# 인텔 CEO 립부 탄이 말한 반도체 공급망 재편과 AI 시대의 과제 > 2026-06-18 · No Priors · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/인텔-ceo-립부-탄이-말한-반도체-공급망-재편과-ai-시대의-과제 > 원문: https://www.youtube.com/watch?v=asCgCv2XB4s ## 핵심 요약 - 립부 탄 인텔 CEO는 의사결정을 빠르게 하고 고객 의견을 제품 개발에 반영하는 것을 인텔 변화의 출발점으로 제시했다. - 그는 파운드리 고객을 확보하려면 공정 기술뿐 아니라 필요한 설계 자산, 수율, 결함률, 생산 기간에서 신뢰를 쌓아야 한다고 말했다. - AI 수요가 커지는 가운데 전력·헬륨·메모리 공급과 첨단 패키징이 반도체 공급망의 병목이 될 수 있다고 봤다. - 반도체 스타트업 투자에서는 시장의 병목이 실제인지, 첫 고객이 누구인지, 어려운 시기에도 함께할 투자자가 있는지를 살핀다고 설명했다. ## 인텔의 첫 과제는 제품과 조직 문화 탄은 인텔 CEO를 맡은 이유로 반도체 생태계와 미국에서 이 회사가 갖는 중요성을 들었다. 취임 후에는 책임 소재를 분명히 하고 의사결정 속도를 높이는 데 집중했다고 말했다. 여러 단계의 회의보다 고객의 문제를 듣고 해결하는 방식이 필요하다는 판단이다. 엔지니어링 조직이 자신에게 직접 보고하도록 한 것도 무엇이 잘못됐는지 파악하고 제품을 바로잡기 위해서라고 설명했다. 그가 제시한 순서는 재무구조 강화, 제품군 단순화, 차세대 제품 개발이다. 미국 정부가 주요 주주가 된 것을 재무구조 강화의 한 요소로 언급했고, 엔비디아의 투자와 소프트뱅크 측의 지원도 거론했다. 다만 자금 확보가 곧 제품 경쟁력 회복을 뜻하는 것은 아니다. 탄은 PC용 제품의 성능을 높이는 한편 CPU·GPU·소프트웨어 설계 역량을 구축해야 한다고 말했다. ## AI 수요가 CPU에 주는 기회 탄은 AI 모델 개발자들과의 대화를 근거로 강화학습과 여러 에이전트의 작업 조율에서 CPU가 중요해지고 있다고 주장했다. 현재 인텔 CPU 수요가 높다고도 말했다. 이는 AI 학습용 GPU 수요가 사라진다는 뜻이 아니라, 작업 종류에 따라 필요한 연산 자원이 달라진다는 관찰이다. 인텔이 겨냥하는 범위도 데이터센터 서버에 한정되지 않는다. 탄은 기기 가까이에서 연산하는 엣지, 외부 환경에서 움직이는 로봇 등을 포함한 피지컬 AI, 여러 작업을 수행하는 에이전트 AI를 언급했다. 반도체와 첨단 패키징, 소프트웨어를 결합해 작업에 맞는 시스템을 제공하겠다는 구상이다. 일부 고객은 칩을 넘어 서버 랙 전체를 요구한다고 전했다. 그는 데이터센터와 기기 중 어디에서 연산할지도 결국 구체적인 응용 분야의 규모와 지속성에 따라 판단해야 한다고 봤다. ## 파운드리는 생산 능력보다 신뢰가 먼저다 탄은 인텔의 파운드리, 즉 다른 기업이 설계한 칩을 생산하는 사업을 계속 추진하기로 한 이유로 공급망의 회복력을 들었다. 특정 지역의 소수 업체에만 의존하지 않으려면 생산 능력을 늘릴 필요가 있다는 주장이다. 동시에 그는 인텔 파운드리가 TSMC와 성능 면에서 거리가 있다고 인정했다. 고객의 설계에 필요한 지식재산(IP)을 갖추는 것부터 수율, 결함률, 생산 기간을 개선하는 것까지가 과제다. 예를 들어 모바일용 칩을 맡으려면 저전력 설계에 필요한 IP가 있어야 한다. 수율이 기대에 못 미치면 고객의 제품 공급과 매출 계획에도 차질이 생길 수 있다. 탄은 이런 이유로 파운드리를 고객의 신뢰를 얻어야 하는 서비스업으로 설명했다. 그가 언급한 2031\~2032년의 성과 가능성은 현재 확보된 주문이나 실적이 아니라 자신의 전망이다. 일론 머스크의 테라팹 구상에 대해서는 머스크가 자체 생산시설을 세우려 하며, 인텔은 기술과 공정을 활용해 생산까지 걸리는 시간을 줄이는 방향으로 협력하고 있다고 설명했다. 양측 팀이 매주 논의한다는 말도 덧붙였다. 구체적인 생산 규모나 확정 주문은 제시하지 않았다. ## 미세화 이후에도 남는 공급망 병목 탄은 18A 이후 14A와 그다음 공정으로 나아갈 수 있다고 보면서도, 공정이 미세해질수록 비용과 제조 난도가 높아진다고 말했다. 장비와 소재 공급업체의 협력이 필요한 이유다. 첨단 패키징도 별도의 병목으로 꼽았다. 여러 반도체 부품을 연결하는 이 공정에서 고객이 요구하는 생산 수율을 확보해야 한다는 것이다. 그는 갈륨 나이트라이드, 실리콘 카바이드, 인듐 포스파이드 같은 소재와 유리·인공 다이아몬드를 활용하는 방안을 살피고 있다고 말했다. 이는 검토하거나 투자한 방향에 관한 설명이며, 기존 공정의 한계를 이미 해결했다는 발표는 아니다. AI 인프라 전반에 대해서도 전력 부족, 반도체 생산에 쓰이는 헬륨의 영향, 메모리 부족을 제약으로 들었다. 공장을 새로 지어 생산 능력을 늘리는 데는 수년이 걸린다고 설명했다. ## 스타트업 투자에서 보는 것은 실제 병목과 첫 고객 탄은 반도체 투자에서 먼저 해결하려는 병목이 무엇인지 묻는다고 말했다. 데이터센터 내부 연결 속도를 사례로 들며 관련 기업과 광학 기술 기업에 투자한 이유를 설명했다. 전력 변환 과정의 손실과 발열, 복잡해지는 칩 설계도 그가 주목하는 문제다. AI를 활용해 설계 시간과 비용을 줄일 가능성 역시 언급했지만, 개별 스타트업의 성과가 이미 입증됐다고 말하지는 않았다. 그다음 기준은 실제로 문제를 겪는 첫 고객이다. 탄은 규모를 키울 수 있는 대형 클라우드 사업자를 선호한다고 설명했다. 반도체 사업은 자본이 많이 들고 수요 변동도 겪기 때문에, 어려운 시기에도 협력할 투자자와 제조·메모리·연결 기술을 도울 전략적 파트너가 중요하다고 봤다. 자신이 투자한 기업 10곳 중 9곳은 중간에 사업 계획을 바꿨다는 경험을 들어, 창업팀이 시장 변화와 피드백에 대응할 수 있어야 한다고 강조했다. 탄의 설명에서 인텔의 제품 회복과 파운드리 확대는 모두 진행 중인 과제다. 그는 AI 수요가 기회를 넓힌다고 보면서도, 고객이 맡길 만한 제품과 생산 품질을 갖추는 데 시간이 필요하다고 인정했다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=asCgCv2XB4s)