[경제]한국 반도체의 미래 3년

한국 반도체의 미래 3년 - 2027년 반도체 골든 타임, 무엇을 준비하고 실현할 것인가
박준영 지음 / 북루덴스 / 2025년 6월

이 글은 리뷰어스의 도움으로 출판사에서 무상으로 책을 지원하여 작성한 후기입니다.

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[한줄평]

AI 시대의 한국 반도체는 위기를 맞고 있지만, 이를 극복하기 위한 작가의 조언을 배울 수 있었습니다.

[100자 서평]

Open AI의 ChatGPT의 출시로 Nvida의 제품은 새로운 세상에서 필수 불가결의 제품이 되어버렸습니다. 이런 GPU의 제품에 빠질 수 없는 것이 바로 메모리이며, 특히 HBM이라는 제품의 성능이 매우 중요한 보조 부품이 되었습니다. 하지만, 대한민국과 전세계의 메모리부분 1등 기업인 삼성은 HBM기술을 먼저 시작했음에도 불구하고, 시대를 읽지 못한 오판으로 현재는 25년 1분기 SK 하이닉스에 1위 자리를 내어 주었고, 아직도 Nvidia의 제품에 탑재가 되지 않고 있습니다. 이 뿐만이 아닙니다. 삼성 파운더리 사업부는 TSMC라는 거대 공룡기업에게 큰 기술 및 수율 격차로 간극이 더 커지고 있습니다. 이런 위기의 국면에서 삼성은 고객과 주주들에게 사과를 했고, 쇄신을 약속했습니다.

하지만, 이런 사태가 어떻게 발생하게 되었는지, 이 난국을 어떻게 해결하면 되는지에 대해서 궁금하던 차에 이 책을 만나게 되었습니다. 이 책은 대부분의 삼성의 과거, 현재 그리고 미래에 대한 내용이 담겨져 있습니다. 삼성이 어떻게 메모리 부분의 일류 기업이 되었는지와 왜 현재의 난국을 맞이하게 되었는지를 알려줍니다.

이런 난국에서 기업의 자체가 경영적 측면에서 변화가 되어야하며, 국가에서 반도체 산업의 발전에 맞는 인력 재배치 및 산업 생태계의 변화도 필요하다고 이야기 합니다. 예전에 1등 기업이 한국 산업을 이끌어가는 시대는 이미 막을 내렸고, TSMC의 사례처럼 협력을 바탕으로 하는 산업 생태계를 만들어가야 한다도 말해줍니다.

[본문]

책을 읽으면서 인상적인 문구를 기록하고자 합니다.

'테슬라의 공차는 mm 이지만, 반도체 생산 장비마저 um 수준으로 관리되어야 한다. 그렇지만 반도체 공적 스펙은 mm의 백문분의 1인 nm보다 더 작아졌으며, 이 공정을 900번 가까이 반복해야 만들어진다. 자동화를 이룰 수는 있으나, 반도체 생산 장비 관리의 자동화가 된다면, 모든 산업이 자동화될 것이다. 그만큼 요원한 일이다. -P.52

• 저자는 반도체 생산 장비의 자동화에는 아직 한계가 있다고 말한다. 이유는 반도체의 공정오차가 너무 작아 로봇이 구동하기 위한 진동이 생산성의 저하를 가져 올 수 있다고 한다. 때문에 아직 반도체 산업에서의 인력과 기술력의 중요성이 더 중요하다고 전해주는 것 같았다.

'삼성은 외주화와 기술력 내재화 그리고 설비 국산화 등의 과제를 추진하면서 설비 기술력을 싸아오기보다는 그것을 자동화 시스템화를 유도하거나 외주화하는 방향으로 진행하면서 핵심 기술력과 측정 가능한 지표로 변경하지 않는 상황에서 사상누각처럼 운영하며 문제해결보다는 문제가 어쩌다 보면 해소되는 일ㅇ르 반복해 왔다. 더 이상 그 시기는 돌아오지 않는다. -P.75

• 삼성과 TSMC를 비교하면서 삼성의 현재 처한 상황을 분석했다. 수율은 결국 장비의 역할이 크며, 효율성과 비용의 이유로 장비 유지보수를 외주화를 추진하면서 한계에 부딪힌 것이다. 결국 장비에 따라 결과도 다르게 나오는 결과를 맞이하게 된 것이다. 이런 문제 의식은 어쩌면 모든 산업군에 해당되는 것 같다. 요즘 비용과 효율화로 기업들은 외주화를 많이한다. 당장 이런 방법의 효과가 나타날지 모르지만, 결국 기업은 중요한 핵심 기술을 축적할 기회를 잃어버리는 것이다.

