한다. 하지만 스프레드시트 너머에는 더 위험한 진실이 있다. 전 세계 공급망은 언제든 무너질 수 있는 소수의 병목 지점에 의존하고 있다.

NVIDIA: 제국의 역습 (그리고 또 역습)

젠슨 황의 가죽 재킷은 마이크로소프트 Windows 독점 이후 가장 지배적인 기술 제국의 유니폼이 되었다. NVIDIA의 시가총액은 3조 달러를 넘어섰고, 일본과 한국 반도체 산업 전체를 합친 것보다 가치가 높다.

H200/B200 왕조

NVIDIA의 Hopper H100은 이미 돈을 찍어냈다. H200은 HBM3e 메모리 141GB와 4.8TB/s 대역폭으로 판을 높였다. 메모리 용량이 76% 증가했고, 이는 대형 언어 모델 훈련 속도를 40-60% 향상시킨다. 한 달 걸리던 훈련이 이제 2주 만에 끝난다.

하지만 진짜 무기는 **Blackwell (B200)**이다. 2024년 3월 발표되어 현재 대량 출하 중인 B200은 10TB/s 칩 간 링크로 연결된 두 개의 GPU 다이에 걸쳐 2,080억 개의 트랜지스터를 탑재했다.

• FP4 정밀도 20 페타플롭스 (추론용)
• H100 대비 와트당 성능 5배 향상
• 1조 파라미터 모델의 실시간 추론

Microsoft, Meta, Google, Amazon은 집단적으로 500억 달러 이상의 Blackwell 기반 시스템을 선주문했다. OpenAI의 GPT-5 훈련 클러스터? Blackwell. Anthropic의 Claude? Blackwell. 전체 파운데이션 모델 경제가 NVIDIA의 실리콘 위에서 돌아간다.

해자(Moat)는 소프트웨어다

하지만 경쟁자들이 복사할 수 없는 건 바로 CUDA다. NVIDIA의 18년 된 병렬 컴퓨팅 플랫폼은 AI 개발의 사실상 표준이 되었다. 모든 주요 프레임워크—PyTorch, TensorFlow, JAX—는 CUDA에 먼저 최적화된다. AMD나 Intel로 전환한다는 건 코드를 다시 쓰고, 성능 문제를 디버깅하고, 프로덕션 안정성을 위험에 빠뜨린다는 의미다.

한 AI 연구자는 이렇게 말했다. "AMD를 사는 건 연필값 아끼려고 왼손으로 글쓰기 연습하는 것과 같다."

AMD: 영원한 도전자

AMD CEO 리사 수는 게임을 안다. 2014년 AMD를 파산 직전에서 구한 후, 그녀는 회사의 미래를 AI 칩에 걸었다. 2023년 12월 출시된 MI300X는 AMD의 가장 설득력 있는 NVIDIA 도전장이다.

MI300X 도박

스펙상으로 MI300X는 경쟁한다:

• HBM3 메모리 192GB (H100의 80GB 대비)
• 메모리 대역폭 5.3TB/s
• 더 나은 수율과 맞춤화를 가능하게 하는 칩렛 디자인
• 동급 H100 시스템 대비 30-40% 저렴

Microsoft, Meta, Oracle이 모두 계약을 맺었다. Meta의 Llama 3 훈련은 MI300X 클러스터를 사용한다. 하지만 AMD의 전체 AI 칩 매출은? 2024년 약 20억 달러로, NVIDIA AI 부문의 10%도 안 된다.

문제는 하드웨어가 아니다. 생태계다. AMD의 ROCm 플랫폼(CUDA 대안)은 극적으로 개선되었지만, 여전히 라이브러리 지원, 최적화, 개발자 마인드셰어에서 뒤처진다. 연구자가 새벽 2시에 버그를 만났을 때, CUDA Stack Overflow 답변은 10만 개, ROCm 답변은 800개다.

AMD는 실리콘에서 지는 게 아니다. 18년의 소프트웨어 투자에서 지고 있다.

Intel: 몰락한 거인

Intel의 AI 붕괴는 반도체 역사상 가장 충격적인 역전이다. 40년간 컴퓨팅을 정의한 회사가 이제 업계에서 가장 중요한 시장의 3류 플레이어가 되었다.

