[반도체 패권 경쟁] 삼성은 사업 다각화·SK는 메모리 집중…수익성 격차 뚜렷

[경제일보] 인공지능(AI) 반도체 수요가 급증하면서 삼성전자와 SK하이닉스의 사업 구조에 따른 수익성 차이가 뚜렷해지고 있다. 삼성전자는 메모리와 파운드리, 시스템LSI를 아우르는 종합 반도체 전략으로 성장 기반을 넓히는 반면 SK하이닉스는 고부가가치 메모리에 사업 역량을 집중해 이익을 극대화하고 있다. AI 시장의 성장세가 이어지는 가운데 사업 다각화에 따른 비용 부담과 메모리 의존도가 양사의 중장기 경쟁력에 영향을 미칠 전망이다. 3일 삼성전자와 SK하이닉스의 올해 3분기 실적 발표에 따르면 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문은 매출 147조1000억원, 영업이익 106조5000억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 약 344.4%, 영업이익은 약 1421.4% 증가했다. 영업이익률은 72.4%다.

SK하이닉스는 매출 104조6155억원, 영업이익 83조3338억원으로 전년 동기 대비 각각 327.9%, 632.1% 증가했다. 영업이익률은 79.7%로 삼성전자 DS 부문보다 7.3%포인트 높았다.

삼성전자 DS 부문은 D램과 낸드플래시를 생산하는 메모리 사업을 비롯해 반도체 위탁생산을 담당하는 파운드리, 시스템반도체를 설계하는 시스템LSI로 구성된다. 반면 SK하이닉스는 D램과 낸드를 중심으로 사업을 운영한다. 삼성전자가 반도체 설계와 생산 전반에 사업 기반을 확보했다면 SK하이닉스는 메모리 제품의 기술 경쟁력과 수익성을 높이는 데 집중하는 구조다.

삼성전자는 3분기 메모리 사업에서 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 솔리드스테이트드라이브(SSD) 판매를 확대하며 역대 최대 실적을 기록했다. 파운드리 역시 첨단 공정 판매 증가와 HBM 베이스 다이 매출 확대로 실적이 개선됐다. 시스템LSI는 모바일용 시스템온칩(SoC)과 이미지센서 공급을 늘리고 맞춤형 반도체 사업을 구체화했다. 메모리가 실적 성장을 주도한 가운데 파운드리와 시스템LSI에서도 사업별 수요에 대응하며 매출을 확대했다.

다만 사업 영역이 넓은 만큼 수익성 관리에는 부담이 따른다. 파운드리는 생산시설의 가동률이 낮거나 신규 고객 확보가 지연되면 고정비 부담이 커진다. 시스템LSI도 제품 개발과 설계 인력 확보에 지속적인 비용이 발생한다.

SK하이닉스는 서버용 DDR5와 기업용 SSD 등 데이터센터용 제품 판매를 늘리며 메모리 사업의 이익 창출력을 강화했다. 고부가 제품 판매 확대에 메모리 가격 상승 효과가 더해지면서 영업이익 증가율이 매출 증가율을 크게 웃돌았다.

특히 낸드 사업에서는 321단 제품을 적용한 기업용 SSD 판매가 확대됐다. D램과 낸드 모두 데이터센터용 고부가 제품의 비중을 높이면서 메모리 사업에 집중한 전략이 실적 개선으로 이어졌다. 다만 메모리 공급 부족에 따른 가격 상승 효과도 실적에 기여한 만큼 향후 공급이 확대되면 수익성이 낮아질 수 있다. 삼성전자는 올해 4분기 파운드리의 4나노·2나노 첨단 공정 양산을 확대해 전분기와 전년 동기 대비 두 자릿수 매출 성장을 추진한다. 특히 올해 2나노 공정의 수주 과제 건수가 지난해보다 2배 이상 늘어날 것으로 예상했다. 2027년에는 미국 테일러 공장을 중심으로 AI·고성능컴퓨팅(HPC)용 첨단 반도체 생산을 확대할 계획이다.

시스템LSI 사업에서는 올해 4분기 2억화소 이미지센서 양산과 판매를 확대하고, 내년에는 맞춤형 시스템온칩(SoC) 신규 고객 확보와 비모바일 분야 진출에 주력한다.

AI 데이터센터에는 대용량 메모리뿐 아니라 고성능 연산을 담당하는 시스템반도체가 필요하다. 삼성전자는 메모리 공급에 더해 첨단 반도체의 설계와 위탁생산 사업까지 운영하고 있어 AI 인프라 투자 확대에 따른 수요를 폭넓게 확보할 수 있다. 특정 제품의 수요가 둔화하더라도 다른 사업에서 매출을 확보할 수 있다는 점도 종합 반도체 사업의 장점이다.

SK하이닉스는 늘어나는 기업용 SSD 수요에 대응해 올해 4분기 국내 낸드 생산능력에서 321단 공정 비중을 50% 이상으로 확대할 계획이다. 이를 통해 고성능·고용량 기업용 SSD 공급을 늘리고 데이터센터용 낸드 시장에서 경쟁력을 강화한다.

중장기적으로는 고대역폭플래시(HBF)와 시스템 최적화 기술을 개발해 AI 추론 과정에서 발생하는 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하는 방향으로 낸드 사업을 확대한다는 구상이다.

이러한 사업 구조는 수요가 증가하는 제품에 연구개발과 영업 역량을 집중할 수 있다는 강점이 있다. AI 데이터센터용 메모리는 일반 소비자용 제품보다 높은 성능과 안정성이 요구된다. SK하이닉스는 고부가 제품 판매를 확대해 범용 메모리보다 높은 부가가치를 확보하고 고객사별 제품 수요에 대응할 계획이다.