중국 CXMT, 또 딥시크식 충격일까? 카레라 생각

안녕하세요, 카레라입니다. 사진 출처: 매일경제 CXMT(창신메모리테크놀로지)라는 중국 기업, 예전에 들어보신 적 있나요? 아마 없을 겁니다. ​ 아무도 모르던 이 회사가 갑자기 미국 반도체(덤으로 삼성전자와 SK하이닉스)를 끝장내러 왔다고 유명해졌고, 7월 상하이 증시에 상장을 예고했습니다. ​ 아마 최근 반도체 하락세에 이 CXMT 등장이 차지하는 지분도 사실 있을 겁니다. 사진 출처: 뉴욕타임스 어디서 많이 본 상황 같지 않나요? 딥시크, 구글 터보퀀트 때 우리는 비슷한 심리성 폭락 사태를 겪어보았습니다. 딥시크 충격, 미국주식 대폭락 사태: 저는 본질을 이렇게 이해했습니다. 안녕하세요, 카레라입니다. 오늘은 미국 증시에 긴급하게 리포트드려야 하는 대참사(?)가 발생해서 한 편 더 콘텐츠를 내려고 합니다. 미국 증시는 아직 개장 전이지만 나스닥 종합지수 선물이 실시간으로 폭락하는 중입니다. 연준 의장 파월이 어지간히 지지고 볶지 않으면 쉽 contents.premium.naver.com 제2의 딥시크? 구글 터보 퀀트 쇼크, 자세히 알아봅시다! 안녕하세요, 카레라입니다. 이제 우리가 지금 당장 알아야 할 또 다른 중요한 이슈, 구글 터보 퀀트(Turbo Quant)를 설명해드리겠습니다. 지금 일부 빅테크와 삼성전자, SK하이닉스의 주가에 타격을 준 이슈이기 때문입니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 5일 전 대비 contents.premium.naver.com 예전 딥시크 때, 그리고 터보퀀트 때 만든 콘텐츠가 있습니다. 이 콘텐츠들의 결론은 "시장이 지나친 공포에 빠져 있다" 였습니다. ​ 그래서 지금도 CXMT? 에이 그거 뭐... 저러다 또 말겠지 하는 학습효과가 생긴 것은 사실입니다. ​ 다만, 이번에는 딥시크나 터보퀀트와 맥락이 다른 부분이 있어 이거를 우리 구독자 분들께 공유드리겠습니다. 사진 출처: 트렌드포스 글로벌 DRAM 선두 3개사는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론입니다. 이건 옆집 뽀삐도 알고 있는 사실입니다. 그럼 4등은 누굴까 궁금하신 적 없나요? 4등이 바로 CXMT입니다. ​ CXMT는 2016년 중국 안후이성 허페이시에서 설립된 중국 최대의 DRAM 제조사 DRAM 시장은 오랫동안 삼성전자, SK하이닉스, 미국 마이크론이 90% 넘게 장악해왔음 ​ 그런데 CXMT의 D램 매출 점유율은 2025년 1분기 3%에서 2026년 1분기 8%로 1년 만에 껑충 뛰었습니다. 화웨이를 제외한 중국 안드로이드 스마트폰에서 CXMT의 DRAM 채택 비중은 이미 30%를 넘었고 곧 50%에 이릅니다. ​ 당연히 실적도 잘 나올 수밖에 없겠죠. 사진 출처: mk.co.kr 2026년 1분기 매출이 508억 위안으로 전년 동기 대비 719% 늘었습니다. 2022년부터 2025년 상반기까지 누적 적자가 408억 위안에 달했던 회사가 흑자로 돌아선 겁니다. 물 들어올 때 노 젓는다고 그래서 7월 상하이 증시에 상장합니다. 50억 달러 규모의 상장이니 2025년 CATL 이후 아시아 최대 규모의 상장입니다. 그런데 CXMT는 어떻게 글로벌 DRAM 3사에게서 점유율을 뺏어올 수 있었을까? 엄밀히 말하면 글로벌 DRAM 3사가 일부러 자리를 비워줬기 때문입니다. 사진 출처: 리그오브레전드 글로벌 DRAM 3사는 HBM에 전사적 역량을 몰빵하고 있고, 같은 용량이라도 HBM은 일반 DRAM보다 웨이퍼를 약 3배 더 씁니다. 