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필수! 주식 일타강의

한 페이지로 끝내는 반도체

✨ 반도체 세 줄 요약 

💸 데이터 저장을 담당하는 메모리와 연산을 담당하는 시스템 반도체로 나눌 수 있어요

 

💸 데이터 저장, 처리, 추론 또는 전력관리 등 각각의 특기와 역할이 있어요

 

💸  AI 기술 발전으로 반도체 수요가 확장되고, 반도체끼리 협력하기도, 경쟁하기도 해요

 

바야흐로 전국민이 반도체 전문가인 시대가 되었습니다. 삼성전자와 하이닉스 두 회사의 시가총액 비중이 KOSPI 전체의 45%를 넘어서니까 말이죠.

(출처: 거래소, 삼성증권 2026.5.14, 우선주 포함)

 

그런데 막상 반도체 산업이 어떻게 생겼고 대표 기업들은 누구인지 쉽게 설명하는 것은 여전히 어려운 일입니다. 투자에 필요한 핵심 정보만 알 수는 없을까요? 

 

🪄 반도체를 두 가지로 나눈다면? 

반도체를 구분하면 크게 메모리와 시스템으로 나눌 수 있어요. 메모리는 데이터 저장에 쓰이고 시스템 반도체는 데이터 처리작업에 쓰이죠.

 

요즘 인기가 많은 HBM은 메모리 반도체예요. 다만 기존 반도체와 다르게 여러 개의 DRAM을 수직으로 쌓아 올려 데이터 처리 속도를 크게 높인 고성능 메모리 반도체예요.

 

요새 메모리반도체가 부족해서 품귀현상이 벌어지고 있죠? AI 데이터센터에서 엄청난 데이터를 처리하기 위해서는 빠른 속도(DRAM)와 엄청난 저장 용량(낸드)이 필요하기 때문이에요.

 

💻 CPU와 GPU의 차이점은? 

본격적인 AI 투자 붐 이전에도 CPU와 GPU는 존재했어요. 마치 옆 동네 사는 친구 같은 사이였죠. CPU(중앙처리장치, Central Processing Unit)는 브레인 역할을 담당해요. 복잡한 연산을 처리하고 운영체계(OS)를 움직일 수 있죠.

 

반면에 GPU(그래픽처리장치, Graphics Processing Unit)는 단순 연산을 동시에 처리하는 데 강점이 있어요. 그러다 보니 많은 데이터를 학습하고 그에 기반하여 추론하는 AI에 GPU가 필수가 되었어요. 

 

우리가 잘 아는 엔비디아가 만드는 루빈, 블랙웰 같은 제품이 바로 GPU예요. 그래픽 카드였던 GPU가 게임을 넘어 AI 반도체의 총아가 된 거예요. 여기에 메모리 반도체인 HBM이 탑재되는데요. 루빈의 경우 칩 한 개 당 6~8개의 HBM이 들어간다고 합니다.

 

 

🙋‍♀ 현재가가 궁금해요!

아래 버튼을 눌러 반도체 분야별 대표 기업 현재가를 바로 확인해 보세요!

시스템 반도체
CPU, GPU, AP, 파운드리 등 시스템 반도체 관련 기업이에요.
인텔 AMD 엔비디아 구글 아마존 메타 브로드컴 마벨 퀄컴 애플 미디어텍 삼성전자 TI ADI TSMC
메모리 반도체
DRAM, 낸드, HBM 등 메모리 반도체 관련 기업이에요.
삼성전자 SK하이닉스 마이크론 키옥시아

 

💖 AI 취향 저격 반도체의 출현이란? 

여기 영원할 것 같던 엔비디아의 독주에 브레이크를 건 경쟁자들이 출현하게 되는데요. 그 비결은 바로 맞춤형 반도체에 있었습니다. 이른바 ASIC이라고 불리는 반도체예요.

 

ASIC(주문형 반도체)는 특정 AI 모델이나 작업에 맞춰 설계된 맞춤형 칩입니다. 엔비디아의 범용 GPU과 비교했을 때 몸집이 가벼워요. 비용은 떨어졌고, 전력 효율은 높아졌지요.

 

하지만, AISC의 단점은 바로 장점을 뒤집었을 때 나옵니다. 주문형으로 필요한 회로를 직접 새기다 보니 범용성이 떨어지는 거죠. 특정 AI 서비스에 쓰다가 다른 데도 써볼까?’가 어렵다는 이야기예요. 그러다 보니 엔비디아의 GPU와 구글, 브로드컴, 마벨의 ASIC은 서로 경쟁하면서 보완하는 관계라고 할 수 있어요.

 

📦 파운드리는 반도체의 종류일까? 

위 표에서 파운드리는 사실 반도체의 종류가 아니예요. 엔비디아, 퀄컴 같은 반도체설계기업(팹리스)으로부터 설계도를 받아 반도체를 위탁 생산하는 사업이나 기업을 말해요. 대표적인 기업이 바로 대만의 TSMC입니다.

 

파운드리 기업은 고객의 요구에 맞춘 제조, 기술 역량이 중요한데요 특히 하나의 웨이퍼에서 얼마나 불량 없이 정상 반도체를 만드는지를 보여주는 ‘수율’이 중요한 경쟁력이죠.  

 

📱 모바일과 아날로그 반도체도 AI 수혜주? 

혹시 '온디바이스 AI(On-device AI)'라고 들어 보셨나요? 클라우드를 거치는 것이 아무래도 비용과 시간이 들다 보니 빠른 운용을 위해 기기 자체(Edge) 내에서 AI 서비스를 구현하는 것이 필요해졌는데요. 이렇게 모바일 기기에서 AI 작업을 수행하는 두뇌 역할을 하는 칩이 바로 AP입니다. 대표적인 사례가 우리가 매일 쓰는 핸드폰에 들어가는 AP일 거예요. 

 

아날로그 반도체는 빛, 소리 같은 현실 세계의 아날로그 신호를 AI가 이해할 수 있는 디지털 신호로 바꿔주거나, AI 시스템에 전력을 공급하는 역할을 해요. 고성능 AI 반도체일수록 전력을 많이 쓰기 때문에 효율적인 전력 관리가 중요하겠죠? 자율 주행차나 로봇은 끊임없이 외부 신호를 처리해야 하고요. 그래서 아날로그 반도체가 없으면 AI 시스템이 작동하기 어려워요. 

 

🚀 반도체 어디까지 갈까? 

위와 같이 반도체 각 분야와 플레이어들을 알아봤지만 실제는 좀 더 복잡할 수 있어요. 각 플레이어 간의 긴장과 경쟁도 있고요. 예를 들어 데이터센터를 만드는 하이퍼스케일러 기업들이 직접 GPU를 만들려고 하고, 파운드리는 메모리를 만드는 쪽으로 확장할 수도 있는 거죠. HBM과 메모리가 한정된 웨이퍼를 가지고 경쟁하기도 해요. 좀 어려운 이야기죠? 

 

반도체는 대표적인 시황 산업이었어요. 호황과 불황을 반복하곤 했죠. 그래서 불황에는 호황 때 만들어 놓은 재고나 장비들을 처리하는 게 골치 아픈 일이기도 했어요.

 

그럼 지금은 어떨까요? 이전에 경험하지 못했던 새로운 기술과 시장이 열리고 있기 때문에 누구도 쉽게 예상하기는 어려워 보여요. 투자자 입장에서는 변화하는 시장에 관심을 가지고 기초부터 단단하게 공부해 나가야 할 것 같습니다.

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  • 삼성증권 준법감시인 심사필 제26-B1585호(2026.05.20 ~ 2027.05.19)