중국 HBM 턱밑까지 왔다, 긴장하는 한국 반도체
📺 원본 영상: 중국 HBM 턱밑까지 왔다, 긴장하는 한국 반도체 (성균관대 화학공학부 권석준 교수) 🎙️ 채널: 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 📅 정리 일자: 2026-05-29 ⚠️ Note: 본 리포트는 영상의 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 정리한 것입니다. 화면에 표시된 자료(차트, 코드, 슬라이드 등)는 포함되지 않을 수 있습니다.
개요
성균관대학교 화학공학부 권석준 교수가 출연하여 중국 반도체 굴기의 실상과 한국 반도체 산업에 대한 위협을 심층적으로 분석한다. 교수는 최근 저서 《차이나 반도체 라이징》을 통해 반도체와 인공지능(AI) 분야에서의 중국 기술 진보를 냉철하게 진단했으며, 이 강연에서는 감정을 배제한 팩트 중심의 현황 분석을 제공한다. 특히 EUV(Extreme Ultraviolet, 극자외선) 노광 장비 없이도 적층 기술로 돌파구를 찾는 화웨이(Huawei)의 ‘로직 폴딩(Logic Folding)’, CXMT(창신메모리테크놀로지)의 DRAM 시장 잠식, 그리고 한국이 3년 내 직면할 HBM(High Bandwidth Memory) 위협을 집중 조명한다. 강연의 핵심 메시지는 단 하나다. 격차는 상수(常數)가 아니라 변수이며, 기울기가 다르면 반드시 역전된다.
1. 무시했던 적, 이제 눈을 뜬 중국
2~3년 전만 해도 중국 반도체에 대한 업계의 인식은 단순했다. EUV 노광 장비가 없으면 선단(先端) 공정에 접근조차 불가능하고, 그러니 미국의 수출 규제가 지속되는 한 중국은 영원히 마이너 리그에 머물 것이라는 논리였다. 그 논리가 완전히 틀린 것은 아니었지만, 이제는 더 이상 절대적이지 않다.
중국의 변화를 가장 극적으로 보여주는 사례가 2025년 미중 정상회담 이후의 에피소드다. 트럼프 대통령이 Air Force One을 타고 귀국하는 길에 기자회견에서 언급한 내용이 파장을 일으켰다. 미국은 중국에 NVIDIA GPU 수출을 제안했는데 중국이 이를 거절하며 “우리는 우리 것을 만들어 쓰겠다”고 답했다는 것이다. 불과 2~3년 전이었다면 중국이 두 손 들고 환영했을 딜이었다. 그러나 이번에는 달랐다. 중국 입장에서 최신 GPU도 아니고 한 세대 전 사양의 다운그레이드된 제품을 선심 쓰듯 내미는 것은 감정적으로도 용납하기 어려웠고, 더 중요하게는 이미 아쉬운 대로 버틸 수 있는 자급 생태계가 어느 정도 갖춰졌기 때문이었다.
권 교수는 이런 현실을 직시하지 않으려는 심리가 한국에도 존재한다고 지적한다. 무서운 것이 있을 때 고개를 돌린다고 해서 적이 쫓아오지 않는 것은 아니다. 과소평가와 과대평가 사이에서 현실을 조금씩 부정하는 것은 결국 대응 타이밍을 놓치는 것과 같다.
2. 제재가 낳은 역설: 자급자족의 가속
미국의 고강도 수출 규제는 의도와 달리 중국의 기술 자립을 오히려 가속시키는 역설을 낳았다. 권 교수는 이를 이솝 우화의 ‘나그네 외투’ 비유로 설명한다. 태양과 바람이 나그네의 외투를 벗기는 내기를 했을 때, 강하게 불어붙이는 바람은 나그네가 오히려 더 꽁꽁 옷을 여미게 만들었다. 결국 따뜻한 햇볕으로 자연스럽게 외투를 벗게 한 쪽은 태양이었다. 중국에 대한 강력한 제재도 마찬가지였다. 차라리 한 세대 전 장비나 한 단계 낮은 성능의 GPU를 찔끔찔끔 풀어주어 미국 기술 생태계에 중독된 상태를 유지시키는 전략이 더 효과적인 ‘락인(lock-in)‘이었을 것이다. 교수 자신이 미국의 전략가였다면 그렇게 했을 것이라고 말할 정도다.
