 ▲필자/전석진 법무법인 (유)산경 변호사. ©브레이크뉴스 |
문제는 반도체 판매량이 아니라 ‘삼성전자는 어떤 기업인가’에 대한 시장의 평가다.
*인공지능의 발전이 예상보다 훨씬 빠르다.
Open AI는 어제 AGI 급 인공지능 아스트라를 발표하였다. 앞으로 AGI(범용인공지능)에 가까운 기술이 등장하여 현재 생성형 AI보다 세 배, 다섯 배 빠르게 같은 업무를 처리하게 된다면 삼성전자와 한국 반도체 산업에는 어떤 일이 일어날까. 일견 악재처럼 보인다. AI가 같은 일을 수행하는 데 필요한 연산량이 3분의 1로 줄어들면 기존 데이터센터의 처리능력이 사실상 세 배 높아지는 것과 같기 때문이다. 그렇다면 빅테크가 서버와 GPU, 메모리 반도체 증설을 늦출 가능성도 있다.
그러나 장기적으로는 정반대의 결과가 나타날 가능성이 더 크다. 핵심은 한 번의 AI 작업에 필요한 연산량이 아니라 인류가 소비하는 ‘지능의 총량’이다. 1. AI가 효율적으로 될수록 오히려 더 많이 사용될 수 있다 경제학에는 ‘제번스의 역설(Jevons’ Paradox)’이 있다. 자원을 사용하는 기술의 효율이 개선되면 소비량이 줄어들 것 같지만, 가격이 낮아지고 활용범위가 넓어지면서 오히려 전체 소비량이 증가할 수 있다는 이론이다.
AI에서도 같은 현상이 일어날 가능성이 높다. 현재 기업들이 AI에 맡기는 일은 제한적이다. 문서 작성, 검색, 번역, 코딩, 고객 응대 등이 중심이다. 그러나 AI의 성능이 크게 높아지고 사용비용이 3분의 1 또는 10분의 1로 내려간다면 상황은 완전히 달라진다. 기업의 모든 계약서를 AI가 상시 검토하고, 모든 회계자료를 실시간으로 분석하며, 제약회사가 수백만 개의 후보물질을 동시에 시험하고, 제조 기업이 수많은 설계를 AI로 시뮬레이션 하는 시대가 올 수 있다. 나의 주장의 핵심도 바로 여기에 있다. AI의 효율이 향상될수록 AI 사용가격이 떨어지고 새로운 사용처가 나타나면서 전체 연산량은 오히려 증가할 수 있다는 것이다.
더 중요한 변화는 AI 에이전트다. 현재의 AI는 사람이 질문해야 움직이지만, AGI에 가까운 AI 에이전트는 목표만 주어지면 스스로 자료를 찾고, 가설을 만들고, 코드를 작성하고, 결과를 검증하고, 실패하면 다시 처음부터 작업한다. 사람이 한 번 명령해도 AI 내부에서는 수백 번, 수천 번의 추론이 발생한다. 따라서 미래의 AI 연산량은 단순히 인간 사용자의 숫자로 결정되지 않는다.
총 AI 연산량=1회당 연산량×AI 에이전트 수×작업횟수×작동시간이라는 새로운 구조로 바뀐다. AI는 인간과 달리 잠을 자지 않는다. 세계 곳곳에서 하루 24시간 작동한다. AI 한 번의 연산효율이 세 배 좋아져도 AI 사용량이 열 배, 백 배 증가한다면 반도체의 총수요는 오히려 증가한다.
*데이터센터 다음 시장은 ‘수십억 개의 AI 기기’다
AGI가 충분히 효율적으로 작동하게 되면 AI는 데이터센터 밖으로 나온다. 스마트폰, 노트북, 자동차, 휴머노이드 로봇, 공장의 기계와 각종 가전제품 속으로 들어간다. 이른바 온디바이스 AI 시대다. 이 변화가 반도체 산업에서 중요한 이유는 시장의 단위가 달라지기 때문이다.
현재 AI 반도체 시장은 대형 데이터센터를 중심으로 움직인다. 그러나 온디바이스 AI가 본격화되면 수요의 단위는 데이터센터의 서버 숫자가 아니라 세계 수십억 개의 스마트 기기가 된다. 그리고 AI가 각각의 기기 안에서 독립적으로 작동하려면 연산장치 못지않게 메모리가 필요하다. 스마트폰이 개인의 모든 자료를 이해하는 AI 비서가 되고, 자동차가 스스로 주변 환경을 판단하며, 휴머노이드 로봇이 카메라와 센서에서 들어오는 정보를 실시간으로 처리하려면 더 많은 용량과 더 높은 대역폭의 메모리가 필요하다. 내가 강조하는 것도 바로 이러한 변화다. AI 효율 향상은 반도체를 필요 없게 만드는 것이 아니라 AI를 데이터센터에서 스마트폰·자동차·로봇 등 수십억 개의 기기로 확산시키는 계기가 될 수 있다.
