[산업구조의 이해] 반도체 시장 분석과 전망

안녕하세요.

산업구조의 이해라는 새로운 컨텐츠를 새로 해보려합니다.

이 컨텐츠에서는 특정 산업에 대해 심도있게 시장을 분석해보고 기술적인 내용도 파악하여 투자와 관련된 인사이트를 제공하고자 합니다.

 

그 첫번째로 반도체 시장에 대해 알아보겠습니다.

 

1. 반도체 비즈니스 모델의 진화

	반도체 설계기술	생산 라인
팹리스 (Fabless)	O	X
파운드리 (Foundry)	X	O
IDM	O	O

반도체 업종은 크게 팹리스, 파운드리, IDM으로 분류할 수 있다,

 

팹리스는 칩 설계만을 하는 회사로서, 반도체 생산을 위해 필요한 비용을 고려하지 않고 자신이 원하는 반도체를 설계 후 생산 라인을 갖춘 회사에 수주를 맡기는 곳이라 생각하면 된다. 퀄컴, 브로드컴 같은 곳이 있으며, 최근 들어 애플, 구글, 테슬라, 엔비디아 등 빅테크 기업도 자체 설계를 하고 있다.

파운드리는 팹리스에서 의뢰받은 반도체를 직접 제작하는 회사이다. 초기 비용이 많이 필요한 제조업 특성을 띄고 있다. 그러나 파운드리 기업의 생산능력에 따라 반도체 성능이 좌우되곤 한다. 뉴스 기사에 "2nm 공정 성공" 등의 기사가 보이면 대부분 파운드리 관련 소식이다. 수준 높은 기술력이 필요한 산업이며 그로 인해 사실상 TSMC와 삼성전자, SK하이닉스의 독과점 체제로 구성되어 있다.

IDM은 반도체 설계와 생산을 모두 진행하는 반도체 종합회사입니다. 대표적으로 삼성전자, SK하이닉스, 인텔 등이 있다.

2010년대까지는 위의 분류가 통했지만 20년대 들어서는 애플의 M1,M2칩 구글의 Tensor칩, 엔비디아의 GH200칩, 테슬라의 D1(도조)칩 등 빅테크가 직접 자신들의 서비스와 칩 설계를 일원화하면서 팹리스의 개념이 상품설계의 단계로 넘어가고 있다.

이는 반도체 설계능력이 단순히 연산만 빠른 설계가 아니라 상품의 특성에 맞게 특화된 설계가 필요해지고 있다는 의미이기도 한다.

또한 반도체 공정을 진행하는 파운드리(팹공정)도 이젠 패키징(후공정) 능력까지 필요한 시대로 진화하고 있다.

반도체 공정에 대한 내용은 다음 컨텐츠에서 기술적인 내용을 설명한 후 설명하겠다.

 

2. 반도체 시장 전망

메모리반도체 시장 전망

반도체 시장 추이

위 그래프는 메모리/비메모리 반도체 시장 전망을 나타낸 것이다.

메모리 반도체 주요 아이템인 DRAM과 NAND의 동반 급락으로 인해 올해 메모리시장은 -41% 역성장할 것으로 전망된다.

또한 비메모리 반도체 또한 -13.7% 역성장할 것으로 전망된다.

그러나 24년에는 각각 60%, 15% 성장할 것으로 전망하고 있다.

반도체 시장규모와 세계 총 생산량(GWP)

위 그래프는 세계 총 생산량인 GWP와 반도체 시장규모를 함께 나타낸 그래프이다.

반도체 시장은 작년 GWP의 0.56% 비중에서 올해 0.46%로 차지하는 비중이 감소하였다.

(참고로 반도체 시장의 비중이 가장 높았던 때는 2000년인 0.6%임)

 

그렇다면 올해 반도체 시장의 위기는 어디서 시작된 것일까?

