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본 책의 저자인 박진성 박사는 중학교 때부터 핸드폰을 좋아하여 자연스레 전자공학 전공을 목표로 공부에 매진하였으며, 결국 그에 성공하여 반도체 산업에 첫 발을 내디뎠다고 자신을 소개한다. 이후 반도체 재료 연구로 공학박사를 취득하였으며, 학위 과정 중 국내 대표 대기업이자 자존심인 삼성전자 DS 부문 산학 장학생으로 선발되어 반도체 공정 엔지니어로 현업에 종사하고 있다. 이러한 연혁을 가진 그는 언제부터인가 사석에서 비전공자들에게 반도체 지식을 쉽게 풀어서 설명해 주는 것에 큰 재미와 보람을 느끼기 시작했다고 전하며, 천체 물리학을 대중화시킨 칼 세이건(Carl Sagan)처럼 무엇이든 쉽게 설명할 수 있는 강점을 살려 어렵기만 할 것 같은 반도체에 대해 문턱을 조금이라도 낮추기 위해 이 책을 저술했다고 전하고 있다. 반도체는 국내 경제에선 이제는 떼려야 뗄 수 없는 그런 업종이 되었으며, 전 세계적으로도 AI 및 자율주행, 로봇 등에 있어서 반도체는 필수품목이라고 할 수 있겠다. 따라서 전문가들처럼 상세하게 알 필욘 없겠지만, 적어도 어떤 방식으로 생산되며 반도체의 기능별 종류와 함께 그에 따라 어떠한 기업들이 존재하는 지등에 대해서는 알고 가야 하지 않나 생각한다. 특히 투자에 있어서도 반도체 업체들이 가장 우선순위에 해당되는 만큼 기본 지식은 반드시 필요할 것으로 생각된다.
책은 크게 4부로 구성되어 있다. 반도체에 대해 기본적인 지식부터 시스템 반도체와 메모리 반도체의 차이점, 반도체의 생태계 및 8대 공정과 함께 반도체 기업들과 글로벌 주도권 전쟁까지 다루고 있다. 저자가 말하길 어렵게만 느껴지는 반도체 공부에 대해 용어 설명부터 단순한 그래픽을 통해 아주 손쉽게 설명하고 있다. 본 책을 통해 필자도 큰 흐름을 알 수 있었으며 개념을 잡을 수 있었다. 그러나 서평에서는 개인적으로 느끼기에 투자에 관련된 내용들에 대해서만 언급해 보도록 하겠다. 기술적 용어 설명에 있어서 자칫 의도한 바와 다르게 해석될 수도 있는 민감한 부분이 있을 수 있는 만큼 이에 대해서는 반드시 책을 통해 직접 확인해 보시길 추천드린다. 반도체 관련 핵심 공정 및 기술적인 부분들이 상당히 많이 내포되어 있는 만큼 전공 관련자 또는 전공을 예정하고 있는 학생들, 심지어 반도체에 대해 깊이 공부해보고 싶은 분들이라면 반드시 읽어봐야 할 책이 아닌가 생각된다. 1부에서는 반도체에서 대표되는 시스템 반도체 및 메모리 반도체에 대한 부분에 대해 한 번 다뤄보도록 하겠다.
1. 한국 경제의 핵심, 반도체
한국 경제에서 가장 중요한 산업 한 가지를 정해라고 한다면 무조건 반도체가 될 것이다. 특히 저자가 말하길 메모리 반도체 개발에서 세계 최초 타이틀을 거머쥐기 시작한 1992년부터 반도체 산업은 우리나라 기간산업으로써 꾸준히 도약했다고 전하고 있다.
2000년 260억 달러로 수출 품목 중 1위를 차지한 반도체는 이후 22년 간 6차례를 제외하곤 꾸준히 1위 자리를 지키고 있다고 말하는 저자는 2021년에는(사진에서는 2021년 11월까지 집계된 기준으로 1152억 달러) 무려 1280억 달러의 수출액을 기록하며 수출 품목 중 20%를 담당하게 되었다고 말한다. 이는 자동차, 석유제품, 선박 등 수출액을 전부 합한 것보다 더 큰 규모로 단일 품목으로는 엄청난 수치다.
이로 인해 저자는 한국 증시에서도 반도체 산업이 차지하는 비중 역시 나날이 커지고 있다고 말한다. 국내 대표 기업인 삼성전 자이 시총 약 388조 원(2023년 4월 기준, 코스피 내 시가총액 비중 15.76%)으로 부동의 1위를 지속적으로 달리고 있으며, SK하이닉스 역시 약 65조 원(2023년 4월 기준, 코스피 내 시가총액 비중 2.64%)으로 국내에서 시총 3위에 해당되는 규모를 지니고 있다. 또한 여기에 장비, 부품, 소재 등을 만드는 여러 협력사가 존재하기에 이들까지 더하게 된다면 국내에서 반도체 산업의 중요성은 더욱 커진다고 저자는 말한다.
