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[기고] 韓 반도체 슈퍼사이클, AI 생태계로 이어야 산다

2026년 한국 경제의 가장 밝은 지표는 단연 반도체다. 고대역폭메모리(HBM)를 앞세운 메모리 슈퍼사이클은 삼성전자와 SK하이닉스의 실적을 사상 최고 수준으로 끌어올렸다. 초과세수가 거론되고 정치권에선 초과이익 공유가 다시 의제로 떠올랐다. 호황의 과실을 어떻게 나눌 것인가란 질문엔 위험한 사각지대가 있다. 거시경제 측면에서 보면 반도체 호황은 경상수지의 한쪽 면일 뿐이다. 반대편에선 조용하지만 구조적인 적자가 커지고 있다. 한국은행 통계에 따르면 작년 지식서비스 무역수지 적자는 약 102억 5000만 달러로, 전년보다 30% 가까이 확대됐다. 이는 역대 네 번째로 큰 규모다. 온라인 동영상 서비스(OTT), 인공지능(AI) 구독료 등이 적자의 주범이었다. AI 에이전트 시대가 본격화되기도 전에 이미 지능의 대가를 해외에 치르며 적자를 키워 온 셈이다. 멀티 에이전트 시대가 본격화되면 토큰 소비는 폭증한다. 단발성 질의응답이 아니라, 에이전트가 또 다른 에이전트를 호출하고 추론을 반복하며 일을 처리하는 구조로 넘어가기 때문이다. 한 번의 사용자 요청이 수십수백 번의 모델 호출로 증폭된다. 기존 소프트웨어 수입이 사용자 수에 비례해 선형으로 늘었다면 에이전트 경제의 토큰 소비는 에이전트가 에이전트를 부르며 복리로 증식한다. 더 결정적인 문제는 우리가 소비하는 토큰 대부분이 외산 모델과 외산 클라우드 위에서 발생한다는 점이다. 결제 통화는 달러이고 청구서 수취인은 해외 사업자다. 여기서 우리나라가 처한 비대칭 본질이 드러난다. 반도체는 한 번 팔면 끝나는 재고지만 AI 서비스는 매달 청구서가 날아오는 구독이다. 우리가 받은 대금은 일회성이고 우리가 치르는 비용은 영속적이다. 가치는 지금 그릇에서 내용물로, 하드웨어에서 그 위에 얹힌 지능으로 이동하는 중인데 우린 가장 무겁고 마진 얇은 층을 지키며 가장 가볍고 마진이 두꺼워질 층을 내주고 있다. 이 비대칭은 곧 악순환의 엔진이 된다. 이미 적자인 지식서비스수지가 토큰 소비 곡선을 따라 가파르게 확대되면 반도체 흑자가 떠받치던 경상수지의 균형은 흔들린다. 경상수지가 적자로 기울면 원화는 약세로 간다. 환율이 오르면 달러로 청구되는 AI 사용료의 원화 부담은 더 커진다. 부담이 커진 만큼 적자는 더 벌어지고 적자는 다시 환율을 밀어 올린다. 한번 돌기 시작하면 멈추기 어려운 순환이다. 반도체 흑자와 AI 서비스 적자는 별개 장부가 아니라 하나의 국제수지 안에서 상쇄되는 항목이다. 반도체로 아무리 많이 벌어도 그 돈이 토큰 청구서로 고스란히 빠져나간다면 국가 전체 부(富)는 늘지 않는다. 지금 초과이익·초과세수 논의는 부분균형의 시야에 갇혀 있다. 반도체란 한 부문 이익에만 초점을 맞추고 그 이익을 어떻게 거두어 어떻게 재분배할 것인가를 따진다. 국가 전체의 일반균형으로 시야를 넓히면 그림은 달라진다. 반도체가 벌어들인 흑자가 결국 AI 서비스 적자를 메우는 데 소진된다면 우리가 나누자고 다투는 초과이익은 회계상의 착시에 가깝다. 더 위험한 것은 시점 불일치다. 반도체 흑자는 사이클을 탄다. 슈퍼사이클은 언젠가 반드시 꺾이지만 토큰 적자는 구조적이다. 초과이익을 거둬 소비로 재분배하는 방식은 그 순간 분배 정의에 기여할지 몰라도 적자 구조 자체를 바꾸지는 못한다. 