이는 엄청나게 축적된 반도체 재고에서 기인하며, 팬데믹에 따른 수요왜곡 현상과 밸류체인에 대한 불안감으로 재고를 축적해둔 것이 근본적인 원인이 된다. (아래 그래프는 반도체 재고를 나타낸다)

반도체 재고 (2016~2023.1Q)

이러한 반도체 재고는 사실 반도체를 구매해야하는 빅테크에겐 유리한 상황이 되고 있다.

 

3. 메모리 시장 분석

(1) 비트그로스란? (Bit Growth, GB)

삼성전자와 SK하이닉스에 투자하는 사람이라면 메모리 시장에 많은 관심이 있을 것이다.

반도체 시장을 분석할 때 사용하는 지표로 비트그로스(Bit Growth,BG)가 있다.

이는 신호를 담아내는 최소 단위인 1 bit를 기준으로 얼마나 큰 비트만큼의 성장률이 있었는지 가늠하는 것이다.

예를 들어, 2000년에 64Gb짜리 메모리를 1만개 팔았고, 2001년에 128Gb짜리 6천개를 팔았다면 비트그로스 기준으로 2001년이 성장한 것이다.

	제품	판매갯수	판매 비트수
2000년	64Gb	1만개	64만Gb
2001년	128Gb	6천개	76.8만Gb

이 떄, 2001년의 비트그로스는 76.8만/64만으로 20% 성장한 것이 된다.

64Gb짜리 제품보다 128Gb짜리 제품의 가격이 더 비싸므로 판매된 총 비트수를 기준으로 영업이익을 계산하는 것이다.

비트그로스는 통상적으로 연평균성장률(CAGR)로 분석하는데 DRAM과 NAND는 보통 20%~60% 내에서 변동을 보이지만 주로 30~50% CARG을 보인다.

비트그로스는 수요와 공급 측면에서 볼 수 있으며 수요BG가 공급BG보다 크면 가격은 상승하고, 반대의 경우 가격은 하락한다. 이는 수요-공급 법칙과 일통한다고 볼 수 있다.

(2) 메모리 반도체 수요 비트그로스 전망

DRAM 수요 비트그로스 추이와 전망

NAND 수요 비트그로스 추이와 전망

위 두 그래프는 DRAM과 NAND의 수요측면 비트그로스를 나타낸 것이다.

2020년대 들어서 메모리 반도체의 수요 비트그로스는 기존과 달리 많이 떨어졌다.

(3) 비트그로스와 가격탄력성

2010년 전까지 수요 비트그로스는 가격탄력성이 컸다. 다시말해, 수요 비트그로스가 떨어지면서 가격이 떨어졌고, 떨어진 가격은 판매량 증가로 이어져 또다시 비트그로스가 성장하는 구조가 동작했다는 의미이다.

그러나 2010년을 기점으로 수요 비트그로스는 일방적으로 줄어들고 있다. 즉, 가격탄력성이 줄어들었다.

2010년을 기점으로 변했다는 것은 스마트폰의 특성이 반영된 것이라고 볼 수 있을것이다.

실제로 PC의 경우 모듈 중심으로 부품으로 구성되어 있어 DRAM가격이 하락하면 채용량을 늘리는 식의 마케팅이 가능했다. 즉, 메모리 가격이 싸니 하드웨어를 추가로 구매해서 용량을 늘릴 수 있었다는 것이다.

그러나 스마트폰의 경우 하드웨어를 구매하는 등의 방식이 통하지 않는다. 그렇다고 DRAM 가격이 떨어졌다고 스마트폰 제조사가 폰 용량을 늘리지도 않는다.

NAND의 경우는 가격탄력성이 더욱 심하게 줄어들었다. 기존 디카용 메모리카드, USB, SSD 등 개인용 스토리지 수요가 존재하여 가격탄력성이 존재했지만 LTE와 5G로 이어지는 통신기술의 발달로 클라우드와 스트리밍 서비스 수요가 늘어나 개인용 스토리지 수요가 급감했기 때문이다.

 

4. 차세대 메모리 시장은?

그렇다면 차세대 메모리 시장은 어떻게 변화할까?

