1
00:00:00.178 --> 00:00:01.185
여러분 안녕하세요

2
00:00:01.185 --> 00:00:05.550
오늘은 반도체 그 중에서도 HBM 이야기입니다

3
00:00:05.550 --> 00:00:11.340
High bandwidth memory, 고대역폭 메모리를 말하더라고요

4
00:00:11.340 --> 00:00:14.710
요즘 이 AI 인공지능이 잘 나가면서

5
00:00:14.710 --> 00:00:18.460
핫 아이템이 된 바로 그 반도체 인데요 HBM이라고 하는게

6
00:00:18.460 --> 00:00:22.180
특히 SK하이닉스가 이거 팔아서 돈 잘 벌고 있습니다

7
00:00:22.180 --> 00:00:25.587
그런데 삼성은 오히려 곤욕을 치르고 있는 중이에요

8
00:00:25.587 --> 00:00:30.760
얼마전에 로이터 통신이 엔비디아에 HBM 납품을 하기 위해서

9
00:00:30.760 --> 00:00:34.439
삼성이 고전을 하고 있다 이런 기사가 나갔거든요

10
00:00:34.439 --> 00:00:36.673
물론 삼성 측에서는 부인하고 있어요

11
00:00:36.673 --> 00:00:41.680
그런데 삼성전자 주가를 보면 상당히 부진해요

12
00:00:41.680 --> 00:00:43.917
그걸 보면 이 투자자들이

13
00:00:43.917 --> 00:00:47.241
삼성이 지금 이 HBM과 관련해서 뭔가 문제가 있어

14
00:00:47.241 --> 00:00:49.439
이렇게 받아들이고 있는 것 같아요

15
00:00:49.439 --> 00:00:53.981
게다가 최근에 이 ds 부문 CEO까지 교체가 되어버렸잖아요

16
00:00:53.981 --> 00:00:58.846
이거 분명히 HBM의 부진하고 무관하지 않다

17
00:00:58.846 --> 00:01:00.830
이런 해석들이 많이 나오고 있습니다

18
00:01:00.830 --> 00:01:04.127
반면에 이 SK하이닉스 주가는 꾸준히 오르고 있죠

19
00:01:04.127 --> 00:01:06.328
TSMC라고 여러분 많이 들어보셨죠?

20
00:01:06.328 --> 00:01:08.699
대만기업 반도체 위탁 제조업체잖아요

21
00:01:08.699 --> 00:01:11.905
TSMC는 삼성하고 라이벌이에요

22
00:01:11.905 --> 00:01:14.888
왜냐하면 삼성도 파운드리를 만들어 놓고 있잖아

23
00:01:14.888 --> 00:01:17.748
그래서 삼성이 2030년쯤 되면

24
00:01:17.748 --> 00:01:20.499
우리가 TSMC 를 넘어서겠다 선언도 하고 그랬거든요

25
00:01:20.499 --> 00:01:22.174
지금 계획대로 안되고 있지만

26
00:01:22.174 --> 00:01:28.583
그런데 SK하이닉스가 삼성의 라이벌인 TSMC 하고

27
00:01:28.583 --> 00:01:32.800
서로 협력해서 HBM을 만들겠다 이런 계획을 발표를 한 거예요

28
00:01:32.800 --> 00:01:35.642
SK하이닉스가 삼성하고 안하고

29
00:01:35.642 --> 00:01:39.094
대만기업하고 협력을 하겠다 이렇게 발표를 한 거에요

30
00:01:39.094 --> 00:01:42.548
그러니까 삼성으로서는 야 이게 뭐지?