2. 시스템 반도체와 메모리 반도체
1) 컴퓨터가 작동하는 방식
컴퓨터는 입력 → 처리 → 출력의 방식으로 일하며, 반도체에 있어서 중요한 부분은 '처리'라고 저자는 말한다. 시스템 반도체와 메모리 반도체가 서로 협력해 처리 과정을 진행하기 때문이며, 사용자의 명령을 해석하고, 실제 연산을 진행하는 과정은 시스템 반도체가 담당한다고 저자는 말한다. 그에 반해 메모리 반도체는 기억을 하는 역할인 것이다. 흔히 알고들 있는 CPU(Central Processing Unit)가 시스템 반도체이며, 단기 기억을 담당하는 RAM(Random Access Memory)과 장기 기억을 담당하는 ROM(Read Only Memory)이 메모리 반도체다. 오늘날 우리가 사용하는 스마트폰, 태블릿 PC 등의 전자 제품들은 이러한 반도체들이 협력하는 방식으로 동작한다고 저자는 설명한다.
2) 시스템 반도체
[컴퓨터의 두뇌, CPU]
위에 거론된 CPU는 컴퓨터의 두뇌 역할을 하는 대표적인 시스템 반도체이며, 제어 유닛, 산술 논리 유닛, 아주 작은 용량의 메모리 유닛(캐시 메모리, 레지스터)으로 구성되어 있으며, 코어(Core), 스레드(Thread), 클럭(Clock), 아키텍처(Architecture)에 따라 성능이 달라진다고 저자는 말한다. 어려운 일이든 쉬운 일이든 한 번에 한 작업만 처리하는 직렬성을 가지고 있으며 책에서는 세프에 비유되어 아주 쉽게 설명되어 있으니 확인하시길 바란다.
저자가 말하길 CPU의 최강자는 인텔(INTEL)과 AMD라고 말한다. 2021년 기준으로 PC 및 서버용 CPU를 포함한 전체 CPU 시장에서 인텔은 63%, AMD는 37%의 점유율을 차지한다고 말한다.
[그래픽 연산의 최강자, GPU]
컴퓨터 모니터에 화면을 보여주기 위해 방대한 연산을 동시에 처리해야 하는데, 이를 GPU가 담당하고 있는 것이다. GPU는 CPU와 달리 여러 가지 일을 동시에 처리할 수 있는 병렬성을 가지고 있어서, 그래픽 연산 작업을 넘어 현시대에는 여러 작업들에 활용되고 있다. 예로써 엔비디아(NVIDIA)는 이러한 특성을 이용해 한 때 비트코인 채굴용으로 사용하기도 했으며, 많은 업체들이 자율 주행을 위한 기술에도 접목하고 있는 것으로 알려진다. 저자가 설명하길, 이처럼 GPU를 다양한 목적으로 활용하는 기술을 GPU 범용 연산, 줄여서 GPGPU(General Purpose Computing on GPU)라고 불린다고 한다.
내장형 또는 외장형 GPU를 제작하는 회사는 엔비디아와 함께 AMD, 인텔 세 곳뿐이라고 한다. 2021년 기준으로 엔비디아가 시장의 반이 넘는 56%로 시장 점유율 1위이며 AMD와 인텔이 각각 26%, 18%를 차지하고 있다고 전한다.
[스마트폰의 두뇌, AP: 스마트폰 제조사가 AP를 직접 설계하는 이유]
스마트폰의 두뇌 역할을 하는 반도체로서, 컴퓨터 한 대에 들어가는 주요 부품들을 하나의 반도체 칩에 집적하여 넣은 단일 칩 시스템(SoC, System on Chip)이라고 한다. 주요 스마트폰 제조사들이 직접 AP를 제작하고 있으며, 특히 저전력 설계에 심혈을 기울이고 있다고 저자는 말한다.
2007년 스마트폰 시대가 본격적으로 돌입하게 되면서 퀄컴, TI, 마벨 등이 AP를 제작해 스마트폰 제조업체에 판매했고, 삼성은 자사의 스마트폰에 탑재함과 동시에 애플에 AP를 공급했다고 저자는 말한다. 저자가 말하길 통신 분야 강자였던 퀄컴(Qualcomm)은 AP에서도 경쟁력과 함께 독주를 이어갔다고 설명하는데, 이유로는 막강한 경쟁력으로 인해 TI 및 마블이 철수하고 재정난을 겪던 AMD가 모바일 그래픽 사업부를 퀄컴에 매각했기 때문이다. 그러나 초기 스마트폰은 고성능 일변이었고 점차 대중화가 되면서 신흥 시장을 타깃으로 하는 중저가 보급형이 나오게 되면서 이 틈을 대만의 미디어텍(MediaTek)이 잘 파고들어 시장 점유율을 가져갔다고 한다. 이러한 역사를 통해 2010년 이후부터는 주요 스마트폰 제조사들이 AP를 직접 설계하기 시작했다고 저자는 말한다.
