# 「차이나 반도체 라이징」 (1) : 삼성전자, 하이닉스 지금이라도 살까요?

An episode of [YG와 JYP의 책걸상](https://invisiblenetwork.ai/podcast/1417008825), 11 May 2026, 55 min.

Audio: https://anchor.fm/s/98cd7fb0/podcast/play/119683976/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-4-8%2Fce5c88e6-9028-5ca5-4e17-0eb3afc87290.mp3

책걸상 #jyp #yg #권석준 #podcast #반도체 책에 관한 걸쭉하고 상큼한 이야기 "책.걸.상" 미중 칩 전쟁, 지금 한국은 어디에 서 있는가. 중국 반도체 산업의 부상은 단순한 기술 경쟁이 아니다. 지정학, 국제 정치, 공급망— 모든 것이 반도체 하나를 중심으로 뒤흔들리고 있다. 《차이나 반도체 라이징》은 그 격변의 한복판에서 한국이 취해야 할 전략을 날카롭게 짚어낸다. 반도체 뉴스는 매일 보는데 맥락이 잘 안 잡히는 분 미중 갈등이 내 일상과 어떻게 연결되는지 궁금한 분 한국의 다음 10년이 걱정되는 분께 추천드립니다. 경제 책도 쉽고 재미있게 풀어낸 이번 방송도 놓치지 마시길! 지금 시작합니다

## Transcript

[0:08] YG 와. JYP 의 책걸산.
[0:15] 책에 관한 걸쭉하고 상큼한 이야기. YG 와 JYP 의 책걸상이 찾아왔습니다.
[0:19] YG 강양구입니다. JYP 박재영입니다.
[0:24] 네 오늘도 댓글 소개 몇 개만 하고요. 게스트 초대하겠습니다.
[0:29] 거북별팔오 님 소향 작가님과 책걸상이라니 행복한 조합이네요 등단하신지 3년 정도라니 의외입니다.
[0:38] 작가님 작품을 무척 재미있게 읽었거든요. JYP 님의 교밍 아웃이라든가 YG 님의 사랑에 의해 극본
[0:46] 추천이라든가. 역시 책벌상이라서 재미있습니다. 1년 동안 초롬이로
[0:50] 살아가는 주인공 나영미의 모습이 긴장감 넘치지만 악역인 대표 송나희와 딸 초롬이도 살얼음판 위의 삶이네요.
[0:59] 마지막 작가 에세이까지 끝까지 재미있게 읽었습니다. 네 그 모방 소녀 댓글이 엄청 많아요.
[1:06] 그 이벤트도 했으니까. 그 약간 소향 작가님이 알바를 푼 게 아닌가 의심이 될.
[1:11] 정도로. 네 네.
[1:13] 그 우동만두 님께서도 댓글 달셨는데 오늘 중간고사 마친 고이 엄마라 책 너무 궁금합니다.
[1:19] 입시 얘기가 나온다고 하니 소향 작가님 응원합니다. 소양이스 먼들 들으면서 위까지 썼는데 덧붙입니다.
[1:26] 제 롤모델은 인스타 가서 댓글 적겠습니다. 이런거 안 하셨으면 좋겠어요.
[1:34] 저희가 그 작가님 사인본 다섯 권을 드리는 이벤트를 했는데요, 제가 합니다.
[1:43] 아 JYP 가 선정한 거예요. 그래서 그 롤모델로 JYP 담고 싶다는 분 제가
[1:49] 선정했잖아요. 그런 사람이?
[1:52] 있었어요? 아 죄송합니다 그런 분이.
[1:56] 그 담고 싶은 이유가 자기가 모르는 거를 모른다고 당당하게 얘기하고 기억 못하는 거 기억 못 한다고 솔직하게
[2:03] 얘기하고. 안 읽은 책 안 읽었다고 뻔뻔하게 말하는 이 태도가 맘에
[2:07] 듭니다. 아 네, 그 이유였습니다.
[2:09] 아 네, 그런 분 네, 저 세상에 JIP 다 뽑고 싶은 분이 있는지 정말 몰랐네요.
[2:16] 팔십억인지 사는데 뭐 몇 명은 있겠죠? 네 구디 구 오 님도 댓글 다셨는데요.
[2:21] 저는 인스타를 안에서 매번 이벤트 참여를 못했는데 오늘은 팟빵도 된다고 하셔서 얼른 적어 봅니다.
[2:27] 제가 모방하고 싶은 사람은 케이팝스타입니다. 실은 제가 최근에 아주 뒤늦게.
[2:32] BTS 매력에 빠져서요. 여태껏 저에게는 북 토크쇼가 유일한 BTS 였는데 어쩌다가
[2:38] 광화문 공연을 계기로 BTS 가 좋아졌습니다. 그중에서도 진으로 한번 살아보고 싶네요.
[2:44] 아이돌의 삶도 살아보고 싶고, 무엇보다도 무대 위에서는 어떠한 감정일지 느껴보고 싶습니다.
[2:51] 저도 하루만 아램으로 살아보고 싶습니다. 오로라 팔이 님 방송 듣고 모방 소녀처럼 고일 아이 대신
[2:59] 제가 학교 다니고 시험 보고 싶다는 생각을 해봤습니다. 고딩이의 첫 중간고사 처참한 성적을 보니 어휴 역시나 늙은
[3:06] 내가 공부하는 게 더 낫겠다 싶네요. 돈 말고 체력과 젊음을 얻을 수만 있다면요?
[3:11] 한 10년 만 나이를 앞으로 돌이킬 수 있다면 고등 일 년이 아니라 3년 내내 열공도 가능할 것 같습니다.
[3:17] 드라마도 기대하게 만드는 책방송 소향 작가님 사인본 받고 고딩 아이랑 같이 읽고 싶어요.
[3:24] 비타민 젤리 님께서도 댓글 다셨습니다. 소향 작가님 팬입니다.
[3:28] 그동안 여러 작품들 흥미롭게 읽었는데 또 다른 긴장감과 메시지가 있어서 모방 소녀 좋았습니다.
[3:34] 그런데 글만 잘 쓰시는 게 아니라 말씀도 경쾌하고 재미있게 잘 하시네요.
[3:39] 네 일공이이일공칠육님 소름 저도 최원빈 배우 생각했었는데 통했네요?
[3:45] 네, 아직도 저는 최원빈 배우가 누군지 모릅니다만. 근데 사진 보면은?
[3:52] 그 오, 괜찮다 나영이 이미지예요. 나영이 이미지다라고 생각하겠습니다.
[3:57] 자 오늘 모신 게스트 채컬 상에 2번째 출연하시는 분입니다.
[4:02] 한 3년 전쯤이죠? 2022년 12월 19일 12월 21일.
[4:08] 어, 그럼 3년 반 정도 됐군요? 네, 그때 반도체 삼국지라는 책을 가지고 책걸상을
[4:15] 방문하셨던 권석준 교수님이 이번에. 엄청난 책을 새로 냈습니다.
[4:22] 차이나 반도체 라이징 그 줄여서 차봤나? 차봤나, 차봤나?
[4:28] 차바라. 차바라 권석준 교수님, 어서 오십시오.
[4:32] 예 안녕하십니까. 인사드리겠습니다.
[4:33] 권석준입니다. 네.
[4:34] 반갑습니다. 근데 정말.
[4:37] 차바나는 발음이 좀 어렵죠. 차바라 차바라.
[4:39] 차바라 차바라는 또 그 책 내용하고도 약간 또 그. 좀 통하는게 있어요.
[4:46] 차 봐라 그게 뭐 얘기 들어보면 아시겠지만 근데 제가 정말 이 얘기부터 먼저 시작해야 될 것 같은데 제가 방송
[4:56] 준비하면서 찾아봤거든요. 12월 21일 자가 2022년 12월 21일 자가 이제 2번째 방송이었더라고요.
[5:03] 그 에피소드의 이름이 에피소드의 이제 제목이 삼성전자 살까요?
[5:10] 말까요? 그때는 얼마였을까?
[5:14] 그때 뭐 한 7만 원 정도 하지 않았을까요? 7만 원도 안 하지 않았을까요?
[5:19] 그때 샀으면 지금. 한 세 배 세 네 배 네 배 정도.
[5:23] 어 최근에 21, 4만 원까지 올랐잖아요. 다섯 배 기억하시는지?
[5:29] 모르겠지만 뭐 그 이후에도 제가 강기자님한테 하이닉스는 꼭 사셔야 된다 들고 계셔야 된다, 이런 얘기도.
[5:33] 실제로 강기자가 그 말씀을 듣고 하이닉스를 조금 샀어요. 지금 후회하고 있어요.
[5:41] 아니 더 살 거야. 더 살 거야.
[5:43] 정확하게 말하면 제가 산 게 아니라 제가 그 권석준 교수님이랑 친목모임을 가진 다음에.
[5:50] 그냥 우연히 권석진 교수님께서 그 얘기를 했어요. 툭 하고 지나가면서 그래서 제가 그 얘기를 집에 가서 집에
[5:57] 계신 분한테 했더니 어 대뜸 약간 비상금 모아놓은 게 있으셨나 봐요.
[6:02] 아니면은 뭐 어느 걸 처분하고 했는지 그래가지고 그냥 저희 집의 형편으로서는 좀 과하다 싶을 정도로.
[6:11] 약간 몰빵을 하셨군요? 몰빵까지는 아니고 그냥 뭐 한 뭐 한 뭐?
[6:15] 어쨌든 천 단위 어 그런데 그게 엄청나게 올랐잖아요. 근데 100만 원이 되기 전에 팔았어요.
[6:23] 팔았다니까요. 그래서 지금 제가.
[6:26] 그래서 더 후회하는. 거예요.
[6:28] 그래서 지금 좀 속상해하고 있죠. 이게 원래 그런 거잖아요.
[6:31] 딴 건 별로 커 보이지 않고 이런 건 아니. 그 좀 가보지 못한 것만 되게 커보이잖아요.
[6:41] 아니, 그래서 그 이 방송 진짜 책골상 열심히 들으셔서 2020년 12월 이십일일자 권석준 교수님 방송 듣고
[6:49] 삼성전자에 한번 사볼까? 하셨던 분들은 지금 돈 좀 버시지.
[6:53] 않았을까? 그날 방송에서 하이닉스 사라고는 말씀을 안 하셨나요?
[6:56] 그때는 이제 아무래도 삼성이 많이 좀 두드려 맞던 시기였잖아요.
[7:00] 그렇죠. 그래서 이제 보통 하이닉스는 이제.
[7:04] 상대적으로는 HBM 으로 잘 나가고 있었던 시기였고 근데 삼성이 생각보다 좀 이제 많이 고전을 하고 있었던
[7:09] 시기였고. 그때 분명히 그랬거든요.
[7:11] 그러니까 삼성전자가 그렇게 훅 꺾일 그런 기업이 아니다. 정말 궁금한게 YG 한테 하이닉스 괜찮다 사볼만하다 라는
[7:20] 얘기를 사석에서 이제 하셨잖아요. 정작 권 교수님, 본인은 좀 샀습니까?
