비디오 제목: 인텔 CEO 립부탄과 함께하는 반도체 공급망 재설계
비디오 제작자: No Priors
편집: Peggy

편집자 주: AI 인프라 투자가 지속적으로 증가하는 가운데, 반도체 업계의 논의는 'GPU 공급이 충분한가'에서 '전체 컴퓨팅 및 제조 시스템이 AI의 차기 확장을 뒷받침할 수 있는가'로 전환되고 있습니다. 지난 2년간 시장은 모델, 연산 클러스터, 엔비디아 생태계에 더 주목했습니다. 하지만 AI 수요의 장기적 성장이 점차 공감대를 형성하면서, 더 중요한 질문이 떠오르고 있습니다: 칩, 패키징, 전력, 소재, 메모리, 제조 역량이 동시에 병목이 된다면, AI 산업은 어떤 새로운 반도체 공급망을 필요로 할까요?

이번 《No Priors》 대담에서는 인텔 CEO 첸리우를 초청해 인텔의 전환, 미국 내 제조, 파운드리 사업, AI가 CPU 수요를 다시 끌어올리는 현상, 그리고 TerraFab과 같은 새로운 제조 협력 방안을 논의했습니다. 첸리우는 장기적인 반도체 투자자이자 Cadence에서 Intel까지 이어온 산업 운영자로서, 이번 대담의 가치는 단일 기업의 서사가 아닌, 업계 전문가가 AI 시대의 반도체 구조를 어떻게 재해석하는지 보여주는 데 있습니다.

이 대담에서 첸리우는 '인텔의 부흥'을 더 근본적인 구조적 문제로 분해합니다: 대차대조표를 어떻게 복구할지, 제품 라인을 어떻게 재집중할지, 첨단 제조를 미국으로 되돌릴 수 있을지, AI 워크로드가 CPU 가치를 재정의할지, 그리고 반도체 투자가 실제 병목 현상에 맞춰 어떻게 이루어져야 할지 등입니다.

첫째, 인텔의 문제가 '제품 낙후'에서 '조직 및 자본 구조 재건'으로 전환되었습니다. 과거 외부에서는 인텔을 논할 때 주로 공정 지연, GPU 부재, 파운드리 경쟁력 부족에 집중했습니다. 하지만 첸리우는 특정 세대의 제품보다 대차대조표, 조직 문화, 고객 신뢰를 먼저 강조합니다. 그가 제시한 경로는 먼저 '기어가고', 그다음 '걷고', 마지막으로 '뛰는' 것입니다: 먼저 재무 기반을 강화하고, 제품 라인을 단순화하며, 엔지니어링 팀을 CEO와 고객에 더 가깝게 배치한 후, 점차 로드맵을 재구축하는 것입니다. 이는 인텔의 부흥이 단일 신제품 출시로 완료될 수 없으며, 조직 속도, 자본 인내심, 기술 경로의 체계적인 복구가 필요함을 의미합니다.

둘째, AI가 연산 구조에 요구하는 사항이 더 복잡해지고 있습니다. 과거 AI 서사는 거의 GPU가 주도했으며, 트레이닝 클러스터가 자본 시장에서 가장 명확한 공감대였습니다. 하지만 첸리우는 Agentic AI, 강화 학습, 멀티 에이전트 스케줄링, 엣지 컴퓨팅의 발전에 따라 CPU가 다시 중요해지고 있다고 지적합니다. CPU와 GPU의 비율은 트레이닝 시대의 1:8에서 1:4로, 일부 시나리오에서는 1:1에 가까워질 수 있습니다. 이는 AI 인프라가 단일 칩 승자만을 가지지 않을 것임을 의미하며, 미래 경쟁은 다양한 워크로드 아래의 시스템 수준 조합을 중심으로 전개될 것입니다: CPU, GPU, NPU, 첨단 패키징, 소프트웨어 스택, 파운드리 역량 모두가 동일한 연산 네트워크의 일부가 될 것입니다.

셋째, 반도체 제조가 상업적 효율성 문제에서 다시 국가 인프라 문제로 전환되고 있다. 지난 30년간 글로벌 칩 제조는 효율성에 의해 고도로 분업화되어 첨단 제조 역량이 소수 지역과 소수 기업에 집중되었다. 그러나 공급망 충격, AI 생산 능력 수요, 지정학적 리스크로 인해 '한두 개의 지리적 지역에만 의존하는 플레이어'는 점점 지속 불가능해지고 있다. 리핑 천은 미국 정부의 인텔 지분 투자를 초기 TSMC와 대만 지역 정부의 관계에 비유하며, 이면에는 새로운 산업 정책 합의가 자리 잡고 있다: 자본 집약적이고, 주기가 길며, 전략적 중요성이 큰 제조 시스템의 경우, 정부, 국부 펀드, 장기 자본이 다시 핵심 참여자가 될 것이라는 점이다.

넷째, 반도체 투자 논리가 '인기 트랙에 베팅'에서 '실질적 병목 현상 찾기'로 전환되고 있다. 리핑 천이 반복해서 언급한 키워드는 밸류에이션이 아니라 bottleneck(병목 현상)이다: 인터커넥트, 포토닉스, EDA, 고급 패키징, 전력 변환, 방열, 신소재, 메모리, 헬륨, 전력 등이 AI 확장 과정의 제약 조건이 될 수 있다. 과거 반도체 투자는 자본 지출이 높고, 테이프아웃 주기가 길며, 고객 전환 비용이 높아 VC가 기피했다. 이제 AI 수요가 이러한 병목 현상을 전면에 부각시키면서 반도체는 다시 위험 자본, 전략 자본, 산업 자본이 공동으로 주목하는 분야가 되었다. 이는 진정한 가치 있는 투자가 단순히 'AI 개념'을 쫓는 것이 아니라, 어떤 단계가 다음 확장의 제약 조건이 될지 판단하는 것임을 의미한다.

다섯째, 미래 컴퓨팅이 초대형 데이터 센터에만 존재하지는 않을 것이다. 과거 SaaS와 클라우드 컴퓨팅 시대는 고도로 중앙 집중화된 컴퓨팅 패러다임을 형성했지만, 로봇, 국방, 가정용 기기, Physical AI, Agentic AI가 엣지와 엣지 컴퓨팅을 다시 중요하게 만들고 있다. 리핑 천은 대형 AI 데이터 센터의 지속적인 확장을 부정하지 않지만, 이러한 인프라가 궁극적으로 어떤 애플리케이션을 지원하는지에 더 관심을 가진다. 즉, 컴퓨팅 파워 구축은 지속 가능한 대규모 애플리케이션과 결합될 때만 장기적 가치를 창출할 수 있다. 이는 다음 단계의 AI 경쟁이 '누가 더 많은 데이터 센터를 구축하는가'가 아니라 '누가 컴퓨팅 파워, 칩, 애플리케이션 시나리오를 확장 가능한 시스템으로 연결할 수 있는가'가 될 것임을 의미한다.

이 대담을 하나의 판단으로 압축하자면, AI가 반도체를 단일 칩 경쟁에서 공급망, 자본 구조, 제조 역량, 시스템 아키텍처에 이르는 전면적 재편으로 이끌고 있다는 것이다. 이러한 맥락에서 이 글의 논의 대상은 인텔의 부흥 가능성뿐만 아니라, AI 시대의 컴퓨팅 인프라가 재설계되어야 하는지에 대한 것이다.

다음은 원문 내용입니다(이해를 돕기 위해 원문을 일부 정리했습니다):

TL;DR

· AI의 병목 현상은 더 이상 GPU에 국한되지 않으며, 전력, 메모리, 패키징, 소재, 제조 역량이 함께 구성하는 산업 시스템의 제약 조건이다.

· 인텔 부활의 핵심은 단일 제품 반격이 아니라, 대차대조표, 엔지니어링 문화, 고객 신뢰, 제품 로드맵의 체계적 복원에 있다.

