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애플, Nvidia 와 TSMC 생산 용량 확보를 위해 경쟁중

 (culpium.com)
1P by GN⁺ 5시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • TSMC의 생산 능력이 AI 붐으로 포화되면서, 애플이 엔비디아와 생산 용량을 두고 경쟁하는 상황
  • 엔비디아의 GPU 수요 급증으로 웨이퍼 점유율이 커졌고, 애플은 더 이상 TSMC의 최대 고객이 아닐 가능성이 있음
  • TSMC 매출은 36% 증가했지만, 고성능 컴퓨팅(HPC) 부문이 48% 성장하며 스마트폰 부문을 크게 앞섬
  • TSMC는 2나노(N2)와 A16 공정을 확대하며 HPC 중심의 기술 로드맵을 추진, 단기적으로는 엔비디아·AMD에 유리한 구조
  • 그러나 애플은 다양한 제품군과 안정적 수요 기반으로 향후 10년간 TSMC의 핵심 고객 지위를 유지할 전망임

TSMC와 애플의 관계 변화

  • TSMC CEO CC Wei는 지난해 8월 쿠퍼티노를 방문해 가격 인상을 통보했고, 애플은 이를 수용함
    • TSMC의 총이익률 상승이 가격 결정력 강화를 보여줌
  • 애플은 과거 TSMC의 최대 고객이었으나, 현재는 생산 용량 확보 경쟁에 직면
    • AI 붐으로 GPU당 웨이퍼 점유가 커지며, 애플의 칩 생산이 이제 더 이상 자동 보장되지 않음
  • 공급망 소식통에 따르면 엔비디아가 일부 분기에서 최대 고객으로 부상했을 가능성도 있음
    • TSMC CFO는 고객 순위 변화에 대해 “논의하지 않는다”고 언급

매출 및 성장 추세

  • TSMC의 2025년 매출은 1,220억 달러(36% 증가) , 엔비디아는 62% 성장, 애플의 제품 매출은 3.6% 증가
  • 2018년 이후 애플은 TSMC 성장의 주요 동력이 아니며, 스마트폰 시장 둔화가 원인임
  • 반면 AI 중심의 HPC 매출은 2년 연속 50% 이상 성장
    • 2024년 HPC 매출 48% 증가, 스마트폰 매출은 11% 증가에 그침
  • TSMC는 2026년 매출 30% 증가, 설비투자(CapEx) 는 520~560억 달러로 사상 최대 예상

기술 로드맵과 생산 전략

  • TSMC는 2나노(N2) 공정 양산 중이며, 올해 하반기 N2P와 A16 노드를 확대 예정
  • A16은 Super Power Rail(SPR) 기술을 적용, 복잡한 신호 경로를 가진 HPC에 최적화
    • SPR은 전력 공급과 신호 경로를 분리하는 백사이드 파워(backside power) 방식
  • TSMC는 기존 공장을 전환하지 않고 새 공장을 신축하는 모델을 유지
    • 이로 인해 구형 공정도 병행 운영 가능
  • 차세대 A14 노드(2028년 양산 예정) 는 모바일과 HPC를 동시에 지원하도록 설계

애플과 엔비디아의 고객 구조 차이

  • 애플은 맥, 아이폰, 액세서리용 칩 등 다양한 제품군을 보유
    • HPC, 스마트폰, 디지털 소비자 전자 부문에 걸친 폭넓은 수요
  • 엔비디아는 GPU 중심의 집중된 제품 구조로, 웨이퍼 사용량은 많지만 공장 분산도는 낮음
  • 애플은 12개 이상의 TSMC 공장에서 생산 중으로, 장기적으로 안정적 파트너로 평가
  • AI 붐이 둔화될 경우, 애플의 지속적 수요가 TSMC에 중요한 역할을 할 가능성은 여전함

