TSMC CEO, 주주들에게 AI 칩 수요 충족까지 '오랜 시간' 걸릴 것이라고 밝혀
뉴스 요약
2026년 6월 4일 (대만 표준시, UTC+8), TSMC의 C.C. 웨이 CEO는 대만 신주에서 열린 연례 주주총회에서 반도체 산업의 가장 큰 과제에 대한 솔직한 평가를 내놓았습니다. 그는 세계 최고 수준의 칩 파운드리가 AI 기반 수요를 따라가지 못하고 있으며, 이러한 격차는 수년간 지속될 것이라고 밝혔습니다.
2026년 연례 주주총회에서 TSMC CEO의 경고
2026년 6월 4일 (대만 표준시, UTC+8)에 열린 연례 주주총회에서 C.C. 웨이는 주주들에게 직접 "고객 수요를 충족시키기까지는 오랜 시간이 걸릴 것"이라고 말했습니다. 이 발언은 공급망 분석가들이 오랫동안 지적해 온 내용을 확인시켜 준 것으로, 선도적인 공정 노드(5nm 미만 및 3nm 미만)에서의 수요가 2026년 내내 가용 제조 능력을 25~30% 초과할 것으로 예상되며, 의미 있는 완화는 2027년 이후에나 가능할 것으로 전망됩니다.
웨이는 또한 가격 전략에 대해서도 언급하며, TSMC는 이전 주기에서 메모리 칩 시장을 뒤흔들었던 급격한 가격 인상을 피할 것이라고 약속했습니다. 그는 공급 안정성과 장기적인 고객 관계 유지가 우선이라며, 이는 NVIDIA, Apple, AMD, Broadcom을 포함한 주요 고객들을 대상으로 한 메시지였습니다.
CoWoS 첨단 패키징 병목 현상
원자재 웨이퍼 생산량 외에도 AI 칩 공급망에서 가장 심각한 병목 현상은 첨단 패키징, 특히 TSMC의 CoWoS(Chip on Wafer on Substrate) 공정입니다. CoWoS는 고대역폭 메모리(HBM)와 로직 다이를 단일 소형 모듈로 쌓는 기술로, 모든 최신 AI 가속기의 아키텍처 기반입니다. NVIDIA의 H100, H200, Blackwell GPU 모두 이에 의존합니다.
TSMC는 CoWoS를 공격적으로 확장하여 2024년 말 월 약 35,000개의 웨이퍼 등가물에서 2026년 말까지 130,000개로 거의 4배 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 그러나 이러한 확장도 수요를 충족시키지 못하고 있으며, CoWoS 할당량은 2026년 내내 매진되었습니다. NVIDIA는 전체 CoWoS 가용 용량의 60% 이상을 차지하고 있습니다. 그 결과는 업계 전반에 걸쳐 나타나고 있습니다. Google은 패키징 제약으로 인해 2026년 TPU(Tensor Processing Unit) 생산 목표를 약 25% 줄인 것으로 알려졌으며, 이는 단일 제조 병목 현상이 전체 AI 컴퓨팅 생태계에 어떻게 파급될 수 있는지를 보여줍니다.
기록적인 재무 결과는 구조적인 수요 압력을 반영
TSMC 자체의 재무 결과는 수요 초과의 규모를 보여줍니다. 2026년 1분기에 회사는 거의 전적으로 AI 지원 실리콘 주문에 힘입어 전년 대비 35% 증가한 1조 1,300억 대만 달러(약 357억 미국 달러)의 매출을 보고했습니다. 회사는 2026년 연간 매출 성장률을 미국 달러 기준으로 30% 이상으로 예상하고 있으며, 이는 기업 역사상 가장 강력한 성장률 중 하나입니다.
용량 부족을 해결하기 위해 TSMC는 2026년에 560억 미국 달러의 자본 지출을 약속했으며, 이는 기록적인 수치입니다. 이 투자는 3nm 제조 능력 확장, 2nm 생산량 증대, 대만, 미국, 일본, 유럽 전역의 시설에 첨단 패키징 인프라 구축에 투입됩니다.
Broadcom도 용량 경고에 동참
TSMC만이 경고음을 울리는 것은 아닙니다. 대규모 클라우드 제공업체를 위한 맞춤형 AI 가속기 설계 분야의 선두 주자인 Broadcom은 파운드리 용량 제약이 2026년까지 AI 칩 주문을 이행하는 데 제약을 줄 것이라고 경고했습니다. Broadcom의 공급망 팀은 현재 TSMC와의 다년간 용량 계약 확보를 위해 경쟁하고 있으며, 이는 칩 제조업체가 칩 설계뿐만 아니라 제조 접근성에서도 경쟁해야 함을 반영합니다.
공급 압력은 또한 Microsoft, Google, Meta, Amazon과 같은 주요 클라우드 제공업체들이 구조적으로 공급 부족 상태인 공급망에 대한 헤지 수단으로 자체 AI 실리콘 개발을 가속화하도록 만들었습니다.
선도적인 칩 제조가 빠르게 확장하기 어려운 이유
현재의 부족 현상은 첨단 반도체 제조의 깊은 구조적 현실을 반영합니다. 선도적인 제조 공장 건설에는 착공부터 양산까지 3~5년이 소요됩니다. ASML의 극자외선(EUV) 리소그래피 시스템과 같은 핵심 장비는 연간 생산량이 매우 제한적이며 수년 전에 주문해야 합니다. CoWoS와 같은 첨단 패키징 기술은 이제 웨이퍼 제조 자체만큼 복잡하고 자본 집약적인 것으로 간주되며, 고도로 전문화된 도구와 숙련된 엔지니어링 팀이 필요합니다.
이러한 긴 리드 타임은 기록적인 수준의 투자조차도 신속하게 공급을 완화할 수 없음을 의미합니다. 반도체 산업은 본질적으로 2023년 이후 AI 모델의 복잡성과 배포 규모가 성장한 속도와 구조적으로 불일치하는 다년간의 개발 주기로 운영됩니다.
광범위한 AI 기술 환경에 대한 시사점
지속적인 공급 부족은 더 넓은 AI 산업에 중요한 영향을 미칩니다. 데이터 센터 확장 일정은 계속 제약될 것이며, 클라우드 제공업체가 AI 학습 및 추론 인프라를 확장할 수 있는 속도를 제한할 것입니다. 칩 할당은 대규모 구매자에게 계속 유리하게 작용하여 중소 규모 AI 기업 및 기업이 적절한 컴퓨팅 리소스를 확보하기 어렵게 만들 것입니다. 이러한 역학 관계는 더 적은 칩으로 강력한 성능을 제공할 수 있는 양자화, 모델 압축, 혼합 전문가 설계와 같은 보다 컴퓨팅 효율적인 모델 아키텍처에 대한 연구를 가속화하고 있습니다.
장기적으로 TSMC의 지속적인 용량 투자와 Intel Foundry Services 및 Samsung Foundry의 병행 구축은 2027년 이후 공급 격차를 점진적으로 좁힐 것으로 예상됩니다. 풍부한 AI 실리콘 시대가 오고 있지만, 이를 지원하는 데 필요한 제조 인프라는 아직 구축 중입니다. 한 번에 하나의 팹, 하나의 패키징 라인, 하나의 EUV 기계씩 말입니다.