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    "HBM·엔비디아 쏠림 다변화될 것…D램 혁신 가능성 높아"

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    한투운용 반도체 세미나…권석준 교수 "AI반도체 용도별 세분화돼 독점 완화"
    "HBM·엔비디아 쏠림 다변화될 것…D램 혁신 가능성 높아"
    "인공지능(AI)반도체라고 하고 있지만 이것도 세분화될 가능성이 높습니다.

    학습 전용 서버냐, 추론이냐, 생성용이냐, 온 디바이스냐, 서버용이냐, 클라우드용이냐 등. 시장은 다변화될 거고 엔비디아가 독점하는 구도들도 다변화될 가능성이 높습니다.

    "
    권석준 성균관대 화학공학부 교수는 28일 한국투자신탁운용 개최로 콘래드호텔에서 열린 '2024 ACE 반도체 기자간담회'에서 글로벌 반도체 시장 전망을 이처럼 발표했다.

    권 교수는 "그동안 그냥 범용 반도체라고만 생각했던 D램에서 많은 혁신이 일어날 가능성이 크다"며 최근 삼성전자와 네이버가 발표한 '마하1'이라는 칩에는 AI반도체에 탑재되는 고대역폭 메모리(HBM)가 들어가지 않는다고 짚었다.

    권 교수는 "'마하1'에는 LPDDR5, 6가 들어갈 것"이라며 "DDR5는 HBM에 비해 대역폭은 작지만 훨씬 가격이 싸고 전력 적게 소모한다.

    이런 모델들이 나오기 시작하면 HBM과 엔비디아에 쏠려있던 AI 칩 향방도 다변화될 것"이라고 내다봤다.

    이어 "올해 D램 업황개선이 예상되는데 선행투자를 많이 한 삼성전자 같은 회사들은 연말이나 내년 상반기가 되면 D램에서 본격적인 수익을 거둘 가능성이 높다"며 "마이크론은 양산 생산능력(CAPA·캐파)가 작은 데다가 HBM과 D램을 동시에 많이 할 순 없다.

    HBM을 하려면 D램 캐파를 줄여야 한다"고 말했다.

    특히 HBM은 D램보다 가격을 6∼7배 비싸게 받아야 '남는 장사'가 된다는 점을 지적하며 "HBM 가격이 높다는 것은 가격 변동폭도 상대적으로 더 크다는 것을 의미한다.

    그러면 HBM에 속된 말로 '몰빵'을 하는 것은 굉장히 어려운 일이 될 수 있다"고 설명했다.

    권 교수는 "HBM만이 AI 반도체의 수혜가 되는 것은 아니다.

    특히 HBM은 개발 난도가 굉장히 높고 D램을 희생해서 만들어야 되는 것이기 때문에 굉장히 민감한 문제가 될 수 있다"며 "반대로 얘기하면 엔비디아가 HBM을 많이 사준다고한들 다 사줄 건 아니지 않나.

    이 부분에 대해 밸런스 게임이 본격적으로 시작이 될 것"이라고 전망했다.

    그러면서 "삼성전자는 후발주자처럼 되어가고 있는데 HBM에서 무리수를 두기보다는 자사에서 만들 AI칩이나 AMD 등 다른 AI칩을 만들 회사들과 전략적인 협정을 할 가능성도 높아진다고 볼 수 있다"고 말했다.

    권 교수는 전자 대신 다른 요소를 쓰는 차세대 반도체가 개발되고 있고 에너지, 제조업 등 다른 산업과의 네트워크가 점차 복잡해지고 있다며 "애널리스트 보고서만 볼 게 아니라 네이처나 사이언스, 테크놀로지 리뷰 등을 읽으며 어디까지 기술이 진보하고 있는지 볼 필요가 있다"고 덧붙였다.

    또한 소수의 국가가 반도체 시장을 독점하는 상황이 미·중 안보 이슈와 맞물려 과거 냉전 시절 코콤(COCOM·대공산권수출조정위원회) 같은 기구가 만들어질 가능성이 높다며 투자자들이 이러한 동향에도 주의를 기울여야 한다고 당부했다.

    발표가 끝나고 난 뒤 질의응답 시간에는 배재규 한국투자신탁운용 대표가 '삼성전자 위기론'에 대해 질문을 하기도 했다.

    배 대표가 "삼성전자에 대해 걱정하지 않아도 되나"라고 묻자 권 교수는 "삼성전자가 지켜왔던 업계에서의 지배구도가 앞으로 도전받을 가능성 높다.

    늘 2인자라고 생각했던 SK하이닉스의 꽁무니를 쫓아가는 게 자존심 상하는 일일 것"이라면서도 "지금 HBM에 쏠려있는 관심이 언제 조정을 받을지 모르고 D램과 HBM 가격차가 좁혀지면 오히려 안정된 수율 갖고 D램에 집중하는 게 더 유리해질 수 있다"고 답했다.

    /연합뉴스

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