투자, 리스크, 산업 구조

  • TSMC는 AI 수요 급증에 대응해 신중하지만 빠른 확장을 추진중
    • Wei는 “조심하지 않으면 큰 재앙이 될 수 있다”고 발언
  • 일부 분석가들은 TSMC가 엔비디아 수요를 따라가지 못한다고 비판했으나,
    • TSMC는 과잉투자보다 과소투자가 더 큰 위험이라고 판단
  • TSMC의 자본집약도(capital intensity) 는 33% 이상으로, Alphabet(15%)이나 Nvidia(2.5%)보다 훨씬 높음
    • 감가상각비는 매출원가의 45%로, Alphabet의 10% 대비 4배 이상
  • 엔비디아는 70% 이상의 총이익률을 유지하며, 재고 리스크 외에는 제조 부담이 없음
  • TSMC는 2~3년의 공장 건설 기간과 고정비 부담을 감수해야 하며,
    • 수요 감소 시 리스크를 홀로 떠안는 구조

결론

  • 지난 10년간 TSMC의 성장 동력은 애플이었으나, 현재는 엔비디아가 주도권을 확보
  • 그러나 두 기업 모두 직접 제조하지 않고 TSMC에 의존
    • TSMC는 이들로부터 안정적 수익을 확보하며, 세계 10대 기업 중 8곳이 고객
  • 단기적으로는 AI 중심의 HPC 수요가 TSMC를 견인하지만,
    • 장기적으로는 애플의 폭넓은 제품 생태계가 균형을 유지하는 핵심 요인으로 작용
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GN⁺ 5시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • Nvidia를 니치(niche) 라고 부르는 건 지금 상황에선 과한 표현 같음
    하지만 파운드리 관점에서 보면 어느 정도 맞는 말임. Apple은 12개의 성숙 및 첨단 공정을 안정적으로 유지시켜주는 핵심 고객(anchor tenant) 임
    반면 Nvidia는 새로운 노드를 빠르게 활용하는 고빈도 트레이더 같은 존재임.
    안정성은 호황기엔 저평가되지만, Wei는 스마트폰 교체 주기가 유일하게 예측 가능한 현금 흐름임을 알고 있음
    만약 2027년 말쯤 AI 투자 사이클이 둔화된다면, Apple이 5년치 웨이퍼 계약을 보장할 수 있는 유일한 고객으로서 다시 가격 결정력을 되찾게 될지도 모름

    • TSMC가 Apple의 꾸준한 주문에 보답해 우선 생산권을 준다면, 그건 비즈니스적으로 자연스러운 일임
      하지만 Apple은 냉정함. 공급업체를 강하게 압박한 사례가 수없이 많음
      소비자 충성도는 높지만, 공급망 관계에서는 Costco 수준의 상생 모델과는 거리가 있음
    • 결국 핵심은 파운드리가 AI에 올인할지 여부임
      이미 안정적인 1조 달러 고객(Apple)을 두고, 또 다른 1조 달러 고객(Nvidia)을 위해 모험을 할 이유가 있을까 하는 의문이 있음
    • AI 투자 사이클이 둔화될지는 모르겠지만, 스마트폰 투자는 이미 정체 상태임
      AI 칩도 교체 주기가 존재함. 이전 세대보다 성능과 효율이 너무 빠르게 개선되기 때문에 감가상각 속도가 훨씬 빠름
      스마트폰은 이제 매년 큰 변화가 없지만, AI 칩은 여전히 급격히 발전 중이라 업그레이드 유인이 훨씬 큼
    • 사람들이 스마트폰을 더 오래 쓰는 추세임
      관련 기사: 미국인의 기기 보유 습관이 경제에 미치는 영향 (CNBC)
    • Nvidia는 Riva 128 시절부터 TSMC를 사용해왔음. Apple이 자체 칩을 만들기 전부터임
      GPU 수요는 스마트폰만큼이나 예측 가능함

