중국은 전기차 분야에서 보여준 도약을 반도체 분야에서도 재현할 수 있을까요?

• 최근 미·중 정상회담에서 인공지능(AI)은 주요 의제로 다뤄졌으며, 양국은 반도체 산업의 패권을 놓고 경쟁하고 있습니다.
• 미국의 수출 통제로 인해 중국은 첨단 칩을 제작하고 인공지능 산업을 확장하는 데 필요한 극자외선 리소그래피 기술에 접근할 수 없습니다.
• 대신 중국은 전기차 분야에서 거둔 성공을 재현하기 위해 단순히 더 나은 반도체 기술을 넘어 차세대 반도체 아키텍처로 도약하여 미래에 필요한 가장 강력한 AI 칩을 개발하고자 합니다.

토니 팬

Borrowing Arrows 설립자

지난달 시진핑 주석이 도널드 트럼프 미국 대통령과의 회담을 위해 워싱턴 D.C.에 도착했을 때, 인공지능(AI)이 최우선 의제였습니다. 두 정상 간 두 번째 정상회담에 앞서 트럼프 대통령은 “AI에서 승리하는 자가 승리하는 것”이라고 선언했습니다.

이 경쟁은 얼마나 치열할까요? 백악관의 인공지능 자문관조차 미국의 우위가 불과 6개월에서 9개월 정도라고 말했습니다 인류 역사상으로 보면 그야말로 박빙의 승부입니다.

하지만 양측은 서로 다른 자원이 부족한 상황입니다. 미국은 반도체는 풍부하지만 전력이 부족하고, 중국은 전력은 충분하지만 첨단 반도체가 부족합니다. 반도체 격차 해소는 중국의 최우선 기술 과제입니다.

중국이 살 수 없는 기계

중국에서 가장 두드러진 부족 현상은 인류가 만들어낸 가장 복잡한 물체 중 하나인 극자외선(EUV) 리소그래피 기술인데, 이 기술은 네덜란드의 ASML만이 개발하고 판매하고 있습니다.

최신 버전의 가격은 약 4억 달러입니다. EUV는 전 세계 모든 첨단 반도체 제조업체가 7나노미터 이하 노드에 미세 구조를 구현하는 데 사용하는 기술로, 트랜지스터를 촘촘하게 배치하여 반도체 소재 1제곱밀리미터당 더 많은 연산 능력을 구현합니다. 그런데 미국은 중국의 EUV 구매를 차단했습니다.

중국은 자체적인 EUV 기술 개발을 시도해 왔지만, 그 속도는 매우 더딥니다. 지난여름, 중국이 최초의 국산 심자외선(DUV) 스캐너를 소량 생산하기 시작했다는 보도가 있었습니다. 하지만 이 기술은 현재 기술 수준에 비해 약 4세대 정도 뒤처져 있으며, 심지어 동급 제품인 ASML의 TWINSCAN NXT:1950i(2008년 출시)조차 수출 통제 목록에 올라 있지 않을 정도로 격차가 큽니다.

중국 엔지니어와 과학자들은 어떤 제약 조건 속에서 혁신을 이루어내고 있을까요?

중국은 어떻게 전기차 혁신에서 다른 나라들을 앞질렀을까요?

중국에는 “커브길에서 추월하다”라는 뜻의 전략적인 표현이 있는데, 직선 도로에서는 차량을 추월하기가 훨씬 어렵기 때문입니다.중국은 자동차 산업에서 이와 같은 전략을 성공적으로 수행한 것으로 유명합니다.

그들은 내연기관 기술을 따라잡는 데 100% 노력을 기울인다고 해도, 포드, 도요타, 폭스바겐 같은 거대 글로벌 자동차 회사 20여 곳 중 하나에 불과할 뿐이라는 사실을 깨달았습니다.

대신 중국은 당시 초기 단계였던 전기 자동차(EV)를 차세대 플랫폼, 즉 기술 도약의 발판으로 삼았습니다. 이러한 투자는 제10차 5개년 계획(2001-2005)에서 시작된 “863 전기 자동차 프로그램”으로 공식화되었고, 이후 2009년 “10개 도시, 1,000대 차량” 계획으로 이어졌습니다.