[7:27] 저는 뭐 정확하게 몇 주를 얼마큼 들고 있다 이런 얘기를 제가 좀 함부로도 못하지만 뭐 저도 사실 행동으로.
[7:34] 보여주는 사람이어서 그에 일치하는 어떤 뭐 이 포트폴리오를 가지고 있습니다.
[7:40] 아닙니다. 근데 뭐 그렇다고 해서 뭐 엄청 큰 돈을 벌고 그런 건
[7:44] 아니고요. 아니.
[7:44] 근데 이제 공교수님도 그러실 것 같아요. 왜냐하면 내가 잘하는 분야잖아요.
[7:49] 그리고 또 내가 그 책임 있는 이름을 걸고 여기저기서 이야기도 하는데 뭐 나도 좀 해보지 뭐 이런 생각을
[7:57] 가지시고 계시는 거죠. 그렇죠 뭐.
[7:59] 그리고 뭐 제가 이걸로 더 산 다음에 또 자주 사고 팔고 하면은 이건 너무 쇼쟁의.
[8:04] 롱쟁이처럼 보이잖아요. 그러면 안되니까 저는 거의 팔지 않습니다.
[8:07] 계속 들고 있는 뭐 그런 장기투자? 권 교수님이라고 해서 하이닉스가 지금 이렇게까지 지금
[8:16] 얼마죠? 200 몇십만 원 까지 오를 거라고 예상하지는 못했을 거
[8:21] 아닙니까? 당연히 전 못하죠.
[8:22] 제가 무슨 예언자도 아니고 다만 이제 예전부터도 어떤 특히 HBM 투 쓰리 e 시절부터 조짐이 있긴 했었어요.
[8:30] 그래서. 뭐 이렇게 급등할지는 몰랐지만 꾸준히 우상향 할 것은 거의
[8:35] 확실했고, 다만 이제 과연 하이닉스의 이런 HBM 을 엔비디아가 언제까지 사줄까?
[8:41] 이게 하나의 좀 변수였죠. 그런데 이제 사람들이 생각보다 훨씬 AI 에 그야말로
[8:46] 미쳐있고 그리고 이제 구글이나 베타나 아마존 같은 업체들은 그야말로 막 몇천억 달러를 쏟아붓고 있다 보니까.
[8:54] 이게 대부분 다 돈이 어디로 가냐면 엔비디아로 가버리고 그럼 엔비디아의 칩이 팔리는 거에 비례해서 HBM 도
[8:59] 팔려버리니까 뭐 이러한 구조적인 우상향이 될 수밖에 없다는 게 어떻게 보면은 예측대로 가고 있는 거고 차이가 있다.
[9:06] 그러면 우리 예측보다 훨씬 더 빠른 속도로 증가하고 있다는 거.
[9:09] 반대로 제가 한 가지 걱정이 되는 것은 너무 빠르게 올라간다는 거.
[9:13] 그게 사실 뭐 다른 것도 마찬가지겠지만 너무 산이 높으면 골도 깊잖아요.
[9:17] 그래서 반대로 얘기하면 만약에. 어느 날 갑자기 이런 하이퍼 스케일러들이라 부르는 이런 뭐
[9:23] 매그니피샘프센트 뭐 세븐이라고도 부르는 이런 업체들이 갑자기 이제 뭐 우리 뭐 매년 100대 정도 만들려고 했던
[9:30] AI 데이터 센터를 아 올해는 조금 줄이겠습니다 해서 80대 정도로 줄인다.
[9:34] 그런데 그게 어마어마한 시장에 충격을 주게 될 거라는 거죠.
[9:38] 그 정도만 줄여도 사실 20% 십 퍼센트만 줄여도 그게 어마어마한 게 뭐 AI 데이터 센터를 사실 뭐 하나하나가
[9:46] 굉장히 크긴 한데요. 보통은 뭐 그냥 100 이제 요즘엔.
[9:50] 어 전기의 사용량으로 이걸 측정을 합니다. AI 데이터 센터를 지표가 몇 개 들어가 있느냐보다도
[9:55] 전기를 얼마나 쓰느냐를 가지고 얘기를 하는데 보통 이제 백 메가 와트 급이 좀 이제 요새 하나의 큰 유닛이 된 것
[10:01] 같아요. 근데 그럼 백 메가 와트급 하나에 예를 들어서 이제
[10:04] 엔비디아 GPU 가 한 10만 정도 정도 들어간다는 얘기예요.
[10:08] 근데 하나가 1억 원 정도 하거든요. 우리나라 돈으로.
[10:10] 그러니까 10만 × 1억 정도 하면 얼마가 나오는지 이제 대충 계산이 되죠.
[10:14] 뭐 대충 뭐 수십조 단위가 되잖아요. 그런데 이제 그게 십 퍼센트 20%가 바뀐다는 것은 몇
[10:18] 조씩 이게 매출이 갑자기 없어진다는 얘기가 되는 거고 근데 이게 하나의 기업이 아니고 여러 개의 기업이 그런다.
[10:24] 그리고 이제 올해뿐만 아니라 내년도 또 후년도까지도 이게 만약에 영향을 미친다.
[10:28] 그럼 시장은 굉장히 이거에 대해서 민감하게 반응을 하고. 실제 반도체 산업의 미래 전망과는 무관하게.
[10:36] 주식시장은 큰 뭐? 사실 저는 뭐 주식시장에 대해서 아무런 그런 전문성이 없는
[10:41] 사람입니다만 다들 하시는 말씀 중에 하나가 미래의 수익성을 미리 땡겨와서 선반영을 한다는 얘기들을 많이 하잖아요.
[10:48] 근데 AI 시장은 특히나 선반영의 영향력이 좀 많이 반영이 돼있다고 저는 보고 있습니다.
[10:53] 이거를 나쁘게 말하는 사람들은 좀 AI 버블이다라고 얘기하시는 분도 있고 조금 약하게 많은 말씀하시는 분들은
[10:59] AI 에 좀 하이프가 끼고 있다. 버블하고 하이프의 제 생각에는 좀 가장 큰 차이점이라
[11:04] 한다면? 버블은 현재의 이익을 가지고서 너무 미래의 이익을 과대
[11:08] 평가하는 거고요. 하이프는 미래에 있을 수익을 앞으로 미리 땡겨오는 거예요.
[11:13] 그런데 이제 두 개가 요새는 별로 구분이 되지 않게 쓰이고 있긴 합니다만, 버블은 커지면 커질수록 붕괴의 충격이
[11:19] 커지고요. 하이프는 미리 많이 땡겨오면 땡겨올수록 이 주가의 선반영이
[11:23] 더 많이 되는 그런 차이가 좀 있습니다. 근데 제가 봤을 때는 버블 성격도 좀 있습니다만 지금 약간
[11:29] 하이프 성격이 있는데. 반대로 이 하이프에서 땡겨오고 있는 미래의 수익이 혹은
[11:34] 미래에 대한 투자가 좀 꺾인다. 그 보통 우리가 어떤 그래프가 증가할 때 머릿속에서 지금
[11:39] 상상해 보시면 우리가 학창 시절에 배운 이참수 있잖아요. 이렇게 가다가 이참수가 갑자기 만약에 꺾인다고 생각해
[11:45] 보세요. 여전히 증가세지만 증가세 자체가 꺾이는 거잖아요.
[11:49] 이게 오히려 시장에 충격을 준다는 거야. 감소하는 게 충격을 주는 게 아니고 증가세의.
[11:54] 감소세 이거를 저희가 좀 더 어려운 말로는 이계도 함수가 마이너스가 되는 순간이라고 합니다.
[11:59] 거기서 이제 어떤 전망이 나올지는 이제 우리 수요일날 들어보기로 하고.
[12:04] 일단은 일단 지금은 좀 차근차근 이 방송을 이제 들으시는 분들 중에 뭐 다수는 그 책걸상 우리 고정 청취자들 우리가
[12:15] 무슨 책을 다루든 그냥 들으시는 분들도 많겠지만 책걸상이 뭔지도 모르는데.
[12:21] 차이나반도체 라이징 얘기 나온다. 권석준 교수 출연한다 하니까 내가 지금 지금이라도 삼성전자
[12:29] 하이닉스 사야 되나 말아야 되나 뭐 이런 게 궁금해서 들어오신 분도 있을 거란 말입니다.
[12:33] 분명히 그러시겠죠? 네.
[12:34] 그래서 그 그걸 여쭤볼 텐데 그 이제 방송 끝날 때. 알겠습니다.
[12:39] 수요일날 방송 알겠습니다. 저희가 월요일날 한번 수요일날 한번.
[12:42] 그 얘기를 하면은 월요일날 방송은 이제 안 들으시잖아, 언제 말할지를.
[12:47] 공개를 하지 말아야. 돼요, 아니, 월요일 날은 더 이제 중요한 기본적인
[12:50] 요소들을 이제 할 건데 일단은 그러면 이제 이거부터 다들 궁금해 하실 것 같아요.
[12:56] 도대체 AI 에 왜 그렇게 반도체가 많이 쓰이는 거예요. 진짜 아주 기본적인 것부터 물어보잖아요.
[13:01] 우리는 오늘 정말 낮은 수준의 질문들을 할 겁니다. 네 네 뭐 사실 뭐 저라고 해서 뭐 AI 전문가는 아니기
[13:09] 때문에 제가 아는 범위 내에서 말씀을 드리면은. 그 선생님은 무슨 전문가세요?
[13:15] 아니 그 뭐 사실 요새는 반도체하고 AI 가 막. 혼용이 돼서 막 쓰이고 있긴 한데, 그러니까 저 스스로도
[13:20] 어 생각보다 훨씬 더 많은 공부를 해야 된다는 부담이 있긴 한데요.
[13:23] 어쨌든 제가 아는 범위 내에서만 말씀을 드리면 일단 AI 자체 이렇게 반도체가 많이 쓰이는 것은 지금까지 알려진
[13:29] 바로는 대부분 다 GPU 때문에 많이 쓰였고 GPU 가 많이 쓰인 것은 그 GPU 가 원래 병렬 처리 연산
[13:35] 전문이잖아요. 병렬 처리를 뭘 하느냐면 이.
[13:38] 병렬, 그래픽 카드. 예, 그렇습니다.
[13:40] 그런데 어 이거 아주 쉽게 설명을 해드리면? 우리가 보통은 CPU 를 많이 썼잖아요.
[13:44] 컴퓨터에서는 뭐 인텔 인사이드 이런 거 많이 들어보셨잖아요.
[13:47] 그래서 CPU 많이 썼는데 그 왜 GPU 로 옮겨가게 됐는지 생각해 보면은 GPU 하고 CPU 는 이렇게 비유할
[13:53] 수 있을 것 같아요. CPU 는 흑백 요리사가 나오는 아주 유명한 셰프.
