책정리

빅터 프랭클

dalai — Tue, 14 Jul 2026 05:56:19 +0900

- 하지만 평생 나를 따라다닌 질문은 죽음에 대한 것이 아니었어요.
삶의 허무함 때문에 인생의 의미를 잃어버린다면?' 나는 스스로 묻고 답을 찾기 위해 애썼죠. 그리고 마침내 답을 찾았습니다.
죽음이 삶을 더욱 의미 있게 만든다.
존재의 허무함이 존재의 의미를 파괴할 수는 없습니다. 우리가 겪은 모든 시간과 경험은 과거로 사라지는 것이 아니라, 과거에 안전하게 보관되는 것입니다. 누구도 그 무엇도 그것을 훼손하거나 없앨 수없습니다.

- 나는 완벽주의자여서 잠시도 자신을 가만히 내버려두지 않는 편입니다. 열심히 해도 늘 맘에 흡족하진 않지요. 하지만 가끔 흡족한 결과를 성취하면, 성공 비결이 무엇인지 분석합니다. 사람들이 성공 비결을 질문하면 제 세 가지 원칙을 말해줍니다
첫째, "작은 일을 할 때는 큰일을 할 때처럼 철저하게 하고, 큰일을 할 때는 작은 일을 할 때처럼 편안하게 하라.'" 나는 아주 짧은 논평을 할 때는 꼼꼼하게 살펴보고 생각을 정리한 후 글을 씁니다. 수천 명을 대상으로 강연을 할 때는 철저하게 원고를 작성한 다음, 실전에서는 열두 명 앞에서 대화하듯 편안하게 강연을 합니다
둘째,"일을 할 때는 신속하게 처리하라.' 일이 많을수록 처리해야 할 미결의 과제들 때문에 압박감을 많이 느끼기 때문에, 그 부담을 덜기 위해서입니다
셋째, "가장 하기 싫은 일을 먼저 하라."
하기 싫은 일을 먼저 해치워야 고통이 빨리 끝납니다 물론 이 원칙을 항상 지키며 살아온 건 아닙니다. 마리아 테레지엔 슐뢰셀 병원과 슈타인호프 병원에서 근무할 당시, 매주 일요일엔 보드빌 극장에 가서 영화를 봤는데 늘 마음이 불편했습니다. 내 생각을 정리해서 책을 써야 하는데, 중요한 일을 미 루고 있기 때문에 마음이 불편했던 것이지요. 그런 버릇은 수용소에 들어가면서 완전히 없어져버렸습니다
수용소에서는 틈만 나면 한 줄이라도 책을 쓰기 위해 안간힘을 썼으니까요. 일분일초를 아껴서 의미 있게 쓰는 법을 그 시절에 몸에 익혔습니다. 내 삶에서 꼭 해야만 하는 의미 있는 일에 나의 시간을 바쳤습니다

- 사실 저는 만화가로서 재능도 있었습니다. 정신과 의사와 만화가의 공통점이 있다면, 인간의 약점을 포착한다는 점입니다. 나는 정신과 의사, 심리치료사로서 직관적으로 파악할 수 있는 것이 있습니다. 바로 현실의 어려움을 극복할 수 있는 가능성' 입니다. 비참한 상황을 극복하고, 고통 속에서 의미를 발견할 수 있습니다. 의미 없어 보이는 고통도 가치 있는 업적으로 바꾸는 가능성을 발견할 수 있습니다. 모든 일에는 의미가 있다고 확신 합니다. 로고테라피는 바로 이런 확신의 토대 위에서 체계화된 이론입니다.

- 정신의학, 그 중에서도 정신분석을 파고드는 동안 나는 철학에도 깊이 빠져 있었습니다. 열다섯 살 무렵이었어요. 시민 대학에는 철학 연구 모임이 있었는데 나는 아주 열심히 참여했죠. 삶의 의미에 대한 제 생각을 정리해서 발표도 했어요. 제 화두는 이것이었습니다. "삶의 의미를 물어서는 안 된다. 나에게 발견되어 실현되길 기다리고 있는 내 삶의 의미'를 적극적으로 찾아야 한다. 삶이 나에게 하는 질문에 대답을 해야 한다. 우리 존재를 스스로 책임질 때, 삶이 나에게 던지는 질문에 답할 수 있다.'
우리가 최종적으로 발견해야 하는 삶의 의미는 우리의 수용능력을 넘어섭니다. 무엇보다 나를 초월하는 의미가 중요합니다. 우리는 의식하지 못하더라도 자기 초월의 욕구가 있고, 자기초월의 의미를 가지고 있습니다. 우리는 나를 초월하는 의미를 믿어야 합니다.

- 나는 고등학교를 졸업할 때까지 밤에 잠을 자면서 꿈을 꾸지 않았던 사람입니다. 하지만 강제수용소에서의 삶은 지금까지도 악몽으로 찾아옵니다
여기 오지 말았어야 해. 탈출했어야 해. 미국으로 망명했더라면 그곳에서 로고테라피 이론을 발전시킬 수 있었을 거야. 내 평생의 과업을 다 이룰 수 있었을 거야. 하지만 그렇게 하지 못했어. 그래서 아우슈비츠로 온 거야.' 하지만 나는 알고 있었습니다. 분명 강제수용소는 내가 정신적으로 성숙할 수 있었던 결정적인 시험대였다는 것을. 내가 자주 강조하듯이 자기 초월과 자기 상대화에 있어서 인간이 얼마나 무능한지, 가치가 얼마나 중요한지를 강제수용소에서 확인했죠. 나의 경험적 지식은 '의미에 대한 의지'나 자기 초월을, 자기 자신을 초월한 무엇인가를 지향하는 인간 존재를 확인하게 해주었습니다. 환경의 조건이 같더라도 미래를 지향하는 사람, 미래에 충족될 의미를 지향하는 사람은 반드시 살아남기 마련입니다. 미군에서 의사로 근무했던 나르디니와 리프턴도 일본과 북한의 포로수용소에서 똑같은 상황을 경험했다고 고백한 적이 있습니다.
내가 끝내 살아남을 수 있었던 이유를 한 가지만 말하라고 한 다면, 잃어버린 원고를 다시 쓰고야 말겠다는 의지가 있었기 때문이라고 답하겠습니다. 발진티푸스를 앓았을 때, 독소혈증을 이겨내기 위해 밤새 한숨도 잘 수 없는 상황에서 나는 책을 완성할 때까진 살아남자고 결심했습니다. 나의 40번째 생일에 수용소에서 만난 친구가 몽당연필과 아주 작은 종이 두 장(나치 친 위대의 문서 용지)을 구해와서 선물로 주었죠. 심장이 마구 뛰더군요. 빠른 속도로 머릿속에 떠오르는 생각들을 써내려가기 시작했습니다. 덕분에 나는 책을 다시 쓰겠다는 의지를 다지게 되었습니다.

- 빈으로 돌아온 지 얼마 되지 않았을 때 친구 폴락을 찾 아갔습니다. 그는 참 선한 사람이어서 누구보다 나의 이야기를 잘 들어줄 사람이었죠. 나의 삶을 누구보다 잘 이해해줄 사람이 폴락이었습니다. 그에게 어머니, 형, 그리고 아내 틸리가 죽었다는 소식을 알렸어요. 그날 그 장면이 지금도 선명해요. 나는 또 한 번 통곡하면서 그에게 말합니다 고통스럽네. 하지만 극심한 고통일지라도 그 자체로 "너무 의미가 있다고 생각하네. 삶이 내게 뭔가를 요구하는 듯한 느낌이 들어. 내가 발견해야 하는 그 무엇인가가 결정되어 있는 듯한 느낌이 들어." 내 마음속에 있는 것들을 다 쏟아내고 나니 마음이 한결 나아 졌습니다. 그는 아무 말 없이 내 이야기를 가만히 들고만 있었지 만, 나는 충분히 위로받은 기분이었습니다

- 늙는다는 건 존재의 덧없음을 느끼게 합니다. 하지만 이 덧없음이야말로 내 삶을 책임지게 하는 자극제이기도 합니다. 인간 존재의 본질적인 특징이라 할 수 있는 책임감! 우리는 내 삶어 대한 책임감을 가져야 합니다. 로고테라피 치료의 원칙은 인간 개개인이 자신의 삶에 이 책임감을 부여하는 것입니다. 이 원칙은 어느 날 꿈속에서 로고테라피 이론에 대해 고심하다가 번뚝 떠오른 것이었죠. 그래서 자다 일어나서 기록을 남겼습니다인생을 두 번째로 살고 있는 것처럼 살아라. 그리고 지금 당신이 막 하려고 하는 행동이 첫 번째 인생에서 이미 실수했던 바로 그 행동이라고 생각하라.'

차이나 반도체 라이징

dalai — Tue, 14 Jul 2026 05:55:43 +0900

- 정부 주도 투자의 맹점
중국 중앙 및 지방 정부가 집중 투자하는 반도체와 인공 지능 영역에는 밝은 면만 있는 것은 아니다. 가장 큰 맹점은 투자가 중복되고 있다는 것이다. 중앙 정부의 반도체 빅 펀드와 지방 정부의 공적 펀드는 총액만 놓고 본다면 이제 엇비슷한 수준이 되었을 뿐만 아니라 기업들이 지원을 중복 수혜하는 경우가 빈번해지고 있다
허페이 시에 본사를 둔 창신 메모리(CXMT)가 대표적 사례다. CXMT는 2016년에 설립된 메모리 반도체 분야 신생 업체로서 2025년 4반기에 글로벌 DRAM 시장 점유율 약 8퍼센트로 매출 순위 4위에 올라 있다. CXMT는 2021년 이후 12인치 양산 능력을 월 20만 장 수준까지 끌어올렸는데 필요한 자본을 주로 공적 펀드에서 조달했다. 실제로 중앙 정부 2기 빅 펀드로부터 2023년 145억 위안(약 3조 1000억 원)을 투자 받은 것에 더해 2024년 3월 허페이 시 정부가 주도하는 투자 그룹에서 108억 위안(약 2조 3000억 원)을 추가 조 달했다. 이러한 투자를 바탕으로 CXMT는 중국 메모리 반도체 업체 중에서는 가장 앞선 세대인 dla 공정으로 DDR5 메모리 칩 양산에 진입하는 수준에 이르렀다
CXMT는 한국의 삼성전자, SK하이닉스, 그리고 미국의 마이크론(Micron) 같은 기존의 글로벌 3강이 지배하던 DRAM 시장에 도전 할 수 있는 유일한 중국 업체다. 현재 AI 반도체에서 가장 중요한 병목 지점 중 하나인 고대역폭 메모리(high bandwidth memory, HBM)는 선단 공정을 통해 제조되는 DRAM 기반으로 만들어진다. 중국 정부 입장에서 반도체 기술 자급화는 물론 인공 지능 생태계로의 확장을 위해 CXMT는 가장 중요한 포석 중 하나다. 따라서 이 기업의 생존은 매우 중요하고 앞으로도 대규모의 공적 자금이 지속적으로, 그리고 중복을 감수하더라도 투입될 수밖에 없을 것으로 보인다. 문제는 CXMT가 보이는 매출 규모 신장에 비해 기술적 내실화는 여전히 글 로벌 경쟁을 이어가기가 쉽지 않다는 것이다

- 업계가 추정하는 CXMT의 DRAM 양산 공정 수율은 세대마다 차이가 나지만 dlz~dla에서는 업계 추정에 따르면 2025년 하반기 기준 약 20~55퍼센트 내외다. 이는 동일 세대 기준 삼성전자나 SK하이닉스에 비해 25~30퍼센트 정도 낮은 수준이다. DRAM 같은 범용 반도체(commodity chip)에서는 공정 수율이 곧 원가 경쟁력으로 연결되기 때문에 CXMT가 (중국 시장 외의) 글로벌 시장 점유율을 가져오기는 당분간 어렵다. 특허 DRAM 상위 3개사는 2025년 이후 dIb, dlc 등 앞선 공정으로의 양산화 병행 발전은 물론 이를 이용해 HBM4 (6세대), HBM4E(7세대) 등 다음 세대 HBM 양산을 차근차근 진행하고 있음에 반해, CXMT는 아직 HBM2(3세대) 양산과 HBM3(4세대) 시험 생산에 머물고 있어 고부가 가치 DRAM 시장에서 기술 격차를 좁히지 못하는 상황이다. 그럼에도 CXMT로의 투자는 지속될 것으로 예상된다. 중국 정부의 공적 펀드가 주기적으로 수십 억 달러 단위로 계속 투입되지 못할 경우 CXMT가 다음 세대로 기술 개발을 이어 가기 어려울 것이기 때문이다.

- 중국 정부의 반도체. 그리고 나아가 인공 지능으로의 대규모 투 자 실효성은 확보될 수 있을까? 빅 편드는 계속 후속 투자로 이어질 수 있을까? 그렇게 되면 과연 어떠한 경로로 진행될까? 본격적인 시나리오를 고민해 보기에 앞서 유사한 과거 사례가 있는지부터 살 펴보자. 대표적 사례는 일본의 반도체 시장 주도 정책이다. 일본은 1980~1990년대 반도체 주도권 수성을 목표로 정부와 기업이 대규모 예산과 보조금을 투입했지만 메모리 반도체 분야 초격차 유지에 실패했고 삼성전자나 SK하이닉스. 마이크론 같은 해외 업체들이 시장에 진입하며 수익성이 약화되었다. 독일의 사례도 있다. 독일은 첨딘 장비 및 자동차 영역에서 자립 정책을 추구한 바 있으나 그 효용이 점차 낮아진다고 판단해 결국 글로벌 네트워크와의 균형을 중시하는 기술 협력적 자립 전략으로 선회했다. 즉 완전한 자립보다는 글로벌 공급망에서 핵심 위치를 유지하는 전략을 취함으로써 수익률과 자급화 유지라는 두 마리 토끼를 더 늦기 전에 잡을 수 있었던 것이다. 이를 통해 우리는 외부 공급망과 단절되는 방식의 자립화 추구는 고비 용-저성과-글로벌 고립을 초래하는 반면, 협력적 자립은 기술력 제고 및 시장 경쟁력 유지 측면에서 더 유리한 결과로 이어질 것임을 알 수 있다. 그렇다면 중국은 이러한 과거 사례를 학습해 최적의 투자 조정과 협력적 자립 전략을 동시에 추구할 수 있을까?

