수출 통제로 판도가 바뀐 경쟁
워싱턴은 7년 동안 중국으로 향하는 반도체와 소프트웨어, 제조 장비의 흐름을 조여 왔다. 당초 목표는 분명했다. 중국이 최첨단 반도체와 이를 만드는 데 필요한 장비·소프트웨어를 확보하지 못하게 해 인공지능과 고성능 컴퓨팅, 군사 시스템 분야의 발전을 늦추려는 것이었다. 이 조치는 공급망을 흔들고 중국 기업이 가장 강력한 프로세서를 즉시 확보할 수 없게 했다. 동시에 중국 전역에서는 반도체 설계부터 패키징까지 거의 모든 단계의 기술을 재설계하고 장비를 바꾸고 대체하려는 속도전이 시작됐다.
목차
그 결과는 단순한 봉쇄라는 말로 설명하기 어려울 만큼 복잡해졌다. 수출 통제는 중국 내 비용을 높이고 지연을 초래했지만, 대체 기술과 새로운 동맹, 기술적 우회책의 확산도 촉발했다. 화웨이와 SMIC 같은 기업은 첨단 설계와 제조 분야로 진출했다. 지방정부와 국영 투자자들이 조성한 신규 자금은 반도체 장비와 소재, 패키징 분야로 쏟아지고 있다. 메모리와 반도체 장비 분야의 국내 선도 기업들도 입지를 넓혔다. 앞으로 경쟁의 향방은 중국이 이러한 성과를 얼마나 확대할 수 있는지, 그리고 미국이 국내 투자를 늘리는 한편 통제를 어떻게 다듬는지에 달려 있다.
반도체는 현대 생활의 기반이다. 클라우드 데이터센터와 휴대전화, 자동차, 공장 로봇, 무기 시스템을 움직인다. 첨단 반도체와 이를 생산하는 수단에 대한 통제는 이제 전략적 자산으로 여겨진다. 양측은 서로 다른 출발점과 제약 속에서 빠르게 움직이고 있다. 중국은 여전히 최첨단 분야에서 외국 장비에 의존하는 반면, 미국과 동맹국들은 광범위한 통제가 세계 최대 반도체 시장에 대한 자국 기업의 접근을 축소하고 중국의 자립 추진을 가속할 위험에 직면해 있다.
미국의 차단 시도와 규정의 변화
미국의 통제 조치는 여러 차례에 걸쳐 도입됐다. 2018년과 2019년 초기 조치는 중국 기업들을 미국 기술 사용에 허가가 필요한 ‘거래제한기업 목록(Entity List)’에 올렸다. 2022년 미국은 첨단 AI 프로세서와 데이터센터용 GPU, 핵심 반도체 제조 장비로 제한 범위를 넓혔다. 외국직접생산품규칙(FDPR)을 통해 미국 이외 기업에도 규정을 적용해 미국 소프트웨어로 설계하거나 미국 장비로 생산한 반도체까지 통제 대상에 포함했다. 2023년과 2024년에는 장비 품목을 추가하고 중국 기업 목록을 확대했으며, 고대역폭 메모리와 설계 소프트웨어, AI 모델 학습을 위한 클라우드 접근까지 제한하면서 규제가 다시 강화됐다. 2025년 초 워싱턴은 국가와 기업별 접근을 차등화하는 단계별 체계를 도입했고, 일부 제안은 다수 국가로의 수출을 제한하려 했다.
이 조치들은 미국 공급업체의 매출을 타격하고 세계 시장의 불확실성을 키웠다. 미국의 주요 GPU 업체들은 규정을 지키면서 중국 시장에 남기 위해 성능을 낮춘 반도체를 설계했지만, 이후 규정 개정으로 그 수출 경로마저 막히는 일이 벌어졌다. 미국 장비 제조업체들은 허가 지연과 함께 중국 구매자들이 한때 매출의 상당 부분을 차지했던 시장의 가시성이 낮아지는 상황을 겪었다. 동시에 첨단 반도체 제조 장비 통제는 네덜란드와 일본 동맹국들과의 공조를 통해 효과를 내기 시작했다. 노광 장비와 일부 증착·식각 장비가 가장 효과적인 지렛대로 떠올랐다.