[13:57] 그래서 굉장히 아주 뭐라 할까? 아주 정밀한 계산도 잘하고 아주 멋있는 요리도 잘
[14:02] 만들어요. 그렇지만 한 번에 하나씩만 해요.
[14:05] 주문이 들어오면 뭐 고객의 열 명의 주문을 동시에 만들고 그러지 않아요.
[14:09] 특히 뭐 아주 그냥 그런 고급진 의식당에서 더더욱 그러잖아요.
[14:15] 그렇죠. 거의 오마카세 수준으로 가는 거죠.
[14:17] 그런데 GPU 는 어 흑백 요리사까지는 아니지만 견습 요리사들이 1000명이 있는 식당이에요.
[14:24] 그래서 이 요리사들 중에 한 명은 당근만 닫아놔요. 한 명은 양파만 볶아요.
[14:29] 한 명은 소스만 만드는 거예요. 그래서 일 이 철저하게 분업이 되는데 더 재밌는 건 뭐냐면
[14:34] 그 일들이 다 반복적인 일들이에요. 하루 종일 당근만 다듬는 거예요.
[14:38] 하루 종일 소스만 만드는 거죠. 이렇게 만들어 놓으면 이 사람들 1명 한 명은 훌륭한
[14:42] 요리를 못 만들겠죠. 대신에 훨씬 많은 고객들한테 설빙할 수 있게 되는 거죠.
[14:47] 물론 이렇게 잘 다듬어진 재료들은 한번에 모아야죠. 이 모으는 건 결국 다시 CPU 가 합니다.
[14:53] 그렇지만 반복적으로 하는 일에서 시간을 많이 잡아먹는다면 CPU 가 그거를 하기에는 너무 아깝죠.
[14:58] 그러니까 오히려 GPU 한테 이거를 분산을 시켜서 하는데 이렇게 하는 방식은 예전부터도 통역이 됐던 방식이었어요.
[15:05] 예전에 근데 사람들이 어 잘 모르시는 것 중에 하나가 지우센 지표라고 그러면 다들 인공지능 연습만 생각하는데
[15:11] 저나 여기 계신 우리 YG 나 뭐 JY 선생님들은 다들 게임에서 이거를.
[15:16] 특히 고성능 게임 어 막 한번 돌리고 나면 막 컴퓨터에서 불날 것 같이 뜨거워지는 그런 게임들.
[15:22] 근데 그게 왜 그렇게 GPU 를 고성능 게임에 많이 썼냐면 그 게임의 그래픽이 너무 해상도가 높아서 그랬던 거예요.
[15:29] 그리고 그 해상도가 높은 게임에 어 이 뭐라 그럴까? FPS 그러니까 프레임 퍼 세컨이 너무 높아서 그래요.
[15:35] 그럼 여기서 일초에 한 장면씩만 바뀌면 얼마나 우리가 갑갑해요?
[15:38] 게임 플레이어 하시는 분들이. 그러면 그 게임의 그래픽을 구현하는 방식이 마치 아까
[15:43] 요리. 비유 들었듯이 똑같은 작업을 반복적으로 동시에 대량수행하는
[15:49] 그런 일이랑 비슷하다. 여러 뭐 비유를 할 수 있겠습니다만, 게임에서 우리가 보고
[15:52] 있는 이미지 자체가 대부분 이차원 이미지죠. 이차원 이미지는 픽셀로 이루어져 있잖아요.
[15:57] 그다음에 이 픽셀은 우리가 수학적으로 본다면 행렬이에요. 그렇죠.
[16:01] 가로에 몇 개가 있고 세로에 몇 개가 있고 그다음에 그 칸 하나하나 다 알지비 값이 들어가 있죠.
[16:06] 무슨 색깔을 표현하느냐에 따라서 그래서. 만약에 제가 만약에 0.1초 전에 어떤 이미지가 있고
[16:12] 0.1초 후에 어떤 이미지가 있을 때 이 이미지에서 이 이미지까지 크게 바뀌지는 않았을 거예요.
[16:17] 근데 이 바뀌는 것은 대부분 다 요 기울기를 계산해요. 뭐 얼마큼 바뀌었을까 요만큼 움직였을까 밝아졌을까?
[16:26] 어두워졌을까, 이런 것들을 계산해야 하는데 그러면은 이전에 있었던 행렬을 a 지금에 있는 행렬을 a 프라임이라고
[16:32] 해볼게요. 그럼 a 하고 a 프라임 사이에 일단은 차이를 계산해야
[16:35] 되죠. 그다음에 그레이디언트, 즉 구배를 계산해야 되니까 이것도
[16:40] 가끔씩 미분 연산도 좀 해줘야 돼요. 행렬에 있는 요소들을 대상으로 하는 이런 연산들을 예전에는
[16:47] 좀 무식하게 이거를 쭉 하나의 큰 벡터로 만든 다음에 했었거든요.
[16:50] 근데 이게 행렬이 커지니까 시간이 너무 많이 걸리는 거예요.
[16:53] 행렬을 일부러 아주 작은 행렬들로 쪼갠 다음에. 그 행렬들 중에서 예를 들어서 내가 요리사가
[16:59] 1000명이다. 근데 행렬에 들어가 있는 요소가 만약에 100만 개다.
[17:03] 그럼 요리사 한 명당 1000개 정도 작업을 하게끔 미리 배분을 해주는 거예요.
[17:07] 그런 다음에 이 계산을 굉장히 빠르게 하게끔 만들어주고 다 이렇게 계산하는 것들을 맨 마지막에 와서 모아서 CPO 가
[17:14] 이제는 인간이 알아먹을 수 있는 데이터를 바꿔주는 작업을 한 거죠.
[17:18] 그게 지금까지 우리가 알고 있었던 GPO 가 해왔던 아주 고성능, 이미지 처리.
[17:23] 를 했던 거고. 그래서 그 GPU 만드는 대표적인 회사인 엔비디아가
[17:27] 예전에는 그래픽 카드로 유명했던. 회사잖아요, 그렇죠.
[17:30] 그래서 엔비디아가 한번 사실 망할 뻔했었거든요. 90 년대에서 2000 년도 망할 때 근데 그 엔비디아를 살려준
[17:36] 주역 중의 하나가 우리나라의 PC 방들이에요. 왜냐하면 이제 우리나라 PC 방에서 그때 갑자기 뭐 다들
[17:42] 기억하시겠습니다만 97년 98년에 스타크래프트가. 도입이 돼갖고 사람들을 미치겠죠?
[17:47] 전국적으로 피시방이 엄청 생겼고. 그리고 사람들의 하나 또 이 관심사 중에 하나가 사실
[17:52] 스타크래프트들 중요한 역할을 했지만 그 당시에 이 어 2FPSFPS 가 아니고 뭐죠?
[17:57] 그 총 쏘는 게임 같은 거 있잖아요. 이렇게 막 뭐 레인보우 식스 같은 게임들 이런 게임들이
[18:03] 사실 그래픽스 카드 성능을 굉장히 많이 필요로 했거든요. 왜냐하면 삼차원으로 이걸 구현을 해야 되니까 삼차원에서
[18:08] 일어나는 일을 이차원에서 이거를 구현을 해야 되니까 이거를.
[18:12] CPO 에서 할라 그러니까 사실 엄청나게 부담이 되는 거예요.
[18:16] 근데 이거를 아까 말씀드렸던 행렬 연산의 형태로 가속을 할 수 있게끔 요것만 딱 특화된 칩을 만들었는 어, 이제
[18:23] 업체들이 있었는데 그 당시에 쥐포스로 유명했었던 요. 엔비디아 그다음에 이제 뭐 ATI 라?
[18:29] 그래서 이제 AMD 계열의 뭐 이런 회사들이 있었죠? 그런데 이제 뭐 아무래도 g 포스가 성능은 좋았지만 뭐
[18:35] 가격이 좀 있다 보니까 잘 안 팔리니까. 그러다가 어?
[18:38] 뭐 어떤 게임에서 이게 좀 잘 돌아간다는 소문이 나오고 그래서 이제 피시방에서 이걸 체험해 본 사람들이 그럼 나도
[18:44] 집에서 맞춰야지 하면서 갑자기 이제 매출이 생기고 그래서 망할 뻔했던 이 엔비디아가 거기서 꽤 뭐 큰 조도약의 발판
[18:52] 얻어. 그렇다면 젠슨황은 한국에 뭐 기부를 좀 하든지 투자를
[18:56] 하든지 해야 될 거. 아닙니까?
[18:58] 그래서 용산을 다녀왔어요. 이분이 자신의 용산에서.
[19:02] 다른 말로 속된 말로 정말 이 용산에 있는 용팔이들한테 이걸 팔고 다녔어요.
[19:07] 아니, 어쨌든 그 용산에 가서 그냥 한번 방문하면 뭐하냐고 용산에 뭐 개발을 좀?
[19:12] 해. 장학금 같은걸 장학금에서 무슨 뭘 하든지.
[19:16] 뭐 그래서 뭐 사실 작년에 어? 젠슨 황보의 게임 대회를 만들.
[19:20] 근데 연결해 가지고 생각해 보면 그런 그런 거 젠슨항이나 엔비디아가 진짜로 좀 한국에 신세진 게 많네요.
[19:27] 이 인공지능의 GPU 로 활용할 수 있다라는 시도를 맨 처음 한 것도 한.
[19:32] 한국의 엔지니어라면서 그렇죠. 사실은 이제 우리나라의 숭실대에서 제가 좀 성함을
[19:36] 까먹었는데 이거를 GPU 를 가지고 이런 인공신경망 연산을 할 수 있다는 논문을 최초로 쓴 사람은 한국의
[19:42] 연구진들이었어요. 네, 너무 아까워요.
[19:45] 저는 그러니까요. 그분들이 이걸 어떤 이 신호를 이미 봤고 다들 뭐 안드레
[19:50] 카파시가 먼저 했다느니 뭐 재프린트니 먼저 했다느니. 하지만 그분들은 알고리즘을 만드신 거고 이걸 하드웨어
[19:55] 레벨에서 연산이 된다는 개념을 증명하신 분들은 그 최초로 보고하신 분들은 숭실대에 계셨던 분들이었어요.
[20:02] 시점이 알파고보다도 더 옛날이죠, 그분들은. 너무 시대를 앞서 가셨던 거죠.
[20:10] 어떻게 보면은 한 20년 정도 앞서 가셨어요. 20년. 정도 90년대 중후반 정도 하셨던 것 같은데?
[20:15] 그래요 좀 아깝죠. 제가 아까 초반에.
[20:20] 어 무슨 전문가세요? 라는 좀 황당한 약간 실례되는 질문을 했었는데 그 이유가
[20:26] 현직은 성균관대학교 미래에너지공학과 전임교수이자 반도체 융합공학과 겸임교수라고 되어있습니다.
[20:36] 아니요. 원래는 화학공학부 교수님이세요?
[20:39] 제가 원래 이미. 화학공학부는 좀 빼먹었거든요 네.
