반도체 산업 1편

반도체란?

반도체(Semiconductor)는 전기가 잘 통하는 도체(금속 등)와 통하지 않는 부도체(고무 등)의 중간 성질을 가진 물질입니다. 

단순히 '전기가 반만 통하는 것'이 아니라, 빛이나 열, 전압 등의 외부 조건에 따라 전기 흐름을 조절할 수 있다는 점이 핵심입니다

• 제어 가능성: 특정 불순물을 넣거나 전압을 걸어 전류를 흐르게 하거나 멈추게 할 수 있습니다.
• 스위치 역할: 디지털 세상의 기본 단위인 0과 1 신호를 만드는 '전기 스위치' 역할을 합니다.
• 재료: 지구상에 흔한 모래에서 추출한 실리콘(규소)이 주원료로 사용됩니다. 

 

 

반도체는 우리 몸의 뇌, 심장, 기억 장치와 같은 역할을 수행합니다. 

• 메모리 반도체: 정보를 저장하고 기억합니다 (예: DRAM, NAND 플래시).
• 시스템 반도체: 수치를 계산하고 정보를 처리하는 두뇌 역할을 합니다 (예: CPU, GPU, AP). 

 

 

 

반도체 역사

1. 진공관 시대(1900~1947)

• 진공관은 전류를 증폭할 수 있었음
• 초기 컴퓨터인 ENIAC은 진공관 17,000개 이상 사용.

문제점

• 너무 큼
• 열 많이 남
• 전력 많이 먹음
• 고장 잘 남

👉 "더 작고 안정적인 스위치"가 필요했다
 
 

2 트랜지스터 탄생(1947년)

실리콘은 반도체다.

• 전기가 완전 안 흐르는 것도 아니고
• 완전 도체도 아님

여기에 불순물을 넣으면?

• N형 (전자 많음)
• P형 (전자 부족)

이 둘을 붙이면 PN 접합이 생김 → 전류를 제어할 수 있음 ->전기를 “켜고 끄는 스위치”가 됨.(현대 CPU의 기본 단위)
 
 

3. 집적회로(IC) 혁명(1958~)

이전에는 트랜지스터 하나씩 납땜했지만, 실리콘 웨이퍼 위에 수천 개를 한 번에 제작하게 되었음
👉 이걸 집적회로(IC)라고 함.
 
이때 intel 공동 창업자인 고든 무어가 "트랜지스터 수는 약 2년마다 2배 증가한다"라고 말함 -> 무어의 법칙
이후 수십 년간 반도체 발전의 경험적 기준이 되었다. 무어의 법칙은 컴퓨터의 성능 향상과 가격 하락을 설명하는 상징적 원리가 되었으며, 오늘날까지 기술 산업의 지표로 언급된다.
 

 

4. 마이크로프로세서 시대(1971~)

CPU를 하나의 칩에 넣는 데 성공하였음, 여기서 진짜 컴퓨터 산업 폭발 시작. PC 혁명이 1980년대부터 시작하였으며 이때부터 
개인 PC 보급이 발생하고 it 산업이 점점 커지게 됨
 
예전에는 설계(Fabless) + 제조(Foundry)를 모두 직접 하였지만 1990년대부터 팹리스-파운드리 구조로 산업 구조가 바뀌게 되었음
👉 공정 장비 비용이 천문학적이다. EUV 한 대가 수천억 원.
 
설계 회사 (Fabless)

• NVIDIA
• Qualcomm

제조 회사 (Foundry)

• TSMC
• Samsung Electronics

 
 

5. GPU와 병렬 컴퓨팅(2000~)

CPU로는 병렬 처리가 한계가 있었고, GPU는 원래 그래픽용이었는데 아래와 같은 특징으로 인해 AI 연산에 적합해짐

• 단순 연산 코어 수천 개
• 병렬 처리 특화

 

6. 모바일 SoC 혁명(2000~)

CPU + GPU + NPU + ISP 통합, 전력 효율 중심 설계.
 
 

7. AI 반도체 시대(2000~ 현재)

전통적인 컴퓨터 구조(폰 노이만 구조)에서는 CPU/GPU와 메모리(DRAM)가 떨어져 있는 구조이다. AI 모델이 거대해지면서 데이터를 주고받는 속도가 연산 속도를 못 따라가는 메모리 벽(Memory Wall) 현상이 발생하여 병목(BottleNeck)이 되었음

자료: 산업통산자원부

 
이러한 문제를 해결하기 위해 HBM이 나오게 되었음!
자세한건 2편 에서... 
 
 
 

메모리 

메모리는 프로그램과 데이터를 저장하기 위해 설계된 반도체이다. 

 

1. SRAM(Static RAM, 1960년)

SRAM은 “플립플롭” 구조이고 6개의 트랜지스터 (6T), 두 개의 인버터가 서로를 물고 있음.
비유하면

• A가 1이면 B는 0
• B가 0이니까 다시 A는 1 유지

위 구조로 서로 상태를 계속 유지하고 있음. 이로 인해 아래와 같은 특징들이 나타남

• 전원만 있으면 데이터 유지됨
• refresh 필요 없음
• 빠름
• 비쌈
• 전력 소모 큼
• 면적 큼
• 그래서 CPU 캐시에 사용됨.