그런데 지금 DRAM을 만들게 생겼습니까? HBM을 만들어야 하는데... ​ CXMT는 그렇게 생긴 DRAM 공급의 빈 공간을 저가 물량 공세로 채우며 성장했습니다. ​ 그렇다면 CXMT 충격은 딥시크식 혁신으로 봐야 할까요? 아니면 다른 종류의 사건으로 봐야 할까요? 돌이켜보면 딥시크의 본질은 혁신이었습니다. ​ 딥시크: 헤헷 더 적은 자원으로 더 영리하게 AI를 만드는 방법 찾았당 ​ AI 모델은 소프트웨어입니다. 소프트웨어는 자본보다 인재와 아이디어가 병목이라서 딥시크 같은 작은 스타트업도 (서방 것을 베끼거나 자체 모델을 만드는 효율 좋은 방법을 개발한다면) 예상을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있습니다. ​ 꼼수가 먹히는 시장이라는 뜻입니다. ​ 하지만 메모리는 물리적인 제조업이라서 장비와 공정, 그리고 수율에 모든 게 좌우됩니다. 꼼수 따위는 먹히지 않고, 수율을 갖다버리고 숫자로 밀어붙이거나 반대로 숫자는 적어도 수율에 올인해야 합니다. 사진 출처: 삼성전자 그리고 여기서 CXMT가 더 성장하는 경로를 가로막는 만악의 근원은 EUV입니다. 구세대 DRAM까지는 괜찮은데 신형 DRAM이나 HBM에 대해서는 뭘 하려 해도 이게 필요합니다. ​ 이 장비는 2019년부터 중국 판매가 금지됐고 앞으로도 풀릴 계획이 전혀 없습니다. CXMT는 이런 상황에서 어떻게든 꼼수를 쓸 수 있을까요? 사진 출처: 경향신문 일단 중국 AI의 발전에 가장 절실한 것은 재미있게도 HBM입니다. GPU보다 이게 지금은 더 중요해졌습니다. 왜 그럴까요? ​ 중국의 대표 AI 칩인 화웨이 어센드 910C는 엔비디아 H100 대비 성능이 60~70% 수준입니다. ​ 그래서 같은 양의 계산을 하려면 화웨이 칩을 1.5~2개 붙여야 함 개별 칩 성능이 떨어지는 걸 칩 개수로 벌충하는 것 그런데 칩을 많이 붙일수록 각 칩에 딸린 HBM도 그만큼 더 필요함 결국 화웨이 칩 수요가 늘수록 HBM 부족은 더 심해지는 구조가 됨 미국보다 중국산 GPU가 성능이 딸리니까 어쩔 수 없이 GPU 1개당 HBM이 더 많이 필요하다는 이야기입니다. 신기하죠? 그런데 여기에 두 개의 벽이 있습니다. 수율과 EUV입니다. 사진 출처: jukan twitter CXMT의 HBM 수율은 10~20% 수준으로 알려져 있습니다. 10개 만들면 8~9개를 버린다는 뜻입니다. 공장을 아무리 크게 지어도 팔 수 있는 칩이 안 나오면 소용이 없습니다. ​ 그리고 EUV가 없으니 구형 DUV를 여러 번 써서 EUV 코스프레(?)를 시킬 수는 있는데, 비용이 더 들고 효율이 떨어집니다. 앞서 말한 처참한 수율이 바로 이 물리적 한계의 결과입니다. 사진 출처: ASML CXMT는 지금 DUV 장비로 ASML의 NXT-1980을 쓰고 있는데, 현재 이 모델은 2000, 2050, 2100까지 나왔습니다. 그러니까 DUV 중에서도 상당히 구형 장비를 쓰고 있다는 뜻입니다. ​ 서방이 지금은 이런 구형까지 막고 있지는 않지만 진짜로 수틀리면 얼마든지 막을 수 있겠죠. GPU 성능 한계로 HBM은 더 많이 필요한데 DUV로 억지로 HBM을 찍으려 하니 수율은 처참하고, 그 DUV조차도 서방의 아량(?)에 의존해야 하는 상태입니다. DRAM에서 4등을 먹었다고 HBM에서도 4등을 먹을 수 있냐에 대한 대답은 "글쎄..." 입니다. 사진 출처: 구글 그래도 저는 중국이라는 나라가 참 신기합니다. EUV가 없으면 DUV로 HBM을 만들고 최신 GPU가 없으면 남의 AI 모델을 베껴 자기 모델을 만든다는 발상. 이걸 어떻게 하는 걸까요? ​ 우리는 보통 "최선의 도구로 최선을 만든다" 를 당연하게 여깁니다. 그래서 열등한 도구로 목표에 도달한다는 게 기발한 꼼수처럼 보입니다. ​ 하지만 공학의 본질은 원래 "주어진 제약 안에서 목표를 이루는 것" 입니다. 