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High-NA EUV, SK하이닉스 3000억 투자와 HBM 시장 30% 점유 전략

2026. 01. 22·By bomin0615
Tech Deep Dive : Semiconductor AI 혁명의 엔진룸:
나노미터 전쟁의 승자들
Analysis by ETF24 · 2026.01.24

High-NA EUV. 이 단어를 기억하라. AI 반도체 전쟁의 판도를 바꿀 게임 체인저다. AI 모델이 얼마나 똑똑한가? 많은 사람들이 이 질문에 빠져 있을 때, 진짜 프로들은 다른 걸 본다. “그 지능을 물리적으로 구현할 수 있는가?” 챗GPT가 1초 만에 대답을 내놓으려면 어떻게 해야 할까. 수만 개의 GPU와 메모리가 물리적 한계를 넘나드는 속도로 돌아가야 한다.

화려한 AI 서비스 뒤엔 늘 그렇듯, 기름 냄새 나는 ‘하드웨어 엔진룸’이 있다. SK하이닉스가 수천억 원을 걸고 도입한 High-NA EUV 장비, 그리고 Arm이 비즈니스 모델을 통째로 바꾼 이유. 오늘은 AI 시대를 지탱하는 두 개의 기둥—제조와 설계—최전선의 치열한 기술 전쟁을 해부한다.

High-NA EUV 도입한 SK하이닉스, 제조 경쟁력 30% 높인 비결

문제는 간단하다. 데이터 처리량은 매년 2배씩 폭증한다. 하지만 반도체 회로를 그리는 기술(미세화)은 벽에 부딪혔다. 회로 간격이 너무 좁아져서 전자가 튀어나가는 지경. 여기서 SK하이닉스는 한 가지 승부수를 던졌다. High-NA EUV(고개구율 극자외선) 장비 도입. 경쟁사보다 한발 먼저.

왜 수천억 원짜리 장비가 필요한가?

기존 EUV 장비(NA 0.33)로는 8nm 이하의 초미세 회로를 한 번에 그릴 수 없다. 그래서 붓질을 여러 번 덧칠해야 했다. 이게 바로 ‘더블 패터닝(Multi-Patterning)’ 기술이다. 문제? 공정이 복잡해질수록 불량률은 치솟고, 생산 시간은 길어진다. 삼성전자가 3나노 공정에서 고전한 이유도 여기에 있다.

반면 High-NA EUV(NA 0.55)는 다르다. 렌즈 구경을 키워 빛을 더 예리하게 모은다. 결과? 한 번의 붓질(단일 노광)로 초미세 회로를 선명하게 새길 수 있다. 이건 곧 압도적인 수율(Yield)과 생산성으로 이어진다.

네덜란드 ASML이 공개한 기술 문서에 따르면, High-NA EUV를 도입한 생산 라인은 기존 대비 생산성이 30% 이상 향상된다. HBM4 양산 경쟁에서 이 차이는 결정적이다. SK하이닉스가 엔비디아의 차세대 GPU 물량을 독식할 수 있느냐, 삼성에 빼앗기느냐가 바로 이 장비 도입 타이밍에 달려 있다. HBM 시장 주도권을 뺏기지 않겠다는 SK의 강력한 의지가 여기서 읽힌다.

⚡ High-NA EUV vs 기존 EUV 기술 비교
기존 방식 (Low-NA 0.33) “복잡함의 늪” • 여러 번 덧칠(Multi-Patterning)
• 8nm 이하 한계
▼ 공정 복잡도↑ 수율↓
▼ VS ▼
신기술 (High-NA 0.55) “단순함의 혁명” • 한 번에 각인(Single-Patterning)
• 5nm 이하 구현
▲ 생산성 30%+ 향상

Arm의 CSS 전략: AI 칩 설계 시장을 장악하는 방법

반도체 설계도를 파는 영국의 Arm. 이 회사도 완전히 달라졌다. 과거의 Arm은 ‘레고 블록’을 낱개로 파는 장사였다. 고객사(애플, 퀄컴 등)가 블록을 사다가 알아서 조립했다. 그런데 칩이 너무 복잡해지기 시작했다. 애플의 M시리즈 칩 개발에 5년이 걸린 이유다. “조립하다가 시간 다 간다”는 아우성이 터져 나왔다.

Arm은 여기서 새 카드를 꺼냈다. ‘CSS(컴퓨트 서브 시스템)’. 이제는 블록이 아니라 ‘반쯤 조립된 완성품’을 판다. CPU와 GPU, 통신 모듈을 최적의 상태로 미리 결합해서 주는 것. 고객사는? 개발 기간을 1년 이상 단축할 수 있게 됐다. 마이크로소프트가 자체 AI 칩 ‘마이아(Maia)’를 단 2년 만에 출시한 비결이 바로 이것이다.

여기서 Arm의 천재적인 전략이 드러난다.

CPU와 시스템은 다 조립해 주되, AI 성능을 결정하는 ‘NPU(신경망 처리 장치)’ 자리는 의도적으로 비워뒀다. “기본은 우리가 다 했으니, 너희는 핵심 경쟁력인 AI 가속기만 얹어라.” 이게 뭘 의미하는가? 구글이나 마이크로소프트 같은 빅테크들이 자체 칩을 만들 때, Arm을 선택할 수밖에 없게 만드는 강력한 유인책이다.

실제로 구글의 TPU, 아마존의 Graviton, 테슬라의 FSD 칩 모두 Arm 아키텍처 기반이다. 서버 시장에서 인텔 x86의 독점이 무너지고 있는 이유가 여기 있다. Arm은 단순히 설계도를 파는 회사에서 AI 칩 생태계의 플랫폼으로 진화했다.

💡 Editor’s Note
High-NA EUV 도입은 단순한 장비 교체가 아니다. 우린 지금 생존을 위한 처절한 진화를 목격하고 있다.

SK하이닉스는 수천억짜리 장비로 물리적 한계라는 ‘제조의 벽’을 넘으려 하고, Arm은 비즈니스 모델을 통째로 바꿔 칩 개발의 ‘속도전’을 주도한다.

투자자라면 기억하라. AI 시대의 승자는 가장 화려한 소프트웨어를 만드는 곳이 아니다. 그 소프트웨어가 돌아갈 ‘가장 튼튼하고 빠른 도로(Hardware)’를 까는 기업에서 나온다. 엔비디아의 시가총액이 3조 달러를 넘어선 이유도, 결국 이 하드웨어 경쟁에서 승리했기 때문이다.
⚠️ 투자 유의사항
본 글은 기술 분석 및 정보 제공 목적이며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다. 모든 투자 판단과 그에 따른 손익은 투자자 본인의 책임입니다.
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