- 최근 주목받고 있는 반도체 공정 장비 업체인 사이캐리어 역시 민 해방군 산하 정보 기술 연구소에서 분사되어 창업한 업체이며 2023년 이후에는 화웨이의 투자가 확대되어 어센드 같은 NPU 칩을 생산하는 팹 라인에 납품 범위가 학대되면서 매출 규모도 급성장하고 있다. YMTC 같은 중국의 대표적인 메모리 반도체 업체는 칭화 유니그룹 산하 회사이나 칭화 유니그룹 역시 민군 융합 연구를 주도하는 대표적인 기업으로 잘 알려져 있다.
중국이 미국의 제재에 민감하게 반응하는 영역에도 군사용 반도체를 타깃으로 한 미국의 기술 통제가 있다. 군사용 반도체 중에서도 군사용 데이터 처리에 특화된 인공 지능 반도체의 설계 및 제조는 최근 중요도가 높아지고 있다. 군사용 데이터는 좁게는 첩보 위성 에서 수집한 초분광 이미지(hyperspectral image) 데이터나 무인 항공기(UAV)가 수집한 다분광 이미지(multiband-spectral image) 같은 텐서(tensor) 데이터부터, 넓게는 군용 암호화 통신 자연어 데이터나 자율 무기 체제 개발을 위한 비정형 데이터까지 포함한다. 주목할 부분은 군사용 데이터라고 해도 수학적으로 일반화될 수 있는 숫자 뭉치 라는 사실에는 변함이 없으므로 민간의 데이터 처리 및 학습 관련 인공 지능 알고리듬을 얼마든지 유용할 수 있다는 점이다. 예를 들어 자 율 주행차 제어를 위한 비전 처리 알고리듬은 무인 전차나 드론, 경계 로봇 같은 자율 무기 체제 제어를 위한 지능형 알고리즘으로 조정될 수 있다. 특히 군사용 로봉의 시각 정보 처리 및 동작 제어 인공 지능 주변 환경 인식 및 추론(reasoning) 알고리듬, 장애물 극복 및 공격 우선 순위 설정 알고리듬 등은 민간 산업용 로봇 제어를 위한 알고리듬 과1 대 1로 대응된다. 민간에서 농업이나 기상용으로 활용해 왔던 초 분광/다분광 이미지 데이터 처리 기술 역시 군사용 첩보 위성 이미지 및 대상 추적 목적으로 활용될 수 있다. 데이터 암호화/복호화 기술에는 민간에서 활용되는 사이버 보안용- 생성형 인공 지능 모델을 이용할 수 있다. 관건은 이러한 복잡한 데이터 처리에 최적화된 알고리듬을 안정적으로 구동하면서도 (온도, 습도, 충격 요구 조건 둥이 강화된) 군용 사양에 적합한 품질을 갖는 전용 반도체 칩을 확보할 수 있는지 여부다.

- 10~20년 전 미국 반도체 업체들이 SMIC에 투자하며 기술 인큐베이터 역할을 했던 것처럼 TSMC도 IFS에 자금, 인력, 공정 기술 노하우, 그리고 무형의 기술적. 경영적 자원도 지원하는 구조에 동참할 가능성이 높아지는 것이다. 심지어 현 트럼프 2기 정부의 강압적인 기조라면, 아예 TSMC의 애리조나 신규 팹의 일부를 인텔에게 넘기는 방식으로 현물 투자를 대체하라는 요구까지 나올 가능성도 있다. 만약 반도체판 미국 존스법이 정말 등장한다면, TSMC뿐만 아니라 이미 미국에 투자하는 삼성전자와 SK하이닉스에게도 불똥이 튈 가능성이 높아진다.
이미 삼성전자는 테슬라, 애플 등에서 새로운 파운드리 물량을 수주하고 있는데. 아마도 대부분은 텍사스 오스틴이나 테일러에 위치한 팹에서 생산이 이루어질 것이다. 이러한 미국 내 물량을 근거로 미국 정부는 미국에서 첨단 반도체 생산을 지속하고 싶다면 ASMC 컨소시엄에 더 적극적으로 출자하고, 기술 이전 등의 방식으로 현물 투자하라는 압박을 삼성전자로까지 연장할 가능성이 충분히 있다. SK 하이닉스는 현재 미국 내 팹에 직접 투자하지는 않지만, 인디애나 주 둥에 패키징 팹을 구축하게 될 경우 역시 마찬가지로 패키징 기술 파트너로서 IFS 생태계에 참여하면서 현금/현물 투자 규모를 늘리라는 압박을 받을 수있다.
인텔, 특히 인텔의 파운드리 사업을 둘러싼 현재의 쟁점은 단순히 인텔이 살아날 수 있는가. 파운드리가 정상화될 수 있는가의 문제를 넘어선다. 미국이 궁극적으로 바라는 것은 국가 안보라는 명분을 내세워 반도체판 존스법까지 꿈꾸는 수준의 산업 보호 체제를 구축하는 일이다. 그렇게 보호된 반도체 산업을 기반으로 미국은 인공 지능과 산업 특화 인공 지능(vertical AI)으로 가게 될 모든 영역에서 산업을 선도하고자 한다. 이 과정에서 중국과의 격차를 벌리는 것을 넘어 중국이 미국 생태계에 접근하는 통로 자체를 차단하는 방향으로 디커플링에 가까운 조치를 한층 강화해 갈 가능성이 크다. 또한 이에 협력하지 않는 기업은 립부탄 사례에서 보듯 중국 정부나 공산당, 인민 해방군과의 직간접적 연루를 문제 삼아 강도 높은 제재를 본격화할 것이다. 립부 탄 사례는 아마도 미국 기술 업체 전체로 확산될 것이고. 중국 반도체와 AI 산업에 투자했던 VC들의 자본 이동도 가속화될 것이며, 아직 중국에서 일부 사업을 지속하는 미국 업체들도 철수를 서두르게 될 것이다

- TSMC의 파운드리 로드맵이 한 자릿수 나노미터 공정에 돌입한 시점부터 이미 TSMC의 가장 큰 고객은 애플이었다. 즉 스마트폰 시장에서 애플이 창출하는 독점적인 수익이 TSMC의 빠른 진보를 자극하는 촉매로 작용했다고 볼 수 있다. 이후로도 애플은 애플 실리콘 대부분을 TSMC에 위탁 생산하고 있으며. 아이폰 14 시리즈에 탑재되는 A16 Bionic 칩은 TSMC의 4나노 극자외선 공정으로. 그리고 2023년 하반기에는 아이폰 15 시리즈 에 탑재되는 A17 칩 생산이 TSMC가 2022년 하반기에 양산에 돌입한 3나노 공정으로 생산되고 있다
그렇지만 5나노 공정부터 극자외선이 도입된 것은 TSMC 입장에서 반가운 일은 아니었다. 무엇보다도 노광 장비의 단가가 심자외선 장비에 비해 과할 정도로 급증했기 때문이다. TSMC가 5나노 공정부터 도입한 ASML의 1세대(0.33수차(NA)) 극자외선 노광 장비의 가격은 대략 1600억 원에 달했다. 이는 기존에 비해 두세 배 이상 비싼 가격이었다. 또한 한 대 제작에만 18~22개월이 소요되는 것으로 알려진 극자외선 노광 장비는 ASML의 제작 규모 한계로 인해 2019~2020년에 생산된 대수가 60대 내외였다. 설사 ASML이 생신 규모를 늘린다고 해도 TSMC가 도입할 수 있는 대수에는 한계가 있다. 도입 대수가 많아질수록 장비가 차지하는 구입 비용은 물론, 유지 보수 비용이 과하게 높아지기 때문이다
실제로 TSMC의 재무 구조에서 설비 구매를 포함한 CAPEX 비중은 5나노 공정 돌입 이후부터 급격히 높아지기 시작했다. 7나노 공정까지만 해도 TSMC의 CAPEX 비용은 연간 120억~140억 달러(약 18조~21조 원) 수준이었다. 그런데 5나노 공정 돌입 후에는 172억 달러 (약25조3000억 원)로 ,4나노 공정 도입 후에는 300억 달러(약 44조 원)로 급상승했다. 7나노 공정까지를 기준으로 삼을 때 5나노 공정 도입으로 CAPEX 가 23퍼센트 이상, 4나노 공정 도입만으로 다시 91퍼센트 이상 더 증가한 셈이다. 5나노 이하급 공정을 모두 고려하면 TSMC는 장비 도입 및 유지 보수 비용으로 CAPEX가 114퍼센트나 증가했다 TSMC가 추가 도입한 설비와 그 유지 비용으로 인한 급격한 CAPEX 비중 상승은 TSMC의 재무 구조 건전성을 약화시킨다. 가장 큰 고객인 애플 실리콘 매출이 4분의 1 이상에 달할 정도로 높은 비중을 차지하는 상황에서는 더욱 그렇다. 스마트 기기 시장이 포화 상태에 이르러 고객들의 교체 주기가 길어지고 고성능 제품 수요가 줄어든다면 애플이 TSMC에 지급할 수 있는 공정 비용에 상한이 생긴다. 그런데 TSMC가 도입한 장비는 지속적으로 감가상각되므로. 몇 년이 지나면 새로운 장비로 교체해야 한다. 만약 애플 같은 대형 고객이 어려운 시장 상황을 근거로 생산 단가 인하를 요구할 경우, TSMC의 재무 구조는 급격히 악화될 수 있다.

- 2018년 애플이 아이폰 XS. XS max에 탑재된 A12 칩을 TSMC의 1세대 7나노 공정으로 만들기 시작하던 시점, 화웨이 역시 하이실리콘이 설계한 기린 980 시리즈 AP 제조 계획을 발표했다. 당시는 아직 미국이 중국에 반도체 기술 및 무역 제재를 본격화하기 전이었기 때문에 화웨이의 AP칩 제작은 TSMC에 위탁할 예정이었다. 기린 980 칩이 목표로 삼은 공정은 애플이 활용한 TSMC의 심자외선 다중 패터닝 기반 7나노 공정(N7)이었고. 업그레이드된 기린 990 5G 시리즈 칩 제작은 TSMC의 극자외선 기반 7나노 공정(N7+)이었다. 당시 TSMC의 N7+ 공정 물량 중 모바일 기기용 공정 대부분은 애플에 예약 배정된 상태였으므로 기린 칩 양산 규모에는 한계가 명확했다. 더구나 N7+ 공정이 본격적으로 양산에 도입된 2019년 하반기부터는 미국 정부의 압박이 본격화되기 시작했고, 2020년이 되자 화웨이를 타깃으로 기술과 무역 제재가 본격화되었다. 이로 인해 기린 칩은 더 이상 TSMC의 7나노 공정에 위탁할 수 없게 되었고, 그다음 세대인 기린 9000 시리즈는 TSMC의 극자외선 노광 공정 기반 5나노 공정위탁 생산 예약이 취소되어 결국 양산에 들어가지 못했다.

- 화웨이가 선택한 대안은 중국의 파운드리 업체인 SMIC를 이용하는 것이었다. 미국 제재가 본격화되기 오래 전부터 SMIC는 중국 정부와 미국 VC의 지속적인 지원. 기술 이전. 경영 자문과 더불어 TSMC의 전현직 전문 인력을 꾸준히 영입하면서 파운드리 공정 기술 격차 단축에 투자를 집중했다. 2017년에는 AMD, TSMC와 삼성전자 등에서 오랜 기간 미세 공정 엔지니어로 핵심 노하우를 획득한 대만 출신 량멍쑹을 CEO로 영입했다. 량명쑥이 SMIC로 이직하는 과정에서 TSMC를 비롯한 글로벌 반도체 제조사 출신 핵심 엔지니어들 20여 명도 한 팀으로 같이 움직였는데. 대부분 전공정에 특화된 주요 공정 장비 운용 및 최적화 노하우를 갖춘 엔지니어들이었다. SMIC는 이러한 핀포인트 방식의 인력 수혈 전략을 통 해 TSMC나 삼성전자 파운드리와 한때 10년 넘게 차이 나던 공정 기술 격차를 단번에 5년 이하로 단축했으며, 2018년에는 14나노 공정 기반 로직 반도체 양산 기술 개발에 성공하기도 했다.
문제는 SMIC가 그다음 목표로 잡은 10나노 이하 공정 개발 추진 단계에서 미국 정부의 제재가 본격화되었다는 것이다. 미국 정부는 2020년 화웨이를 필두로 중국 반도체 산업 거의 전체를 대상으로 하는 기술 및 무역 제재를 확대했다. 가장 먼저 언급된 장비는 바로 극자외선 노광 장비였다. 핵심 장비들의 수입마저 끊기면서 중국 업체들에게 남은 대안은 SMIC밖에 없었다
SMIC의 량멍쑹과 그의 팀은 장비 운용과 공정 노하우가 있었으나, 그들이 보유한 장비는 ASML의 구세대 심자외선 노광기뿐이었다. 7나노 이하 공정으로 가기 위해 극자외선 노광 스캐너를 활용하는 것은 불가능했다. SMIC가 취할 수 있는 방법은 결국 이미 보유한 수백 대의 심자외선 장비를 이용해 다중 패터닝하는 공정밖에 없었 다. 이는 앞서 설명한 TSMC의 1세대 7나노 공정에 준하는 기술을 개발해야 함을 의미했다. TSMC가 1세대 N7 공정에서 심자외선 다중 패터닝이 양산 적용 가능함을 이미 증명했고, 공정 수율도 앞서 추정 한 바에 따라 79.4퍼센트에서 91.9퍼센트까지도 나올 수 있기 때문어 SMIC도 이를 목표로 했다. SMIC는 2019년부터 2022년까지 3년간 심자외선 다중 패터닝 공정 기술 개발에 집중했다.