반도체와 제조 장비
완제품 반도체는 작고 옮기기 쉬우며 제3국을 경유해 숨기기도 쉽다. 반면 공장 장비와 이를 뒷받침하는 복잡한 지원 체계는 밀반입하기가 더 어렵고 단속하기도 쉽다. 장비 통제가 반도체 통제보다 더 큰 타격을 주는 이유다. 그렇더라도 집행에는 여전히 어려움이 따른다. 중국 구매자들은 중개업체와 우호적인 관할권을 활용해 일부 첨단 부품의 경로를 바꿔 왔다. 규정이 바뀔 때마다 환경도 달라지고, 매번 새로운 준수·적응·우회 시도가 뒤따른다.
회복력과 속도를 위한 중국의 전략
베이징의 대응은 국가 차원의 조율과 민간 주도의 경쟁을 결합했다. 국가 전략이 큰 방향을 정했지만, 지방정부와 민간 기업, 국영 투자자 모두 공백을 메우기 위해 경쟁하고 있다. 성숙·중간급 공정에서 거의 완전한 생태계를 구축한 뒤 대안적 방법과 대규모 투자를 통해 가능한 분야부터 기술의 한계에 도전하는 것이 목표다.
자금과 국가 차원의 조율
중국은 반도체를 비롯한 전략 분야의 자금 지원과 감독을 중앙집중화하기 위해 과학기술 관리 체계를 개편했다. 부총리급이 이끄는 지도 그룹이 우선순위를 정하고, 국가집적회로산업투자기금과 지방정부 기금이 장비·소재·첨단 패키징 프로젝트를 지원한다. 중국의 반도체 설계·제조 분야 연구 성과는 급증했으며, 연구팀들은 서구와 아시아 선도 기업의 경로를 그대로 따르기보다 소재와 아키텍처 분야의 비전통적 아이디어를 추구하고 있다.
성장 동력이 된 지역 간 경쟁
시와 성 정부는 자국 반도체 프로젝트를 적극 지원하고 있다. 선전은 설계와 장비, 패키징을 위한 다년간 기금을 조성했다. 상하이는 반도체 장비 벤처와 지역 선도 기업에 초점을 맞춘 대형 사모펀드를 지원했다. 항저우와 후베이도 메모리 선도 기업 YMTC와 연계된 프로그램을 포함해 대규모 지원 계획을 내놨다. 이러한 경쟁은 자본과 인재를 끌어들이고 시험 생산 라인 구축을 앞당기며, 기술적 목표를 달성하도록 연구팀에 압박을 가한다.
국산 GPU를 중심으로 구축되는 동맹
통제로 최상위급 미국 GPU에 대한 접근이 좁아지자 중국 클라우드 기업과 AI 스타트업, 반도체 설계업체들은 국산 가속기를 중심으로 하드웨어·소프트웨어 생태계를 구축하기 위해 손을 잡았다. AI 학습용 국산 프로세서 보급을 위해 상하이에서 출범한 업계 단체는 이러한 움직임을 보여준다. 기업들은 화웨이의 어센드 제품군과 다른 국산 가속기에 맞춰 프레임워크와 컴파일러, 모델 개발 도구 체계를 조정하고 있으며, 주요 AI 개발사들은 중국의 컴퓨팅 클러스터에서 대형 모델을 학습시키고 있다고 밝혔다.
중국의 주요 반도체 협회에서 집적회로 설계 분과를 이끄는 웨이샤오쥔은 자립과 글로벌 협력을 병행하는 ‘투트랙 전략’을 촉구하기에 앞서 업계의 분위기를 직설적으로 설명했다.
다른 나라가 우리를 더 억누를수록 우리는 더욱 자립해야 합니다. 하지만 자립이 고립을 뜻하지는 않습니다.
압박 속에서 나온 우회책과 돌파구
중국 기업들은 공정 기술의 창의적 활용과 시스템 수준 설계, 메모리·패키징에 대한 대규모 투자를 결합해 격차를 좁히려 해 왔다. 주목할 만한 성과가 모든 병목을 해소하는 것은 아니지만, 동맹국들이 제한한 장비를 모두 갖추지 않고도 진전이 가능하다는 점을 보여준다.