오히려 호황기에 마련해야 할 구조 전환의 골든타임을 흘려보내는 비용이 될 수 있다. 진짜 질문은 누가 얼마를 가져갈 것인가가 아니라 이 흑자를 어디에 심어야 다가오는 적자 구조를 끊어낼 것인가다. 미중 패권 경쟁은 본질적으로 AI 생태계 패권 경쟁으로 흘러가고 있다. 모델과 데이터, 칩, 그 위에서 굴러가는 소프트웨어와 에이전트 경제 전체가 전장이다. 이 경쟁에서 한국이 미국·중국에 이어 3대 강국 자리를 노린다면 메모리 반도체란 하드웨어 레버리지를 무기로 삼아야 한다. AI 인프라 병목이 메모리에 걸려 있는 한 우리나라는 협상 테이블에서 결코 작은 플레이어가 아니다. 다만 이 레버리지엔 유효기간이 있다. 메모리 우위는 영구 자산이 아니다. 중국의 추격과 아키텍처 변화 속에서 협상력은 점점 줄어들 수 있다. 한국은 하드웨어 분야에서 세계 최정상이지만 소프트웨어 존재감은 옅다. IDC의 2025년 추산에 따르면 국산 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 규모는 약 2조 5500억원으로, 글로벌 시장의 0.35%(약 723조원)에 그친다. 세계 메모리 시장 점유율과 비교하면 거의 100배에 달하는 비대칭이다. 0.35%는 매출 규모가 아니라 표준의 부재다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 비롯한 에이전트 프로토콜, 플랫폼 계층, 데이터 인터페이스 계층을 누가 쥐느냐가 앞으로 수십 년의 지대를 결정한다. 표준을 쥔 자가 토큰 흐름을 설계하고 그 흐름 위에서 항구적인 임대료를 거둔다. 소프트웨어 경쟁력을 갖지 못하면 영원히 남이 설계한 토큰 경제 위에서 사용료만 치르는 순수입국으로 남는다. 하드웨어 레버리지를 소프트웨어 경쟁력을 키우는 지렛대로 전환해야 하는 이유다. 반도체에서 번 자본과 협상력을 AI 모델·플랫폼·SaaS·에이전트 생태계란 소프트웨어 자산으로 옮겨야 한다. 여기서 삼성전자와 SK하이닉스 역할을 다시 정의할 수 있다. 두 기업이 호황의 성과를 한국 AI 생태계에 기여하는 것이야말로 진정한 의미의 초과이익 공유라고 본다. 이때 공유는 세금으로 거둬 흩뿌리는 재분배가 아니다. 생태계에 자본과 자산을 심어 함께 성장하는 공진화다. 데이터와 투자, 협업으로 이를 실현할 수 있다. 우선 두 기업이 보유한 제조·공정·설계 영역의 고품질 산업 데이터는 한국형 산업 AI와 소버린 AI를 키울 토양이 된다. 가령 민감 정보를 걸러낸 산업데이터 신탁을 만들어 국내 모델·솔루션 기업이 학습에 활용하도록 개방하는 방식이다. 데이터는 나가지 않고 모델만 들어와서 학습하는 '모델 투 데이터' 방식도 가능하다. 반도체 초과이익 일부를 떼어 'AI 생태계 펀드'나 기업주도형 벤처투자(CVC)로 조성하고 국내 AI 스타트업·SaaS·모델 인프라에 인내 자본으로 흘려보내는 것도 방법이다. 각 사의 막대한 AI 수요를 국내 솔루션 첫 고객이자 레퍼런스로 삼는 앵커 고객 전략, HBM 고객사와 국내 모델·SaaS 기업이 함께 워크로드를 최적화하는 공동 연구개발(R&D) 컨소시엄도 필요하다. AI 패권 정점에 선 엔비디아 사례가 이를 방증한다. 많은 글로벌 분석가는 엔비디아의 진짜 해자가 칩이란 실리콘이 아니라 약 20년에 걸쳐 쌓아 올린 소프트웨어 생태계 '쿠다(CUDA)'라고 진단한다. 쿠다는 AI 개발 프레임워크의 90% 안팎을 사실상 장악하고 있다. 개발자가 쿠다 위에 코드를 쌓을수록 엔비디아 칩이 최적화되고 실제 워크로드에서 빨라지며 더 많은 개발자가 다시 쿠다로 모인다. 