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[IT뉴스][칩 계산논쟁] ➄ AI 반도체는 '철도'와 같은 '사회간접자본'이다

온카뱅크관리자

2026-07-27 17:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 이재명 AI 외교, 인프라 질서 바꿨다 월가 버블론은 소비재 시대의 착시 '대체불가 코리아'와 '지능의 물리학' 
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 <img alt="이재명 대통령이 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코 더 미드웨이에서 열린 '샌프란시스코 AI 서밋'에서 '샌프란 AI 선언'을 발표하고 있다. /연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170007934dymd.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="6db57EcnHZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170007934dymd.jpg" width="658">
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 이재명 대통령이 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코 더 미드웨이에서 열린 '샌프란시스코 AI 서밋'에서 '샌프란 AI 선언'을 발표하고 있다. /연합뉴스
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 반도체 산업을 둘러싼 '시한부론'은 인공지능(AI) 데이터센터 투자와 메모리 가격이 정점에 가까워졌다는 가정에서 출발한다. 그러나 생성형 AI 이후의 수요는 데이터센터 안에 머물지 않는다. 자동차와 로봇, 공장과 물류 시스템으로 지능이 분산될수록 오히려 늘어난다. 경쟁의 기준도 단순 생산량에서 메모리 계층과 패키징, 고객과의 공동설계, 대체 비용을 포함한 시스템 장악력으로 이동한다.
 여성경제신문은 '칩 계산논쟁' 시리즈를 통해 삼성전자와 SK하이닉스를 둘러싼 피크아웃론의 한계와 피지컬 AI가 만드는 신규 수요, AI 가속기의 데이터 이동 구조, 메모리 기업이 설계권과 인프라 사업자로 전환하는 과정을 차례로 짚었다. 마지막 질문은 여기서 시작된다. AI 반도체는 하나의 산업에 머물러 있는가, 아니면 현대 문명 전체를 움직이는 기반 시설이 되고 있는가.
 금융 시장이 반복해서 피크아웃을 말하는 이유는 AI를 과거 PC와 스마트폰의 연장선에서 보기 때문이다. PC와 스마트폰은 사람이 구매하고 교체하는 소비재였고, 반도체 역시 그 교체 주기를 따라 움직였다. 수요가 늘면 호황이고 교체가 끝나면 불황이라는 공식은 오랫동안 맞았다. 그러나 피지컬 AI 시대의 반도체는 더 이상 사람의 손에 들어가는 제품을 위해 존재하지 않는다.
 AI를 갖춘 자동차는 주행 내내 추론하고 로봇은 공간을 이해하며 공장은 생산설비를 실시간으로 제어한다. 병원과 물류센터, 전력망과 도시 운영 시스템까지 계산을 수행하기 시작하는 순간 반도체는 특정 제품의 부품이 아니라 사회 전체의 기능을 유지하는 기반으로 성격이 바뀐다.
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 이러한 변화는 수요의 구조 자체를 바꾼다. 생성형 AI는 데이터센터를 중심으로 성장했지만 피지컬 AI는 계산을 현실 공간 전체로 분산시킨다. 하나의 거대한 서버가 아니라 수억 대의 자동차와 로봇, 수만 개의 공장과 물류 시스템이 동시에 추론을 수행한다. 계산은 중앙에서 끝나지 않고 사회 곳곳으로 흘러간다. 반도체는 더 많이 판매되는 것이 아니라, 더 많은 공간에서 반드시 필요한 존재가 된다.
