설계도만 팔던 Arm이 칩을 판다, 르네 하스 "공급 제약 3~5년"

No Priors가 공개 당일 X에 먼저 올린 대목은 리더가 되는 데 손해는 없다는 하스의 말이었습니다. 뒤처진 쪽은 각본 전체를 남이 써 주는 대로 따라야 한다는 문장이 이어집니다. 같은 주 Arm은 핫칩스 첫날 발표된 CPU 논문 6편 가운데 IBM의 차세대 메인프레임 칩, 엔비디아 Vera, 후지쯔 MONAKA, Arm AGI CPU까지 4편이 Arm 아키텍처를 쓴 설계였다고 적었습니다.

회사 역사상 처음 파는 칩

하스는 Arm이 칩 공급망에서 두 가지 역할을 한다고 설명했습니다. 본업은 스마트폰과 데이터센터, 자동차에 들어가는 CPU 코어 설계도를 빌려주는 라이선스 사업이고, 고객은 삼성처럼 팹을 가진 회사이거나 설계를 TSMC에 맡겨 생산하는 대다수 칩 회사입니다. 여기에 3월부터 Arm이 직접 내놓은 첫 제품 AGI CPU가 더해졌습니다.

그는 이 변화를 단계로 풀었습니다. 제품 주기는 빨라지는데 칩 생산 기간은 길어지자 Arm은 설계 조각을 따로 파는 데서 조각을 엮는 청사진까지 묶은 컴퓨트 서브시스템(CSS)으로 옮겼고, 상장 설명회에서 레고에 빗댔던 이 제품의 수요가 엄청났다고 했습니다. 실물 칩은 그다음 걸음이었습니다. 메타가 에이전트 작업용 범용 CPU를 원했는데 만들어 줄 곳이 없어 Arm에 함께 만들자고 했다는 겁니다.

Arm이 3월 24일 낸 발표문을 보면 AGI CPU는 Arm이 설계한 첫 데이터센터 CPU이자 회사 역사상 처음 파는 양산 칩입니다. 네오버스 V3 코어를 최대 136개 넣고 전력은 300W이며 TSMC 3나노 공정에서 만듭니다. Arm은 랙당 성능이 x86보다 2배 넘게 높아 AI 데이터센터 1GW당 설비투자를 최대 100억 달러 줄일 수 있다고 주장했고, 에이전트가 늘면 데이터센터가 GW당 지금의 4배가 넘는 CPU를 필요로 할 것으로 봤습니다. 메타가 공동 개발했고 세레브라스, 클라우드플레어, 오픈AI, SAP, 리벨리온, SK텔레콤이 고객으로 이름을 올렸습니다.

고객이면서 경쟁자가 될 수 있는 회사들의 반발은 예상보다 작았다고 했습니다. 엔비디아와 아마존, 마이크로소프트, 구글처럼 Arm 기반 서버 칩을 직접 만드는 회사들도 쓸 수 있는 소프트웨어가 늘면 모두에게 좋다는 이유로 받아들였고, 3월 발표 때 젠슨 황과 마이크로소프트의 라니 보르카르, 구글의 아민 바다트, 아마존의 제임스 해밀턴이 축하 메시지를 냈다는 겁니다. 발표문에는 네 사람의 인용이 실제로 실렸습니다.

재고 없는 사업에서 메모리 배정을 받는 사업으로

엘라드 길이 예전에 Arm의 매출총이익률이 98.5%라는 것을 알고 놀랐다고 하자, 하스는 2013년 엔비디아에서 Arm으로 옮기며 재고도 반품도 폐기도 없는 사업에 싫을 게 뭐가 있느냐고 생각했던 일을 떠올렸습니다. 지금은 그 반대편 일을 합니다. 팹을 지을 생각은 없지만 TSMC나 삼성에서 웨이퍼를 받고, 삼성과 마이크론, SK하이닉스에서 메모리를 배정받고, 기판을 사야 하니 공급망 조직과 후공정·배치 설계 인력, 시제품을 켜 보는 실험실까지 새로 갖췄다고 했습니다.

실적표에는 두 사업이 함께 적혀 있습니다. Arm이 7월 29일 낸 2027 회계연도 1분기(4~6월) 실적은 이렇습니다.

AGI CPU는 고객 수요로 20억 달러 넘게 잡혔는데, Arm이 생산 능력을 확보했다고 밝힌 것은 10억 달러어치입니다. 하스는 요즘 Arm의 처지를 공급 쪽 일에 허리까지 잠겨 있다고 표현했습니다.

칩 설계 36개월에서 가장 긴 구간

하스는 칩 하나를 설계하는 데 복잡도에 따라 24~36개월이 걸리지만, 구조를 짜고 회로 설계 코드(RTL)를 만드는 일보다 검증과 확인, 디버깅, 문서화에 훨씬 오래 걸린다고 했습니다. 그 구간에서 AI가 뛰어나서 Arm 엔지니어의 80~90%가 매일 AI를 쓰고, 비엔지니어 조직도 곳곳에서 쓴다고 했습니다.