중국은 제약을 처음부터 설계 조건으로 받아들였습니다. 사진 출처: 구글 중국: EUV가 없는데 HBM을 어떻게 만들지? 아! DUV를 여러 번 쓰면 되겠군 ​ "EUV가 있다" 를 전제하면 그게 없으면 아무것도 못 합니다. 하지만 "EUV는 없다" 를 상수로 놓으면 질문이 "EUV 없이 이 목표에 도달하는 경로는?" 으로 바뀌겠죠? ​ DUV로 HBM을 만드는 방법은 분명 신박하지만 그 대가로 공정 단계가 늘고 오차가 쌓여 수율이 떨어지고 비용이 오르는 수많은 디버프 패키지를 받아야 합니다. ​ 그렇지만 불가능이 비효율로 바뀝니다. 어쨌든 가능은 해졌단 소리죠. 사진 출처: gaussianwaves AI 모델을 베끼는 방법, 즉 증류(distillation)를 보면, AI에서 최신 GPU가 잔뜩 필요한 건 주로 모델을 밑바닥부터 처음 학습시킬 때입니다. ​ 그런데 이미 잘 훈련된 모델(앤트로픽이나 오픈AI가 만들어준)이 있으면 그 모델에게 질문을 던져 답을 받아내고 그 문답 쌍으로 작은 모델을 가르칠 수 있습니다. 선생의 지식을 학생에게 압축해 전수하는 것과 같아 증류라고 부릅니다. ​ 밑바닥부터 지식을 발견하는 엄청난 계산 비용을 건너뛰고 이미 발견된 지식을 베끼는 훨씬 적은 비용만 내면 되기 때문입니다. ​ 등산로를 처음 개척하기 vs 국립공원에 나 있는 등산로 따라 걷기 정도의 차이겠네요. 그리고 이 우회의 대가(낮은 수율, 높은 비용)를 흡수해주는 게 중국식 국가자본주의입니다. 서방 기업이라면 수율 20%짜리 제품은 시장에서 즉시 퇴출되지만 중국에서는 국가가 그 손실을 메워줍니다. CXMT가 10년간 370억 위안 적자를 내고도 살아남은 배경에는 6870억 위안 규모의 국가 반도체 펀드가 있었습니다. 여기에 거대한 내수 시장이 완충재 역할을 합니다. ​ 중국은 너무나 시장이 넓어서 잘 찾아보면 어딘가에서는 나사빠진 극초기형 DRAM이나 HBM을 시험삼아 싸게 사서 굴려보겠다는 기업이 많이 있습니다. ​ 수율 나쁜 초기 제품도 중국 안에서 팔 곳이 있음 정부가 사실상 국산 채택을 밀어주기까지 함 이 보장된 수요 덕분에 "일단 만들면서 개선한다" 는 반복이 가능해짐 ​ 서방은 완성품을 시장에 내야 하고, 완성하지 못하면 퇴출되지만 중국은 미완성품을 내수에서 굴리며 다듬을 수 있다는 어마어마한 차이가 있습니다. 반도체도, AI도 마찬가지입니다. ​ 저는 이게 중국 AI 시장을 볼 때 가장 중요한 부분이라고 생각합니다. 그럼 투자자의 눈으로 보면 CXMT는 우리가 좀 조심해야 할 부분이 있을까, 아니면 딥시크나 터보퀀트처럼 개미털기 사건에 불과할까? 이건 정말 간단하게, 직관적으로 설명하겠습니다. ​ 딥시크와 터보퀀트는 둘 다 "AI를 더 적은 자원으로 돌릴 수 있다" 는 효율 혁신으로서 등장했습니다. ​ ???: 그럼 GPU나 메모리가 덜 필요해지는 거 아냐? 사진 출처: 구글 그런데 제본스의 역설을 아시나요? 19세기 경제학자 제본스는 석탄을 태우는 효율이 좋아지면 석탄을 덜 쓸 것 같지만 실제로는 값이 싸져서 더 많이 쓰게 된다는 걸 발견했습니다. ​ AI에 대입하면, AI가 싸질수록 더 많은 기업이 AI를 도입해 오히려 총수요가 폭발합니다. 그게 지금 우리가 보고 있는 현상이고요. ​ 효율화가 수요를 죽인다 (X) 오히려 시장 파이를 키운다 (O) ​ 딥시크와 터보퀀트는 수요 측 충격이었고 제본스의 역설을 보여줬습니다. ​ 제본스의 역설은 그냥 법칙이라서 시간이나 조건(상황)에 구애받지 않습니다. 그냥 그렇게 되어 있는 거죠. 석탄이든, AI 토큰이든 똑같이 적용됩니다. ​ 반면 CXMT는 공급 측 충격입니다. CXMT는 효율 혁신하고 상관이 없습니다. 