[20:43] 근데 이제 학사 석사는 서울대에서 화학 생물공학부에서 받으셨고 요기 적혀 있어요.
[20:51] 책이 옛날에는 화학공학과 내 친구도 거기 가는 하여튼 그리고 MIT 에서 화학공학으로 박사를 받았습니다.
[21:03] 그 이게 이제. 반도체를 만드는 게 전공인데 저 같은 경우는 석사.
[21:09] 주제가 반도체 공정 중에서 반도체 패터닝 쪽이었어요. 패터닝.
[21:13] 패터닝 근데 이제 화학공학 중에는 여러 공정들이 있는데 석유화학 공정도 있고 예 뭐 아니면 제철 제련에 연결이
[21:21] 되는 공정도 있고 뭐 전기화학 공정도 있고 배터리 만드는 공정도 있는데 반도체 화학 공정도 있어요.
[21:27] 근데 이제 제가 석사 지도 교수님이셨던 이용희 교수님이? 한국의 반도체 화학공정이라는 개념을 가장 먼저 도입을 하신
[21:34] 분이었어요. 그러면은 교수님은 MIT 에서 박사 받은 다음에 뭐
[21:39] 삼성전자나 하이닉스 같은데 갔으면 지금 이제 재벌이 되어있.
[21:44] 그건 잘 모르죠. 어떻게 됐는지 모르지만.
[21:46] 최소 임원은 됐을 거 아니에요? 아, 뭐 그때 뭐 사람 일은 모르는 거지만 저는 학위를
[21:50] 받고 와서 다시 이제 한국과학기술연구원이라고 우리나라의 정부 출연 연구소에서 좀 오랫동안 일을 했었습니다.
[21:56] 거기서는. 어 반도체 소재 중에서도 좀 광반도체라고 볼 수 있는
[22:01] 포토닉스에 관련된 연구를 좀 했었고요. 그러니까 어쨌든 엔지니어라고 불러도.
[22:06] 저는 엔지니어하고 사이언티스트의 그 중간 어디쯤에 있는 사람인 것 같습니다.
[22:11] 그러니까 이 왜 질문을 드렸냐면 이 책을 보면 이분은 분명히 반도체를 실제로 뭐 만드는 그 복잡한 과정, 과학
[22:21] 과학 덩어리 이과 덩어리. 이런거 전공자임이 분명하거든요.
[22:26] 너무 어려운 얘기 많고 근데 또 중간중간 보면 약간 뭐 정치학자라든지 경제학자라든지 경영학 관련된 공부를 하신 것
[22:36] 같은 그런 부분들도 많아 가지고. 그건 일부러 공부를 하신 거잖아요?
[22:41] 어, 뭐 그거는 사실 솔직히 말씀드리면은 제가 뭐 제 본인의 본연의 전공만큼 알지는 못하죠.
[22:48] 당연히 당연히 그쪽을 수십 년간 공부하신. 전문가 선생님들 만큼의 어떤 그런 공력이 있진 않고요.
[22:53] 다만 이제 그런 어떤 자료들을 저희가 공부를 하고자 할 때 굉장히 좋은 자료들 많이 있더라고요.
[22:58] 그리고 또 주변에 이런 것들을 잘하시는 분들 제가 찾아다니면서 또 과외도 받고 가르침도 없고 또 좋은
[23:04] 말씀들도 많이 없고 저희 같은 경우는 특히 작년에 어떤 어떤 컨퍼런스 있었냐면은 성균관대에서 이제 어떤 좀 고급
[23:12] 강의를 만들어보자 해갖고 이과에서는 저 혼자 오고. 사실 성균관대 문과에 계시는 우리 정치학자분들 뭐
[23:19] 경제학자분들하고 만들어서 어 대담회를 한 적이 있어요. 그때 뭐 이제 이 우리나라에서 가장 중국 연구를 열심히
[23:27] 하시고 지금 이제 은퇴하신 이호 그리고 이제 지금 서울대로 계신 정치학, 젊은 정치학자, 우리 차태서 교수님 그리고
[23:34] 이제 다른 경제학자, 교수님까지 하였고 네 명이서 좀 이런 얘기를 했는데 어 굉장히 그때 저는 좀 이 정 국제 정치에
[23:41] 대해서 이게 얼마나 이제 공력이 필요하고. 그 주제가 뭐였는데요.
[23:45] 중국의? 이 상황.
[23:47] 그래서 그게 책으로 나왔어요. 미중 관계 레볼루션이라고.
[23:50] 특히 이 중국에 대해서 미국이 과연 어떤 식으로 견제를 하고 이게 어디까지 지속이 될까?
[23:56] 이게 한국에 무슨 영향을 줄까? 그 뜨거운 한여름에 그 얘기를 하루 종일 한 거야 그.
[24:01] 정치학이나 경제학 하는 분들이 문과 사람들이 모여서 미중관계가 앞으로 어떻게 되고 한국에는 어떤 영향을 줄지를
[24:09] 논의하는 자리에 이과로는 유일하게 교수님이 가가지고. 얘기를 했던 거는 그 미중 관계나 한국 관계에서 반도체를
[24:18] 빼놓고는 얘기할 수 없기 때문이다. 그런데 처음엔 저도 그렇게 알고 갔는데 가서 물론 이제
[24:23] 그렇게 그분들이 나누는 어떤 대화에 조금 더 기술적인 풍성함을 제공해 드리는 목적을 잘 전 달성해 드렸다고
[24:30] 생각했지만 또 반대로 얘기하면 제가 이해하는 이 반도체. 특히 반도체와 국제정치의 오버랩은 쌍방향인 거야?
[24:38] 저는 그래서 이거를 좀 감히 기정학이라고 볼 수 있는 부르고 있거든요.
[24:42] 기술 플러스 지정학 혹은 기술 플러스 국제정치. 원래 있는 말입니까, 아니면 어?
[24:47] 만든 말. 거의 제가 코인을 했다고.
[24:49] 생각하시면 됩니다. 이번에 만드셨는데 저는 이 책에서 처음.
[24:52] 봤거든요. 다들 맨 처음에 많이 물어보시는 게 오타 아니냐?
[24:55] 어, 이게 점이 하나 빠진 것 같은데 그러면서 이게 다 오탄이냐 그러셨는데 엄밀히 이제 앞에 기술자가 들어가서
[25:01] 기술 정치하게 된 건데요. 맨 처음에는 아주 단순하게 생각했어요.
[25:03] 어, 이제 미국이 이렇게. 중국을 견제하는 것은 반도체나 인공지능 같은 특정한 이런
[25:08] 기술 면에서 그야말로 기술 패권을 유지하기 위함이다라고 생각했는데 반대로 이제 정치가 기술에 영향을 미칠 수도
[25:15] 있지만. 기술이 정치에 영향을 미칠 수 있고 안보가 기술에 영향을
[25:19] 미칠 수 있지만 기술이 안보에 영향을 미칠 수 있는 이 시대가 된 것 같아요.
[25:23] 이게 그래서 저는 쌍방향의 관점에서 이것을 이해하는 게 맞다고 생각하고 그래서 그렇게 거기 계셨던 정치학자,
[25:29] 경제학 천사님하고 얘기를 할 때 아 기술적으로 이런 이런 게 중요하니까 미국이 지금 중국을 제안하는 겁니다.
[25:35] 근데 반대로 그렇다면은 기술이 이런 식으로 분화가 되면 정치에는 어떤 영향을 미칠까요?
[25:40] 이런 좀 다른 각도에서 이걸 들여다 볼 기회가 있었는데 그게 제 입장에서는 굉장히 아주 신선한 지적인 자극이 됐던
[25:46] 기억이 나. 그 방금 언급하신 분 중에 책골상에서 소개한 책의 저자
[25:51] 선생님도 계세요. 그 삼십년의 위기 차태서 교수님 책 제가 유혹하는 와인
[25:57] 소개했었잖아요. 그때 성균관대 계셨었는데 지금은 서울대로.
[26:01] 옮기셨더라고요. 성대 입장에서 굉장히 뼈아픈 손실입니다.
[26:05] 반도체 삼국지도 꽤 많이 팔렸잖아요. 그 책은 결국 해외 수출이 됐습니까?
[26:11] 뭐 저는 그렇게 좀 될 거라고 기대를 했는데 뭐? 뭐 이런저런 어떤 사정들이 겹쳐서 그런지 모르겠지만
[26:17] 안타깝게도 불발이 됐습니다. 그래요.
[26:20] 어쨌든 그때 그 책 낼 때만 해도 뭐 이렇게 원고 이렇게 출판사에 보내면 이거 되겠어?
[26:26] 뭐 이러고 좀 반응이 시크둥 했다고 들었는데. 그래서라기보다는 책이 너무.
[26:30] 어렵다. 그래서 뭔가 이게 대중서도 아니고.
[26:34] 그렇다고? 교양서도 아니고 경영서도 아니고 전략서도 아니고 포지션이
[26:38] 애매하다 이러면 팔리기 어렵다. 이런 판단들이 좀 있었던.
[26:41] 것 같아요, 몇 번 까였었다면서요? 맞습니다.
[26:45] 꽤 어렵게 책이 나왔는데 의외로 이제 어쨌든 해외 수출은 안 됐지만 국내에서 잘.
[26:50] 팔리고 아주 잘. 팔린 정도가 아니라 판매야 어쨌든 간에 이제 우리나라
[26:59] 도서시장에 한계가 있으니까 근데 대통령 뭐 이 참석한 회의 이런데서 언급이 되었으니까.
[27:08] 그 저 어디 높은 분들하고 만나서 막 강연이나? 대담 자문 이런 거 예.
[27:13] 그런 기회가 굉장히 지난 몇 년간 있었고요. 근데 저는 뭐 이제 그런 기회가 있을 때마다 뭐 아주 그냥
[27:19] 좀 냉철한 입장에서 말씀드렸거든요. 너무 냉철하게 말씀하셨어요.
[27:23] 예, 그랬던 것 같습니다. 약간 요새 별명이 뭐냐면 레드 팀이에요.
[27:27] 레드 팀이에요. 그래서 이제.
[27:30] 최 최악의 상황을 가정해서. 이야기 뭐 예를 들면 더 어려운 얘기로 표현하면 뭐 대블세
[27:35] 어드버킷, 그러니까 항상 플랜 b 를 생각해야 되고 차악을 생각해야.
[27:39] 되고 그 약간 말씀하실 때 톤 조절하시면 이번에 빈자리 하나 생겼잖아요.
[27:43] AI 수석 자리, 그거 이름을 뭐 AI? 반도체 수석이나 이렇게 바꿔가지고 그런 기회가 올 수도
[27:51] 있을 것. 같은데 안되겠네요.
[27:53] 뭐 아마 저 같은 사람은 아마 이제 여러 가지로 근데 어쨌든.
[27:58] 뭐 그 저는 더 훌륭한 분이 거기를 제가 가실 수 있다고 생각하시는데.