31
00:01:42.548 --> 00:01:44.879
이런 생각이 당연히 들 만한 거죠

32
00:01:44.879 --> 00:01:48.811
반도체 시장에서 이렇게 복잡한 일들이 오고 가고 하다 보니까

33
00:01:48.811 --> 00:01:50.842
주식 투자 좀 하신다면

34
00:01:50.842 --> 00:01:55.051
HBM이라고 하는 거에 대해서 관심을 안 가질 수가 없는 거죠

35
00:01:55.051 --> 00:01:57.727
특히 그 잘나가던 삼성이

36
00:01:57.727 --> 00:02:01.760
왜 SK에 밀리게 됐는지 그 이야기입니다

37
00:02:01.760 --> 00:02:03.550
자 먼저 HBM이 뭔지

38
00:02:03.550 --> 00:02:06.074
제가 이해하는 수준에서 먼저 설명을 드리겠습니다

39
00:02:06.074 --> 00:02:09.330
일단 외관은 바로 이 그림처럼 생겼더라고요

40
00:02:10.033 --> 00:02:13.043
기존의 메모리 D램 메모리가 있지 않습니까

41
00:02:13.043 --> 00:02:16.205
그게 이제 이렇게 보드 판으로 이렇게 되어 있는데

42
00:02:16.205 --> 00:02:21.089
그 D램을 여러 장 쌓아 올려서 아래 위로 연결해 놓은 모양

43
00:02:21.089 --> 00:02:23.212
그게 HBM인 겁니다

44
00:02:23.212 --> 00:02:28.731
한꺼번에 많은 데이터들이 오갈 수 있도록 여러 장을 합쳐 놓고

45
00:02:28.731 --> 00:02:34.079
이 데이터 통로도 넓혀놓은 그런 메모리를 HBM이라고 이야기를 한다

46
00:02:34.079 --> 00:02:36.328
저는 그렇게 이해를 하고 있습니다

47
00:02:36.328 --> 00:02:39.120
이 HBM 고대역폭 메모리는

48
00:02:39.120 --> 00:02:44.360
인공지능 AI 서버용 GPU와의 관계에서 매우 중요한데요

49
00:02:44.360 --> 00:02:46.228
참 단어가 어렵죠

50
00:02:46.228 --> 00:02:50.414
AI는 인공지능이고 서버는 뭐냐면 서비스를 하는 겁니다

51
00:02:50.414 --> 00:02:52.976
즉 사용자가 뭔가를 요청을 하면

52
00:02:52.976 --> 00:02:55.800
거기에 대해서 응답을 하거나 반응을 해주거나 하는

53
00:02:55.800 --> 00:02:58.649
그런 컴퓨터를 서버라고 하는 거죠

54
00:02:58.649 --> 00:03:03.300
그래서 AI 인공지능용 서버 컴퓨터인 겁니다

55
00:03:03.300 --> 00:03:07.374
이 AI 서버에는 GPU라고 하는 것

56
00:03:07.731 --> 00:03:12.219
Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치가 많이 필요한데