· CPU가 다시 중요해진 이유는 GPU 서사가 식어서가 아니라, Agentic AI, 강화 학습, 멀티 에이전트 스케줄링이 새로운 컴퓨팅 부하 구조를 만들고 있기 때문이다.

· 반도체 파운드리는 단순한 제조 사업이 아니라 신뢰 사업이다. 고객이 웨이퍼를 인도받기 전에, 수율, 사이클 타임, 신뢰성이 자신의 수익을 망치지 않을 것이라고 먼저 믿어야 한다.

· TerraFab의 신호는 AI 수요 증가가 너무 빨라서, 최상위 고객들이 수동적으로 칩 공급을 기다리지 않고 상류 제조 인프라에 역으로 개입하기 시작했다는 점이다.

· 미국의 첨단 칩 제조 재건은 단순한 공장 건설 보조금이 아니라, 정부 자본, 장기 자금, 산업 고객, 제조 역량의 재조합에 달려 있다.

· 반도체 투자의 핵심은 유행하는 개념을 쫓는 것이 아니라, 산업 확장을 진정으로 제한하는 병목(예: 상호 연결, 전력 소비, 방열, 패키징, 신소재)을 식별하는 것이다.

· 미래 AI 경쟁은 초대형 데이터센터에서만 일어나지 않는다. 엣지 디바이스, 로봇, 국방, Physical AI가 연산력을 다시 애플리케이션 현장으로 밀어낼 것이다.

원문 번역

진행자:
안녕하세요, 《No Priors》에 다시 오신 것을 환영합니다. 오늘은 Elad와 제가 립부 탄을 모셨습니다. 그는 Walden에서 근무했고, 이후 Cadence CEO를 지냈으며, 현재는 인텔 CEO입니다. 우리는 그가 인텔을 개혁하는 계획, 미국 정부가 인텔의 주요 주주가 된 점, 훌륭한 반도체 투자자가 되는 방법, 그리고 과연 미국에서 칩을 제조할 수 있는지에 대해 이야기했습니다. 립부 탄, 환영합니다.

립부 탄이 인텔을 맡은 이유는?

진행자:
립부 탄, 만나서 반갑습니다. 가장 직접적인 질문부터 시작하죠. 인텔은 매우 중요한 미국 반도체 회사이지만, CEO 자리는 매우 어렵습니다. 왜 이 일을 맡기로 결정하셨나요?

립부 탄:
좋은 질문입니다. 저는 올해 66세입니다. 많은 사람들이 은퇴해야 한다고 말할 것입니다. 업계에서 가장 어려운 일을 맡는 대신 말이죠. 제가 이렇게 한 데는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 인텔은 상징적인 회사입니다. 반도체 생태계에 매우 중요하고, 미국에도 매우 중요합니다. 그래서 Cadence 이후 마지막으로 한 번 더 해보기로 결정했습니다.

진행자:
지난 1년 동안 많은 일이 있었습니다. 가장 예상치 못했던 일은 무엇인가요?

천리우:
가장 예상치 못했던 것은 제 이전 업무 경험과 훈련이 가르쳐주지 않았던 일이었습니다. 어느 날 아침 일찍, 트럼프 대통령이 저에게 사임을 요구했고, 이해 충돌이 있다며 예외를 허용하지 않았습니다.

그래서 저는 먼저 스스로를 설득해야 했습니다. 첫째, 저는 이 일이 꼭 필요한 것은 아닙니다. 이 자리를 맡은 순전한 이유는 인텔을 구하기 위해서였습니다. 따라서 개인적인 문제는 일단 접어두고, 인텔을 위해 무엇을 할 수 있을지 생각했습니다.

다행히도 저는 목요일 아침에 회의를 잡았고, 월요일에 그를 만날 수 있었습니다. 그는 제 설명을 기꺼이 들어주었습니다. 저는 그에게 말레이시아에서 태어나 싱가포르에서 자랐고, MIT에 간 후 오랫동안 미국에 거주했다고 말했습니다. 저는 미국 이외의 국가에서 살아본 적이 없습니다.

이 모든 것을 그에게 설명했고, 그는 진지하게 들었으며 기회를 주었습니다. 그래서 저는 매우 기쁩니다.

진행자:
이제 실제로 업무를 수행할 기회를 얻었습니다. 방금 이 일의 목표가 '인텔을 구하는 것'이라고 말씀하셨습니다. 귀하가 생각하기에 인텔이 다시 승리하고 번영한다는 것은 구체적으로 무엇을 의미하나요?

천리우:
제가 취임한 지 14개월이 되었습니다. 이 14개월 동안 많은 일이 있었습니다.

첫째, 문화를 바꾸는 것입니다. 분명히 더 강한 책임 의식이 필요합니다. 둘째, 의사 결정이 더 빨라져야 합니다. 저는 스타트업 문화에 매우 익숙합니다. 빛의 속도로 움직이고, 관료주의도 없고, 수많은 회의도 없습니다.

그래서 제가 추진한 변화는 책임 의식을 강화하고, 고객의 의견을 경청하며, 고객을 만족시키는 것입니다. 일부 고객들은 천리우가 겸손하고, 경청하며, 그들이 직면한 문제를 해결하려고 노력하고, 고객을 만족시키기 위해 힘쓴다고 말합니다.

또한, 첫날부터 모든 엔지니어가 저에게 직접 보고하도록 결정했습니다. 저는 엔지니어 출신이기 때문에, 정확히 어디에 문제가 있고 무엇을 바로잡아야 하는지 알고 싶었습니다. 고객의 의견을 경청하고 만족시키며, 올바른 제품을 확보하고, 제품 라인을 단순화하며, 동시에 향후 5~10년을 위한 명확한 로드맵과 비전을 수립하고자 했습니다.

인텔 향후 10년의 비전: 먼저 대차대조표를 구하고, 그다음 제품을 재건한다

진행자:
인텔의 향후 10년에 대한 귀하의 비전은 무엇인가요?

천리우:
몇 가지가 있다고 생각합니다. 첫째, Cadence에서든 인텔에서든 저는 항상 믿어왔습니다. 먼저 기어가는 법을 배우고, 겸손을 유지하며 고객의 의견을 경청합니다. 두 번째 단계는 걷기 시작하는 것입니다. 마지막으로 달리고 전력 질주하는 것입니다. 이것이 제 문화입니다. 한 걸음씩 나아가는 것입니다.

저에게 첫 번째 단계는 대차대조표를 강화하는 것이었습니다. 인텔의 대차대조표는 어떤 면에서 매우 좋지 않았습니다. 그래서 미국 정부가 주요 주주가 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다.

제가 트럼프 대통령에게 설명했듯이, TSMC도 처음 시작할 때 대만 지역 정부가 주주로 있었습니다. 일본과 싱가포르를 봐도, 반도체는 본질적으로 인프라이며 미국 정부의 지원이 필요합니다.

둘째, 제 오랜 친구인 젠슨 황이 저를 지원하기 위해 50억 달러를 투자한 것도 매우 기쁩니다. 제가 적어도 몇 가지 옳은 일을 했다는 사실에 만족합니다. 그가 투자한 50억 달러는 이제 250억 달러, 혹은 그 이상이 되었습니다.

또한 소프트뱅크의 손정의 회장도 있습니다. 저는 예전에 소프트뱅크 이사회에서 일했는데, 그 역시 저를 도와주기 위해 손을 내밀었습니다. 그래서 우리는 먼저 대차대조표를 강화한 다음, 제품에 집중했습니다. 제품 라인을 대폭 간소화하고, 고객의 의견을 경청하며, 차세대 리더십 제품을 추진했습니다.

어떤 면에서는 우리도 운이 좋았습니다. 이제 Agentic AI가 부상하면서 CPU의 수요가 매우 높아졌습니다. 과거 트레이닝 시나리오에서 CPU와 GPU의 비율은 1:8 정도였지만, 지금은 1:4, 심지어 1:1이 될 수도 있다고 봅니다. CPU가 다시 중요해진 점이 기쁩니다.