2010년 애플은 반도체 설계 업체인 인트린시티(Intrinsity)를 인수하여 삼성의 AP와 결별하게 되었고, 중국의 화웨이 역시 AP 자회사인 하이실리콘(HiSilicon)을 통해 직접 설계하기 시작했다고 한다. 따라서 2022년 기준으로 삼성, 애플, 화웨이는 모두 AP를 직접 설계하고 있으며 이러한 이유는 저자가 말하길 자사 완제품인 스마트폰과 태블릿의 경쟁력을 높이기 위함이라고 한다. 타사 AP 설계에 의존한다면 타사의 출시 기준에 맞춰야 하며, 탑재하고자 하는 원하는 기능을 자유롭게 반영할 수도 없게 된다. 이러한 이유는 타 산업에도 마찬가지일 것이다. 제품을 제조하기 위한 주요 부품이나 시스템을 직접 생산하게 된다면 위와 같은 강점으로 가격 경쟁력까지 갖출 수 있기에 경쟁사들과의 경쟁에서 압도적인 우위를 점할 수 있는 것이다.
[AP 기술의 발전 방향]
최근 AP 시장은 AI 기능 추가로 인해 새로운 시대에 접어들었다고 저자는 말한다. 기기의 보안이 향상됨과 동시에 데이터 처리 속도가 빨라지면서 고성능화가 빠르게 진행되고 있다는 것이다. 그렇지만 저전력을 염두에 두어야 한다고 말하는 저자는 아래와 같은 이유가 있다고 전한다.
PC의 경우 스마트폰과 달리 안정적으로 전력을 공급받기에 오랜 시간 사용이 가능하나, 스마트폰은 항시 들고 다녀야 하는 제품이기에 배터리에 저장된 전력만큼 사용할 수 있다. 따라서 배터리 사용 시간이 매우 중요한 문제인데, 이를 위해서는 배터리 용량을 키우거나 스마트폰 내 부품들이 저전력으로 동작해야 한다고 저자는 말한다. 배터리 용량이 커지면 커질수록 스마트폰의 크기도 그에 비례해서 커져야 하기에 점점 더 소형화, 경량화되고 있는 추세에는 맞지 않을 것이다. 따라서 저전력을 통해 해결해야 하는데 이런 이유로 AP 제조사들은 반도체 소자 단위에서부터 낮은 전압으로 동작하도록 설계하고, 소비 전력을 줄이기 위해 미세 공정을 진행하는 등의 노력을 기울이고 있다고 저자는 설명한다.
[2세대 AI 반도체, NPU]
NPU(Neural Processing Unit)는 대표적인 AI 반도체로 AI 연산 수행부터 연산 결과물의 분석까지 빠르게 진행이 가능하다고 저자는 말한다. 주로 AP 안에 탑재되어 있으며, AP를 만드는 스마트폰 제조사들이 NPU 분야에서도 높은 경쟁력을 갖고 있다고 한다.
많은 연산을 진행하는 데 특화된 GPU가 AI 분야에서 각광받는 이유는 기계 학습에 있어 딥 러닝(Deep Learning)과 머신 러닝(Machine Learning)으로 대변되는 분석해야 하는 출력과 연산, 변수 등을 대규모의 병렬 계산기 형태를 가진 GPU가 방대한 양의 데이터를 효율적으로 연산하는 데 안성맞춤인 것이다. 이러한 가운데 NPU가 나온 이유는 무엇일까?
저자는 AI 알고리즘의 유무와 데이터 전송 속도 그리고 가격 때문이라고 말한다. GPGPU는 AI에 필요한 단순 연산까지만 가능하며, 연산 결과물을 분석하기 위해서는 별도의 소프트웨어가 필요하다고 한다. 또한 AI 연산에 필요한 고속 데이터 전송 구조(아키텍처)가 없어서 전송 속도가 느리며, GPU는 그래픽 처리 연산 기능을 가지고 있는데 이러한 기능들은 AI 연산에는 불필요한 것들이라고 저자는 말한다. 이러한 이유로 비효율적인 면을 개선하고자 NPU를 통해 대규모 병렬 연산 후 고속 데이터 전송 구조까지 갖추게 된 것이다. 성능 개선과 함께 GPU의 그래픽 연산 기능을 과감히 제거하였기에 가격이 저렴해지고 소비전력 역시 크게 줄어 AI 연산에 최적화된 반도체라는 것이 저자의 설명이다.
NPU는 애플, 화웨이, 삼성전자, 퀄컴 등이 경쟁력을 갖춘 것으로 전해진다. 이들의 공통점은 AP를 직접 설계 및 제조하는 업체들이기도 하다. 이들은 자신들이 설계한 AP 안에 NPU를 넣어 성능 테스트와 함께 NPU가 처리하는 정보를 수집해 방대한 데이터베이스를 구축하고 있다고 저자는 말한다. 이러한 강점으로 NPU 시장에서는 전통적인 반도체 기업보다 IT 기업들이 경쟁우위에 있다고도 말한다. 애플의 시리, 구글의 구글 어시스턴스, 삼성의 빅스비 같은 인공지능 비서 서비스들이 대표적인 사례다. 또한 스마트폰 카메라에 있어서도 카메라가 장면을 인식하여 최적의 필터를 적용하거나 찍은 사진의 손 흔들림, 노출 부족 및 과다를 인식하여 사진을 자동 보정하는 기술 역시 NPU 덕분이라고 한다. NPU가 발전할수록 일상에서 체감할 수 있는 서비스들도 더 늘어날 것으로 예상한다고 저자는 말한다.