- 2018년 TSMC는 7나노 공정을 처음 시작할 때 보수적으로 접근하기 위해 심자외선 다중 패터닝 공정을 택했고, 그간의 핀펫 집적도 스케일업 기술 노하우를 이용해 수율 저하 방어에 성공했다. 그럼에도 TSMC가 5나노 공정부터 보수적 접근 방식을 버리고 극자외선 노광 공정이라는 보장 안된 경로를 택한 이유는 무엇일까? 그것은 결국 기술 노드(technology Node)가 진보할수록 단위 면적당 트랜지스터 집적 밀도 증강과 전력 소모율 감축 요구, 특히 인공 지능 고속 연산에 할당 되는 NPU 등이 추가되는 다이 레이아웃(dielayout) 최적화 요구 조건을 기존 공정만으로는 감당하기가 불가능해졌기 때문이다. 기술적으 로 SMIC가 7나노 공정을 넘어 5, 3, 2나노, 심지어 옹스트롬 영역 공정까지 달성할 가능성이 0퍼센트라고 단정할 수는 없다. 그렇지만 이렇게 기술 노드가 진보할수록 다중 패터닝에서 요구되는 공정 개수 는 급증한다. 예를 들어 5나노 공정 다중 패터닝으로 로직 반도체를 제조할 경우, 100~110단계의 공정이 필요하다. 이에 반해 극자외선 단일 패터닝 공정을 채용하면 15단계의 공정이면 충분하다. 3나노 공정에서는 그 격차가 더 벌어진다. 심자외선 다중 패터닝은 450~460 단계의 공정이 필요한 반면, 극자외선 단일 패터닝은 25단계면 된다. 2나노 공정에서는 심자외선 다중 패터닝이 630~650 단계의 공정이 필요한 반면. 극자외선 단일 패터닝은 30단계의 공정만 필요하다. 그래서 종합 수율을 평가했을 경우 심자외선 다중 패터닝 공정은 경제성 확보가 사실상 불가능하다. 5나노 공정에서는 44.8퍼센트. 3나노 공정에서는 5퍼센트 이하, 2나노 공정에서는 1퍼센트 이하로 수율이 급격하게 저하되기 때문이다. 처참할 정도로 낮아진 수율은 더 이상 양산을 위한 수치라고 볼 수 없다. 생산할수록 비용은 급격히 증가하고 적자폭은 기하급수적으로 확대되는, 기업 입장에서는 자해 행위에 가깝기 때문이다

- 중국은 세 번에 걸쳐 약 1.3~1.5배씩 반도체 빅 펀드 규모를 늘려 왔다. 마치 5년마다 한 번씩 라운드가 돌아가는 글로벌 반도체 도박장에서 충분한 수익을 거두지 못해. 다시 판돈을 배증시키면서 세 번째 라운드에 도전하는 상태로 보일 수 있다. 이는 앞선 베팅이 결국 실패로 돌아갔음을 가정하는 것이기도 하다. 그러나 이러한 경향이 중국이 자국 반도체 산업을 놓고 도박을 벌이는 것이라고 치부할 문제는 아니다. 애초에 글로벌 반도체 산업은 승자와 패자가 확실히 구분되는 도박판도 아닐뿐더러. 승자 독식(winner takes all)하는 도박장도 아 니기 때문이다. 또한 지난 라운드에서 승리한 측이 나왔다고 해도. 누군지도 불확실하거니와 그것이 특정 국가(예를 들어 미국)이기만 한 것도 아니다. 다만 투자 기간만 잡아도 무려 20년. 수익 회수 기간까지 따지면 무려 30년에 걸친 중국 빅펀드의 운용은 우리가 앞서 살펴본 대로 중국이 확실히 반도체 산업에 올인에 가까울 정도로 승부를 걸고 있음을 방증한다. 만약 제3기 빅펀드도 제대로 글로벌 시장에서 수익을 창출하지 못한다면. 중국은 2029년 혹은 2034년에 다시 규모 제4기 빅펀드를 집행하려 할까?

- 예를 들어 일부 AI 모델 개발사들은 GPU 확보 경쟁에서 밀리거나 투자금의 한계로 차라리 엔비디아 독점 영역을 벗어나려는 시도를 하기도 한다. GPU 공급망을 AMD나 브로드컴, 마벨(Marvell), 미디어텍 같은 회사들이 만드는 ASIC 칩으로 다변화를 추구하거나 아예 자체적인 인공 지능 컴퓨팅 하드웨어를 개발하는 것이 이에 포함된다. 2025년 하반기 들어 오픈AI는 AMD와 향후 2030년까지 6기가 와트(GW)급 GPU 공급 계약을 체결하기도 했다. 그러나 엔비디아 GPU에 락인(lock-in)된 것이나 마찬가지인 현재의 인공 지능 생태계에서 엔비디아의 지배력은 여전히 공고하기 때문에 이런 시도는 업계의 독점 구도 완화에는 큰 영향을 미치지 못한다. 구글처럼 아예 10년 넘게 TPU 같은 행렬 연산 전용 ASIC 칩을 자체적으로 최적화하고 제조해 자사의 LLM인 제미나이(Gemini) 개발을 위한 서버 구축으로까지 풀스택화한다면 독점 구도에 균열을 만들어 낼 수는 있다. 그렇지만 이러한 시도가 가능한 회사는 현재 미국에서 구글 외에는 없다 설사 경쟁사 혹은 경쟁 클러스터의 등장으로 엔비디아의 AI 반도체 독점 구도가 점차 완화된다고 하더라도 그 속도는 생각보다 느릴 것이며 미국의 인공 지능, 그리고 그것을 가능하게 하는 반도체 공급망에서 독점 구도에 당분간 큰 변화는 기대하기 어렵다

- 답시크의 사례는 알고리듬 최적화와 시스템 설계에 따라 그 효력이 일부 영역에서는 약해질 수 있으며, 적 어도 모든 모델 개발자가 동일한 비용 구조와 인프라 경로를 따를 필요는 없다는 점을 보여 주었다. 실제로 딥시크 쇼크가 전 세계를 강타하던 2025년 1월 말 엔비디아의 주가는 일시적으로 17퍼센트나 하락하기도 했다. 동시에 브로드컴은 17퍼센트, SK하이닉스는 10퍼센트, TSMC도 13퍼센트나 동반 하락했다. 지금까지는 엔비디아 GPU와 그 성능을 극대화하는 기술 지원 체계가 시장을 사실상 독점해 왔기 때문에, 이는 인공 지능업계 의 핵심 병목 지점으로 작용했다. 그렇지만 딥시크는 CUDA 없이도 모델을 만들어 냈고 NVLink 없이도 GPU 간 통신을 최적화하는 병렬 연산 기술을 구현했다. 엔비디아의 독점 구도에 균열이 생기는 징후는 더 뚜렷이 확인되고 있다. 즉 엔비디아 GPU뿐만 아니라 브로드컴이나 AMD의 GPU, 애플 실리콘M시리즈 칩, 화웨이 NPU인 어센드 칩. 테슬라의 A14나 A16칩 등을 사용해서 AI 모델 학습을 최적화하는 것도 기술적으로 가능해졌다는 뜻이다

- 글로벌 DRAM 메모리 시장 점유율 확장을 위해 중국 정부가 집중 지원하는 CXMT는 가능성이 있을까? 이들은 현재 글로벌 메모리 시장에서 언더독이지만, 글로벌 인공 지능 생태계 진입을 위해 언제든 단가와 용량에서 타협할 준비가 되어 있고 중국 정부도 기꺼이 지원할 것이다. 무엇보다도 이들은 인공 지능 생태계의 핵심 HBM 벤더로 인정받으며 글로벌 공급망의 한 축을 차지하는 것이 급선무이기 때문에 TSMC의 제안이 들어오면 긍정적으로 고려할 가능성이 높다. 물론 기존의 한국 메모리 제조사들을 이런 방식으로 하루아침에 하청 업체 수준으로 격하시키기는 어렵다. 아무리 마이크론, 난야 CXMT 등이 성장해도 DRAM에서 수십 년 동안 과점 지배력을 유지해 온 한국 제조사들의 실력을 무시할 수는 없기 때문이다. 그럼에도 한국 제조사들에게 엔비디아-TSMC는 AI 반도체 성능 강화를 명목으로 더 강력한 요구를 할 것이다. 장차 급격히 개편될 AI 반도체 시장에서 한국 메모리 제조사들이 위상 추락을 감내하면서도 계속 엔비디아와의 공급망에 주안점을 둘 것인지, 아니면 아예 새로 판을 짜고 메모리 공급자 위치에서 벗어나 PIM 등을 위시로 제대로 로직다이를 같이 고려해 제조한 하이브리드 메모리로 승부를 볼 것인지 사이에서 고민이 깊어질수록 엔비디아-TSMC는 시간을 벌게 된다.

- 엔비디아의 장기 AX 구상
여러 단계로 리스크 관리 단계를 만들어 둔 후 엔비디아가 계속 대만-중국으로 연계되는 시장에 공을 들이려는 이유는 따로 있다. 엔비디아는 이미 인공 지능 그 너머의 시장을 본다. AI 모델 학습이나 정보 생성을 위한 추론용 연산은 여전히 중요하다. 그러나 이제 인공 지능을 향한 거대한 투자는 실제 수익으로 이어져야 한다는 압력이 커지고 있고, 그것을 실물 경제에서 활용하고 싶어 하는 고객사 들은 폭증하게 된다. 엔비디아는 이러한 변환 추세를 읽는다. 물리적 AI 시장에서 인공 지능을 가장 적극적으로 활용하려는 고객은 전 세계에서 가장 높은 제조업 비중을 보유한 중국이다. 중국 제조업은 조만간 미국, 독일, 일본, 한국, 인도를 모두 합친 것보다 더 큰 비중을 차지 하게 될 전망이다. 사실상 세계 제조업의 절반에 육박하는 수준이다. 중국 제조업은 세계에서 가장 빠르게 로봇을 도입하고 가장 빠르게 신재생 에너지를 공급하며 가장 빠르게 전기차로 전환한다. 인공지능을 자율 제조. 에너지 절감. 불확실성 해소 등에 활용하는 것을 포함하는 물리적 AI는 엔비디아의 옴니버스(omniverse) 플랫폼 위에 서 운영될 수 있도록 설계된다. 예를 들어 생성형 시뮬레이션 모델을 기반으로 로봇이나 비전에서는 토르(Thor)/아이작(Issac)/메트로폴리스(Merropolis). 실시간 경로 찾기나 조합 최적화에서는 쿠옵트(cuOpt) 반도체 공정에서는 쿠리소(cuLitho) 등으로 이미 라인업이 맞춤형으로 세분화되고 있다. 이들 라이브러리는 다른 산업과의 연계를 위해 스택화될 수 있다. 예를 들어 클라우드형(블랙웰 DGX), 엣지형(Jetson Thor). 옴니버스 디지털 트윈이 각자의 목적에 따라 여러 단계에서 연계될 수 있다. 훈련-검증-실행의 모든 과정이 엔비디아가 만든 인공 지능 파이프라인에서 구동될 준비가 이미 차곡차곡 진행되고 있는 셈이다. 제조업에서 무려 5경 달러(약 7400경 원) 규모의 부가가치를 창출하고 스마트 팩토리만 3만 곳이 넘으며 AI 소프트웨어 시장이 1490억 달러(약 219조 원)에 육박하는 중국은 이러한 인공 지능 파이프라인이 증폭되기에 최적의 시장이다

- 입자 결함이 좌우하는 수율
수천 번의 최적화를 거쳐 겨우 안정된 회로를 갑자기 새롭게 바뀐 공정을 고려해 재설계하기는 쉽지 않다. 그래서 우선적으로는 공정에서 오차를 줄이기 위한 시도를 하게 된다. 예를 들어 심자외선 노광 공정도 그렇다. 물리적 선폭을 18나노미터까지 만들었다고 하더라도. 여기서 4나노미터 더 줄이는 것에는 마스크가 더 많이 필요하다. 그리고 노광-식각 같은 단위 공정도 더 많이 반복해야 한다. 단위 공정을 반복한다는 것은 더 많은 마스크를 교체하고, 진공 사이클을 더 많이 반복하는 것을 의미한다. 또한 세정과 검사도 그만큼 더 많이 반복된 다. 단위 공정이 늘어날수록 웨이퍼는 먼지나 정전기 등 결함에 노출될 가능성이 높아진다. 그 대표적인 결함이 입자 결함(particle defect 이다.
입자 결함은 반도체 제조업에서 가장 싫어하고 또 잡기 어려운 종류의 결함이다. 예를 들어 입자 크기가 100나노미터 이하라면 주사 전자 현미경(SEM) 같은 장비가 필요하다. 그렇지만 기본적으로 SEM 은 전자 빔을 이용하는 진공 장비이기 때문에 육안이나 광학 현미경보다 더 많은 시간이 필요하다. 또한 흑백 이미지이기 때문에 입자의 크기나 형상밖에 관찰하지 못한다. 입자 결함을 잡아내기 어려운 또 다른 이유는 그 입자가 어떤 이유로 발생했는지 찾기가 까다롭기 때문이다. 진공 챔버 안쪽에 붙어 있던 불순물에서 뜯겨져 나왔을 수도 있고, 플라스마 식각 공정 중에 생긴 화합물일 수도 있고, 웨이퍼 세정 과정에서 섞인 불순물일 수도 있고, 공정 엔지니어의 땀방울이나 피부 세포 조각일 수도 있다. 웨이퍼 표면 위에 새겨야 하는 회로의 정밀도가 높아질수록 원래는 별 문제없었던 크기의 입자도 문제가 된다. 예를 들어 5나노미터 크기 입자는 선폭이 100나노미터인 회로에서는 큰 영향이 없을 것이다. 그러나 선폭이 15나노미터인 회로에서는 모든 소자의 작동에 지장을 주는 위험 요소가 될 수 있다. 최근 반도체 팹의 청정도는 클래스 0.1(class 0.1)까지 내려와 진공도와 오염도를 극도로 통제하는 수준에 이르렸으나 입자 결함을 근본적으로 방지하는 일은 여전히 불가능에 가깝다

- 대만 파운드리 산업 경쟁력의 또 다른 한 축은 대만에서는 가치 사슬 집적 파트너(한국에서는 디자인 솔루션 파트너나 디자인 플랫폼(design platform)이라고 알려진 설계-파운드리 사이의 접점이다. 대표적 VCA 업체인 대만의 글로벌유니칩 , GUC)은 TSMC가 직접 출자한 회사이자 가장 규모가 큰 회사이며 2024년 약 1조 1000억 원의 매출을 기록했다. VCA 업체들은 팹리스 업체의 설계를 파운드리 업체의 공정 스펙에 맞춰 레시피로 만든다. 따라서 공 정의 디테일. 그리고 팹리스 고객사의 설계 도구이자 TSMC가 인증한 EDA 도구를 잘 알고 있어야 한다. 애플이 2020년 말부터 제품군에 탑재한 M시리즈 애플 실리콘이 TSMC에서 독점 생산되는 것도 TSMC와 VCA로 구성된 생태계가 효과적으로 작동하기 때문이다. VCA는 TSMC뿐만 아니라 UMC. PSMC. VIS 등과도 협력해 다양 한 팹리스 업체들이 최적화된 파운드리로 접근할 수 있도록 도와준다. 이는 대만 파운드리 산업 전체의 전략의 한 축으로 작동한다. 예를 들어 10나노 이하급 최선단 공정은 TSMC가, 10~30나노 사이의 공정은 UMC가. 30나노 이상의 공정은 PSMC나 VIS 등이 분담하는 식이다. 이러한 분업 구조는 각 사의 주력 공정이 오버랩되는 일을 최소화하면서도 대만 내 인력-기술 생태계의 선순환을 가능하게 하며 반도체 클러스터 전체의 효율도 높여 준다
대만의 파운드리 산업은 2020년대 이후 인공 지능을 중심으로 재편되는 중이다. 인공 지능 전용 반도체는 기존의 GPU 외에도 HPC 온디바이스 AI 기반 추론 전용 칩, 더 나아가 NPU, TPU, 멤리스터 (memristor) 같은 다양한 방향으로 진화할 것으로 예상된다. 대만의 파운드리 산업 역시 다변화되는 로직 반도체 수요에 대응하기 위해 전공정뿐만 아니라 첨단 패키징 같은 후공정. 화합물 반도체(chemica compound semiconductor) 같은 신소재, 그리고 반도체 장비와 부품 생태계로까지 확장하며 제조 경쟁력을 다각도로 강화할 것으로 보인다.