스스로를 강화하는 플라이휠이다. 엔비디아는 이에 더해 하이퍼스케일러와 데이터센터 레퍼런스 아키텍처를 함께 설계하고 있다. 한국은 세계 최고 수준 자본 집중은 있으나 그것을 생태계로 되돌리는 순환 장치가 없다. 이제 검증된 플라이휠을 직접 돌리기 시작해야 할 때다. 네이버클라우드는 최근 엔비디아와 '글로벌 AI 팩토리' 구축 협력안을 발표했다. 엔비디아의 개방형 모델 '네모트론'을 활용해 자체 모델 하이퍼클로바X를 고도화하고 초거대 모델 최적화 기술을 공동 연구하는 것이 골자다. 업스테이지를 비롯한 국내 AI 기업들도 엔비디아의 '네모트론 디벨로퍼 데이즈'에 참여해 한국형 파운데이션 모델 전략을 논의했다. 엔비디아는 한국어 소버린 AI를 겨냥한 합성 데이터셋까지 공개하며 국내 개발자 생태계를 끌어안았다. 하드웨어 기업이 오픈 모델과 데이터, 개발자 커뮤니티를 앞세워 한국의 소프트웨어·소버린 AI 생태계를 자기 하드웨어 쪽으로 끌어당기는 것이다. 메모리 월과 KV 캐시가 병목으로 떠오른 지금, 일부 오픈 모델이 추론 토큰을 대폭 줄이면서 긴 컨텍스트를 지원하는 방향으로 진화하는 것 역시 소프트웨어가 메모리·연산 부담을 덜어주는 공동 최적화 결과물이다. 엔비디아는 이 본질을 꿰뚫고 소프트웨어 생태계를 자사 하드웨어에 묶어 최적화의 주도권을 쥐려 하고 있다. 하지만 한국 AI 소프트웨어 생태계를 하드웨어에 묶어내는 주체가 꼭 외국 그래픽처리장치(GPU) 기업일 필요는 없다. AI 시스템에서 가장 결정적인 부품인 HBM 공급자는 우리 기업이다. 앞으로 장기기억을 담당할 HBF까지 국내 기업이 책임질 것으로 보인다. 그럼에도 생태계를 조율하는 손은 메모리 강자가 아니라 해외 가속기 진영이다. 이대로라면 국산 메모리는 남이 설계한 최적화 스택에 끼워 넣는 범용 부품에 계속 머물 수밖에 없다. 삼성전자와 SK하이닉스가 국내 소프트웨어 생태계와 손잡고 워크로드에 맞춰 메모리를 함께 설계한다면 범용 부품은 차별화되고 고착성 있는 공동 최적화 자산으로 바뀐다. 엔비디아가 쿠다로 증명한 플라이휠을 메모리 언어로 다시 쓸 수도 있다. 이 공진화는 메모리 수요의 기반 자체가 두터워지게 한다는 점에서 두 기업에 이득이다. 토큰을 소비하는 주체는 결국 소프트웨어다. 시장조사기관 트렌드포스는 에이전트 AI 추론이 단발성 질의에서 연쇄 사이클로 진화하면서 HBM과 D램 수요를 직접 끌어올린다고 분석한다. 컨텍스트 창이 길어질수록 KV 캐시 용량이 비례해 늘기 때문이다. 트렌드포스는 이 흐름을 반영해 세계 메모리 시장 규모 전망을 2027년 1조 2800억 달러 이상으로 큰 폭 상향했다. IDC 역시 올해 D램 매출이 전년 대비 약 177% 늘어날 것으로 내다본다. 메모리 수요가 소수의 해외 하이퍼스케일러와 단일 가속기 진영에 집중된 구조는 호황 이후 리스크를 예상케 한다. 국내 생태계 같은 또 하나의 수요원을 키우는 일은 이 위험을 분산하는 보험이다. 나아가 활발한 소프트웨어 생태계는 다음 세대 메모리가 어디로 가야 하는지를 알려주는 신호가 된다. 워크로드에 맞춰 최적화된 맞춤형·연산결합형(PIM) 메모리가 차세대 경쟁의 축으로 떠오르는 지금, 수요 최전선과 가까이 있다는 것은 곧 제품 로드맵 우위로 이어진다. 특히 토큰 적자는 단순한 가격 문제가 아니라 고착(lock-in)의 문제다. 한국 기업 및 개인의 업무 맥락과 기억이 외산 에이전트에 쌓일수록 전환 비용은 복리로 커진다. 