  • 기사에서 Nvidia와 Apple의 매출 성장률을 비교하는 방식이 흥미로움
    Apple의 연 매출은 4,160억 달러로 전년 대비 6% 증가했는데, 이 증가분이 Nvidia의 2023년 전체 매출과 맞먹음
    Apple은 팬데믹 이후 성장세가 둔화됐지만, 5년간 1,400억 달러가 늘었음. 이는 Nvidia의 2025년 매출보다 많음
    Nvidia의 최근 2년간 폭발적 성장(350억 → 700억 증가)은 인상적이지만, Apple 규모에서 보면 8~16% 성장률에 불과함
    결국 Apple의 ‘느린 성장’도 절대 규모로 보면 대부분 기업이 부러워할 수준임

    • 미국 빅테크는 3M 같은 다각화 기업이 되지 못함
      아시아 대기업들은 여러 산업에 손을 뻗을 수 있지만, Google은 시도했다가 대부분 프로젝트를 조기 종료함
    • 사람들은 상대적 수치와 절대적 수치를 혼동함
      Apple은 조금만 경쟁이 생겨도 마치 작은 신생 기업처럼 반응함
      그래서 이번엔 Nvidia가 Apple에 긴장감을 주는 ‘도전자’ 역할을 하는 게 흥미로움
      예전에 Google에서 ‘NBU(Next Billion Units)’라는 개념을 들었을 때, 대규모 생산과 공급망의 스케일에 대해 처음 깨달았음
      그때부터 대규모 제조와 소프트웨어의 관계에 매료되었음
    • Nvidia는 GPU를, Apple은 완제품과 서비스를 판매함
      따라서 TSMC가 Nvidia 제품에 차지하는 비중이 훨씬 큼

  • 기사 표현이 너무 드라마틱해서 불편함
    “Wei가 Cook에게 말하지 않은 사실은…” 같은 문장은 감정적 반응을 유도함
    그냥 사실만 전달하면 될 일을, 독자가 편을 들게 만드는 서사로 바꿔버림

    • 하지만 이건 뉴스가 아니라 Substack의 오피니언 글임
      원래 주관적일 수밖에 없음
    • 요즘은 뭐든 클릭베이트화됨. 다음엔 ‘분노한 세계 지도자’ 같은 제목이 붙을지도 모름
    • 이런 글쓰기 방식이 싫음. 기술과 금융 이야기를 해야 하는데, 마치 소설처럼 서술함
    • 진짜 중요한 신호는 수요가 공급을 초과하고 있다는 점임
      즉, 아직 AI 버블은 아님

  • 데이터센터 운영자들이 말만 앞세우고 실제로 투자 약속은 하지 않는 게 이상함
    TSMC는 장기 수요 보장이 있어야 증설을 할 수 있는데, 운영자들은 “걱정 말라, 수요는 계속될 것”이라며 구체적 약속은 회피함
    진짜 의지가 있다면 공동 투자나 장기 구매 계약을 맺어야 함

    • 반도체 산업은 극도로 경기순환적임
      TSMC가 과거 위기를 버틴 이유도 신중함 덕분임
      Apple만이 3년치 웨이퍼를 미리 계약함. Nvidia가 그렇게 하는 건 위험한 베팅임
    • 데이터센터 건설사들도 조심스러움
      관련 영상: YouTube 링크
    • 장기 수요가 사라지면, TSMC는 MPA 계약금조차 회수하지 못할 위험이 있음
      이런 점이 장기 계약의 실효성을 약화시킴
    • 공동 투자나 장기 계약은 TSMC의 독립성을 해칠 수 있음
      Nvidia는 이미 Intel 지분을 매입했고, TSMC와 여러 차례 협의했지만 코로나 때의 과잉 대응으로 손해를 본 경험이 있음
    • 이런 확장에는 자원과 지속 가능성 문제도 따름
      데이터센터와 GPU 수요가 늘면 다른 산업에도 압박이 커짐
      재활용과 탄소 크레딧만으로는 감당이 어려울 수 있음

