https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=101&oid=015&aid=0004516451
http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2021/03/17/2021031702897.html

하하 ㅋ 공유하러 왔더니 이미 올려주셨네요 ㅋㅋ
수익성이라.. 하지만 장기적인 경쟁력 확보 차원에서는 좀 도움되지 않을까요 ?

앞으로 수십년도 중국이 초미세공정용 노광기를 자체개발하지 않는 이상 (이건 사실상 불가능이죠) 10나노 이하 미세공정은 삼성, TSMC, 인텔 내외 소수의 업체들이 독과점할 가능성 높고, 이렇게 신규업체의 진입이 제한된 상황에서 한편으론 자율주행/전기차/AI혁명으로 인해 미세공정의 수요는 꾸준히 늘어날 것이므로 제 생각에는 파운드리 패권을 잡는 업체가 결국 반도체 1위를 석권할 가능성 높다 봅니다. 칩 설계도 좋지만 결국은 파운드리라고 생각해요. 여긴 진입장벽이 극히 높아 후발 빅테크 업체들이 진입할 수도 없는 분야고 TSMC가 파운드리 하나만으로 영업이익 30조원대 진입 노리고 있는것만 봐도 수익성까지 어마어마한 분야입니다. 물론 삼성은 엑시노스 AP 개발 통해서 꾸준히 칩설계 역량도 유지하고 있고, 뉴로모픽 등 차세대 칩 개발도 지속하고 있는 상황이고요.

미국에서 페북, 구글, 아마존, 테슬라등은 반도체 설계인력 잔뜩 고용중이에요.  기존 인텔, amd등보다 2배이상의 고연봉을 주는지라 채용시장에서 문전성시중. 실리콘밸리가 아니라 소프트웨어밸리로 이름바꿔야 할정도로 sw회사들이 돈이 남아돌고 워낙 초강세라.  이제 겨우 5년정도라 실력은 미천해서 AP설계 위탁하고 있지만, 조만간 퀄컴같은 팹리스로 변신될 것으로 예상들 합니다.  한국으로 치면 네이버가 삼성에서 반도체 설계인력을 빼가는것과 같은것.

저도 이생각을 햇거든요

과연 삼성보다 현금보유량과 브랜드에서 앞서있는 업체에서 애플처럼 자체 펩리스회사를 안쓰고

삼성에계 의존을 계속할지가 의문이거든요

앞서 삼성은 애플과 그렇게 하다가 뒷통수 지대로 맞앗죠

앞으로 자율주행 등 ai칩들이 활성화가 되면 자체펩리스 굴리게 될겁니다

삼성으로써는 굉장한 마이너스가 될거에요

제생각엔 삼성에 맞겨봐서 테스크리스크생산을 하게 해서 결과물을 보고 나서 바로 펩리스

회사 세울거같네요

자율주행칩을 안만들고 파운드리만 한다면 미래의 먹거리는 미쿡회사들이 다 차지할겁니다

대형 팹리스가 늘어난다는건 삼성에게 있어선 또하나의 기회가 되는거죠.

손에꼽는 세계적인 초거대 기업들만 자체 설계역량 확보를 위해 돈쏟는거구요 대다수의 기업은 이런짓(?) 못합니다.

그래서 삼성은 한순간뿐이더라도 구글, 페북칩 커스텀칩 설계역량 쌓는게 아닐까요

시총 1000조 넘는 거대기업 말고도 고객사는 앞으로 커스텀칩 원하는 대형 고객사는차고 넘칠테니깐요

BANFF님 글을 보세요

그 초창기 설계를 맞기던기업이 지금은 펩리스를 차릴려고 설계업자들 모셔가기 한다고

하자나요

이렇게 되면 삼성은 자율주행칩도 못만들게 되고 그냥 파운드리만 해야됩니다

물론 삼성에 파운드리가 많이 몰리면 삼성으로써는 좋치요

그렇치만 모든 미래 먹거리가 미쿡에 의해 좌지우지가 된다는겁니다

바로 자율주행 에서도 표준특허는 미쿡애들이 다 같고 잇을거고 거기에 AI 쪽도 마찬가지구요

발췌글에서 보면 삼성은 자율주행 AI칩을 안만드는 조건으로 삼파를 위해서 파운드리만

하겟단 말을 하고 있자나요

미쿡 이런 초거대기업들이 자체 펩리스를 만들엇을때 삼성에만 케파를 줄까요???