"TSMC, 인텔, 삼성을 나누어 생각해보자. TSMC는 기술 내재화와 설비 표준화에 집중하고 인텔은 기술 외주화에 집중했으며, 삼성은 외주화와 설비 자동화에 집중했음을 중심으로 서술해 볼 수 있다. 앞서 제시한 대로 세 회사는 동일한 설비를 가지고 공정을 진행한다는 공통점이 있다. 수율의 차이가 있다는 것은, 연구개발 문제가 아니라는 것을 의미한다. 반도체 업계를 둘러싼 수많은 이들이 설계 인력을 확보할 것을 주문한다. 혹은 TSMC와 같은 생태계를 만들어야 한다고 말한다." - P98

• 세 회사의 현재 상황을 보면 어떤 방법이 더 효과적이였는지를 알 수 있다. 어떻게 보면 비용과 관리의 효율적인 경영 방법이 기업의 근간을 이루는 기술력이 한순간에 무너질 수 있는 위협적이 요소가 될 수 있다.

"반도체 패키징 기술은 빠르게 발전해왔으며, 이제는 단순한 보호 역할을 넘어 제품 성능에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소로 자리 잡았다......결국 기존의 후공정 장비를 넘어 전공정 기술을 패키징에도 활용하는 도전적인 시도가 반도체 패키지 기술의 중요한 전환점이 되었다." -P114

• 이제는 반도체 패키지 공정과 전공정의 경계가 모호해진다. 그만큼 전공정의 한계는 이제 뛰어 넘을 수 없는 커다란 장벽이 생겼고, 그동안 등안시해 온 반도체 패키지 공정의 기술력이 이 한계를 극복하거나 또는 칩의 효율을 증대시키는 결과를 만들어야하는 상황이다. 이에 따라 반도체 패키징 기술의 중요성이 요즘들어 더 주목을 받고 있는 듯 하다. 하지만, 결국 반도체 전공정의 기술과 장비가 반도체 패키지 산업에서도 적용되는 사례가 증가함으로써 패키징 업계 입장에서는 패키징 기업의 역할도 전공정을 담당하는 기업들에게 그 자리를 빼앗길 수 있다는 걱정도 있을 수 있다는 생각이다.

"한국 반도체 산업의 미래를 좌우할 골든 타임이 향후 3년이라는 전제하에, 경영.기술.산업 생태계의 세 가지 관점에서 견해를 제시하고자 한다. 3년으로 설정한 이유는 다음과 같다.

1. AI 반도체 기술 수요의 승부처가 향후 3년이기 때문이다.

2. 2027년은 삼성 중심의 파운드리 산업이 좌초할지, 혹은 TSMC와 겨룰 수 있는 유의미한 성과를 낼 수 있을지가 가늠되는 시점이다.

3. 현재 메모리 반도체 기준으로 약 2.5년에서 3년의 기술 격차를 보이는 중국이 본격적으로 추격해 올 가능성이 커지는 시점이다.

• 앞으로의 3년 즉 2027년까지 한국 반도체의 운명이 결정된다는 것에 조금 놀랍고, 걱정스러우며 다른 한편으로 한국 반도체 산업의 저력을 다시금 보여줄 수 있는 중요한 시기가 될 것이라는 기대감이 생긴다. 아마도 후자가 되었으면 하는 바램이다.

"결론적으로, 반도체 산업의 미래는 자동화와 숙련된 인력의 조화속에서 발전할 것이며, 현장 중심의 교육과 경험이 무엇보다 중요한 요소로 자리 잡을 것이다. 인공지능과 빅데이터 기술이 발전하더라도, 실제로 이를 운용하고 개선할 수 있는 것은 결국 사람의 몫이다." -P167

"한국 반도체의 기념비적인 압축적 성장에도 불구하고 계속되는 재생산의 위기와 발전의 기회 한가운데 서있음을 보여주고 있다. 그렇지만 경영의 측면에서는 장악에서 협력으로, 권한과 책임을 명확히 하는 것으로, 실제 부가가치를 창출할 수 있는 인력들에 대한 존중을 통해서만 가능할 수 잇다는 것을 보였따. 또한 기술 측면에서도 바깥에서 드라나는 빛나는 기술뿐만 아니라, 이공계 모든 기술들이 동원되어 전자공학뿐만 아니라, 정밀 기계, 정밀 화학 등이 요구됨을 시사했으며, 그간 있었던 기술의 위계 또한 현재의 격변을 충분히 받아들여야 함을 제시했다." -P296