[28:01] 그러면은 그 반도체 삼국지 이후에 방금 말씀하셨잖아요. 약간 높은 분들도 많이 만나고 기업 관계자도 많이 만나고
[28:09] 당연히 외국에 이런 업계에 종사하거나 이런 정책을 짜시는 분들도 훑어본 다음에 한번 보자 이런 자리가 많았을 것
[28:18] 아니에요. 근데 그런 것들이 계기가 되어가지고 이 차이나 반도체
[28:24] 라이징에 그 내용이 들어가 있겠네요. 꽤 있다고 저는 생각하고요.
[28:28] 은근히 정말 대만 분들이 이 책을 굉장히 많이 읽으셨던 것 같고 그래서 지난 한 3년 간 반도체 삼국지가 나오고 나서
[28:36] 한 3년 간 대만에 제가 굉장히 자주 왔다 갔다 했습니다. 그래서 대만에 뭐 특히나 이런 반도체 전략가들 그다음에
[28:43] 이런 정책을 수립하시는 분들 대만에 이제 민진당의 라이칭더 총통이 2004년 이천이십사년에 신입 총통으로 이제 등극을
[28:50] 했잖아요. 그 이후에 그 당과 그쪽 정부에서.
[28:55] 어 이 디셋이라는 조직을 만들었어요. 그러니까 어떤 뭐 민주, 어떤 뭐 이 전략 기술 연구소
[29:01] 같은 그런 개념인데요. 거기서 이러한 한국, 중국 뭐 한국 중국은 빼고 한국,
[29:06] 미국 뭐 일본의 이런 전략가들을 모아서 컨퍼런스를 매년 개최합니다.
[29:10] 제가 거기에 매년 가고 있고요. 거기 가서 한국은 뭐 이러한 저러한 우리는 로드맵을 가지고
[29:15] 있다는 얘기도 하지만 또 한편으로 얘기하는 것 중에 하나는 우리는 결국 중국에 맞서서 개별 국가가 1-1로 경쟁하기
[29:22] 어려우니까 어느 정도 민주주의 체제 안에서. 예측이 가능한 정책을 가지고 있는 나라들끼리 어느 정도는
[29:28] 이 생태계를 같이 우리가 공유도 하고 규모 자체를 키울 필요가 있다, 이런 얘기들을 하고 다닙니다.
[29:33] 이 업계에서 굉장히 이제 건물이신데 이렇게 누추한 곳까지 와주셔서.
[29:38] 아 뭐 거물 뭐 아닙니다. 거물 이런 뭐 그런 거에 효칭은 저는 어울리지 않고요.
[29:44] 반대로 이번에는 제가 기대하고 있는 건 뭐냐면 중국 쪽에서 저를 많이 찾아주기를 기대를 하고 있고요.
[29:49] 그래서 오면은 웬만하면 갈 생각인데. 제가 무슨 중국을 위해서 좋은 소리 이런 걸 할 가능성이
[29:55] 별로 없고 저는 오히려 이 책에 대해서 중국에 수출이 될 수 있을까라는 약간의 의구심도 있습니다만은 어 여러 가지로
[30:00] 좀 비판적인 목소리를 많이 넣었거든요. 차이나 반도체 라이징이 이제 굉장히 중요한 특징 중의
[30:06] 하나가. 최근에 그 전 세계 약간 이제 기술 전략서 트렌드가 중국이
[30:12] 무섭다. 중국이 부상하고 있다.
[30:16] 그리고 조만간 반도체 AI 에서도 중국이 그 서방 국가들이 상상할 수 없을 정도의 성취를 보일 거다.
[30:24] 약간 배워야 된다. 약간 이제 이런 흐름들의 책들이 많이 나오고 그런 흐름들의
[30:28] 책들이 많이 주목을 받고 있는데. 책도 제목만 보면 그런 내용일 거라고 상상할 수도 있죠.
[30:34] 그렇죠. 근데 이 책은 좀 찬물을 끼얹는.
[30:38] 찬물을 끼얹는다기보다는 그냥 보니까 약간 모두 까기 게으르이신가요?
[30:43] 혹시 어? 한국에서도 레드 팀 중국에 대해서도 레드.
[30:46] 팀 아, 뭐 사실 그러면은 사실 독고다이가 돼버리기 때문에 매버릭이 돼버리기 때문에 저는 그런 포지션은 좀 경계라는
[30:52] 편인데. 저는 이걸 조금 약간 우아하게 표현을 하고 싶다면 이런
[30:56] 겁니다. 한국에서도 그렇고 대부분의 지금 서구권 국가에서 중국을
[31:00] 바라보는 관점은 지금 YG 께서 말씀하신 것처럼 약간 일방향성이었던 것 같아요.
[31:05] 너무 과대평가를 하거나 너무 과소평가를 하거나 저는 그것을 일차원적인 사고방식이라고 보겠습니다.
[31:11] 근데 중국은 일차원의 자로 재단이 되기가 어려운 나라예요. 특히 산업은 더 그렇습니다.
[31:17] 그래서 지금까지 우리가 엑스 축에서만 왔다 갔다 했다면 한쪽은 너무 엑스 축에 플러스로 방향으로 갔고 한쪽은 너무
[31:22] 엑스 축에 마이너스 방향으로 갔는데 어디로 가도 사실 중국이라는 이 거대한 집단을 담아내기 어려우니 천원을 몇
[31:29] 개 더 추가해야 된다. Y 축 g 축 뭐 이런 축을 좀 추가해서 뭐 AI 에서는
[31:35] 특히 뭐 같은 AI 가 아니고 AI 반도체에서 어떨까? AI 알고리즘은 어떨까?
[31:40] 모델은 어떨까? 그러면 다른 산업에 대한 영향은 어떨까?
[31:43] 뭐 예를 들어서 에너지 산업. 석유화학 제철 건설, 로봇, 피지컬 AI 같은 이런 다양한
[31:49] 산업들, 그리고 우리가 중국을 전체로 보고 있지만 지방 정부 단위에서 보면 어떨까?
[31:54] 정부 대 민간의 단위에서 본다면 민군 영화 연합의 단위에서 본다면 기초 과학의 단위에서 본다면 여러 차원에서 이걸
[32:00] 들여다 볼 필요가 있지만 제가 이것을 솔직히 뭐 제가 뭐 대단한 사람도 아니고 다 알 수는 없지만 그럼에도 불구하고
[32:06] 지금까지 우리가 너무 한 방향으로만 쏠려 있었던 이 차원을 확장할 필요는 있고.
[32:11] 그러면은 이 차원을 확장할 때 느낌적인 느낌이 아니라 최대한 객관적인 잣대를 가지고 최대한 우리가 구할 수 있는
[32:17] 범위 내에서 크로스 책이 될 수 있는 데이터를 가지고 그리고 조금 더 숫자로 대변이 될 수 있을 만한 이런
[32:23] 모델을 가지고서 이것을 들여다보는 게 중요하다라고. 생각했습니다.
[32:27] 좀 진부한 표현이지만 그동안은 우리가 중국을 너무 평면적으로 봤다면 좀 더 입체적으로 보는 하고 싶다라는
[32:36] 말씀이신 것 같고 음. 그러면 딱 그냥 정리하자면 입체적.
[32:41] 적으로 보면 중국은 어떤 가능성, 어떤 한계가 있나요? 사실 그렇게 그렇게 너무 큰 질문 아니?
[32:48] 아니, 그냥 그걸 어쨌든 이 책의 사실 핵심이잖아요. 그래서 뭐 강기자님의 말씀을 다시 번역을 한다면 중국은
[32:56] 허화식이 동시에 있는 국가인 것 같고요. 특히 반도체 산업도 예외는 아니다 라고 생각합니다.
[33:02] 입체적인 관점에서 다시 우리가 중국의 반도체 산업. 그리고 최근에 들어와서는 반도체하고 인공지능을 거의 이제
[33:07] 구분하지 않고 쓰고 있잖아요. 반도체와 인공지능은 사실 거의 하나의 산업인 것처럼 보고
[33:12] 있는데 이런 관점에서 중국의 반도체 그리고 인공지능 산업을 입체적인 관점에서 본다.
[33:16] 그러면은. 우리가 정말 경계하고 심지어는 배워야 될 것이 분명히
[33:20] 존재합니다. 그것이 무엇인지를 거기다 썼고요.
[33:22] 저력에 분명히 있다. 예, 그렇지만 그렇게 해서 안 되는 방향으로 가는 것도
[33:27] 있습니다. 이런 것들은 우리가 또 반면교사로 삼아야 된다.
[33:30] 그렇지만 그렇게 반면 교수를 삼으면서 우리가 그거를 반복해서는 또 안된다.
[33:34] 아까 YG 께서 잠깐 언급하신 것 중에 하나가 뭐냐면 서구권도 마찬가지인데요.
[33:39] 중국에 대해서 경계를 하는 나머지 약간 공포에 질리는 그런.
[33:44] 관점들도 나와요. 그러니까 어떤 느낌까지 나오냐면 이제 어떻게 보면은 어 이
[33:48] 책 혹시 다루셨었나요? 기술공화국 선언 책.
[33:51] 반가워에. 그 책 한번 꼭 다루시고 그 책 다루실 때 저 한번 더
[33:54] 불러주세요. 기술공화국 선언 근데 바쁜데 나올 수 있겠어?
[33:59] 나오시라면 나와요. 두껍습니까?
[34:01] 얇습니다. 아, 그러면 할 수 있어요.
[34:03] 이 책이 이 책이 되게 화제예요. 왜 화제냐면 미국에서도 화제고 이제 요새 국내 독자들
[34:10] 사이에서도 알음알음 화제가 되고 있는데. 이게 하여튼 간 악명이 높아요.
[34:14] 이 책은 일단 기본적으로 근데 제가 이 책을 주목해야 되는 이유 중의 하나는 뭐냐면 드디어 미국 같은 이런 전통적인
[34:21] 뭔가 이제 민주주의 진영 뭔가 이제 그런 이런 뭔가 서구의 그래도 이런 자유의 의식이 남아있는 진영에서 어떤 목소리가
[34:30] 나오기 시작했냐면 국가가 다시 이 산업을 드라이브해야 된다, 지도해야 된다.
[34:36] 민간은 국가의 이익의 복무여야 된다는 이야기죠? 지금 우리나라가 약간 좀 그렇게 따라가고 있는 거잖아요?
[34:41] 예 근데 그런 얘기가 지금 미국에서도 나오고 있고 아까도 잠깐 다시 했던 얘기로 돌아가면은 중국에서 워낙 모든
[34:47] 산업들을 집어삼킬 듯이 강력하게 나오는 거 보니까 왜 저렇게 저렇게 빠를까?
[34:51] 저기는 정부가 일사불란하게 국가의 전환을 동원하고 필요할 때마다 집중을 잘해서 그렇다.
[34:56] 마치 우리나라 예전에. 80년대, 70 년대처럼. 박정철.
[35:01] 심지어 무슨 얘기 하냐면 중국은 지금 이렇게 잘하는 이유가 거기도 오개년 경제교육을 하거든요.
