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TSMC, 2030년까지 첨단 칩 가격 인상 발표

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.05 16:43
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Stock-TSMC-yellow-102025.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


세계 최대 파운드리 업체인 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company는 2026년부터 첨단 반도체 노드에 대한 비용을 인상하는 이례적인 4개 년 가격 전략을 발표했으며, 이는 인공지능 수요가 전례 없는 수준에 도달하면서 글로벌 칩 산업의 전환점이 되고 있습니다.

이 회사는 9월에 고객들에게 가장 첨단 공정인 5nm, 4nm, 3nm 및 곧 출시될 2nm 기술에 대해 2030년까지 연평균 3-5%의 연속적인 연간 가격 인상을 통보했습니다. 이번 인상은 복리 모델을 따르기 때문에 4년 동안 누적 가격 인상률이 두 자릿수 퍼센트에 달할 수 있습니다.​


AI 붐이 수요-공급 불균형을 초래하다

TSMC의 가격 결정력은 AI 칩 제조 분야에서의 지배력에서 비롯되며, 전 세계 인공지능 프로세서의 80% 이상을 생산하고 있습니다. 회사는 2025년 3분기에 NT$4,523억 달러(147억 7천만 달러)의 분기 최대 이익을 기록했으며, 이는 전년 대비 39% 증가한 수치입니다. AI 칩을 포함하는 고성능 컴퓨팅이 현재 전체 매출의 57%를 차지하고 있습니다.​

C.C. Wei CEO는 회사의 실적 발표에서 "AI 수요는 계속해서 매우 강력합니다. 3개월 전 우리가 예상했던 것보다 더 강력합니다"라고 말했습니다. 7nm 이하의 첨단 공정은 현재 TSMC 매출의 74%를 창출하고 있으며, 5nm가 37%, 3nm가 23%를 차지하고 있습니다. 이 수치는 2026년 2nm 생산이 본격화되면 75%를 초과할 것으로 예상됩니다.​

전례 없는 수요로 인해 공급 부족이 발생했으며, 업계 분석가들은 이러한 상황이 2025년 또는 2026년까지 지속될 것으로 예상하고 있습니다. TSMC는 지난 1년 동안 AI 칩 생산량을 두 배로 늘렸지만, Nvidia, Apple, AMD를 포함한 주요 고객들의 수요를 충족하는 데 여전히 어려움을 겪고 있습니다.​


산업 전반의 영향과 증가하는 비용

가격 전략은 TSMC가 저비용 제조업체에서 프리미엄 기술 제공업체로 전환하고 있음을 반영한다. 현재 3나노미터 웨이퍼의 가격은 약 2만 달러에 달하며, 곧 출시될 2나노미터 웨이퍼는 3만 달러를 넘어설 것으로 예상된다. 이는 칩 비용이 지속적으로 감소하던 수십 년간의 추세를 깨는 50%의 인상이다.​

업계 분석에 따르면 "이러한 구조적 변화는 반도체 기술의 정점에 접근하는 것이 더 이상 상품이 아니라 프리미엄 서비스임을 업계 전체에 알리는 신호"라고 한다. 가격 인상의 배경에는 막대한 자본 지출이 있는데, 여기에는 TSMC가 애리조나 시설에 투자한 1,650억 달러가 포함되며, 이곳의 생산 비용은 대만 공장에 비해 5~20% 더 높다.​

가격 인상 소식이 전해지자 회사의 주가는 일시적으로 1.7% 하락했으나, 이후 회복해 지난 1년간 57% 이상 상승했다. 이는 투자자들이 TSMC의 AI 공급망 내 대체 불가능한 입지를 인식했기 때문이다. TrendForce 및 기타 조사 기관의 애널리스트들은 이 가격 인상이 업계 전반에 걸친 반도체 비용 상승을 촉발할 것으로 예상한다.​

주요 고객사들은 가격 인상에 대해 서로 다른 반응을 보였다. Nvidia CEO 젠슨 황은 "가격 인상은 그들이 제공하는 가치에 부합하며 자연스러운 것"이라며 TSMC의 가격 정책을 공개적으로 지지했다. 그러나 인상된 비용은 2026년 이후 출시되는 AI 탑재 기기, 게이밍 그래픽 카드, 차세대 프로세서를 구매하는 소비자에게 전가될 가능성이 높다.

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수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
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