무엇이 잘못되었나

팻 겔싱어는 2021년 Intel을 구하기 위해 CEO로 복귀했다. 3년 후, 피해는 참혹하다:

• Gaudi 3 AI 칩: 늦게 출시, 미미한 채택
• Ponte Vecchio (데이터 센터 GPU): 제조 악몽, 성능 문제
• 파운드리 사업: 2023년만 70억 달러 손실
• 전체 AI 칩 매출: 5억 달러 미만 (NVIDIA는 80배 더 크다)

Intel의 근본 문제는 문화다. 그들은 수십 년간 3년 주기로 기업 고객에게 판매되는 x86 CPU 최적화에 집중했다. AI는 다음을 요구한다:

• 빠른 반복 (12개월마다 새로운 아키텍처)
• 대규모 병렬 처리 (Intel은 직렬 성능에 특화)
• 소프트웨어 우선 사고 (Intel은 소프트웨어를 CPU 판매 도구로 봤다)

시장은 말했다. Intel의 데이터 센터 GPU 부문은 2024년 사실상 폐쇄되었다. 이제 그들의 AI 전략은 다른 회사를 위한 위탁 제조에 달렸다. 한때 컴퓨팅을 지배했던 회사의 잔혹한 강등이다.

중국의 칩 독립: 절망인가 운명인가?

2022년 10월과 2023년에 강화된 미국의 수출 규제는 중국을 첨단 AI 칩에서 차단했다. H100도 없다. A100도 없다. 특정 성능 임계값 이상의 최첨단 NVIDIA 실리콘은 없다.

중국의 대응? 수직 계열화.

화웨이 Ascend: 민족주의적 대안

화웨이의 Ascend 910B는 중국이 국내 생산한 가장 진보된 AI 칩이다:

• NVIDIA A100과 대략 동급 (두 세대 뒤처짐)
• 7nm 공정 노드 (NVIDIA의 4nm 대비)
• Baidu, Alibaba, ByteDance가 모델 훈련에 사용

하지만 핵심은: 존재한다는 것이다. 중국의 AI 산업은 죽지 않았다. 적응하고 있다. Baidu가 2023년 말 ERNIE 4.0 (GPT-4 경쟁자)을 출시했을 때, Ascend 클러스터에서 돌아갔다. 성능은 뒤처졌고 훈련은 더 오래 걸렸지만, 출시됐다.

SMIC 와일드카드

중국의 Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC)은 2023년 ASML의 극자외선(EUV) 리소그래피 기계—미국이 중국 수출을 금지한 도구—에 접근하지 못한 채 7nm 칩을 생산해 업계를 충격에 빠뜨렸다.

어떻게? 무차별 대입. 다중 패터닝, 낮은 수율, 강력한 엔지니어링. 비용 효율적이지 않지만(수율이 50% 미만으로 보고됨), 작동한다. 그리고 중국이 영원히 막히지 않을 것임을 시사한다.

장기 베팅: 중국이 2030년까지 칩 독립을 달성하면, 미국의 수출 규제는 무의미해진다. 그렇지 않으면, 21세기 경쟁력을 정의할 AI 능력 격차에 직면한다.

TSMC: 세계를 지배하는 섬

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company는 지구상에서 가장 전략적으로 중요한 회사다. 매출 때문이 아니라(연간 700억 달러 이상도 인상적이지만), 대체 불가능성 때문이다.

제조 독점

TSMC는 다음 회사들의 칩을 제조한다:

• Apple (모든 iPhone, iPad, Mac 프로세서)
• NVIDIA (모든 AI GPU)
• AMD (Ryzen, EPYC, MI300X)
• Qualcomm, MediaTek, Broadcom (모바일, 네트워킹)

그들의 3nm와 4nm 공정 노드는 대량 생산에서 가장 앞선다. NVIDIA의 Blackwell? TSMC. AMD의 MI300X? TSMC. 한때 세계 최고의 제조사였던 Intel조차 이제 TSMC에 아웃소싱한다.

병목: TSMC의 ASML(네덜란드)제 EUV 리소그래피 기계. 각 기계는 1억 5천만~2억 달러이고, 운송에 40개의 선적 컨테이너가 필요하며, 운영에 250명의 엔지니어가 필요하다. ASML만이 만들고, 총 200대도 팔지 않았다.

대만 리스크

중국은 대만을 이탈 성(省)으로 간주한다. 미국은 방어에 대해 애매한 약속을 했다. 그리고 TSMC의 팹은 신주와 타이난에 집중되어 있다. 중국 본토의 미사일 사거리 안이다.

분쟁이 발발하면, 글로벌 AI 산업은 멈춘다. 느려지는 게 아니라 멈춘다.

미국과 EU 모두 TSMC에 국내 팹 건설을 위해 수십억 달러를 던지고 있지만(애리조나, 독일), 첨단 제조는 복제하는 데 5~10년이 걸린다. 그 사이, 모든 AI 모델, 모든 스마트폰, 모든 데이터 센터는 중국이 자국 영토라 주장하는 36,000km² 섬의 안정성에 달려 있다.

삼성 파운드리: 다크호스

삼성은 세계 2위 칩 제조사이자 1위 메모리 생산자다. 그들의 파운드리 사업은? 고전 중이다.

제조 실수

삼성의 3nm GAA (Gate-All-Around) 공정은 기술적으로 TSMC의 FinFET 기반 3nm보다 앞섰다. 문제: 수율. 초기 생산은 웨이퍼당 사용 가능한 칩이 10-20%에 불과해 경제적으로 실행 불가능했다고 전해진다.

