생성형 AI와 데이터센터 구축의 주도로 수요 급증..
PC와 모바일 시장의 수요는 저조세..
반도체 산업은 2024년에 두자릿수 성장이라는 급격한 우상향의 성장을 기록했다. 이러한 반도체 산업의 호황세는 2025년에도 이어갈 전망이다. 올해의 글로벌 반도체 산업 전망을 알아 본다.
딜로이트(deloitte)는 지난해 2024년 글로벌 반도체 시장은 당초 예상보다 늘어난 6,270억 달러(약 909조 원)로 예상했다. 이는 전년 대비 19%의 고성장을 실현한 것이다. 또한 딜로이트는 2025년 전망치도 긍정적으로 전망했다. 6,970억 달러(약 1,010조 원)의 매출을 예상하며, 오는 2030년에는 1조 달러(약 1,450조 원)에 도달할 것으로 보고 있다.
시장은 두 가지로 크게 구분되어 햇볕과 먹구름 아래로 각각 나가고 있는 중이다. 먼저 생성형 AI 칩 시장에 참여한 기업들로, 대폭적인 성장을 기록했다. 반면에 자동차, 컴퓨터, 모바일 및 통신 반도체 기업들은 어려움을 겪고 있는 중이다.
반도체 산업 시장에서 가장 큰 원동력은 생성형 AI 칩에 대한 수요다. 이 칩들은 CPU, GPU, 데이터센터 통신 칩, 메모리, 전력 칩 등을 포함한다. 딜로이트는 2024년 리포트에서 이러한 생성형 AI 칩 시장이 “50억 달러 이상”의 가치를 지닐 것이라고 예측했지만, 최근에는 이 시장이 2024년 “1,250억 달러 이상”의 가치를 지닌 것으로 재평가했다. 이어 2025년에는 1,500억 달러 이상이 될 것으로 예상한다.
또한 AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 AI 가속기 칩의 총 주소지정 시장 규모를 2028년에 5,000억 달러(약 725조 원)로 상향 조정한다고 밝혔다. 이는 2023년 전체 반도체 산업 판매 보다도 큰 수치다.
아이씨엔 미래기술센터 오승모 연구위원은 “생성형 AI 칩이 다양한 애플리케이션에 맞게 다변화되는 형태로 분화해 나갈 가능성을 열리는 한해가 될 것”이라며, “이는 최근의 딥 시크(Deep Seek)의 성장과도 맥락을 같이 한다. 이후에는 PC, 모바일은 물론 웨어러블 및 산업 현장의 광범위하게 퍼져 있는 다양한 저가 IoT 분야에서도 생성형 AI칩의 도입 가능성을 엿볼 수 있을 것”이라고 전망했다.
2025년 글로벌 반도체 산업 핵심 이슈
생성형 AI 칩
CPU, GPU, 데이터 센터 통신 칩, 메모리, 전력 칩 등으로 구성되는 많은 비용을 요구하는 생성형 AI 칩의 대부분은 훈련 및 추론에 사용되며, 대규모 클라우드 데이터센터에 사용된다. 2024년에 이어 2025년에도 이러한 칩들이나 경량화된 버전의 칩들이 기업 엣지, 컴퓨터, 스마트폰, 그리고 TSN과 같은 시간 민감 IoT 애플리케이션 등 다른 엣지 장치에서도 사용될 예정이다. 많은 경우에 이러한 칩들은 생성형 AI나 전통적인 AI(기계학습) 또는 이 둘의 조합으로 사용될 전망이다.
기업 엣지 시장은 이미 2024년에 중요한 역할을 했지만, 2025년에는 더 작고 저렴하며 덜 강력한 버전의 이러한 칩들이 컴퓨터와 스마트폰의 핵심 부분이 되는 것에 대한 가능성을 요구하게 될 것이다. 개별 칩의 가치가 부족한 부분은 수량으로도 보충할 수 있다. PC 판매는 2025년에 2억 6천만 대 이상으로 예상되며, 스마트폰은 12억 4천만 대 이상으로 예상된다.