DUV 활용법에서 첨단 패키징까지
SMIC는 최첨단 장비인 극자외선(EUV) 노광 장비보다 앞서 개발된 심자외선(DUV) 노광 장비를 이용해 7나노급 반도체를 생산했다. DUV 다중 패터닝은 더 느리고 비용도 많이 들지만, 충분한 공정 기술이 뒷받침되면 더 미세한 회로를 구현할 수 있다. 보도에 따르면 SMIC는 선폭 제어와 수율의 한계를 우회하는 한편 더 미세한 공정으로 나아가고 있다. 중국 설계업체들은 공정 개발뿐 아니라 칩렛 아키텍처와 첨단 패키징도 활용해 여러 개의 다이를 하나의 모듈로 결합하고 있다. 단일 대형 다이에만 의존하지 않고 성능을 높이는 방식이다.
메모리와 저장장치
YMTC는 3차원 낸드 분야에서 기술 수준을 높여 세계 최상위권의 적층 수에 근접한 제품을 출하하고 있다. 메모리 집적도 향상은 데이터센터와 휴대전화에 중요하며, 고대역폭 메모리가 여전히 병목인 상황에서도 국내 공급망 안정에 기여한다. 중국의 D램 및 특수 메모리 제조업체들도 국가 지원과 확대되는 국산 장비 기반을 바탕으로 발전했다.
설계, EDA, 개방형 아키텍처
화웨이 계열 설계업체와 다른 기업들은 표준 명령어 집합과 RISC-V 같은 개방형 대안을 기반으로 AI 가속기를 개발하고 있다. 최상위급 서구 전자설계자동화(EDA) 도구에 대한 접근이 제한되면서 국내 EDA 투자가 급증했다. 중국 엔지니어들은 배치·배선과 검증, 아날로그 설계를 위한 도구 체계를 구축하고 있으며, 대학들은 탄소나노튜브 기반 논리를 비롯한 새로운 소자 개념을 연구하고 있다. 이러한 실험이 조만간 대량 생산으로 이어지지는 않더라도 미래의 돌파구를 마련할 수 있다.
적은 자원으로 더 많은 것을 해내는 AI 모델
중국 AI 연구소들이 성능이 낮은 GPU로 경쟁력 있는 모델을 학습시킨 것은 적응을 보여주는 가장 뚜렷한 사례 중 하나다. 딥시크는 데이터 선별과 학습 일정, 추론 기법의 효율을 높여 놀라울 정도로 적은 연산 자원으로 대규모 언어 모델을 개발했다고 밝혔다. 일부 주장은 논쟁의 대상이지만, 더 큰 흐름은 분명하다. 제약에 부딪힌 연구팀들은 소프트웨어와 데이터 처리 체계, 모델 설계를 최적화하고 중급 하드웨어에서 더 높은 성능을 끌어내야 했다.
남아 있는 병목
빠른 발전에도 중국에는 여전히 핵심적인 기술 격차가 남아 있다. 가장 눈에 띄는 분야는 노광이다. ASML은 EUV 시스템을 공급하는 유일한 업체이며 중국 반도체 공장은 이 장비를 사용할 수 없다. 중국 노광 장비 제조사 SMEE는 성숙·중간급 공정에서 성능을 개선하고 있지만, 최첨단 노광 장비와는 큰 격차가 있다. 동맹국 장비와 포토레지스트를 모두 갖추지 못한 상태에서는 최첨단 공정의 수율을 높이기도 어렵다. 그 누적 효과는 웨이퍼당 비용과 생산량에서 드러나며, 대만과 한국은 여전히 큰 우위를 유지하고 있다.
낸드 메모리 공급은 개선됐지만 AI용 고대역폭 메모리는 공급이 부족하고 최상위급 제품을 재현하기도 어렵다. 국산 GPU의 소프트웨어 생태계는 성장하고 있지만, 미국 반도체에 맞춰 수년간 발전해 온 공급업체별 라이브러리와 도구에는 여전히 뒤처져 있다. 첨단 EDA 기능에 대한 접근도 통제로 제한돼 출시가 늦어지고 검증이 복잡해진다. 인재도 제약 요인이다. 중국에 엔지니어는 많지만 소수 기업을 제외하면 첨단 공장을 대규모로 구축하고 운영한 경험은 드물다.
장비 분야의 폭도 한계다. 중국은 식각과 증착 분야의 선도 기업을 보유하고 있지만 계측·검사·포토레지스트 분야에는 공백이 남아 있다. 하나가 빠질 때마다 시간과 비용, 불확실성이 늘어난다. 이런 마찰 때문에 DUV 기법으로 만든 첨단 공정 제품은 EUV를 쓰는 경쟁사 제품보다 비싸고 생산 규모를 키우기도 어렵다.