몇몇 AI 모델 개발자들과 이야기한 적이 있습니다. 그들은 강화 학습과 대규모 에이전트 스케줄링 속도 측면에서 CPU가 실제로 더 유리하다고 말했습니다. 그래서 어떤 면에서는 시장에서 제 CPU에 대한 수요가 매우 높아진 점이 기쁩니다.

전반적으로, 우리는 제품 측면, 특히 데이터센터 서버 쪽에 집중해야 합니다. 또 다른 부분은 저희의 웨이퍼 파운드리 사업입니다.

처음에 이 사업은 자본 집약적이라 쉽지 않았습니다. 몇 가지 조건을 갖춰야 합니다. 고객을 지원하려면 올바른 IP가 필요합니다. 예를 들어, 고객이 모바일 관련 제품을 만든다면 저전력 IP가 반드시 있어야 합니다. 이러한 역량이 없으면 그들을 서비스할 수 없습니다.

파운드리는 서비스 비즈니스이자 신뢰 비즈니스입니다. 고객이 주문을 맡기고 웨이퍼를 맡겼는데 수율이 좋지 않으면, 그들의 수익이 손상되거나 기회를 놓칠 수 있습니다.

따라서 우리에게 매우 중요한 것은 수율, 결함 밀도, 사이클 타임에 집중하고, 높은 품질과 신뢰성으로 고객 요구를 충족하며 서비스할 수 있도록 하는 것입니다. 이것이 제가 진정으로 주목하는 부분입니다.

결국에는 풀스택으로 나아가야 합니다. 실리콘뿐만 아니라 소프트웨어도 필요합니다. 일부 고객은 저에게 직접 물어보기도 합니다: '전체 랙 시스템을 제공할 수 있나요?' 이는 시스템을 구축해야 함을 의미합니다. 그래서 우리는 이러한 일들을 한 걸음씩 조용히 추진하고, 가능한 한 최고의 인재를 영입하고 있습니다.

참고로, 모든 채용은 제가 직접 진행했으며, 헤드헌터 업체의 도움은 받지 않았습니다. 그래서 가끔은 강력한 인맥 리스트를 보유하고, 누구에게 전화를 걸어야 할지 아는 것이 큰 도움이 됩니다.

진행자:
이 업계에 오래 계셨군요. 이전에 Cadence의 CEO를 지내셨는데, 제 기억으로는 약 12년 정도였나요?

리푸 첸:
13년입니다.

진행자:
13년이요. 그 후로 2년간 집행 회장을 지내셨으니, 총 15년이네요.

리푸 첸:
처음에는 3개월만 하기로 약속했습니다.

진행자:
3개월이요?

리푸 첸:
네. 그래서 지금은 매우 조심하고 있습니다. "3개월만 하겠다"고 말하면, 결과적으로 15년이 될 수도 있으니까요.

TerraFab이란 무엇인가? 머스크는 왜 자체 팹을 만들려는가?

진행자:
인텔에서도 아직 갈 길이 멀어 보입니다. 또 널리 논의되는 대형 프로젝트는 TerraFab과 일론 머스크와의 협력입니다. 이 프로젝트가 어떻게 형성되었는지, 어떤 방식으로 참여하셨는지, 그리고 협업은 어떻게 이루어졌는지 자세히 말씀해 주시겠습니까?

리푸 첸:
물론입니다. 일론 머스크는, 우리 모두 동의하겠지만, 이 세기의 가장 뛰어난 기업가 중 한 명이며, 아마도 최고일 수도 있습니다. 우리는 공통된 판단을 가지고 있습니다: 반도체 인프라가 실제로 AI의 성장 속도를 따라가지 못하고 있다는 것입니다. 생산 능력, 생산성, 그리고 효율성이 모두 필요합니다. 이것이 제가 그와 함께 본 문제입니다: 여기에 분명히 빠진 부분이 있습니다.

둘째, 그와 협력하게 되어 기쁩니다. 그는 매우 비전통적입니다. 저는 그것을 '비관습적'이라고 부릅니다. 그는 모든 단계에 의문을 제기합니다: 왜 전통적인 방식으로 일을 해야 하는가? 어떤 면에서는 매우 신선합니다. 저는 그런 점을 좋아합니다. 저는 다른 관점을 가진 사람들과 협력하고, 함께 최선의 경로를 찾는 것을 좋아합니다. 우리 양측 모두 그 과정에서 많은 것을 배웁니다. 분명히, 그도 자신의 비전을 가지고 있습니다: 그의 로봇, 그의 자동차 모두 많은 실리콘 웨이퍼를 필요로 합니다.

진행자:
TerraFab이 무엇인지 설명해 주시겠습니까? 많은 분들이 익숙하지 않을 수 있습니다.

리푸 첸:
TerraFab은 그가 자체 팹을 구축하기로 결정한 것입니다. 동시에, 우리는 그와 협력하여 그가 더 빨리 생산에 들어가고, 더 빨리 양산을 달성하며, 우리의 기술과 공정 중 일부를 사용할 수 있도록 함께 노력하게 되어 기쁩니다. 이것은 우리 양측이 공동으로 협력하는 일입니다. 그의 팀은 매우 뛰어나며, 저는 매주 그들과 소통합니다. 그들과 협력하는 것은 매우 고무적입니다.

진행자:
그는 클린룸에서 담배를 피우고 싶다는 등의 아이디어도 언급했는데, 이는 일반적으로…

천리우:
네, 네, 그리고 햄버거도요. 저는 그 정도까지는 가지 않을 것 같아요. 아마 클린룸의 특정 구역에서는 가능할 수도 있겠네요. 하지만 중요한 건 열린 마음을 유지하는 겁니다. 우리는 또한 어떤 것들이 실행 가능한지 경청할 것입니다.

AI가 글로벌 반도체 공급망을 어떻게 재편하는가?

진행자:
여러분이 미국에서 이 회사를 재구축하는 모습을 보는 것은 정말 흥미진진합니다. 한편으로는 파운드리 사업을 점진적으로 구축하면서, 다른 한편으로는 TerraFab과 같은 프로젝트에 협력하고 있죠. 글로벌 AI 및 반도체 공급망의 관점에서 보면, 즉 AI가 거시적인 방식으로, 국가별로 공급망을 재편하는 모습을 관찰하면, 국가마다 영향이 다르게 나타납니다.

예를 들어 AI로 인한 해고에 대한 주장은, 현재 대부분 과장되었다고 생각합니다. 많은 해고는 단지 2020년 팬데믹 기간 동안의 과잉 채용 때문입니다. 하지만 가장 먼저 줄어드는 것은 아웃소싱 업체인 경우가 많습니다. 기업들이 내부 직원보다 외부 인력을 먼저 줄이려 하기 때문이죠. 그래서 외부 고객 서비스, 외부 IT 부문이 줄어듭니다. 이는 필리핀, 인도 등 BPO 산업이 큰 국가들에 더 큰 영향을 미칩니다. 이들 국가는 단기적으로 AI의 충격을 받을 수 있습니다.

더 나아가, 각국 기업들이 어떻게 긍정적인 방식으로 AI의 미래에 참여할 수 있을지 묻는다면, 거의 국가별로 분석해야 합니다. 에너지가 저렴한 곳은 데이터 센터를 구축할 수 있고, 모델을 훈련시킬 능력이 있는 곳은 모델을 훈련시킬 수 있지만, 아마도 미국과 다른 한두 곳만이 그런 능력을 갖추고 있을 것입니다.

반도체 산업의 글로벌 공급망 변화를 어떻게 보십니까? 특정 국가들이 더 많은 투자를 해야 할까요? 예를 들어 이스라엘은 Mellanox, 엔비디아, 인텔이 존재하는데, 반도체 분야에서 더 많은 노력을 기울여야 할까요? 필리핀은 제조업 기반으로 돌아가야 할까요? 이러한 문제들을 글로벌 관점에서 어떻게 생각하십니까?