특히 최근에는 중국의 딥시크(Deep seek)가 저사양 저가 생성형 AI 칩으로 챗GPT 수준을 달성했다고 반도체 칩 시장에 충격을 주고 있다. 이것도 또한 중국의 인해전술과 같은 대량의 칩을 통해 구현하게 된 방식이다. 이러한 방안은 PC, 스마트폰을 거쳐 IoT 시장까지 시장까지 생성형 AI 칩 활용 가능성을 높여준다.
예를들어, 데이터센터에서의 생성형 AI 칩이 3만 달러(약 4,350만 원) 비용이 필요했다면, PC에서의 생성형 AI 칩은 30달러(약 4만 3,500원), 스마트폰 생성형 AI 칩은 3달러(약 4,350원)으로 가능할 수 있다. 또한 저가 IoT 애플리케이션 시장에서 생성형 AI 칩을 작동하는데 0.3달러(약 435원)면 충분할 수 있다. 이러한 가정은 당장 실현되기에는 시간이 좀 필요하지만, 수십억 개의 IoT 엔드포인트가 AI 프로세서를 필요할 가능성이 있기에 장기적으로 주목할 필요가 있다.
칩 설계 프로세스의 진화
AI를 활용한 칩 설계 프로세스가 더욱 발전하고 있다. AI가 칩 설계의 복잡한 부분을 도와 효율성을 높이고, 시스템 전체의 성능과 전력 효율을 최적화하는 방향으로 진화하고 있다.
반도체 칩 설계에서 생성형 AI가 기존 설계를 빠르게 개선하고 완전히 새로운 설계를 발견할 수 있도록 지원하는 역할을 하고 있다. 2025년에는 칩 설계 및 개발의 테스트, 검증, 검토를 더 빠르게 수행하는 ‘시프트 레프트’ 접근 방식에 대한 강조가 더 커질 것이다. 최적화 전략이 단순 PPA 지표에서 시스템 수준의 지표(와트당 성능, 와트당 FLOPs, 발열 요소 등)로 발전할 수 있기 때문이다. 또한 강화학습(reinforcement learning) 및 그래프 신경망(graph neural networks)과 같은 고급 AI 기능들을 결합해 인간 엔지니어가 생산한 일반적인 칩보다 더 전력 효율적인 칩을 설계하는데 도움을 줄 것이다.
더불어 도메인별 및 특수 칩이 범용 칩보다 계속해서 두각을 나타낼 것으로 보인다. 자동차와 같은 여러 산업과 특정 AI 작업이 칩 설계에 맞춤형 접근방식을 요구할 것이다. 그러나 애플리케이션 특화 집적회로의 광범위한 채택은 여전히 불분명하다. 이러한 하드웨어의 개발 및 유지보수가 비용이 많이 들기 때문에, 다른 AI 발전에 집중해야 할 노력을 흐트려트릴 수도 있다. 그러나 생성형 AI 도구는 맞춤형 실리콘을 포함한 더 전문적이고 경쟁력 있는 제품 설계를 가능하게 할 수 있다는 점에 집중해야 한다.
2025년까지 반도체 산업은 3D IC와 이기종 아키텍처의 배치, 조립, 테스트에서 어려움에 직면할 것으로 보인다. 이를 해결하기 위해 하드웨어, 시스템, 소프트웨어 개발을 초기 단계에서 통합하면 효율성과 품질 향상이 가능할 것이다. 디지털 트윈(digital twin)은 복잡한 설계를 시각화하고 다중 칩렛 성능을 평가하는데 중요한 역할을 한다. 설계자는 EDA 기업과 협력해 시뮬레이션 및 검증 도구를 강화하고 모델 기반 시스템 엔지니어링을 채택해야 한다. 또한, 보안 부트와 암호화 같은 보안 기능의 초기 통합이 필수적이다.
글로벌 인재 부족 문제
반도체 산업은 2030년까지 100만 명의 숙련된 인력을 추가로 필요로 하며, 이는 매년 10만 명 이상의 인력이 필요하다. AI는 일부 인력 부족 문제를 해결할 수 있지만, 기술 격차는 여전히 큰 문제로 남아 있다.