여기에서 삼성전자의 전략적 가치가 커진다. AI 시대에는 연산장치의 성능 못지않게 데이터를 얼마나 빠르게 공급할 수 있는지가 중요해진다. 아무리 빠른 GPU가 있어도 메모리에서 필요한 데이터를 제때 공급하지 못하면 연산장치는 기다릴 수밖에 없다. 이른바 ‘메모리 월(Memory Wall)’이다. 따라서 앞으로의 AI 경쟁은 단순히 가장 빠른 프로세서를 만드는 경쟁이 아니다. 더 많은 데이터를 더 빠르게, 더 적은 전력으로 공급하는 메모리를 확보하는 경쟁이기도 하다. HBM을 비롯한 고대역폭 메모리가 AI 산업의 핵심으로 떠오른 이유다.
*삼성전자 주가의 진짜 변화는 EPS보다 PER에서 나타날 수 있다.
삼성전자 주가를 볼 때 가장 중요한 문제는 단순한 반도체 판매량 증가가 아닐 수 있다.
주가는 기본적으로 다음과 같이 결정된다. 주가 = 주당순이익(EPS) × PER 지금까지 시장은 삼성전자를 대표적인 경기순환형 메모리 기업으로 평가해 왔다. 메모리 가격이 오르면 엄청난 이익을 내지만 공급과잉이 오면 가격과 이익이 급격히 떨어진다. 그래서 삼성전자가 높은 이익을 내더라도 시장은 그 이익이 오래 지속될 것이라고 믿지 않았고, 상대적으로 낮은 PER을 부여해 왔다.
그런데 AGI가 이 구조를 바꿀 수 있다. 과거 메모리 수요가 PC·스마트폰·서버 교체주기에 크게 영향을 받았다면 앞으로는 여기에 AI 데이터센터, AI 추론, 자율 AI 에이전트, 온디바이스 AI, 자율주행 자동차와 휴머노이드 로봇이라는 새로운 수요가 겹칠 수 있다. 이렇게 되면 시장은 삼성전자를 더 이상 단순한 메모리 경기순환주로만 평가하기 어려워진다.
바로 여기에서 리레이팅(re-rating)이 발생할 수 있다. 이를 단순한 숫자로 설명해 보면 의미가 분명하다. 삼성전자 주당순이익을 약 6만원으로 가정할 경우, PER 4배라면 기업가치는 주당 약 24만원이다. PER 6배라면 약 36만원, PER 8배라면 약 48만원, PER 10배라면 약 60만원, PER 12배라면 약 72만원이 된다. 중요한 것은 이 숫자들이 목표주가라는 뜻이 아니다.
똑같은 이익을 내더라도 시장이 삼성전자를 어떤 성격의 기업으로 평가하느냐에 따라 기업가치가 두 배, 세 배 달라질 수 있다는 의미다. 즉 삼성전자의 장기적인 재평가는 이익이 반드시 두 배가 되어야만 가능한 것이 아니다. 시장이 삼성전자를 ‘PER 4배를 받는 경기순환형 메모리 기업’에서 ‘PER 8배 또는 그 이상을 받을 수 있는 AI 핵심 인프라 기업’으로 보기 시작한다면 상당한 기업가치 변화가 발생할 수 있다.
물론 위험도 있다. AI 모델의 효율이 갑자기 크게 개선되는 초기에는 빅테크가 기존 데이터센터를 더 효율적으로 활용하면서 서버 증설을 잠시 늦출 수 있다. 이 경우 반도체 산업이 단기적인 ‘효율성 쇼크’를 겪을 가능성도 있다. 나 역시 이러한 단기 투자이연과 곧바로 수요가 확대되는 두 가능성을 모두 제시하고 있다. 그러나 장기적으로 보아야 할 지표는 하나다. AI의 효율성 향상 속도보다 세계의 AI 사용량 증가 속도가 더 빠른가. AI의 연산비용이 5분의 1이 되었지만 세계가 AI를 20배 더 사용한다면 전체 연산수요는 오히려 네 배가 된다. 그 AI가 데이터센터뿐 아니라 스마트폰과 자동차, 로봇, 공장으로 확산된다면 반도체 시장의 크기 자체가 달라진다. 그 과정에서 삼성전자는 단순히 메모리를 더 많이 판매하는 회사 이상의 의미를 가질 수 있다. 인공지능이 작동하기 위해 필요한 지능 인프라를 공급하는 기업으로 변할 수 있기 때문이다. 따라서 AGI 시대에 대한민국이 던져야 할 질문도 달라져야 한다.