천리우:
좋은 질문입니다. 분명히 AI는 전체 판도를 바꾸고 있습니다. 저는 그 영향이 인터넷보다 더 클 것이며, 더욱 심오할 것이라고 생각합니다. AI는 처음에는 일을 더 효율적으로 처리하도록 도와줍니다. 많은 에이전트가 원래는 지루하지만 반드시 해야 하는 일들을 더 빠른 속도로 처리해 줄 수 있습니다. 따라서 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 반도체 설계에서도 AI는 효율성을 높여줍니다. 예를 들어 타이밍 측면에서 설계를 얼마나 빨리 완료할 수 있는지, 두 번째로는 비용 측면에서 말이죠. 따라서 이러한 요소들은 기업의 효율성 향상에 도움이 될 것입니다.

AI 수요와 성장에는 몇 가지 병목 현상도 있습니다. 첫째, 모두가 아는 전력 제약입니다. 어떤 국가들은 충분한 전력이 없어 영향을 받을 것입니다. 둘째, 많은 사람들이 인지하지 못하는 것은 헬륨이 반도체 산업에 매우 중요한 영향을 미칠 수 있다는 점입니다. 셋째, 모두가 알다시피 현재 메모리가 심각하게 부족하여 모두가 메모리를 확보하기 위해 경쟁하고 있습니다. 생산 능력을 늘리기 위해 팹을 짓고 싶어도 몇 년이 걸립니다. CPU, GPU도 마찬가지로 수요가 매우 높을 것입니다. 비용을 고객에게 전가해야 하기 때문에 가격도 상승할 것입니다. 따라서 이러한 요소들이 전체 산업의 성장에 영향을 미칠 것입니다.

전반적으로, 가장 큰 타격을 입은 기업은 AI를 도입하지 않은 기업들입니다. AI는 기업이 각 기능 부서에서 효율성을 높이는 데 도움을 줄 수 있기 때문입니다. 우리는 AI를 적극적으로 수용하고, 예측, 설계, 다양한 작업 부하 등에서 AI를 더 잘 활용할 방법을 찾아야 합니다. 그 잠재력은 엄청납니다.

진행자:
많은 사람들이 TerraFab이나 인텔의 파운드리 사업이 경쟁력을 가질 수 있을지에 대해 단순히 반대하는 의견은 한 가지 문제에 집중됩니다. 공장 내부 요인, 예를 들어 당신이 언급한 IP, 사업 운영 속도 등이 있고, 외부 요인도 있습니다. Elad도 방금 많은 이야기를 했습니다.

그중 하나는 인건비와 실제 제조 역량입니다. 당신이 파운드리 사업에 투자한 것은 분명히 가능성이 있다고 믿기 때문입니다. 즉, 우리가 자국 내에서 제조할 수 있다는 가능성 말입니다. 엘론도 이를 믿고 있습니다. 이 문제에 대해 이야기해 주시겠습니까? 이 제약은 얼마나 현실적인가요?

Chen Liwu:
인력 제약을 말씀하시는 건가요?

진행자:
네.

Chen Liwu:
제가 파운드리 사업에 더 투자할지, 아니면 철수할지 결정할 때 시장에는 다양한 의견이 있었습니다. 많은 사람들이 너무 비싸고 성공하지 못할 것이라고 말하는 것을 보셨을 겁니다. 하지만 저는 최종적으로 이 사업이 미국에 매우 중요하고, 업계 전체에도 매우 중요하다고 판단했습니다.

우리 모두 공급망의 어려움을 겪었습니다. 대형 반도체 기업이라면 공급망 문제를 진지하게 고민해야 합니다. 견고하고 회복력 있는 공급망이 필요하며, 서로 다른 지리적 지역에 위치한 한두 개의 참여자에게만 의존할 수 없습니다.

따라서 점점 더 많은 사람들이 미국 내 제조가 매우 중요하다는 것을 깨닫게 될 것이라고 생각합니다. 가장 첨단 공정, 예를 들어 우리의 14A는 약 1.4나노미터이며, 이미 1나노미터와 0.7나노미터를 계획하기 시작했습니다. 크기는 점점 작아져 머리카락보다도 훨씬 가늘어지고 있습니다. 따라서 복잡성이 매우 높아 쉽지 않습니다. 한 단계라도 실수하면 모든 것이 수포로 돌아갑니다. 따라서 제조는 매우 정밀해야 합니다.

이런 관점에서 볼 때, 이는 점점 더 병목 현상이 될 것입니다. 우리는 TSMC를 매우 존중하며, 훌륭한 파트너입니다. 더 중요한 것은, 우리 모두 고객에게 서비스를 제공하기 위해 더 많은 생산 능력이 필요하다는 점입니다. 그래서 우리는 장기적으로 투자를 지속하기로 결정했습니다. 장기적으로 볼 때 이는 매우 중요하며, 제가 업계에 더 많은 가치를 창출할 수 있는 부분이라고 생각합니다.

진행자:
사람들은 오랫동안 언젠가는 특정 해상도 한계에 도달해 더 이상 미세화를 진행할 수 없을 것이라고 논의해 왔습니다. 선폭이 너무 작아져 더 이상 진행할 수 없게 될 것입니다. 우리가 실제로 그 한계에 도달하는 시점은 언제라고 생각하십니까?

천립우:
좋은 질문입니다. 현재 18A 공정이 있으며, 곧 14A가 양산에 들어갈 예정이고, 10A와 7A로 이어지는 로드맵도 확인할 수 있습니다. 따라서 이 길은 계속 갈 수 있다고 생각합니다. 하지만 점점 더 비용이 많이 들고 어려워지고 있습니다. 그래서 파트너가 필요한 이유입니다. 우리 혼자서는 해낼 수 없습니다. 재료 공급업체, 장비 제조사와 협력하여 수율과 성능을 실제로 향상시켜야 합니다.

또 다른 병목 현상이 되고 있는 부분은 첨단 패키징입니다. 모두가 TSMC의 CoWoS를 알고 있습니다. 현재 EMIB라는 매우 훌륭한 차세대 솔루션도 있습니다. 고객 요구 사항을 충족하는 생산 수율로 양산할 수 있도록 해야 합니다.

이제 무어의 법칙도 말씀하신 대로 동력을 잃기 시작했습니다. 그래서 저는 새로운 재료를 연구하고 있으며, 다시 재료 수준, 원소 주기율표로 돌아가고 있습니다. 질화갈륨(GaN), 탄화규소(SiC), 인화인듐(InP) 세 가지 재료에 투자했으며, 이러한 신소재가 어떻게 다음 단계를 이끌어갈지 관찰하고 있습니다.

패키징 측면에서는 유리에 투자하기 시작했습니다. 유리는 우수한 단열재이기 때문에 3DGS라는 스타트업에 투자했습니다. 이후 인텔이 모듈에 약 1,000개의 패턴을 가지고 있다는 것을 깨달았고, 기판과 모듈의 조합이 매우 중요하다는 것을 알게 되었습니다.

인도 정부와 대규모 프로젝트를 발표했으며, 인도와 미국 뉴멕시코에서 제조를 진행할 예정입니다. 따라서 첨단 패키징은 매우 중요합니다. 또한 인공 다이아몬드에도 주목하기 시작했습니다. 이것 역시 훌륭한 절연 재료입니다. 그래서 Diamond Foundry에도 투자했습니다. 이는 차세대 주목할 만한 방향입니다. 즉, 신소재, 새로운 기판 재료, 그리고 새로운 설계 방법론이 업계를 계속 발전시킬 것입니다.

엔지니어로서 항상 벽에 부딪히게 됩니다. 하지만 벽에 부딪힌 후에는 뛰어넘거나 우회할 방법을 찾아 결국 더 나은 결과를 얻습니다. 반도체에 장기 투자하고 산업 구축에도 참여한 사람으로서 EDA 도구부터 설계, 제조까지의 경험은 매우 유용합니다. 이제 제 방식으로 업계에 작은 기여를 할 수 있습니다.