그러나 이미 엎질러진 물이다. 중국 입장에서는 지금 이 흐름이 비가역적이다. 반도체와 AI 자급화에 막대한 자본을 쏟아부은 상황에서, 설령 성능이 외산에 미치지 못하더라도 이미 투입된 매몰 비용을 포기할 수 없다. 중국 정부는 자국 기업들이 자국산 칩을 사용하도록 보조금을 최대 70%까지 지원하고, 클라우드 서비스를 무료 또는 극히 저렴하게 제공하며, 전기료와 산업용수도 저가에 공급한다. 이런 정책은 자유무역 원칙상 WTO에 제소당할 수준의 불공정 경쟁이지만, 중국은 지금 당장 해외 시장을 노리는 것이 아니기 때문에 눈치를 덜 본다. 이 모든 것을 민주주의 체제에서 추진하려 했다면 야당, 시민사회, 국회의 반대에 막혔을 것이다. 권위주의 체제의 탑다운(Top-down) 정책이 지금은 효과적으로 작동하고 있다.
DeepSeek의 등장도 이 맥락에서 이해해야 한다. Meta가 공개한 LLaMA 같은 오픈소스 모델을 기반으로, Mixture of Experts(MoE) 기법을 활용해 필요한 역량만 체리피킹(cherry-picking)하는 방식으로 미국 기업들이 수십억 달러를 쏟아부을 때 수백만~수천만 달러로 비슷한 수준의 성능을 달성했다. 외부 클라우드에 데이터를 노출하지 않아도 되는 중국어 특화 모델, 저렴한 사용료, 그리고 결핍이 만들어낸 혁신이 결합되어 AI 자급화 속도가 예상보다 훨씬 빨라지고 있다. DeepSeek이 공개된 시점이 트럼프 2기 취임식 일주일 만이었다는 것도 우연이 아닐 것이다.
3. LFP 배터리의 교훈: 버려진 기술의 반란
중국 반도체 전략을 이해하려면, 배터리 산업에서 먼저 벌어진 이야기를 들어야 한다. 권 교수는 이를 중국의 일관된 전략 패턴을 보여주는 원형(原型)으로 제시한다. 2020년 코로나 이전까지 한국의 배터리 3사는 중국 전체 배터리 기업 합산의 두 배가 넘는 글로벌 점유율을 자랑했다. 한국의 강점이었던 NCM(니켈-코발트-망간) 양극재 기반의 리튬이온 배터리는 에너지 밀도가 높아 프리미엄 전기차 시장을 장악했다.
중국은 NCM의 특허 장벽과 기술 격차 때문에 다른 길을 택했다. LFP(리튬인산철, Lithium Iron Phosphate) 배터리였다. 당시 업계의 평가는 냉담했다. 에너지 밀도가 낮고 성능이 떨어지는 LFP로는 고성능 전기차 시장에서 경쟁이 불가능하다는 것이 중론이었고, 기껏해야 ESS(에너지저장시스템) 정도나 쓸 수 있다고 무시했다. 그러나 중국은 전기차라는 거대한 내수 시장에 LFP를 그대로 투입했다. 초반에 성능이 안 나오는 것을 알면서도 대량 공급하면서 실사용 데이터를 빠르게 축적했다. 불이 나면 불이 나지 않도록 설계를 개선하고, 원통형에서 파우치형·필름형으로 형태를 바꾸고, 극저온 성능과 수명 문제를 하나씩 해결했다.
