최근 AI 반도체 시장의 질서가 바뀌고 있습니다. 빅테크는 엔비디아(GPU) 의존을 낮추려 하고, 시스템 전체(프로세서–메모리–패키징)에서 효율을 극대화하는 쪽으로 승부가 이동 중입니다. 동시에 삼성은 2나노(2nm)를 중심으로 전장(자동차)과 AI 스타트업에서 반전을 노립니다.
1️⃣ 빅테크의 공통 목표: “엔비디아 탈피”
메타의 리보스(Rivos) 인수 관측이 상징적입니다. 마이크로소프트·구글·아마존까지 자체 AI 칩 설계와 인수로 ‘GPU 일극’ 구조를 분산하려는 흐름이 뚜렷합니다. 특히 추론(inference) 시장은 전력·비용 효율이 핵심이라, GPU 외 대안을 찾는 동기가 강합니다.
2️⃣ 칩에서 ‘시스템’으로: 메모리와 패키징이 성능의 심장
대형 모델을 돌릴 때 병목은 점점 메모리 대역폭·지연으로 이동합니다. 그래서 HBM(고대역폭 메모리)과 CXL(메모리 확장), 첨단 패키징이 성능과 비용을 좌우합니다. AI 인프라의 성능 기준이 “GPU 코어 수”에서 “메모리–패키징을 포함한 시스템 효율”로 바뀌는 중입니다.
3️⃣ RISC-V의 의미: 유연성·비용·독립성
RISC-V는 오픈 ISA라 라이선스 비용이 없고, 필요한 연산만 추가해 특정 모델에 최적화한 경량·고효율 AI SoC를 설계하기 유리합니다. 동일 메모리 공간에서 코어를 통합 운영해 데이터 이동 지연을 줄이는 아키텍처도 가능하고, 소프트웨어 스택을 독립적으로 구성해 CUDA 종속을 낮출 여지도 있습니다. (표준화·IP 호환성 과제는 여전히 남아 있습니다.)
4️⃣ 삼성 2나노의 선택: 전장·AI 틈새서 반전 노린다
3nm 세대에서 고전했던 삼성은 2nm에 힘을 싣고 있습니다. 핵심은 전장(자동차)과 AI 스타트업이라는 ‘틈새’입니다. 전장 칩은 인증·수율·법적 리스크 때문에 까다롭고 수익성이 낮아 보이지만, 바로 그 특성이 진입장벽으로 작동합니다. 먼저 신뢰성을 확보하면 후속 확대(로보택시·항공우주 등)가 유리해집니다.
5️⃣ 잠재 고객 스펙트럼: 전장 + AI 레퍼런스
- 테슬라 자율주행용 칩(장기 수주) 등 전장 물량 기대
- Ambarella 등 차량용 카메라·자율주행 SoC 수요
- Preferred Networks, Rebellions 등 AI 스타트업 수요
- 텐스토렌트 등 RISC-V 레퍼런스 기반 차기 수주 가능성
삼성은 파운드리–메모리(HBM)–패키징을 원스톱으로 묶어 비용·속도·통합에서 경쟁력을 내세우는 전략입니다. 미국 테일러 라인 가동과 패키징(I-Cube 등)도 선택지를 넓혀 줍니다.
6️⃣ 왜 전장이 삼성에게 ‘하이리스크·하이리턴’인가
전장용은 설계가 고정되면 최소 10년 이상 유지됩니다. 초기 인증·수율을 통과하면 안정적·장기 매출이 가능하죠. TSMC가 고수익 고객(AP·서버)에 집중하는 사이, 삼성은 어려운 시장에서 먼저 신뢰성을 확보해 간극을 줄이는 전략입니다.
7️⃣ 큰 그림: AI 인프라의 표준이 바뀌고 있다
요약하면, AI 연산의 중심이 GPU 단일에서 GPU + HBM + CXL + 패키징의 시스템 표준으로 이동합니다. RISC-V 같은 개방형 ISA는 비용·유연성·독립성 측면에서 서비스 기업(빅테크)에게 매력적인 대체지이며, 메모리·패키징의 전략적 가치가 커집니다. 삼성 2나노의 ‘전장·AI 틈새’ 전략은 바로 이 변화의 한가운데에 있습니다.
마무리
메타–리보스 관측에서 보듯 CUDA 탈피와 맞춤형 AI SoC로의 이동이 빨라집니다. 삼성이 2나노에서 전장 신뢰성을 먼저 증명하면, 스마트폰 AP·서버·AI 칩까지 반전의 발판을 마련할 수 있습니다. 승부의 조건은 더 이상 단일 노드가 아니라, 시스템 전체 최적화입니다.
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