솔직히 말하면, 저도 한때 "국장은 답 없다"고 생각했던 사람입니다. 2022년 말, 주변 투자자들이 삼성전자를 팔고 나스닥으로 갈아탈 때 저도 비슷한 고민을 했습니다. 그런데 지금 돌아보면, 그 시절 확신했던 것들이 꽤 많이 틀렸습니다. 한국 제조업이 어떻게 AI 시대의 핵심 공급망이 됐는지, 그리고 그 흐름 속에서 투자자들이 어떤 실수를 반복하는지 정리해보겠습니다.
왜 한국 제조업이 갑자기 다시 떴는가
제가 직접 목격한 장면 중 가장 기억에 남는 건 2023년 초였습니다. 투자 커뮤니티에는 "삼성전자 10년 박스권", "SK하이닉스 망할 수도 있다"는 글이 넘쳐났습니다. 실제로 SK하이닉스의 2023년 1분기 영업이익은 마이너스였습니다. 그런데 불과 1년도 안 돼서 상황이 완전히 뒤집혔습니다.
이 반전의 핵심에는 HBM(High Bandwidth Memory)이 있습니다. HBM이란 D램 칩을 여러 겹으로 쌓아 올린 뒤 TSV(Through-Silicon Via), 즉 미세한 구멍을 뚫어 수직으로 연결한 고성능 메모리 반도체입니다. 쉽게 말해, 기존 메모리보다 데이터 전송 속도가 압도적으로 빠른 구조입니다. 엔비디아의 AI 가속기가 GPU 성능을 아무리 높여도 메모리가 따라가지 못하면 병목이 생기는데, HBM이 그 문제를 해결한 겁니다.
삼성전자는 2019년 HBM 개발을 사실상 포기했습니다. 당장 돈이 안 됐으니까요. 반면 SK하이닉스는 그 기술을 붙들고 있었습니다. 챗GPT가 2022년 11월 등장한 뒤 전 세계가 AI 데이터센터를 짓기 시작하자, HBM 수요가 폭발했고 SK하이닉스는 그 과실을 가장 먼저 챙겼습니다. 누군가의 전략이 빛난 게 아니라, 버티고 있던 사람이 살아남은 겁니다.
그런데 더 큰 그림이 있습니다. 미중 갈등이 없었다면 이 그림은 성립하지 않았습니다. 중국 화웨이는 한때 갤럭시 스마트폰의 시장 점유율을 넘어선 적이 있습니다. 반도체 설계 실력만 놓고 보면 이미 세계 최상위권이었습니다. 하지만 미국이 TSMC로 하여금 화웨이에 반도체를 공급하지 못하게 하면서 그 성장이 멈췄습니다. TSMC란 팹리스(설계 전문) 기업의 반도체를 대신 생산해주는 파운드리(위탁 생산) 업체로, 현재 전 세계 첨단 반도체 생산의 상당 부분을 담당합니다. 화웨이가 아무리 설계를 잘해도 실물로 만들어줄 공장이 없으면 끝이었습니다.
수율(Yield Rate)이라는 개념도 이 흐름을 이해하는 데 중요합니다. 수율이란 생산한 반도체 중 정상 작동하는 비율을 말합니다. HBM은 여러 칩을 쌓아 연결하는 구조 특성상 초기 수율이 50% 수준에 불과했습니다. 나머지 절반은 불량품이었다는 뜻입니다. 이 때문에 HBM을 만들수록 일반 D램 생산량이 줄어들었고, 공급 부족이 가격 폭등으로 이어졌습니다. 한국 반도체 기업들이 잘해서가 아니라, 구조적 수혜를 입은 겁니다.
지정학적 어부지리, 그런데 얼마나 갈까
제가 투자 커뮤니티에서 가장 많이 본 후회는 두 가지입니다. 하나는 국장을 일찍 포기한 사람들의 후회고, 다른 하나는 바닥에서 팔고 나서 반등을 지켜봐야 했던 사람들의 후회입니다. 두 경우 모두 공통점이 있습니다. 정보가 부족해서 실패한 게 아니라, 생각이 너무 굳어 있었다는 점입니다.
지금 한국 시장에서 주목받는 산업들을 보면 흥미로운 공통점이 있습니다. 조선, 원전, 전력기기, 배터리, 방산. 대부분 오래된 산업입니다. 한때 "사양 산업"이라 불리던 것들입니다. 그런데 이것들이 다시 뜨는 이유는 간단합니다. 중국이 더 잘하던 분야였는데, 미국이 그 중국을 잘라냈기 때문입니다.
LNG선이나 초대형 컨테이너선처럼 기술이 필요한 선박 시장에서 한국의 조선 경쟁력은 여전합니다. 원전 시장에서는 러시아와 중국이 세계 1, 2위 수출국이었는데, 두 나라 모두 서방 제재로 사실상 배제됐습니다. 빈자리를 채울 수 있는 나라가 많지 않고, 한국이 그 자리에 있습니다(출처: 세계원자력협회).