세계 반도체 업계에 미친 파장
수출 통제는 많은 서방 기업의 사업 구조를 바꿨다. 미국 반도체 설계업체들은 대형 시장에서 밀려난 데 이어 정책 조정으로 남은 시장마저 다시 축소되는 일을 겪었다. 복잡한 규정 변경과 긴 허가 기간, 수시로 바뀌는 기준 때문에 사업 계획을 세우기도 어려워졌다. 일부 기업은 중국 전용 제품을 설계했지만 이후 개정된 제한에 걸려 재고가 갈 곳을 잃었다. 장비업체들은 우호국 시장에서 수요가 급증하는 한편 중국의 서비스 계약과 장비 업그레이드 상황을 파악하기 어려워졌다. 중국 시장 점유율 하락은 중국 공급업체들이 성장할 공간도 열어줬다.
엔비디아 최고경영자 젠슨 황은 중국 시장에서 자사 사업이 얼마나 크게 변했는지 솔직하게 밝혔다. 워싱턴이 제한을 확대하자 그는 중국 내 자사 매출이 급감하고 있다고 경고하면서 세계 최대 AI 시장을 배제할 때 치러야 할 더 큰 전략적 대가를 지적했다.
중국은 사실상 이제 우리에게 닫힌 시장입니다. 거의 시장 전체를 차지하던 상황에서 매출이 0이 됐습니다.
이러한 타격은 중국이 강제로 적응해 온 과정의 반대편에 있다. 미국 기업이 시장 접근권을 잃을수록 중국 기업은 국산 대체품을 구매할 이유가 커진다. 이는 다시 중국 반도체 설계업체와 장비업체가 규모를 키울 기회를 제공해 시간이 흐를수록 비용을 낮추고 성능을 높인다. 양방향으로 작동하는 선순환이자 악순환이다.
AI 수요가 시장 주도권을 다시 쓰다
대규모 AI 모델 학습은 첨단 반도체 수요를 이끄는 핵심 동력이 됐다. 최첨단 미국산 부품을 확보하기 어려워지자 미국 이외 지역의 GPU를 찾으려는 움직임이 빨라졌다. 화웨이의 어센드 제품군은 이제 중국 클라우드 업체와 AI 개발자들의 주목을 받고 있으며, 국내 반도체·AI 기업 연합은 소프트웨어 지원과 성능 조정, 생태계 확대에 협력하고 있다. 중국의 AI 연구소들은 국산 가속기에 연결된 국내 컴퓨팅 클러스터로 최첨단 모델을 학습시킬 수 있다고 잇달아 주장하고 있다.
중국 AI 기업 아이플라이텍은 최신 추론 모델을 전적으로 국산 컴퓨팅 자원으로 학습시켰다고 밝혔다. 한때 미국 GPU에 의존했던 업계에서 상징적인 이정표다.
우리의 스파크 X1 모델은 중국 자체의 컴퓨팅 인프라에서 학습됐습니다.
장비 제조업체들도 인내심을 가져야 한다고 강조하고 있다. 중국의 주요 식각 장비 공급업체 대표는 중국이 수십 년이 아니라 수년 안에 세계 선도 기업들과의 격차를 상당 부분 좁힐 수 있다고 투자자들에게 말했다.
5년에서 10년만 주십시오. 최고 기업들과 어깨를 나란히 하겠습니다.
이러한 전망에는 위험이 따르지만, AI 수요와 장기 투자가 어떻게 맞물리고 있는지를 보여준다. 특정 작업에서 국산 가속기가 동등한 성능에 도달하면 중국 구매자들은 수입 부품을 더 빠르게 대체할 것이고 소프트웨어 생태계도 뒤따를 것이다.
정책의 득실과 집행 과제
미국이 맞닥뜨린 핵심적인 득실은 분명하다. 통제는 최첨단 분야에서 중국의 발전을 늦출 수 있지만, 연구와 규모 확대에 필요한 성장 시장에서 미국 기업을 밀어내기도 한다. 중립적인 고객은 중국 공급업체를 찾고, 중국 기업은 반도체 생태계 전반에 투자하도록 유도된다. 그래서 많은 정책 분석가들은 정밀한 규정과 제조 장비에 대한 엄격한 집행, 동맹국과의 긴밀한 공조를 주장한다. 여기에 미국의 연구·인력·제조 역량에 대한 투자 확대가 병행돼야 한다는 것이다.
