팻 겔싱어가 말하는 인텔의 과거, 그리고 반도체 산업의 미래

인텔 전 CEO 팻 겔싱어의 솔직한 회고

반도체 업계에서 팻 겔싱어(Pat Gelsinger)라는 이름은 특별한 무게를 가져요. 인텔 역사상 최초의 CTO 출신 CEO였고, 2021년에 복귀해서 "인텔을 다시 위대하게" 만들겠다고 선언했던 인물이거든요. 2024년 말에 인텔을 떠난 이후 처음으로 진행된 이번 인터뷰에서 그는 자신의 재임 기간, 인텔이 겪은 위기, 그리고 반도체 산업이 어디로 가고 있는지에 대해 상당히 솔직한 이야기를 풀어놨어요.

왜 지금 이 인터뷰가 의미가 있냐면, 지금 반도체 산업이 AI 수요 폭발과 지정학적 긴장 속에서 엄청난 변곡점에 있거든요. 한국도 삼성 파운드리의 도전, SK하이닉스의 HBM 호황 등으로 이 흐름 한가운데에 있고요.

인텔의 위기, 안에서 보면 더 복잡했다

겔싱어가 인터뷰에서 가장 강조한 부분 중 하나는 인텔의 제조 공정 문제가 단순한 기술적 실패가 아니었다는 점이에요. 10nm 공정(인텔 7)의 지연은 업계에서 유명한 이야기인데, 그 뒤에는 조직 문화와 의사결정 구조의 문제가 있었다고 해요.

인텔은 오랫동안 자체 설계 + 자체 제조를 모두 하는 IDM(Integrated Device Manufacturer) 모델로 업계를 지배했어요. IDM이 뭐냐면, 칩을 설계하는 것부터 실제로 웨이퍼 위에 찍어내는 것까지 한 회사가 다 하는 방식이에요. 이와 반대되는 모델이 팹리스(설계만) + 파운드리(제조만) 분업 모델인데, TSMC와 엔비디아의 관계가 대표적이죠. 겔싱어는 인텔이 IDM 모델의 장점을 잃어가면서도 그 모델에 집착했던 관성이 문제였다고 진단해요.

그가 복귀 후 추진한 IDM 2.0 전략은 인텔 파운드리를 외부 고객에게도 개방하겠다는 거였어요. 쉽게 말하면 "우리가 TSMC처럼 남의 칩도 만들어주겠다"는 건데, 이게 말처럼 쉽지 않았어요. TSMC가 수십 년간 쌓아온 고객 신뢰와 생태계를 인텔이 단기간에 따라잡기는 어려웠거든요.

CHIPS Act와 반도체 지정학

인터뷰에서 흥미로운 부분은 미국 CHIPS Act에 대한 겔싱어의 시각이에요. CHIPS Act는 미국 정부가 자국 반도체 제조 역량을 키우기 위해 약 527억 달러(약 70조 원)를 투자하는 법안인데, 인텔이 가장 큰 수혜자 중 하나였어요.

겔싱어는 이 법안의 필요성을 강하게 주장하면서도, 정부 보조금만으로는 반도체 제조 경쟁력을 만들 수 없다고 강조해요. 핵심은 결국 기술력과 인재라는 거예요. 아무리 돈을 쏟아부어도 TSMC의 N3 공정(3나노) 수준의 기술력은 하루아침에 나오지 않으니까요.

이건 한국 상황과도 직결되는 이야기예요. 삼성 파운드리가 3나노 GAA(Gate-All-Around) 공정을 세계 최초로 양산했지만 수율 문제로 고전하고 있는 상황이거든요. GAA가 뭐냐면, 트랜지스터에서 전류가 흐르는 채널을 게이트가 네 면에서 감싸는 구조예요. 기존 FinFET이 세 면만 감쌌다면 GAA는 완전히 둘러싸서 전류 제어를 더 정밀하게 할 수 있어요. 기술은 앞섰는데 양산 안정화에서 TSMC에 뒤처진 상황이 겔싱어가 말하는 "기술력 ≠ 제조 경쟁력"의 정확한 사례인 셈이에요.

AI 시대의 반도체, 어디로 가나

겔싱어는 AI가 반도체 수요의 판도를 완전히 바꿨다고 보고 있어요. GPU 중심의 AI 컴퓨팅이 데이터센터 투자의 핵심이 됐고, 이 흐름에서 인텔은 사실상 뒤처졌다는 점도 인정하는 편이에요.

하지만 그가 주목하는 건 AI 추론(inference) 시장이에요. 학습(training)은 엔비디아 GPU가 장악했지만, 학습된 모델을 실제로 서비스하는 추론 단계에서는 다양한 하드웨어가 경쟁할 수 있다는 거예요. 추론이 뭔지 쉽게 설명하면, ChatGPT한테 질문을 던졌을 때 답변을 생성하는 그 과정이 추론이에요. 학습은 모델을 만드는 단계고, 추론은 만들어진 모델을 사용하는 단계인 거죠. 추론은 학습보다 전력 효율과 비용이 더 중요하기 때문에 인텔 같은 CPU 강자나 전용 가속기 업체에게도 기회가 있다는 논리예요.

이건 실제로 업계 흐름과도 맞아요. 구글의 TPU, 아마존의 Trainium/Inferentia, 그리고 다양한 AI 칩 스타트업들이 모두 추론 시장을 노리고 있거든요.

한국 개발자에게 주는 시사점

한국 개발자 입장에서 이 인터뷰가 중요한 이유가 몇 가지 있어요.

먼저, 반도체 산업의 구조 변화를 이해하면 기술 선택에 도움이 돼요. AI 서비스를 개발할 때 어떤 하드웨어에서 돌릴지, 클라우드 인스턴스를 어떤 칩 기반으로 선택할지가 점점 중요해지고 있거든요. AWS에서 Graviton(ARM 기반 CPU)이나 Inferentia 인스턴스를 쓸지, 엔비디아 GPU 인스턴스를 쓸지에 따라 비용이 몇 배씩 차이가 나기도 해요.

그리고 반도체 공급망의 지정학적 리스크는 한국 IT 산업 전체에 영향을 줘요. 대만 해협 긴장이 고조될 때마다 TSMC 리스크가 부각되고, 이는 한국 삼성 파운드리에게는 기회이자 위협이 되거든요. 소프트웨어 개발자라도 자기가 쓰는 하드웨어의 공급망이 어떻게 돌아가는지 알아두면 더 넓은 시야로 기술 트렌드를 읽을 수 있어요.