- 3나노 공정에서 2나노 공정으로 가는 과정에서 핀펫 대신 GAAFET 같은 3차원 트랜지스터로 전공정이 전환된 케이스를 생각해 보자. 이 과정에서 생각지도 못한 누설 전류(leakage current 나 계면 불안정성(interface instability)이 발견되어 소모 전력은 늘어나고 신호 대 잡음비(SNR)가 줄어드는 문제가 발생할 수 있다. 트랜지스터 집적도 향상을 위해 커패시터(capacitor)의 물리적 크기를 줄이면서 정전 용량(capacitance)을 높이기 위해 새로운 조성의 고유전율 (high K) 소재를 도입했는데, 의도치 않게 열팽창률(hermal expansion coefficient)에 비등방성(방향마다 팽창하는 정도가 다른 성질)이 발견되어 장시간 사용 시 변형이 제대로 제어되지 못해 칩의 성능 저하는 물론 수명도 크게 짧아지는 문제가 생길 수도 있다. 대당 수천억 원에 달하는 고가의 극자외선 노광 장비를 도입한 이후 생각지도 못한 광화학 반응 이상 현상이 발생해 감광재(PR) 박막의 경시 변화가 제어되지 않아 미세 패턴을 제대로 구현하지 못할 수도 있다. 이러한 세부적 기술문제들은본격적으로 공정 단계에 적용하기 전에 미리 예측하기는 어렵다. 그래서 선행 기술 탐색은 현장에서 다양한 오류와 기술문제가 출현하면 최대한 빠르게 그에 대처하는 연구 개발이 맞춤형으로 진행되어야 한다.

- TSMC는 반도체 제조업에서 기술 개발 사이클의 특성을 누구보다도 잘 알고 있기에 연구 개발 자원을 현업 문제 해결에 우선 배분한다. TSMC가 최첨단 분야의 연구 개발을 별로 하지 않는다는 이야기는 그냥 엄살이 아니다. TSMC는 극단적이다 싶을 정도로 트러블슈팅에 연구 자원을 집중하는데 이는 사실 그 외의 영역에 눈을 돌릴 여유가 없는 상황이기 때문이기도 하다. 삼성전자와 마찬가지로 TSMC 도 지금까지 축적된 기술 솔루션을 최대한 알뜰하게 활용하는 것에 항상 높은 가중치를 둔다. 이는 첨단 미세 공정이나 패키징 공정을 개발하는 과정에서도 왜 TSMC가 최대한 보수적인, 즉 이미 개발된 기술을 먼저 이용하고 부족한 영역에만 신기술을 도입하는 방식을 추가하는지를 설명한다.
예를 들어 TSMC는 ASML의 극자외선 노광기를 인텔이나 삼성전자보다 한발 앞서 도입했음에도 불구하고 선단 공정 양산화에 본격 투입한 것은 삼성전자보다 다소 늦었다. (삼성전자가 2019년 자사의 엑시 노스 9825 AP 칩 양산에 먼저 적용.) 또한 핀펫에서 게이트올어라운드 펫(GAAFET)으로 트랜지스터 구조를 전환하는 것 역시 삼성전자가 3 나노 공정부터 먼저 도입한 것과는 달리 2나노 공정에 진입한 후에야 도입했다. 이러한 조심스러운 태도는 TSMC가 도전 정신이 약하거나 혁신성이 부족해서라기보다는 예상치 못한 기술적 불확실성을 최소 화하고 가장 최근까지 충분히 성숙된( 그래서 더 믿을 수 있는) 기술 솔루션을 최대한 많이 활용하려 하기 위함이다
TSMC가 현업 문제에 집중하는 까닭은 그들이 제조하는 칩이 TSMC의 브랜드가 아닌 고객의 브랜드로 시장에 진출하기 때문이다. 즉 TSMC는 세계 최대, 최고의 파운드리 업체라는 지배적 지위와는 별개로 여전히 '을'로서 '갑' 고객이 원하는 기술을 집의 형태로 실현시켜야만 그 독점적 지배력이 보장된다. 이는 TSMC로 하여금 선행 기술 개발보다는 현업에서 매일 수없이 부딪히는 예측 불가능한 요소들에 대응하기 위한 기술 솔루션의 통합과 관리에 더 집중하게 만든다. 관리 체계가 성숙될수록 기술 솔루션 하나하나는 개발되는 즉시 TSMC만의 기술적 자산이 된다. 이는 다시 미래의 팹리스 고객 들에게 차세대 칩 제작도 TSMC에 위탁해야 하는 근거가 된다.

- 라피더스는 지속 가능한가?
라피더스가 2025년에 시험 생산된 초기 2나노 웨이퍼를 내세워 고객사에 영업을 하기 위해서는 과연 공정 단가를 어느 정도로 책정해야 할까? 비교를 위해 TSMC 2나노 공정을 생각해 보자. 2025년 하반기 기준으로 TSMC가 고객사들에게 제시하는 2나노 공정 12인치 웨이퍼 단가는 장당 3만 달러(약 4500만 원) 이상으로 결정될 것으로 보인다. 단일 웨이퍼 방식으로 2나노 공정 12인치 웨이퍼를 제조할 경우 OPEX가 3~5배로 늘어난다고 보수적으로 가정해도 라피더스 웨이퍼는 장당 최소 9만~15만 달러(약 1억 3000만~2억 2000만 원) 정도는 되어야 채산성이 확보된다는 뜻이다. 3만 달러 수준의 TSMC 2나노 공정 웨이퍼도 과도하게 비싸서 이를 대량 구매할 고객은 애플이나 엔비디아, 구글 정도로 한정된다. 그런데 그보다 3~5배나 더 비싸진 웨이퍼를 선뜻 대량 구매할 글로벌 고객은 과연 얼마나 있을까? 라피더스 프로젝트 초기 멤버로 참여한 민간 기업들, 예를 들어 키오시아나 소니, 덴소 같은 기업이 주력 고객이 될 수 있을까?

- 팹리스 업체는 대부분 1~2개 정도의 주력 파운드리 업체와 거래히
며 그 외의 옵션을 잘 고려하지 않는다 이는 오랜 시간 파운드리와 같
이 최적화해 온 DTCO로 인한 일종의 락인 메커니즘 때문이다. 즉 팥 리스 업체가 비록 칩을 잘 설계한다고 하더라도 그 설계는 공정과 동 시 최적화되며 파운드리에서 생산이 진행되기 때문에 설사 단가가 조금 더 저렴한 파운드리가 옵션으로 제시된다고 하더라도 팹리스 업체들은 원만해서는 주 거래처를 잘 바꾸려 하지 않는다. 또한 TSMC나 삼성전자 파운드리의 경우 전체 글로벌 시장에서 3분의 2 이상을 점유하는 선두 EDA, IP 업체인 시높시스나 케이던스 기반으로 설계-공정 최적화가 이루어지는 반면 라피더스의 EDA+IP 공급 파트너는 3위 업체인 지멘스다. 지멘스 역시 세계적으로 충분히 영향력이 있지만, 주요 팹리스 업체들과 그 파트너인 파운드리의 생태계가 이미 시높시스나 케이던스의 EDA 위주로 대부분 구성되어 있다는 점을 고려하면 지멘스 기반의 DTCO 패키지로 기존 고객들에게 접근하는 방식이 가질 경쟁력은 두렸하지 않다. 양산 속도에 제한이 있는 데다가 대형 고객과 파트너십 경험이 전무한 신생 파운드리 업체를 보조금이 있다는 조건만으로 쉽게 세 번째 파트너로 삼는다는 옵션은 성립이 어려울 것이다

- 인텔이 남긴 교훈
어찌 보면 예견되었던 문제들, 예를 들어 1세대 극자외선 노광 공정의 양산 적용 같은 중요한 단계를 건너뛰고 2세대 극자외선 노광 공정으로 바로 진입한다는 모험수. 테스트 단계를 대부분 생략하며 연구-양 산 사이의 간격을 극단적으로 줄이는 불확실성 감수, 누적된 선행 공정 문제 해결 없이 다음 세대 공정에 바로 진입하는 무리수, 팰리클이나 마스크, PR 등의 주변 기술 문제 해결책이 확보되지 않은 채 바로 선단 공정에 진입하는 강수, 팹리스 고객사 수요와 기술 개발의 변화 방향을 무시하고 자사의 공정 로드맵만 추구하는 고집으로 누적된 문제는 경영진에게 가장 먼저 해결해야 했던 과제였다. 그러나 겔싱어를 비롯한 임원진은 시간을 압축해 승부를 보려는 방식으로 이 거대한 문제들을 돌파하려 했다. 그 결과는 신제품 CPU의 연이은 성능 저하와 그에 따른 시장 장악력 약화, 그리고 무엇보다 GPU나 NPU 같은 AI 반도체 시장 진출의 교두보 확보 실패와 고객 맞춤형 생태계의 황폐화로 이어졌다
인텔의 주가는 이제 회사를 10개 넘게 팔아도 엔비디아 같은 회사 하나를 사기 버거운 상황이며 퀄컴 같은 팹리스 업체들이 외려 인텔 파운드리 인수를 타진한다는 소식마저 나올 정도로 위상이 추락했다. 결국 벼랑 끝에 몰린 겔싱어는 CEO 사임 후 반도체 업계를 떠나게 되었지만. 2025년 EDA에서 잔뼈가 굵은 립부 탄으로 수장을 바꾼 공룡이 과연 앞으로 더 급변할 반도체 시장에서 버틸 수 있을지는 미지수다.
비슷한 IDM 비즈니스 모델을 이용해 약30년 동안 반도체 업계에서 글로벌 강자로 자리매김해 온 한국 반도체 업계에게 인텔의 상황은 반드시 참고해야 할 반면교사다. 특히 삼성전자도 그간 누적된 구조적. 기술적 문제에 제대로 대응하지 못하면 인텔의 전철을 밟게 될 가능성이 있다. 삼성도 2010년대 들어 시스템LSI를 비롯한 파운드리 부문에 본격적으로 투자하기 시작했고 2020년대 들어 글로벌 2위권 까지 도달한 파운드리를 활용하는 것은 삼성전자가 급변하는 글로벌 반도체 시장에서 어떻게 계속 제조 기술로 살아남을 수 있을지 그 향방을 결정하는 중요한 변수가 되었다. 특히 AI 반도체로 가는 길목에서 옹스트롬 공정 진입을 앞둔 선단 공정을 어떻게 안정화하느냐. 그리고 양산으로 활용하느냐가 핵심 관건이 되었다는 점에서 삼성전자 파운드리 사업부는 인텔의 사례를 숙지하고 냉철하게 연구할 필요가 있다.

- 타이베이 안보 대화 2024 포럼에 참석한 미국 전략가들은 미국의 반도체 리쇼어링 정책의 배경을 설명하며, 그 필요성 자체는 인정하지만 효용은 충분치 않을 것이라는 분석을 공유했다 보통 반도체 업체들이 해외로 팹을 신설할 때 주로 채용하는 방식은 이른바 마더 팹-차일드 팹(mother fab-child fab)으로, 즉 본토와 해외 팝의 기술 수준에 의도적인 격차를 유지하는 것이다. 그런데 미국의 요구는 최선단 공정을 채용하는 대만 본토의 TSMC 반도체 팹을 사실상 고스란히 미국 내로 복제해 오라는 것이다. 미국의 표현을 빌리 자면 미국판 TSMC 쌍둥이 팹(TSMCamerican twin)을 구현하는 것에 해당한다. 그러나 문제는 여전히 남아 있다
TSMC가 파운드리 팹을 유지하기 위해서는 수십, 수백 곳의 협력사는 물론, 운용을 위한 전문 엔지니어들도 수백~수천 명 단위로 필요하다. 그렇지만 이들이 모두 그대로 복제되어 이전하기는 어렵다 더구나 대만에서 유지되던 강도 높은 근로 문화는 미국 현지의 근로 시스템과 양립이 거의 불가능하며. 대만 정부가 TSMC에 우선적으로 지원하던 전력과 산업용수 등의 인프라 혜택도 그대로 재현되기는 어렵다. 설사 재현된다고 해도 인건비, 세금, 공급망 재편 비용. 운송비 등으로 운영 비용이 최소 1.5배 이상으로 올라가며, TSMC 투자액의 10분의 1에도 못 미치는 보조금이 2027년 이후 규모가 축소될 경우 실제로는 40퍼센트 이상의 비용 상승을 거의 반 영구적으로 TSMC 가 감내해야 한다. 상승한 비용은 당연히 생산 원가에 반영되며, 이 맵을 이용하는 미국의 주요 팹리스 업체들 그리고 AI 반도체 회사들 은 더 비싸진 청구서를 받아들게 될 것이다

- ASML이 여러 극자외선 파장 대역 중에서도 하필 13.5나노미터를 택한 이유 중 하나는 이 대역에서 그나마 반사율을 높일 수 있는 인공 반사경 소재를 확보할 수 있었기 때문이다. 이 반사경(Mo/Si DBR) 은 ASML와 수십 년 협력해 온 독일의 광학 전문 회사 칼 자이스(Car Zeiss)가 만든 것으로, 몰리브덴(Mo)과 실리콘(Si) 박막이 교차로 수십층 적충된 형태의 인공 거울이자 일종의 1차원 광결정(photonic crystal)이기도 하다. 칼 자이스가 제작한 반사경의 극자외선 반사율 은 70퍼센트 내외로서 현재까지는 가장 높은 수준이다. 문제는 이 반사경이 파장을 절반으로 줄인 극자외선에 대해서는 반사율이 거의 0 으로 떨어진다는 것이다. 따라서 더 짧은 파장의 극자외선을 활용하는 노광기를 구현하려면 기존과는 다른 재료 조합의 인공 거울이 필요하다.

