인공지능 수요 급증으로 반도체 부족 사태가 우려된다

한 보고서에 따르면, 인공지능(AI) 구동용 반도체에 대한 강력한 수요로 인해 2026년까지 전 세계적인tron부족 현상이 예측되면서 반도체 공급망 차질이 임박했다고 합니다.

최근 전 세계적인 반도체 부족 사태는 코로나19 팬데믹 기간 동안 발생했는데, 각국 경제가 국경을 폐쇄하면서 공급망이 disrupted된 반면 원격 근무로 인해 수요는 증가했기 때문입니다.

인공지능 기반 기기들이 반도체 시장에 부담을 주고 있다

보고서에 따르면 베인앤컴퍼니의, 여러 분야에서 인공지능(AI) 사용이 증가함에 따라 컴퓨팅 자원과 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 수요가 지속되는 가운데 데이터 센터용 그래픽 처리 장치(GPU) 공급 부족 현상이 발생할 가능성이 높습니다.

인공지능(AI) 기반 기기의 지속적인 보급은 새로운 개인용 컴퓨터(PC)와 스마트폰의 구매를 크게 촉진할 것으로 예상되며, 이는 틀림없이 반도체 공급에 제약을 초래할 것입니다.

베인앤컴퍼니에 따르면 현재 반도체 공급망은 매우 복잡하며, 칩 부족 가능성을 상쇄하려면 20% 이상의 성장이 필요합니다.

기술계를 강타하고 있는 AI 열풍이 공급을 앞지르면서 공급망에 심각한 차질을 초래할 것으로 예상됩니다. 이는 대형 기술 기업들이 특히 엔비디아의 GPU를 대량으로 사들이고 있는 상황에서 발생하고 있습니다.

베인앤컴퍼니의 미주 지역 기술 부문 책임자인 앤 회커는 CNBC와의 이메일 인터뷰에서 "그래픽 처리 장치(GPU)에 대한 수요 급증으로 반도체 가치 사슬의 특정 요소에서 공급 부족 현상이 발생했다"고 밝혔습니다.

"GPU 수요 증가와 AI 지원 기기의 급증으로 PC 제품 교체 주기가 가속화될 경우, 반도체 공급에 더욱 광범위한 제약이 발생할 수 있습니다."

회커.

베인앤컴퍼니 보고서에 따르면 반도체 공급과 수요를 맞추는 것은 어려운 일이며, 기술 산업의 급속한 발전, 막대한 자본 투자 필요성, 그리고 상당한 리드 타임으로 인해 더욱 악화될 수 있다고 합니다.

이러한 배경에서 해당 연구기관은 반도체 공급업체들에게 다가오는 위기를 극복하기 위해 적극적으로 대처할 것을 경고했습니다.

인공지능 분야에 대한 투자 증가가 수요 증가에 기여하고 있습니다

주요 클라우드 서비스 제공업체들은 인공지능(AI) 및 향상된 컴퓨팅에 대한 투자에 힘입어 올해 연간 지출이 36% 증가할 것으로 예상됩니다.

벤처 투자자들이 AI 스타트업에 대한 투자를 늘리고 있는 가운데, 언어 관리자(LLM)들도 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 동시에 처리할 수 있는 역량을 강화하고 있어 GPU 수요는 지속적인 상승세를 보일 것으로 예상됩니다.

베인앤컴퍼니의 전망에 따르면 현세대 GPU에 대한 수요는 2026년까지 두 배로 증가할 것으로 예상되며, 이러한 핵심 부품 공급업체는 생산량을 30% 이상 늘려야 할 것입니다.

첨단 패키징 및 메모리 수요는 반도체 소비를 크게 증가시키는 요인이 될 것입니다.

예를 들어, 패키징 부품 제조업체인 CoWoS(Chip-On-Wafer-On-Substrate) 기업은 2026년까지 생산 능력을 세 배로 늘려야 할 것입니다.

그러한 관점에서 AI 성장을 위한 발판을 마련하기 위해서는 첨단 포장재와 충분한 전력 공급을 확보하는 등 공급망 필수 요소들이 조화를 이루어야 합니다.

반도체 공급망은 여러 회사에 분산되어 있습니다. 예를 들어 엔비디아가 GPU를 설계하면 대만 TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.)에서 이를 생산합니다.

, 최첨단 칩은 TSMC와 삼성전자만이 대규모로 생산할 수tron에 따르면 CNBC.

하지만 베인앤컴퍼니 보고서는 다가오는 물자 부족 사태에 또 다른 변수를 제시하며 상황을 악화시킬 수 있다고 지적합니다. 보고서는 지정학적 긴장이 물자 부족을 촉발할 수 있는 또 다른 요인이라고 언급합니다.

베인앤컴퍼니는 "지정학적 긴장, 무역 제한, 그리고 다국적 기술 기업들이 중국으로부터 공급망을 분리하는 움직임은 반도체 공급에 심각한 위험을 계속해서 야기하고 있다"고 밝혔다

베인앤컴퍼니에 따르면 공장 건설 지연, 자재 부족 및 기타 예측 불가능한 요인 또한 문제점을 야기할 수 있다.