57
00:03:12.219 --> 00:03:14.012
HBM이라고 하는 것은

58
00:03:14.012 --> 00:03:20.280
AI 서버에 들어가 있는 그 GPU가 제 역할을 잘 하도록

59
00:03:20.280 --> 00:03:24.961
보조해 주는 메모리 반도체다 이렇게 이해를 하시면 될 것 같아요

60
00:03:24.961 --> 00:03:26.133
여전히 어렵죠

61
00:03:26.133 --> 00:03:29.800
어떻게 하면 쉽게 이해할 수 있나고 여기저기 찾아봤더니

62
00:03:29.800 --> 00:03:33.115
카이스트의 김정호 교수라고 하는 분이 나오더라고요

63
00:03:33.115 --> 00:03:34.452
저하고 동명이인이에요

64
00:03:34.452 --> 00:03:39.360
근데 이분을 HBM의 아버지다 뭐 이렇게 부르는 분들도 많더라고요

65
00:03:39.360 --> 00:03:42.931
HBM을 만드는데 굉장히 큰 기여를 하신 분이에요

66
00:03:42.931 --> 00:03:46.366
이분도 사실은 일반인들에게 HBM이라고 하는 것을

67
00:03:46.366 --> 00:03:48.720
설명하는 게 쉽지가 않을 거 아닙니까

68
00:03:48.720 --> 00:03:50.840
자기들은 그냥 다 이해를 하지만

69
00:03:50.840 --> 00:03:53.415
그래서 이분이 비유를 이렇게 했더라고요

70
00:03:53.415 --> 00:03:58.960
GPU라고 하는 것 안에는 수많은 작은 계산기들이 들어가 있다

71
00:03:58.960 --> 00:04:01.692
그래서 계속 각각 계산을 한다는 거에요

72
00:04:01.692 --> 00:04:06.143
계산을 했으면 계산한 결과를 어디다가 적어 놓고

73
00:04:06.143 --> 00:04:08.800
필요하면 다시 꺼내 쓰고 해야 되는데

74
00:04:08.800 --> 00:04:11.178
그걸 칠판에다가 적는다는 거죠

75
00:04:11.178 --> 00:04:13.684
근데 칠판이 하나밖에 없으면

76
00:04:13.684 --> 00:04:16.375
계산해서 수많은 계산 결과들이 나왔는데

77
00:04:16.375 --> 00:04:19.239
칠판이 하나밖에 없고 쓰는 사람이 하나밖에 없으면

78
00:04:19.239 --> 00:04:23.405
그걸 적어 놓는데 시간이 너무 오래 걸리지 않느냐

79
00:04:23.405 --> 00:04:26.769
그렇게 되면 하나 계산하고 한참 서 있어야 된다

80
00:04:26.769 --> 00:04:28.905
그 결과들을 다 써야 되기 때문에

81
00:04:28.905 --> 00:04:31.763
그러니까 이 문제를 해결하려면 어떻게 해야 되느냐

82
00:04:31.763 --> 00:04:34.239
계산기들이 계속해서 돌아가게 하려면

83
00:04:34.239 --> 00:04:37.291
그러면 칠판을 여러 개를 두면 되지 않겠느냐

84
00:04:37.291 --> 00:04:39.478
이런 비유인 겁니다

85
00:04:39.478 --> 00:04:44.148
그래서 수많은 칠판들과 기록하는 기록원들

86
00:04:44.148 --> 00:04:46.880
그것이 HBM에 해당되는 거다

87
00:04:46.880 --> 00:04:49.014
뭐 이렇게 비유를 해 놨더라고요

88
00:04:49.014 --> 00:04:52.315
다시 제 나름대로 해석해서 정리를 해보면

89
00:04:52.315 --> 00:04:57.077
인공지능이라고 하는 것이 제대로 작동을 하려면

90
00:04:57.077 --> 00:04:59.603
훈련을 시켜야 되는데 그것을 하려면 GPU

91
00:04:59.603 --> 00:05:05.939
즉 그래픽 프로세서들이 수많은 데이터들을 받아들여서

92
00:05:05.939 --> 00:05:09.359
그걸 가지고 인공지능을 훈련을 시켜야 되는 거예요

93
00:05:09.359 --> 00:05:12.453
그 훈련을 시키는 과정이 바로 계산을 하는 과정인데

94
00:05:12.453 --> 00:05:16.512
그렇게 계산을 한 후에 그 결과를 메모리

95
00:05:16.512 --> 00:05:19.630
즉 D램에다가 저장을 하고

96
00:05:19.630 --> 00:05:22.359
그것을 다시 불러다가 다시 계산을 하고

97
00:05:22.359 --> 00:05:24.395
이런 과정을 거쳐야 되는데

98
00:05:24.395 --> 00:05:27.332
이것이 시간이 너무 걸린다는 거죠

99
00:05:27.332 --> 00:05:32.442
계산에 걸리는 시간보다 메모리에다가 기록을 하고 

100
00:05:32.442 --> 00:05:35.640
다시 불러오고 하는데 시간이 너무 걸린다

101
00:05:35.640 --> 00:05:38.341
그러니까 이 메모리의 용량을 늘리자

102
00:05:38.341 --> 00:05:40.543
그래서 여러 장을 쌓아놓고

103
00:05:40.543 --> 00:05:45.239
메모리하고 데이터를 주고받는 그 통로들을 넓게 만들자

104
00:05:45.239 --> 00:05:47.249
그걸 대역폭이라고 얘기하는 거죠

105
00:05:47.249 --> 00:05:51.872
그래서 대역폭을 넓게 만들고 메모리를 여러 장을 쌓아놓고

106
00:05:51.872 --> 00:05:57.091
이렇게 만들어 놓은 새로운 형태의 메모리가 바로 HBM이다

107
00:05:57.091 --> 00:05:59.035
이렇게 저는 이해를 했어요

108
00:05:59.035 --> 00:06:02.039
그러니까 우리나라 특히 삼성이 D램을 잘 만드는데

109
00:06:02.039 --> 00:06:05.836
그 D램을 여러 장 쌓아놓고 데이터 통로를 넓혀놓은 거

110
00:06:05.836 --> 00:06:07.740
그게 HBM이라고 하는 것이죠

111
00:06:07.740 --> 00:06:10.943
그 HBM이 없으면 엔비디아가 만드는

112
00:06:10.943 --> 00:06:14.932
그 GPU라고 하는 것도 제대로 속도를 낼 수가 없다

113
00:06:14.932 --> 00:06:20.670
속도를 낼 수가 없게 되면 인공지능의 발전속도도 더뎌지게 된다

114
00:06:20.670 --> 00:06:23.407
이렇게 해석을 할 수가 있는 거죠

115
00:06:23.407 --> 00:06:27.466
그런데 이 D램이라고 하면 세계 최고의 강자가 누굽니까

116
00:06:27.466 --> 00:06:29.359
삼성이었잖아요 삼성전자

117
00:06:29.359 --> 00:06:34.389
그래서 삼성전자가 권호연 부회장 때부터 계속해서 이야기를 했던 게

118
00:06:34.389 --> 00:06:36.306
초격차 이야기를 했잖아요

119
00:06:36.306 --> 00:06:39.400
누구도 따라올 수 없는 격차를 만들어 놓는다

120
00:06:39.400 --> 00:06:42.686
삼성전자는 D램 분야에서라면

121
00:06:42.686 --> 00:06:45.439
누구도 따라올 수 없는 존재였던 겁니다

122
00:06:45.439 --> 00:06:47.012
그런데 HBM은 뭐예요?

123
00:06:47.012 --> 00:06:49.010
D램을 쌓아 놓은 거잖아요

124
00:06:49.010 --> 00:06:51.981
그러면 제일 잘해야 되잖아요 삼성전자가 

125
00:06:51.981 --> 00:06:55.101
근데 이거는 SK하이닉스가 더 잘하는 거예요

126
00:06:55.101 --> 00:06:57.609
오히려 삼성은 고전을 면치 못하고 있는 것이죠

127
00:06:57.609 --> 00:07:01.333
자 삼성은 왜 맥을 못 추고 있는 것일까요?

128
00:07:01.333 --> 00:07:03.760
왜 SK가 앞서 있을까요?

