미래는 지능의 시대다 반도체가 핵심이다
지능의 시대에 TSMC가 시대를 이끌 것이다
필자가 TSMC를 투자에 좋은 기업으로 발견하게 된 것은 2018년이다. 우연히 찾게된 TSMC 기업에 대한 정보를 발견한 이후 필자는 TSMC의 기업 모델과 기술에 단번에 매료되었고 그때 부터 주변에 TSMC에 투자해야한다고 말을 하고 다녔다. TSMC의 기업 모델중에 가장 필자의 마음을 사로 잡은 것은 바로 고객의 성공이 나의 성공이고 우리는 고객과 경쟁하지 않는 다는 것이었다. 이는 TSMC는 고객의 성공을 위해서라면 모든 리소스를 사용해서라도 기술을 만들어 내고 반도체 생산의 수율을 최고로 끌어 올려 고객에게 성공적인 반도체 제품을 제공하고 있다는 아주 본질적인 사업내용을 보고 필자는 한번에 반해버렸다. 1987년 대만의 비저너리인 모리스창 회장님이 창업하고 대만 정부의 적극적인 지원을 힘입어 TSMC는 기초부터 차근 차근 쌓아가며 비즈니스를 성장시켰다. 필자는 이러한 장기간의 노력이 이제는 꽃을 피울 때가 왔다고 생각을 한다. 바로 우리는 인공지능이라는 지능의 시대에 살고 있다. 지능이라는 것은 모든 것이 결국 컴퓨팅 파워에서 나온다. 컴퓨팅파워는 결국 반도체 퍼포먼스에서 나온다. 37년전 대만의 미래를 내다보는 혜안을 가진 반도체 공학자는 파운드리라는 새로운 시장을 만들어 냈고 그 비전이 37년이 지난후에 반도체 시장에서의 새로운 패러다임으로 자리잡은지 오래되었다. 이제는 인공지능이라는 시대의 물결을 맞아 TSMC는 무서울 정도의 성장을 눈앞에 두고 있다고 필자는 생각하고 있다. 단 TSMC의 리스크는 바로 중국과 미국사이에서의 지정학적인 긴장감으로 인한 TSMC의 비즈니스에 부정적인 영향을 끼칠 가능성을 전혀 배제 할 수 없는 상황에서 TSMC에 대한 투자는 필자 본인도 아직 하고 있지 않다. 2018년 투자 결정을 해야할 정도로 좋은 회사로 인지 하고 있지만 비중을 실어 투자를 하고 있지는 않다. 만약 미국과 중국 사이의 관계가 좋아지고 중국과 대만 사이의 긴장감이 떨어진다면 필자는 TSMC에 개인적인 현금을 가지고 비중있게 투자할 생각이다.
지능이라는 새로운 경제가 탄생하기 위한 단 하나의 조건
그것은 반도체 발열을 잡는 일이다. 필자는 반도체 성능보다 발열을 잡는 것이 더 중요하다고 생각을 한다. 이 이유는 필자의 이전 블로글 글에서도 나와 있듯이 인공지능 산업이 하나의 경제 현상으로 발전하기 위해서는 바로 경제적인 에너지 공급망을 갖추는 것이 가장 핵심이다. 그 이유는 인공지능 데이터 센터에서 가장 신경써야 하는 부분은 바로 데이터 센터를 24시간 돌리기 위한 경제적 에너지원이다. 결국 데이터 센터의 에너지 비용은 기업의 비용이다. 이는 결국 기업의 수익성과 영업이익까지 연관되어 있기 때문에 필자는 결국 데이터 센터의 에너지 비용을 가장 중요한 비즈니스 의사 결정 요소로 보고 있다. 결국 데이터 센터의 에너지 비용을 줄이기 위해서는 반도체 소자의 발열과 소모되는 에너지를 낮게 설계하고 생산하는 것이 핵심이다. 최근 엔비디아 젠슨황 대표의 발언 중에 블랙웰 칩의 발열 문제가 나오기 시작하였고 우리는 발열 보다 반도체 성능에 집중을 한다는 뉴스를 본적이 있다. 하지만 이부분에서 필자는 조금 다른 견해를 가지고 있다. 결론 부터 애기하자면 인공지능 반도체의 성공은 바로 발열을 잡는 회사가 미래 시장을 선도할 것으로 필자는 보고 있다. 우리가 반도체를 애기할 때 크게 성능과 발열 두가지를 나눠 애기하는데 이 두가지는 서로 그 레벨을 긍정적으로 모두 끌고 가기 쉽지 않다. 성능이 좋아지기 위해서는 bandwidth가 커야 하고 이를 위해서는 transistor를 촘촘하게 설계해야하고 집적해야한다. 이때 집적도가 높아지면서 당연히 발열이 생길수 밖에 없다. 즉 성능이 좋아지면 결국 발열이 생길 수 밖에 없는 구조다. 필자는 이런 반도체의 설계에서의 문제는 인공지능이 산업으로 발전하기 위해서는 반드시 해결해야하는 문제라고 생각을 한다. 결국 경제성 있는 에너지 공급망을 통해 인공지능 인프라는 수익성을 보장 받는 비즈니스로 성장을 할수 있고 인공지능 기업은 높은 수익성을 가져가며 기하급수적으로 성장할 수 있다고 본다.