배터리도 마찬가지입니다. 중국 배터리는 주로 LFP(리튬인산철) 방식을 씁니다. LFP란 리튬, 철, 인산염으로 구성된 배터리로, 가격이 저렴한 대신 에너지 밀도가 낮습니다. 반면 한국 기업들이 주력하는 삼원계 배터리는 니켈, 코발트, 망간을 사용해 에너지 밀도가 높습니다. 작은 공간에 더 많은 에너지를 담을 수 있다는 뜻입니다. 휴머노이드 로봇처럼 크기 제한이 있는 기기에는 에너지 밀도가 결정적입니다. 삼성SDI는 2027년 전고체 배터리 출시를 목표로 시제품 테스트 중입니다. 전고체 배터리란 액체 전해질 대신 고체 소재를 사용해 폭발 위험성을 낮추고 에너지 밀도를 높인 차세대 배터리입니다.
그런데 여기서 냉정하게 봐야 할 것이 있습니다. 이 산업들은 기술 장벽이 생각보다 낮습니다. 숙련된 인력과 설비가 필요하지만, 교과서에 다 나와 있는 기술들입니다. 베트남, 폴란드, 인도, 멕시코가 충분히 따라올 수 있습니다. 지금 한국이 누리는 건 중국이 빠진 시장의 반사 이익입니다. 영원하지 않습니다.
AI 인프라 시대, 한국이 차지할 수 있는 자리
저는 "제2의 삼성전자"라는 표현을 들을 때마다 사람들이 잘못 이해한다고 생각합니다. 삼성전자 같은 기업이 또 하나 나온다는 뜻이 아닙니다. 새로운 시대의 중심 공급망에 속한 기업군 전체를 의미합니다. 1980~90년대가 메모리 반도체 시대였다면, 지금은 AI 인프라 시대입니다.
AI 인프라가 작동하려면 하나의 부품만 있어선 안 됩니다. 다음과 같은 요소들이 모두 필요합니다.
- GPU와 이를 받쳐주는 HBM 메모리
- 데이터센터를 돌리는 전력 설비와 송배전 시스템
- 열 관리를 위한 냉각 장치
- AI를 물리적으로 구현하는 로봇과 자율주행 기기
- 이 모든 것을 이어주는 광통신 인프라
한국 기업들은 이 생태계에서 생각보다 많은 자리를 차지하고 있습니다. 문제는 AI의 두뇌, 즉 모델 개발 역량입니다. 제가 보기에 이 부분은 솔직히 어둡습니다. 전 세계적으로 AI 연구 인력 유출이 가장 심각한 나라 중 하나가 한국이라는 건 업계에서도 공공연히 알려진 사실입니다. 실리콘밸리 기업들은 우수 AI 연구자에게 수백만 달러 수준의 보상을 제시합니다. 국내 대기업이 줄 수 있는 금액과는 차원이 다릅니다. 인재 한 명이 1조 원의 가치를 만든다면 100억 원을 줘야 하는데, 그걸 용인하는 조직 문화가 우리에겐 아직 없습니다.
세계경제포럼(WEF) 글로벌 리스크 보고서에 따르면, 전문가 1,300명 중 90% 이상이 현재 글로벌 정세를 "위험" 또는 "매우 위험"하다고 평가했습니다(출처: 세계경제포럼). 이 불안정성이 단기적으로는 한국 제조업에 기회를 줍니다. 하지만 그 기회가 영원하다는 착각이 더 위험합니다.
제가 직접 본 투자자들의 실패 패턴도 바로 여기서 나옵니다. 주가가 오르면 "역시 한국은 됩니다"로 바뀌고, 주가가 내리면 "역시 국장은 답 없습니다"로 바뀝니다. 시장을 제대로 보는 게 아니라 주가를 보고 판단을 바꾸는 겁니다. 반사 이익의 구조와 그 수명을 이해하고 들어간 사람과, 그냥 오르니까 들어간 사람은 같은 종목을 들고 있어도 전혀 다른 결과를 맞이하게 됩니다.
지금 이 시점에서 제가 가장 유효하다고 보는 관점은 이겁니다. 한국 제조업의 반사 이익은 실재합니다. 하지만 그 안에서도 AI 인프라에 깊이 연결된 기업과 단순 수혜주는 구분해야 합니다. 호황이 길지 않을 수 있다는 전제 하에, 그 흐름이 지속되는 동안 진짜 구조적 경쟁력을 가진 기업을 골라내는 게 핵심입니다.
역사적으로 가장 큰 수익은 모두가 확신할 때가 아니라 모두가 의심할 때 시작됐습니다. 2022~2023년 한국 시장을 포기하던 시절이 정확히 그런 시점이었습니다. 지금은 반대로 지나친 낙관도 경계해야 할 시점일 수 있습니다. 시장은 항상 사람들이 가장 확신하는 방향으로만 가지 않으니까요.
이 글은 개인적인 경험과 의견을 공유한 것이며, 전문적인 투자 조언이 아닙니다. 투자 판단은 반드시 본인의 책임 하에 이루어져야 합니다.