129
00:07:03.760 --> 00:07:07.994
그것은 SK가 선견지명을 가져야 했을까요?

130
00:07:07.994 --> 00:07:10.980
삼성이 오판을 했기 때문이었을까요?

131
00:07:10.980 --> 00:07:14.050
뭐 그렇게 보는 사람들이 많지만 저는 그렇게 생각하지 않습니다

132
00:07:14.050 --> 00:07:16.214
그러면 어떻게 생각하냐고요?

133
00:07:16.214 --> 00:07:19.140
저는 SK가 운이 엄청 좋았다고 봅니다

134
00:07:19.140 --> 00:07:21.092
삼성은 운이 없었다고 봐요

135
00:07:21.092 --> 00:07:25.320
그 역사를 살펴보면 제 말씀이 무슨 말씀인지 이해가 될 겁니다

136
00:07:25.320 --> 00:07:31.279
자 HBM을 처음 만든 회사는 ADM라고 하는 회사입니다

137
00:07:31.279 --> 00:07:34.172
여러분 혹시 Fabless라고 들어보셨죠?

138
00:07:34.172 --> 00:07:39.679
Fabless라고 하는 기업들을 들어보셨을지 모르겠는데

139
00:07:39.679 --> 00:07:41.375
반도체 기업들이 보면요

140
00:07:41.375 --> 00:07:46.200
크게 특히 프로세서를 만드는 기업들은 크게 세 종류로 나누어집니다

141
00:07:46.200 --> 00:07:51.968
첫 번째는 IDM라고 하는 종합반도체 기업들이에요

142
00:07:51.968 --> 00:07:55.279
설계도 자기가 하고 제조도 자기가 하는 기업들이죠

143
00:07:55.279 --> 00:07:57.884
그 다음에 파운드리라고 하는 데가 있어요

144
00:07:57.884 --> 00:08:00.348
이거는 뭐냐면 설계는 안하고

145
00:08:00.348 --> 00:08:03.600
설계도를 가져오면 위탁 제조를 해주는 거예요

146
00:08:03.600 --> 00:08:05.942
이게 대표적인 데가 TSMC입니다

147
00:08:05.942 --> 00:08:09.887
그런데 이 TSMC가 있다는 얘기는 무슨 얘기냐면

148
00:08:09.887 --> 00:08:12.690
설계만 하는 기업들이 있다는 얘기잖아요

149
00:08:12.690 --> 00:08:15.356
그 설계만 하는 기업이 어디냐면

150
00:08:15.356 --> 00:08:19.168
엔비디아고, ADM고, 퀄컴이고 뭐 이런데들이에요

151
00:08:19.168 --> 00:08:20.536
애플도 설계만 하죠

152
00:08:21.209 --> 00:08:24.136
그걸 다 제조해주는 데는 TSMC입니다

153
00:08:24.136 --> 00:08:28.077
삼성도 삼성 파운드리를 만들어서 위탁 제조를 해주겠다고 했는데

154
00:08:28.077 --> 00:08:30.319
별로 성공을 못하고 있는 거예요

155
00:08:30.319 --> 00:08:31.805
고객들이 별로 없는 거죠

156
00:08:31.805 --> 00:08:33.768
그래서 이 Fabless라고 하는데

157
00:08:33.768 --> 00:08:36.584
이 설계만 하는 기업들 중에서

158
00:08:36.584 --> 00:08:40.381
엔비디아하고 ADM라고 하는 이 두 기업은

159
00:08:40.381 --> 00:08:43.205
주로 GPU라고 하는 것을 만드는 데 있어요

160
00:08:43.205 --> 00:08:46.996
말하자면 컴퓨터 게임용 반도체를 설계하는 데

161
00:08:46.996 --> 00:08:49.000
엔비디아가 제일 성공한 데고

162
00:08:49.000 --> 00:08:53.551
ADM도 뭐 그거보다는 좀 못하지만 상당히 성공을 거둔 데인데

163
00:08:53.551 --> 00:08:58.400
재미있는 것은 이 두 기업의 CEO가 모두 다 대만계라고 하는 거예요

164
00:08:58.400 --> 00:09:00.253
사실은 친척인데요 둘이

165
00:09:00.253 --> 00:09:04.629
