인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서 고성능 컴퓨팅(HPC)과 엣지 AI 분야를 중심으로 AI 반도체 수요가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 추세 속에서 AI 칩 설계 기업들은 자체 생산보다는 전문 파운드리 기업에 위탁 생산(Foundry Outsourcing)을 맡기는 것이 일반적인 관행으로 자리 잡았지만, 이 과정에서 다양한 생산 병목 현상과 해결해야 할 과제들이 발생하고 있습니다. 본문에서는 HPC와 엣지 AI 각각의 특성과 함께, 제한적인 파운드리 생산 능력으로 인해 나타나는 AI 칩 위탁 생산의 주요 이슈들을 심층적으로 분석합니다.
HPC 시장의 폭발적인 AI 칩 수요와 생산 대응의 과제
고성능 컴퓨팅(HPC)은 대규모 AI 모델의 연산을 위한 핵심 인프라로서, 주로 대규모 데이터 센터, 슈퍼컴퓨터, 그리고 챗GPT와 같은 생성형 AI 모델의 훈련 등에 필수적으로 활용됩니다. 대표적인 예로 GPT 시리즈를 개발한 OpenAI, Meta, Google DeepMind 등이 사용하는 대규모 AI 모델 구동에 필요한 GPU, NPU, AI ASIC 등은 방대한 양의 병렬 연산 처리 능력과 초고속 메모리 입출력(I/O) 인터페이스를 지원해야 하므로, 5nm 이하의 극미세 공정 기술이 필수적입니다. 하지만 이러한 최첨단 공정 기술을 안정적으로 제공할 수 있는 파운드리 기업은 전 세계적으로 TSMC와 삼성전자 등 극소수에 불과하다는 점이 심각한 문제입니다. 2023년 이후 엔비디아(NVIDIA), AMD, 구글 TPU 등 수많은 HPC 관련 고객들이 5nm, 4nm와 같은 최첨단 공정에 대한 생산을 집중적으로 요청하면서, AI 칩 생산에 필요한 리드 타임(lead time)이 수개월에서 길게는 1년 이상까지 늘어나는 현상이 발생했습니다. 이에 따라 HPC 관련 기업들은 제한적인 공급 물량을 확보하기 위해 선점 계약, 장기 공급 계약, 그리고 수율 보장 옵션 등을 파운드리에 제시하며 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 더욱이 AI 칩은 일반적인 시스템온칩(SoC)보다 다이 크기(칩 면적)가 훨씬 크고, 복잡한 구조로 인해 높은 수율을 확보하기가 매우 어렵기 때문에 파운드리 입장에서도 생산에 대한 위험 부담이 큰 편입니다. 고성능 AI 칩 하나를 생산하기 위해 수백 개의 웨이퍼가 소모되기도 하며, 제조 과정에서 미세한 결함이라도 발생하면 전체 칩이 불량 처리될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 일부 고객사들은 칩렛(chiplet) 기반의 설계를 도입하여 하나의 고성능 칩을 여러 개의 작은 모듈로 나누어 생산하는 방식을 활용하기도 합니다.
엣지 AI 분야의 생산 다변화 및 최적화 필요성
엣지 AI는 각종 IoT 기기, 스마트폰, 자율주행 자동차, 산업용 로봇 등 다양한 장치에서 실시간으로 AI 연산을 수행하는 핵심 기술로서, HPC와는 달리 저전력, 소형화, 그리고 높은 에너지 효율성이 핵심적인 요구 사항입니다. 이러한 특징으로 인해 엣지 AI 칩은 일반적으로 HPC 칩만큼의 최고 성능보다는 전력 소모와 생산 단가 최적화가 더 중요하며, NPU 기반의 SoC, 경량화된 AI ASIC, 그리고 MCU(Microcontroller Unit) 통합형 칩 등이 주로 활용됩니다. 엣지 AI 칩은 주로 16nm, 12nm, 7nm 등 비교적 성숙한 공정 기술을 사용하여 생산되지만, 문제는 이러한 구세대 공정의 파운드리 생산 능력이 오히려 점차 감소하고 있다는 점입니다. 대부분의 주요 파운드리 기업들이 수익성이 높은 첨단 공정 기술 개발과 생산 능력 확대에 집중하면서, 상대적으로 마진이 낮은 중간 노드 공정의 생산 설비는 점차 축소하고 있기 때문입니다. 이러한 상황으로 인해 엣지 AI 칩 설계 기업들은 적절한 생산 단가, 안정적인 납기, 그리고 필요한 공정 기술 지원을 제공하는 파운드리 파트너를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한 엣지 AI 시장은 제품의 종류와 응용 분야가 매우 다양하기 때문에, 각기 다른 성능과 전력 소모 요구 사항을 충족하는 맞춤형 칩 설계가 필수적입니다. 이는 동일한 공정 기술을 사용하더라도 고객 맞춤형 설계 지원(PDK, IP 라이브러리)의 복잡성을 증가시키고, 파운드리 측의 설계 지원 부담을 가중시키는 요인이 되고 있습니다. 이러한 문제에 대응하기 위해 일부 엣지 AI 칩 설계 기업들은 중국의 파운드리 기업(SMIC 등)이나 특정 분야에 특화된 저비용 파운드리 기업으로 위탁 생산을 전환하거나, 칩렛 기반 설계, 오픈 소스 하드웨어 플랫폼인 RISC-V 기반의 개방형 파운드리 플랫폼 활용 등 다양한 대안을 모색하고 있습니다.
