(협찬)AI반도체 및 인프라 공부는 이책으로

한눈에 보는 AI 반도체 산업 - GPU부터 HBM, 파운드리, 패키징, 데이터센터까지 하나의 흐름으로 읽는 AI 반도체 생태계
MrTrigger 지음 / 한빛미디어 / 2026년 3월

<이 책은 리뷰어스클럽을 통해 출판사로부터 무상제공받아 본인이 직접 읽고 주관적인 후기를 작성하였습니다>

반도체 슈퍼사이클이 도래했다. 삼성전자는 1분기 영업이익이 역대급으로 나오며 전쟁 속에서도 주가가 20만원이 넘고 있으며, 증권가에서는 연일 목표주가를 상향하고 있다.
반도체 슈퍼사이클 속 우리 투자자들은 반도체 관련 뉴스기사를 자주 접한다.
TSMC의 CoWoS, 추론수요로 인한 메모리 수요 폭발, SK하이닉스의 HBM 등등 어려운 용어들이 쏟아져 나온다.
매번 기사때마다 새로운 기술을 공부해야하며, 그 기술의 의미와 앞으로의 경쟁력 등에 대해 또 공부해야한다.
그러나 매번 나올때마다 공부한다면 작은 부분은 알수 있을지 몰라도 큰 그림을 그리기는 어렵다.
그래서 반도체부터 AI관련 인프라까지 차근차근 공부한다면 앞으로 반도체 기사가 나올때 용어도 익숙할 뿐더러 행간의 의미를 이해하고 비판적으로 받아들일 수 있을 것이다.
그래서 쉽게 쓰여진, 아주 기술적으로 잘 설명되어 있는 [한눈에 보는 AI반도체산업]을 읽고 공부해보았다.


요즘 엔비디아의 GPU 수요가 공급을 초과한다라며 GPU가 뉴스 등에서 자주 언급된다.
GPU는 무엇일까
먼저 CPU, GPU를 비교하며 알아보자
두 개 모두 연산칩이다.
그러나 과거에는 컴퓨터 연산에서 CPU가 쓰였다.
이 CPU는 능력은 출중하나 순차대로 처리하는 직렬방식이다.
GPU는 병렬방식으로 다수의 연산을 동시에 처리한다.
그래서 이 GPU는 그래픽카드로 처음 사용되었으나 AI시대가 오며 수많은 학습을 위해 GPU가 효율적이라고 하여 이제는 GPU가 대세가 된 것이다.
GPU뿐만 아니라 AI시대에는 다양한 연산칩이 생길것이다.
NPU와 ASIC이 대표적인데,
이러한 연산칩이 나온다고 해서 CPU나 GPU를 완전히 대체하지는 않을 것이다.
각자 나름의 쓰임 속에서 상호간 보완하며 발전할 것이다.
작년에 NPU를 설계하는 퓨리오사AI가 메타에 인수될뻔했다는 뉴스를 접한 적이 있었는데 AI시대에 각자 맞는 쓰임새에 따라 NPU도 엣징컴퓨팅 분야 등에 쓰이며 그 역할이 분명해질 것이고, 학습영역의 GPU는 그 나름의 역할을 지속할 것이다.
그래서 이런 연산칩에서 어떤 분야가 성장할 지 지켜보는것도 흥미롭지만 이들 칩은 TSMC라는 거대한 파운드리기업이 대부분 생산해낸다.

그러면 삼성전자는 왜 TSMC에 파운드리 사업이 밀려 시가총액 등에서 격차가 벌어졌을까?
TSMC는 최초 남의 칩만 만들어주는 회사에서 출발했다.
자체 설계를 하지 않으며 고객과도 경쟁하지 않는 기업으로 출발했다.
그러면서 팹리스 기업들과 함께 성장하였고, 미세공정 경쟁속 수율과 안정성에서 경쟁력을 쌓으며 성장하였고 패키징이 중요해진 시대가 도래하며 그동안 고객과 함께 쌓아온 공정, 수율등의 경험이 큰 밑거름이 되어 지금의 TSMC를 만들었다.
삼성전자 역시도 파운드리에 야심차게 도전하였으나 수율문제와 TSMC에 강력하게 락인되어 있는 빅테크 고객사들을 확보하지 못하며 아직 고전하고 있다.
그렇다고 삼성이 패키징 기술 등에서 뒤쳐진 것이 아니다. 삼성은 기술과 EUV장비, 그리고 대규모로 투자할 수 있는 여건이 갖춰져 있지만 아직 팹리스 기업들과 함께 합을 맞춰보는 경험이 TSMC에 비해 많이 부족하다.
최근 애플의 이미지센서나 테슬라의 칩 수주를 통해 점점 더 합을 맞춰보고, 지정학 갈등 속 현명하게 대처를 한다면 파운드리 시장에서도 어느정도 활약할 수 있지 않을까?
미국의 인텔몰아주기, TSMC의 압도적 수주경쟁을 뚫고 메모리 슈퍼사이클에 진입한 삼성전자가 파운드리 시장에서도 맹활약하길 기대한다.

AI시대가 도래하여 기술 속도가 매우 빠르다.
그러면서 각종 용어들이 넘쳐나고, 팔란티어가 정확하게 무슨회사인지, 무슨 진입장벽이 있는지 알기 어렵다.
그래서 이렇게 전체적인 그림으로 한번 공부하는 것이 추후 경제기사를 읽는데 큰 도움이 될 것 같다.



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