애플과 똑같은 짓거리 하게 되있습니다

TSMC 와 삼파 피터지는 경쟁과 출열은 피할수가 없다는것입니다

이미 ' 또 하나의 기회가 되는것' 이라고 댓글로 명시 해놨구요.

모든 미래 먹거리는 새삼스러울것 없이 최소 40년간 미국에 의해 좌지우지 되었죠.

시장이 커지는것 뿐입니다. 삼성은 그에맞춰 파운드리 강화하고 있고, 설계역량 포기하고있고요

인텔과 퀄컴같은 범용칩 회사들은 어려워 지겠네요.
삼성이야 설계자산을 좀 공유해도 어차피 지금도 비메모리 시장에서 큰 영향력이 없는 회사라 잃을게 없죠.

앞으로 팹리스 업체들도 살아남기 위한 몸부림이 필요할 것 같습니다. 삼성은 이미 쌓아놓은 메모리 초격차 지키고 파운드리에서까지 점유율 확보하면 이 두 영역으로도 매년 충분한 이익을 안정적으로 얻어낼 수 있기 때문에 미래에도 경쟁력 충분할 걸로 생각하고요. (삼성은 메모리 설비에도 연평균 20조 이상의 투자를 지속하고 있어 원래도 안심이지만, SK가 120조 투자를 목표하고 있는 용인 클러스터까지 완공된다면 한국 메모리 패권의 적수는 없어질 것 같습니다.) 여기다 자율주행차로 인해 수년 내 규모가 폭증할 이미지센서 시장에서도 점유율을 높여가고 있죠.

반도체 필요로 하는 회사가 저들 뿐인가요?지금의 삼성 전략은 쭉~~~~ 경쟁력 있어보이는대요

가짜왜곡찌라시 전문업체 좃선찌라시에서 마치 삼성이 차량반도체 설계를 포기하고 파운드리에 몰빵한 것처럼 찌라시를 돌렸나본데 갠적으로 그게 아니라 섬짱괴 tsmc가 갖지 못한 능력을 지닌 IDM 회사로서 자사의 설계 역량을 고객사가 요구하는 수준으로 맞춤 제공하는 차원으로 해석되는데 말이죠. 메모리소자에 AI연산기능 올리고 기존 반도체 소자에 차세대 메모리인 M램을 결합시키듯 고객사가 요구하는 설계자산을 제공해서 커스텀해주고 파운드리로 만들어주는 뭐 그런 차원 아닌가요?? 게다가 차량반도체 설계나 투자는 계열사인 삼성전기나 자회사인 하만 등이 할 수도 있는거고 삼성이 그런 거 포기할 리가 없죠.

네 제가 본문에 적은게 그런 취지였습니다. 저 조선 기사 하나만 보면 착각하기 쉬운데 황정수 기자 칼럼과 함께 읽어야 삼성의 전략을 이해할 수 있습니다. 말씀대로 고객사들에 맞춤 서비스를 제공해 자사 파운드리로 끌어들이고 (이 부분 능력은 IDM의 길을 수십년간 걸어왔던 삼성이 월등하죠), 이를 통해 파운드리 생태계를 가꾸어가는 한편 고객과 충돌하지 않는 선에서 본인들의 칩 개발은 지속하고 있습니다. 저도 이렇게 가는게 궁극적으로 맞다고 보는게 위에서 쓴 것과 같이 대형 파운드리 고객사를 확보하고 본인만의 생태계를 가꾸는게 장기적으로 TSMC를 꺾을 수 있을 방법이라고 생각하기 때문입니다. 이외에도 막후에서 삼성은 꾸준히 중소 칩리스 업체들간의 인수합병을 지원하고 있고, 이렇게 덩치가 커진 업체들을 DSP 파트너로 끌어들여 강력한 디자인하우스 생태계를 만들어가고 있습니다.

