트렌드 경제노트

로봇이 똑똑해질수록 필요한 건 더 강한 AI 칩일까요? 제가 퀀트 자동매매 시스템을 수년간 직접 돌려보면서 깨달은 건 달랐습니다. 알고리즘이 아무리 정교해도 데이터를 제때 공급하지 못하면 그 순간 다 무너진다는 것. 피지컬 AI 시대의 메모리 반도체 이야기가 저한테 남다르게 들리는 이유입니다. 1. 단순 반복 로봇과 피지컬 AI의 결정적 차이: 추론기존 산업용 로봇이 왜 메모리를 거의 쓰지 않았는지 생각해보면 답은 단순합니다. 사람이 이미 정답을 입력해뒀으니까요. A 지점에서 B 지점으로 부품을 옮기는 동선이 고정된 로봇은, 매 순간 스스로 판단할 필요가 없습니다. 그냥 정해진 스크립트를 반복 실행할 뿐입니다. 피지컬 AI(Physical AI)는 완전히 다른 이야기입니다. 여기서 피지컬 AI란? 카메라..

2019년 여름, 일본이 불화수소 수출을 막겠다고 발표했을 때 저는 솔직히 '이번엔 진짜 위험하겠다'고 생각했습니다. 그런데 불과 2년도 지나지 않아 국내 기업들이 자체 양산 체제를 갖추고, 오히려 일본 기업들이 시장을 잃는 상황을 보면서 제 예상이 완전히 빗나갔다는 걸 인정할 수밖에 없었습니다. 최근 ASML 장비를 둘러싼 변화를 들여다보니 그때와 똑같은 패턴이 다시 시작되고 있었습니다.1. 34일짜리 행정 병목이 사라진 날반도체 업계에서 일하는 지인한테서 처음 이 이야기를 들었을 때, 저는 반신반의했습니다. 장비 한 대가 인천공항에 내려앉고 나서 실제 가동까지 한 달 가까이 손 놓고 기다려야 한다는 게 도저히 현실처럼 느껴지지 않았거든요. 그런데 사실이었습니다. 극자외선 노광장비, 즉 EUV(Extr..

미국의 데이터센터 회사가 변압기 하나를 주문했더니 납품 예정일이 5년 후라는 답이 돌아왔습니다. 처음 이 얘기를 접했을 때 솔직히 '설마'라는 생각부터 들었습니다. 그런데 따져보면 따져볼수록, 이게 단순한 공급망 문제가 아니라는 게 보입니다. AI 시대의 몸통을 실제로 만들어내는 나라가 어딘지, 그 현실이 숫자로 드러나고 있습니다.HBM — '돈 먹는 하마' 팀이 AI 시대의 심장을 쥔 이야기2015년 무렵 SK 하이닉스 내부에서 HBM(High Bandwidth Memory) 개발팀은 사내 조롱의 대상이었습니다. 여기서 HBM이란? 반도체 칩을 수평으로 넓게 까는 대신 수직으로 여러 층 쌓아 올린 뒤, 층과 층 사이에 수천 개의 초고속 통로를 뚫어 데이터를 번개처럼 오가게 만든 고대역폭 메모리입니다. ..

2026년 5월, 한국 전체 수출에서 반도체가 차지한 비중이 42.3%를 넘어섰습니다. 수출 100달러 중 42달러가 반도체에서 나온다는 뜻입니다. 이 숫자를 처음 봤을 때 저는 자랑스러움보다 묘한 아찔함을 먼저 느꼈습니다. 이 글은 지금 AI 반도체 시장에서 실제로 벌어지고 있는 일들을 짚고, 투자자로서 제가 직접 겪은 실수와 그 과정에서 배운 것들을 솔직하게 풀어낸 기록입니다.HBM 패권 전쟁, 삼성이 뒤처진 이유AI 반도체 시장에서 가장 뜨거운 키워드는 단연 HBM입니다. HBM(High Bandwidth Memory)이란 여러 개의 D램 칩을 수직으로 쌓아 GPU와 초고속으로 연결하는 특수 메모리입니다. 쉽게 말해, AI가 계산을 아무리 빠르게 해도 데이터를 제때 공급받지 못하면 성능이 막히는데,..

솔직히 처음엔 저도 "이번엔 다르다"는 말을 믿었습니다. AI가 바꿔놓는 세상을 눈앞에서 보면서, 반도체 사이클 같은 오래된 법칙은 이제 옛말이 됐다고 생각했으니까요. 그런데 직접 업무에 AI를 도입해보고, 비용 구조를 들여다보기 시작하면서 뭔가 어긋나고 있다는 느낌이 왔습니다. GPU와 HBM에 천문학적인 돈이 쏟아지는 동안, 정작 그 돈이 이익으로 돌아오는 경로는 생각보다 훨씬 좁고 느렸기 때문입니다.AI 수익화(Monetization)의 벽 — 투자는 폭발적인데 이익은 어디에제가 직접 써봤는데, AI 툴의 성능 자체는 정말 놀랍습니다. 문서 요약, 이미지 생성, 데이터 분류까지 초반 도입 효율은 의심할 여지가 없었습니다. 문제는 그 다음이었습니다. API 호출 비용, 서버 유지비, 최신 인프라 구독..

한국이 반도체와 AI에서 진짜 승부를 걸려면 기술보다 먼저 풀어야 할 숙제가 있습니다.최고 인재들이 의대로만 몰리는 현실입니다. 중국은 명문대 전자공학과 대학원생이 학교 한 곳당 약 1,000명에 달하는데,우리는 KAIST 전체를 합쳐도 그 수준입니다. 저도 이 수치를 처음 접했을 때 솔직히 좀 아찔했습니다.퍼스트 무버(First Mover) 시대에 사람이 없으면 전략도 예산도 의미가 없기 때문입니다.의대 쏠림이 반도체·AI 경쟁력을 갉아먹는 이유한국의 이공계 위기를 숫자로 보면 상황이 더 선명해집니다.미국·중국과 비교했을 때 고급 반도체·AI 엔지니어 수가 약 10분의 1 수준에 불과하다는 분석이 있습니다.단순히 연구 속도가 느려진다는 문제가 아닙니다. 반도체 팹(Fab), 즉 실제 칩을 찍어내는 대규..