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 <img alt="증기기관과 거대한 기계들이 공장 내부를 지배하던 산업혁명기의 풍경을 담고 있다. 당시의 철도와 발전소, 대형 공장은 단순한 생산시설이 아니라 국가 경제를 움직이는 사회간접자본(SOC)이었다. 오늘날 GPU와 HBM, 데이터센터, 광네트워크가 AI 시대의 계산 인프라를 이루는 것처럼, 산업혁명은 증기기관과 기계설비를 기반으로 새로운 생산성과 문명을 구축했다. /여성경제신문DB" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170009227qxnz.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="xXCq8ShD1G" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170009227qxnz.jpg" width="658">
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 증기기관과 거대한 기계들이 공장 내부를 지배하던 산업혁명기의 풍경을 담고 있다. 당시의 철도와 발전소, 대형 공장은 단순한 생산시설이 아니라 국가 경제를 움직이는 사회간접자본(SOC)이었다. 오늘날 GPU와 HBM, 데이터센터, 광네트워크가 AI 시대의 계산 인프라를 이루는 것처럼, 산업혁명은 증기기관과 기계설비를 기반으로 새로운 생산성과 문명을 구축했다. /여성경제신문DB
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 월가가 말하는 AI 버블 산업혁명 당시 철도를 과잉투자로 보는 오류
 인류 경제는 이미 비슷한 전환을 경험했다. 산업혁명 초기에도 철도와 도로, 발전소와 송전망에는 과잉투자라는 비판이 따라붙었다. 그러나 시간이 지나자 그것들은 경기순환을 타는 상품이 아니라 국가 생산성을 결정하는 사회간접자본으로 자리 잡았다. 도로를 자동차 판매량만으로 평가하지 않고 전력망을 가전제품 출하량만으로 평가하지 않는 이유도 여기에 있다. 중요한 것은 시설 자체가 아니라 그 위에서 이루어지는 경제활동의 규모다.
 AI 반도체도 같은 위치로 이동하고 있다. GPU는 계산을 공급하는 발전소가 되고, HBM은 계산의 혈류가 되며, 첨단 패키징은 데이터를 가장 짧은 거리로 연결하는 교통망이 된다. 광통신과 데이터센터, 엣지 컴퓨팅은 지능을 사회 전체로 분배하는 기간망이다. 각각의 기술은 따로 존재하지 않는다. 하나의 계산 인프라를 이루며 현대 산업의 생산성을 떠받친다.
 이제 반도체의 가치는 메모리 가격이나 GPU 출하량만으로 설명되지 않는다. 사회가 소비하는 계산량이 늘어날수록 반도체 역시 함께 증설되고 유지돼야 한다. 전력 수요가 증가할수록 발전소가 늘어나고 물류가 확대될수록 도로가 확장되듯, AI가 사회 전반으로 스며들수록 계산 인프라도 계속 구축될 수밖에 없다. 이것이 소비재와 사회간접자본의 가장 근본적인 차이다. 결국 AI 버블이라는 표현은 소비재의 문법으로 계산 인프라를 해석하면서 생긴 착시다.
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 반도체는 더 이상 하나의 전자제품 안에서 끝나는 부품이 아니다. 수십억 개의 기기와 공장, 자동차, 로봇, 병원, 전력망을 하나의 계산 체계로 연결하는 문명의 기반 계층으로 확장되고 있다. 산업혁명에서 도로와 철도, 항만과 전력망이 사람과 물자를 연결하는 사회간접자본이었다면, AI 시대에는 GPU와 HBM, 광네트워크, 데이터센터, 엣지 서버가 새로운 사회간접자본이다.
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 <img alt="미국 대륙횡단철도 완공을 기념하는 역사적 장면을 담고 있다. 철도는 단순한 운송수단이 아니라 사람과 자본, 물자를 하나의 경제권으로 연결한 산업혁명의 핵심 사회간접자본(SOC)이었다. 오늘날 AI 시대의 GPU와 HBM, 데이터센터, 광네트워크가 계산과 지능을 연결하는 인프라가 되고 있는 것처럼, 당시 철도는 산업혁명을 가능하게 한 국가 경쟁력의 기반이었다. /AP=연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170010488jhlb.jpg" data-org-width="605" dmcf-mid="plv9xWTsXr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170010488jhlb.jpg" width="658">
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 미국 대륙횡단철도 완공을 기념하는 역사적 장면을 담고 있다. 철도는 단순한 운송수단이 아니라 사람과 자본, 물자를 하나의 경제권으로 연결한 산업혁명의 핵심 사회간접자본(SOC)이었다. 오늘날 AI 시대의 GPU와 HBM, 데이터센터, 광네트워크가 계산과 지능을 연결하는 인프라가 되고 있는 것처럼, 당시 철도는 산업혁명을 가능하게 한 국가 경쟁력의 기반이었다. /AP=연합뉴스
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 이재명의 '연산 인프라 외교' 샌프란시스코 선언은 혁명급
 이재명 대통령의 최근 미국 샌프란시스코 방문은 반도체의 위상이 이미 수출 상품을 넘어 국가 기반시설로 이동했음을 보여준다. 이 대통령은 앤트로픽과 오픈AI, 엔비디아, 브로드컴 최고경영자들을 연이어 만나 반도체 한 품목의 구매나 판매를 넘어 첨단 메모리와 AI 데이터센터, 피지컬 AI, 차세대 가속기를 잇는 공급망 전체의 협력을 논의했다. 대통령실이 공개한 회동 의제 역시 반도체에서 AI 데이터센터와 피지컬 AI에 이르는 AI 공급망 전반이었다.