결과는 현재 모두가 아는 대로다. 지금 LFP 배터리는 가위로 잘라도, 못을 박아도 불이 나지 않는다. 에너지 밀도도 NCM에 크게 뒤지지 않는 수준까지 올라왔고, 경제성은 오히려 앞선다. 한국과 일본이 3년 주기로 업데이트할 때 중국이 월 단위로 피드백 사이클을 돌릴 수 있었던 것은, 거대한 내수 시장이 그 반복 실험의 장을 제공했기 때문이다. 권 교수가 이 이야기를 꺼낸 이유는 반도체에서도 정확히 같은 패턴이 반복되고 있기 때문이다. 서구가 경제성이나 기술적 우위로 판단해 ‘게임 끝’이라고 버린 기술을 중국은 되살린다.
4. 화웨이의 로직 폴딩: EUV 없이 트랜지스터 밀도를 높이다
2025년 5월, 한 반도체 국제 학회에서 화웨이의 칩 설계 자회사 HiSilicon(하이실리콘)의 허팅보 대표가 ‘화웨이 법칙(Huawei Law)‘이라는 개념을 발표하며 업계에 큰 파장을 일으켰다. 발표의 핵심은 EUV 노광 장비 없이도 단위 면적당 트랜지스터 밀도를 TSMC 1.4nm 공정 수준까지 끌어올릴 수 있다는 주장이었다.
EUV 리소그래피의 원리부터 짚고 넘어가야 한다. EUV는 극히 짧은 파장의 빛으로 웨이퍼 위에 회로 패턴을 새기는 기술이다. 현재 ASML이 사용하는 광원 방식은 LPP(레이저 유도 플라스마, Laser-Produced Plasma)로, 레이저로 플라스마를 만들고 이 고온 플라스마에서 방출되는 극자외선을 광원으로 활용한다. 양자역학적 원리에 따라 빛의 파장이 짧을수록 광자 하나의 에너지가 커지므로, 더 미세한 패턴을 형성할 수 있다. 중국에는 이 ASML EUV 장비가 없다. 그렇다면 화웨이는 어떤 방법을 택했는가.
그것이 바로 ‘로직 폴딩(Logic Folding)‘이다. 평면에 회로를 더 촘촘히 그리는 대신, 두 장의 웨이퍼에 각각 전자회로의 일부를 만들고 이를 수직으로 정밀하게 접합(본딩)하여 하나의 회로로 완성하는 방식이다. 강서구에서 구리까지 올림픽대로로 1시간 걸리던 것을 수직 엘리베이터로 5분으로 줄인다는 비유로 설명된다. 5평 방에 4명이 살던 것을 2층으로 올려 위에서 보면 8명이 사는 효과가 나는 것과 같다. 이를 화웨이는 ‘도시를 접는다’는 의미에서 크리스토퍼 놀란 감독의 영화 《인셉션》의 도시 접기 장면에 비유하기도 했다.
22:45 - 로직 폴딩(Logic Folding) 개념 설명 - 수직 엘리베이터 비유로 수직 적층 원리를 설명하는 시점
이 개념 자체가 완전히 새로운 것은 아니다. 웨이퍼 투 웨이퍼 본딩(Wafer-to-Wafer Bonding)은 패키징 기술의 일종으로 기존에도 존재했다. 그러나 화웨이가 주장하는 수준의 정밀도는 차원이 다르다. 권 교수는 이를 일반 정형외과의 상처 봉합과 신경외과의 신경 다발 봉합에 빗댄다. 1~5mm 간격으로 꿰매는 것과 신경 섬유 하나하나를 특수 장비로 이어야 하는 것은 완전히 다른 난도다. 로직 폴딩에서는 접합 전극의 얼라인(align) 허용 오차가 극히 좁기 때문에, 조금이라도 어긋나면 전체가 불량이 된다.