반도체 투자의 핵심

진행자:
방금 흥미로운 말씀을 하셨습니다. 항상 우회할 방법이 있지만, 물리적 한계도 분명 존재합니다. 7옹스트롬(Å)과 같은 스케일에 도달하면 제약에 부딪히게 되며, 새로운 재료나 다른 우회 경로를 찾아야 합니다.

흥미로운 점은 우리가 이 주제를 오랫동안 논의해 왔다는 것입니다. 20년 전에도 결국 칩에 공간이 없어지는 지점에 도달할 것이라고 말하는 사람들이 있었습니다. 서로 다른 파운드리 간의 성능 차이가 평준화되는 점근선에 도달하게 될까요?

리포우 첸(陳立武):
좋은 질문입니다. 무어의 법칙과 관련해, 과거에는 성능을 두 배로 높이는 동시에 전력 소비와 비용까지 고려해야 했습니다. 성능을 두 배로 높일 수는 있지만, 비용과 면적에서 동일한 이점을 유지할 수는 없습니다. 따라서 새로운 소재, 새로운 설계 방법을 찾아 실제로 적용하지 않는 한, 이러한 측면에서 절충을 해야 합니다.

저는 재료 과학 분야의 인재를 더 많이 채용하기 시작했습니다. 이것이 우리 분야의 혁신 핵심입니다: 어떻게 계속 나아갈 것인가?

18년 전, 제가 여전히 반도체에 투자하고 있을 때를 기억합니다. 당시 대부분의 벤처 캐피털, 일부 훌륭한 1선 VC를 포함해 제 좋은 친구들이 있었습니다. 처음 파트너 회의에서 모든 파트너가 방 안에서 제 반도체 이야기를 듣고 있었는데, 절반은 중간에 핑계를 대고 자리를 떴습니다. 마지막에 남은 절반은 "리포우, 소프트웨어 서비스 프로젝트는 없나요?"라고 물었고, 결국 두 명만 동정심으로 제 이야기를 들어주었습니다.

그래서 역사는 이미 바뀌었습니다. 이제 반도체는 다시 뜨거워졌습니다. 젠슨 황의 엔비디아는 이미 시가총액 5조 3천억 달러의 기업입니다. 브로드컴과 TSMC도 각각 2조 달러 규모입니다. 리사(AMD의 제 친구)의 회사는 시가총액이 8천억 달러에 가깝고, 인텔도 6천억 달러에 근접합니다.

따라서 어떤 면에서 반도체는 다시 뜨거워졌고, 매우 중요해졌습니다. 15년, 18년, 20년 전 제가 반도체에 투자할 때는 삼성, Arm, 소프트뱅크 같은 대기업 외에는 함께 투자하려는 VC가 없었습니다. 이제는 많은 VC가 반도체에 투자하려는 모습을 보게 되어 매우 기쁩니다.

진행자:
현재 투자자들이 이 분야에 큰 관심을 가지고 있지만, 과거에는 너무 어렵다고 여겨졌습니다. 당신은 장기 운영자이자 Walden에서 오랫동안 벤처 투자를 해왔습니다. 일반적으로 반도체 투자에 대한 많은 우려가 있습니다. 몇 가지를 나열해 보겠습니다: 자본 지출이 매우 크고, 테이프아웃 성공 여부를 예측하기 어렵습니다. 워크로드를 매우 잘 이해해야 하며, 고객이 공급업체를 전환할 위험이 높다는 요소도 있습니다.

우리가 함께 참여한 일부 회사들은 이미 디자인 인을 확보했지만, 주문 규모를 확대할 수 있을지는 여전히 문제입니다. 또한 주기성: 중장비 제조 능력을 구축했지만, 특정 연도에 수요가 변할 수도 있고 변하지 않을 수도 있습니다.

이 업계가 왜 어려운지 어떻게 생각하십니까? 동시에, 공급망 다각화의 중요성에 대한 인식과 AI 측의 폭발적인 수요 증가 등 다양한 분야에서 장기적인 수요 성장이 있습니다. 당신은 여전히 투자자이며, 이제 인생에서 가장 큰 베팅을 하여 CEO가 되었습니다. 이러한 다양한 위험을 어떻게 생각하십니까? 다른 사람들에게 이 공급망에 투자하는 방법을 어떻게 조언하시겠습니까?

이 질문이 매우 광범위하다는 걸 알지만, 당신의 경험을 고려할 때, 많은 사람들이 지금 '욜로(YOLO)식 투자' 마인드를 가지고 있는 것 같아요. 예를 들어 메모리가 부족하면 메모리 주식을 사는 식이죠. 하지만 동시에 재료 과학처럼 10년의 시간이 필요한 것들은 감당하려 하지 않아요.

리핑우: 좋아요, 질문 범위가 넓군요. 설명해 보겠습니다.

먼저, 벤처 캐피탈과 창업은 제 피 속에 흐르고 있고, 이 과정을 정말 즐깁니다. 자랑하려는 건 아니지만, 꽤 괜찮은 엑시트 사례들이 있습니다. 지금까지 159개의 IPO와 126건의 M&A를 성사시켰고, 여기에는 반도체 분야도 포함됩니다. 반도체만 보면, 지금까지 200곳 이상에 투자했고, 그중 38%가 미국에 있습니다. 그래서 저는 보통 미시적 트렌드를 살펴봅니다.

진행자:
먼저 말씀드리자면, 이건 정말 대단한 성과입니다.

리핑우:
감사합니다, 감사합니다. 저는 그냥 이런 회사들을 구축하는 과정 자체를 즐깁니다. 하지만 더 중요한 건, 투자 측면에서 제가 가장 먼저 보는 것은 '병목 현상이 어디인가?' 그리고 '당신이 정말 해결하려는 문제가 무엇인가?'입니다.

예를 들어, 저는 Credo Semiconductor라는 회사에 투자했는데, 이 회사는 호주에 연구소를 두고 있습니다. 당시 인터커넥트가 병목 현상이 되고 있다고 판단해 이 회사를 지원하기로 결정했습니다. 또한 광 인터커넥트를 하는 Celestial AI도 지원했습니다. 클러스터 내부에서 인터커넥트 속도가 점점 더 중요해지고 있기 때문에, 광 기술이 매우 중요해질 것이라고 봤습니다. 젠슨 황을 보세요, 그는 광자 관련 회사에 거의 모두 투자했습니다.

또한, 저는 시장이 어떤 솔루션을 필요로 하는지도 살펴봅니다. 예를 들어, 앞서 설계 복잡성과 비용에 대해 이야기했는데, AI와 머신러닝을 활용해 더 나은 설계와 더 나은 솔루션을 추진할 수 있을까요? 현재 몇몇 새로운 스타트업이 EDA 관련 분야에 진입해 성능 향상을 시도하고 있습니다. 저는 이것이 금광이라고 생각합니다.

또한 신소재도 있습니다. 인듐 인(InP)에 대해 이야기했듯이, 저는 Inphi에 투자했고, 이후 Marvell에 인수되었습니다. 질화갈륨(GaN)이나 탄화규소(SiC) 같은 신소재에도 투자할 수 있습니다. 그중 일부 회사는 이미 인수되기 시작했는데, 전력 관리 분야에서 IVR(Integrated Voltage Regulator)에 강점을 가진 Empower라는 회사도 있습니다.

전력 관리는 이제 병목 현상이 되고 있습니다. 예를 들어 40V에서 1V로 낮출 때 변환 과정에서 많은 전력이 손실되는데, 전력 효율을 어떻게 높일지가 매우 중요합니다. 따라서 전력과 방열이 모두 병목 현상이 되고 있습니다.

그래서 저는 항상 '우리가 정말 해결하려는 문제가 무엇인가'에서 출발합니다. 그 문제가 현실적인가? 고객이 정말로 그 문제로 고통받고 있는가? 그렇다면 투자를 시작합니다.