[35:06] 최근에 업데이트된 게 제15 차 오개년 경제계획이에요. 그럼 사람들이 이제 약간의 향수에 저주신 분들은 옛날에
[35:12] 박동대, 우리도 오개년 경제개혁 전두환 때 노태우 때까지도 오개년 경제개혁을 잘해서 우리가 경제성장률이.
[35:19] 그때 십 퍼센트 넘고 그러지 않았냐? 그때 우리 또 국사 시간에 다 외우고 그랬잖아요.
[35:23] 그렇죠. 시험이 나왔잖아요.
[35:24] 그 제사차 경제개발 오게 되면 몇 년도에 시작했나요? 그렇죠, 그렇죠.
[35:28] 정말 그래서 그게 정말 그렇게 모범적으로 잘했는데 우리가 이제 그걸 다 멈추고 모든 걸 다 민간에 맡겨서 이렇게 된
[35:34] 거 아니냐라고 곡해가 되기 시작하는 거예요. 그러니까 무슨 얘기냐면 중국의 이런 어떤 빠른 성장률만
[35:40] 놓고 보고 이거를 어떻게 보면은 굉장히 단차원적으로 하나의 원인이 있는 것처럼 본 다음에 그 백그라운드에 중국의 저런
[35:47] 강력한 권위주의 정부가. 하향식으로 산업 정책을 만들어서 드라이브를 되게 잘 걸고
[35:52] 있으니 우리도 지금이라도 늦지 않았으니 저렇게 다시 정부가 강력한 리더십을 갖고 뭔가 국가의 저원을 배분을 하고 좀
[35:59] 이제 지자체로 분산돼 있던 이런 자원들도 좀 몰아서 그리고 무슨 전력망이 안되고 뭐가 다 필요 없다.
[36:05] 그냥 국가의 전원을 동원해서 안되면 밀어버려. 이렇게 자꾸 이게 좀 안 좋은 방향으로 곡해가 되면은
[36:12] 위험하다는 거예요. 우리나라 같은 작은 나라에서 지방자치는 무슨 지방자치냐?
[36:15] 그렇죠. 그렇지만 지금 권력을 쥐고 있는 사람들이 만약에 그런
[36:19] 생각을 해서 그쪽으로 드라이브를 보면은 위험해질 수 있다 이런.
[36:22] 말씀 우리나라는 아직까지 그 정도 단계까지는 아닌데요. 미국은 이제 좀 위험해졌어요.
[36:27] 왜냐하면 미국이 더해요. 미국은 예전 같았으면 예전에 제가 알았던 상식은 특히
[36:32] 실리콘밸리가 위치하고 있는 저쪽 섭외 캘리포니아나. 바이오텍이 위치하고 있는 저쪽 MIT 나 하버드에 동부
[36:38] 해안은 아주 전통적인 민주화 표밭이잖아요? 완전 리버럴이잖아요.
[36:42] 그리고 거기는 막 진짜 이 보수주의다. 엄청나게 막 그 자기네들은 엄청 이제 좀 그게 있죠.
[36:47] 이제 정말 엘리티즘이 좀 있었죠. 그런데 그러한 엘리트즘의 본산의 한가운데 가장 중요한
[36:54] 아이템이라고 보고 있는 AI 에서. 그리고 심지어는 전쟁에 동원되는 AI 를 만드는 그
[36:59] 기업에서 기술공화국 선언 같은 게 그냥 노골적으로 나온 거예요.
[37:02] 뭐라고 그러냐면 이제는 기술자들 첨단 기술을 개발했던 기업들은 국가의 혜택을 잊지 말고 국가가 지금 이렇게
[37:09] 건고일척의 승부를 걸어야 하는 위기의 상황에서는 복무를 해라 국가 이익에.
[37:14] 그거는 그 도란프 아저씨하고 관련이 있습니까? 정확한 관계가 어디까지 있는지는 전 솔직히 잘 모릅니다.
[37:20] 저는 그런데. 이 얘기는 예를 들어서 이게 트럼프 대통령이 다음 세대,
[37:25] 그러니까 뭐 트럼프 대통령이 무사히 임기를 마치고 다음 대선 때 뭐 삼선 할지 안 할지 잘 몰라요.
[37:31] 그런데 트럼프 대통령이 아닌 다른 공화당 후보가 나온다고 하더라도.
[37:35] 혹은 민주당 후보가 나온다고? 하더라도 결과적으로는 이러한 의식, 이러한 자본, 이러한
[37:41] 기술을 가진 업체들이 점점 정치의 현실 정치에 관여하게 될 가능성이 높고, 이제는 단순히 정치 후원금만 내는 게
[37:48] 아니라. 정책에 관여를 하고 장관이 되고 정책의 책임자가 되고
[37:52] 그리고 아주 입후보를 하고 부통령이 되고 국가안보보좌관이 되고 이런 일들이 이제는 횡행할 것이라고 생각하는.
[37:59] 것, 그러니까 이제 민주주의 좋은데 최소한 AI 나 반도체 이런 산업과 관련해서는 그 엘리트 기술 관료들이 드라이브를
[38:07] 걸어가지고 일사불란하게 하는 국익 어. 그리고 저는 오다가 이제 팟방에서 그동안 무슨 책을
[38:14] 하셨는지 살짝 봤는데 AI 제국주의도 최근에? 하셨더라고요.
[38:18] 그 책을. 뭐 논하시면서도 아마 이런 약간 뉘앙스를 좀 느끼셨을 것
[38:22] 같아요. 특히 이제 최근에 들어와서 좀 문제가 되고 있는 것 중에
[38:25] 하나는 미국 이란 전쟁, 미국 이스라엘 이란 전쟁에서 생각보다 AI 가 훨씬 더 광범위하게 그리고 이제는
[38:32] 무인화의 알고리즘을 통해서 아예 자동적으로 이 목표를 추적하고 뭐 이제는 뭐 암살을 하고 폭발을 하고.
[38:39] 이런 쪽에 이제 들어가기 시작한 거예요. 그런데 이런 과정에서 당연히 그런 AI 모델을 만드는
[38:44] 업체들은 원래 민간기업인데 이 민간기업들 중에 예를 들어서 뭐 클로드나 오픈 AI 같은 기업들이 있는 거죠.
[38:49] 이런 기업들이 만든 AI 모델이 원래 같았으면은 어 2AI 모델을 만드는 업체에 있는 회사에 있는 직원들은 어?
[38:56] 이건 군용으로 쓰면 안 돼라고 거부를 하거든요. 근데 이제는 미국 국무부나 국방부에서 부르는 거죠.
[39:01] 국가 이익을 위해서. 이 모델을 만들어 이거를 위해서 쓰게 해라.
[39:05] 그래서 그 클러드랑 트럼프 사이에 약간의 긴장이 있고. 긴장이 있고 이게 지금보다 더 심화가 되잖아요.
[39:10] 그럼 이제 제재를 하기 시작할 거예요. 이런 걸 보면서 우리가 느끼는 건 뭐냐면 한 10년 전만
[39:15] 하더라도 상상도 못했던 일이었던 거죠. 미국 같은 나라에서 미국은 전통적으로 주주자본주의고
[39:19] 민간자본주의잖아요. 그렇죠.
[39:20] 그래서 국가가 할 수 있는 일은 아주 제한적으로. 국가가 심각한 범죄나 테러를 예방한다고 애플한테 비밀번호
[39:27] 풀라고 그래도. 절대 협조를.
[39:29] 안 하죠? 협조를 안 하죠.
[39:30] 그런데 이게 저는 전조증서가 어디서 느꼈었냐면 바이든 정부죠.
[39:33] 민주당 정부인데 칩센 사이언스 액트가 이천이십이년에 발효가 됐거든요.
[39:37] 우리나라에서는 반도체 법이라 불립니다. 근데 그게 전통적으로 100년 전쯤에 미국이 뭐 뉴딜
[39:42] 정책하고 그럴 때 했던 그런 보조금 주고 했던 그런 산업 정책 자금을 위주로 하는 아주 오래된 관짝에서 못을 뜯고
[39:50] 나왔다고 표현이 됐어요. 미국에서는 예전 같았으면 막 반도체 산업 협회나 회사에서
[39:54] 뭔 이게 시대착오적인 정책이냐 이랬을 텐데 거기에 대해서 오히려 환영의 목소리가.
[39:58] 나왔어요? 약간 중국이랑 비슷한 느낌의 정책이잖아요.
[40:01] 이 모든 것들을 관통하고 있는 시대정신에 있다고 생각하는데, 당을 초월해서 당파를 초월해서 지금 미국에서는
[40:07] 중국에 대해서 이제는 경계심을 넘어서 약간. 이제 공포 단계에 들어오고 있는 것 같고 여기에 대해서는
[40:12] 이제는 산업 정책이든 뭐든 간에 쓸 수 있는 전을 더 늦기 전에 동원을 해야 된다.
[40:17] 그래서 중국처럼 해야 된다. 그런데 중국처럼 할 수는 없잖아요.
[40:21] 민주주의를 버릴 수는 없으니까. 그러니까 굉장히 이상하게 이게 정치가 왜곡이 될 거라는
[40:25] 거죠. 그런데 이게 한번 미국에서 그런 식의 어떤 새로운 뉴노멀,
[40:30] 어떤 놈을 만들기 시작하면 한국의 그게 또 영향을 받을 거라는 겁니다.
[40:33] 그래서 한국은 이제 우리는 미국만 따라 하면 돼. 우리는 미국 편만 하면 돼.
[40:38] 그리고 돈은 중국에서 벌면 돼 이런 어떤 과거의 암미경중에 문법은 전혀 이제 통하지 않는 시대가 됐고 그렇게
[40:44] 믿어왔었던 하나의 서구의 가치, 민주주의의 제도, 기술의 어떤 표준 로드맵, 이런 것들을 미국을 그냥 따라가면
[40:52] 된다는 것도 이제 더 이상 상식이 되지 않는 시대로 들어가고 있다는 거죠.
[40:55] 기술공화국 선언이라는 책도 좀 읽어보고 싶은데 어 얇다고 그러셔가지고 제가 확인해 봤더니.
[41:03] 본인의 책보단 얇다는 뜻이였네요. 360 쪽이네요. 네 아 차이나 반도체 라이징은 690 쪽입니다.
[41:11] 굉장히 얇죠 뭐? 차이나 반도체 라이징은?
[41:14] 절반, 조금 넘는? 장강형 기준으로는 벽돌책은 안 되지만. 700 쪽에 약간
[41:19] 못 미칩니다. 그래도 벽돌책이죠.
[41:22] 한영도 커 글자도 작고 글자도. 작아요.
[41:26] 그 솔직히 고백컨데 지금 책걸상을 십년째 하고 있는데요. 저희가 방송에서 다룬 책 중에서 제가 제1 이해를
[41:35] 못했습니다. 아.
[41:36] 죄송합니다. 이건 전적으로 이렇게 말하면 이해를 못하는 부분이 제1
[41:40] 많았습니다. 이건 전적으로 저자의 책임입니다.