 그중에서도 오픈AI와 앤트로픽의 논의는 한국의 위치를 선명하게 드러냈다. 한국이 아시아 AI 인프라의 핵심 거점이 될 수 있다는 구상이다. 모델은 미국 기업이 만들더라도 데이터를 저장하고 이동시키는 메모리와 계산을 수용하는 데이터센터가 없으면 지능은 작동할 수 없다. 방미 외교의 중심이 모델 사용권이 아니라 계산 기반의 공동 구축으로 이동한 것이다.
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 젠슨 황 엔비디아 최고경영자와의 회동에서도 같은 구조가 반복됐다. 이 대통령은 GPU 공급을 국가 AI 프로젝트의 전제로 언급했고, 젠슨 황은 삼성전자와 SK하이닉스, 네이버, 현대차, LG 등 한국 기업과의 협력 및 공동 연구 계획을 제시했다. 브로드컴 역시 삼성전자·SK하이닉스와의 HBM 협력과 국내 AI 반도체 기업과의 공동 개발을 강조했다. GPU와 HBM, 데이터센터와 피지컬 AI가 각각 별개의 계약이 아니라 하나의 국가 계산망을 이루는 구성 요소로 다뤄진 셈이다.
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 <img alt="이재명 대통령과 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장, 이해진 네이버 이사회 의장 등 국내 대표단이 미국 샌프란시스코에서 열린 '샌프란시스코 AI 서밋'에 참석해 글로벌 빅테크 기업들과 총 9500억달러 규모의 반도체 및 인공지능(AI) 파트너십 협력을 추진을 발표했다. /연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170011780dvub.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1JKAOV9UtV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170011780dvub.jpg" width="658">
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 이재명 대통령과 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장, 이해진 네이버 이사회 의장 등 국내 대표단이 미국 샌프란시스코에서 열린 '샌프란시스코 AI 서밋'에 참석해 글로벌 빅테크 기업들과 총 9500억달러 규모의 반도체 및 인공지능(AI) 파트너십 협력을 추진을 발표했다. /연합뉴스
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 이재명 대통령의 메가프로젝트와 AI 외교 성과를 단순히 수주액이나 투자액으로만 평가하면 본질을 놓치게 된다. 중요한 것은 한국이 미국 빅테크에 메모리를 파는 국가에서 지능의 생산과 저장·배치에 필요한 물리 기반을 공동 설계하는 국가로 이동하고 있다는 점이다. 이번 샌프란시스코 선언은 향후 수십 년간 어느 국가의 전력망과 데이터센터, 메모리와 제조 역량 위에서 AI가 작동할 것인가에 관한 인프라 질서를 못 박는 것이었다.
 각국이 반도체와 전력, 해저케이블, 데이터센터를 동시에 국가 전략으로 추진하는 이유도 여기에 있다. 중요한 것은 칩 한 장의 판매가 아니라 계산을 공급하고 분배하는 인프라 전체를 확보하는 일이다. 소비재의 경기순환으로만 설명할 수 없는 산업인 것이다. 도로를 자동차 판매량만으로 평가하지 않듯, AI 반도체 역시 GPU 출하량만으로 가치를 판단할 수 없다. 사회가 소비하는 계산량이 늘어날수록 반도체와 전력, 네트워크, 데이터센터는 함께 증설되고 유지된다. 수요의 중심이 제품에서 문명으로 이동하는 것이다.
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 이재명 정부가 외치는 대체불가 코리아와 이번 시리즈를 통해 살펴본 메모리 계층과 피지컬 AI, 설계권과 대체 비용 역시 모두 하나의 지능의 물리학으로 연결된다. HBM은 계산의 혈류가 되고 첨단 패키징은 데이터 이동을 최소화하며 GPU는 추론을 공급한다. 설계권은 그 계산망을 구축하는 권한이 되고 대체 비용은 그 기반시설을 다른 것으로 바꾸기 어려운 이유가 된다. 각각의 기술은 따로 존재하는 것이 아니라 하나의 글로벌 계산 인프라를 이루는 구성 요소다.
