[하루기사] AI 가속기 품귀 - 엔비디아 vs AMD, 하이닉스 vs 삼성전자

[하루기사] 생각 정리

엔비디아의 AI 가속기가 품귀 현상이라는 점은 수요 측면에선 당연히 엔비디아를 긍정적으로 평가하는 요소인데, 엔비디아의 협력사가 공급을 못 받쳐주니 엔비디아의 생산력도 떨어지는 셈이 되서 이 부분은 부정적이다. 엔비디아가 GPU를 설계하고, TSMC가 GPU 생산과 인터포저 공정을 담당하고, SK하이닉스가 HBM 생산, 그리고 다시 TSMC가 2.5D패키징을 담당하는데, 여기서 HBM 생산과 2.5D 패키징 생산능력이 떨어져서 병목현상이 생겼다.

데이터를 처리하는 IT 테크 기업의 수요가 많다는 점에서 일단 엔비디아, TSMC, 하이닉스에게 더 좋은 점수를 주어야 하나? 오히려 생산력이 떨어진 자리에 AMD, 삼성전자가 치고 들어가면서 이 기업들에게 새로운 기회가 될 것인가? 

두 가지 관점이 거의 반반의 시소 게임 같다. 저 기업들의 내부 사정이나 외부 상황에 따라 기울어질 듯. 

수요가 명백히 있다는 점에서 이 시장에서의 성장 가치는 있는 셈인데, 승자를 양자택일하는 것이 아니라 모두 한 바구니에 담는 전략이 좋을 것 같다.

https://www.hankyung.com/article/202311119345i

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1. 기사 요약 

엔비디아 AI 가속기 품귀로 대란, 빅테크 근심

https://www.hankyung.com/article/2023111193

• 엔비디아의 AI 가속기(H100)는 높은 가격에도 불구하고 품귀 현상을 겪고 있어, AI 서비스에 필수적인 제품이지만 공급 부족으로 빅테크 기업들과 한국 ICT 기업들이 서비스 차질을 우려하고 있다.
• TSMC와 SK하이닉스의 생산 부족으로 품귀가 지속될 전망이며, HBM과 2.5D 패키징을 동시에 생산할 수 있는 삼성전자가 대안으로 떠오르고 있지만 품귀 문제는 해결에 시간이 걸릴 것으로 예상된다.
• 문제 현상을 정리하면 GPU 설계(엔비디아), GPU 생산(TSMC), 인터포저 공정(TSMC), HBM 생산(SK하이닉스), 2.5D패키징(TSMC)로 이어지는 AI 가속기 생산 과정에서 HBM과 2.5D 패키징에서 '병목 현상'이 발생했고 이게 엔비디아의 AI 가속기 품귀로 이어지고 있다.
• 엔비디아의 대안으로 AMD나 인텔 같은 기업이 주목받고 있다. 특히 AMD의 최신 AI 가속기가 유망하게 나올 것으로 예상된다.
• 이로 인해 엔비디아의 AI 가속기를 대체하려는 시도도 나타나고 있으나, 엔비디아의 소프트웨어 생태계에 대한 의존으로 국내 대형 클라우드 기업 등이 엔비디아 제품을 선호하는 양상을 보인다.

2. 투자를 위한 추론

• 생산 : TSMC, 하이닉스의 대안으로 삼성전자 주목할 수 있다. (단, 삼성전자 측의 구체적인 계획은 알 수 없음)
• 제품 : 엔비디아의 대안으로 AMD 주목할 수 있다. (단, 엔비디아 소프트웨어 생태계에 대한 의존으로 엔비디아 선호 양상 있음)

3. 배경지식 알기

AI 가속기란?

• AI 가속기는 대규모 데이터 학습 및 처리에 특화된 반도체 패키지로, GPU와 CPU를 포함한 다양한 기술을 결합하여 높은 성능을 제공한다.
• 주로 인공지능 서비스나 기술에서 사용되며, 데이터 처리 속도를 빠르게 하여 복잡한 작업을 효율적으로 처리하는 데 활용된다.
• 높은 가격과 품귀 현상으로 유명하며, 기술 기업들의 AI 서비스 제공에 필수적인 역할을 한다.

HBM이란?

• HBM(High Bandwidth Memory)은 높은 대역폭을 가진 형태의 메모리로, 고성능 컴퓨터 그래픽이나 고성능 컴퓨팅에 사용된다.
• 이 메모리는 빠른 데이터 전송과 처리를 위해 CPU나 GPU 같은 칩 안에 직접 적용된다.
• 대용량 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 데 탁월한 성능을 발휘하여, 높은 성능 요구 환경에서 유용하게 활용된다.

2.5D 패키징이란?

• 2.5D 패키징은 다양한 종류의 칩을 하나의 패키지로 결합하여 전체적인 기기의 성능을 향상시키는 기술이다.
• 이 기술은 다른 칩들을 수평으로 배치하고, 실리콘 인터포저를 사용하여 칩들을 결합하는 형태로, 고성능 및 효율적인 시스템을 만드는 데 활용된다.