 
 

2. DRAM(Dynaic RAM, 1968~70)

1968년 IBM에서 DRAM 개념 발명하였음.
DRAM= 트랜지스터 1개 + 커패시터 1개 (1T 1C)의 구조이고 커패시터에 전하 저장을 하고 전하가 있으면 1, 없으면 0이다.
 
문제

• 전하 누설 발생
• 주기적으로 refresh 필요
• 읽는 순간 전하가 사라짐 → 다시 써줘야 함

→ 아날로그 + 디지털 혼합 구조
→ 싸고 밀도 높음
→ 느리고 관리 복잡
👉DRAM이 면적이 작고 싸게 대량 생산이 가능하여 주 메모리는 DRAM을 많이 사용하게 됨
 

구분	SRAM	DRAM
풀네임	Static RAM	Dynamic RAM
기본 셀 구조	6T (6개 트랜지스터)	1T1C (1 트랜지스터 + 1 커패시터)
저장 방식	플립플롭 상태 유지	커패시터 전하 저장
Refresh 필요	❌ 없음	✅ 필요 (주기적 충전)
속도 (Latency)	매우 빠름 (ns 단위)	느림 (수십~수백 ns)
밀도 (집적도)	낮음 (면적 큼)	높음 (면적 작음)
가격	매우 비쌈	저렴
소비 전력	정적 전력 높음	refresh로 인한 동적 전력
제조 난이도	로직 공정과 유사	커패시터 구조가 공정 난이도 높음
사용 위치	CPU 캐시 (L1~L3)	메인 메모리
데이터 유지	전원만 있으면 안정	전하 누설로 점점 사라짐
확장성	면적 때문에 대용량 비경제적	대용량 확장에 유리
신호 특성	디지털 회로 기반	아날로그 전하 기반

 

 

하이닉스 vs 삼성: AI 칩 전략 비교

SK하이닉스: "최고의 부품, 최강의 동맹"

• 전략: "우리는 HBM(메모리)을 세계에서 제일 잘 만든다."
• 협력: 조립은 1위 업체인 TSMC에 맡깁니다. 엔비디아-TSMC-SK하이닉스로 이어지는 '삼각 동맹'의 핵심 멤버입니다.
• 특징: 비메모리(파운드리/패키징) 욕심을 내기보다, 잘하는 메모리에 올인하여 시장 주도권을 잡았습니다.

삼성전자: "모든 것을 한 곳에서 (턴키)"

• 전략: "우리한테 오면 칩 생산부터 HBM, 조립까지 한 번에 다 해줄게."
• 강점: 메모리와 파운드리를 모두 가진 세계 유일의 기업이라는 점을 활용합니다.
• 특징: 고객사 입장에서 여러 회사를 상대할 필요가 없어 물류 비용과 시간을 아낄 수 있다는 점을 강조합니다.

 

패키징 시장의 현재 상황

• 1위는 TSMC: 질문하신 대로 패키징(조립) 기술, 특히 AI 칩에 필수인 CoWoS 기술력은 TSMC가 압도적입니다.
• 삼성의 추격: 삼성도 'SAINT'라는 이름의 차세대 패키징 기술을 선보이며 TSMC의 점유율을 뺏어오기 위해 사활을 걸고 있습니다.

 

한 줄 요약

SK하이닉스는 맛집에 들어가는 '최고급 식재료'를 공급하는 데 집중하고, 삼성전자는 재료 준비부터 요리, 서빙까지 다 하는 '종합 레스토랑'이 되려는 전략입니다.

 
 

정리

반도체의 역사는 아래처럼 역사가 흘러 성장하게 되었다
 

• 트랜지스터의 탄생 (1947년): 진공관은 크고 뜨겁고 잘 깨졌습니다. 벨 연구소에서 발명된 트랜지스터는 고체 물질 내에서 전자를 제어하며 전자기기의 소형화를 이끌었습니다.
• 집적 회로(IC)와 무어의 법칙 (1960년대~): 수천 개의 트랜지스터를 하나의 판에 새기기 시작했습니다. "2년마다 반도체 성능이 2배가 된다"는 무어의 법칙은 수십 년간 반도체 산업의 골든 룰이 되었습니다.
• 분업화의 시작 (1980년대~): 설계만 하는 팹리스(NVIDIA, Apple)와 생산만 하는 파운드리(TSMC)로 시장이 나뉘며 기술의 전문성이 극대화되었습니다.
• AI 반도체 시대
  • GPU 시대: 원래 그래픽용이었으나 병렬 연산 능력이 좋아 AI 학습에 차용됨.
  • NPU(Neural Processing Unit) 시대: AI 연산(행렬 곱셈)에만 최적화된 전용 반도체.
  • PIM(Processor-In-Memory): 커널 수준에서 보면 CPU가 메모리에서 데이터를 가져오는 대신, 메모리 내부에서 직접 연산을 처리하여 데이터 이동을 최소화하는 기술

 
2편에서 계속..  2026.02.17 - [직장에서 탈출하기/산업 분석] - 반도체 산업 2편