[또 다른 2세대 AI 반도체, FPGA와 ASIC]
FPGA(Field Programmable Gate Array)는 상황에 따라서 산술 논리 유닛을 자유롭게 구성할 수 있는 반도체이며, 산술 논리 유닛이 고정되어 있는 CPU에 비해 연산을 훨씬 빠르게 처리할 수 있다고 저자는 말한다. 이런 자율성으로 인해 AI 반도체 개발 측면에서 아주 효율적이라고도 말한다.
이러한 특성으로 FPGA는 특정 용도로 사용하기 위한 반도체를 개발할 때 최적의 설계를 찾기 위해 반도체 개발자들이 많이 사용한다고 전해지며, 로봇, 인공지능 등의 하드웨어 가속기, 방산 분야와 함께 통신 분야에서도 주로 활용된다고 저자는 말한다.
ASIC(Application-Specific IC)는 특정한 기능만을 수행하도록 맞춤 설계된 반도체로, 하나의 특화된 기능만을 가지고 있어 동작 속도가 빠르고 소비 전력이 적다는 강점을 가진다고 저자는 설명한다. 다만, 특정 용도로 제작되었기 때문에 활용 가능한 분야를 벗어나면 아예 사용이 불가하다는 단점도 가지고 있다고 한다.
이 두 부분은 시스템 반도체에서 약 3%의 비중을 차지하며, 업계 1위는 점유율 50%의 자일링스(Xilinx)인데 2020년 AMD가 인수하였으며 업계 2위는 2015년까지 해당 분야 2위이던 알테라(Altera)를 인수한 인텔로 30~40%의 점유율을 차지하고 있다고 저자는 말한다. 즉 CPU 시장의 강자들이 이 부분에서도 기업 인수를 통해 독보적인 점유율을 가지고 있는 것이다.
[3세대 AI 반도체, 뉴로모픽 반도체]
AI 반도체는 형태나 기능에 따라 1세대, 2세대, 3세대로 구분된다고 하며, 1세대는 단순 데이터 연산이 구축되어 있는 가장 간단한 AI 구성이었다면 2세대는 인간 뇌신경계를 모방하여 필요한 하드웨어만 구성하여 알고리즘의 하드웨어화와 함께 높은 효율 & 낮은 소비 전력이 특징이었다고 저자는 말한다.
3세대 AI 반도체인 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체는 2세대와 같이 인간의 뇌신경계를 모방하여 데이터의 기억(메모리)과 연산을 동시다발적으로 진행하는 반도체로써, 이를 활용하면 사람마다 다른 필체, 목소리, 생김새 등과 같이 정형화되지 않은 글자, 음성, 이미지 등의 데이터 처리를 훨씬 잘 해낼 수 있다고 저자는 말한다. 또한 저자는 이러한 형태는 결국 사람의 뇌와 같이 적은 에너지로 많은 양의 연산을 해내는 방향으로 개발되고 진화될 것이라고 덧붙인다. 미래 로봇 산업의 형태가 바로 이러한 부분을 응용 및 활용한 산업이 되지 않을까 개인적으로 생각된다.
[CIS, DSP, DDI, PMIC]
이 밖에도 다양한 시스템 반도체가 존재하는 데 이는 아래와 같다.
- CIS(Complimentary-Metal-Oxide-Semiconductor Image Sensor): 디지털카메라에 사용되는 이미지 센서. 스마트폰 등장 이후 급격히 시장이 확대되고 있다고 전해지며, 향후 자율주행화와 로봇, 드론 등 그 활용처가 무궁무진해 큰 성장이 예상된다고 저자는 말한다. 테슬라는 이러한 기능을 적용하여 FSD 기술을 발전시켜가고 있으며, CIS를 삼성전자로부터 공급받고 있는 것으로 알려지고 있다. CIS 부문은 소니(Sony)와 삼성전자 및 옴니비전(OmniVision) 등이 경쟁력을 갖춘 것으로 전해진다.
- DSP(Digital Signal Processor): 디지털 신호 처리에 특화된 반도체. 활용 영역에 따라 통신 DSP, 음성용 DSP 등으로 나뉜다고 하며, 디지털 화상(Image) 신호를 처리하는 데 특화된 언 DSP로는 ISP(Image Signal Processor)가 있다고 한다. 이러한 반도체들은 멀티미디어 기기 또는 통신 기기 등에 활용된다고 한다.