AI칩은 고부가가치 반도체일뿐 대량 소비되는 반도체로는 생존하기 어렵죠.
단일칩 생산량이 적기 때문에 캐파를 확보하기 위한 파운드리 티어에서 꽤 밀립니다.
자율주행 반도체도 생각보다 적을 수 밖에 없는게 피크 기준 년간 최대 5천만개 정도 소비 될겁니다.
2021년 통계에서 자동차 년간 판매량이 7천 5백만대 수준입니다.
수 많은 벤더사들이 난립해서 총 판매량을 가지는거고 단일벤더사 기준 년간 판매량 1천만개 수준으로 계약 될겁니다.
저가 자동차 판매량도 있으니 자율주행 기능이 탑재되는 물량 기준으로 년간 4천만개라 보면 단일 벤더사 기준 1천만개 칩 공급은 폭스바겐, 도요타가 채택하지 않는 한 어려워 보입니다.
스마트폰 AP 년간 출고량이 2억개 수준이고, x86으로 인텔의 최소 파운드리 계약 물량이 칩 기준 1천만개 단위입니다.
삼성이 반도체 설계 기술로는 재미를 못 보니깐 공통분모인 파운드리로 전향한거에요.
차세대 먹거리로 더 큰 시장인 전력반도체에 투자를 하고 있는 중이니까요.
AI 반도체는 웬만한 규모의 반도체 회사들이나 소프트웨어 기업들은 다 가지고 있는 기술일테니 자립한다고 자체칩 찍어봐야 얼마 되지도 않을뿐더러 일반 소비자 시장에 들어갈 기회는 매우 적습니다.
개인 소비자들은 스마트폰 AP에서나 기회를 얻겠죠.
시간이 지나면서 AI 연산도 결국 CPU나 AP에 통합되는 과도기를 거쳐서 사라질거라고 봐요.
AI 반도체는 혁신성에서는 긍정적이지만 상업 목적에서는 과대평가 된게 아닌가 싶을 정도죠.

얼마전에 삼성전자에서 메모리반도체에 연산기능을 탑재한 HBM-PIM 을 발표한 바 있고, 현재 우리 정부에서도 2030년까지 메모리와 연산기능을 통합한 PIM반도체 개발을 지원하고 생태계를 형성하려는 노력이 있는 것으로 알고 있습니다. 아마 엔비디아 등 기성 업체들의 기득권을 피해 우리나라의 강점인 메모리반도체를 적극 이용하려는 것 같던데, 혹시 AI 연산기능이 메모리에 통합되는 모델이 시장의 주류로 변화할 가능성이 있을까요?

AI로 메모리 엑세스맵 및 병렬 타이밍을 조정해서 대역폭 최적화 하는 메모리 컨트롤러에요.
인텔, AMD, 애플이 AI 기술로 파이프라인의 코히런시 퍼펙트 히팅 하는거랑 유사합니다.
아키텍처 설계하는 분들에게는 이미 10년전부터 필요성이 인지 되었다고 하더라구요.
삼성은 3세대 NPU를 엑시노스에 넣어놨고, x86, ARM은 이미 NPU 아키텍처를 개발했죠.
아직 NPU가 사용처가 없는게 소프트웨어 개발사들이 응용하기가 난해한거 같더라구요.
개인사용자가 사용하는 AI도 이미지 검색 정도니까요.