5. 로직 폴딩의 실체: 과장과 진실 사이
화웨이의 발표는 과장과 진실이 섞여 있다. 화웨이가 홍보하는 것은 ‘단위 면적당 트랜지스터 밀도’가 TSMC 1.4nm 공정과 유사하다는 것이다. 이 숫자 자체는 틀리지 않을 수 있다. 그러나 2층이라는 사실을 정면으로 언급하지 않는다. 위에서 보면 8명이 산다는 수치는 맞지만, 화장실과 부엌이 여전히 1개라는 사실, 층간소음 즉 신호 간섭(signal integrity) 문제가 발생한다는 사실, 무엇보다 전력 소비가 3nm·2nm 공정에 비해 4~5배에 달한다는 사실은 발표에서 다루지 않는다.
현대 반도체 성능 평가의 기준은 트랜지스터 밀도 하나가 아니다. 누설 전류(leakage current), 동작당 전력 소모(power per operation), 신호 무결성(signal integrity)을 함께 따져야 한다. 아파트 평수는 넓어졌는데 관리비가 너무 비싼 것과 마찬가지로, 같은 연산을 수행하는 데 경쟁 제품 대비 몇 배의 전력이 필요하다면 실질적인 경쟁력은 크게 낮아진다. 많은 전문가들이 “트랜지스터 밀도로 보면 그럴 수 있어도, 전력 효율은 여전히 3nm·2nm 대비 4~5배 나쁘지 않느냐”고 지적하는 이유다.
그럼에도 권 교수는 로직 폴딩을 과소평가해서는 안 된다고 강조한다. 화웨이가 이 기술을 발표한 데에는 여러 목적이 있다. 우선 미국에 대한 기술 자립 선언이고, 내부 단속용이기도 하며, 중국 내 팹리스(fabless) 기업들에게 “중국 생태계 안에서도 개발할 수 있다”는 신호를 보내는 것이기도 하다. 그리고 무엇보다, 이 기술에 담긴 일부 요소 기술들은 실제로 진지하게 바라볼 필요가 있다.
로직 폴딩 구현에는 화웨이·HiSilicon만의 노하우가 아니라 YMTC(양쯔메모리테크놀로지)의 Xtacking 기술에서 가져온 요소 기술들이 녹아 있다는 것이 교수의 분석이다. YMTC는 낸드 플래시를 고층으로 쌓아온 경험에서 방열 소재 선정, 전극 배치 최적화, 팬아웃(fan-out) 패키징 노하우를 축적했다. 정상적인 기업 생태계에서는 기술 유출 우려로 금기시되던 이런 이종(異種) 기술 결합이, 중국에서는 정부 주도로 산업 간 칸막이 없이 자연스럽게 이루어진다. LFP 배터리에서 봤던 것과 정확히 같은 패턴이다.
29:28 - 화웨이 로직 폴딩이 TSMC 1.4nm 공정에 근접한다는 트랜지스터 밀도 비교 슬라이드
6. 적층의 한계: 열이라는 아킬레스건
로직 폴딩이 넘어야 할 가장 거대한 장벽은 열 문제다. 수직으로 적층하면 마치 고층 아파트의 엘리베이터 통로처럼 수직 방향에 열이 집중된다. 그런데 반도체 칩은 구조상 수직 방향이 극히 얇고 수평 방향으로 넓게 펼쳐져 있기 때문에, 열을 빼내려면 결국 수평 방향으로 전도시켜야 한다. 열 전도(heat conduction)는 경로가 길어질수록 효율이 급격히 떨어지는 특성이 있다. 연산 부하가 높아질수록 발열은 더 커지는데, 이 열을 제때 빼내지 못하면 시스템이 안전 차단(thermal throttling)에 들어가고, 이를 무시하면 소자 수명이 급격히 단축된다.
2층이 가능해지면 2^n 적층으로 이어진다. 2층짜리 두 개를 붙이면 4층, 4층짜리 두 개를 붙이면 8층이 된다.