다음 단계는 첫날부터 첫 번째 고객을 확보하는 것입니다. 저는 보통 첫 번째 고객으로 하이퍼스케일러를 선호합니다. 규모가 있기 때문입니다. 그들이 당신의 제품을 마음에 들어하면 향후 수년간 수백만 달러를 지불할 의향이 있고, 심지어 구매 약정까지 제공할 수도 있습니다. 이는 매우 중요합니다. 대형 고객이 있으면 확장할 수 있기 때문입니다.

그래서 저는 항상 몇 가지 공식을 고려합니다: 어떻게 이를 달성할 것인가? 어디서 인재를 찾을 것인가? 때로는 인재를 찾는 것이 매우 중요합니다. 이것이 제가 미국, 실리콘밸리, 오스틴에 큰 관심을 가지는 이유이기도 합니다. 또한 이스라엘에도 많은 인재가 있습니다. 그래서 저는 이스라엘에 상당히 많은 프로젝트에 투자했습니다.

이스라엘에는 파괴적이고 혁신적인 창업자들이 많고, 그들은 매우 열심히 일합니다. 전쟁 중에도 여전히 전화 회의를 진행합니다. 가끔 그들은 이렇게 말합니다: "좋아요, 지금 경보가 울렸으니 지하실로 가야 해요. 네트워크가 좋지 않을 수 있으니 음성만 사용해야 할 수도 있어요." 어떤 면에서는 이것이 재미있기까지 합니다. 저는 이러한 회복력 있는 창업 정신을 매우 높이 평가합니다.

전반적으로, 특히 AI 분야에서 기회가 많다고 생각합니다. 이제 Agentic AI 외에도 Physical AI가 다음 거대한 프론티어가 되고 있습니다. 풀스택 관점에서 문제를 바라봐야 합니다.

이것이 제가 여전히 많은 프론티어 모델과 제가 지원하는 일부 투자 프로젝트에 깊이 관여하는 이유입니다. Physical AI를 위한 오픈소스 프론티어 기술을 매우 낙관적으로 보기 때문입니다. 저는 그것이 금광이라고 생각합니다.

진행자:
AI를 활용해 칩 설계 및 테스트의 특정 단계를 더 빠르고, 저렴하며, 창의적으로 만들 기회가 있다고 언급하셨습니다. Cadence에서의 경험을 바탕으로, 가장 유망한 방향은 무엇이라고 보십니까? 이미 효과를 보기 시작한 사례가 있나요?

리핑 첸:
저는 Cadence에서 약 15년을 근무했으며, 매우 기쁘게 생각합니다. 제가 자랑스러워하는 것 중 하나는 제 후계자를 찾아내고 그를 육성한 일입니다. 그는 훌륭한 CEO가 되었습니다. 그는 AI를 적극적으로 도입했고, Agentic AI를 활용해 효율성을 높였습니다.

이것이 긍정적인 측면입니다. Synopsys도 이러한 노력을 하고 있다고 생각합니다. 그들은 엔비디아로부터 20억 달러의 투자를 받았고, 이것이 그들에게 큰 도움이 될 것이라고 봅니다. 또한 Ansys를 인수해 전체 시스템 설계 분야에 진출했습니다.

전반적으로, 이들 기업은 최선을 다하고 있습니다. 하지만 스타트업에도 더 파괴적인 일을 할 기회가 있으며, 결국 상장하거나 이 두 회사, 혹은 지멘스에 인수될 수 있습니다.

따라서 기회는 모든 사람에게 열려 있으며, 창업자의 비전에 달려 있습니다. 제 철학은 항상 이렇습니다: 창업자가 회사를 매각하려 한다면, 그것이 더 빠른 출구 경로이고 락업 기간이 없으며 분기별 실적을 걱정할 필요가 없기 때문에 그것도 괜찮습니다. 반면, 첫날부터 IPO를 목표로 하는 창업자도 있습니다.

VC로서, 우리 셋 모두 VC라고 생각합니다. 우리는 창업자들의 꿈을 지원하고 그 꿈을 실현할 수 있도록 돕습니다.

진행자:
당신이 언급한 다양한 방향, 즉 미래 제품 개발이나 AI가 반도체 산업에 미치는 영향을 보면, 현재 Periodic과 같은 소재 전문 기업, Purepoint와 같은 EDA 및 설계 전문 기업, 그리고 제조 체인의 다른 부분을 담당하는 기업들이 있습니다.

10년 후의 인텔, 또는 미래의 반도체 기업이 AI로 인해 오늘날과 근본적으로 달라질 것이라고 생각하십니까? 만약 그렇다면, 그 차이는 무엇입니까?

리푸 청:
그렇다고 생각합니다. 먼저, 당신이 처음에 언급한 문제로 돌아가 보겠습니다: 자본 집약적, 예측 불가능, 주기적. 이러한 요소들은 모두 투자 결정에 반드시 포함되어야 합니다.

저는 보통 매우 일찍 진입하여 팀을 구성하는 것을 좋아합니다. 그것은 흥미롭습니다. 당신도 그렇게 할 것이라고 생각합니다. 둘째, 함께 협력할 적절한 투자자를 찾아야 합니다. 항상 브랜드 기관만 보는 것이 아니라, 저는 보통 개인을 더 중요하게 봅니다. 이 분야를 진정으로 이해하는 사람이 누구인지가 중요합니다. 가장 중요한 것은, 어려운 시기와 좋은 시기를 함께 견딜 수 있는 파트너를 찾는 것입니다.

많은 사람들은 순조로울 때 기꺼이 함께 일하지만, 회사가 어려움에 처하면 떠나버립니다. 저는 진정으로 회사와 함께 어려움을 극복하는 사람들을 좋아합니다. 성공한 회사 중 일부는 여러 번 파산 직전까지 갔다가 마침내 성장했습니다. 따라서 그렇게 할 의향이 있는 파트너를 찾는 것이 매우 중요합니다.

또한, 전략적 투자자들이 제조, 메모리, 연결성 등에서 회사가 가치를 창출하는 데 도움을 줄 수 있는지도 살펴봐야 합니다. 저는 성장 단계와 헤지 펀드 분야에 있는 친구들도 있습니다. 그들은 다른 관점을 가지고 있기 때문에 매우 좋아합니다. 그들은 공개 시장을 이해하고 있으며, 창업자에게 어떤 길을 피해야 하는지 조언할 수 있습니다. 이러한 점들이 매우 유용합니다.

전반적으로, 이것은 매우 흥미롭습니다. 창업은 공학과 마찬가지로 문제 해결이라는 것을 깨닫게 됩니다. 모든 단계에서 문제를 해결하는 데 도움을 줄 사람을 찾아야 합니다. 해결되면, 다음 프론티어로 나아갑니다.

솔직히 말하면, 돌아보면 제가 투자한 10개 회사 중 9개는 중간에 비즈니스 계획을 변경했습니다. 시장이 변했기 때문입니다. 그래서 저는 창업자가 한 사람이 아니라 팀인 것을 좋아합니다. 둘째, 그들은 열린 마음을 가지고 경청하며 우리의 코칭을 받아들일 의향이 있어야 합니다.

마지막으로, 그들은 제가 말하는 대로 따르는 것이 아니라 스스로 계획을 세웁니다. 더 좋은 상태는, 당신이 충분한 피드백을 주고 그들이 스스로 결론을 내리는 것입니다. 당신이 그들의 판단에 동의한다면, 그것이 당신의 생각과 다르더라도 받아들일 수 있습니다. 이것이 창업의 재미있는 점입니다. 그들은 더 빠르게 나아갈 수 있습니다.

당신의 질문으로 돌아가서, 지금부터 10년 후를 내다볼 때 어떤 회사가 승리할까요? 이는 단지 제 개인적인 의견입니다: 전략을 명확하게 표현하고, 특정 분야에 레이저처럼 집중하며, 올바른 파트너를 찾고, 확장 능력을 갖춘 회사가 승리할 것입니다.

