AI가 인간 노동자를 더 의미 있게 대체하기 시작하는 시점은 언제일까? 이는 AI 붐 속에서 많은 추측의 대상이 된 질문이다. 하지만 우리가 그런 일이 일어날까 걱정해야 할 때가 오기 훨씬 전에 인간 노동자 부족이 AI 산업의 가장 큰 장애물이 될 수도 있다. AI 혁명을 주도하는 반도체 제조업체인 TSMC 매출은 7월에 YoY 45% 증가하여 79억 달러에 달했으며, 2분기의 빠른 성장에 가속도가 더해졌습니다. AI 반도체에 대한 수요는 여전히 강세를 보이며, 고성능 컴퓨팅 사업이 지난 분기 TSMC 매출의 절반 이상을 차지했습니다. 이런 뛰어난 수치에도 불구하고, AI 관련 종목들은 최근 몇 달 동안 변동성이 심해, 투자자들은 대만 지진부터 중국-대만 긴장과 더 광범위한 지정학적 스트레스에 이르기까지 TSMC와 같은 회사의 위험에 대해 점점 더 조심스러워졌습니다.
덜 논의되었지만, 마찬가지로 중요한 것은 반도체 산업에 엔지니어와 기술자 부족이라는 위기가 다가오고 있다는 것입니다. 지금까지 반도체 제조 CAPA를 늘리는 것은 단순히 돈 문제라는 것이 지배적인 믿음이었습니다. 2020년 초에 시작된 글로벌 반도체 부족은 정부가 칩메이커들에 수백억 달러를 투자해서 FAB을 늘리도록 지원함으로써 해결되었습니다. 가급적이면 자기네 앞마당에서요. TSMC는 미국, 독일, 일본에 반도체 공장을 확장해 왔습니다. 미국은 세계에서 가장 공격적으로 CAPA를 늘리는 나라 중 하나이며, 반도체 산업에 대한 투자는 5년 동안 2,500억 달러를 넘을 것으로 예상됩니다. 하지만 반도체 제조에 현금 지원만으로는 한계가 있습니다. 문제는 반도체 공장을 만드는 것이 다른 나라에 스마트폰 조립 공장을 세우는 것만큼 간단하지 않다는 것입니다. 그곳에서는 현지 근로자를 빠르게 고용하고 교육할 수 있습니다. 반면에 반도체 공장은 운영을 위해 과학 및 공학 석사 및 박사 학위를 소지한 고도로 숙련된 직원이 필요합니다. 반도체 제조 공장 자체를 건설하는 데도 전문 근로자가 필요합니다.
맥킨지의 분석에 따르면, 미국 칩 부문의 대규모 투자와 그에 따른 확장은 엔지니어링 및 기술자 지원 분야에서 160,000개 이상의 새로운 일자리 창출과 관련 건설 일자리의 추가 창출을 의미합니다 . 그러나 매년 약 1,500명의 엔지니어가 반도체 산업에 합류합니다. 반도체 전공 엔지니어의 경우 이 수치는 더 낮아 매년 약 1,000명의 새로운 기술자가 합류합니다. 향후 5년 동안 이러한 근로자에 대한 수요는 75,000명에 도달할 것으로 예상됩니다. 한편, 맥킨지에 따르면 미국의 반도체 제조 인력은 2000년 최고치에서 43% 감소했습니다. 현재 속도로는 엔지니어와 기술자 부족이 2029년까지 최대 146,000명에 달할 수 있습니다. 삼성전자와 하이닉스가 있는 한국의 반도체 산업은 이미 2022년부터 인력 부족에 시달려 왔으며, 업계 추산에 따르면 2031년까지 56,000명의 노동력 부족에 직면할 것으로 예상됩니다.
인구 통계적 추세는 또 다른 문제입니다. TSMC와 삼성이 대부분의 근로자를 두고 있는 대만과 한국은 모두 인구 감소에 직면해 있습니다. 고등교육에 등록하는 학생 수는 2012년 이후 매년 감소하고 있습니다. 이 두 나라는 전 세계 계약 반도체 제조의 80% 이상을 차지합니다. 근로자 부족으로 인해 TSMC 애리조나 공장의 시작 날짜가 이미 연기 되었고, 해당 공장 근로자 2,200명 중 약 절반이 대만에서 들어온 것으로 알려졌습니다.
더불어 문화적 차이로 인해 고용이 더욱 복잡해졌습니다. 새로운 공장을 짓는 데 거의 300억 달러가 들기 때문에, 그 가격표를 상업적으로 정당화하려면 공장이 하루 24시간, 주 7일 쉬지 않고 가동되어야 합니다. TSMC 설립자 모리스 창은 미국에서 오전 1시에 기계가 고장나면 다음날 아침에 수리되지만 대만에서는 오전 2시에 수리된다고 지적했습니다 . 이러한 대만의 업무 문화를 다른 나라에서 복제하는 것은 어려울 수 있습니다.
그러면 AI가 반도체를 제조하기 시작할 수 없나요? 사실, AI는 새로운 디자인을 설계, 테스트, 검증하고 새로운 반도체 개발을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 하지만 물리적으로 반도체를 제조하는 것은 완전히 다른 이야기입니다. 기계를 작동하기 위한 숙련된 엔지니어의 필요성은 AI가 금방 해결할 가능성이 낮습니다. 기업이 높은 수준의 기술과 자격이 필요한 일자리를 채우는 데 어려움을 겪는 것은 당연합니다. 하지만 반도체 제조 부문의 경우 일자리와 근로자의 격차가 위험할 정도로 커지고 있습니다.
작성일 : 24-08-14 19:54
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