AI 수요가 파운드리 시장을 29% 키웠다…TSMC는 왜 73%를 지켰나

AI는 반도체 제조의 중심을 웨이퍼 공정에서 공급망 전체로 넓히고 있다. 2026년 2분기 글로벌 순수 파운드리 시장은 AI 관련 주문 급증과 생산능력 재배치로 전년 동기 대비 29% 성장했다. TSMC는 2개 분기 연속 73%의 점유율로 1위를 지켰고, 삼성 파운드리는 약 7%로 2위를 유지했다. 4 14

이번 결과가 전자업계에 주는 메시지는 분명하다. 이제 프로세서만 확보해서는 충분하지 않다. AI 시스템은 첨단 웨이퍼, 메모리, 기판, 첨단 패키징, 테스트가 맞물려야 출하될 수 있다. 이 가운데 한 단계라도 막히면 완제품 생산 전체가 지연될 수 있다.

AI 수요가 파운드리 시장을 크게 키운 이유

AI 가속기는 생산 비용이 높고 단기간에 증설하기 어려운 첨단 반도체 공정에 집중된다. 동시에 AI 데이터센터가 확대되면서 전력관리, 네트워크, 제어 기능을 담당하는 보조 칩과 메모리 수요도 함께 증가했다.

카운터포인트리서치는 2분기 시장 성장의 핵심 요인으로 AI 관련 주문의 급증과 생산능력 재배치를 꼽았다. 두 요인이 겹치면서 첨단 공정과 성숙 공정 모두에서 수급 불균형이 나타났다는 분석이다. 4

AI 인프라에는 핵심 연산 칩만 필요한 것이 아니다. 서버에는 연결, 제어, 전력관리 등을 담당하는 다양한 부품이 들어가며, 이들 부품은 서로 다른 공정에서 생산될 수 있다. 파운드리가 AI 관련 생산에 장비와 생산능력을 집중하면 최첨단 로직 공정뿐 아니라 여러 성숙 공정에서도 공급 여력이 줄어들 수 있다. 4

TSMC가 73% 점유율을 지킨 배경

TSMC의 독주는 단순히 웨이퍼 생산량이 많아서만 설명되지 않는다. AI 칩 고객이 필요로 하는 여러 제조 단계를 동시에 제공할 수 있는 폭넓은 생산 기반이 핵심이다.

• 2나노 양산: TSMC는 2나노 공정의 대량 생산에 들어가 고객이 최신 공정 기술을 이용할 수 있도록 했다. 3 4
• 3나노 증설: AI와 고성능 컴퓨팅용 칩 수요가 강하게 유지되는 가운데 3나노 생산 확대를 이어갔다. 3 4
• 성숙 공정 공급 부족: 공급 압박은 첨단 공정에만 국한되지 않았다. 8인치와 12인치 웨이퍼를 사용하는 성숙 공정에서도 부족 현상이 나타났다. 4
• 첨단 패키징 병목: 복잡한 AI 시스템을 완제품으로 구현하는 데 필수적인 첨단 패키징 공급도 빠듯했다. 4

결과적으로 TSMC는 웨이퍼 생산능력뿐 아니라 AI 칩 공급에 연결된 여러 단계를 아우르는 생태계에서 강점을 보였다. 이 기반이 2026년 1분기와 2분기 모두 73%의 점유율을 유지하는 데 기여했다. 4

삼성 파운드리는 왜 2위를 유지했나

삼성 파운드리는 2026년 2분기에도 세계 2위 순수 파운드리 업체로 남았다. 전 분기와 비교해 점유율은 큰 변화가 없었다. 카운터포인트는 SF2 수율 개선, SF4와 SF5 수요 증가, 올해 상반기 웨이퍼 가격 인상을 실적 요인으로 제시했다. 14

로이터에 따르면 삼성전자는 7월 일부 첨단 공정 위탁생산 신규 주문 가격을 최대 15% 올렸다. 공정과 고객 지역에 따라 인상 폭은 달랐으며, SF4의 경우 중국과 미국 일부 고객에 대한 인상률이 가장 높았던 것으로 전해졌다. 1

다만 시점을 구분할 필요가 있다. 가격 인상은 2분기가 끝난 뒤인 7월부터 시작됐다. 따라서 이는 2분기 시장 성장의 직접적인 원인이라기보다 2026년 하반기 고객 비용과 가격 흐름을 보여주는 신호로 해석해야 한다. 1

삼성의 과제는 양면적이다. SF4와 SF5처럼 이미 수요가 확인된 공정에서는 기회를 잡고 있지만, SF2에서는 수율과 제조 경제성을 개선해야 한다. 삼성 파운드리가 수요를 지속적인 점유율 상승으로 연결할 수 있을지는 가격보다 실행력에 달려 있다.

AI 가속기의 진짜 병목이 된 첨단 패키징

AI 가속기는 로직 웨이퍼를 생산했다고 바로 출하할 수 있는 제품이 아니다. 연산 칩과 고대역폭 메모리(HBM)를 결합하고, 고밀도 인터커넥트와 인터포저 또는 팬아웃 구조를 적용한 뒤, 기판·조립·테스트·열관리 공정을 거쳐야 한다.