인텔과 AMD는 시장 1위, 2위에 해당하는 FPGA 회사들을 인수해서 기술을 확보하고 있으니 AI 반도체는 FPGA에서 구현해도 무방합니다.
GPU 기반 AI 가속기도 준비하고 있는중이지만 범용칩으로는 AI 기술이 부곽되진 않죠.
서버 솔루션도 그렇게 대응하고 있는 중이구요.
퀄컴도 AI 가속기를 디자인해서 집어 넣을 예정이구요.
소비자 레벨에서 사용할 수 있는 AI 응용 분야가 폭넓지 못하죠.
저는 소프트웨어 기업들이 반도체를 설계한다고 해서 현재의 판도가 달라질거라 생각되지 않습니다.
애플은 옛날부터 모토로라, IBM, ARM과 협업해서 CPU 개발에 참여하기도 했던 기업이라 논외로 보구요.
자체적으로 만드는건 좋은데 누가 쓸거냐. 년간 생산량은 얼마나 될거냐. 이게 젤 중요합니다.
예전에도 적었지만 인텔이 파운드리 시장에 들어오면 가뜩이나 부족한 EUV 장비 때문에 생산량이 적은 기업들은 첨단 공정 캐파 확보가 거의 불가능하다고 봐야죠.
애플, AMD, 퀄컴, 인텔, 미디어텍 제외하면 안정적으로 캐파 확보 힘들고, 이 회사들이 특징이 대량으로 생산해서 시장 판로 확보가 되어 있는 기업들입니다.
웃돈 주고 비싸게 칩 찍으면 범용칩 대비 단가 효과가 적구요.
구글, 마이크로소프트가 자체칩 찍어서 년간 1천만개 단위로 물량 소화 가능한 상황도 아닐겁니다.
이렇게 뽑아아서 써봐야 퀄컴의 칩 넘버 한개분에 해당하는 물량 수준이라서요.

위에 AI 칩 얘기가 있는데, 현 CNN algorithm위주의 AI chip이라는건 matrix calculation을 위한것이고, inference에는  IEEE 754 floating 연산이 필요없고 BF16같은 customized FP format이 필요하기 때문에 범용 CPU로는 구현안됩니다. GPU에서 최근에 BF16이나 TF16 format을 지원하지만, GPGPU 기반의 AI 연산 지원은 수백개의 instruction을 지원하는 범용이기 때문에, 20여개의 instruction밖에 두지않은 전용 TPU나 NPU 기반의 연산기보다 성능이 훨씬 떨어질 수밖에 없는 한계가 있는 것이고.  그래서 현재 애플은 AI연산을 GPU에 안맡기고 NPU따로 둡니다.  삼성도 AMD Navi기반 GPU로 해도 올해 나오는건 matrix 연산기능도 없고 내년에 나올것도 초보단계에 저성능인지라 NPU따로 둬야 합니다.

그리고 AI칩이 FPGA냐 ASIC이냐는 이젠 케케묵은 논제이고, 초기에 MS는 FPGA를 구글은 ASIC으로 구현하는데, 결국 성능은 fine-tuning된 ASIC 못이기니 마소 테슬라 다 ASIC 설계 구현자들도 다 같이 뽑고 있죠. FPGA라는게 prototype이 태생이기 때문에 한계는 어쩔수 없는 것이고. 인텔 AMD 모두 FPGA를 먹었다 해도 AI는 ASIC으로 갑니다.

FANG과 테슬라등이 10년후에 하드웨어 업계판도를 바꿀까말까 그걸 알면 월스트리트에서 일해야.  일단 얘들은 돈이 너무 많이 있어서 인텔, amd, nvidia, 퀄컴등 기존 업체로부터 웬만한 경력자는 $400k, 500k이상 연봉줘가며 빨아가고 있으니, front-end부터 back-end 설계까지 우수한 인재들이 지금 블랙홀처럼 빨려 들어가고 있고, 현재 자율운전차량이나 데이터 센터등에서 필요한 하드웨어는 소프트웨어 업체가 스펙을 좌지우지 하고 있고, 요즘 ISCA나 Arith같은 하드웨어 Tier 1 학회에 TFANG에서도 논문이 많이 나오는지라, 10년후 어찌될지는 아무도 모르는 것.