“내년 DRAM 가격이 얼마인가”가 아니라, “세계가 소비하는 인공지능의 총량이 얼마나 커질 것이며, 그 지능을 작동시키는 반도체와 메모리를 누가 공급할 것인가.”라는 질문이다. 삼성전자 주가의 재평가도 바로 여기에서 시작될 가능성이 있다. AGI가 현실화될수록 삼성전자는 ‘경기순환형 메모리 회사’에서 ‘인공지능 시대의 지능 인프라 기업’으로 바뀔 가능성이 있다.
대한민국의 AI·반도체 정책 역시 이러한 변화에 대비해야 한다.
*결론―대한민국이 보아야 할 것은 ‘지능 소비량’이다.
*필자/전석진 법무법인 (유)산경 변호사.
*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]입니다. '구글번역'은 이해도 높이기를 위해 노력하고 있습니다. 영문 번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다.<*The following is [the full text] of the English article translated by 'Google Translate'. 'Google Translate' is working hard to improve understanding. It is assumed that there may be errors in the English translation.>
Why AGI Is Inevitably Forced to Re-evaluate Samsung Electronics’ Stock Price
- Jeon Seok-jin, Attorney at Law, Sankyung
The issue is not semiconductor sales volume, but the market's assessment of "what kind of company Samsung Electronics is."
*The advancement of artificial intelligence is much faster than expected.
Yesterday, Open AI announced Astra, an AGI-class AI. If technologies approaching AGI (General Artificial Intelligence) emerge in the future and process the same tasks three or five times faster than current generative AI, what will happen to Samsung Electronics and the Korean semiconductor industry? At first glance, it appears to be bad news. This is because if the amount of computation required for AI to perform the same task is reduced by one-third, it is effectively equivalent to tripling the processing capacity of existing data centers. In that case, there is a possibility that Big Tech companies might delay the expansion of servers, GPUs, and memory semiconductors.
However, in the long term, it is more likely that the exact opposite result will occur. The key is not the amount of computation required for a single AI task, but the "total amount of intelligence" consumed by humanity. 1. As AI becomes more efficient, it may actually be used more. In economics, there is a concept called "Jevons’ Paradox." This theory posits that while it might seem that improved efficiency in resource-using technology would reduce consumption, overall consumption could actually increase as prices drop and the scope of application expands.
It is highly likely that the same phenomenon will occur with AI. Currently, the tasks companies entrust to AI are limited. They are centered on document creation, search, translation, coding, and customer service. However, if AI performance improves significantly and usage costs drop to one-third or one-tenth of their current level, the situation will change completely. We could see an era where AI constantly reviews all corporate contracts, analyzes all accounting data in real-time, pharmaceutical companies test millions of candidate substances simultaneously, and manufacturing firms simulate countless designs using AI. The core of my argument lies precisely here: as AI efficiency improves, the cost of using AI decreases and new applications emerge, potentially leading to an increase in total computational power.
A more significant change is the AI agent. While current AI only moves when asked questions by humans, AI agents approaching AGI will, given a goal, independently search for data, formulate hypotheses, write code, verify results, and restart the process from the beginning if it fails. Even a single command from a human can trigger hundreds or thousands of inferences within the AI. Therefore, the future volume of AI computation will not be determined simply by the number of human users.
The structure will shift to a new model: Total AI Computation = Computation per Run × Number of AI Agents × Number of Tasks × Operating Time. Unlike humans, AI does not sleep. It operates 24 hours a day, seven days a week, across the globe. Even if the computational efficiency of a single AI run improves threefold, if AI usage increases tenfold or a hundredfold, the total demand for semiconductors will actually rise.
*The next market after data centers is ‘billions of AI devices.’
