반도체: AI 시대의 쌀, 그리고 사이클

생성형 AI를 학습·구동하려면 엄청난 연산이 필요하고, 그 연산을 맡는 GPU와 그 옆에 붙는 HBM(여러 메모리 칩을 수직으로 쌓아 속도를 높인 특수 메모리)에 수요가 몰려요. "AI 시대의 쌀"이라 불리는 이유죠.

같은 "반도체"라도 사업과 위험이 전혀 달라요.

• 설계(팹리스) — 칩을 설계만 (예: 엔비디아)
• 파운드리 — 설계도를 받아 찍어내는 위탁생산 (예: TSMC·삼성전자)
• 장비 — 생산에 필요한 장비 (예: 노광장비 ASML)
• 메모리 — 저장·전달 (예: 삼성전자·SK하이닉스·마이크론)

2026년 세계 반도체 시장 전망이 딜로이트는 약 9,750억 달러, 가트너는 1조 3,000억 달러 초과로 — 같은 해를 두고 수천억 달러나 차이가 나요. "AI 칩 매출이 커진다"는 방향엔 공감대가 있지만, 정확한 숫자는 기관마다 다르니 "하나의 사실"이 아니라 "전망의 범위"로 읽어야 해요.

반도체는 수요가 몰리면 너도나도 증설하고, 그러면 공급과잉으로 가격이 떨어지는 사이클이 반복돼 왔어요(2018→2019 급랭이 대표적). "사상 최대 실적"이 정점 신호일 수도 있죠. 여기에 대만 TSMC 집중, 미·중 수출규제 같은 지정학 위험과 수백억 달러 투자비 부담도 상수예요.

반도체는 구조적 성장 스토리가 있지만 "사이클 산업"이라는 본질을 먼저 보세요. 호황 뉴스가 정점일 수도, 감산·적자 뉴스가 바닥일 수도 있어요. 설계·파운드리·장비·메모리가 한 묶음이 아니라는 점도요.

대표적이고 잘 알려진 기업이에요. 시총·수익률 없이 "무엇을 하는 회사인지"만 적었고, 추천이 아니에요.

• 설계(팹리스) — 엔비디아(AI GPU)·AMD(CPU·AI가속기)·브로드컴(맞춤형·네트워킹 칩)
• 파운드리(위탁생산) — TSMC(세계 최대)·삼성전자(종합)
• 장비 — ASML(EUV 노광 사실상 독점)·어플라이드머티리얼즈·도쿄일렉트론
• 메모리·HBM — SK하이닉스·삼성전자·마이크론
• 국내 — 한미반도체(HBM용 TC본더 장비)·DB하이텍(8인치 파운드리)