26:43 - 2^n 적층 확장 개념 설명 - 샌드위치 두 개를 붙여 4층, 8층으로 확장하는 원리
그러나 층을 쌓을 때마다 본딩 수율이 곱해진다. 수율이 90%라 가정하면, 한 번 더 쌓을 때마다 90%×90%=81%, 한 번 더면 73%… 이런 식으로 급격히 떨어진다. 이 두 가지 문제, 즉 열 문제와 수율 복리 하락 문제는 로직 폴딩을 당장의 세계 시장 표준으로 만들기 어렵게 만드는 구조적 제약이다.
그렇다면 중국이 지금 이 기술을 왜 추진하는가. 목적은 세계 시장 점령이 아니다. 미국이 EUV 장비 수출 규제를 풀어주거나, 아니면 중국산 EUV 프로토타입이 나올 때까지 시간을 버는 것이다. 중간 단계의 마일스톤을 찍고, 그 과정에서 정밀 본딩 기술의 노하우를 쌓아, 이후 더 중요한 전장(戰場)으로 이 기술을 이전하는 것이 진짜 목적이다. 그 다음 전장이 어디인지는 뒤에서 다룬다.
7. ASML이 버린 기술: LDP 광원의 부활
EUV 장비 자체를 만들려는 시도도 진행 중이다. ASML은 현재 사용하는 LPP(레이저 유도 플라스마) 방식 이전에 LDP(레이저 방전 플라스마, Laser Discharge Plasma) 방식을 시도했다. 고전압을 걸어 방전을 일으켜 순간적으로 플라스마를 만드는 방식인데, 고속 회전하는 전극이 빨리 닳아 내구성이 너무 낮다는 이유로 수십 년 전에 포기했다. ASML은 이것을 “먹어볼 게 없는 기술”로 판단했고, 이후 LPP 방식에 집중해 6,000개가 넘는 특허로 촘촘히 보호되는 철옹성을 구축했다.
그런데 중국이 이 버려진 기술을 다시 들여다보고 있다. LPP 기반 ASML EUV의 핵심 특허를 우회하면서 진입 장벽이 상대적으로 낮은 LDP를 선택한 것이다. ASML이 LDP 소자 수명을 약 20일로 보고 포기했는데, 중국에서는 이미 6개월까지 수명을 연장하는 데 성공했다고 한다. 물론 LDP 하나만으로 EUV 장비 전체를 만들 수 있는 것은 아니다. 넘어야 할 산이 여전히 많다. 그러나 권 교수는 바로 이 지점에서 강한 기시감(旣視感)을 느꼈다고 말한다. LFP 배터리도, 처음에는 모두가 “저런 걸로 뭘 하겠어”라고 무시했다.
8. SMIC의 DUV 멀티 패터닝: 수율의 도약
EUV가 없으면 DUV(심자외선, Deep Ultraviolet) 장비로 패턴을 여러 번 겹쳐 그리는 ‘멀티 패터닝(Multi-Patterning)’ 기법으로 선단 공정에 근접하는 효과를 낼 수 있다. 공정이 복잡해지고 비용이 올라가는 단점이 있지만, SMIC(중신국제전자제조, 중국 1위 파운드리)가 이 방법으로 7nm 유사 공정에 도전했을 때, 권 교수는 수율을 약 30~40%로 추산했다.
그런데 최근 TechInsights 등의 분석 데이터를 보면, 현실이 그 예측보다 빠르게 움직이고 있다. SMIC의 해당 공정 수율이 70%에 육박하는 수준까지 올라왔다는 데이터가 나왔다. 불과 2~3년 만에 30~40%에서 70%로 도약한 것이다.
39:14 - SMIC 7nm 공정 수율 개선 - 30~40%에서 70%에 육박하는 수준까지 도달
글로벌 최선단인 TSMC나 삼성의 동세대 수율에는 미치지 못하지만, 후발 주자 기준으로는 놀라운 속도다. 수율이 오르면 칩 단가가 낮아지고, 그 이익이 다음 세대 R&D에 재투자되는 선순환이 시작된다. 이 선순환이 한 번 돌기 시작하면, 기술 격차를 좁히는 기울기가 더 가팔라진다.