쿠다가 20년간 쌓은 코드와 습관으로 경쟁자를 따돌렸듯 외산 에이전트에 쌓이는 우리 맥락은 내일 더 비싼 종속이 되어 돌아온다. 생태계 투자는 빠를수록 싸고 늦을수록 비싸다. 반도체 슈퍼사이클은 어쩌면 한국에 두 번 오기 어려운 기회다. 이 기회를 초과이익을 어떻게 나눌 것인가의 논쟁으로 소진한다면 호황이 끝난 뒤 토큰 적자라는 청구서만 떠안게 될지 모른다. 이 흑자를 소프트웨어 경쟁력과 AI 생태계에 심으면 하드웨어 강국에서 지능 강국으로 도약하는 발판을 마련할 수 있다. 초과이익 공유의 본질은 과실을 나누는 데 있지 않다. 이를 씨앗으로 바꿔 더 큰 숲을 함께 키우는 데 있다. 삼성전자와 SK하이닉스, 정부와 생태계가 같은 방향을 바라볼 때 반도체로 번 돈은 새어 나가지 않고 국부로 쌓인다. 호황의 끝에서 더 많은 현금을 손에 쥘 것인가, 아니면 더 강한 생태계를 손에 쥘 것인가. 반도체 호황의 진짜 성적표는 남겨진 현금의 액수가 아니라 그 현금이 키워낸 AI 소프트웨어 생태계의 크기로 이제 증명돼야 한다.

2026.06.05 16:23이승현 컬럼니스트

코스피 5700 돌파…'광기' 정점인가, '슈퍼 사이클' 입구인가

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 2026년 2월 20일, 기어이 코스피가 5,700선을 넘었습니다. 불과 한 달 전 5,000포인트 돌파에 환호했던 것이 무색할 만큼 속도가 무섭습니다. 거리에는 주식 이야기뿐이고, 증권사 객장은 그야말로 축제 분위기죠. 하지만 이 뜨거운 숫자 뒤편에서, 시장을 움직이는 '진짜 선수'들의 표정은 꽤 심각하게 굳어 있었습니다. 이번 긴급 진단 AI 토론은 “이 상승세가 어디까지 갈까?”라는 질문으로 시작해, “어떻게 살아남아야 하는가?”라는 생존의 문제로 끝이 났습니다. 처음에는 AI 반도체의 강력한 실적을 근거로 '더 간다'는 낙관론이 우세했지만, 토론이 깊어질수록 하반기에 몰려올 거대한 파도에 대한 경고음이 커졌습니다. AI 전문가들이 왜 지금 '환호' 대신 '현금'을 이야기하는지, 그 치열했던 논쟁의 흐름을 따라가 봅니다. “실적이 깡패” vs “취한 사람은 집에 가라” 초반 분위기는 증권사 애널리스트가 주도했습니다. 그는 지금의 5,700 돌파가 거품이 아니라고 단언했습니다. 삼성전자와 SK하이닉스를 필두로 한 AI 반도체 기업들이 벌어들인 돈, 즉 '실적'이 이 숫자를 증명한다는 것이죠. 과거 닷컴 버블 때처럼 실체 없는 기대감이 아니라, 실제로 통장에 찍히는 영업이익이 주가를 밀어 올리고 있다는 '펀더멘털론'이었습니다. 여기에 외국인 투자자들의 자금까지 물밀듯이 들어오고 있으니, 이 흐름은 자연스러운 '뉴노멀(새로운 표준)'이라는 주장이었죠. 하지만 시장 심리 분석가가 찬물을 끼얹었습니다. 그는 지금 시장이 '낙관'을 넘어 '광기'의 초입에 들어섰다고 진단했습니다. 사람들이 기업의 가치를 따지기보다, “옆집 철수가 돈을 벌었다더라”라는 소리에 휩쓸려 묻지마 투자를 하고 있다는 겁니다. 기술적 지표인 RSI(상대강도지수)가 과열권인 70을 넘긴 상황에서, '뉴노멀'이라는 말은 고평가를 합리화하기 위한 핑계일 뿐이라는 뼈아픈 지적이 이어졌습니다. [쟁점 분석] 전문가들이 격돌한 '세 가지 승부처' 이날 토론에서 AI 전문가, 거시경제 전문가, 그리고 비판적 관점의 전문가들이 치열하게 부딪힌 지점은 크게 세 가지였습니다. 