지금 AI를 끄라고 하면 1990년대에 인터넷을 오후 2시부터 4시까지만 쓰라고 하는 것과 같습니다. 난리가 날 겁니다.— 르네 하스, Arm CEO (No Priors)

아직 약한 곳도 짚었습니다. RTL을 새로 짜는 일과 최고 수준의 물리 설계는 AI가 서툰데, 모델이 공개된 자료로 학습했고 칩 설계 정보는 대부분 사내 비밀이기 때문입니다. Arm은 모델 회사들과 함께 이 문제를 다루고 있고, 하스는 Arm이 IP와 함께 문서와 테스트 벤치를 쌓아 온 것을 강점으로 들었습니다. 문서도 시험 환경도 없는 IP는 쓸 수 없고, 쓸 수 없으면 AI 학습 재료도 되지 못한다는 겁니다.

그는 5년 넘게 지나면 단순한 설계는 아이디어에서 GDS2 파일(공장에 보내는 최종 설계 파일)까지 AI로 만드는 일이 충분히 가능하다고 봤습니다. 다만 Vera Rubin보다 10% 빠르고 20% 싸고 30% 효율적인 칩을 만들어 달라고 버튼을 누르는 수준은 아니라고 선을 그었습니다. 오픈AI는 6월 Jalapeño를 공개하며 설계에서 테이프아웃까지 9개월이 걸렸고 자사 모델이 설계 일부를 앞당겼다고 밝혔는데, 이 칩 이야기는 오픈AI 연산 총괄 사친 카티가 7월 MAD Podcast에서 한 설명에도 나옵니다.

공급이 수요를 넘는 거품은 멀었다

하스는 요즘 투자를 넉넉히 받고 설계도 뛰어난 젊은 AI 칩 회사가 많지만, 자본이 엄청나게 드는 산업이라 메모리 회사와 기판 회사와의 관계가 성패를 가른다고 했습니다. 트랜스포머가 AI 학습과 추론의 기본 단위로 남는 한 연산과 메모리를 많이 쓰는 구조는 바뀌지 않고, 그래서 이 제약은 12개월이나 24개월로 끝나지 않고 적어도 3~5년 간다는 것이 그의 전망입니다.

다음 병목으로는 데이터센터 건설을 꼽았습니다. 일정보다 앞서거나 생각보다 인력이 덜 드는 사업은 거의 없고, 미국 곳곳에서 데이터센터 개발을 늦추거나 제한하자는 목소리까지 커지고 있다는 겁니다. 건설이 막히지 않으면 웨이퍼와 메모리 생산 능력이 병목이 됐을 것이라고 덧붙였습니다.

AI 거품을 묻는 질문을 자주 받는다는 그는 주가 평가의 거품은 따로 두고, 공급이 수요를 넘는다는 뜻의 거품이라면 근처에도 가지 않았다고 답했습니다. 오픈AI 연산을 책임지는 카티도 7월 같은 취지로, 새로 가동하는 연산을 바로 다 쓰고 있어 더 큰 위험은 제때 못 짓는 쪽이라고 말한 바 있습니다.

대주주 소프트뱅크

Arm은 상장사지만 소프트뱅크그룹이 최대 주주이고, 하스는 소프트뱅크그룹 인터내셔널의 CEO도 맡고 있습니다. 그는 최대 주주와 비공식 투자자 미팅을 수시로 한다고 농담하면서, 손정의 회장이 주주총회에서 밝힌 로봇과 오픈AI, 인프라, Arm이라는 전략을 짜는 논의에 함께 들어가 실행을 돕는다고 했습니다. 소프트뱅크 쪽에서는 서버 CPU 회사 암페어와 AI 칩 회사 그래프코어, 자율주행 회사 스택AV의 방향을 이끈다고 밝혔습니다.

소프트뱅크가 7월 2일 발표한 SB Neo도 이 그림에 들어갑니다. 소프트뱅크 주식회사가 51%, 소프트뱅크그룹이 49%를 갖는 미국 네오클라우드(GPU 연산 임대 전문 클라우드) 회사로, 그룹이 확보 중인 10GW 규모 에너지·AI 인프라를 바탕으로 2027 회계연도(2028년 3월까지)에 서비스를 시작합니다. 하스는 SB Neo가 마이크로소프트나 구글의 설계 채택을 따내야 하는 젊은 칩 회사들에게 둥지가 될 수 있다고 했고, Arm도 범용 칩 판매에 뛰어들지 않고 소프트뱅크만을 위한 제품을 만들 수 있다고 봤습니다.

로봇의 두뇌는 이미 Arm

로봇에 대해서는 크게 낙관했습니다. 한 가지 일만 하도록 만든 로봇 1.0은 생산 라인이 바뀌면 라인을 뜯어야 했지만, 보고 배우는 로봇과 범용 기계 설계, 떨어지는 값이 합쳐지면 건설과 인프라, 서비스, 보안까지 로봇이 맡는다는 겁니다. 사람 모양과 특정 작업용이 모두 나올 것이고, 지금 휴머노이드의 두뇌로 쓰이는 엔비디아나 퀄컴의 칩도 Arm 위에서 돈다고 했습니다.