- 극자외선 노광 공정을 제어하기 더욱 어렵게 만드는 또 다른 요인도 있다. 바로 확률론적 효과(stochastic effect)가 극자외선 영역에서 훨씬 더 두드러지게 나타난다는 점이다. ArFi 심자외선(193나노미터) 노광 공정까지는 포토리소그래피 기술이 기본적으로 광학 리소그래프 (optical lithography)의 연장선에 있었다. 따라서 D-line이나 I-line 같은 이전 세대에서 축적된 광학 기술 노하우와 장비 파라미터를 상당 부분 계승할 수 있었다. 그러나 극자외선은 가시광 기반 공정과 성격이 크게 다르다. 파장이 13.5나노미터로 기존 193나노미터 공정의 14분의 1 수준까지 짧아졌을 뿐 아니라. 파장이 짧아질수록 개별 광자가 지니는 에너지는 그만큼 더 커진다. 때문에 이전 세대보다 투입할 수 있는 노광량(dose)을 크게 줄여야 한다. 하지만 그렇게 되면 웨이퍼 단위 면적당 입사하는 광자의 수도 함께 급감하므로, 통계적 불확실성에 서 비롯되는 확률론적 효과가 오히려 더 커진다. 그래서 극자외선 노광 공정에서는 이전 세대 광학 리소그래피의 경험칙과 노하우를 그대로 이어받기 어렵다. 한때 포토리소그래피 장비 시장에서 ASML 과 경쟁하던 일본의 캐논이나 니콘 같은 기업이 경쟁에서 뒤쳐진 것도 이러한 변화를 충분히 따라잡지 못했기 때문이며. 그 결과 일본의 장비 업체들은 2000년대 후반 막대한 투자를 했던 극자외선 노광기 개발을 포기했다.
극자외선 노광 공정의 문제에는 극자외선 광자에 적합한 신소재와 부품 개발이 어렵다는 것도 있다. 극자외선 파장 대역에서 요구되는 광화학 반응성과 광흡수 특성을 동시에 만족하는 물질은 자연계에서 쉽게 찾기 어렵다. 그래서 TSMC. 삼성전자. SK하이닉스 등 극자외선 노광 장비를 양산에 도입한 반도체 제조업체들은 노광기 자 체는 물론, 그에 맞는 소재와 부품까지 아우르는 공급망 관리에 집중한다. 예를 들어 극자외선 노광 공정에 적합한 감광재는 인프리아 (Inpria, 미국의 스타트업 화학 소재 회사였으나 2021년 이후 일본의 반도체 소 재 회사인 SR가 지분 100퍼센트 소유)에서 만드는 주석 산화물(Sn-O) 나노클러스터 기반의 무기물 소재밖에 없으며 이를 대체하기 위한 다른 회사의 소재는 양산 단계에서 검증을 통과하지 못하고 있다. 마스크를 보호하는 팰리클 같은 부품도 그래핀이나 탄소 나노 튜브 (carbon nanotubes. CNT) 등의 소재를 활용하려는 시도가 이어지고 있으나 아직
대면적 양산에는 적용되지 못하고 있다
이처럼 1세대 극자외선 노광 공정조차 이를 뒷받침할 기술 생태계가 아직 충분히 성숙하지 않았는데도, 시장의 요구는 이미 2세대 극자외선 노광기의 양산 투입 쪽으로 기우는 분위기다. 2세대 극자외선 노광 공정은 더 극한의 기술 조건 -예를 들어 더 얇아진 감광재 박막 두께로 인한 광특성 및 품질 제어ㅡ을 만족시켜야 하는 문제가 있다. 그래서 양산 적용에 더 많은 시행착오가 예상된다.

- 현재 DRAM 제품군 가운데 가장 높은 부가가치를 내는 쪽은 GDDR이나 LPDDR보다 HBM이다. 기가바이트 기준으로 보면 HBM의 가격은 GDDR 보다 5배 이상 높다. 물론 그만큼 공정 원가도 높지만, 수익성 면에서는 일반 DRAM이 HBM과 비교되기 어렵다. 문제는 HBM은 범용칩이 아니라는 것이다. SK하이닉스가 2010년대 중반 이후 글로벌 HBM 시장에서 독점적 지배력을 갖게 된 이유도 바로 비범용 메모리로서 HBM이 갖는 차별점을 먼저 파악했기 때문이다. 삼성전자, AMD, SK하이닉스 등 여러 회사가 함께 제안하고 JEDEC에서 첫 표준화 작업이 시작된 2010년경부터 따져도 HBM의 역사는 20년이 채 안 된다. 2013년 SK하이닉스가 세계 최초로 1세 대 양산을 시작하던 때만 해도 HBM은 엔비디아 GPU 맞춤형이 아니었다. 엔비디아보다 먼저 HBM을 GPU 설계에 반영하기 시작한 회사는 AMD였다. 2015년 AMD는 라데온 R9 퓨리(Fury) X 시리즈 GPU에 하이닉스의 HBM1을 결합시켜 고대역폭의 장점을 활용하는 GPU 개념을 최초로 선보였다.' 초기 HBM은 DRAM보다 체감 속도가 빠른 메모리 정도로 여겨졌다 행렬 연산에 특화된 GPGPU 맞춤형으로 HBM이 본격적으로 설계되기 시작한 것은 2016년 엔비디아가 파스칼 P100 GPGPU 시리즈에서 HBM2의 대역폭과 동작 속도 사양을 구체적으로 요구하기 시작하면서부터다. 특히 2019년 이후 3세대 HBM으로 볼 수 있는 HBM2E는 12-Hi 스택 구조로 발전 하면서 TSMC에서 CoWoS 같은 고난도 패키징 공정을 통해 하나의 시스템으로 통합되기 시작했다. 12-Hi 스택은 DRAM 다이를 더 얇 게 갈아내 12층으로 쌓고 이들을 TSV 공정으로 채널을 만들어 하나의 시스템처럼 작동하게끔 연결했다는 뜻이다. 스택 개수가 많아지면서 패키징 공정의 중요도는 더욱 높아졌다. 2022년 HBM3 표준 발표 후 2023~2024년에 HBM3E. 그리고 2026년 HBM4 등장 후 HBM 은 사실상 JEDEC 표준은 준수하되, 제조 공정에서는 엔비디아가 설계한 GPU 레이아웃에 최적화된 구조로 변모했다. SK하이닉스는 처 음부터 엔비디아 GPU 데이터 통신 규격과 연계될 수 있는 베이스 다이와 패키징 소재. DRAM 다이의 두께 초박화, TSV 기반 I/0 채널 밀도 강화, 그리고 패키징 공정 파라미터를 최적화해 DRAM과 분리된 라인에서 HBM을 따로 양산했다. 이는 사실상 주문 맞춤형 메모리 파운드리를 한 셈이다

- 메모리뿐만 아니라 낸드 플래시 시장도 점차 파운드리 개념과의 결합을 피할 수 없는 새로운 국면으로 진입할 것이다. 현재 낸드 플래시 시장은 DRAM 시장 3강 외에도 키오시아(일본)-웨스턴디지털(미국) 연합. 그리고 최근에는 중국의 YMTC를 포함해 6개가 넘는 회사들의 경쟁이 치열하다
그러나 관건은 낸드 플래시 시장이 치킨 게임을 거쳐 재편되는지 여부가 아니다. 낸드 플래시 시장이 성숙하고 메모리 반도체는 점점 인공 지능 하드웨어와 하이브리드화 혹은 메모리 파운드리 같은 개념으로 전환되는 과정에서 범용 메모리만의 시장 확장이 더 어려워진다는 점이 진짜 문제다. 낸드 플래시는 DRAM보다 훨씬 예전부터 용량 확장을 위해 수직 적층 방식, 즉 3D 적층을 택했다. 이는 TSV나 더블스태킹(double-stacking) 등의 공정으로, 이후에는 CoA, CuA 등의 방식으로 기술 혁신이 이어져 왔다. 앞으로 혁신이 더 이루어질 영역이 있다면 그것은 이제 수백 층 정도(현재 400층 이상)에서 1000층 이상으로 워드 라인 층수를 늘리는 것 외에는 거의 없다. 물론 극자외선 노광 공정이 충분히 성숙하면 낸드 플래시에도 적용될 것이므로 혁신이 나올 수는 있다. 그러나 극자외선 노광 공정이 낸드 플래시용 성숙 공정이 되는 것은 2030년대 중반 이후에나 가능하다. DRAM이나 HBM은 물론, 앞으로 낸드 플래시 시장이 성숙 시장으로 변하는 과정에서 한국의 메모리 반도체 산업은 낸드 플래시 전용 팹을 어떻게 전환하거나 남길 것인지가 주요 과제다.

- 글로벌 DRAM 전략의 방향이 분기되기 시작한 것은 SK하이닉스의 HBM이 본격적으로 엔비디아발 AI 반도체의 지수 함수적 성장 곡선에 합류하면서부터다. SK하이닉스와 엔비디아의 협업은 2016년 알파고 쇼크 이후 딥 러닝이 주목을 끌기 시작하는 시점까지 거슬러 올라 간다. 그러나 MS 윈도우와 인텔 x86 시리즈의 연합체인 윈텔(wintel 같은 수준의 강력한 파트너십으로 변모하기 시작한 것은 2020년대 부터다. 특히 기계 학습의 주력이 딥러닝으로 사실상 확정된 후, 딥러닝에 필수적인 대용량 행렬의 반복 연산은 GPU에게 확실한 날개를 달아 주었다. GPU는 설계 단계부터 이러한 행렬 연산에 특화된 구조를 채택했기 때문이다. 그러나 문제는 그간 범용 메모리는 CPU 특화 DDR와 GPU 특화 GDDR로 임무가 나뉘어 있었다는 것이다. GPU로 무게 중심이 옮겨 오면 GDDR로 메모리를 통합하면 될 것으로 생각되었지만, 인공 지능 산업은 예상보다 너무 빨리 발전했고 연산 처리량은 역사상 가장 빠른 속도로 증가했다. GPU 특화라고 믿었던 GDDR는 이러한 추세와 맞지 않았다. 2020년대로 가면서 이제 GPU는 어느새 AI 연산 가속기로 불리기 시작했고, 다뤄야 할 행렬은 차원이 더 복잡해진 텐서 데이터가 주종이 되었다. 텐서 데이터는 처리에도 시간이 걸리지만, 메모리 셀의 레지스터에 데이터를 덩어리로 나눠 배치하는 것, 읽고 쓰는 것에도 시간이 더 많이 소요된다. 이 는 GPU 성능의 발목을 잡는 요소다. 이렇게 GPU로 인공 지능 가속기의 무게 중심이 옮겨가고 그에 필요한 메모리 수요가 늘어날 조짐이 보였음에도 2020년대 초반 삼성전자는 HBM을 주력 사업 방향으로서 진지하게 고려하지는 않았다. HBM의 시장성이 당시에도 여전히 별로 크지 않다고 판단했기 때문이다. 실제로 SK하이닉스가 엔비디아에 앞서 AI 반도체로서 HBM의 중요성을 먼저 인식한 AMD 과 협업하며 양산형 HBM 시장을 개척하던 2015~2016년에는 시장성 자체가 그리 높지 않았다. 당시 1세대 HBM의 주요 임무는 GDDR 보다 더 고속으로 고해상도 그래픽 이미지를 로딩/언로딩하는 성능에 초점이 맞춰져 있었다. 즉 그래픽 처리용 DRAM 시장의 일부를 HBM이 대체할 정도로만 평가되었다. 흥미롭게도 이미지 처리는 고해상도 렌더링, 동영상 업스케일링, 이미지 내 물리적 호과(그림자나 빛 의 반사 등) 계산 같은 다양한 행렬 연산을 필요로 한다. 애초에 디지털 이미지가 거대한 고차원 행렬임을 생각하면 이는 당연한 것이다. 이 역할을 담당하던 GDDR 역시 이미지 데이터를 코어에 보내고 처리된 데이터를 다시 메모리 셀 내 할당된 주소에 저장하는 것을 가속하는 것에 초점을 맞추고 있었다. HBM이 처음 등장했을 때 GDDR 에 익숙하던 엔지니어와 임원진은 이미 기존 메모리가 잘 하는 행렬 처리 기능을 굳이 HBM이라는 새로운 맞춤형 메모리로 대체해야 할 근거가 약하다고 생각했던 것으로 보인다. 이는 삼성전자뿐만 아니라 당시 많은 메모리 제조사의 공통된 판단이었다
그러나 HBM과 GDDR의 차이는 행렬 연산을 잘 할 수 있느냐 여부보다 더 큰 스케일에서 생긴다. 단순히 대역폭이나 데이터 입출력 속도에만 있는 것이 아니기 때문이다. HBM은 범용 메모리가 아니라 오히려 PNM(processing-near-memory), 즉 코어에 근접한 특화 메모리 에 가깝다. 여기서 말하는 근접은 데이터 입출력 지연을 최소화하기 위한 물리적 근접과 신호 처리의 병목을 줄이기 위한 소프트웨어 관점의 근접을 동시에 의미한다.