이 때문에 첨단 패키징은 웨이퍼와 별개의 생산능력 제약이 된다. 전용 장비와 소재, 공정 통합 기술, 수율 관리가 필요하며 웨이퍼 투입량만큼 빠르게 증설하기도 어렵다. 카운터포인트 역시 성숙 공정의 공급 제약과 함께 첨단 패키징 공급 부족을 파운드리 시장의 주요 요인으로 지목했다. 4

병목은 두 가지 방식으로 나타난다.

1. 완성된 웨이퍼가 패키징을 기다릴 수 있다. 전공정 생산능력이 늘어도 후공정이 부족하면 출하 가능한 AI 가속기 수는 늘지 않는다.
2. 고객은 전체 제조 경로를 예약해야 한다. 파운드리 생산만 계약해도 HBM, 기판, 패키징 또는 테스트 물량이 부족하면 최종 제품 생산에 실패할 수 있다.

업계의 투자 흐름은 패키징의 전략적 중요성이 커졌음을 보여준다. SK하이닉스는 미국 인디애나주 웨스트라파예트에 첫 미국 HBM 패키징 거점을 착공했다. 투자 규모는 40억 달러 이상이며, 차세대 HBM 양산은 2029년 하반기를 목표로 한다.

파워텍 테크놀로지도 팬아웃 패널 레벨 패키징(FOPLP)을 확대하고 있다. 이 회사의 해당 기술 생산능력은 2030년까지 모두 예약된 것으로 전해졌으며, AMD와 브로드컴이 고객으로 거론됐다. 또한 파워텍은 브로드컴과 함께 첨단 패널 레벨 조립 기술을 개발하기 위한 4억 달러 규모의 싱가포르 합작법인 설립을 승인했다.

다만 파워텍 프로젝트와 관련해 종종 언급되는 22억 달러 투자액은 제공된 자료만으로 독립적으로 확인되지 않는다. 따라서 이 수치는 확정된 투자액으로 사용해서는 안 된다.

파운드리와 함께 커지는 메모리 투자

AI 수요는 메모리 제조에도 대규모 투자를 촉발하고 있다. 키옥시아와 샌디스크는 정부 지원을 전제로 2032년까지 일본에 310억 달러 이상을 투자해 반도체 기술과 생산능력을 확대할 계획이다. 투자에는 양사의 요카이치와 기타카미 사업장 관련 인프라가 포함된다.

이 투자는 TSMC의 로직 반도체 생산과는 공급망의 다른 부분을 겨냥하지만 전략적 연결고리는 분명하다. AI 시스템은 고성능 연산 칩뿐 아니라 대량의 고성능 메모리와 저장장치도 필요로 한다. 어느 한쪽만 증설해서는 전체 공급 제약을 해소하기 어렵다.

전자업체가 지금 준비해야 할 것

2분기 데이터는 반도체 조달 방식의 전환을 요구한다. 전자제품 제조업체는 AI 칩 조달을 개별 부품을 따로 구매하는 일이 아니라 통합 생산능력 계획으로 다뤄야 한다.

생산능력을 더 일찍 예약하라

가동률이 높고 리드타임이 길어지면 막판 현물 구매에 의존하는 전략은 위험해진다. 수요 전망이 비교적 명확한 기업이라면 하나의 정밀한 예측값에만 기대기보다 현실적인 범위로 수요를 제시하고 웨이퍼·메모리·패키징 물량을 조기에 협의해야 한다.

패키징과 수율을 공급 지표에 포함하라

기존 반도체 공급망 지표는 웨이퍼 배정과 공정 노드 가용성에 집중하는 경우가 많다. 하지만 AI 제품에서는 첨단 패키징 슬롯, HBM 확보량, 기판 공급, 테스트 용량, 패키징 수율도 함께 추적해야 한다.

기술적으로 가능한 대체 공급처를 검증하라

첨단 AI 설계에서는 제2 파운드리나 패키징 업체가 곧바로 대체재가 되기 어렵다. 그럼에도 대체 공급처를 일찍 검증하면 특정 제조 경로에 대한 의존도를 낮추고, 생산 위기가 발생하기 전에 통합 과정의 문제를 발견할 수 있다.

제조 전 과정을 하나의 계획으로 묶어라

복원력 있는 조달 계획에는 다음 단계가 모두 연결돼야 한다.

• 로직 웨이퍼 제조
• HBM 또는 기타 필수 메모리
• 기판, 인터포저, 인터커넥트
• 첨단 조립과 패키징
• 테스트, 열관리 솔루션, 물류

시장의 다음 변수는 ‘칩’이 아니라 ‘완성 경로’다

2026년 2분기 파운드리 시장의 29% 성장은 AI 수요가 반도체 산업 전반으로 얼마나 빠르게 확산되는지를 보여준다. 동시에 점유율 수치는 성장의 상당 부분이 특정 업체와 제조 생태계에 집중돼 있음을 드러낸다. TSMC의 73% 점유율은 첨단 공정, 성숙 공정, 첨단 패키징을 조율된 생태계 안에서 제공하는 역량의 가치를 보여준다. 4

삼성은 SF4와 SF5 수요, SF2 수율 개선 노력에 힘입어 확실한 2위를 유지하고 있다. 그러나 가격 인상은 공급능력이 얼마나 빠듯해졌는지도 보여준다. 1 14

구매자 입장에서 핵심 질문은 더 이상 칩을 설계할 수 있는지, 웨이퍼를 생산할 수 있는지만이 아니다. 필요한 모든 제조 단계를 동시에 확보할 수 있는지가 AI 시대 반도체 공급망의 진짜 경쟁력이 되고 있다.