웨이가 이 장비를 당장 제조 현장에 투입하지 않는 이유를 설명할 때 딱 한 단어로 요약했다. 바로 **‘비용’**이다. High-NA EUV 장비 한 대의 가격은 4억 달러(약 5,400억 원)가 훌쩍 넘으며, 이는 기존 EUV 장비의 약 2배에 달하는 금액이다 . 웨이는 주주들에게 이 도구가 대량 생산에 경제적으로 타당성을 가질 때까지 기다리고 있다고 설명했다 .
이 발언은 2026년 4월 Kevin Zhang 수석 부사장(Deputy Co-COO)이 TSMC가 High-NA EUV를 도입할 “현재 계획이 없으며” 장비가 “아주, 아주 비싸다”고 말해 업계에 혼란을 줬던 상황을 명확히 정리한 것이다 . 웨이는 TSMC가 해당 기술을 영구적으로 배제하는 인상을 완화시켰다. 진짜 전략은 기존 Low-NA EUV 장비의 성능을 극대화하여 수명을 최대한 연장하는 데 있다. TSMC의 R&D 팀은 차세대 장비로 넘어가지 않고도 칩 성능을 지속적으로 개선할 방법을 찾고 있으며, 이는 Kevin Zhang도 별도로 “놀랍다”고 표현했던 역량이다 .
업계 분석가들은 이제 2029년을 목표로 하는 TSMC의 A13 노드에는 High-NA EUV가 필요하지 않을 것으로 예상하며, TSMC에서 이 기술이 본격적으로 양산에 적용되는 시점은 그 이후가 될 것으로 전망한다 .
웨이의 신중한 행보는 인텔과 SK하이닉스의 공격적인 움직임과 대조를 이룬다. 두 회사는 이르면 2027년부터 High-NA EUV 장비를 고대역폭메모리(HBM, High Bandwidth Memory) 등 AI 메모리 칩과 로직 반도체에 활용할 준비를 하고 있다 . 실제로 2023년 12월 업계 최초로 High-NA EUV 시스템을 인도받은 인텔은 14A 공정을 준비하며 개발용 장비로 이미 약 30만 개의 웨이퍼를 테스트했다 . SK하이닉스도 메모리 시설에 High-NA 장비를 조립해 R&D에 투입한 첫 번째 칩 제조사가 되었다 .
ASML의 크리스토프 푸케 CEO는 2026년 5월, 곧 High-NA EUV로 생산된 최초의 상업용 칩(메모리와 로직 모두)이 “몇 달 안에” 등장할 것이라고 밝히며 속도전에 압박을 더했다 .
하지만 웨이는 먼저 움직이는 기업들이 영구적인 우위를 점한다는 주장을 일축했다. 그는 TSMC가 한 번도 경쟁자가 없었던 적이 없다며, 비싼 장비 전환을 서두르기보다 공정 혁신과 기존 EUV 최적화에 계속 의존할 것이라고 말했다 . 특히 인텔의 18A 공정과 삼성 파운드리를 구체적인 경쟁 압력으로 꼽으면서도, TSMC가 “앞서 나가기 위해 계속 노력할 것”이라는 자신감을 나타냈다 .
장비 전략을 논하는 자리에서 웨이는 인공지능(AI) 붐에 대해 훨씬 더 강한 메시지를 남겼다. “AI 수요가 너무 많아, 우리가 만들 수 있는 양에는 한계가 있습니다.” 그는 향후 수년간 AI로 인한 첨단 반도체 수요가 공급을 초과하는 ‘수급 부족’ 상태가 지속될 것이라고 주주들에게 말했다 .
수요는 일반 소비자부터 기업, 그리고 여러 국가의 ‘소버린 AI(국가 주도형 AI)’ 프로젝트에 이르기까지 광범위하게 발생하고 있으며, 고객들은 AI 산업의 미래에 압도적으로 낙관적이라는 전언이다 . 미국 내 공장 확장 등 새로운 생산 능력이 더해져도, TSMC는 밀려드는 주문을 전부 소화할 수 없는 상황이다 .
AI 열풍은 TSMC의 재무제표에도 그대로 반영되고 있다. 2026년 1분기 매출은 1조 1,300억 대만달러(약 357억 달러)로 전년 동기 대비 35% 급증했으며, 순이익은 58% 폭증한 사상 최대인 5,725억 대만달러(약 177억 달러)를 기록했다 . 웨이는 2026년 연간 매출 성장률을 30% 이상으로 전망했다 .
이는 이미 사상 최고치를 찍었던 2025년의 기록을 뛰어넘는 수치다. 2025년 TSMC의 매출과 EPS(주당순이익)는 모두 역대 최고를 기록했고, 주가는 불과 1년 사이에 NT$950에서 NT$2,425까지 두 배 이상으로 치솟았다 .
폭발적인 수요를 따라잡기 위해 TSMC는 2026년에만 520억560억 달러(약 70조75조 원) 라는 천문학적인 설비투자를 계획하고 있으며, 대부분은 첨단 노드의 생산 능력 확장에 집중될 예정이다 .
