핵심 내용 요약
2026년 5월, AI 칩 회사인 Cerebras는 역대 최대 규모의 반도체 IPO를 통해 나스닥에 상장했으며(조달금액 55억 달러 이상), 창립자이자 CEO인 Andrew Feldman은 인터뷰에서 AI 산업에 대한 심층적인 통찰을 공유했습니다. 주요 논의된 주제로는 AI 인프라가 거품인지 아닌지(수요가 공급을 훨씬 초과함), 공급망의 병목 현상(HBM 메모리 부족), Cerebras의 차별화된 접근 방식(SRAM을 사용하여 HBM 문제를 회피함), OpenAI의 선제적인 전략, 중미 간의 칩 경쟁의 복잡성, 창업 18개월 만에도 칩을 제작하지 못하는 어려운 시기, 그리고 AI가 고용에 미치는 실제 영향 등이 있으며, 이러한 내용은 기술, 비즈니스, 지정학, 개인 성장 등 다양한 측면을 아우릅니다.
상세 분석
1. AI 인프라: 거품인가, 진짜 수요인가? Feldman은 “지금은 수요가 공급을 따라가는 상황”이라고 말합니다
시장에서는 “AI 거품”이라는 목소리가 나오는 반면, 일부 전문가들은 “2030년까지 AI 인프라에 3~4조 달러가 소요될 것”이라고 예측합니다. Feldman의 견해는 명확합니다: 이것은 거품이 아닙니다.
- 과거의 거품 사례와 비교하면, 90년대의 광섬유 거품은 “먼저 인프라를 구축한 후 고객을 기다리는” 방식이었지만, AI의 경우는 “고객이 지금 당장 필요로 하지만 우리가 제공할 수 없는” 상황입니다. Cerebras는 250억 달러 규모의 주문을 보유하고 있으며, NVIDIA와 AMD도 마찬가지로 판매를 원하지만 데이터센터 건설이 너무 느립니다.
- 왜 거품이 아닌가? 거품은 “미래의 수요에 대한 도박”인 반면, 지금은 “현재의 수요를 충족시키기도 어려운 상황”이며, 수요는 계속해서 기하급수적으로 증가하고 있습니다(예: 85세 노인과 11세 아동 모두 AI를 사용하고 있음).
- 승인 절차의 지연이 시장에 미치는 영향: 고속도로의 진입로 신호등처럼, 시장의 건강한 발전을 위해 필요한 조치입니다.
2. 공급망의 병목 현상: HBM 메모리 가격이 폭등하고 있지만, Cerebras는 SRAM으로 문제를 해결했습니다
HBM(GPU에 사용되는 고속 메모리)은 현재 AI 공급망의 두 번째 병목 현상입니다(첫 번째는 TSMC의 생산 능력 부족). 삼성, 마이크론, SK하이닉스만이 이 메모리를 생산할 수 있으며, 가격은 4~5배까지 상승했고, 마이크론의 이익률은 80~85%에 달합니다(소프트웨어 회사와 비슷한 수준).
- Cerebras의 차별화된 전략: HBM 대신 SRAM을 사용하는데, 이 메모리는 칩에 직접 새겨지므로 추가 비용이 들지 않으며 부족 문제도 없습니다.
- 부족 현상은 언제 해결될까? 어렵습니다! 생산 능력 확장은 단계적으로 이루어져야 하며, 웨이퍼 공장을 건설하는 데는 400억 달러와 5년의 시간이 필요합니다. AI 수요가 계속 증가하는 한 HBM 부족은 앞으로도 지속될 것입니다.
3. 창업의 어려운 시기: 18개월 동안 매달 800만 달러를 소비하며도 칩을 제작하지 못했지만, 이사회의 신뢰가 그들을 구했습니다
Cerebras는 상장하기까지 10년간 많은 어려움을 겪었습니다:
- 18개월 동안 매달 800만 달러를 소비했지만 칩을 제작할 수 없었습니다. 처음에는 전원을 켜자마자 고장 났고, 1년 후에야 1시간 동안 작동하게 되었지만 여전히 실패였습니다.