20260714

dalai — Tue, 14 Jul 2026 05:51:07 +0900

20260713

dalai — Mon, 13 Jul 2026 05:49:00 +0900

20260712

dalai — Sun, 12 Jul 2026 06:15:20 +0900

20260711

dalai — Sat, 11 Jul 2026 05:42:34 +0900

팀장의 AI

dalai — Fri, 10 Jul 2026 12:01:33 +0900

- AI의 대부로 불리는 제프리 힌튼 박사가 한 말이 있습니다
"작화중은 인간 기억력의 특징 중 하나다.' 사람은 앞에서 한 말을 잘 기억하지 못하고 뒤에서 다른 말을 할 수 있습니다. 갑자기 엉뚱한 소리를 낼 수도 있고 틀린 걸 모르고 맞다고 말하기도 하고 대화 주제와 관계 없는 얘기를 갑자기 꺼낼 수도 있습니다. AI가 대답을 하는 것은 결국 사람이 대답하는 걸 흉내 낸 것뿐이란 겁니다.
사람이든 AI든 이런 작화증이 생기는 원인은 크게 3가지입니다.
첫째는 데이터의 품질 문제입니다. 사람의 기억력 문제라고 보면 됩니다. 기억한 데이터가 부정확하거나 거짓일 때 그 기억 데이터로 말하면 당연히 부정확하고 거짓이 나오게 됩니다.
둘째, 프롬프트의 문제입니다. 사람의 질문입니다. 질문 자체가 잘못되었을 때 질문을 이해 못하거나 그대로 믿거나 하면 잘못된 대답이 나올 수 있습니다.
셋째, 생성 과정의 문제입니다. 대답을 하면서 억지를 부리거나 급하게 결론을 내리거나 할 수 있습니다

- 실제로 은행에서는 직원이 다수의 고객에게 송금할 때 RPA를 사용합니다. 기존에는 직접 고객별로 송금 작업을 했습니다. 하지만 이제는 송금 리스트를 이메일로 RPA에게 보내면 RPA가 하루 종일 송금을 합니다. 자동차 대출에 필요한 자동차등록증도 RPA가 알아서 찾아서 보내줍니다. RPA가 업무 자동화에 중요한 역할을 하고 있는 겁니다
그런데 문제는 RPA가 '확인'은 잘하지만 '판단'까지 잘하는 건 어려울 수 있습니다. 그래서 판단이 필요한 작업에는 아직 사람이 개입되어 있습니다. 여기서 오해가 있습니다. 판단의 수준이 어느 정도에서부터 사람이 개입하느냐 하는 겁니다. 판단이 필요하다고 사람이 다 필요한 건 아닙니다. 예를 들어 출장신청서의 금액이 규정 금액보다 적다고 하는 것은 판단이 아니라 확인입니다. 출장신청서를 승인할 건지 여부가 판단입니다. 그런데 만약 사람조차도 매뉴얼에 따라 출장신청서를 승인할지 말지 판단한다면 이것도 RPA가 할 수 있는 것 아닐까요? 기업이 여육돈을 주식에 투자하고자 했을 때 어느 종목을 얼마나 언제 살지 사람 대신 RPA 같은 소프트웨어가 대신할 수 있지 않을까요? 로보 어드바이저나 컨트 투자로 이미 적용되어 있습니다. AI와 데이터를 기반으로 사람처럼 판단하는 겁니다. RPA가 자동화에 초점을 맞춘 것은 맞지만 RPA에 AI를 더해서 IPA란 개념도 각광받고 있습니다. RPA의 확장된 형태로 사람의 판단이 필요한 영역에서 AI가 사람을 대신하는 겁니다. 출장신청서에 어떤 것은 규정에 일치하고 어떤 것은 규정에 한참 못 미치고 어떤 것은 규정에 아슬아슬한 정도라고 했을 때 사람은 상황을 종합해서 판단하려고 합니다. 이걸 AI가 대신할 수 있습니다.

- AI는 회의의 시작에서부터 내용을 기록하고 요약하는 등 상당히 많은 일을 할 수 있습니다. 이런 AI를 회의에 활용할지 여부는 회사의 방침에 따라 결정될 수 있지만 어떤 식으로든 AI는 회의에 들어옵니다. 팀장이 쓰지 않더라도 팀원이 노트북을 가져와서 AI에게 몰래 물어보면서 자기 아이디어인양 대답할 것이기 때문입니다. 팀장이 지난주에 말했다고 따지면 팀원은 지난주 회의 내용을 인용하며 팀장이 잘못 알고 있다고 지적할 겁니다. 막내부터 AI를 써서 회의록 작성을 자동화할 겁니다. 팀장이 AI를 회의에 적용할 지 말지 선택은 자유지만 선택과 관계없이 이미 AI는 들어오고 있습니다.

- Data Analyst의 한계 중 하나는 한글을 잘 처리하지 못한다는 것 입니다. 엑셀 파일 이름이나 시트 이름 등에 들어간 한글을 특수문자로 읽을 때도 있고, 그래프를 그릴 때 한글을 표현 못해서 한글 자리를 네모로 표현할 때도 있습니다. 따라서 파일 이름이 차트에 들 어갈 단어는 처음부터 영문이나 영어 축약어로 바꾸는 것이 좋습니다. 직원 이름 같은 경우는 영어 이름으로 임의로 바꾸거나 하면 개인정보 보호에도 도움이 됩니다.

- 지메일은 자기 계정에서 이메일 전체를 다운로드할 수 있습니다. 하지만 본문과 첨부 파일을 모두 다운로드해야 해서 목록만 엑셀로 저장할 수는 없습니 다. 또한 특정 시기나 특정 발송자별로 추려내기도 불가능합니다 하지만 구글 시트에서 앱스 스크립트Apps scipt를 사용하면 10분 안에 해결할 수 있습니다. 구글 시트를 하나 열어서 확장 프로그램 메뉴에서 Apps Script를 선택합니다. 이건 MS 엑셀의 VBA와 비슷합니다. VBA 코드를 실행해서 엑셀을 자동화하는 것처럼, 구글에 서는 앱스 스크립트를 사용해서 구글의 여러 서비스의 데이터 이동 을 자동화할 수 있습니다

- 앞으로는 AI가 먼저 보고서 를 읽고 팀장에게 검토 포인트를 집어줄 겁니다. 이는 팀원이 AI의 도움을 받아 보고서를 검토할 수 있다는 말과 같습니다. 팀원이 팀장만큼이나 보고서를 잘 검토해서 가져올 거라는 겁니다. 팀장의 검토 역할을 AI가 다 한다면 팀장이 해야 할 검토는 무엇 일까요? 검토는 크게 두가지가 있습니다. 팀원이 보고하는 내용에 관한 검토와 팀장이 상위 부서장에게 보고하는 내용에 관한 검토 입니다. 팀원이 보고하는 내용을 검토하는 일은 AI가 다 할 겁니다. 하지만 팀장이 상위 부서장에게 보고할 때, 무엇을 빼고 무엇을 넣고 무엇을 어떻게 보여줄지는 팀장의 검토 사항입니다.
팀장은 팀원도, AI도 알지 못하는 것을 알고 있거나 그런 데이터를 가지고 있어야 합니다. 추상적으로는 회사의 전략 방향을, 구체적으로는 상위 부서장의 정치적 상황 같은 겁니다. 모든 조직은 팀원의 보고서 논리로 움직이지 않습니다. 보고서 위에서 오가는 정치적인 논리로 많은 것이 결정됩니다. 팀장이 팀원 보고서를 검토 하는 데에 쓰는 시간이 이제 AI 덕분에 엄청나게 줄어듭니다. 그렇게 해서 남은 시간을 조직의 추상적이고 정치적인 상황과 논리를 파악하고 상위 부서장과 소통하는 데 더 쓰면 어떨까요?

정직한 조직

dalai — Fri, 10 Jul 2026 11:59:46 +0900

- * 목적Purpose: 공공의 선을 위해 봉사하라.
* 정의Justicc: 올바르고 공정한 일을 하라. .
* 진실Truth: 타협하지 말고정중하되 직접적으로 진실을 말하라.
이 세가지 힘이 함께 작동할 때, 보다 새롭고 더 강력한 역량을 창조한다. 그것이 바로 정직honesty'이다
이 세가지힘 중 하나라도 없으면, 정직은 이뤄질 수 없다. 정직하려면 올바른 말(진실)을 해야 하고, 올바른 일(정의)을 해야 한다. 그리고 올바른 이유(목적)로 올바른 말과 행동을 해야 한다.

- '목적 세탁'으로는 사람들을 속일 수 없다
만성적인 잘못된 행동이나 저조한 성과. 스캔들 때문에 기업이 사명이나 가치에 다시금 집중하는 경우는 매우 흔하다. 인수 혹은 합병 역시 합쳐진 두 기업이 새롭게 출발하는 데 필요한 새로운 사고를 촉발한다 하지만 실제 변화하려는 노력이 부재한 정체성 선언은 변화에 대한 환상만 만들어낼 뿐이다.
내가 연구한 기업 중 중대한 합병 이후에 가치를 정비한 사례가 있다. 서로 매우 달랐던 두 회사의 조직 문화는 통합을 훨씬 더 어렵게 만들었다. 예를 들어. 한 회사의 의사결정 절차는 공식적이고 절차를 중시한 데 반해 다른 회사는 비공식적인 정보 채널에 의존했다. 전자의 조직은 의사결정을 비교적 심각히 여기고 있었다면, 후자의 조직은 즐겁고 자유로운 분위기에 집중했고 자부심을 느꼈다
두 회사의 유일한 공통점은 '예의 바른' 문화를 가졌다는 것이었다 리더를 존중했고, 갈등은 지양했으며, 구성원들이 서로에게 진심으로 매우 협조적이었다. 단점은 영업 활동에 대담하지 못했고, 저조한 성과에 대한 책임을 문지 않았으며, 모든 사람이 책임 있는 누군가가 결정을 내리기만을 기다리기 때문에 의사결정에 엄청난 시간이 걸린다는 점이었다. 따라서 그들의 새로운 가치 선언문에는 '우리는 서로에게 책임을 묻는다', '우리는 우리 자신과 현재의 상태에 도전한다', '우리는 주인의식을 갖는다' 식의 의도는 좋으나 애매한 문구들이 포함됐다. 모든 사람이 근사한 가치라고 느꼈지만, 실제로는 직원들의 행동에 진정한 변화를 유발하지 못한 채 그저 허울뿐인 선언문이 되고 말았다. 합병 1년 후에 각 회사 출신 직원들은 여전히 응집력과 책임감이 부족한 채로, 또 직원들의 주인의식에는 어떠한 큰 변화 없이 똑같은 방식으로 영업을 했다. 통합하는 과정에서 새로운 정체성을 조직 내에 단단하게 뿌리내리기 위한 작업을 하는 대신, 그저 두 조직에서 나온 유물 조각들을 한데 모아서 그 오래된 조각들 위에 새로운 정체성을 색칠했기 때문에 사람들은 대부분 그들이 정확히 어떻게 행동해야 하는가에 혼란을 느꼈다
기업들은 너무 흔히 진정한 변화라는 어려운 작업을 회피하고, 보기에 쉬운 해결책을 항해 손을 뻗는다. 변화의 겉모습 위에 붓질을 하려는. 이런 허울뿐인 시도에는 이름이 있다. 바로 목적 세탁이다.

- 우리 뇌가 자연스럽게 의미를 추구하는 이유
우리의 탐색 시스템은 세계를 탐색하고, 환경에 대해 배우고, 또 처한 상황에서 의미를 찾으려는 자연스러운 충동을 만들어낸다. 탐색 시스템의 욕구를 따를 때, 이는 동기부여와 즐거움에 연관된 신경전달물질인 도파민을 방출한다. 도파민은 우리가 더 탐색하고 싶게 만든다. (...) 탐색 시스템이 활성화될 때, 우리는 더 동기를 부여받고, 목적의식과 흥미를 가지게 된다. 우리는 자신이 더 살아 있는 것처럼 느낀다.

- 진실은 이렇다. 사람들은 책임을 갖기를 바라고, 그럴 필요가 있다. 이때 고유한 인간이자 기여자인 사람들의 존엄성에 중점을 둔 과정이 요구된다. 그러니 리더들은 과정에 있어서 일관성은 덜 신경 써야 한다. 비일관성을 바로잡겠다는 시도가 직원들의 개별성을 무력화시키고, 책임의 '비인간적인' 버전이라는 결과를 낳는다. 아이러니하게도 책임은 조직에서 가장 영감을 주는 과정이어야 한다. 한 직원의 고유한 기여를 소중히 여기고, 그가 더 잘하도록 동기를 부여하는 과정 말이다. 불행히도 오늘날 책임에 대한 접근 방식은 문서화를 통해 소송을 피하고, 한 기업의 법적 책임에 대한 노출을 제거하기 위해 설계되는 경향이 더 많다. 그에 따라 기업들은 다양성을 갖는 것보다 훨씬 더 많은 개별성을 제거해왔다. 이는 바로 기업들을 불공정하게 만든 원인이다 설상가상으로 일부 직원의 사리사욕 추구가 상상할 수 없는 수준까지 늘어나서 기업들은 소송을 일삼는 곳이 되었다. 그래서 위법 행위(혹은 그저 과도한 행위)를 억제하기 위해 익명의 윤리 신문고나 직원간 관계 등을 활용해 직원을 감시하고 내부 고발 기능을 마련해야 했다. 고소장이 제출되면 광범위한 조사가 시행되는데 심지어 고발된 사람은 누가 자신을 고발했는지조차 전혀 알지 못하는 경우가 많다.