딜로이트의 2023년 리포트에 따르면, 2030년까지 100만 명 이상의 숙련 인력이 필요하며, 이는 매년 10만 명 이상의 추가 인력이 필요하다는 의미다. 이 수요는 2025년까지 더 심화될 것으로 예상되며, 전 세계적으로 숙련된 인재가 부족한 상황이다. 핵심 엔지니어링, 칩 설계, 제조, 운영, 유지보수 등 다양한 분야에서 AI가 일부 인력 부족을 완화할 수 있지만, 여전히 기술 격차는 크다. 특히 미국과 유럽에서는 고령화된 인력 구조와 지정학적 불안정, 공급망 취약성이 문제를 악화시키고 있다.
미국과 유럽의 반도체 제조 및 조립 시설의 온쇼어링과 리쇼어링은 현지 인력 확보 압박을 가중시키며, 이로 인해 신규 공장 개장이 지연되기도 한다. ‘프렌드쇼어링(friendshoring)’ 전략은 동맹국과 협력해 공급망을 안정화할 수 있지만, 말레이시아, 인도, 일본, 폴란드 등에서 새로운 기술 인재를 확보해야 하는 과제를 동반한다.
이를 해결하기 위해 기업들은 신뢰, 안정성, 시장 성장 전망을 강조하여 젊은 인재 유치에 힘쓰고 있다. 정부는 반도체 산업 지원 정책에 인력 개발 전략을 포함하고, 기업들은 교육 기관 및 지방 정부와 협력해 맞춤형 인력 개발 프로그램을 운영해야 한다. 또한 유연한 역량 강화 및 재교육 프로그램과 AI 기반 인재 관리 도구를 활용하여 미래 인력 수요에 대비할 필요가 있다.
지정학적 긴장 속에서의 회복력
2024년 말 미국은 AI 기술 확산에 대한 새로운 규제를 발표했으며, 이는 반도체 공급망에 큰 영향을 미치고 있다. 더구나 트럼프 정부가 들어서면서 불확실성이 더욱 높아진 글로벌 반도체 산업은 지정학적 긴장 속에서 안정적이고 회복력 있는 공급망을 구축해야 하는 과제를 안고 있다.
이러한 지정학적 긴장은 2025년에 더욱 심화될 것이다. 미국은 첨단 반도체 기술, 검사 및 계측 장비를 대상으로 새로운 수출 규제를 발표했으며, 100개 이상의 중국 기업이 제재 목록에 추가되었다. 미국의 ‘좁은 울타리, 높은 장벽(small yard, high fence)’ 전략은 국방 및 군사 AI와 관련된 핵심 기술에 집중된 규제를 목표로 한다. 이에 대응해 중국은 반도체 제조에 필수적인 갈륨과 게르마늄 등의 수출 제한을 발표했다.
또한 미국은 ‘AI 기술 확산에 대한 잠정 최종 규칙’을 발표해 반도체 수출 통제를 강화했다. 새로운 트럼프 정부가 이 규제를 유지, 수정 또는 확대할지는 아직 불확실하다. 더불어 중국, 멕시코, 캐나다산 제품에 대한 관세 인상 제스처는 글로벌 반도체 공급망을 더욱 복잡하게 만들 수 있다.
우크라이나, 러시아 전쟁과 중동 지역의 분쟁을 비롯해 2024년 허리케인 헬렌으로 인한 초고순도 석영 공급 차질 등은 공급망 안정성에 위협이 되고 있다. 또한 극자외선(EUV) 노광 장비에 대한 수출 제한은 중국의 첨단 칩 대량 생산에 어려움을 주고 있으며, 이 상황은 2026년까지 지속될 전망이다.
특히 한국에서의 지난해 12월 3일 계엄령 선포와 대통령 탄핵으로 이어지는 정국 불안은 첨단 기술 분야에서 특정 종류의 반도체에 대한 글로벌 공급망의 의존성과 집중도를 부각시키고 있다. 현재 전 세계 DRAM 메모리 칩의 약 75%가 한국에서 생산되고 있다. 이에 글로벌 업체들은 메모리 칩에서도 공급망 다변화를 추진할 우려가 높다.
2024년에는 산업이 20% 가까이 성장하며 회복력을 보였지만, 생성형 AI 칩과 같은 핵심 기술에 대한 공급망 집중도는 여전히 취약성을 높이고 있다. 온쇼어링 및 프렌드쇼어링 노력에도 불구하고, 2025년 이후에도 지속적인 위험 요소가 존재할 것이다.