엑시노스 AP에 3세대 NPU가 들어 있습니다.
인텔/AMD는 작년까지는 FPGA로 대응하고, 올해부터는 AI 연산을 위한 GPU를 출시합니다.
서버 시장에서 엔비디아와 경쟁하는 제품군이니까요.
AI 칩으로 나오는 제품들은 위 제품군과 경쟁하지 않는 자사 서버용이거나 자율주행용 시장에서의 반도체이니까요.

AI는 GPGPU기반과 TPU기반 두가지로 나뉘고요.  태생적으로 CPU가 GPU를 못따라가듯이 GPU는 TPU/NPU 못따라갑니다. 그냥 간단히 AI는 연산 알고리즘의 error tolerance가 gradient decent를 이용한 연산으로 fitting할때 보정되기 때문에 32bit 연산이 필요없는데, GPU는 32b을 support 해야하는 태생적 한계 때문이에요.  이걸 이해해야 시장변화가 바로 보이게 됩니다.  올해 나오는 인텔 AMD의 AI GPU는 기대하지 마시길.  원래 32b FP연산에 최적화 해서 게임을 위한것이 GPU이고 거기에 그냥 matrix multiplication 조금 빨리 하게 해줬다 정도밖에 안되니. AI 어플리케이션에게는 hardware resource의 낭비죠.

그 개념은 충분히 알고 있습니다.
자꾸 FPGA와 ASIC 얘기를 중점으로 하시는거 같아서요.
AI용으로 나오는 GPU는 아키텍처/드라이버가 조정되어 FP8에 최적화되어 나오거든요.
문제는 자체칩을 찍는다고 해도 단일 플랫폼으로 GPU 퍼포먼스를 능가하는 칩을 만들기 힘들다는거죠.
GPU는 깡성능이고, 자체칩은 전성비로 접근해야 하는 분야에 쓰일겁니다.

구글칩은 엑시노스에 구글 커스텀 NPU를 붙혀놓은 AP에요.
삼성은 안드로이드를 구동 가능한 SOC를 보유하고 있는데, 구글은 여기서 NPU를 추가하고 구성을 조정하면 큰 추가비용 없이 안드로이드에서 자체 NPU가 구동되는 SOC를 무난하게 제조할 수 있습니다.
엑시노스에는 OS 구동을 위한 CPU, 그래픽 처리를 위한 GPU, 센서 처리를 위한 MCU 컨트롤러, 이미지 프로세서, 사운드 컨트롤러가 있어서 기능 확장을 통해서 큰 신경 안 쓰고 온칩을 제조할 수 있습니다. 
삼성과 손 잡은 기업들은 단순히 AI 가속기를 제조할려고 반도체 설계를 위탁하는게 아니라 엑시노스 SOC를 이용하려고 협력을 하는거에요.
개발비용 절감, 개발기간 단축 효과를 얻을 수 있는거죠.
구글은 웨이모에 쓰는 칩 말고도 크롬북에 쓸 칩도 개발한거로 알고 있습니다.
독자적인 칩을 설계하고 있는 기업들은 SOC를 개발하는게 아니라 AI 반도체를 개발하는거니까요.
삼성 엑시노스를 공통분모로 SOC를 구성하고, AI에 전념하면 됩니다.
이건 삼성은 가능한데, TSMC가 하지 못하는 부분이죠.
엑시노스를 쓰는 기업들이 TSMC로 넘어가는건 있을 수 없는 얘기고, 삼성을 벗어나기엔 SOC 총 개발이라는 판이 커지는 상태가 발생합니다.

장기적으로 결국 반도체업계도 TSMC 진영과 삼성진영이라는 말로 양분되어 나눠지지 않을지... 생각해봅니다. 이제 단순 위탁생산만의 역할을 넘어 파운드리의 판이 점점 커지네요. 아무리 혁신적으로 좋은 칩을 설계하더라도 결국 그 설계도를 받아 만들어줄 존재는 언제나 필요하다는 점, 그리고 고도의 기술력이 필요하기 때문에 그 존재가 제한되어 있다는 점이 결정적인 것 같아요.

토토스님 배워갑니다

감사합니다. 많이 배워 갑니다.