[41:44] 독자의 책임이 아니고 이것은 전적으로 이 저자의 책임입니다.
[41:47] 아니, 그 큰 흐름이나 메시지를 이해하는 데에는 문제는 없지만 문제는 없지만 이제 아주 디테일하게 공교수님께서 막
[41:56] 설명을 치밀하게 해놓으신 거죠? 그러니까 MIT 반도체 박사가 진짜로 막 반도체?
[42:02] 되게 딥하게 하는 부분들은 솔직히 잘 못알아듣겠고. 저는 그나마 많이 억제를 한겁니다.
[42:09] 진짜 엄청 억제를 했고 편집부에서도 어마어마한 고민을 같이 해주시면서 어?
[42:13] 사실은 그렇지만 굉장히 감사하게도 많이 살려주셨는데 어 제가 이런 위험을 감수하고서도 이런 디테일을 많이 쓰려고
[42:21] 했던 이유 중의 하나는 이런 표현하면 좀 약간 이제 나쁜 표현인데 평범한 경영 혹은 경제 관점에서 들여다보는 반도체
[42:30] 산업책하고는 좀. 구별되게 만들고 싶었어요.
[42:33] 저희가 아까 기술 지정학을 얘기를 할 때 기술이 정치에 영향을 미치고 정체가 기술에 영향을 미친다 그랬잖아요?
[42:39] 제가 만나본 그런 다른 나라의 공무원들, 특히 고위 공무원들 중에는 미국의 공무원들도 있었거든요.
[42:44] 이분들은 백그라운드가 뭐 역사 철학 심리 이래요? 그래서 약간 저는 솔직히 속을 무시했어요.
[42:49] 이런 얘기를 할 때 뭐 알면 얼마나 할까 훨씬 많이 알아요.
[42:54] 공부를 엄청나게 하고 와요. 제가 물어봤어요.
[42:56] 그래서 이걸 정말 스스로 다 공부하셨냐? 자기도 공부하지만 자기 뒤에는 이런 전문가 풀들이 있다는
[43:01] 거예요. 그래서 언제든지 만나서 과외를 받을 수 있고 핀포인트로
[43:05] 자기가 알고 있는 거 모르는 걸 잘 구분해 주고 어떤 나라에 만나서 삼성을 만나든 하이닉스 만나든 무슨 얘기를
[43:10] 할 때 이걸 물어봐라 그리고 그들이 이런 얘기를 하는지를 알아봐라.
[43:15] 그래서 뭐. 기술 관련 비서나 보좌관들이 옆에 그냥 포진해.
[43:19] 있는 어떤 자문단이 있어요. 한국에서 되게 높은 자리에 있는 분들 중에.
[43:24] 어 이 사람 진짜 많이 안다 싶은 분도 가끔 있나요? 뭐 제가 직접 만나본 분은 아닌데요.
[43:29] 이제 제가 친한 지인이 어 최근에 어쩌다가 이제 늘공 어공이 되셨어요?
[43:34] 네 어공이 되셨는데 이제 저쪽 기후환경에너지부 이게 보좌관으로 가신 분이 있는데 지금 김성환 장관님이시잖아요.
[43:40] 김성환 장관님이 그렇게 공부를 열심히 하신답니다. 뭐 진짜 잠을 줄여가시면서 계속 공부를 많이 하시고.
[43:46] 그분은 저도 아는 분이다. 어, 그래서 이분이 워낙 또 이런 다독가로 유명하시고.
[43:51] 그리고 이제 이 그래서 보좌관이 지금 뭐 거의 막 임플란트를 해야 될 정도로 엄청나게 격무에 시달리는 김성규
[43:59] 박사 고생하는구나. 지금 그 말씀하신 내용의 뉘앙스는?
[44:08] 어 한국에서 저 반도체 관련 반도체 산업의 뭐 미래라든지 전망 이런 거에 대해서 책 많이 있잖아요.
[44:16] 그 책들을 보면서 아씨 반도체 진짜 반도체 만드는 과정이라든지 이런 거에 대해서는 잘 모르는 인간들이.
[44:23] 아닙니다. 떠드는구나라고 느껴서 내가 내가 이걸 썼다.
[44:27] 뭐 그렇게도 읽힐 수 있는데 저는 그렇게 하면은 이제 이 또 안티들이 많이 생길 거라고 당연히 생각하기 때문에 절대
[44:34] 그렇게 말씀드리고 싶지 않고. 다만 우리나라뿐만 아니라 다른 나라에서 나온 책들 치버와
[44:39] 같은 책들 봐도 치버가 분명히 좋은 책이지만 아쉬운 점이 너무 많아요.
[44:43] 그래서 약간 이런 거 뭉뚱거리면 안 되는데 싶은 것도 많이 뭉뚱그리고 이분이 또 워낙 역사를 원래 전공하시다 보니까.
[44:50] 산업사 소련사 아 소련사 정말 중요하고 저도 소련사를 많이 많이는 아니지만 소련의 산업사, 특히 반도체사를 많이
[44:57] 봤는데 아 이건 아닌데 싶은 것도 좀 있었구요. 다만 이제 제가 그런 얘기 관점에서 아쉬움을 느꼈던 중의
[45:03] 하나는 그러면 정말 십 나노 이하를 만드는 게 왜 중요하냐?
[45:06] 십 나노 이하를 만들 때 이게 왜 꼭 UV 라는 게 왜 중요하냐 다들 중요하다, 중요하다.
[45:11] 사람들이 어디까지는 그 정도까지는 알고 있는데 y 가 없어요 하우가 없어요.
[45:16] 그래서 그냥 느낌적인 느낌만 있는 거예요. 근데 그렇게 되면.
[45:20] 일반인 독자들도 그렇지만 예를 들어서 의사결정 라인에 들어가야 되는 조금 높으신 분들 이분들이 느낌적인 느낌만
[45:27] 가지고 만약에 그런 자리를 간다. 그러면은 약간 심각한 오류를 저지를 수도 있겠다는 생각이
[45:32] 드는 거예요. 그래서 그런 얘기를 할 때 할 때 하더라도 조금 더 한
[45:37] 차원 더 들어가 볼 필요는 있는데 어 또 반대로 공학을 너무 열심히 공부하시는 분들.
[45:43] 기술을 너무 열심히 공부하신 분들은 반도체 책을 쓰잖아요. 그럼 교과서가 돼버려요.
[45:46] 그러니까요. 그래서 교과서는 되면 안 되고 그렇다고 그냥 평범한 전략
[45:52] 써도 돼서 안 되고 그러다 보니까 좀 과한 욕심을 보려 하는데 어떻게 보면은 그렇게 했음에도 불구하고 여전히 좀
[45:58] 미진한 부분이 있습니다만 그래도 없는 것보단 낫지 않을까 싶은 책을 쓰게 된 겁니다.
[46:03] 교수님은 어떤 타이틀로 불리고 싶어요? 뭐?
[46:06] 국내 최고의 반도체 전문가 이런거 괜찮아요. 그러면 뭐라고 불러줘야 돼요?
[46:12] 반도체 어 지형 해석 전문가 아니 반도체. 테크.
[46:18] 전략가라고 불러주십시오. 전략가 아, 그러면 이제 한국 최고의 반도체 전략가.
[46:24] 최고는 빼주십시오. 한국에서 전략가를 반도체 전략가를 부를 때 만약에 불러야
[46:29] 될 때 일단은 가장 먼저 생각할 수 있는 10명 중에 1명 정도면 될 것 같습니다.
[46:33] 그 한국에서만이 아니라 동북아에서 베스트. 텐 정도 아 동북아까지는 잘 모르겠습니다.
[46:39] 그건 근데 10년 전에는 그런 반도체 전략가라고 하면 일본에서 굉장히 좀 있었어요.
[46:46] 요즘에 그런 분들이 사라졌어요. 다 망했잖아 근데 일본은?
[46:49] 그것도 그렇고 그건 이제 연세가 되시고 은퇴를 했는데 그분들의 뒤를 이을 후학들이 안 나와요.
[46:53] 왜 안 나오는지 봤더니 일본의 주요 연구 중심 대학에 반도체과가 사라지고 있어요.
[46:59] 왜 사라지는지 아세요? 그렇게 반도체과에서 석박사를 양성해도 이분들이 갈 기업이
[47:04] 없어요. 하긴 최근에 본 뉴스에 그 물론 전망치입니다만 2028
[47:10] 년인가가 되면 삼성전자 1개 기업의 영업이익이 일본 상위 백대 기업의 영업이익을 다 합친 것보다 많아질 것 같다.
[47:19] 뭐 이런 기사도 없었으니까. 그 저기 이 얘기만 하고 이제 그 월요일 방송 마무리해도
[47:27] 될 것 같은데 그 진짜 저는. 함부로 뭔가 전망하고 이러는 게 쉽지는 않다라고 생각하는
[47:33] 게 우리가 10년 전만 하더라도 샌드위치론 유행이었잖아요. 일본은 첨단 기술로 한국에 위에 있고 그다음에 중국은 첨단
[47:45] 기술은 아니지만은 뭔가 좀 노가다 이런 식으로 막 이렇게 해가지고 우리를 따라하고 중간에 우리는.
[47:52] 가격 경쟁력은 중국한테 지고 기술 경쟁력은 일본한테 지는 그런 게 유행이었잖아요.
[47:59] 근데 지금 사실은 우리는 샌드위치가 아니잖아요. 일본은 일본보다 우리가 특히 몇몇 반도체 같은 영역에서는
[48:08] 첨단 기술 면에서는 훨씬 더 앞서가고 있는 상황이 되었고 중국은.
[48:14] 가격 경쟁력이 아니라 이제 기술 경쟁력으로 우리를 따라오고 있는 그런 상황이 되었고 또 미국의 저력도 만만치 않고 또
[48:22] 다시 5년 후 10년 후에는 어떻게 될지 모르는 그런 상황인 것 같아요.
[48:26] 맞습니다. 그래서 제가 제1 경계하는 것 중에 하나도 너무 단순한
[48:29] 프레임에다가 이것을 좀 강제로 끼워 맞추는 거는 우리가 피해야 된다.
[48:33] 샌드위치론 같은 것들도 그 당시에는 사람들의 뇌리 속에 잘 박힌 이유 중의 하나가 어쨌든 단순하니까.
[48:38] 그 이해하기 쉬우니까. 어 밑에서 막 중국이 치고 올라와요 느껴지잖아요.
[48:42] 저렇게 싸게 만든다고? 위에서는 막 아직까지.
[48:44] 다가가 범접할 수 없을 것 같은 기술의 선진국이 있고, 근데 이게 아까 제가 잠깐 언급드렸던 액수 축만 본
[48:50] 거예요. 다른 축을 봤어야 되는데 이게 말이 되려 그러면 기술의
[48:55] 진화 방향이 꼭 단 방향으로만 가야 되거든요. 그럼 이건 말이 돼요.