- 책임 시스템이 실패하는 이유를 이해하는 데 필요한 열쇠는 신경과학 에 있다. 왜 이 시스템이 생산성 있게 작동할 때 직원들의 잠재력이 최고치로 발휘되는가를 알려주기 때문이다. 신경과학자들은 뇌에서 자기 존중을 관장하는 부분이 지식을 통제하는 영역과 동기부여와 보상을 관장하는 영역을 연결하는 경로임을 발견했다. 이 신경경로가 강력할수록 자존감도 강하다. 여러 연구에서는 또한 이 신경경로의 강도가 남이 나를 어떻게 생각하는가에 많은 영향을 받는다는 사실도 밝현 냈다. 흥미롭게도 이 연구들은 이 신경경로가 약할수록 불안과 우울. 그 외 다른 기분장애를 더 쉽게 겪는다고 결론을 내렸다
현대 경제에서 기여자와 기여가 그 어느 때보다 더 연결되어 있다고 강조했던 것을 기억하는가? 이는 관리자가 직원들의 업무를 평가할 때. 직원은 이를 곧 자신에 대한 평가로 받아들인다는 것을 의미한다 따라서 관리자가 얼마나 사려 깊게 피드백하는가는 중요한 능력이다. 평가의 정확성과 평가를 공유할 때 보이는 공감과 배려, 직원의 일을 직원 자신의 반영이라고 인식하는 수준은 직원들이 스스로를 보는 방식과 일에 최선을 다하고자 하는 동기를 부여 받는 데 영향을 미친다

- 지금의 세상은 직장 밖에서도 존엄성을 갈망한다. 2020년 말, 하버드대학 로스쿨 교수이자 정치철학자인 마이클 샌델을 만나 그의 책 <공정하다는 착각>에 관해 이야기를 나눴다. 그는 내게 이렇게 말했다. "지난 40년간 글로벌화가 확산되면서 승자와 패자 사이의 분열이 심화됐습니다. 새로운 경제 속에서 성공하지 못한 사람들이 현 상황에 휠씬 더 화가 나는 이유는 승자들 사이에 존재하는, 그들의 성공이 그들에게 마땅히 주어져야 하는 것이라는 의식 때문입니다 승자들은 스스로 성공을 일켰고, 따라서 승리할 자격이 있다고 생각합니다. 그들 사이의 이런 태도가 함축한 의미는 뒤에 남겨진 사람들(패자)의 경우에 그들의 운명 역시 스스로 겪어야 마땅한 것이며, 그들 자 신 외에는 비난할 사람이 없고, 그들이 하는 일은 사회적 가치가 적으며, 자신의 재능과 지식(소위 4년제 대학 학위증)을 쌓는 데 투자하지 않았다면 그것도 그들이 한 행위라는 겁니다." 그리고 이런 현상의 결과로, 사회가 노동 계급이 하는 중요한 일을 귀중하게 여기기를 그만두었다고 강조했다. 우리는 누군가가 얻는 보상을 그 일의 가치와 동일시한다. 샌델은 2016년 미국 대선에서 능력주의 엘리트들을 향한 포플리스트들의 반발이 그저 경제적 기회에서 뒤처졌다고 느꼈기 때문만이 아니라 시민 동료들이 소중히 여기는 일을 함으로써 얻는 존엄성에서 뒤처졌다고 느끼기 때문이라고 믿는다. 그의 책에서 샌델은 이렇게 썼다.
공동의 선에 기여하고,우리가 한 기여에 대해 시민 동료들의 존중을 얻을 때 우리는 가장 온전한 인간이 된다. 이런 전통에 따라 근본적인 인간의 필요는 나와 공동의 삶을 공유하는 사람들로부터 요구되는 것이다. 일의 존엄성은 그런 필요에 응답해 우리의 능력을 행사하는 데 있다.

- 가장 최근 부하 직원이 기대에 반하는 저조한 성과를 냈거나 심각한 실수를 저질렀던 때를 떠올려보라. 당신은 어떻게 반응했는가? 상황의 심각성을 최소화해서 그들이 상처 받지 않도록 했는가? 아니면 가혹하게 반응하며 수치심을 느끼게 했는가? 저조한 성과에 대해 정직하다는 것은 직원들을 존엄성 있게 대하는, 가장 중요한 지점 중 하나다. 너무 많은 리더가 직원들에게 생산적이고 발전적인 피드백을 주는 일어 있어서 조심스럽게' 행동한다. 친절한 사람이 되려는 마음에서 중요한 메시지를 중요하지 않게 다룬다. 하지만 직원들이 발전하도록 도울 수 있는 피드백을 주지 않는 것은 실제로 친절한 것이 아니라 잔인한 것이다. 당신은 자신의 에고를 보호하고, 갈등으로 생길 불편함을 회피하려 는 것뿐이다. 이는 궁극적으로 직원들의 존엄성을 손상시키는 일이다. 그들은 정확하게 당신의 의도를 알고 있기 때문이다. 반대로 모욕적인 피드백으로 사람들을 폄하하는 것 역시 잔인한 일이다. 상황이 어떻게 잘못됐다고 보이는지에 대한 명확한 피드백으로 성과의 부족함을 다뤄라. 직원들이 자신의 평가를 바탕으로 대화를 이끌게 하여 상황을 역전 시킬 수 있다는 확신을 회복하게 만들어라. 이와 함께, 앞으로 상황이 어떻게 달라질 것인지, (당신과 직원 모두) 실패에서 무엇을 배울 수 있을지. 모두가 원하는 지점으로 성과 수준을 되돌리려면 각자 무엇을 기여할 필요가 있는지에 관한 합의를 도출하라

- 효과적인 거버넌스는 아무리 힘들고 어려운 상황일지라도 기업이 올바른 일을 하게 한다는 것이다. 말하자면 적절한 사람들로 집단을 소집하고, 그들에게 명확한 결정권과 적절한 자원 그리고 달성해고자 하는 바를 규정하는 헌장을 제공하는 일은 진정으로 탁월한 거버넌스를 구축하게 하고, 궁극적으로는 성공적인 성과의 토대를 세운다.
이는 분명 멋지게 들린다. 그러나 기업들이 실제로 이런 방식으로 운영하는 경우가 얼마나 드문지를 살펴보면 놀라울 정도다. 대개 회의는 사람들이 이메일 내용을 따라잡는 동안 각자 무언가를 가져와서 발표하는 식의, 업무 진행의 업데이트를 위한 무작위 모임처럼 느껴진다 방에 있는 대부분의 사람은 거기서 내려야 할 결정이 있다 하더라도 그것이 무엇인지, 혹은 어떤 권한과 자원으로 내려야 하는지 모른다 그리고 대부분의 경우, 참석자들은 회의에 와서야 사실 결정은 이미 내 려졌다는 것을 알게 된다. 이때 리더의 진짜' 목적은 비공식적으로 이 미 합의된 정보(결정)에 대한 투명성을 확보하기 위해 모든 사람이 결정에 참여한 것처럼 보이게 하는 데 있는 것이다. 나는 이를 '동원된 무대'라고 부른다. 즉 사람들은 자신이 의사결정에 참여했다는 환상을 갖는다. 설상가상으로 그런 회의에서 나오는 상충되는 메시지들은 사람들이 서로 다른 방향으로 일하게 만든다 많은 직장에서 의사결정 과정 중에 발생하는 '역기능'은 예측가능한 결과를 가져온다. 사람들은 좌절감을 느끼거나 이탈을 결심한다. 혹은 회의 내용에 대한 각자의 해석을 가지고 회의장을 나선 후, 자신이 적절하다고 판단하는 대로 일하기 때문에 구성원 간 협조가 원활하게 이뤄지지 않는다. 또 의사결정 과정부터 서서히 발생하는 신뢰 약화 현상이 확산되고, 리더의 역량에 대한 냉소주의가 점점 더 커지게 된다 거버넌스의 이런 흔한 묘사는 기업과 직원들에게는 비극이다. 내 연구 에 따르면, 거버넌스가 투명하지 않다고 인식될 때 직원들은 3.5배 더 거짓말을 하거나 진실을 숨기고, 동료들에게 불공정하게 행동하며, 회 사의 필요보다 자신의 필요를 더 우선시한다. 이는 일상적인 상황에서 벌어지는 흔한 일들이다
지금도 기업의 상황은 이미 충분히 어렵지만, 더 심각한 위기가 닥치면 어떻게 될지 상상해보라. 그때가 당신이 진정으로 회사의 거버넌스가 목적에 적합 한지 혹은 오염됐는지 파악할 때다. 특히 그 위기가 당신 자신이 만들 어낸 것 중의 하나일 때라면 말이다

- 1994년 가을. 파타고니아는 18개월 안에 면의류 제품 전체 라인을 유기농 면으로 바꾸겠다고 약속했다. 이 일은 한 가지 문제를 제외하면 완벽하게 들린다. 전통적인 브로커를 통해서 구할 수 있는 유기농 면은 공급이 충분하지 않다 보니. 면화를 유기농으로 기르는 전 세계 소수의 농부들과 직접적으로 함께 작업을 해야 했다는 사실이다. 그런 다음에는 면을 처리하는 상인. 조면공. 방적공들에게 상대적으로 적은 파타고니아의 물량을 처리하기 전후에 기계를 청소해달라고 설득해야 했다. 파타고니아와 그들의 파트너들은 면 생산의 공급 사슬 전반에 걸쳐 혁신을 이뤄야 했다. 그리고 그들은 1996년까지 그 일을 해냈다! 파타고니아의 모든 면 의류는 유기농 면으로 만들어졌다. 현재 파타고니아는 2007년에 출범시킨. '발자국 연대기 Footprint Chronicles'라고 불리는 대화형 온라인 포털을 통해 제조를 위한 선택에 있어서 투명성과 지속가능성에 대한 약속을 확대해왔고, 일반적으로 인식하는 기업의 사회적 책임보다 더 많은 일에 관여하고 싶다고 결정했다. 그들은 고객과 파트너들이 디자인부터 섬유, 염색, 직조, 물류, 배송이라는 전체 생신 사이클에 대해 알기를 원했다. 지금까지 그들은 발자국 연대기에서 그들의 제품 150개에 대한 모든 여정을 추적하고 발표해왔다
발자국 연대기의 기원은 진정으로 자율성이 부여된 거버넌스가 어떤 모습인지를 보여준다. 스탠리는 이렇게 말했다. "그 일을 위한 예산은 없었고, 책임을 맡은 부서도 없었습니다. 지속가능성이 모두의 일의 일부가 되기를 원했기 때문에 환경 부서에는 의도적으로 두 명의 사람만 배치했습니다. 그래서 다른 부서 직원들 중 여러 명이 한데 모여서 그저 그 일을 한 것입니다. 우리는 이렇게 생각했죠. '이건 환상적인 아이디어야! 그러니까 우리는 이 일을 할 거야.' 사실상 거의 자원봉사 활 동과 같았죠. 하지만 기여한 사람들의 가치를 반영하는 프로젝트였기 때문에 우리는 이 일을 해냈습니다. 일단 모든 사람이 발자국 연대기의 가치를 알게 되자 회사는 이를 좀 더 전면적으로 채택했습니다. 파타고 니아에서는 보충성subsidiarity(의사결정이 언제나 그들이 영향을 미치게 될 가능한 한 가장 낮은 단위 혹은 가장 가까운 곳에서 내려져야 한다는 원칙 옮긴이)을 존중합니다. 사람들에게 영향을 미칠 결정을 해야 할 때, 모 두가 그 결정에 관여할 필요가 있고 이로써 주인의식을 느낄 수 있습니다. 이것이 발자국 연대기가 시작된 방식입니다.'

- 투명한 거버넌스는 결정 방식을 가시적으로 만드는 일 이상을 필요로 한다. 여기에는 명료성. 민첩성. 공감이 포함되며, 이 요소들이 함께 합쳐졌을 때 조직 전반에 걸쳐 확신을 가지고 집행될 수 있는 결정들 뒤편에 신뢰를 형성한다.
의사결정 시스템을 설계하는 일에는 다음 세 가지를 포함해야 한다. 구성원들에게 그들이 가진 권한의 영역을 알려주는 '명료성', 다양한 관점이 제시되는 환경을 형성하는 '민첩성', 결정과 관련된 구성 원들이 주인의식을 가질 수 있는 방식으로 소통하는 데 필요한 `공감'이 필요하다.
명료성을 갖기 위해서 조직 내에서 실제로 어떤 결정이 이루어 지는지를 파악한 후, 결정을 내릴 때 누구의 목소리가 존재해야 하는지를 알아야 한다. 덧붙여 정기적으로 만나는 각 그룹은 구체적인 목표를 가지고 운영되어야 하며 그들에게 권한의 정도와 자원을 명확하게 설명해야 한다.
민첩성을 갖기 위해서 결정을 내리는 데 필요한 권한과 자원을 가진 그룹들 사이에 효과적인 조정이 이루어지도록 해야 한다. 사업을 위한 예측가능한 리듬을 만들기 위해 회의 운율을 구축해야 한다 또한 운영하는 그룹들 사이에 정보 연계 사항이 파악되어야 한다. 마지막으로 그룹이 만나는 시기에 관해 폭넓은 유연성을 구축할 필요가 있다.
공감을 이루기 위해서 당신은 결정을 할 때, 정보를 전달 받는 청중이 각자 해석할 만한 모든 결정 사항을 고려해야 한다. 이를 효과적으로 소통한 후에는, 당신이 해야 할 일은 귀 기울여 듣는 것이다. 그런 다음 다른 사람들을 이해하고 그들과 공감해야 한다.

- 어두운 상황 속에 놓인 사람들은 벌어진 일들에 대한 자신만의 해석(주로 부정적인)으로 공백을 채운다. 그들은 자신의 관점에서 잘못이 있다고 생각하는 사람, 즉 대부분 경영진을 향해 손가락질한다. 또 상황이 잘못되면 자신이 비난을 받을까 두려워한다. 누구도 일어난 일에 대해 자유롭게 말할 수없다고 느끼기 때문에 조직의 문화는 추측, 책임 전가, 자기 보호적인 행동들로오염된다.

- 에드먼드슨은 심리적 안전이 만병통치약이 아니라고 믿는다. 높은 성과를 달성하기 위한 하나의 요인일 뿐 이와 함께 회사는 높은 기준을 유지해야 한다. 심리적 안전을 확보하기 위해 기대하는 성과에 대한 기준을 낮춰야 한다고 오해하면서 그 관계를 뒤집어 생각하는 사람들이 많다. 하지만 이는 진실과 너무나 거리가 멀다. 에드먼슨은 '두려움 없는 조직' 에서 이렇게 밝혔다
틀에 박히고 예측가능하고 모듈화된 업무가 줄어들면서, 사람들의 업무 대부분에서 판단과 불확실성에 대한 대처, 새로운 아이디 어 제시,동료들과의 조정과 소통을 요구한다. 목소리를 내는 일이 그만큼 중요해졌다. 따라서 가장 의존적이거나 틀에 박힌 일을 제외한 어떤 것에 대해서도 심리적 안전은 탁월함을 추구하기 위해 사람들을 자유롭게 하는 일과 밀접하게 연결돼 있다.

