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'CPU 지고 GPU·HBM 시대 열려'‥엔비디아, 반도체 매출 첫 1위

2024년은 중앙처리장치(CPU) 중심이던 반도체 시장의 물줄기가 인공지능(AI) 시대의 대표적 반도체인 그래픽처리장치(GPU)로 바뀐 원년으로 기록될 전망이다.


GPU를 생산하는 엔비디아가 2024년 반도체 시장 매출 순위에서 사상 처음 1위에 올라섰기 때문이다.
엔비디아에 HBM을 공급하는 SK하이닉스의 부상도 두드러졌다.


반면 한때 세계 1위를 질주했던 인텔은 3위로 하락하며 체면을 구겼고, 삼성전자의 순위도 내려왔다.
전문가들은 이번 변화가 GPU 시대의 부상과 CPU 시대의 추락을 대변하는 사례라고 진단하고 있다.



시장조사업체 가트너는 10일(현지시간) 2024년 반도체 업계 매출 순위를 확정해 발표했다.
이 순위는 파운드리 업체인 TSMC는 제외한다.


엔비디아는 전년 대비 120%에 달하는 폭발적인 매출 증가율을 기록하며 창사 이래 처음으로 가트너 기준 글로벌 반도체 1위 자리에 올랐다.
2월 전망에서 제시된 성장률이 84%였다는 점을 고려하면 상승 폭이 더 두드러진다.



예상치와 비교해 최종 결과가 크게 달라진 것은 최근 발표된 각사의 실적을 반영한 결과 AI 서버용 GPU와 고대역폭 메모리(HBM) 수요가 시장을 지배했음이 드러났기 때문이다.
그야말로 반도체 업계의 판이 뒤집힌 셈이다.


가트너가 파악한 2024년 글로벌 반도체 시장은 당초 예상보다 훨씬 가파르게 성장하며 총 6559억 달러의 매출을 기록했다.
지난해 매출 증가율은 21%에 달했다.
지난 2월 가트너가 제시한 예비 성장률(18.1%)보다 상향조정됐다.


메모리 반도체 업계도 2023년 하반기부터 이어진 가격 회복과 GPU용 HBM에 힘입어 급반등했다.
SK하이닉스는 91.5%, 마이크론은 71%의 연간 매출 증가율을 기록하며 나란히 시장 평균을 크게 상회했다.
두 회사의 매출 순위는 각각 4위와 7위로 전년의 6위와 12위에 비해 약진이 두드러졌다.
두 회사는 엔비디아에 HBM을 공급 중이다.
엔비디아의 실적만큼 동반 성장한 것이다.


HBM 주도권을 내준 삼성전자는 지난해 D램과 낸드 가격 반등 속에 60.8% 성장했지만, 2월 전망에서 제시됐던 매출 1위를 지키지 못하고 2위로 내려왔다.


인텔의 상황은 심각하다.
인텔은 2위를 기록할 것으로 예상됐었지만 결론은 3위였다.
이는 인텔이 CPU로 반도체 시장을 주도한 이후 찾아볼 수 없던 순위다.
최근 삼성과 1위 다툼을 해왔지만 이제는 선두권에서 이탈했다


CPU 분야에서 만년 2위로 여겨졌던 AMD는 전년 대비 8.2% 성장했지만, 인텔은 단 0.8% 증가하는 데 그쳤다.
양사의 매출 격차는 줄고 있고, 증시에서는 AMD의 시가총액이 인텔을 넘어선지 오래다.


인텔은 AI 가속기 시장에서의 존재감이 미미했고, 기존 x86 기반 제품의 성장 한계가 뚜렷하게 드러났다.
AI 시대 전환기에 제대로 적응하지 못했음이 확연히 드러난다.


인텔과 AMD는 엔비디아의 GPU 독주를 막겠다고 나섰지만 제대로 된 경쟁도 해보지 못하고 시장에서 뒤처지는 모습이다.


스마트폰에서 PC 분야로 진출 중인 퀄컴은 삼성의 엑시노스 칩 부진 속에서 프리미엄 스마트폰 시장 점유율을 확대하며 12.8%의 두 자릿수 성장률을 기록했다.
엑시노스의 경쟁력 약화가 퀄컴의 상대적 수혜로 이어진 셈이다.
대만의 미디어텍도 10위를 차지하며 성장을 이어갔다.


반도체 업체가 아니지만, 아이폰용 칩을 설계해 TSMC에서 생산하는 애플도 9위에 올라있다.


구글의 AI 연산용 반도체인 TPU 설계를 협력하며 기대를 모아온 브로드컴의 성장률은 8.5%였지만 매출 순위는 6위로 엔비디아와의 순위 격차가 더 벌어졌다.


가트너는 AI 전용 칩과 인프라를 중심으로 한 연산 수요와 HBM을 중심으로 급반등한 메모리 수요가 증가하고 있지만, 전통적인 범용 CPU 기반의 구조는 성장에 한계가 계속될 것으로 전망했다.


가트너는 특히 D램 시장에서 HBM이 차지하는 비중이 올해 13.6%에서 내년 19.2%까지 확대될 것으로 예상하며, 메모리와 GPU가 당분간 글로벌 반도체 시장의 쌍두마차 역할을 지속할 것으로 예상했다.


김정호 한국과학기술원(카이스트) 교수는 "지금은 AI가 텍스트 기반 거대언어모델(LLM) 기반이지만 향후에는 영상 분야까지 영역을 확대하며 GPU와 HBM의 성능이 1000배 이상 늘어야 하고 수요도 계속될 것"이라며 "삼성과 SK하이닉스의 운명도 HBM에 달려있다"고 전망했다.



백종민 테크 스페셜리스트 cinqange@asiae.co.kr
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