엔비디아의 CEO는 젠슨 황이라고 하는 사람이잖아요

166
00:09:04.629 --> 00:09:07.218
대만 사람입니다 어릴 때 미국으로 건너간거죠

167
00:09:07.218 --> 00:09:11.566
ADM의 CEO는 리사 수라고 하는 사람인데

168
00:09:11.566 --> 00:09:15.073
대만에서 출생을 해서 미국으로 건너간 사람들이고

169
00:09:15.073 --> 00:09:18.811
둘 다 반도체로 굉장히 성공을 거둔 사람들인 거예요

170
00:09:18.811 --> 00:09:23.451
자 그런데 2000년대 말에 2008년부터 본격적으로

171
00:09:23.451 --> 00:09:26.011
이 ADM가 고민을 하기 시작합니다

172
00:09:26.011 --> 00:09:31.490
아 이 반도체 이거 컴퓨터 게임용 그래픽 프로세서 유닛을 좀 잘하고 싶은데

173
00:09:31.490 --> 00:09:35.042
이게 문제가 뭐냐면 데이터량이 굉장히 많기 때문에

174
00:09:35.042 --> 00:09:36.960
빨리 돌아가다 보면 열이 많이 나는 거예요

175
00:09:36.960 --> 00:09:38.169
속도도 좀 떨어지고

176
00:09:38.169 --> 00:09:41.075
그래서 이 문제를 해결할 수 있는 방법이 뭐냐

177
00:09:41.075 --> 00:09:44.565
여기서 지금 bottleneck, 병목 현상이 일어나는 데가

178
00:09:45.069 --> 00:09:46.149
메모리인 거예요

179
00:09:46.149 --> 00:09:50.084
메모리에다가 뭔가를 적어 놓고 다시 빼내고 하는

180
00:09:50.084 --> 00:09:53.060
여기에 시간이 굉장히 많이 드는 거 거든요

181
00:09:53.060 --> 00:09:55.092
이 문제를 해결할 수 없을까?

182
00:09:55.092 --> 00:09:58.213
하다가 생각해낸 게 HBM인 거예요

183
00:09:58.213 --> 00:10:00.121
그래서 개념 설계를 하게 되는 거고

184
00:10:00.121 --> 00:10:02.401
D램 업체들을 찾아다니면서

185
00:10:02.401 --> 00:10:05.638
이거 만들어 줄 수 없을까 하고 돌아다닌 거예요

186
00:10:05.638 --> 00:10:08.949
그걸 하겠다고 나선 데가 SK하이닉스였던 거죠

187
00:10:08.949 --> 00:10:12.320
그러니까 이 아이디어는 ADM에서 시작이 된 겁니다

188
00:10:12.320 --> 00:10:16.464
왜냐하면 컴퓨터 게임용 그래픽 프로세서가

189
00:10:16.464 --> 00:10:19.488
제대로 돌아가도록 메모리가 받쳐주는

190
00:10:19.488 --> 00:10:21.400
그런 시스템을 만들고자 한 거죠

191
00:10:21.400 --> 00:10:25.326
그렇게 해서 HBM이라고 하는 것이 시작이 됐고요

192
00:10:25.326 --> 00:10:30.311
그래서 피지라고 하는 새로운 모듈을 만들게 된 거예요

193
00:10:30.311 --> 00:10:35.459
그걸 가지고 컴퓨터 게임용 반도체를 내놨는데

194
00:10:36.450 --> 00:10:38.587
이게 반응이 시원찮은 거예요

195
00:10:38.587 --> 00:10:40.269
소비자들의 반응이

196
00:10:40.269 --> 00:10:43.407
왜냐하면 성능이 조금 좋아지긴 했는데

197
00:10:43.407 --> 00:10:46.467
그렇다고 해서 값이 올라간 만큼

198
00:10:46.467 --> 00:10:49.514
그 가성비가 있는 건 아니었다는 것이죠

199
00:10:49.514 --> 00:10:54.070
그래서 ADM가 여기에다가 투자를 꽤 했는데

200
00:10:54.070 --> 00:10:57.879
아 이거는 성공한 투자가 아니었던 거예요

201
00:10:57.879 --> 00:10:59.633
그래서 결국은 어떻게 됐느냐?