- DDI(Displat Driving IC): 연산된 디지털 신호의 화면 정보를 아날로그 신호로 전환해 주는 반도체. TV, 노트북, 컴퓨터 모니터, 스마트폰과 같이 디스플레이가 존재하는 모든 곳에 필수로 탑재
- PMIC(Power Management IC): 안정적인 전력 공급을 돕는 반도체. 전기가 공급되는 전자 제품에 필수로 탑재
[차량용 반도체 MCU]
CPU는 컴퓨터의 두뇌에 해당되는 만큼 다양한 종류의 일을 두루두루 잘하는데 단순 작업을 시키는 것은 자원 낭비일 것이다. 이에 CPU가 하기에는 단순한 기능들을 처리하기 위해 만든 것이 바로 MCU(Microcontroller Unit)라고 저자는 말하며, 이는 CPU 만큼 복잡한 연산을 처리하지 않기에 오류 발생이 적다고 한다. 그래서 간단한 업무이지만 절대로 틀리지 않아야 하는 높은 신뢰성을 필요로 하는 차량용 반도체에 쓰인다고 한다. CPU가 전체 상황을 컨트롤해 각 장치들에 명령을 내리면 장치마다 부착되어 있는 MCU가 이를 수행하는 것이다.
[인텔 진영 vs ARM 진영]
- 인텔 진영: 컴퓨터와 같은 전력 공급이 자유로운 부분에 한해 고성능의 코어를 설계하는 회사로 인텔과 AMD가 있는데, 이들의 코어 설계를 바탕으로 시스템 반도체를 만드는 회사들을 칭하는 용어
- ARM 진영: 스마트폰과 같은 휴대성 기기는 위에서 거론된 바와 같이 저전력이 핵심인데, 이 분야에서 두각을 드러낸 회사가 ARM이다. ARM은 적당한 성능의 저전력 코어를 설계하는 회사로, 고성능이 중요한 시대에는 인기를 얻지 못하다가 저전력이 중요해지면서 시장에서 큰 인기를 끌고 있다고 저자는 말한다. 실제 많은 AP 회사들이 ARM의 설계를 바탕으로 저전력이면서도 고성능을 내고 있는 것이다. 애플, 퀄컴, 삼성전가 모두 ARM 코어를 기반으로 한다.
하지만 최근에는 두 진영 모두 저전력 & 고성능 코어를 개발하고 있기고 컴퓨터와 스마트폰의 경계가 갈수록 모호해지고 있어서 두 진영 간의 영역이 겹쳐지고 있기에 어느 진영에서 더 앞서게 될지 귀추가 주목된다고 저자는 말한다.
3) 메모리 반도체
가치투자의 대가인 강방천 회장 또한 이러한 치킨게임은 곧 일등기업만이 행할 수 있는 강력한 정책이라고 소개하며 과거 삼성전자의 사례를 소개하기도 했었고 이후 애플과 지금의 테슬라까지 거론한 영상도 존재한다.
▶ 강방천 회장의 2023 관점 관련 참조할만한 지난 포스팅
강방천의 관점 2023: 끝없는 혁신 DNA를 가지고 있는 기업, 테슬라
테슬라는 고유명사의 관점이 아니고 이런 혁신이 있느냐 없느냐를 빨리 알아차리는 것, 그리고 그 혁신의 주동기업을 이해하는 것, 그리고 이해했다면 그들과 오래 함께하는 것은 굉장히 중요
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메모리 반도체하면 단연코 국내의 삼성전자와 하이닉스가 세계 주류로서 오랜 기간 동안 자리매김하고 있다. 그러나 이는 처음부터 그랬던 것은 아니며 불과 23년 전만 해도 20개가 넘는 메모리 반도체 회사들이 있었다고 한다. 국내 두 기업은 일명 '치킨게임'을 통해 시장을 섭렵할 수 있었다고 저자는 소개한다. 메모리 반도체 관련 상세한 정보 및 용어 이해는 꼭 책을 통해 확인하시길 바란다.
[첫 번째 치킨 게임]
1971년 인텔은 IBM에서 발명한 DRAM을 상용화해 큰 성공을 거두면서 1974년에는 점유율을 무려 82.9%까지 차지했다고 한다. 미국은 반도체 종주국으로서 초장기 메모리 반도체까지 시장을 독식한 것이다. 이런 미국에 일본이 도전장을 걸었다. 일본은 1950년부터 트랜지스터 라디오와 휴대용 계산기 등을 만들며 반도체 산업의 노하우를 축적하게 되고, 1971년에는 반도체 시장을 이끌 제품으로 DRAM을 선정하여 DRAM 개발에 착수했다고 한다.
2년 뒤, 오일쇼크로 인해 일본 반도체 산업이 한 단계 도약하게 된다. 세계 경제가 얼어붙은 순간 미국의 반도체 기업들은 투자를 축소하게 되면서 일본은 이 기회를 통해 투자에 박차를 가하여 시장에서 경쟁우위를 갖게 된 것이다. 일본의 경쟁력은 공정의 정교화를 통한 높은 수율(투입한 양 대비 제조되어 나온 양의 비율) 및 생산 원가 절감을 통한 가격 경쟁력이다. 이러한 경쟁력으로 일본은 1984년 NEC, 도시바(Toshiba), 히타치(Hitachi) 등을 선두로 내세워 반도체 산업에서 첫 번째 치킨 게임이 시작되었다.