어려운 과제는 집행이다. 반도체는 제3국을 경유해 다시 수출될 수 있다. 클라우드 접근은 단속하기 어렵다. 거래제한기업 목록과 허가 절차는 끊임없이 갱신해야 한다. 한편 중국은 가만히 있지 않는다. 핵심 광물 분야에서 맞대응 조치를 취했고, 국산 EDA와 반도체 장비로의 전환을 장려해 왔다. 경쟁이 길어질수록 이러한 변화는 더 굳어질 것이다.
그렇다고 통제가 쓸모없다는 뜻은 아니다. EUV와 고급 검사 시스템처럼 대체하기 어려운 장비 분야에서는 시간을 벌 수 있다. 관건은 그 시간을 어떻게 활용하느냐다. 반도체 연구센터에 대한 공공 투자와 신규 공장 건설 지원금, 세계 인재를 유치하는 프로그램은 일시적인 우위를 지속 가능한 우위로 바꾸는 결정적 요인이 될 수 있다.
앞으로 지켜볼 지표
몇 가지 지표를 보면 향방을 가늠할 수 있다. 첫째, 중국 7나노급 및 그보다 미세한 반도체의 생산 수율과 물량을 살펴봐야 한다. 둘째, AI 시스템 성능을 좌우하는 두 분야인 국산 고대역폭 메모리와 패키징 기술의 발전을 추적해야 한다. 셋째, 컴파일러와 프레임워크, 라이브러리를 포함해 국산 가속기 생태계가 얼마나 성숙했는지 주시해야 한다. 넷째, 제3국 경유 수출과 클라우드 접근에 대한 집행을 살펴봐야 한다. 다섯째, 장비 통제와 서비스 제한을 둘러싼 동맹국 간 공조를 지켜봐야 한다. 마지막으로 미국 정책이 자국 기업의 시장 접근을 유지하면서 통제와 장기 투자의 균형을 어떻게 잡는지도 주목할 필요가 있다.
중국이 성숙·중간급 공정의 생산 능력을 계속 높이는 한편 패키징과 시스템 수준 설계로 일부 첨단 분야에 도전한다면, 자국 수요의 상당 부분을 충당하고 해외의 가격 민감 시장에서도 경쟁할 수 있을 것이다. 미국과 동맹국이 장비 통제를 강화하고 자국 산업 역량에 대한 투자를 늘리면 최첨단 공정과 이를 가능하게 하는 장비 분야의 주도권을 지킬 수 있다.
핵심 요점
- 미국은 2018년부터 첨단 반도체와 설계 소프트웨어, 반도체 장비를 대상으로 수출 통제를 시행했으며 2022년부터 2025년까지 규제를 강화했다.
- 제조 장비 통제는 완제품 반도체 통제보다 우회하기 어려워 노광·검사 장비가 가장 효과적인 병목 지점이 됐다.
- 중국은 국가 차원의 감독 체계를 개편하고 지방정부 기금으로 인재와 자본을 끌어들이며 설계·장비·패키징 분야의 국내 역량을 키웠다.
- DUV 다중 패터닝을 통한 미세 공정과 칩렛, 메모리·첨단 패키징의 빠른 발전이 주요 우회책으로 꼽힌다.
- EUV 노광과 고대역폭 메모리, EDA 접근성, 첨단 공정 수율, 대규모 공장 운영 경험에는 여전히 격차가 남아 있다.
- 미국 기업은 중국에서 대규모 매출을 잃었고, 중국 구매자들은 국산 대체품으로 전환해 국내 공급업체의 성장을 도왔다.
- AI 수요가 국산 가속기를 중심으로 한 동맹을 이끌고 있으며, 중국 연구소들은 국내 컴퓨팅 클러스터로 대형 모델을 학습했다고 밝혔다.
- 앞으로 정책의 성패는 정밀한 통제와 장비에 대한 엄격한 집행, 미국의 연구·인력·제조 분야에 대한 대규모 투자에 달려 있다.
- 주요 관전 지표는 중국의 첨단 공정 수율, 국산 고대역폭 메모리 발전, 국산 GPU 생태계의 성숙도, 장비 통제를 둘러싼 동맹국 공조다.