그 야심은 결실을 맺었습니다. 중국 자동차 제조업체들은 2025년까지 전 세계 전기차 판매량의 60%를 차지했으며, 중국은 독일과 일본을 제치고 세계 최대 자동차 수출국으로 부상했습니다.

동일한 원리를 실리콘에 적용

중국 반도체 제조업체들은 기존 반도체와의 격차를 줄이는 데 그치지 않고, 선두 자리를 차지하려 합니다.

가장 명확한 예는 지난 여름 공개된 타우(τ) 스케일링 법칙 입니다. 이는 무어의 법칙을 대체할 잠재적 법칙으로, 마이크로칩의 트랜지스터 수가 약 2년마다 두 배로 증가하면서 컴퓨팅 성능이 크게 향상될 것이라는 예측 (트랜지스터당 비용은 감소)입니다. 이는 화웨이가 22년간 칩 연구 개발에 투자하여 자립을 이룩한 결과입니다.

타우는 그리스 문자로 t를 나타내며, 시간 상수를 줄여서 표현합니다. 여기서 핵심은 EUV 기술의 장점인 트랜지스터 크기 최적화를 멈추고, 신호가 트랜지스터 사이, 칩 사이, 그리고 서버 사이를 이동하는 데 걸리는 시간을 최적화하는 것입니다.

핵심은 배선 길이 단축, 전기 저항 및 정전 용량 감소, 칩 간의 향상된 연동을 통해 단순히 트랜지스터 크기를 줄이는 데만 의존하지 않고도 연산 속도를 높이고 에너지 소비를 줄일 수 있다는 것입니다.

예를 들어, 대규모 AI 클러스터에서는 에너지의 80% 이상이 트랜지스터 게이트에서 연산을 수행하는 데 사용되는 것이 아니라 전선을 통해 데이터를 전송하는 데 소모됩니다. 따라서 빈번하게 통신하는 트랜지스터 사이의 전선 길이를 줄이는 것은 판도를 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이를 달성하는 한 가지 방법은 3차원 구조를 활용하는 것입니다. 화웨이의 기술 중 하나인 로직폴딩(LogicFolding)은 칩에서 가장 사용량이 많은 블록을 수직으로 접합된 두 개의 층으로 분할하여 긴 수평 경로를 짧은 수직 경로로 바꿉니다.

화웨이는 단순한 3D 적층 기술을 넘어, 두 층에 걸쳐 하나의 회로로 로직을 설계하는 훨씬 앞선 기술을 선보이고 있습니다. 기존의 칩 적층 방식을 두 개의 독립된 오피스 빌딩을 설계하고, 각 빌딩의 정문에서 통로로 연결하는 방식과 비교해 보세요. 화웨이의 로직폴딩(LogicFolding)은 처음부터 하나의 건물을 설계하고, 계단과 배관 등을 층별로 하나의 시스템으로 통합하는 방식입니다.

이러한 방식은 수직 연결 밀도를 훨씬 높여주는데, 이는 현재 대량 생산되는 TSMC나 인텔의 최고 성능 칩보다 단위 면적당 약 10~40배 더 높은 수치입니다. 게다가 이는 실험실 실험이 아닙니다. 이러한 방식으로 제작된 최초의 칩은 지난 9월 화웨이의 메이트 XT2 3단 접이식 스마트폰 에 탑재되어 출시되었습니다 .

물론, 이 기술은 대형 AI 프로세서보다는 소형 스마트폰 칩에서 구현하기가 더 쉽습니다. 하지만 해당 스마트폰 칩에서는 트랜지스터 밀도가 55% 증가하고 CPU의 전력 소비량은 41% 감소했으며, GPU와 NPU에서도 비슷한 수준의 향상이 있었습니다.

중국 메모리 회사들도 3D 기술에 과감하게 투자했습니다. YMTC는 2019년 Xtacking 아키텍처를 기반으로 웨이퍼 간 하이브리드 본딩 기술을 상용화하고, 이와 관련된 상당한 특허를 확보했습니다.

2025년에는 삼성전자가 400층 이상 본딩 NAND 개발에 박차를 가하면서 YMTC의 하이브리드 본딩 기술 지적 재산권을 라이선스했다고 합니다. 한편, 키옥시아와 SK하이닉스도 유사한 아키텍처를 연구하고 있습니다. 중국의 반도체 기술은 빠르게 업계 표준으로 자리 잡고 있습니다.

