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AI 칩 전쟁, TSMC를 향한 젠슨 황의 선택

땡글오빠 2025. 11. 10. 14:24

강력한 AI 수요가 엔비디아의 공급 전략을 바꾸고 있습니다.

최근 젠슨 황 CEO가 TSMC에 GPU 생산 증대를 요청하며, 전 세계 파운드리 시장이 다시 긴장하고 있습니다.

 

AI 모델의 학습용 칩인 H100·B100 시리즈 수요가 급증하면서, 엔비디아는 TSMC의 CoWoS(칩 온 웨이퍼 온 서브스트레이트) 패키징 생산 한계를 넘어서기 위해 협력 강화를 모색하고 있습니다. 이 움직임은 글로벌 반도체 공급망 전반에 적지 않은 파장을 일으키고 있습니다.

 

엔비디아, TSMC에 AI GPU 공급 확대 요청
엔비디아, TSMC에 AI GPU 공급 확대 요청

생활·업무 변화 요약

  • 생활 측면: AI 서비스가 일상화되면서, 데이터센터 확충과 클라우드 비용이 오르고 있습니다. AI 연산 수요가 늘면 GPU 확보가 곧 경쟁력이 되기 때문에, 일반 이용자에게는 서비스 이용료나 구독료 인상으로 이어질 가능성이 있습니다.
  • 업무 측면: 기업들은 AI 모델 학습 및 추론 서버 구축 시 칩 조달 리스크를 고려해야 합니다. 칩 부족이 장기화되면 AI 서비스 출시 일정과 품질 관리에도 직접적인 영향을 줍니다.

쉽게 알아보는 IT 용어

  • GPU(Graphic Processing Unit): 대규모 병렬 연산을 수행하는 칩으로, AI 학습에 필수적입니다. 데이터를 동시에 처리하므로 ‘AI 엔진의 심장’으로 불립니다.
  • 파운드리(Foundry): 반도체 설계사는 칩 설계만 담당하고, 실제 생산은 위탁 제조사(파운드리)가 수행합니다. TSMC, 삼성전자, 인텔이 대표적인 3대 기업입니다.

핵심 포인트

[1] 엔비디아의 AI 칩 생산 확대

엔비디아는 H100·B100·GB200 같은 차세대 GPU 생산량을 2025년까지 2배 이상 늘릴 계획입니다. 대부분은 TSMC의 5nm·4nm 공정에서 제작되며, CoWoS 패키징 수율이 핵심 변수로 꼽힙니다. TSMC의 생산 한계로 인해, 일부 GPU는 삼성 파운드리 생산 가능성도 검토되고 있습니다.

[2] TSMC 단일 공급의 위험

현재 엔비디아의 주요 GPU는 TSMC 단일 공급 체계에 의존하고 있습니다. 이로 인해 TSMC 내 특정 공정 병목이 전체 AI 서버 공급망의 병목으로 이어지는 상황이 발생합니다. 패키징 장비 확보가 늦어질 경우, 수만 대의 GPU 서버가 완성되지 못한 채 대기 상태에 놓이기도 합니다.

[3] 삼성 파운드리로의 분산 가능성

삼성전자는 3나노 GAA 공정을 앞세워 엔비디아, AMD, 구글 등 AI 칩 수주 경쟁에 적극 나서고 있습니다. 최근 AI 학습용 GPU뿐 아니라 NPU(신경망 처리 장치)와 HBM(고대역폭 메모리) 통합 기술에서 협업 가능성을 확대 중입니다. 엔비디아 입장에서도 단일 의존 리스크 완화 차원에서 삼성과의 협력 여지가 커지고 있습니다.

[4] 글로벌 파운드리 병목과 산업 파급력

AI 칩 생산은 단순히 GPU 제조만이 아니라, 패키징·검증·서버 조립까지 이어지는 복합 산업입니다. TSMC의 CoWoS 라인이 포화 상태이기 때문에, 후공정 전문 업체인 ASE, Amkor 등으로의 일감 분산도 진행 중입니다. 이 과정에서 패키징 장비·소재 기업들의 투자 확대가 본격화되고 있습니다.

[5] 경쟁사 대응: AMD·인텔의 전략

AMD는 MI300 시리즈를, 인텔은 Gaudi3를 통해 AI 칩 시장 진입을 가속화하고 있습니다. 그러나 엔비디아의 CUDA 생태계 우위는 여전히 견고합니다. 다만 이들 경쟁사의 칩도 TSMC 또는 삼성에서 생산되고 있어, 궁극적으로는 파운드리 생산력 확보가 AI 산업 전체의 성장 속도를 좌우하게 됩니다.

[6] AI 칩 공급난이 산업에 미치는 영향

  • AI 스타트업: GPU 대여비 상승 → 서비스 개발 비용 부담
  • 클라우드 기업: 데이터센터 확충 지연 → AI 서비스 응답 속도 저하
  • 국가 단위: 미국·대만 중심의 공급 집중 → 지정학적 리스크 확대

Mini Q&A

Q1. 엔비디아는 TSMC 외 다른 파운드리를 활용하나요?
→ 현재 주요 GPU는 TSMC에서 생산되지만, 일부 테스트용 제품과 미래 세대 칩은 삼성 파운드리 검토 중입니다.

Q2. 삼성전자는 AI 칩 생산을 어디까지 확대하나요?
→ 3나노 공정에서의 AI 칩 생산 비중을 늘리고, HBM4 패키징 기술도 2026년 상용화를 목표로 하고 있습니다.

Q3. TSMC는 병목 문제를 해결할 수 있을까요?
→ 2026년까지 CoWoS 생산능력을 2.5배 확대할 계획이지만, 단기적으로는 병목이 지속될 전망입니다.

Q4. GPU 부족이 언제 완화될까요?
→ AI 수요가 워낙 급증하고 있어, 최소 2026년까지는 공급난이 이어질 가능성이 높습니다.

“AI 혁신은 결국 ‘누가 더 많은 GPU를 확보하느냐’의 싸움이 되고 있습니다.”

결론

젠슨 황의 TSMC 공급 요청은 단순한 주문 증대가 아니라, AI 산업의 ‘생산 병목’을 상징하는 사건입니다. 단일 파운드리 의존 구조가 깨질 경우, AI 칩 생태계의 균형이 달라질 수 있습니다. 삼성전자와 인텔의 대응이 향후 몇 년간 글로벌 기술 패권을 좌우할 전망입니다.

3분 정리

  • 엔비디아, TSMC에 AI GPU 공급 확대 요청
  • TSMC CoWoS 공정 포화 → 글로벌 병목 현상
  • 삼성 파운드리, AI 칩 대안 생산지로 부상
  • AMD·인텔도 AI 칩 생산 가속화 중
  • AI 칩 공급난이 AI 산업 성장의 최대 변수

출처