일본 기업들의 저가 공세로 64K DRAM 가격을 1년 만에 $3에서 $0.3까지 떨어지게 되었으며 미국 언론은 당시 '제2의 진주만 공습'이라는 용어를 사용하며 큰 경계를 드러냈다고 한다. 피해는 미국 만이 아닌 국내도 대상지였다. 당시 삼성전자의 64K DRAM 생산 원가는 $1.7이었는데 하나를 팔 때마다 $1.4의 적자가 발생하였고, 한 해 누적 적자액만 2억 달러에 이르게 되었다고 저자는 말한다. 결국 일본 기업들의 치킨 게임을 통해 인텔의 점유율이 1.3%까지 추락하면서 인텔은 결국 이 부문에서 사업 철수에 이르게 되었고 인텔의 시장 퇴장을 끝으로 첫 번째 치킨 게임이 끝이 나게 되었다고 한다. 이후 15년간 일본 기업들이 메모리 반도체 시장을 석권하게 된 것이다.
첫 번째 치킨 게임의 승자인 일본의 가장 큰 무기는 기술력이었다고 저자는 말한다. 일본 기업의 수율 80%는 미국의 50%에 비해 엄청난 수준인 것이며, 웨이퍼 1장의 가격이 $100이라면 일본은 DRAM 1개당 $1.25에, 미국은 $2에 만들게 되는 셈으로 생산 원가에서도 엄청난 차이가 나는 것이다. 일본 특유의 장인 정신과 품질에 대한 집착과 함께 일본 정부의 주도적인 지원으로 가능하게 된 결과였다. 또한 당시에는 엔화마저 가치가 낮게 유지되었기에 엄청나게 유리한 환경이었던 것이다.
[두 번째 치킨 게임]
첫 번째에서 패배한 미국은 절치부심하여 1985년 마이크론, 인텔, AMD, 내셔널(National) 등이 연합하여 일본 반도체 기업들을 반덤핑 혐의로 국제 무역 위원회(ITC)에 제소했다. 이에 미국 상무부는 일본 메모리 반도체에 최대 188%의 덤핑 마진을 확정하여 1986년 그 유명한 미·일 반도체 협정이 체결되었다.(환율에 대한 합의인 플라자 합의도 이 시기다. 일본은 이로 인해 완전히 무너져버렸다.) 이 협정으로 일본 기업의 반도체 생산원 가르 공개하고 수출 가격 데이터를 제공함은 물론 일본 내 미국 반도체 시장 점유율 20% 달성 등의 조건이 달린 처사로 일본에 있어 아주 불리한 협정이다. 이때 국내기업들이 서서히 두각을 나타냈다고 저자는 말한다.
1983년, 본격적으로 메모리 반도체 산업에 뛰어든 한국의 삼성전자는 초기에 많은 어려움을 겪었으나, 80년대 PC 시대의 도래로 인해 새로운 기회를 찾은 것이다. 당시 일본 기업들의 고품질 DRAM은 슈퍼 컴퓨터나 서버용으로는 제격이었지만 보급화된 PC에는 적합하지 않았던 것이다. 이를 기회 삼아 삼성전자는 가격 메리트가 있으면서도 괜찮은 성능을 지닌 DRAM이 시장에서 불티나게 팔리게 되면서 일본의 품질 우선주의가 격변하는 PC 시장으로 인해 침몰함과 동시에 한국 기업에 기회가 찾아오게 된 것이다.
PC 시대로 실력과 점유를 키운 삼성전자는 두 번의 큰 결정을 단행하여 시장에서 승기를 잡았다고 저자는 말한다. 첫 번째 결정은 스택(Stack) 기술의 채택이다. 1 메가바이트(Megabyte, M) DRAM까지는 하나의 평면에 DRAM 셀을 넣을 수 있었지만, 4M DRAM부터는 입체 설계를 통해 여러 층으로 셀을 집적해야 했는데(이 부분에 대한 쉽고 상세한 설명이 책에 수록되어 있다) 문제 시되는 부분은 셀 집적 방법이었다고 저자는 말한다. 한 층을 만들고 그 위에 쌓는 트렌치(Trench) 방식보다 웨이퍼 위에 아파트처럼 한 층씩 차례로 쌓는 스택 방식이 비록 소자 성능은 떨어졌지만 생산이 용이하고 불량 발생 시 분석이 쉬웠기 때문에 이러한 장점으로 스택 방식이 승리했다는 것이다. 당시 스택 방식을 채택한 기업은 삼성전자 이외에 일본의 히타치, 미츠비시(Mitsubishi), 마츠시타(Matsushita)가 있었다고 한다. 미국 및 국내 현대전자 및 금성반도체 등은 트렌치 방식을 적용했다고 한다. 그로 인해 트렌치 진영들은 4M DRAM 수율 하락을 겪으며 대부분 주류에서 물러나게 되었고, 삼성은 이러한 추세에 발맞춰 빠른 연구 개발과 양산을 통해 3년간의 적자를 1988년 단 1년 만에 이익으로 극복했다고 저자는 말한다.