Once AGI operates sufficiently efficiently, AI will move out of data centers. It will enter smartphones, laptops, automobiles, humanoid robots, factory machinery, and various home appliances. This marks the so-called era of On-Device AI. The reason this change is significant for the semiconductor industry is that the scale of the market will shift. Currently, the AI semiconductor market revolves around large data centers. However, as on-device AI takes off, the unit of demand will shift from the number of servers in data centers to billions of smart devices worldwide. Furthermore, for AI to operate independently within each device, memory is required just as much as computing units. To enable smartphones to become AI assistants that understand all of an individual's data, for automobiles to independently assess their surroundings, and for humanoid robots to process information from cameras and sensors in real time, memory with greater capacity and higher bandwidth is necessary. This is precisely the change I am emphasizing. Improving AI efficiency does not render semiconductors unnecessary; rather, it can serve as a catalyst for expanding AI from data centers to billions of devices, including smartphones, automobiles, and robots.
This is where Samsung Electronics' strategic value increases. In the AI era, the speed at which data can be supplied becomes just as important as the performance of computing units. No matter how fast a GPU is, if the necessary data cannot be supplied from memory in a timely manner, the computing unit has no choice but to wait. This is known as the "Memory Wall." Therefore, future AI competition is not simply a race to build the fastest processors. It is also a competition to secure memory that supplies more data faster and with less power. This is why high-bandwidth memory, including HBM, has emerged as a core element of the AI industry.
*The true change in Samsung Electronics' stock price may be reflected in the PER rather than EPS.
When looking at Samsung Electronics' stock price, the most important factor may not simply be an increase in semiconductor sales volume.
Stock prices are fundamentally determined as follows: Stock Price = Earnings Per Share (EPS) × PER. Until now, the market has evaluated Samsung Electronics as a representative cyclical memory company. While it generates massive profits when memory prices rise, prices and profits plummet when there is an oversupply. Therefore, even when Samsung Electronics generated high profits, the market did not believe those profits would last long and assigned a relatively low PER.
However, AGI could change this structure. While past memory demand was heavily influenced by the replacement cycles of PCs, smartphones, and servers, going forward, new demand from AI data centers, AI inference, autonomous AI agents, on-device AI, autonomous vehicles, and humanoid robots may overlap with this. If this happens, the market will find it difficult to evaluate Samsung Electronics merely as a cyclical memory stock any longer.
This is precisely where a re-rating can occur. Explaining this in simple numbers makes the meaning clear. Assuming Samsung Electronics’ earnings per share are approximately 60,000 won, a P/E ratio of 4 results in an enterprise value of about 240,000 won per share. At a P/E ratio of 6, it is about 360,000 won; at 8, about 480,000 won; at 10, about 600,000 won; and at 12, about 720,000 won. The important point is that these numbers do not represent target prices.
It means that even with the same earnings, enterprise value can change two or three times depending on how the market evaluates Samsung Electronics. In other words, a long-term revaluation of Samsung Electronics is not necessarily possible only if earnings double. If the market begins to view Samsung Electronics not as a "cyclical memory company with a P/E ratio of 4" but as a "core AI infrastructure company capable of commanding a P/E ratio of 8 or higher," significant changes in enterprise value could occur.
Of course, there are risks involved. In the early stages, when the efficiency of AI models suddenly improves significantly, Big Tech companies may temporarily delay server expansion by utilizing existing data centers more efficiently. In this case, there is a possibility that the semiconductor industry could experience a short-term "efficiency shock." I, too, am presenting both possibilities: such a short-term delay in investment and an immediate expansion of demand. However, there is only one indicator that must be considered in the long term: Is the global growth rate of AI usage faster than the speed of AI efficiency improvement? If the cost of AI computation drops to one-fifth but the world uses AI 20 times more, the total demand for computation actually quadruples. If that AI spreads beyond data centers to smartphones, automobiles, robots, and factories, the very size of the semiconductor market will change. In that process, Samsung Electronics could hold significance beyond simply being a company that sells more memory. This is because it could transform into a company that supplies the intelligent infrastructure necessary for artificial intelligence to operate. Therefore, the questions South Korea must ask in the era of AGI must also change. The question is not “What will the price of DRAM be next year?” but rather, “How much will the total volume of artificial intelligence consumed globally increase, and who will supply the semiconductors and memory that power that intelligence?” The revaluation of Samsung Electronics’ stock price is likely to begin right here. As AGI becomes a reality, Samsung Electronics has the potential to transform from a “cyclical memory company” into an “intelligence infrastructure company for the AI era.”
South Korea’s AI and semiconductor policies must also prepare for these changes.
*Conclusion—What South Korea must focus on is the “consumption of intelligence.”
*Author: Seok-Jin Jeon, Attorney at Law, Sankyung Law Firm