글로벌 생산 능력 병목 현상과 공급망의 한계
AI 칩 위탁 생산의 가장 근본적인 문제는 전반적인 파운드리 생산 능력(Capacity)의 부족입니다. 글로벌 파운드리 시장은 높은 기술적 진입 장벽을 가지고 있으며, 극자외선(EUV) 노광 장비와 같은 핵심 생산 인프라 확보에 막대한 시간과 비용이 소요되기 때문에 단기간 내에 생산 능력을 대폭 늘리기가 어렵습니다. 특히 AI 연산에 필수적인 최첨단 공정 기술은 안정적인 수율 확보까지 수년이 걸리는 경우가 많으며, 엔비디아(NVIDIA), 애플(Apple), 테슬라(Tesla) 등 기존의 대형 고객들에게 생산 물량에 대한 우선권이 주어지는 구조적인 문제도 존재합니다. 또한 지정학적 리스크 역시 AI 칩 위탁 생산에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인입니다. 전 세계 파운드리 생산의 상당 부분을 차지하는 대만의 TSMC 생산 라인은 미중 갈등의 심화 속에서 지속적인 공급망 불안정 요인으로 작용하고 있으며, 미국은 인텔(Intel), 글로벌파운드리(GlobalFoundries)를 중심으로 자국 내 반도체 생산 능력 확대를 적극적으로 추진하고 있습니다. 한국 또한 삼성전자를 중심으로 파운드리 생산 능력 확대를 위해 노력하고 있지만, 수율 안정성이나 다양한 고객 요구에 대한 유연한 대응 능력 측면에서는 TSMC에 비해 아직 개선해야 할 과제가 남아있습니다. 결과적으로, 자금력이 부족한 중소 팹리스 기업이나 AI 스타트업들은 파운드리 생산 슬롯 확보 경쟁에서의 어려움, 첨단 공정 기술 선택의 제약, 그리고 높은 초기 생산 비용 부담 등 다양한 장벽에 직면하고 있으며, 이로 인해 AI 칩 위탁 생산 능력의 격차가 곧 기술 격차로 확대되는 현실에 직면하고 있습니다. 또한, 웨이퍼 가격 상승, 복잡한 공정 기술로 인한 생산 비용 증가 등도 AI 반도체 시장 진입을 더욱 어렵게 만드는 요인으로 작용하고 있습니다.
결론적으로, HPC와 엣지 AI 시장의 급격한 성장으로 인해 AI 칩 위탁 생산 수요는 폭발적으로 증가했지만, 파운드리 업계의 공급 능력은 여전히 제한적인 상황입니다. 파운드리 기업의 수용 능력, 다양한 공정 기술 지원의 부족, 그리고 지정학적 리스크 등 복합적인 문제로 인해 AI 반도체 관련 기업들은 전략적인 파운드리 파트너십 확보와 생산 포트폴리오 다변화가 필수적인 시대에 직면하고 있습니다. 따라서 AI 반도체 개발 및 생산을 준비하는 기업이라면, AI 칩 위탁 생산 과정에서 발생하는 다양한 이슈에 대한 명확한 이해를 바탕으로 장기적인 파트너십 전략을 수립하는 것이 무엇보다 중요합니다.