빛은 또 다른 혁신의 길입니다. 광자는 전자보다 훨씬 저렴하게 장거리 데이터 전송이 가능하며, 화웨이는 이 분야에 막대한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어, 화웨이는 브로드컴보다 약간 앞선 7.2테라비트/초 속도의 패키징 광학 모듈을 선보였습니다. 또한 화웨이의 SuperPoD 시스템은 광섬유를 통해 8,192개의 가속기를 단일 시스템으로 연결했지만, 엔비디아는 여전히 랙 내부에 더 많은 구리선을 사용하고 있습니다.

중국 기업들은 이제 진정한 3D 칩을 만드는 것, 전자를 빛으로 대체하는 것, 그리고 데이터 센터 전체를 최적화하는 데 있어 선두에 서 있습니다.

무어의 법칙은 단순히 소형 트랜지스터에 관한 것만은 아니었습니다.

모두의 관심사가 되는 부분은 바로 이것입니다. 무어의 법칙은 이미 10년 전부터 무너지고 있다는 점입니다.

무어의 법칙은 더 작고 더 조밀한 트랜지스터를 만드는 것으로 설명되지만, 본래 의도는 트랜지스터 크기를 줄여 가격을 낮추는 것, 즉 가격 대비 성능을 높이는 것이었습니다. 하지만 이제 그 약속은 깨졌습니다. 대표적인 예로 ASML이 최신 EUV 장비를 출하했을 때 TSMC가 처음에는 너무 비싸다는 이유로 구매를 거부했던 것을 들 수 있습니다.

전 세계 모든 반도체 제조업체는 더 나은 리소그래피 기술을 넘어선 기술이 필요할 것입니다. 즉, 비용 대비 성능 곡선을 낮추기 위해 3D 및 포토닉스와 같은 혁신적인 아키텍처를 모색해야 한다는 뜻입니다. 그리고 중국은 혁신이 필수적이었기에 이러한 접근 방식을 일찌감치 추구하기 시작했습니다.

모든 정황으로 볼 때 중국 외 반도체 제조업체들이 중국에서 개발된 반도체 기술의 라이선스를 점점 더 많이 확보하려는 움직임을 보이고 있으며, 삼성전자 역시 이미 YMTC의 접합 기술 특허를 라이선스한 바 있습니다.

중국은 어떻게 반도체 혁신을 주도할 수 있을까요?

하지만 EUV 장비에 대한 접근성 부족은 여전히 ​​큰 걸림돌로 남아 있습니다.

중국의 제조 역량을 고려할 때, 에포크 AI가 화웨이가 2026년에 엔비디아의 AI 컴퓨팅 생산량의 4% 미만을 차지할 것으로 추정하고, 화웨이 칩의 칩당 성능이 적어도 2030년까지 엔비디아보다 3~4년 뒤처질 것으로 예측하는 것은 놀라운 일일 수 있습니다.

화웨이가 목표로 삼은 최첨단 트랜지스터 밀도는 2031년입니다. 하지만 이는 현재 TSMC가 대량 생산하는 수준에 불과하며, TSMC 역시 가만히 있지 않을 것입니다.

중국이 전기차 분야에서 보여준 도약을 반도체 분야에서도 재현할 수 있을까요? 반도체 분야는 넘어야 할 해자가 훨씬 더 큽니다. 하지만 중국은 모든 사람이 가는 길을 바꾸기 위해 반드시 이 분야에서 완전히 승리할 필요는 없습니다.

지정학적 문제는 잠시 접어두도록 하죠.

중국 엔지니어들과 기업들이 검증되지 않은 연구 개발 경로를 기꺼이 걸어가는 것은 인류의 혁신 역량에 크게 기여하고 있습니다. 수출 통제의 의도치 않은 결과 중 하나는 하나의 반도체 로드맵이 두 개로 나뉘었고, 두 개의 독립적인 연구가 이전에는 혼자서 할 수 없었던 것보다 더 넓은 설계 영역을 포괄하게 되었다는 점입니다. 또한, 중국 엔지니어들이 개척한 많은 기술들은 EUV 리소그래피와 결합하여 활용될 수 있습니다.

미래에 가장 강력한 AI 칩에는 동양과 서양 양쪽의 특징이 모두 담겨 있을 가능성이 매우 높습니다.

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