어느 정도는, 이는 제가 풀스택에 대해 말했던 관점으로 돌아갑니다. 풀스택 솔루션이 필요합니다. 대기업이 변혁을 통해 대형 플랫폼이 될 수도 있습니다. 예를 들어 젠슨 황(황인훈)을 보면, 저는 그를 존경합니다. 그는 CUDA에 집중하고, 소프트웨어 라이브러리에 집중했습니다. 그는 "나는 플랫폼 회사가 되고 싶다"고 말했고, 실제로 그렇게 해냈습니다.

또는 스타트업, 예를 들어 Anthropic, OpenAI처럼 더 우아한 방식으로 길을 찾아 게임을 바꿀 수도 있습니다. 스타트업은 매우 빠르게 움직이며, 빛의 속도로 나아가 지배자가 될 수 있습니다.

인텔도 이런 역할을 할 수 있기를 바랍니다. XPU, NPU, 첨단 패키징, 파운드리를 보유하고 있기 때문입니다. 이 모든 것을 결합하면 다양한 워크로드에 맞춤형 칩을 구축할 수 있습니다. 저는 이 방향으로 나아가고 있습니다.

진행자:
매우 타당한 말씀입니다. 제 질문의 일부는 당신이 어디로 향하는지 알고 싶었고, 다른 일부는 이것이 당신의 업무 방식을 근본적으로 바꿀지 궁금했기 때문입니다. 소프트웨어 세계에서는 지금 큰 변화가 일어나고 있습니다: 누구를 고용하고, 누가 팀에 합류하기를 원하는지, 많은 사람들이 여러 에이전트를 관리하기 시작했습니다.

그래서 지금 제가 아는 많은 사람들은 오히려 30~40대, 50대를 더 선호해 고용합니다. 그들은 팀 관리에 익숙하기 때문입니다. 그들은 이것이 에이전트 관리로 직접 전환될 수 있다고 생각합니다. 복잡한 작업 설정 방법, QA 수행 방법 등을 이해하는 것을 포함해서요.

물리적 세계나 팹 환경에서 팀 구조, 역량 요구 사항, 또는 AI가 더해진 후의 변화를 어떻게 보시는지 궁금합니다. 자연스럽고 느린 진화일까요, 아니면 특정 분야에서 급진적인 변화가 일어날까요? 예를 들어 재료 분야에서는 이제 세 가지 모델과 약간의 화학 지식만 있으면 충분할까요? 그래서 당신이 그 미래 세계를 어떻게 보는지 매우 궁금합니다.

리푸 첸(천리우):
좋은 질문입니다. 제가 앞서 말한 '기다, 걷다, 달리다'로 돌아가겠습니다. '기다' 단계에서는 먼저 반도체 업계 최고의 인재를 모집해야 합니다. 이제 저는 풀스택을 구축하기 위해 어떤 소프트웨어 인재를 데려와야 할지 고민하기 시작했습니다.

현재 제 팀의 평균 연령은 40대 후반에서 50대 정도입니다. 새로운 인재를 데려와야 합니다. 그들은 워크로드를 이해하고, 최첨단 모델을 이해하며, 오픈소스를 이해하는 것이 중요합니다.

이제 제 아들이 제 스승이 되었습니다. 그가 저를 집으로 초대할 때마다, 우리는 손주들과 놀면서 제가 그에게 AI와 머신러닝에 대해 묻습니다. 그는 저보다 훨씬 깊이 알고 있어서 많은 것을 배웠고, 투자를 이해하려고 노력하며, 일부 인재를 데려오려고 하고 있습니다.

우리는 인텔을 변화시키고 있습니다. 과거에는 매우 올드스쿨하고 전통적이며 스프레드시트에 의존하는 회사였습니다. 지금 저는 이 회사를 AI 기반 기업으로 전환하고 있으며, 설계에 AI를 활용하고 조직 전체가 AI를 수용하도록 만들고 있습니다. 이렇게 하면 표와 인력에 덜 의존하게 됩니다.

우수한 인재와 최고의 AI 도구를 결합해야 합니다. 조직 관리뿐만 아니라 영업, 그리고 이제는 마케팅, 설계 등 모든 부문에서 AI를 수용하는 방안을 고려하기 시작했습니다.

진행자:
많은 투자자, 적어도 저에게는 지난 몇 년간 회사를 설립한 후 자본 집약적 기업의 다양한 자금 조달원을 고민하는 것이 매우 교육적인 과정이었습니다.

저는 이전에 소프트웨어 투자를 많이 했습니다. 특정 핵심 규모에 도달하기 전에 1억 5천만 달러가 필요하다고 말한다면, 매우 똑똑하고 완전히 다른 대차대조표를 가진 친구들이 필요합니다.

당신은 이 분야에서 오랜 경험을 가지고 있습니다. 또한 정부라는 큰 이해관계자와 협력한 독특한 경험도 있습니다. 이러한 산업 정책을 어떻게 보십니까? 한때 TSMC와 같은 거대한 성공을 가져왔고, TSMC는 세계에서 가장 중요한 기업 중 하나입니다. 하지만 미국 비즈니스 문화에서 산업 정책은 오랫동안 환영받지 못했습니다. 지금 이러한 인식이 어떻게 바뀌어야 한다고 생각하십니까? 어디에 적용될 수 있습니까?

리푸 첸:
좋은 질문입니다. 분명히 자본 집약적 비즈니스와 인프라형 프로젝트의 경우 자본을 확보해야 합니다. 어느 정도 초기 벤처 캐피털의 경우, 지금 많은 투자가 자본 집약적으로 변하기 시작했습니다. 과거에는 한 VC가 특정 회사에 10억 달러를 투자하는 것이 VC 업계에서 전례 없는 일이었지만, 지금은 일어나고 있습니다.

따라서 어느 정도 적응해야 합니다. 저는 종형 곡선으로 문제를 보는 것을 좋아합니다. 매우 일찍 진입하거나, 지금은 시리즈 A에서도 기업 가치가 10억 달러를 초과할 수 있기 때문에 프리시드 단계에서 기업 가치가 20억, 30억 달러에 도달하기 전에 진입해야 합니다. 오늘날 이는 매우 드물기 때문에 올바른 프로젝트를 골라야 합니다.

또 다른 부분은 기업의 확장을 도울 수 있는 자본을 찾는 것입니다. 이것이 일부 뮤추얼 펀드가 상장되지 않은 시장에 진입하여 저와 함께 초기 프로젝트에 투자하려는 이유이기도 합니다. 저는 그들을 환영합니다. 그들은 '회사의 20% 지분을 보유해야 한다'는 요구에 덜 민감하기 때문입니다. 이제는 그렇게 많은 20%를 줄 수 없습니다. 따라서 적절한 투자자를 찾아야 합니다.

자본 집약적 분야, 예를 들어 AI 공장과 파운드리 사업에서는 정부 자금, 국부 펀드, 그리고 매우 큰 자본을 활용해야 합니다. 현재 인프라를 지원하는 대형 펀드들이 있으며, 우리도 이러한 자본 중 일부를 활용하여 운영을 확장할 수 있도록 하고자 합니다.

전반적으로 정부와 국부펀드의 중요성이 매우 커졌습니다. 동시에 상장기업의 CEO로서 저는 장기적이고 성장 지향적인 투자자들에게도 관심을 기울이고 있습니다. 그들은 단기 자본 배분이나 자사주 매입 여부에만 집중하는 대신, 제가 사업을 발전시키는 데 도움을 줄 수 있기 때문입니다. 물론 이런 질문들도 중요하지만, 동시에 저는 사업을 구축해야 합니다. 따라서 균형이 매우 중요합니다.

투자자들이 인텔을 가장 오해하는 점

진행자:
현 시점에서 투자자들이 인텔을 가장 오해하는 점은 무엇이라고 생각하시나요?