- 제임스 디터트에 따르면, 유능한 용기의 두 가지 핵심 역량은 권력 있는 사람들에게 우려를 표현할 때 자신을 다스리는 것과 그 후에 후속 조치를 행하는 것이다. 추가적으로 권력이 있는 사람들에게 진실을 말할 때는 그들의 협력자가 되는 것, 더 위대한 선을 강조하는 훈계의 태도를 취하지 않는 것, 자기 뜻만 고집하지 않는 것이 중요하다.

- 매트릭스 구조의 성과가 저조한 이유 중 하나는 업무 자체에 있다. 과거 제품이나 일상적인 서비스가 표준화되어 업무의 산출물이 예측 가능한 수준에서 비슷했던 시절에는 구조의 경직성이 효율적인 규모의 경제를 창조했다. 그룹 간의 협업은 성취해야 할 일관된' 과정을 요구했고, 산출물의 '반복'이 목표였다. 하지만 이제 업무의 본질은 아이디어나 분석, 맞춤형 통찰, 경쟁자의 움직임, 고객의 니즈 과악과 관련된 것으로 변했다. 이처럼 지적이고 창조적인 성격의 일들은 다양한 관점과 기술적 전문성을 갖춘 사람들이 정기적으로, 때로는 일시적으로 모여서 눈앞에 닥친 문제가 무엇이든 협력하여 해결한 다음 해체하고 다음 일로 넘어가는 방식을 요구한다. 이런 일을 효과적으로 하려면, 이들 분류 선택을 둘러싼 경계가 허술해서 건너기 쉬워야 하며. 구성원 들을 화합시키는 조정 메커니즘이 기민하고 단순할 필요가 있다. 불행히도 대부분의 조직은 아직 그들의 구조를 오늘날의 업무 필요에 부합하도록 적응시키는 법을 배우지 못했다. 높은 성과를 내는 협업을 위한 일상적인 필요는 낡은 구조와 이를 좌절시키도록 설계된 프로세스 때문에 제대로 촉진되지 못하고 있다

- 유연하지 못한 구조를 피해서 일하기 위해. 일부 조직에서는 슬랙. 마이크로소프트 팀즈처럼 다양한 협업 도구와 기술들을 활용해 조직 내 다른 부서의 사람들과 연계하여 작업하고 있다 이러한 플랫폼들은 사용자들이 서로의 정보에 접근하고, 아이디어와 피드백을 공유하고, 전 세계 어디에서나 24시간 내내 언제든지 프로적 트를 진행할 수 있도록 돕는다. 이 기술들에는 수많은 이점이 있지만 구성원 간 응집력을 창조하는 주된 수단으로써는 거의 작동하지 않는다. 조직 내 사일로의 지배적인 시스템이 만연하고, 구성원들과 그들의 충성은 자신이 '배정된' 그룹으로 중력처럼 회귀하기 때문이다. 내가 함 께 일했던 중소 기술회사의 경우에는 운영 중인 슬랙 채널이 240개가 넘었다. 예상되는 일이지만, 회사 내 누구도 어면 채널이 어떤 목적으로 사용되는지에 전부 파악하고 있지 않아서 사람들은 어느 채널이 '맞는' 채널인가를 두고 논쟁하느라 극도로 혼란스러웠고, 부서 간 조정은 실제로 더 악화됐다

20260710

dalai — Fri, 10 Jul 2026 06:06:36 +0900

삶을 의미있게 만들어주는 일상의 철학

dalai — Thu, 9 Jul 2026 07:05:18 +0900

- 우리의 이유 없는 불안은 자신에게 맞는 어떤 활동을 찾으려는 본능에 기인한 것으로 보입니다. 고양이를 키우는 사람들은 잘 알 텐데, 고양이는 불안감을 주는 상황을 일부러 만들고, 거기서 도망쳤다가 쫓아가는 장난을 즐깁니다. 그러나 동물에 비해 본능을 거의 상실하다시피 한 인간의 경우, 불안의 원인이 무엇인지 파악하는 힘이 훨씬 떨어집니다. 그렇기 때문에 인간은 불특정한 방식으로 불안해하거나 동물에게서는 볼 수 없는, 추상적이고 매우 일반적인, 자신의 존재에 대한 불안(실존적 불안ㅡ옮긴이)을 겪는 특권을 갖게 되었습니다
고대 세계에는 낯설었던, '세계에 대한 불안(Weltangst)' 현상은 기독교와 함께 비로소 세상에 등장합니다. "너희는 세상에서 두려워하지만 안심하라. 나는 세상을 극복했느니라(공동번역성서는 "너희는 세상에서 고난을 당하겠지만 용기를 내어라. 내가 세상을 이겼다"라고 번역했으나 '불안'에 대한 저자의 주장을 이어가기 위해 독일어 원문 그대로 옮김-옮긴이)"라는 <요한복음서>의 한 구절을 근거로 중세 학자들은 이런 감정과 기분의 실체를 파악하려는 논의를 활발히 펼쳤습니다. 그중 기독교 신비주의자인 야콥 뵈메는 불안을 일종의 선물이자 삶 자체로 여겼습니다. 불안을 아예 느끼지 않는 사람은 없고, 불안을 깊이 경험할수록 이를 극복할 힘도 커지기 때문입니다. 인간은 불안을 이겨내야 합니다. 그런 의미에서 불안은 자유를 향한 동경이자 갈망이기도 합니다

- 이런 생각은 불안과 자유 사이의 변증법에 중점을 둔 키르케고르의 실존철학으로 이어집니다. 불안의 개념에서 그는 말합니다. "불안은 현기증에 비유할 수 있다. 입을 벌린 심연을 내려다보면 현기증이 난다. 그 이유는 무엇일까? 심연 못지않게 그의 눈에도 원인이 있다. 아래를 응시하지 않았다면 그럴 일이 없기 때문이다. 그러므로 불안은 (..) 자유가 자신의 가능성을 내려다볼 때 일어나는 현기증이다. (..) 이 현기증 속에서 자유는 힘없이 주저앉는다."
불안은 모든 면에서 신뢰하기 힘든 형편없는 조언자입니다. 게다가 철학보다는 오히려 종교, 나아가 심리학의 범주에 훨씬 울리는 현상이기도 합니다. 불안 장애야말로 우리 시대에 가장 빠르게 퍼지고 있는 마음의 병이죠. 그런 점에서 일찍이, 1844년에 처음으로 불안이란 개념을 다룬 저작을 내놓은 키르케고르 같은 철학자가 있었다는 사실이 놀랍기만 합니다.

- 열정은 어떤 사물이나 인간, 또는 사상에 시간과 힘과 재산을 낭비하는 일과 비슷합니다. 위대한 열정은 통제할 수 없는 탓에 일단 휩쓸리면 속절없이 빠져들게 되죠. 열정에 사로잡힌 자는 자신을 통제할 수 없고 그러기를 바라지도 않습니다. 다시 말해 열정은 이성으로 제어되지 못하고, 오히려 자신의 목적을 이루려고 날카로운 이성을 굴복시킵니다. 이로써 열정은 창조력을 낳는 기반이 됩니다
고전주의 작가 프리드리히 실러가 다녔던 엘리트 사관학교의 교사 야콥 프리드리히 아벨은 <위대한 천재들의 탄생과 특징에 관한 강연>에서 이런 말을 남겼습니다
"열정 없이는 결코 어떤 위대한 일도, 영광스러운 일도 일어난 적 없었고. 위대한 사상이 떠오르거나 위엄 있는 행위가 이루어진 적도 없다."
이런 의미에서 프리드리히 니체도 열정적인 삶을 촉구합니다 .그런 삶이야말로 그 어떤 삶보다 추구할 만한 것이라고 합니다
그는 자신의 대표작 <차라투스트라는 이렇게 말했다>의 머리말에서 말합니다. "너희를 혀로 핥아줄 번갯불은 어디에 있는가? 너희가 접종받아야 할 광기는 어디에 있는가?"

- 죽음에 관해 철학자들이 저마다 목소리를 냈지만 한 가지에는 의견이 일치합니다. 현명한 사람은 죽음을 두려워하지도. 갈망히지도 않고 삶의 자연스러운 귀결로 바라보면서 의연한 지성으로 침착하게 죽음을 맞이한다는 것입니다. 현명한 사람은 죽음에 관한 생각을 애써 억누르지 않고 그렇다고 항상 죽음만을 생각하지도 않으며, 오히려 올바른 삶을 살고자 노력합니다. 이런 삶만이 죽음이 주는 끔찍한 공포를 없애주기 때문입니다. 하이데거의 말처럼 인간은 "죽음을 향해가는 존재"이므로 적극적으로 자기 삶에 의미를 부여하는 것이 중요합니다. 로마 시인 호라티우스가 남긴 "카르페 디엠(오늘을 즐겨라)"은 오늘날까지도 사람들의 입에 오르내리는 유명한 문장입니다 죽음이라는 현상을 앞에 두고 사람들이 보이는 태도는 기본적으로 두 가지입니다. 이는 결국 믿음의 문제이므로 철학적으로는 결론을 내리기가 힘듭니다. 즉. 한쪽에서는 죽음이 완전한 끝이라고 믿는 반면. 다른 한쪽에서는 죽음을 더 나은 세상으로 가는 과정으로 이해합니다. 여기서 의견이 갈리는데. 소크라테스 같은 위대한 철학자는 어느 편도 들지 않았습니다. <소크라테스의 변론>에는 이렇게 쓰여 있습니다.
"죽음은 존재가 소멸하는 것이어서 죽은 자들이 더는 어떤 것도 지각할 수 없는 상태이거나, 전해지는 이야기처럼 영혼이 이승에서 저승으로 장소를 옮겨 살아가는 어떤 변화이거나. 둘 중 하나입니다."
죽음이 가장 끔찍한 불행이라는 일반적인 생각에 소크라테스는 동의하지 않습니다. 왜냐하면 죽음은 꿈꾸지 않는 잠, 삶의 영원한 휴식이기에 편안한 것이거나, 영혼이 거처를 옮기는 일이라면 오히려 기뻐할 일이기 때문입니다. 그곳에서 망자는 벗들과 온종일 철학에 몰두하며 새로운 삶을 만끽할 수 있죠. 소크라테스의 제자인 플라톤은 불멸을 믿는 쪽이었습니다. 반면 에피쿠로스는 죽음을 개개의 존재가 해체되어 종말을 맞이하는 것으로 봅니다. 그렇지만 죽음은 두려워할 대상이 아니라고 합니다. 따지고 보면 죽음은 우리를 직접 건드릴 수 없기 때문입니다. 에피쿠로스는 <메노이케우스에게 보내는 편지>에 이렇게 썼습니다.
"우리가 존재할 때는 죽음이 아직 오지 않았고. 죽음이 오자마자 우리는 더 이상 존재하지 않기 때문에 가장 두려운 악인 죽음은 우리에게 아무것도 아니다."
산 자에게는 죽음이 없고. 죽은 자에게는 더 이상 존재하지 않으니 어느 쪽이든 우리와 상관없다는 이야기지요. 죽음은 모든 감각을 상실하는 것이기 때문입니다. '죽음'도 느낄 수 없습니다
에피쿠로스는 계속 설명합니다
"선과 악은 모두 감각을 통해 경험된다. 그러나 죽음과 동시에 모든 감각은 사라진다. 그러므로 죽음은 우리에게 아무것도 아니며 (..) 죽음이 결코 두려운 일이 아님을 확실히 깨달은 사람은 살아가면서 두려워할 것이 없다."

- 독일 철학자 파울 니콜라이 하르트만은 윤리학에서 이런 말을 했습니다.
"진정한 행복은 항상 우리가 생각하지 못했던 쪽에서 찾아온다. 행복은 늘 우리가 찾지 않았던 곳에 있고, 선물로서 찾아오는 것이지 삶으로부터 빼앗거나 억지로 얻어내는 것이 아니다. 행복은 어디에서나 발견되는 삶의 풍부한 가치들 속에 들어 있다."

- 하이데거는 '초연한 내맡김'을 어떤 사물이나 현상이 있음을 인정하는 동시에. 그 사물이나 현상을 존재하게 하는 숨은 진리에 눈과 귀를 여는 태도라고 정의합니다. 그는 <초연한 내맡김에 관한 해명>에서 '초연한 내맡김'은 우리가 적극적인 의욕(의지)에서 벗어나도 된다고 "본성이 허용할 때 깨어난다"고 말합니다(인간의 의지로 얻을 수 있는 영역이 아니라서 '허용하다'라고 함-옮긴이). 그는 본성의 "그런 허용을 이끌어내는 것이야말로 초연한 내맡김에 이르는 최고의 길"이며. 특히 '조용한 대화 과정처럼 그 계기가 눈에 띄지는 않지만 초연한 내맡김의 길로 인도하는 순간'이 그렇다고 설명했습니다
하이데거에 따르면 초연한 내맡김은 '열려 있음'이며 존재와 진리의 넓은 세상에 자신을 맡기는 것입니다. 이런 점에서 그것은 조용한 기다림입니다. 따라서 초연한 내맡김이야말로 철학적 삶의 방식, 즉 철학적 사고를 가능케 하는 생활양식 또는 태도라 말할 수 있습니다.

- 삶의 의미를 잃은 사람은 위험에 처해 있습니다. 일에 대한 회의감이 커지면서 당신이 심리적으로 궁지에 몰렸듯이 말입니다. 하지만 자기 양심이 던진 질문에 답함으로써 결국 당신은 올바른 선택을 했습니다. 그리고 다행히 이후 삶에서 새로운 의미를 발견할 수 있었죠. 프랭클에 따르면 인간에게 질문을 던지는 주체는 다름 아닌 삶 자체입니다. 다시 프랭클의 말을 소개합니다 <삶의 의미에 관하여>에 나오는 말입니다
"인간은 삶의 의미를 묻는 것이 아니라 오히려 삶으로부터 질문받는 존재다. 인간은 삶에 대답하고 삶을 책임져야 하는 자다. 그러나 사람이 내놓는 대답은 구체적인 '삶의 문제'에 대한 구체적 대답일 수밖에 없다."
그는 이어 '현재를 살아가는 존재'가 가진 '책임감 안에서 답을 얻고 존재 자체로써 사람은 자신이 던진 질문의 대답을 '완성'한다"고 했습니다