고객들이 알아챘다. Qualcomm은 Snapdragon 8 Gen 4 주문을 TSMC로 다시 돌렸다. NVIDIA는 대규모 주문을 하지 않았다. 심지어 삼성 자체의 Galaxy폰용 Exynos 칩도 저조했다.

하지만 삼성은 장점이 있다:

• 수직 계열화: 메모리, 파운드리, 패키징을 모두 자체 생산
• HBM 지배: 고대역폭 메모리 시장 점유율 50% 이상 (AI 칩에 필수)
• 2,280억 달러 투자 계획 (2042년까지)

삼성이 수율 문제를 해결하면, TSMC의 유일한 신뢰할 만한 경쟁자가 된다. 그렇지 않으면 독점은 심화된다.

미국 수출 규제: 실리콘 경제 전쟁

2022년 10월과 2023년 수출 규제는 냉전 이후 가장 공격적인 반도체 정책 사용이었다. 주요 제한 사항:

1. 성능 임계값: 특정 컴퓨팅 밀도 이상의 칩을 중국에 금지
2. EUV 및 고급 DUV 리소그래피 도구: 수출 금지
3. "미국인" 제한: 미국 엔지니어는 중국의 고급 노드 작업 불가
4. 제3자 압력: 네덜란드(ASML), 일본(Tokyo Electron), 한국(삼성, SK하이닉스) 준수 강제

목표: 중국이 최첨단 AI 모델을 훈련하지 못하게 막는 것.

의도하지 않은 결과

단기: 효과가 있었다. 중국 AI 회사들은 열등한 하드웨어로 고전했다.

중기: 중국은 국내 개발을 가속화했다. 화웨이, SMIC 등은 무제한 자금을 받았다.

장기: 글로벌 기술의 양분화. 우리는 호환되지 않는 표준, 소프트웨어, 지정학적 정렬을 가진 별도의 AI 생태계—서방(NVIDIA/TSMC)과 중국(화웨이/SMIC)—를 향하고 있다.

모든 국가가 이제 묻는다: 위기 시, 미국이 우리의 칩 공급도 차단할까? 이 질문이 일본의 Rapidus 이니셔티브, 유럽의 Chips Act, 한국의 국내 생산 의무화를 추진하고 있다.

2026년 엔드게임

2026년을 지나며, 칩 전쟁은 새로운 국면에 진입하고 있다:

NVIDIA는 Blackwell로 선두를 확장하고 있으며 이미 차세대 아키텍처(Rubin, 2026-2027년 계획)를 시연 중이다. 규제 당국이 개입하지 않는 한, 그들은 수년간 AI 훈련의 80% 이상을 장악할 것이다.

AMD는 관련성을 유지하지만 부차적이다. MI300X 후속작(MI350X)은 15-20% 시장 점유율을 확보할 수 있다. 생존하기엔 충분하지만 위협은 아니다.

Intel은 위기 모드다. 2027-2028년까지 겔싱어의 파운드리 베팅이 성과를 내지 않으면, Intel의 AI 미래는 혁신자가 아니라 위탁 제조업자다.

중국은 2년 뒤처져 있고 천천히 따라잡는다. 2028년쯤 화웨이의 Ascend 칩은 2025년 NVIDIA 성능과 맞먹을 수 있다. 대부분의 응용에는 충분하지만 항상 최전선에서 뒤처진다.

TSMC는 여전히 결정적 노드다. 대만 위기는 곧 글로벌 AI 위기다.

삼성은 와일드카드다. 수율을 고치면 TSMC 독점을 무너뜨릴 수 있다. 그렇지 않으면 미래를 만드는 타인들을 바라보는 메모리 공급자가 된다.

왜 이것이 중요한가

AI 칩 전쟁은 기술 스펙의 문제가 아니다. 다음의 문제다:

• 경제 지배: 첨단 AI를 가진 국가가 자동화, 물류, 생산성을 통제
• 군사 우위: AI 기반 무기, 정보, 사이버 능력
• 에너지와 기후: AI 칩은 메가와트를 소비; 이를 통제하는 자가 데이터 센터를 통제
• 주권: 외국 칩에 의존한다는 건 외교 정책에 의존한다는 의미

우리는 21세기 글로벌 질서의 형성을 목격하고 있다. 트랜지스터 하나씩.

승자는 단지 더 나은 AI를 만드는 게 아니다. AI가 무엇인지, 누가 접근할 수 있는지, 그리고 무엇을 할 수 있는지를 정의할 것이다.

그리고 지금, 그 승자는 영어를 말하고, 가죽 재킷을 입고, 다른 어디서도 구할 수 없는 칩을 판다.

칩 전쟁은 승자 독식이다. 그리고 "독식"은 수조 단위로 측정된다.