  • Apple이 Intel과 협력을 모색하는 이유가 설명됨
    Intel이 현재의 기술 로드맵을 유지한다면, TSMC 대안 파운드리로서 큰 기회를 잡을 수 있음

    • 하지만 Intel이 일부 생산 라인을 축소하려는 움직임도 보임. 이 부분은 불확실함

  • Apple과 TSMC의 관계를 잘 보여주는 글이 있음
    Apple–TSMC: The Partnership That Built Modern Semiconductors
    2013년 TSMC는 Apple 한 고객을 믿고 100억 달러 규모의 20nm 공정 투자를 단행했음
    당시 Morris Chang은 “회사를 걸었지만 질 거라 생각하진 않았다”고 말했음
    결과적으로 Apple의 A8 칩이 성공하며 TSMC는 세계 1위 파운드리로 도약했음

  • 2027년 중국이 대만을 점령하고 TSMC가 공장을 파괴할 것이라는 시나리오가 있음
    현실화된다면 전 세계 반도체 공급 부족이 심각해질 것임

    • 하지만 중국의 2027년 계획은 ‘준비 목표’일 뿐 실제 침공 약속은 아님
      성공 확신이 없으면 움직이지 않을 가능성이 큼
    • TSMC가 원격으로 주요 장비를 파괴할 수 있는 기능을 갖췄다는 소문도 있음
    • 반대로 중국이 자체 칩 및 GPU 생산 역량을 키워 가격 경쟁으로 시장을 흔들 가능성도 있음
      태양광·전기차 산업처럼 마진 붕괴가 일어날 수 있음
    • 만약 중국이 실제로 침공한다면, 미국은 이를 전쟁 행위로 간주할 가능성이 높음
    • 이런 리스크에 대비하려면 지금 TSMC 생산량을 선매입하는 게 유일한 해법임
      이미 Nvidia 고객들이 그렇게 하고 있음

  • Apple은 대체 생산 능력 확보를 위해 Intel, Samsung 등과 협력할 여력이 있음
    시간이 걸리겠지만, 결국 첫걸음을 내딛는 게 중요함

    • 사실 Apple이 TSMC를 세계 1위로 만든 주역임
      안정적인 현금 흐름을 제공하며 TSMC가 Intel을 추월하도록 도왔음
      이제 다시 그 역할을 할 때임

  • OpenAI, Anthropic, Google AI API를 많이 쓰는 입장에서, Mac Studio(M3 Ultra/M4 Pro) 를 사서 로컬 추론 대비책을 세우고 싶어짐

    • 하지만 실제로는 클라우드에서 벤치마크 테스트를 먼저 해보는 게 낫다고 조언함
      HuggingFace 같은 곳에서 몇 시간, 100달러 정도면 충분함
    • 시장이 급락하면 H100 GPU 중고품이 쏟아질 수도 있음
    • M5는 LLM 추론 성능이 크게 향상된 것으로 보임. M3 Ultra보다는 Pro/Max를 기다리는 게 좋음
    • 직접 장비를 사려면 RTX Pro 6000(약 8,500~10,000달러) 이나 RTX 5090(약 3,000달러)급은 되어야 함
      아니면 DGX Spark 같은 대안도 있음
    • GLM 4.7 모델이 Opus 수준의 작업을 수행하지만, Mac Studio로는 부족함
      1만 달러면 z.ai나 Anthropic API 호출을 충분히 살 수 있음
      결국 로컬 추론은 경제성이 떨어짐

  • TSMC의 생산 우선순위가 소비자용 칩에서 기업용 AI 칩으로 이동하는 게 아쉬움
    이제 컴퓨팅 파워가 기업 중심으로 집중되고 있음
    이는 마치 정치의 비민주화 흐름과 닮아 있음
    개인 소비자는 여전히 Apple 제품을 쉽게 살 수 있지만, Nvidia GPU는 일반인이 구하기 어려움

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