(1) PIM (Processing In Memory)

PIM은 하나의 칩 내부에 메모리와 프로세서 연산기를 집적한 차세대 반도체이다. 즉, 기존에 데이터만 저장하던 메모리를 넘어서 메모리에서 연산이 이뤄지게 된다. PIM이 도입되면 기존에 메모리에서 데이터를 꺼낸 후 프로세서에서 연산을 하는 과정에서 소비되는 전력, 그리고 데이터 출력-이동에 소모되는 시간을 줄일 수 있다.

즉, PIM을 적용하면 연산속도와 전력소모량이 개선된다.

HBM-PIM의 구조

PIM의 구조를 보면 앞으로 중요해질 기술이 어떤건지 가늠할 수 있다.

HBM이라 불리는 DRAM을 적층한 구조물 바로 옆에 프로세서를 설치하고 이를 하나의 패키지로 묶어둔 것이 PIM이다. 정확히 말하면 PNM(Processor near Memory)라는 PIM의 한 종류이다.

DRAM 여러개를 적층하여 TSV(Through Silicon Via)로 전기적인 연결을 한다. 이것과 프로세서를 하나의 패키징으로 하는 것이다. 꽤나 단순하다. 그냥 기존 아이템 2개를 패키징으로 묶은게 전부이다.

그러나 기존에는 패키징 자체가 분리되어 있었기에 패키징을 거쳐나가면서 전송속도/전력소모 관점에서 불리했던 것이고 PNM은 이를 개선한 것이다.

(2) CXL-PNM

CXL은 Compute eXpress Link의 줄임말로 CPU, GPU, DRAM 등의 여러 인터페이스를 한번에 연결하는 새로운 인터페이스를 의미한다. 기존에는 각 부품마다 별도의 인터페이스가 존재했고, 이를 통과하는 과정에서 지연문제가 발생했다. 그러나 CXL은 이를 하나의 인터페이스로 통합하고, 직접 연결되어있기에 효율적인 데이터 처리 및 지연 최소화가 가능하다.

CXL-PNM은 CXL 인터페이스와 위에서 설명한 PIM의 종류인 PNM을 합친 것으로 고용량 AI모델 처리에 적합한 솔루션으로 부각되고 있다.

CXL 개념도

(3) 실제 AI서버의 시스템 구성

NVIDIA의 AI서버용 GPU: GPGPU(General Purpose GPU)

NVIDIA는 실제로 GPU를 단순 프로세서로 두지 않고 HBM(DRAM이 적층된 것)과 결합하여 PNM형식의 GPGPU로 개발하였다. 이러한 메모리는 AI데이터센터에 적합한 솔루션이 된다. 통상 AI서버는 기존 CPU로 구성되던 서버와 달리 GPU 위주로 구성되면서도 많은 용량이 필요하기에 GPGPU같은 저장매체+GPU의 구성이 필요한 것이다.

GPGPU는 $10,000~$39,990까지 가격대가 다양한 라인업으로 구성된다.

(4) AI반도체 시장 전망

AI반도체 시장 예상추이

앞으로 AI반도체는 단순 서비스 영역을 넘어 데이터센터, 전기차, 가전제품 등 폭넓은 방면에서 사용될 것이고 그만큼 수요도 증가할 것으로 기대된다. 기존 DRAM, NAND 등 데이터 저장만이 메모리로 분류되는 것이 아니다. 이제는 어디까지 메모리이고 어디까지 시스템반도체인지 구분이 잘 되지 않는 시대이지만 확실한 것은 그 두가지 기능을 모두 갖춘 새로운 반도체가 등장하였고, 기존의 반도체가 AI반도체로 대체되는 시대가 열린 것은 아닐까 생각해본다.

 

다음은 반도체 공정이 어떻게 이루어지는지 알아보고 이와 관련된 반도체 소재/장비산업 그리고 변화된 반도체 시장에서 이러한 산업들은 어떻게 대응하고 있는지 알아보도록 하겠다.