202
00:10:59.633 --> 00:11:03.032
결국은 ADM는 HBM을 포기를 하고

203
00:11:03.032 --> 00:11:08.136
다시 원래대로 그냥 D램 한 장씩 쓰는 그 D램

204
00:11:08.136 --> 00:11:10.981
특히 그중에서 GDDR6라고 하는

205
00:11:10.981 --> 00:11:13.395
이 D램으로 그냥 돌아간 거예요

206
00:11:14.098 --> 00:11:19.022
그러니까 ADM 입장에서는 HBM 한다고 하면서

207
00:11:19.022 --> 00:11:22.629
괜히 돈만 많이 날린 그런 셈이 되어버린 거죠

208
00:11:22.629 --> 00:11:26.718
삼성의 경우도 HBM을 좀 뒤늦게 시작을 했는데

209
00:11:26.718 --> 00:11:28.232
별로 쓸모가 없잖아

210
00:11:28.232 --> 00:11:32.559
별로 시장도 없잖아 삼성도 ADM처럼 이걸 포기를 합니다

211
00:11:32.559 --> 00:11:35.276
그래서 2019년에 중단을 하고 말았어요

212
00:11:35.276 --> 00:11:38.931
수익성도 별로 높지 않고 앞으로 별로 희망도 안 보이고

213
00:11:38.931 --> 00:11:41.479
뭐 그렇다고 판단을 했던 것이죠

214
00:11:41.479 --> 00:11:44.498
그런데 뜻밖의 사건이 터진 겁니다

215
00:11:44.498 --> 00:11:46.749
뭐냐? 그게 바로 챗GPT에요

216
00:11:46.749 --> 00:11:51.239
2022년 11월 달에 챗GPT가 공개가 됐잖아요

217
00:11:51.239 --> 00:11:53.215
사람들이 굉장히 충격을 받았죠

218
00:11:53.215 --> 00:11:57.418
그런데 사실은 이것만큼 충격을 받았던 적이 또 있었어요

219
00:11:57.418 --> 00:12:00.280
인공지능 때문에 그 알파고라고 하는 거 있잖아요

220
00:12:00.280 --> 00:12:02.655
그때도 세계가 충격을 받았죠

221
00:12:02.655 --> 00:12:07.970
그런데 알파고 때는요 그게 인공지능 시장의 확대로 이어지지 않았어요

222
00:12:07.970 --> 00:12:10.685
그것 때문에 인공지능을 더 많이 쓰거나

223
00:12:10.685 --> 00:12:12.574
그렇지 않았던 거예요

224
00:12:12.574 --> 00:12:18.309
그런데 2022년 11월 달 그때 공개됐던 챗GPT

225
00:12:18.309 --> 00:12:24.319
이거는 그 뒤로 실제 이용자들이 급격하게 늘어나게 됐던 겁니다

226
00:12:24.319 --> 00:12:26.239
시장의 반응이 정말 뜨거운 거죠

227
00:12:26.239 --> 00:12:30.007
그러다 보니까 야 이거 돈 되네

228
00:12:30.007 --> 00:12:33.092
그래서 수많은 이 플랫폼 업체들

229
00:12:33.092 --> 00:12:37.320
특히 구글, 마이크로소프트, 아마존, 네이버 이런 기업들이

230
00:12:37.320 --> 00:12:40.517
이제 데이터 센터를 확장을 하기 시작했잖아요

231
00:12:40.517 --> 00:12:43.050
AI에다가 투자를 하기 시작한 거 아닙니까?

232
00:12:43.694 --> 00:12:46.861
그 AI에다가 투자를 하는데 제일 필요한 게 뭐에요?

233
00:12:46.861 --> 00:12:51.400
그게 엔비디아가 공급하고 있던 GPU인 겁니다

234
00:12:51.400 --> 00:12:57.552
그리고 엔비디아의 GPU가 제대로 돌아가기 위해서 필요한 것은

235
00:12:57.552 --> 00:13:04.050
바로 SK하이닉스가 생산해 왔던 바로 그 HBM이었던 겁니다

236
00:13:04.050 --> 00:13:08.665
그런데 SK하이닉스는 원래 HBM을 ADM를 위해서

237
00:13:08.665 --> 00:13:11.531
즉 컴퓨터 게임용을 위해서 만들어냈잖아요

238
00:13:11.531 --> 00:13:14.280
근데 컴퓨터 게임에는 별로 쓸모가 없었던 거예요

239
00:13:14.280 --> 00:13:15.646
가성비가 안 맞았어요

240
00:13:15.646 --> 00:13:19.886
그런데 인공지능용 서버가 등장을 하니까

241
00:13:19.886 --> 00:13:21.951
거기에는 가성비가 맞는 거예요

242
00:13:22.743 --> 00:13:26.394
그래서 엔비디아도 엄청 돈 벌고

243
00:13:26.394 --> 00:13:30.571
SK하이닉스도 그 HBM 팔아서 엄청 돈 벌고

244
00:13:30.571 --> 00:13:33.581
그야말로 빛을 발하기 시작했던 거죠

245
00:13:33.581 --> 00:13:36.818
자 그런데 여기서 좀 황당한 데들이 있겠죠

246
00:13:36.818 --> 00:13:38.841
어디에요? ADM 아닙니까

247
00:13:38.841 --> 00:13:41.451
HBM을 만든 주역은 누구에요?

248
00:13:41.451 --> 00:13:42.722
ADM가 만든 거에요

249
00:13:42.722 --> 00:13:46.354
ADM가 투자를 해서 SK하이닉스도

250
00:13:46.354 --> 00:13:48.394
그 많은 경험을 하게 됐던 거고

251
00:13:48.394 --> 00:13:52.320
거기에서 엔비디아도 배우게 됐던 거고

252
00:13:52.320 --> 00:13:54.437
그런데 돈은 누가 버느냐?

253
00:13:54.437 --> 00:13:57.553
엔비디아가 벌고 SK하이닉스가 벌게 됐잖아요

254
00:13:57.553 --> 00:14:01.960
그러니까 재주는 곰이 넘고 돈은 누가 번다고 했는데

255
00:14:01.960 --> 00:14:04.060
재주를 넘은 것은 누굽니까?

256
00:14:04.060 --> 00:14:06.734
그것은 ADM였는데 돈은 누가 벌었느냐?