두 번째 명운을 건 결정은 1990년 1조 원의 손실을 감수하고 단행한 200 mm 웨이퍼 공정으로의 전환이다. 당시 표준은 150 mm였지만 삼성은 200 mm으로 선택한 것이다. 웨이퍼가 크면 칩을 더 많이 만들 수 있지만, 웨이퍼 크기만 바뀌는 게 아니라 장비까지 다 바꿔야 해서 비용이 많이 들고, 검증이 되지 않은 새로운 장비로 반도체를 만드는 과정을 겪어야 하기에 불량률 급증 등의 새로운 문제가 발생할 수도 있다. 이러한 이유로 반도체 장비 업계가 위험을 감수하는 초기 고객에게 장비를 할인해 주는 이유라고도 저자는 말한다. 이런 리스크를 떠안고 삼성이 단행한 승부수는 대성공이었다고 한다. 150 mm 웨이퍼를 채택한 경쟁사보다 80% 높은 생산량을 달성했다는 것이다.
그러나 위기가 없었던 것은 아니라고 저자는 말한다. 1992년, 미국의 마이크론은 한국 메모리 반도체 기업을 반덤핑 혐의로 제소하게 된다. 제소로 인해 삼성전자는 0.74%, 현대전자는 7.19%, 금성반도체는 4.97%의 덤핑 마진을 확정받게 된 것이다. 그러나 일본 기업들이 받은 덤핑 마진보다는 확연히 차이 나는 수치이며, 이는 일본 기업들은 미국에서 점유율을 높이고자 자국에서 판매되는 제품보다 매우 낮은 가격으로 미국에 판매한 것이 주된 이유다. 반면 국내 기업들은 가격에 큰 차이를 두지 않았다고 저자는 말한다. 이것은 국내 기업들이 그만큼 반도체를 싸게 만들 수 있었기에 가능한 일이었다고 한다. 이로 인해 미국의 덤핑 관세가 오히려 국내 기업들의 DRAM 기술력을 홍보하는 결과를 나타낸 셈이 된 것이다.
그러나 두 번째 위기도 있었다고 한다. 바로 IMF다. 경제가 무너지며 정부의 구조조정 명령으로 지금의 하이닉스(현대전자와 금성반도체 합병)가 설립되게 된 것이다. 일본 역시 구조조정이 단행되어 엘피다(Elpida, NEC와 히타치의 메모리 반도체 부문과 미츠비시의 DRAM 부문 합병)가 설립되게 되었다.
한국과 일본이 휘청거리자 이번에는 대만이 나타나게 되었다. 대만 기업들이 2007년 두 번째 치킨 게임을 걸어온 것이다. 대만의 약세와 함께 2008년 금융위기까지 동시에 터지게 되자 당시 주력 제품인 512M DRAM의 가격은 2006년 $6.8에서 2009년 $0.5로 폭락하게 되었고, 출혈 경쟁에서 국내 기업들은 큰 손해에도 불구하고 당시 더 큰 투자를 단행해 같은 가격에 고용량을 공급하는 방식으로 대만 기업의 공격에 대응한 것이다. 당시 영업이익률은 참담했다고 저자는 말한다. 삼성전자는 -14.3%, 하이닉스는 -51%를 기록했으며 마이크론 -47.9%, 대만의 난야와 이노테라는 각각 -105.6%, -57.9%를 기록한 것이다. 이로 인해 당시 DRAM 세계 2위이자 2008년 DRAM 시장 점유율 8.3%를 차지하던 독일의 키몬다(Qimonda)가 두 번째 치킨 게임의 희생양이 되었다고 저자는 말한다. 일본의 엘피다는 일본 정부의 금융 지원으로 간신히 살아남게 되었고, 치킨 게임을 일으킨 대만 기업들은 고용량 DRAM 시장에서 철수하였다고 한다. 결국 두 번째 치킨게임의 승자는 국내 대표 기업 2군데와 함께 미국의 마이크론의 승리로 끝이 나게 되었다고 저자는 말한다.
[세 번째 치킨 게임]
치킨 게임에서 승자는 게임이 끝난 후부터 엄청난 이윤을 얻을 수 있다고 저자는 말한다. 두 번의 치킨 게임의 승자들로 이러한 사실을 확인할 수 있다는 저자는 이후 대만과 일본의 기업들이 그간의 적자를 만회하고자 2010년에 세 번째 치킨 게임을 시작했다고 말한다. 생산 시설과 설비에 대한 투자를 선언하고, 증산을 통해 DRAM 공급을 늘린 것이다. 이에 대응하여 국내 두 기업도 투자를 단행해 맞대응했다고 한다. 무너지는 대만과 일본 기업을 아예 회생하지 못하도록 하는 것이 목표였을 것이라고 저자는 말한다.
이로 인해 같은 해 5월 1G DRAM 가격이 $2.7에서 7개월 만에 $1 밑으로 하락하게 되었고 3차 게임에서 누적 적자만 6조 원에 달했던 일본의 엘피다는 파산하게 되었다고 한다. 이후 엘피다는 미국의 마이크론에 인수하게 되었고, 대만의 기업들도 DRAM 사업을 철수하거나 가전제품 등에 쓰이는 저용량 DRAM 제품을 제작하는 것으로 사업을 조정했다고 한다. 결국 두 번째에 이어 세 번째 치킨게임에서도 삼성과 하이닉스, 마이크론이 살아남아 지금까지 빅 3의 체제가 완성된 것이다. 이후 더 이상의 치킨 게임 없이 이 세 업체가 10년 이상 메모리 반도체 시장을 점령하며 막대한 수익을 창출하고 있는 것이다.