웨이가 이 장비를 당장 제조 현장에 투입하지 않는 이유를 설명할 때 딱 한 단어로 요약했다. 바로 **‘비용’**이다. High-NA EUV 장비 한 대의 가격은 4억 달러(약 5,400억 원)가 훌쩍 넘으며, 이는 기존 EUV 장비의 약 2배에 달하는 금액이다 . 웨이는 주주들에게 이 도구가 대량 생산에 경제적으로 타당성을 가질 때까지 기다리고 있다고 설명했다 .
이 발언은 2026년 4월 Kevin Zhang 수석 부사장(Deputy Co-COO)이 TSMC가 High-NA EUV를 도입할 “현재 계획이 없으며” 장비가 “아주, 아주 비싸다”고 말해 업계에 혼란을 줬던 상황을 명확히 정리한 것이다 . 웨이는 TSMC가 해당 기술을 영구적으로 배제하는 인상을 완화시켰다. 진짜 전략은 기존 Low-NA EUV 장비의 성능을 극대화하여 수명을 최대한 연장하는 데 있다. TSMC의 R&D 팀은 차세대 장비로 넘어가지 않고도 칩 성능을 지속적으로 개선할 방법을 찾고 있으며, 이는 Kevin Zhang도 별도로 “놀랍다”고 표현했던 역량이다 .
업계 분석가들은 이제 2029년을 목표로 하는 TSMC의 A13 노드에는 High-NA EUV가 필요하지 않을 것으로 예상하며, TSMC에서 이 기술이 본격적으로 양산에 적용되는 시점은 그 이후가 될 것으로 전망한다 .
웨이의 신중한 행보는 인텔과 SK하이닉스의 공격적인 움직임과 대조를 이룬다. 두 회사는 이르면 2027년부터 High-NA EUV 장비를 고대역폭메모리(HBM, High Bandwidth Memory) 등 AI 메모리 칩과 로직 반도체에 활용할 준비를 하고 있다 . 실제로 2023년 12월 업계 최초로 High-NA EUV 시스템을 인도받은 인텔은 14A 공정을 준비하며 개발용 장비로 이미 약 30만 개의 웨이퍼를 테스트했다 . SK하이닉스도 메모리 시설에 High-NA 장비를 조립해 R&D에 투입한 첫 번째 칩 제조사가 되었다 .
ASML의 크리스토프 푸케 CEO는 2026년 5월, 곧 High-NA EUV로 생산된 최초의 상업용 칩(메모리와 로직 모두)이 “몇 달 안에” 등장할 것이라고 밝히며 속도전에 압박을 더했다 .
하지만 웨이는 먼저 움직이는 기업들이 영구적인 우위를 점한다는 주장을 일축했다. 그는 TSMC가 한 번도 경쟁자가 없었던 적이 없다며, 비싼 장비 전환을 서두르기보다 공정 혁신과 기존 EUV 최적화에 계속 의존할 것이라고 말했다 . 특히 인텔의 18A 공정과 삼성 파운드리를 구체적인 경쟁 압력으로 꼽으면서도, TSMC가 “앞서 나가기 위해 계속 노력할 것”이라는 자신감을 나타냈다 .
장비 전략을 논하는 자리에서 웨이는 인공지능(AI) 붐에 대해 훨씬 더 강한 메시지를 남겼다. “AI 수요가 너무 많아, 우리가 만들 수 있는 양에는 한계가 있습니다.” 그는 향후 수년간 AI로 인한 첨단 반도체 수요가 공급을 초과하는 ‘수급 부족’ 상태가 지속될 것이라고 주주들에게 말했다 .
수요는 일반 소비자부터 기업, 그리고 여러 국가의 ‘소버린 AI(국가 주도형 AI)’ 프로젝트에 이르기까지 광범위하게 발생하고 있으며, 고객들은 AI 산업의 미래에 압도적으로 낙관적이라는 전언이다 . 미국 내 공장 확장 등 새로운 생산 능력이 더해져도, TSMC는 밀려드는 주문을 전부 소화할 수 없는 상황이다 .
AI 열풍은 TSMC의 재무제표에도 그대로 반영되고 있다. 2026년 1분기 매출은 1조 1,300억 대만달러(약 357억 달러)로 전년 동기 대비 35% 급증했으며, 순이익은 58% 폭증한 사상 최대인 5,725억 대만달러(약 177억 달러)를 기록했다 . 웨이는 2026년 연간 매출 성장률을 30% 이상으로 전망했다 .
이는 이미 사상 최고치를 찍었던 2025년의 기록을 뛰어넘는 수치다. 2025년 TSMC의 매출과 EPS(주당순이익)는 모두 역대 최고를 기록했고, 주가는 불과 1년 사이에 NT$950에서 NT$2,425까지 두 배 이상으로 치솟았다 .
폭발적인 수요를 따라잡기 위해 TSMC는 2026년에만 520억560억 달러(약 70조75조 원) 라는 천문학적인 설비투자를 계획하고 있으며, 대부분은 첨단 노드의 생산 능력 확장에 집중될 예정이다 .