9. CXMT의 부상: DRAM 시장의 새로운 변수
메모리 반도체 시장에서도 중국의 진격이 가시화되고 있다. CXMT(창신메모리테크놀로지)는 글로벌 DRAM 시장에서 지난해까지 4~5%의 점유율을 기록하며 4위 업체였다. 그런데 2026년 1분기 실적을 보면 점유율이 8%로 두 배 가까이 뛰었다. 연초 전망이 연말 기준 8~9%였는데, 1분기 만에 그 수준에 도달해버린 것이다.
58:12 - CXMT 글로벌 DRAM 시장 점유율 급등 데이터 - 4~5%에서 1분기 만에 8%로 상승
이 급등의 배경에는 메모리 슈퍼사이클의 아이러니가 있다. HBM 가격은 약 1.5배 상승에 그쳤지만, 일반 DRAM은 3~4배, DDR4 같은 레거시(legacy) 제품은 4~5배 폭등했다. CXMT는 아직 HBM을 생산하지 않고 범용 DRAM에 집중하고 있어, 이 가격 급등의 수혜를 고스란히 누리며 시장 점유율을 빠르게 확대했다. 삼성과 SK하이닉스가 HBM으로 생산 자원을 집중하는 동안, 레거시 DRAM 시장에서 CXMT가 빈 자리를 채운 것이다.
만약 CXMT가 계획대로 IPO를 통해 약 50억 달러의 자금을 확보하고 본격적인 증산에 나선다면, 이는 시작점에 불과하다. 300억~500억 달러 규모로 확대될 수 있다는 전망이 있으며, 이 자금으로 FAB을 증설하되 그 절반 정도를 HBM 생산에 투입할 것이라는 분석도 있다. 교수는 2030년대에 CXMT의 글로벌 점유율이 15~20%까지 올라갈 수 있다고 전망한다. 이는 누군가가 그만큼의 점유율을 잃는다는 의미다. 삼성과 SK하이닉스는 레거시 쪽에서 각각 1~2%씩 잃겠지만, 가장 큰 타격은 마이크론에 돌아갈 것이라고 본다. 삼성·하이닉스보다 기술이 살짝 뒤지고, HBM 생산 캐파도 약한 마이크론이 아래로는 CXMT의 추격을 받는 샌드위치 형국이기 때문이다. 실제로 파운드리에서도 비슷한 현상이 이미 벌어졌다. SMIC는 2024년 기준 매출 기준으로 삼성전자 파운드리 사업부를 살짝 앞섰다. 기술 격차는 여전히 크지만, 시장 점유율에서 역전이 시작되고 있다는 사실이 중요하다.
10. HBM에 드리워진 그림자: 격차는 상수가 아니다
많은 이들이 “중국은 HBM에서 아직 멀었다”며 안심한다. 권 교수는 이 안도감이 ‘격차가 상수’라는 오해에서 비롯된다고 정면으로 반박한다. 지금 HBM에서 한국(특히 SK하이닉스)과 중국의 격차가 3세대라는 것은 사실이다. 그러나 문제는 격차의 절대값이 아니라 ‘기울기’다. 한국이 기울기 1로 달릴 때 중국이 기울기 2로 따라온다면, 어디서 시작했든 시간이 지나면 만나고, 결국 역전된다.