천리우:
여러 가지가 있습니다. 첫째, 다시 '기어가기, 걷기, 달리기'로 돌아가자면, 지난 4개월 동안 저는 기어가는 단계에 있었습니다. 하지만 사람들은 이미 그 잠재력을 인식하기 시작했습니다. 또 한 가지 매우 중요한 점은, 우리가 진정으로 최고의 제품을 내놓아야 한다는 것입니다. 예를 들어 PC 클라이언트 부문에서 우리는 여전히 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 하지만 더 나은 성능을 구축해야 합니다. 그래서 저는 CPU 아키텍처, GPU 아키텍처, 소프트웨어 아키텍처 팀을 조용히 구축하고 있으며, 여러 스타트업이 모인 문화처럼 더 빠르게 움직이고 더 나은 기술로 도약할 수 있도록 하고 있습니다.

제품 외에도 Agentic AI, Physical AI 같은 새로운 에너지가 유입되고 있습니다. 이는 우리가 투자할 수 있는 거대한 시장입니다.

파운드리 부문에서 우리는 성능이나 다른 측면에서 여전히 TSMC와 큰 격차가 있습니다. 따라서 겸손하게 기초 모듈을 구축해야 합니다. 앞서 언급한 IP, 수율, 결함 밀도, 사이클 타임 등을 개선해 더 효율적이고 신뢰할 수 있도록 말이죠. 파운드리는 신뢰의 사업입니다. 고객이 먼저 당신을 신뢰해야 웨이퍼를 맡기고 의존합니다. 따라서 이런 일들은 더 오랜 시간이 걸립니다.

하지만 2030년, 2031년이 되면 사람들은 우리의 잠재력이 얼마나 큰지 보기 시작할 것이라고 생각합니다. 제품 측면에서 PC 클라이언트는 우리의 기본입니다. 그런 다음 엣지 컴퓨팅, Physical AI, Agentic AI로 진입할 것입니다.

과거에는 주로 인간을 위해 서버와 PC를 제공했습니다. 이제 또 다른 차원이 나타나고 있습니다: 수백만 개의 에이전트가 컴퓨팅 파워와 소프트웨어 스택에 대한 접근을 필요로 합니다. 따라서 이 부분에서 우리가 참여할 기회가 있다고 생각합니다.

게임은 아직 끝나지 않았습니다. 우리는 Agentic AI와 Physical AI에서 계속 카드를 낼 수 있습니다. 이것이 제가 가고자 하는 방향입니다.

AI는 이제 막 시작되었습니다. 트레이닝 부분은 Jensen이 주도하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅, Agentic AI의 에이전트, Physical AI는 모두 거대한 기회라고 생각합니다. 모두에게 기회가 있습니다. 그래서 이것이 제가 추구하려는 방향입니다.

투자자들이 이해해 주길 바랍니다. 지난 14개월 동안 주주들에게 6배의 수익을 창출했지만, 이는 시작에 불과합니다. 우리에게는 아직 큰 성장 여지가 있습니다.

진행자:
여기서부터는 벤처캐피털 스타일의 수익이 기대됩니다.

리푸 첸:
맞습니다. 저는 항상 10배의 기회를 찾고 있습니다. 내면이 벤처캐피털리스트인 사람으로서, 항상 10배를 원하게 됩니다.

Cadence에서 CEO로 재임할 당시, 임시 CEO로 시작한 2.42달러에서 집행 회장직을 내려놓을 때까지 주주들에게 약 85배의 수익을 창출했습니다. 76배에 가깝거나 심지어 85배에 달했습니다.

인텔에서 이를 달성하는 것은 더 어렵습니다. 기반이 훨씬 크기 때문입니다. 그래서 저는 10배를 목표로 삼았습니다. 5년, 10년 안에 10배를 달성할 수 있다면 그것이 훌륭한 수익이라고 생각합니다. 내면이 VC인 사람으로서 이것이 제 목표입니다.

연산 능력은 계속 데이터센터에 남아 있을까?

진행자:
이미 큰 기반 위에서 이 거대한 사명을 완수하시길 바랍니다. 방금 설명하신 내용에는 워크로드가 어디에서 실행될지에 대한 암묵적인 판단이 담겨 있습니다. 어떤 사람들은 점점 더 큰 데이터센터만 구축할 것이며, 1GW는 시작에 불과하다고 말합니다. 중앙 집중식 운영, 심지어 중앙 집중식 추론 컴퓨팅까지 효율성 측면에서 지배적인 방식이 될 것입니다.

하지만 엣지나 클라이언트 측을 고려하는 사람들도 있습니다. 미래 컴퓨팅이 어떤 균형 상태를 이룰 것이라고 믿으십니까? 아니면 워크로드 자체에 의해 결정될까요? 어떻게 생각하십니까?

리푸 첸:
매우 좋은 질문입니다. 현재 AI 인프라가 대규모로 구축되고 있으며, 이는 올바른 방향이라고 생각합니다. 워크로드가 크게 증가하고 있기 때문에 속도가 느려질 것이라고 보지 않습니다.

진행자:
현재는 공급이 제한된 상황입니다.

리푸 첸:
맞습니다, 공급이 제한되어 있습니다. 따라서 발전을 늦출 요인이 있다면 그것은 공급 제약일 것입니다.

하지만 다른 한편으로, 저는 항상 이 모든 인프라 구축이 궁극적으로 어떤 솔루션과 애플리케이션을 지원할지에 주목합니다. 저는 애플리케이션에 더 집중합니다. 거대한 애플리케이션 하나를 식별하거나, 여러 애플리케이션이 합쳐져 충분히 의미를 갖고 그에 집중할 수 있다면, 모든 참여자가 승리하는 것은 아닙니다. 어떤 기업은 크게 성공하고, 어떤 기업은 점차 실패하거나 정체될 것입니다.

인터넷 시대와 마찬가지입니다. 아마존, 넷플릭스처럼 결국 매우 커진 기업도 있고, 주변부로 밀려나 사라지거나 인수된 기업도 있습니다. 따라서 제 관점도 동일합니다. 정말 주목해야 할 것은 그들이 어떤 애플리케이션을 지원하려는지, 그 애플리케이션이 얼마나 큰지, 지속 가능한지, 너무 과밀한지입니다.

너무 혼잡해지면 결국 한두 곳만 남고 나머지는 통합될 수도 있습니다. 그래서 이 업계는 큰 성장을 겪은 후 통합이 시작되고, 결국 한두 회사가 진정한 승자가 될 것입니다. 우리는 이미 이런 영화를 본 적이 있기 때문에, 저는 놀랍지 않습니다.

애플리케이션에 주목하세요. Netflix는 하나의 애플리케이션이고, Amazon은 진정한 애플리케이션입니다. 제가 보기에는 이들이 승자입니다.

진행자:
하지만 당신은 이러한 애플리케이션 중 일부가 클라이언트나 엣지 컴퓨팅을 통해 서비스되는 것이 데이터 센터에 완전히 의존하는 것보다 더 낫다고 가정하는 건가요?

리포우 첸:
완전히 맞습니다.

진행자:
저도 로봇 및 방위 산업 관련 회사에 투자한 적이 있어서, 디바이스 엣지 컴퓨팅이 매우 중요한 선택지라는 것을 알고 있습니다. 예를 들어, 미래에 집에 로봇이 있다면, 집에 어떤 연산 능력과 연결성이 있는지에 따라 할 수 있는 일이 결정됩니다. SaaS 시대에는 이 점이 다소 잊혀졌던 것 같습니다.

리포우 첸:
맞아요. 제 투자 논리는 이렇습니다: 먼저 진정으로 해결해야 할 문제를 찾습니다. 둘째, 협력할 수 있는 플레이어를 찾습니다. 셋째, 애플리케이션을 봅니다. 이 애플리케이션이 얼마나 큰가요? 지속 가능한가요? 정말 크고 믿을 만하다면, 두 배, 세 배로 베팅합니다.

진행자:
하지만 당신은 아직 널리 배포되지 않은 애플리케이션에도 베팅하는군요.

리포우 첸:
네.

진행자:
훌륭합니다. 오늘 프로그램에 참여해 주셔서 정말 감사합니다. 대화할 수 있어서 즐거웠습니다.

리포우 첸:
정말 감사합니다.

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