[48:59] 그러면 훨씬 싸게 만드는 기업이 금방 쫓아오고 훨씬 기술을 많이 개발하는 쪽이 영원히 기술적 해자를 놓고 못 들어오게
[49:05] 할 거니까. 대표적으로 반도체에서는 리사그라피 장비가 그렇습니다.
[49:09] 그래서 리사그라피도. 그렇습니다.
[49:14] 네덜란드의 반도체 장비회사인데요. 이 회사가 지금 십 나노 이하의 반도체 공정에 가장 중요한
[49:20] 장비인. 이 극자외선 노강장비를 세계 유일 만드는 회사입니다.
[49:24] 독점을 하고 있는. 회사인데.
[49:26] EUV 익스트림 UV 라고 그래서 극자외선입니다. 굉장히 짧은 파장의.
[49:31] 자외선 몇억 원이? 아니고 몇억 달러, 몇억 달러.
[49:36] 그 유명한 회사 CEO 들이 다 가서 우리한테 파세요. 이러고 줄 선다는 그 회사잖아요.
[49:40] 어 몇 년 전에 그랬다면서 약간 구도가 역전이 되고 있어요.
[49:43] 아 예 그런데 조금 아, 그럼 뭐 그것도 어너더 스토리인데요.
[49:45] 어쨌든 제가 이게 말씀드린 가닥은. 그렇게 특정한 분야의 기술들은 지금 말씀하신 구도가
[49:51] 맞아요. 근데 최근에 들어와서 우리가 보고 있는 것 중에 하나.
[49:54] 특히 아까 10년 전, 15년 전하고 다른 게 뭐냐면 이런 단방향성의 기술 진화가 훨씬 다방향성이 됐다는 거예요.
[50:01] 예를 들어서 메모리 반도체도 마찬가지인데 아마 우리가 나중에 메모리 반도체 이야기할 기회가 있겠습니다만 메모리
[50:06] 반도체도 예전에는 10년 전, 15년 전에는 그야말로 치킨 게임이라는 용어가 유행을 했었죠.
[50:12] 그리고 사이클이라는 개념이 굉장히 굳건했어요. 업턴이 있으면 다운턴이 있고, 근데 업턴하고 다운턴은 불과
[50:18] 수요하고 공급 사이의 격차가 오퍼센트 십퍼센트만 차이 나도 막 훌쩍훌쩍 뛰는.
[50:23] 거예요. 그리고 예전에는 약간 약간 킬로그램 단위로만.
[50:26] 맞아요? 맞아요.
[50:27] 무슨 동대문 옷장사처럼 막 킬로그램 단위로 막 이걸 떼가고 그랬죠.
[50:31] 그 당시에는 그래서 메모리 반도체는 당연히 범용 반도체 여기서 말한 범용 반도체는 그냥 메모리 반도체 업체들이
[50:38] 만들고 시장에 갖다가 내다 팔면은 그냥 필요한 사람들이 알아서 사가는.
[50:41] 여기다 끼우고 저기다. 끼우고 제가 미국에 왔을 때 미국에 왔을 때 요란 게
[50:44] 뭐냐면 미국. 하니까 마트 앞에 마이크로센터라는 전자 가게가 있어요.
[50:48] 거기서는 진짜 메모리를 그냥 막 진열대 놓고 팔아요. 사람 포장도 안 하면 메모리를 사람들이 막 사가는 거야.
[50:55] 그거를 근데 예전에는 그랬다는 거예요. 예전에는 그래서 근데 그게 될 수 있었던 이유는 메모리는
[51:00] 규격이 다 같았기 때문에 표준이 다 같았으니까 하이닉스가 만들던 삼성이 만들던 어쨌든 마더 보드의 끼우면 잘
[51:06] 돌아가요. 그래서 하이닉스 삼성은 좀 그 대만의 TSMC 같은 회사에
[51:10] 비하면 조금 약간. 그 당시.
[51:14] 이제 저희 선배 격이 되시는 반도체 전략가들은 우리나라는 빨리 저렇게 비메모리도 해야 된다.
[51:20] 파운드리도 해야 되고 우리나라 뭐 반도체 설계 왜 이렇게 없냐 하면서 막 목이 터지라 외치셨죠?
[51:25] 뭐 그 얘기는 아주 여전히 유효합니다만 근데 그 당시하고 지금이 가장 차이가 나는 건 뭐냐면 이제는 메모리조차도
[51:32] 범용 반도체가 아니라는 거예요. 만약에 메모리가 계속 범행 반도체였으면 우리나라는 몇 년
[51:36] 안에 중국한테 다 잡아먹혔을 겁니다. 그리고 일본은 계속 우리나라보다 경쟁을 하거나 조금씩 앞서
[51:42] 있었을 겁니다. 근데 메모리 반도체에서도 이 방향이 계속 바뀌는 변곡점들이
[51:47] 많이 나왔어요. 제1 먼저 생각할 수 있는 것은 뭐냐면은 80 년대에서
[51:51] 90년 넘어갈 때 PC 시장 그전에는 메모리 반도체의 주요 시장은 그냥 기업용 서버였습니다.
[51:56] 개인용 PC 에 메모리를 쓴다, 말도 안 되는 이야기였어요.
[51:59] 그러다가 개인용 PC 의 시장이 커지니까 개인용 PC 맞춤형에 가볍고 원가가 싼 메모리의 시장이 열리기
[52:04] 시작했죠. 또 하나가 이제는 90 년대에서 공 공 년대 넘어갈 때
[52:08] 본격적으로 인터넷의 시대가 열렸을 때, 그러니까 이제는 단순히 연산만 잘하는 게 아니고 인터넷에서 다운로드 받는
[52:13] 데이터를 처리할 수 있는 정도의 충분히 큰 용량. 여기에 메모리가 역할 분담할 수 있게끔 하드디스크하고
[52:21] 메모리가 어느 정도의 이런 역할 분담을 할 수 있는 개념, 세 번째가 같은 온라인인데 이제는 인터넷이 아니고 휴대폰의
[52:28] 시대 근데 또 PC 에 들어가는 메모리는 휴대폰을 못 써요.
[52:31] 그 휴대폰에 딱 맞춤형으로 메모리가 만들어져야 되니까 폼팩터가 바뀌어요.
[52:35] 또 한 번이 어디였냐면 그냥 휴대폰이 아니고 스마트폰에 들어갈 수 있는 메모리 요.
[52:38] 몇 번의 변곡점을 누가 대응을 못했냐면 일본 업체들이 제대로 대응을 못한 거예요.
[52:43] 액수충만 보고 있었던 거예요. 기업용 서버 우리가 맨날 만드는 가전제품 이것만 만들면 돼
[52:48] 그 시장은 계속 있었죠. 근데 자기도 모르는 사이에 와이 축 생기고 질축 생기고
[52:52] 하니까 갑자기 한국 업체들이 쭉쭉 치고 나가고 모바일 시장이 커질 줄 몰랐어요.
[52:56] 그러면서 이제 삼성의 승계를 잡은 거네요? 그렇죠.
[52:58] 그리고 특히 한국의 업체들이 완전히 일본 업체들을 누른 거는 어 다들 뭐 디램에서 유리가 64 메가를 먼저 했다는
[53:05] 뭐 유백 256 메가를 먼저 했다. 이런 얘기들을 많이 하시는데 그거는 일종의 상징적인
[53:09] 숫자고요. 진짜로 좀 초격차라는 걸 만들기 시작한 건 좀 모바일
[53:13] 디램이었다 생각해요. 이 모바일 쪽이 이렇게 커질 줄 몰랐고.
[53:17] 모바일 중에서도 스마트폰이 이렇게 역사상 가장 빠른 속도로 지금 AI 를 제외하고 나면 역사상 가장 빠른 속도로
[53:23] 이렇게 빨리 보급될 줄 몰랐던 거죠. 하긴 뭐 처음에 모바일폰 나왔을 때 돈도 비싸기도 했지만
[53:29] 아니 세상에 뭐 그렇게 급한 일 이 많다고? 전화기를 자기 어느 어느.
[53:33] 통신사 어느 회사라고 말씀드리지 않겠지만 2009년 쯤에 아이폰이 처음 나왔을 때 휴대폰 만드는 이 사업부에서 그
[53:40] 회사의 휴대폰 만드는 사업부에서 이제 사업 부문장들 모아놓고 긴급대책 회의를 한 거예요.
[53:45] 이 스마트폰이라는 게 나오는 것 같은데 뭐 어떻게 할 것 같애?
[53:48] 아니, 우리 피처폰 이렇게 잘 팔리는데 뭣하러 저렇게 애들 장난감 같은 스마트폰에 신경을 씁니까?
[53:52] 그러니까 아마 5년 후에도 쟤네들은 십 퍼센트도 차지 못할 거예요. 5년 후에 스마트폰 시장은 80%가 돼버렸죠.
[53:58] 그러니까요. 이렇게 되는 거예요 이제.
[54:00] 그러다가 이제 인공지능으로 넘어갈 때 SK 하이닉스가 대응을 잘하는 바람에 또 이번에 기회를 잡은 거잖아요?
[54:07] 그렇죠. 그래서 이게 왜 중요하냐면 이거는 꼭 반도체뿐만 아니라
[54:10] 저는 이 모든 거의 대부분의 핵심 전략 산업에 적용이 될 수 있는 새로운 문법이라고 생각.
[54:15] 하는데 밑에서 치고 올라온다 원가로 그래도 위에서 기술로 찍어내린다.
[54:19] 이건 한 방향에만 거는 건데 메모리만 하더라도 지금 이렇게 방향이 여러 번 막히고 있는 데다가 근본적으로 이제는
[54:25] 범용이라는 개념 자체가 없어질 수도 있는 굉장히 제 생각에는 앞으로 한 20년 후에 누군가 책을 쓴다.
[54:31] 그러면 이 시점을 굉장히 중요한 변곡점으로 기록할 수 있는 타이밍이 지금이라고 생각하는데.
[54:37] 왜 그러냐면 메모리 반도체는 더 이상 이제는 범용 반도체가 아니기 때문에.
[54:41] 그 이야기를 우리. 수요일날 알겠습니다.
[54:46] 어 제가 이 책을 그래도 어쨌든 꾸역꾸역 끝까지 다 읽고 나서 들어도 지금 따라가기 힘든데 책 안 읽고 방송만
[54:53] 들으시는 분들은 게다가 말씀도 되게 빨리하시잖아요. 굉장히 느리게 하는 편입니다.
[54:58] 이 정도면 어 평소보다는 어. 지금 근데 다들 넷플릭스도 1.5 배석으로 보시잖아요.
[55:02] 그래서 아마 다들 익숙하실 거라 생각합니다. 그래서 어.
[55:05] 네 어 충분히 일부가 길었습니다만 못다한 얘기는 이부에서 이어가도록 하겠습니다.
[55:11] 오늘은 여기까지 할게요. 네.
[55:12] 수요일에 뵙겠습니다. 감사합니다.

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