3나노 반도체에서의 발열 관리의 한계
3나노 이하의 발열과 성능의 조화를 이뤄내는 설계와 파운드리에서의 생산은 앞으로 인공지능 시대에 핵심과제가 될 것으로 보고 있다. 현재는 집적도에서의 물리적 한계에 닿아 있는 상황이고 전공정에서 끌어 낼수 있는 성능과 발열을 최대한 나오게 설계를 하고 후공정 페키지 단계에서 칩의 최적의 배치를 통해 성능을 최대로 끌어 올리는 것으로 반도체 비전문가인 필자는 알고 있다. 결국 반도체 생산에서 가장 핵심적인 화두는 결국 최대의 성능을 끌어 올리면서도 최소한의 발열만을 만들어 내어 소비와 낭비되는 에너지를 최대한 줄이는 것이 핵심으로 필자는 보고 있다. 반도체칩의 발열을 결정하는 많은 요소가 있지만 그중 오늘은 이글에서 양자터널링 효과에 대해 소개하고자 한다. 3나노 반도체 밑으로 내려 갈수록 소자의 집적도는 높아지고 소자의 크기는 극도로 미세영역으로 접어들기 때문에 우리가 알고 있는 기존의 전통적인 물리학에서 설명 못하는 다양한 현상들이 생겨난다. 그 단적인 예가 바로 quantum tunneling effect다 이는 thin insulating layer of silicon dioxide 부분에서 특히 생겨나는데 이때 이 양자터널링 효과로 인해 이 레이어에서 전기를 통하게 할때와 통하게 하지 않을 때를 적절히 아주 정확하게 컨트롤 할 수 있어야 하는데 우선 3나노 밑에서의 스케일에서 이 양자터널링 효과로 인해 반대쪽 레이어에 입자의 파동의 성질로 인해 Non-Zero Probability 현상이 생기게 되고 3나노 밑으로 내려가면서 소자의 스케일이 작아지면서 insulating layer의 두께가 작아지게 되고 양자터널 효과로 인해 전류의 흐름을 컨트롤 하지 못하고 있다. 이를 위해 TSMC는 high-κ dielectrics라는 레이어를 gate oxide 레이어에 사용하고 있다. 이는 결국 양자 터널링 효과를 막는 효과를 가져오고 있다. 이때 1나노보다 더 작은 스케일까지 내려간다면 insulating layer의 두께는 더 작아질수 밖에 없고 tunneling probability가 증가하면서 양자터널링 효과를 컨트롤 하기 힘든 것으로 비전문가인 필자는 알고 있다. 이것 말고도 발열을 결정하는 다양한 요소들이 존재하고 있다. 어떤 요소이건 필자가 생각하는 인공지능 산업의 성공은 결국 반도체의 발열을 잡는 회사가 주도권을 가져갈 것으로 생각하고 있다. 게다가 발열 잡아낸다면 TSMC 입장에서는 기존 반도체 대비 더 비싼 가격을 받고 반도체 생산을 할 수 있다고 본다. 그 이유는 인공지능 학습 반도체를 구매하는 기업 입장에서는 발열을 줄여 주는 반도체에 대한 초기 투자는 결국 데이터 센터를 운영하는 기업입장에서는 장기적으로 에너지 비용을 줄일 수 있는 아주 좋은 투자가 되기 때문이다. 이것이 TSMC가 차세대 반도체 파운드리 기술 개발에서 발열을 잡는 것에 집중하기를 개인투자자 입장에서 바라는 마음이다.