257
00:14:06.734 --> 00:14:08.206
엔비디아가 번거죠

258
00:14:08.206 --> 00:14:10.159
물론 SK도 횡재를 했고요

259
00:14:10.159 --> 00:14:11.726
챗GPT의 성공

260
00:14:11.726 --> 00:14:15.938
그리고 그에 따른 인공지능 서버 데이터 센터들의 확장

261
00:14:15.938 --> 00:14:18.590
이것은 정말 뜻밖의 사건이라고 봐요

262
00:14:18.590 --> 00:14:21.371
인공지능이 이 정도까지 성공하리라고 하는 것은

263
00:14:21.371 --> 00:14:24.159
거의 누구도 예상 못했다고 봅니다

264
00:14:24.159 --> 00:14:25.654
주가가 말해주고 있어요

265
00:14:26.199 --> 00:14:29.812
이게 지금 엔비디아하고 SK하이닉스 주가인데요

266
00:14:29.812 --> 00:14:32.200
이거 보시면 패턴이 비슷하거든요

267
00:14:32.200 --> 00:14:34.894
코로나 때 쫙 오르잖아요

268
00:14:34.894 --> 00:14:39.228
왜냐하면 코로나 때 사람들이 다 재택근무하고 배달 시켜 먹고

269
00:14:39.228 --> 00:14:42.400
이러니까 온라인 쇼핑하고 이렇게 되다가 보니까

270
00:14:42.400 --> 00:14:46.796
이 온라인 쇼핑 그 인터넷과 관련된

271
00:14:46.796 --> 00:14:49.141
산업들이 쫙 성장을 했던 거고

272
00:14:49.863 --> 00:14:54.359
그때 뭐 다 반도체 기업들도 주가가 다 올랐거든요

273
00:14:54.359 --> 00:14:56.868
그러다가 코로나가 주춤해지니까

274
00:14:56.868 --> 00:15:01.089
2021년 말부터 이 주가들이 급격하게 떨어지기 시작합니다

275
00:15:01.089 --> 00:15:05.765
코로나 때 사람들이 뭐 스마트폰도 다 새거로 바꾸고

276
00:15:05.765 --> 00:15:07.961
컴퓨터도 좋은 걸로 바꾸고

277
00:15:07.961 --> 00:15:11.449
또 물건도 많이 사 재어 놓고 다 그랬었는데

278
00:15:11.449 --> 00:15:14.196
그런데 코로나가 끝나기 시작했잖아요

279
00:15:14.196 --> 00:15:17.597
그러니까 뭐 더 이상 그걸 사야 될 이유가 없는 거예요

280
00:15:18.290 --> 00:15:20.977
그래서 D램 값도 떨어지고 컴퓨터 값도 떨어지고

281
00:15:20.977 --> 00:15:23.000
다 이렇게 됐던 것이죠

282
00:15:23.000 --> 00:15:25.893
실리콘밸리에 있는 구글이라든가 아마존이라든가

283
00:15:25.893 --> 00:15:29.280
이런데는 대량 해고가 이루어지고 그렇게 됐던 거죠

284
00:15:29.280 --> 00:15:31.029
그러다가 이 주가를 보시면

285
00:15:31.029 --> 00:15:34.439
2022년 말부터 급등세로 돌아서게 됐잖아요

286
00:15:34.439 --> 00:15:36.350
그게 바로 11월 31일 날

287
00:15:36.350 --> 00:15:42.280
챗GPT의 발표가 이루어진 그 다음부터라고 보시면 되는 겁니다

288
00:15:42.280 --> 00:15:46.808
이 패턴은요 엔비디아, SK하이닉스뿐만이 아니고

289
00:15:46.808 --> 00:15:49.976
구글의 알파벳, 아마존 뭐 이런 기업들이

290
00:15:49.976 --> 00:15:52.801
다 똑같은 패턴을 지금 보이고 있는 거예요

291
00:15:52.801 --> 00:15:55.101
저는 이것을 행운의 덕분이라고 봅니다

292
00:15:55.101 --> 00:15:59.365
만약 엔비디아, SK하이닉스 이런 데들이

293
00:15:59.365 --> 00:16:02.401
인공지능이 성공할 것 같아

294
00:16:02.401 --> 00:16:07.300
인공지능 시장의 확장 이것을 내다보고

295
00:16:07.300 --> 00:16:11.650
그것을 내다보고 GPU라든가 또는 HBM에 투자를 했다

296
00:16:11.650 --> 00:16:15.819
이랬다면요 2021년 말부터 주가가 떨어질 때

297
00:16:15.819 --> 00:16:17.631
가만히 있지 않았을 거예요

298
00:16:17.631 --> 00:16:20.610
왜냐하면 1년 후면 여러분

299
00:16:20.610 --> 00:16:23.300
인공지능이 진짜 성공한 인공지능이 나옵니다

300
00:16:23.300 --> 00:16:24.519
제가 확신해요

301
00:16:24.519 --> 00:16:28.309
그러니까 여러분 지금 투자를 줄이실 필요가 없습니다

302
00:16:28.309 --> 00:16:31.571
이렇게 분명히 투자자들을 설득을 했을 거예요

303
00:16:31.571 --> 00:16:32.950