다만 로봇값이 너무 비싸고 사업 모델이 아직 검증되지 않아 도입 초기라고 인정했습니다. 가장 먼저 완전 자동화될 곳으로는 물류센터를 들었고, 자율주행 트럭도 넓게 보면 로봇이라며 공장 자동화와 배송이 앞설 것으로 봤습니다.

미국에 팹이 더 필요하다

Arm 본사는 영국이고, 하스는 직원의 30%쯤이 미국, 40%쯤이 영국, 30%쯤이 아시아에 있다고 어림했습니다. 그는 미국 시민으로서 1980년대 일본 기업들이 메모리 가격을 공격적으로 낮춰 점유율을 가져가자 미국이 반도체 연구 컨소시엄 세마테크를 만들었던 일을 떠올리며, 국가 안보와 공급망 분산을 위해 미국에 팹이 더 필요하다고 했습니다. 수출통제에 대해서는 이 경쟁이 끝나는 날이 없는 게임이라면서도, 중요한 기술 다수가 미국 밖에 있게 되는 상황은 좋지 않다고 봤습니다.

데이터센터를 코스트코 매장 같은 큰 건물에 주차장 차 두 대뿐이라 일자리가 없다고 보는 시각에는 헛소리라고 잘라 말했습니다. 에너지와 액체 냉각처럼 데이터센터를 더 좋게 만드는 일이 모두 일자리이고, 1950년대 디트로이트 자동차 산업 주변에 부품 회사들이 모였듯 생태계가 따라온다고 했습니다.

데이터센터 반대 여론의 배경으로 하스는 AI가 일자리를 없앤다는 두려움을 꼽고, 그 두려움에 근거가 약하다고 했습니다. 진행자들은 반대 움직임이 조직적으로 보이고 여론 조작도 있다고 거들었습니다. 오픈AI는 6월 중국발로 보이는 계정 묶음이 미국인 행세를 하며 데이터센터가 전기요금을 올린다는 게시물과 이미지를 만들다 차단됐다고 밝힌 바 있습니다.

토큰을 실어 나르는 트럭

하스가 마지막에 힘을 준 것은 CPU입니다. 챗GPT 이후 모든 관심이 가속기로 쏠렸지만, 작업이 학습에서 추론으로 옮겨 갈수록 토큰을 어디로 보낼지 조율하고 정하는 일이 늘어난다는 겁니다. 그는 토큰 공장이 토큰을 만들면 그 토큰을 사용자에게 실어 나를 트럭이 필요하고, 그 트럭이 CPU라고 비유했습니다.

지금까지 발명된 계산 문제 가운데 마이크로프로세서를 쓰지 않거나 쓸 수 없는 문제는 없습니다. 모든 것의 심장입니다.— 르네 하스, Arm CEO (No Priors)

기기 쪽에서도 같은 논리를 폈습니다. 머리에 쓰는 기기에 50W짜리 GPU를 달 수는 없으니 AI 처리를 기기 안에서 해야 하고, CPU가 원래 필요한 작은 기기일수록 Arm에 유리하다는 설명입니다. 에이전트 시대에 CPU가 다시 중요해졌다는 주장은 Arm만의 것도 아닙니다. 엔비디아는 7월 에이전트 루프에서 CPU가 늦으면 GPU가 논다며 Vera를 앞세웠고, Arm은 6월 세미애널리시스 추정을 인용해 에이전트 코딩 작업 실행 시간의 42%가 CPU에서 도는 도구 사용이라고 적었습니다.

한국 기업에 걸린 것

AGI CPU 고객 명단에는 한국 회사 둘이 있습니다. AI 칩 회사 리벨리온은 4월 10일 SK텔레콤, Arm과 함께 AGI CPU에 자사 추론 가속기 RebelCard를 붙인 서버를 개발해 SK텔레콤 AI 데이터센터에서 검증한다고 발표했고, SK텔레콤의 자체 모델 A.X K1을 이 서버에서 돌리는 방안도 검토한다고 밝혔습니다. RebelCard는 NPU 칩렛 4개와 HBM3E를 묶은 Rebel 100을 담은 카드이고, 리벨리온의 투자자 명단에는 Arm과 삼성, SK하이닉스, SK텔레콤이 함께 있습니다.

SK텔레콤은 7월 AI 데이터센터 법인을 세우고 엔비디아와 최대 2GW 규모 AI 팩토리 의향서를 쓰기도 했습니다. 메모리 쪽에서는 하스가 메모리를 배정받는 상대로 삼성과 마이크론, SK하이닉스를 직접 꼽았고, 3월 발표문에도 삼성전자 전영현 부회장과 SK하이닉스 곽노정 사장의 축하 인용이 실렸습니다.

하스의 말은 몇 가지로 맞춰 볼 수 있습니다. AGI CPU 시스템은 올해 하반기부터 본격 공급되고, SB Neo는 2028년 3월까지 서비스를 시작합니다. 공급 제약이 3~5년 간다는 전망과 5년 뒤 AI가 칩을 설계한다는 전망은 그보다 긴 시간을 두고 확인할 수 있습니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림