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 <img alt="1949년 윌리엄 쇼클리가 제시한 다이오드 방정식은 전자가 반도체 접합을 통과하는 원리를 설명한 수식이다. 이 작은 물리 법칙은 트랜지스터와 집적회로, GPU와 HBM으로 이어지며 오늘날 AI를 움직이는 계산 인프라의 출발점이 됐다. AI는 트랜스포머에서 시작된 것이 아니라 전자의 흐름을 수식으로 설명한 '지능의 물리학' 위에서 시작됐다. /GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170013268gnpi.png" data-org-width="1122" dmcf-mid="11QkC4V7tO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/552814-8XPEppr/20260727170013268gnpi.png" width="658">
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 1949년 윌리엄 쇼클리가 제시한 다이오드 방정식은 전자가 반도체 접합을 통과하는 원리를 설명한 수식이다. 이 작은 물리 법칙은 트랜지스터와 집적회로, GPU와 HBM으로 이어지며 오늘날 AI를 움직이는 계산 인프라의 출발점이 됐다. AI는 트랜스포머에서 시작된 것이 아니라 전자의 흐름을 수식으로 설명한 '지능의 물리학' 위에서 시작됐다. /GPT-5.5
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 쇼클리 방정식, 폰 노이만 뚫었다 한국산 AI 가속기 나올 때 완성체
 폰 노이만 아키텍처가 하나의 칩 내부에서 CPU와 메모리, 버스를 연결하는 구조였다면 AI 시대에는 지구 규모로 확장된다. 단말기와 위성, 해저케이블, 데이터센터, HBM이 하나의 연속된 계산망으로 연결되면서 지구 전체가 거대한 AI 메인보드(Global AI Mainboard)로 진화하는 것이다. 지능은 특정 칩 안에 머무르지 않는다. 네트워크 위를 흐르는 전압이자 프로토콜로 존재하며, 0.1나노초 단위의 실리콘 내부 패키징에서 확보한 시간이 수백 밀리초의 지구적 네트워크 지연을 상쇄해 계산의 생존성과 연속성을 결정한다. [로짓에서] 트랜스포머 이전의 쇼클리 방정식 : AI 문명의 시작
 결국 지금까지 지능을 소프트웨어나 서비스에서 시작한다고 생각하는 데서 'AI 버블'이라는 착시가 시작됐다. AI의 시작은 트랜스포머 이전의 반도체이고, 반도체의 시작은 쇼클리 방정식이다. 쇼클리 방정식이 설명한 작은 전자의 이동은 트랜지스터를 만들고, 트랜지스터는 GPU와 HBM이 됐으며, 오늘날에는 국가와 산업, 도시와 공장을 연결하는 거대한 계산망으로 확장됐다. 산업혁명이 도로와 철도, 전력망 위에서 발전했다면 지능혁명은 반도체와 계산 인프라 위에서 전개된다. AI 반도체는 더 이상 하나의 산업이 아니다. 현대 문명을 떠받치는 글로벌 사회간접자본이다.
 ☞ AI 가속기 양산의 의미 = 삼성전자가 지금 만드는 AI 칩은 아직 GPU 시장을 정면으로 흔드는 단계는 아니다. 주력은 LPU와 ASIC, 맞춤형 AI 가속기다. 그러나 TPU 양산 경험이 축적되기 시작하면 이야기가 달라진다. TPU는 단순한 칩이 아니라 HBM과 첨단 패키징, 설계자동화(EDA), 검증, 수율 관리까지 AI 가속기 제조 전 과정을 요구하는 제품이다. 삼성전자가 이러한 대규모 AI 가속기를 안정적으로 양산하는 단계에 이르면 경쟁의 축은 'GPU를 만들었느냐'가 아니라 '누가 AI 가속기를 가장 잘 제조하느냐'로 이동한다.
 삼성전자의 위상도바뀐다. 엔비디아와 GPU 성능 경쟁을 하는 기업이 아니라 전 세계 AI 가속기 생산을 맡는 TSMC와 같은 제조 플랫폼으로 올라서게 된다. 구글 TPU를 비롯한 대형 AI 가속기 생산 실적이 축적될수록 삼성 파운드리는 GPU·TPU·맞춤형 ASIC을 모두 제조할 수 있는 종합 AI 가속기 생산기지로 자리매김할 수 있다. 결국 사회간접자본으로서의 칩 대전은 GPU를 포함한 AI 가속기를 누가 가장 안정적으로 대량 생산할 수 있느냐에 달렸다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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