- 이사회의 지원이 결정적이었습니다. Feldman은 “내부에서 압력이 없다면, 그들은 잘못된 사람을 선택한 것입니다”라고 말합니다. 하드웨어 개발 자체가 어려운 작업이며, 그들은 아무도 해보지 않은 웨이퍼 수준의 칩 문제를 해결하고 있었습니다.
- 가족의 이해: 그 기간 동안 그는 집에서 조용히 지냈으며, 아내는 문제가 자신에게 있는 것이 아니라 회사의 생산 문제라는 것을 알았습니다. 이러한 “무언의 지원”이 그들이 견디도록 도왔습니다.
4. 중미 간의 칩 경쟁: 중국에 첨단 칩을 판매할 것인가? TSMC가 대만에 의존하는 위험은?
이는 민감한 주제입니다만, Feldman은 직설적으로 말했습니다:
- 안보 측면에서 보면, 중국에 최첨단 칩을 판매하면 그들의 군대가 사용할 것이며, 미국의 전쟁 우위를 잃게 하지는 않겠지만 전쟁을 더 어렵고 비용이 많이 드는 상황으로 만들 것입니다.
- 현실적인 딜레마: 미국은 중국이 자체 생태계를 구축하는 것을 막아야 합니다(예: 중국은 이미 태양광, 리튬배터리 분야에서 성공했습니다). 이는 미국에 불리하지만, 산업 경쟁자로서 미국은 자신의 기술이 “약탈적인 경쟁”에 사용되는 것을 허용할 수 없습니다.
- TSMC의 의존성 문제: 미국은 대만의 TSMC에 지나치게 의존하고 있으며, 이는 지정학적 위험이 큽니다. Feldman은 TSMC에게 미국에 공장을 건설할 수 있는 “20년간의 특별한 조치”를 제안하여 제조 업무를 미국으로 되돌려야 한다고 합니다. 과거 미국이 잃은 것은 웨이퍼 공장뿐만 아니라 관련 생태계(패키징, 테스트 등)도 포함됩니다.
5. AI와 고용: 해고가 AI 탓인가? 사실 대부분은 팬데믹 이후의 조정 현상이며, 새로운 기술이 새로운 일자리를 창출할 것입니다
많은 사람들이 AI가 일자리를 대체할 것을 우려하지만, Feldman은 다음과 같이 말합니다:
- 현재의 해고는 대부분 “AI 탓”입니다. 90%는 팬데믹 기간에 과도하게 인력을 채용한 후의 조정 현상이며, 실제로 AI 자동화로 인한 일자리 감소는 5~10%에 불과합니다.
- 기술은 새로운 일자리를 창출할 것입니다. 예를 들어, 90년대에는 CIO(최고정보책임자)가 없었지만 인터넷이 발전한 후에야 등장했습니다. 미래에는 “최고AI책임자”, “AI 거버넌스 전문가”와 같은 새로운 직업이 생길 것입니다. HR의 역할도 변화할 것입니다(질문 답변에서 전략적 기능으로 전환됨).
- 핵심 논리: 기술은 기존 일자리를 없애지만, 더 많은 새로운 일자리를 창출할 것입니다. 중요한 것은 변화에 적응하는 것입니다.
결론
이 인터뷰는 Cerebras의 성공 사례뿐만 아니라 AI 산업의 실제 상황도 드러냅니다: 수요가 폭발적으로 증가하지만 공급망이 병목 현상에 처해 있으며, 기술적 차별화가 생존의 필수 조건이며, 창업의 지속성과 신뢰의 중요성, 그리고 지정학이 기술에 미치는 영향을 보여줍니다. 일반 사람들에게 이러한 내용을 이해한다면 AI가 삶, 일자리, 심지어 전 세계 경제에 어떤 영향을 미칠지 더 잘 파악할 수 있습니다.