수아성
15시간  ·
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이효승
18시간  ·

왜 한국은 대만에 추월 당할까? (34)

쓸데없는 일을 줄여야 경쟁력이 생긴다.

이공계 공부잘하는 사람들이 의대를 간다고 개탄한다. 의사도 좋은 직업이지만 이게 자기 성격에 맞아야 하는 직업인데 요즘 성적이 좋은 사람들은 무조건 의대를 간다.

대체로 의사, 약사, 선생님, 공무원, 군인, 공기업, 준 공공기관 이 일곱가지 선호되는 직업군는 창의적인 사람들 에게는 정말 재미없을 일인데 이런 직업을 선호하는 이유가 투자대비 안정성과 산출이 많아서 이다.

이 직업이 소득, 연금, 나이들어서도 할수 있는가 등등을 생각해 보면 나름대로 좋기는 하지만 새로운것을 창출하는 공학을 하는 사람에게는 재미가 없어보인다. 조선시대나 중국, 북한의 의사가 중인 계급으로 인기가 많지 않은 직업군 인것은 시사하는 바가 많다.

직업은 자기 성품에 맞아야 한다. 그런데 본인의 적성과 상관없이 수능 점수로 직업이 결정 되는것은 국가적으로나 개인적으로 낭비고 정말 불행한 일이다.

특히 시스템 반도체 설계 분야는 많은 인력과 더불어 일부 영역에서는 천재급 인력이 엄청나게 필요한데 국가에 필수적인 외과나 산부인과, 소아과는 비인기 종목이고 오로지 성형외과와 피부과류의 외모지향 의대를 지향하는 것도 심각한 문제다.

이런 반도체 분야에 천재들이 영입되지 못하는 골치아픈 문제를 MPC로 천재급 인력에 수십억단위 인센티브를 지급할 수 있게해서 해결할 수 있다.

반도체 설계가 인기가 없는 이유는 개인이나 기존의 반도체 비지니스를 하는 회사가 투자대비 성과가 작기 때문이다.

AI 반도체의 경우 메타버스, 딥러닝, GPT, 자율주행, 최근 애플의 비젼프로는 물론 엣지쪽 반도체와 군사용 감시까지 엄청난 수요가 있고 잘 만들 경우 부가가치를 창출할 수 있다.

특히 한국은 최근 전투기, 미사일, 함정, 잠수함, 3세대 탱크에서 군사용 드론까지 각종 무기에 소요되는 반도체 설계등 개발 해야할 일이 정말로 많다.

엔비디아의 A100, H100 등은 가로세로 20mm 의 칩이 개당 40,000달러에 달하는데 TSMC라인을 풀가동 해도 공급이 안된다. 덕분에 엔비디아 2023년 2Q 110억불 예상 매출로 하루 사이에 25%폭등하고 시총 1조 달러를 넘었다.

애플의 비젼프로는 3,499불을 이야기 한다. 아마도 고속, 저전력을 SoC 한개가 감당할 것이다. 이런 반도체 설계가 왜 한국에서 나오지 않을까?

애플, 엔비디아, 테슬라, 구글등 잘 나가는 기업은 AI SoC 를 보유하고 있다. 메타(페이스북) 도 SoC 설계를 30억불을 주고 위탁했다가 생산에 실패해서 망가지고 있다.

이런 칩의 대부분은 Quad/Octa Core ARM, RISC-V CPU에 리눅스 OS를 포팅하고 AXI BUS 와 NPU, GPU를 공통구조로 갖고있다. 즉 대부분의 구조가 공통이며 비슷하다는 말이다.

12인치 웨이퍼 한장이면 가로세로 28mm 의 칩이 수율에 따라 다르지만 80개 가량 만들어진다. TSMC 4나노 웨이퍼 한장에 20,000불 이라면 다이 원가는 개당 220불 정도이다.

이 다이를 기초로 엔비디아는 40,000불을 애플은 조금더 작은 칩을 만들고 3,500불에 판매한다. 테슬라 Model X는 10만불 짜리 자동차를 만든다. 테슬라 전기차도 자율주행 빼면 별 다른게 없다. 즉 AI 관련 SoC가 모든 가치있는 산업의 핵심이다.

그런데 왜 우리는 세계 최고 수준의 미세공정을 확보하고 있음에도 국산 AI 반도체가 힘을 발휘하지 못할까?

AI SoC 칩 개발은 어마어마한 비용이 소요된다. 구글에서 TSMC가 발표한 자료에서 7nm 2.63억불, 5nm  4.63억불, 3nm 6.5억불 이 필요하다.즉 3나노 공정 반도체 개발비가 8,600억이 소요되는 것이다.

이 정도는 되야 IP, 레이아웃, 백엔드, 설계, 소프트웨어 인건비 등등에 사용할 수 있다.

AI 반도체 개발은 꽤 많은 비용이 소요 된다는 것인데 우리나라에 이 정도 비용을 감당할 수 있는 회사가 거의 없다.

그런데 AI 반도체 개발에는 왜 이렇게 엄청난 비용이 필요한 것인가? 그 비용 구조를 분석해 보면 깜짝 놀라게 된다.

아직 정확한 견적을 받아보지 못했지만 대만의 7nm 마스크 가격은 백억 정도이다. 삼성은 훨씬더 저렴. 나머지가 IP 와 플랫폼및 백엔드, 레이아웃 비용으로 소요된다.

7나노 마스크 가격을 100억원으로 생각 한다면 마스크 비용은 3%도 안되는 것이다. 그럼 97%가 저런 플랫폼등의 비용이라는 것인데 우리가 알다시피 플랫폼 구축비용은 전적으로 플랫폼 구축 회사의 이익으로 귀결된다.

마스크 비용에 주목하는 이유가 예전에는 그 비용이 전체 개발비의 80%를 차지하던 시절이 있었다. 그런데 그게 불과 3%에 불과하니 MPW로 개발하는게 별 의미가 없다. MPW대신 MPC가 필요한 이유다.

마이크로소프트나 구글이 플랫폼을 개발할 때 많은 리스크와 비용이 들지만 일단 구축된 플랫폼 에서 만들어지는 결과물은 붕어빵 찍듯이 만드는 것과 크게 다르지 않다. 저게 많은 부분에서 파운드리의 수익이다.

TSMC는 엄청난 매출에도 불구하고 웨이퍼 가격이 2만~3만불이며 매출액 대비 영업 이익율이 53%에 달하고 있다. 국뽕 유튜버는 TSMC 가 맨붕에 빠지고 국내 파운드리 기업이 그자리를 차지했다고 단정하지만 현실은 그런게 아니다.

왜 우리는 이런걸 못 만들고 있을까? 그것은 쓸데 없는 일을 너무 열심히, 많이, 잘 하고 있기 때문이다. 중복되고, 의미없는 일에 목숨을 걸고 온힘을 쏟아 열정을 발휘해 개발하니 개발이 잘 될리가 없다.

인건비가 비싼 고비용 구조의 국가에서 중요한 것은 중복된 것을 줄이는 것인데 그 요체는 MPC다. MPC로 대부분의 삽질을 줄일 수 있다.

사랑과생각

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