오히려 CXMT가 메모리를 만드는 방식은 앞서도 말씀드렸듯 비효율과 박살난 수율로 점철되어 있지요. 그래서 딥시크나 터보퀀트처럼 제본스의 역설을 그대로 적용할 수도 없습니다. 아까 설명드린 CXMT의 한계는 조건부이고 한시적입니다. ​ 수율이 낮다 → 시간이 지나면 개선될 수 있음 지금은 공급이 부족하니 CXMT가 DRAM 조금 더 만들어내도 여전히 DRAM은 비쌀 것이다 → 시간에 따라 바뀔 수 있음. 영원하진 않음 제재 카드가 있다 → 영원히 제재를 할 수 있는 것도 아님 ​ 세 가지 모두 전부 시간과 상황에 종속되어 있다는 게 제본스의 역설과 가장 다른 부분입니다. ​ 결론을 내려볼까요. 사진 출처: 뉴시스 CXMT는 그 바탕이 되는 DRAM부터 삼성전자, SK하이닉스보다 수 세대 뒤처진 구형 공정(1z)에 머물러 있어서 낮은 세대 칩을 무리하게 쌓다 보니 HBM 수율이 10~20%에 그칩니다. ​ 반면 SK하이닉스의 HBM3E 수율은 80%에 육박하니까 같은 팹 규모라도 실제로 팔 수 있는 물량 자체가 비교가 안 되고 세대 격차도 4년가량 벌어져 있습니다. ​ CXMT가 쓰는 방식, 멀티패터닝(DUV 짤짤이)은 반도체가 복잡해질수록 난이도가 제곱으로 높아지는 구조입니다. ​ EUV는 한 번 노광으로 미세 회로를 그리는데 DUV로 같은 미세도를 내려면 같은 층을 2번, 4번, 심하면 그 이상 나눠 찍어야 합니다. 그런데 나눠 찍을 때마다 매번 정확히 같은 자리에 겹쳐 찍어야 하고(정합) 이 정렬 오차가 층마다 누적됩니다. ​ 세대를 한 단계 올리거나 층을 더 쌓으려면 멀티패터닝 횟수가 확 늘어나는데 그럼 공정 단계 수가 폭증하고 오차 누적으로 수율이 더 떨어지겠죠? DUV의 페널티가 제곱으로 불어나서 격차를 좁히려고 밀어붙일수록 수율이 무너지는 역설이 생기게 됩니다. 사진 출처: 조선일보 저쪽은 HBM이 16층인데 나는 아직 8층이라서 이를 12층으로 올려서 추격하려고 하면? DUV로 4층을 좁히기 위해서는 수율이 제곱으로 박살나므로 이 "좁힌다" 라는 행위 자체가 의미없어짐 중국이 EUV를 확보하거나 자체 생산(!!!)하기 전까지는 이 비효율의 굴레가 반복될 것 ​ 그러니 지금~향후 1~2년 정도는 CXMT와 HBM에 대해 걱정할 필요가 없다고 보입니다. 물량이 나오기도 어렵고 어차피 지금은 극심한 공급 부족이라서 CXMT가 좀 더 만들어도 다 흡수됩니다. 이 국면에서 글로벌 DRAM 3사의 실적(특히 여기서 압도적인 부분을 자랑하는 HBM 마진)을 CXMT가 깎을 방법이 사실상 없습니다. 그러니까 중국발 반도체 자력갱생 어쩌고 이슈로 앞으로도 반도체주가 하락하면 딥시크식 심리성 낙폭으로 간주해야 되는 게 맞고, 이 구간에서는 기회에 가깝습니다. ​ 여기까진 딥시크 학습효과가 맞게 작동합니다. 다만! 중장기(3년 이후)에는 조심해야 합니다. ​ 딥시크 같은 소프트웨어류에서의 중국의 추격은 시간이 지나도 제본스의 역설이 계속 지켜주지만 CXMT의 세 가지 문제는 결국 시간이 해결해 줄 겁니다. ​ 수율은 개선되는 방향으로 갈 것이고 슈퍼사이클은 언젠가 공급과잉으로 꺾일 것이고 제재는 정치(애플 로비, 미중 협상)에 따라 흔들릴 수 있음 ​ 제가 제일 걱정하는 부분은 HBM도 앞으로 2~3년 후 일시적 과잉이 나타날 때, 때마침 물량이 본궤도에 오르는 CXMT가 HBM 시장에 큰 타격을 줄 수 있다는 부분입니다. 항상 중국이 시장을 망가뜨릴 때는 다른 시장에서의 공급 과잉 + 중국의 마지막 결정타라는 똑같은 패턴이 있었습니다. ​ 그래서 이 시기에는 진짜 위협이 될 수 있을 것 같고, 다만 삼성전자나 마이크론, SK하이닉스를 2~3년씩 들고 갈 것이 아닌 이상에야 지금은 크게 신경을 쓸 필요가 없을 것 같습니다. ​ 읽어주셔서 감사합니다. ^^