그런 확신이 있었다면

304
00:16:32.950 --> 00:16:35.290
그럼 주가도 이렇게 떨어지지 않았을 거예요

305
00:16:35.290 --> 00:16:40.130
그런데 누구도 그런 설득을 하거나 누구도 그런 전망을 하지 않았어요

306
00:16:40.130 --> 00:16:44.250
제일 그런 로직에 해당되는 데가 마이크로소프트 거든요

307
00:16:44.250 --> 00:16:48.970
이 챗GPT를 만들어 놓은 그 오픈AI라고 하는 회사가 있잖아요

308
00:16:48.970 --> 00:16:53.221
오픈AI에다가 가장 많은 투자를 한 기업이 어디입니까?

309
00:16:53.221 --> 00:16:54.810
그게 마이크로소프트 잖아요

310
00:16:54.810 --> 00:16:58.425
마이크로소프트는 어느 정도는 성공할 것을

311
00:16:58.425 --> 00:17:00.821
예상을 하고 있었을지도 몰라요

312
00:17:00.821 --> 00:17:02.579
하지만 그걸 입 밖으로 내지 않았어요

313
00:17:02.579 --> 00:17:04.861
왜? 자신할 수 없었기 때문에 그랬겠죠

314
00:17:04.861 --> 00:17:06.959
만약에 성공할 것을 알았다면

315
00:17:06.959 --> 00:17:10.301
분명히 그것을 투자자들에게 설득을 했을 것이고

316
00:17:10.301 --> 00:17:14.399
마이크로소프트의 주가 패턴은 다른 데들하고 달랐을 거예요

317
00:17:14.399 --> 00:17:20.149
즉 2021년 말부터 2022년 말까지

318
00:17:20.149 --> 00:17:22.909
그 1년 동안 이렇게 떨어지지 않았을 거라는 거예요

319
00:17:22.909 --> 00:17:24.221
오히려 올랐겠죠

320
00:17:24.221 --> 00:17:28.501
하지만 마이크로소프트도 주가 패턴은 똑같았습니다

321
00:17:28.501 --> 00:17:30.350
오를 기미는 전혀 없었어요

322
00:17:30.350 --> 00:17:36.210
그러니까 마이크로소프트조차도 인공지능 시장이

323
00:17:36.210 --> 00:17:40.170
이렇게 형성될 거라고는 예상하지 못했다

324
00:17:40.170 --> 00:17:42.360
이렇게 해석할 수밖에 없습니다

325
00:17:42.360 --> 00:17:43.360
이렇게 본다면요

326
00:17:43.360 --> 00:17:48.780
그 당시로서는 삼성의 판단이 더 합리적이었을 수도 있는 겁니다

327
00:17:48.780 --> 00:17:54.200
왜냐하면 AMD조차도 HBM 대신에 GDDR6라고 하는

328
00:17:54.200 --> 00:17:56.190
그냥 D램을 그냥 쓴 거거든요

329
00:17:56.190 --> 00:18:00.741
왜냐하면 게임용으로 쓰는 데는 HBM이라고 하는 것이

330
00:18:00.741 --> 00:18:02.941
가성비가 잘 안 맞았던 것이죠

331
00:18:02.941 --> 00:18:07.780
그런데 뜻밖의 챗GPT라고 하는 것이 등장했고

332
00:18:07.780 --> 00:18:11.620
소비자들이 거기에 대해서 폭발적으로 반응을 하게 된 거고

333
00:18:11.620 --> 00:18:14.800
AI 인공지능 서버에 대한 수요가 폭발을 했고

334
00:18:14.800 --> 00:18:16.780
GPU 수요가 폭발을 했고

335
00:18:16.780 --> 00:18:19.750
그게 HBM 수요로 연결이 됐던 겁니다

336
00:18:19.750 --> 00:18:24.540
이거는 정말 누구도 내다보지 못했던 폭발적인 시장의 성장이었다

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00:18:24.540 --> 00:18:26.120
저는 이렇게 봅니다

338
00:18:26.120 --> 00:18:28.020
만약 이것이 아니었다면요

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00:18:28.020 --> 00:18:33.300
SK의 HBM 반도체는 그냥 사장 됐을 가능성이 굉장히 높아요

340
00:18:33.300 --> 00:18:35.079
운이 매우 좋았다고 보시면 되는 거죠

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00:18:35.079 --> 00:18:37.701
물론 운도 실력이긴 합니다만

342
00:18:37.701 --> 00:18:42.329
아무튼 그래서 메모리 반도체에서 SK가 삼성을 넘어서는

343
00:18:42.329 --> 00:18:43.808
이런 일이 벌어진 겁니다

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00:18:44.510 --> 00:18:47.640
자 오늘 HBM 이야기는 여기서 마치겠습니다

345
00:18:47.640 --> 00:18:49.160
시청해 주셔서 감사합니다