삼성·SK, 中 공장에 1.5조 쏟았다…AI 메모리 공급난에 해외기지 총동원

국내시설만으론 수요 감당 어려워
中 생산거점 강화로 공급확대 추진
삼성전자, 투자 전년비 68% 확대
SK하이닉스는 자금 1조 이상 투입
올 글로벌 시장 규모 1496조 전망

삼성전자(005930)와 SK하이닉스(000660)가 중국 공장에 대대적인 설비투자를 단행해 공정과 생산 능력을 동시에 끌어올리고 있다. 글로벌 인공지능(AI) 투자 열풍에 메모리반도체 공급 부족이 심화하자 중국 공장까지 총동원해 공급량을 늘리고 있는 것이다. 삼성과 SK는 대규모 투자로 낸드플래시와 D램 생산 공정을 개선해 칩 공급 확대와 수익성 개선을 기대하고 있다.

24일 금융감독원에 따르면 삼성전자는 지난해 중국 시안 공장에 전년(2778억 원)보다 67.5% 증가한 4654억 원의 투자를 단행했다. 중국 시안 공장은 삼성전자의 유일한 해외 낸드플래시 생산 기지로 전체 생산량의 약 40%를 담당하고 있다.

삼성전자는 중국 시안 공장에 2019년 약 6984억 원을 투자한 뒤 2020년에서 2023년까지 별다른 투자를 하지 않았다.

하지만 회사 측은 2778억 원을 투입하며 2024년 투자를 재개해 지난해에는 4654억 원까지 투자금을 늘리며 현지 생산 라인을 업그레이드한 것으로 파악됐다.

SK하이닉스도 지난해 중국 우시에 있는 D램 생산 공장과 다롄의 낸드플래시 제조 법인에 1조 원 넘는 투자를 집행했다. 우시 D램 공장에만 2024년(2873억 원)보다 102% 증가한 5810억 원, 다롄 낸드 공장에도 52% 늘어난 4406억 원의 자금을 투입한 것이다. SK하이닉스가 중국 공장들에 조(兆) 단위 투자를 집행한 것은 인텔의 다롄 낸드 공장을 인수할 당시인 2022년 이후 처음이다.

삼성전자 중국 시안 낸드공장 전경. 사진 제공=삼성전자

글로벌 메모리 빅2인 삼성전자와 SK하이닉스가 미국의 대중 수출 규제에도 불구하고 중국 생산시설에 대해 적극적인 투자에 나선 배경에는 끝없이 밀려드는 메모리반도체 주문이 있다.

메모리 시장은 현재 D램과 낸드플래시의 올해 생산 물량이 이미 완판될 정도로 공급 부족 현상을 겪고 있다. AI 서비스가 단순 검색에서 더 많은 추론과 학습을 요구하는 ‘에이전틱’으로 진화하며 높은 성능의 D램 수요가 증가하고 있고, 정보를 처리할 AI 데이터센터에 필요한 초고성능 메모리 주문도 폭증하는 상황이다.

실제로 UBS증권은 올해 글로벌 반도체 시장 규모가 지난해보다 40% 이상 늘어난 1조 달러(약 1496조 원)까지 확대될 것으로 내다보고 있다. 여기에 중국의 AI 인프라 투자로 내수 수요도 견조하다. 중국 내 메모리 반도체 시장은 지난해 약 4580억 위안(약 99조 원)에 육박했고 올해는 더욱 커질 것으로 전망된다.

삼성전자와 SK하이닉스는 국내 생산 시설만으로는 글로벌 수요를 감당할 수 없자 생산 거점 중 한 곳인 중국 공장을 업그레이드하는 방식으로 공급 확대를 추진하고 있다. 삼성전자는 대대적인 추가 투자를 통해 시안 낸드 공장의 주력 공정을 128단(6세대)에서 236단(8세대)으로 전환할 방침이다.

업계 관계자는 “국가핵심기술 유출을 막기 위해 해외 공장은 국내와 2세대가량 공정 차이를 두게 된다”면서 “삼성이 올해 국내에서 400단(10세대) 낸드 제품 생산이 예정된 만큼 중국 공장을 8세대로 전환하는 데 속도가 붙을 것”이라고 설명했다.

SK하이닉스 역시 최근 투자로 우시 공장의 D램 생산 공정을 10㎚(나노미터·10억분의 1m)급 3세대(1z)에서 4세대(1a)로 상향한 것으로 파악됐다. 우시 공장은 이를 통해 5세대 더블데이터레이트(DDR5) 등 고부가가치 제품을 대량으로 양산할 수 있게 돼 실적 개선에 큰 기여를 할 것으로 전망된다.

또 다른 업계 관계자는 “SK하이닉스 전체 D램 생산량의 30% 이상을 차지하는 우시 공장이 고부가가치 제품 생산 공장으로 전환됐다”면서 “다롄 공장도 투자 확대를 통해 재무구조를 개선하고 생산 효율을 높일 수 있을 것”이라고 내다봤다.

SK하이닉스 중국 우시 D램공장 전경. 사진제공=SK하이닉스

구경우 기자 bluesquare@sedaily.com