합의된 결론은 단순한 '매수'나 '매도'가 아니었습니다. 1. '가짜 AI' 쳐내기: 로봇과 우주는 아직 아니다 가장 인상적이었던 것은 AI 산업 전문가의 단호한 태도였습니다. 시장에서는 AI 훈풍을 타고 로봇주나 우주 항공주(스페이스X 관련주)까지 들썩이고 있습니다. 하지만 전문가는 이를 “멋있지만 돈이 안 되는 선택”이라며 잘라 말했습니다. 지금 돈을 버는 건 AI를 돌리기 위한 인프라, 즉 '반도체'와 '전력 설비'뿐이라는 겁니다. 단순히 AI 테마가 묻었다고 해서, 당장 수익 모델이 없는 로봇이나 부품주에 투자하는 것은 위험천만한 도박이라는 결론에 도달했습니다. 결국 '진짜 AI(코어)'만 남기고 나머지는 포트폴리오에서 덜어내라는 합의가 이루어졌습니다. 2. 하반기의 역습: '상고하저'의 공포 거시경제 전문가와 비판적 관점의 전문가들은 달력을 6월 이후로 넘기며 경고했습니다. 지금은 유동성 파티가 벌어지고 있지만, 하반기에는 미국 물가 상승, 금리 불확실성, 기업 이익 성장세 둔화라는 '삼중고'가 기다리고 있다는 것입니다. 상반기에 많이 오를수록 하반기에 떨어질 골짜기는 더 깊을 수밖에 없습니다(상고하저). 이들은 “지금의 즐거움이 나중의 고통이 될 수 있다”며, 1분기 말이나 2분기 초를 데드라인으로 잡고 방어 태세를 갖춰야 한다고 목소리를 높였습니다. 3. 현금은 얼마나 쥐어야 하나? 가장 격렬했던 논쟁은 대응 전략이었습니다. 애널리스트는 주가가 조금만 떨어져도(-5%) 사들이는 전략을 제시했지만, 투자 전략가와 비판적 관점은 고개를 저었습니다. 과거 데이터를 볼 때, 한번 조정이 오면 평균 20% 가까이 빠졌기 때문에 찔끔 하락에 섣불리 들어갔다간 큰코다친다는 것입니다. 결론적으로 전문가들은 포트폴리오의 최소 15%에서 많게는 20%까지를 '현금'으로 빼두기로 합의했습니다. 이 현금은 시장이 공포에 질려 투매할 때, 진짜 알짜 주식을 줍기 위한 '실탄'이 될 것입니다. 5,700이라는 숫자에 취하지 마라 토론의 흐름은 '환호'에서 '경계'로, 그리고 '냉정한 선별'로 이동했습니다. 코스피 5,700은 분명 한국 증시의 기초 체력이 좋아졌다는 증거입니다. 하지만 그 숫자가 우리의 수익을 보장해주지는 않습니다. 전문가들은 입을 모아 “지수를 보지 말고 내 주머니를 보라”고 조언합니다. 남들이 다 산다고 따라 사는 FOMO(소외 공포) 심리가 지금 가장 위험한 적이라는 뜻이죠. 결국 살아남는 전략은 심플해졌습니다. 첫째, 반도체와 전력 같은 확실한 '실적주'만 남긴다. 둘째, 막연한 기대감으로 오른 테마주는 과감히 정리한다. 셋째, 현금을 두둑이 챙겨 하반기의 변동성에 대비한다. AI가 아무리 똑똑하게 시장을 분석하고, 전문가들이 아무리 정교한 데이터를 내놓아도, '매수' 버튼을 누르는 건 결국 당신의 손가락입니다. 5,700이라는 화려한 숫자가 주는 현기증에 속아, 발밑의 낭떠러지를 보지 못하는 우를 범하지 않기를 바랍니다. 시장은 언제나 가장 뜨거울 때, 가장 차가운 얼굴로 돌변할 준비를 하고 있으니까요. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/53912ed3.html ▶ 이 기사는 리바랩스의 'AMEET'과의 제휴를 통해 제공됩니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요 (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.20 13:59AMEET