36:48 - HBM 세대 격차와 기울기 문제 - 격차 변화 추이
교수는 HBM 분야에서 중국이 3년 내에 상당한 수준의 자체 생산 능력을 갖출 것으로 본다. 지금 하이닉스가 밀고 있는 HBM3E 수준까지 3년 내에 도달할 가능성이 있다는 것이다. 그 근거는 로직 폴딩과 YMTC Xtacking에서 축적된 정밀 본딩 기술이 HBM의 핵심 병목인 패키징 공정에 그대로 이전될 수 있다는 점이다. HBM의 핵심 경쟁력은 사실 DRAM 자체보다 패키징, 즉 “얼마나 정밀하게 다이를 쌓아 본딩하느냐”에 있다는 것이 이미 알려진 사실이다. CXMT의 FAB 증설 계획 중 절반 가량이 HBM 생산을 위한 것이라는 언급도 있다.
여기에 화웨이라는 강력한 구매 고객이 버티고 있다. 화웨이의 AI 데이터센터 수요는 막대하고, 화웨이가 CXMT에 “네가 만들면 내가 제일 많이 사줄게, R&D 비용도 대줄게, FAB도 우리 것 써”라고 하는 순간 생태계가 급속도로 형성된다. 중국 정부의 지원과 화웨이의 수요가 결합된 이 구조는 교수가 “우습게 볼 만한 문제가 아니다”라고 반복해서 강조하는 이유다.
11. 중국의 AI-제조 통합 전략: 턴키 수출의 야망
반도체와 AI를 결합한 중국의 전략은 내수를 넘어 글로벌 이머징 마켓을 겨냥한다. 한국의 제조 AI 전환 정책(Manufacturing AI Transformation, M.AX)과 유사한 전략을 중국은 훨씬 더 빠르고 크게 추진하고 있다. 화웨이가 중심에 있다. 화웨이는 AI 파운데이션 모델을 개발하고, 이를 들고 제철소를 찾아간다. “연료비 25% 절감이 가능하다면 쓰시겠습니까”라는 제안과 함께 무료 또는 저가로 서비스를 공급하는 대신 산업 데이터를 확보한다. 한 산업에서 쌓인 레퍼런스 데이터는 다음 산업 진입의 무기가 된다. 제철에서 광산으로, 광산에서 수만 킬로미터의 전력망 관리로, 인프라 전반으로 AI 서비스가 침투한다.
중국 내 성(省) 정부 산하의 재정난을 겪는 지방 공기업들이 주요 타깃이다. “무료로 인테리어 해드리겠다”는 제안을 받는 것과 같은 상황에서, 미처 데이터가 진짜 돈이 된다는 것을 모른 채 서버 데이터를 통째로 넘긴다. 그렇게 축적된 실적과 레퍼런스를 들고 화웨이는 더 큰 시장으로 간다. 궁극적인 목적지는 한국의 1960~70년대 고속 성장 시절 서구 기업들이 활용했던 ‘턴키(Turnkey)’ 수출 모델이다. 그 시절 서구 엔지니어링 기업이 한국에 공장을 짓고 열쇠만 꽂아줬듯, 중국은 반도체·AI·제조 자동화 패키지를 개발도상국에 턴키로 수출하려 한다. 아프리카, 서남아시아, 동유럽 등 인구 대국이면서 산업화를 추구하는 나라들이 타깃이다.
이것이 한국에 직접적인 위협이 되는 이유는 단순하다. 한국이 중국에서 잃은 시장을 대체할 새 시장이 이들 이머징 마켓인데, 한국이 진출하기도 전에 중국이 먼저 들어가 생태계를 구축하고 있기 때문이다. 서유럽과 일본 경제는 노령화와 0%대 성장으로 쪼그라들고 있고, 미국 블록은 미국 자체가 자국 생산을 우선시하는 방향으로 움직이고 있다. 한국의 시장이 사방에서 좁아지고 있는 것이다.
12. 한국의 현주소: 기둥이 무너지고 있다
권 교수는 한국이 HBM이라는 최첨단 영역에서 안심하는 사이, 보이지 않는 곳에서 기둥이 하나씩 무너지고 있다고 경고한다. HBM4·HBM4E라는 최첨단 제품이 잘 팔린다고 해서, 그 아래에서 무슨 일이 벌어지는지 눈을 감아서는 안 된다.