이후 국내에서는 새로운 바람과 함께 많은 DRAM 공장이 순차적으로 세워졌다. 그러나 모든 공장에서 최신형 DRAM을 생산할 수는 없다고 저자는 전한다. 공장을 지을 당시에는 최신 설비와 장비였더라도 몇 년이 지나면 구형이 되어버리기 때문인 것이다. 그러나 최신의 장비는 아닐지라도 생산하는 데 지장이 없는 유휴 장비들을 시스템 반도체 제품 생산에 활용하면서 메모리 반도체 기업들은 점차 시스템 반도체 시장으로 사업 영역을 확대하고 있다고 저자는 말한다. 특히 CIS의 경우 수요가 증대하고 있어 DRAM 생산 시설을 용도 변경함으로써 시장 수요에 대응하고 있다고 한다.
[한국의 승리 요인]
국내 기업이 치킨 게임에서 승리할 수 있었던 원동력에 대해 저자는 크게 4가지가 있다고 말한다.
- 환경 변화에 빠른 대처: 외환위기, 금융위기, 치킨 게임을 겪으면서도 시장의 흐름을 정확히 판단하고 남들보다 더 멀리 보면서 빠른 결정을 내렸기에 살아남을 수 있었다는 것이다.
- 재벌 기업 구조: 반도체 산업의 관점에서, CEO는 올해 또는 내년의 이익으로 경영 능력을 평가받기에 장기적인 계획을 세울 수가 없다. 당장의 이익을 극대화하는 방향을 선택해야 하기에 한 번에 10~20조 원이 넘게 들어가는 시설이나 설비 투자를 과감하게 집행하는 일 또한 어렵다는 것이다. 그러나 국내는 재벌 경영이 존재하기에 이런 큰 결정권을 총수가 가질 수 있으며 이런 장점으로 미래를 위해 과감히 투자함과 동시에 여러 계열사가 존재하기에 반도체 회사의 적자를 다른 부분에서 메워줄 수 있다는 것이 큰 장점으로 적용했다는 것이다.
- 시장을 바라보는 다른 관점: 완벽주의를 표방한 일본은 고성능 반도체 개발과 양산에만 집중하고 단가를 낮추기 위해 설비 확충을 기반으로 한 규모의 경제에 지나치게 의존한 것이 패인의 요인이라고 말한다. 반면 국내 기업들은 시장이 필요로 하는 수준의 제품을 더 싸게 만드는 방법을 고민하여 막대한 투자비가 들어간 기존 생산설비의 활용 기간을 길게 가져가면서 공정 수를 줄여 생산 기간 단축과 함께 높은 수율을 달성할 수 있었다는 것이다.
- 뛰어난 기술력: 삼성전자는 1998년 DRAM 시장 1위에 오른 이후 단 한 번도 1위 자리를 내준 적이 없다고 한다. 신공정의 적극 반영과 뛰어난 공정 기술력을 통한 높은 수율, 3D DRAM과 같은 새로운 구조에 대한 연구개발을 기반으로 대량 양산 능력을 지속적으로 발전시키고 있기에 경쟁 우위를 지속할 수 있다는 것이다.
[메모리 반도체의 슈퍼 사이클: 가격 변동성과 승자 독식 구조]
시스템 반도체와는 달리 메모리 반도체는 사이클이 존재한다고 한다. 가격이 크게 뛰어 기업의 이익이 급증하는 구간을 슈퍼 사이클이라고 칭하는데, 이 사이클이 끝나게 되면 이내 가격이 큰 폭으로 떨어진다고 저자는 말한다. 이처럼 메모리 반도체 시장은 가격 변동성이 매우 크며, 이러한 가격 변동성은 1등 기업만 살아남을 수 있는 환경을 더욱 고착화한다고 저자는 설명한다. 메모리 반도체가 처음 나오면 수요가 공급을 초과해 가격이 비싸지게 되고 초기에 제품을 출시한 1등 기업은 높은 가격에 제품을 팔 수 있어 이익이 크게 늘어나는 것이다. 반면 후발 주자는 공급이 수요를 초과해 가격이 하락한 상태에서 제품을 출시하게 되므로 가격이 낮으니, 이익 역시 크지 않게 되는 것이다. 같은 제품을 팔아도 먼저 시장에 제품을 내놓는 1등 기업이 수익을 독식하는 구조라는 것이 저자의 설명이다.
이상 1부는 여기까지다. 다음 2부에서는 반도체 기업들과 글로벌 주도권 전쟁에 대한 내용을 다뤄보도록 하겠다. 모두들 성투하시길!!
(투자 전문가가 아니며 특정 주식의 매도 매수 추천도 아님을 밝힙니다. 투자에 대한 책임은 투자 본인에 있음을 다시 한번 상기시켜 드립니다)