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[소재로 읽는 반도체 ①] AI 시대, 보이지 않는 반도체를 봐야 하는 이유
2026. 09. 30
우리는 AI를 소프트웨어라고 생각한다. 스마트폰이나 컴퓨터 화면에서 질문을 입력하면 순식간에 답이 나오기 때문이다. 그러나 화면 뒤를 들여다보면 이야기가 달라진다. AI는 엄청난 양의 계산을 해야 하고, 그 계산을 위해 데이터를 끊임없이 불러와야 한다. 그리고, 이 모든 일은 결국 실제 반도체에서 일어난다.
그래서 AI 혁명은 단순한 소프트웨어 혁명이 아니다. 증기기관이 기계화를, 전기가 대량생산을, 인터넷이 연결을 가져왔다면 AI는 산업 전반의 ‘지능화’를 가져오는 지금까지 상상하지 못했던 거대한 파도라고 볼 수 있으며, 그 지능화를 떠받치는 물리적 기반이 바로 반도체다.
AI는 이제 특정 산업만의 기술이 아니다. 우리는 이미 생성형 AI를 통해 업무 문서를 작성하고, 고객 문의에 답변하며, 새로운 아이디어를 찾고 있다. 앞으로는 자율주행차가 도로를 달리고, 로봇이 물류 창고와 공장에서 사람과 함께 일하며, AI가 의료 영상을 분석해 질병 진단을 돕는 장면도 더욱 자연스러워질 것이다.
AI는 사람처럼 생각하는 것이 아니라 엄청난 양의 데이터를 계산하고 비교하는 방식으로 작동한다. 즉 AI 서비스가 늘어날수록 그 뒤에서 계산을 수행하는 반도체의 수요도 함께 증가할 수밖에 없다. AI와 반도체 시장의 변화 속도가 워낙 빠르다 보니 관련 전망은 발표 시점에 따라 수치가 크게 달라질 정도다.
이러한 AI 서비스를 제공하기 위해 세계 곳곳에는 거대한 데이터센터가 건설되고 있다. 그 안에서는 데이터를 계산하는 로직 소자*와 프로그램 및 계산 결과를 저장하는 메모리가 대규모로 연결되어 하나의 시스템처럼 작동한다. 그리고 그 주변에는 이를 움직이기 위한 전력 공급과 냉각 설비가 함께 구축된다. 역대 최대 규모로 알려진 미국 텍사스주 애빌린(Abilene)의 AI 데이터센터의 경우 AI칩 구성에만 축구장 50개 정도의 면적을 할당하고, 이를 운영하기 위해 화력발전소 1개를 만들고 있다고 한다.
*로직 소자(Logic Device): 데이터를 계산·처리하는 반도체. CPU, GPU 등이 대표적
반도체가 산업 전체에서 얼마나 중요한 위치를 차지하는지는 우리는 이미 한 차례 체감한 적이 있다.
코로나19 시기, 재택근무가 늘면서 노트북과 PC 수요가 급증했고, 자동차용 반도체 공급에도 차질이 생겼다. 그 결과 조그마한 칩 하나가 부족하다는 이유로 거대한 자동차 생산라인이 멈추는 일이 벌어졌다.
이때 많은 사람들이 깨달았다.
“반도체는 눈에 잘 보이지 않지만, 없으면 일상이 멈춘다.”
AI 시대는 필요한 반도체의 수량뿐 아니라 성능과 역할까지 크게 확대시키는 변곡점이다. 더 높은 연산 성능, 더 빠른 메모리, 더 정교한 연결 기술이 동시에 요구된다. 그렇다면 이렇게 중요한 AI 반도체는 과연 누가 만들고 있을까?
많은 사람은 NVIDIA가 AI 반도체를 모두 만드는 것이라고 생각하기 쉽다. 그러나 실제 산업의 모습은 훨씬 복잡하다. 하나의 AI 칩은 수많은 기업과 기술이 서로 맞물려야 비로소 완성된다.
Microsoft·Google·Amazon·Meta 같은 기업은 AI 서비스와 데이터센터를 확대하며 AI 반도체에 대한 수요를 만들어낸다. NVIDIA·AMD·Broadcom 등은 이에 필요한 칩을 설계한다. 이 설계 과정에서는 Synopsys·Cadence와 같은 기업의 EDA* 소프트웨어가 설계 도구 역할을 하고, ARM 등의 기업은 설계의 핵심이 되는 IP를 제공한다. 설계가 완성되면 TSMC·삼성전자·Intel 같은 기업이 실제 실리콘 칩을 제조한다. 반도체 제조를 위해서는 ASML의 노광* 장비, Applied Materials와 Lam Research 등의 증착·식각 장비, KLA의 검사·계측 장비가 필요하다. 여기에 웨이퍼와 가스, 화학물질을 공급하는 소재 기업이 더해진다. AI 연산에 필요한 데이터를 빠르게 공급하기 위해 HBM*과 같은 고성능 메모리도 필요하고, 여러 칩을 하나의 시스템처럼 연결하기 위한 첨단 패키징 기술도 중요해지고 있다.
*EDA(Electronic Design Automation): 반도체 설계를 돕는 소프트웨어 및 설계 자동화 기술
*노광(Lithography): 회로 패턴을 웨이퍼 위에 빛으로 새기는 반도체 핵심 공정
*HBM(High Bandwidth Memory): 여러 개의 메모리를 수직으로 쌓아 만든 초고속·고대역폭 메모리
우리가 눈으로 보는 AI 칩은 빙산의 일각일 뿐이다. 그 아래에는 설계, 제조, 장비, 소재, 메모리, 패키징이 서로 연결된 거대한 반도체 생태계가 존재한다. 어느 한 단계만 뛰어나서는 최고의 AI 반도체를 만들 수 없다. 설계부터 제조, 장비, 소재, 메모리와 패키징까지 함께 발전해야 한다.
결국 AI 반도체 경쟁은 ‘누가 가장 좋은 칩 하나를 만드느냐’의 경쟁이 아니라, ‘누가 가장 강한 생태계를 구축하느냐’의 경쟁이다.
많이 알려진 다음 시구가 AI 시대에 우리가 주목해야 할 점을 알려주고 있다.
“내려갈 때 보았네
올라갈 때 못 본
그 꽃”
– 고은 시인
AI 시대에 가장 눈에 잘 띄는 NVIDIA와 ChatGPT 외에 그동안 잘 보이지 않았던 AI 산업을 실제로 떠받치고 있는 기업과 기술을 본다면, 어디에서 새로운 가치가 만들어지고 있는지 알 수 있다. 그런데, 이러한 반도체 생태계는 지금 이 시각에도 빠르게 변화하고 있다. 과연, 앞으로 반도체 산업에서는 어느 영역의 중요성이 더 커지게 될까? 다음 편에서는 바로 그 답, 즉 지금 이 순간 가장 빠르게 존재감을 키우고 있는 영역이 어디인지 살펴보겠다.
LG화학 반도체 소재 인사이트 시리즈본 시리즈는 LG화학이 반도체 소재 분야의 전문가 및 오피니언 리더들과 함께 전하는 깊이 있는 지식 콘텐츠입니다.
AI 시대가 불러온 반도체 산업의 변화부터 첨단 패키징 기술, 차세대 핵심 소재, 그리고 미래 산업 생태계의 전망까지 차례로 소개해 드립니다.
※본 콘텐츠에 사용된 일부 이미지는 AI로 제작되었음을 알려드립니다
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