삼성전자가 중국 가전 시장에서 철수를 논의하는 것은 이런 흐름의 연장선이다. 한국 브랜드의 프리미엄이 더 이상 통하지 않는 시장이 늘어가고 있다. 석유화학, 제철, 조선, 기계 등 한국의 주력 산업들이 중국의 추격에 한계상황에 봉착해 있다. 파운드리 시장에서는 SMIC가 매출 기준으로 삼성을 앞섰다. DRAM 레거시 노드에서 CXMT가 점유율을 급격히 높이고 있다. 자동차 반도체, 디스플레이 반도체, 산업용 반도체 같은 레거시 공정 시장도 야금야금 뺏기고 있다.
교수는 한국의 현 상황을 지하에서 물이 차오르는 것에 비유한다. 지금 2층에 살고 있고, 물이 2층까지 차오르는 데 약 5년이 남아 있다. 그 사실을 알고 있다면, 가만히 있어서는 안 된다. 3층으로 올라가든, 다른 아파트로 이사하든, 아니면 물을 빼든 행동을 해야 한다. 코로나가 발생한 지 벌써 7년이 됐다. 어제 같지 않은가. 5년은 결코 여유로운 시간이 아니다.
반도체 슈퍼사이클로 돈이 들어오는 지금 이 시기가 바로 행동해야 할 때라고 교수는 강조한다. 한국 반도체, 한류, K-방산 등 여러 분야에서 돈이 들어오는 이 기회를 어떻게 쓸 것인지 진지하게 고민해야 한다는 것이다. 잘 돌아가는 경부고속도로라도 기후 변화로 10년 후를 버티지 못할 것이 예상된다면, 지금 2년의 교통 체증을 감수하고 통째로 다시 깔아야 한다. 그렇지 않으면 나중에 깔고 싶어도 못 깐다.
마무리 및 핵심 정리
권석준 교수의 분석에서 가장 중요한 함의는 중국 반도체의 위협이 ‘최첨단 기술의 직접 추격’만을 의미하지 않는다는 것이다. 더 위험한 것은 서구가 버린 기술을 부활시키고(LDP 광원, LFP 배터리), 보이지 않는 레거시 시장을 선점하며, 이머징 마켓을 AI-제조 통합 패키지로 묶는 다층적이고 장기적인 전략이다. 이 전략에 LFP 배터리에서 한 번, 태양광에서 한 번, 이제 반도체에서 또 한 번 당한다면 그것은 학습 능력의 문제가 된다.
일본도 위기를 경고한 사람들이 있었다. 그러나 결국 2층에서 벗어나지 못했고, 물에 잠겼다. 현재 일본 국적을 달고 D램을 만드는 회사는 단 한 곳도 없다. 키옥시아도 절반은 외국계 사모펀드 소유다. 스마트폰이라는 게임 체인저를 “장난감 같은 게 뭐가 되겠어”라며 무시하다가 잡아먹혔다.
격차는 상수가 아니다. 기울기가 다르면 반드시 만나고, 역전된다. HBM에서 3세대 격차가 있다고 해서 3년 후에도 3세대 격차가 유지된다는 보장은 없다. 지금 이 순간 눈을 뜨고 직시하며, 지속 가능한 산업 기반을 처음부터 재정의하는 작업을 시작해야 한다는 것이 권 교수가 이 강연에서 전달하는 핵심 메시지다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 중국 HBM 턱밑까지 왔다, 긴장하는 한국 반도체 (성균관대 화학공학부 권석준 교수) |
| 채널 | 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 |
| 출연 | 권석준 교수 (성균관대학교 화학공학부), 저서 《차이나 반도체 라이징》 |
| 리포트 작성 | 2026-05-29 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
💬 본 리포트는 영상 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 정확한 내용은 원본 영상을 참조해 주세요.
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