GlobalFoundries의 해자와 성장 가능성

Ryan

Sep 25

11 min read

GlobalFoundries의 해자와 성장 가능성

Everspin과 Kepler Computing에서 AI 광통신까지

RyanLab | 미래기술 투자연구소 | 2026년 9월 25일

삽화 1 여러 반도체 기술을 제품으로 연결하는 제조 기반의 개념 이미지

블로그를 쓰면서 여러 반도체 회사를 조사하다 보면, 유독 반복해서 등장하는 이름이 있습니다.

GlobalFoundries. 나스닥 티커는 GFS이고, 회사는 보통 GF라고 줄여 부릅니다.

처음에는 반도체를 대신 만들어주는 파운드리 회사 정도로 생각했습니다. 그런데 MRAM을 만드는 Everspin, 강유전체 기반 AI 메모리를 개발하는 Kepler Computing, 새로운 온칩 메모리를 개발하는 RAAAM을 조사하면서 같은 이름을 다시 만나게 됐습니다. 광통신 분야에서는 Marvell과의 관계에서도 GF가 등장했습니다.

자성으로 기억하는 기술, 전기적 분극을 활용하는 기술, 빛으로 데이터를 연결하는 기술. 작동 원리가 서로 다른데도 제조 단계에서 GF와 연결된다는 점이 궁금했습니다.

그러다 이런 의문이 생겼습니다.

서로 다른 미래 기술을 개발하는 회사들이 왜 같은 제조 파트너를 찾는 걸까. 그 자리에 오래 머물 수 있는 해자가 있는 걸까. 그리고 그 중요성이 실제 성장과 이익으로 이어질까.

자료를 살펴보고 내린 현재의 판단은 이렇습니다. GF의 경쟁력은 고객의 제품 설계와 제조 공정이 깊게 연결되는 특화 분야에 있습니다. Everspin과의 관계에서는 이미 메모리를 상업 생산해온 경험이 확인되고, Kepler와의 협력에서는 새로운 재료와 기존 제조 기반을 결합할 가능성이 보입니다. AI 광통신에서는 실제 매출 성장도 나타나고 있습니다.

다만 이 세 가지를 같은 확실성으로 평가할 수는 없습니다. 이미 생산하는 사업, 성장하고 있는 사업, 앞으로 양산을 검증해야 하는 사업을 나누어 볼 필요가 있었습니다.

그 차이가 이번 조사의 핵심이었습니다.

특화 공정을 선택한 이유

GF의 출발부터 살펴봤습니다.

회사는 2009년 AMD의 제조 사업을 바탕으로 출범했고, 이후 Chartered와 IBM의 반도체 제조 사업 등을 흡수하며 기술과 생산 기반을 넓혔습니다. 지금의 GF에는 여러 기업에서 축적된 제조 경험이 함께 들어 있습니다.^[1]

지금의 사업 방향을 이해하는 데 중요한 사건은 2018년에 있었습니다. GF는 7nm 개발을 무기한 중단하고, 차별화된 공정에 역량을 집중하겠다고 발표했습니다.^[2]

반도체를 3nm, 2nm처럼 더 작은 공정으로 내려가는 경쟁으로만 보면 이 결정은 후퇴로 보일 수 있습니다. 실제로 GF는 최첨단 GPU와 CPU를 만드는 선단 로직 경쟁에서 큰 기회를 포기했습니다. 그 한계는 분명히 인정해야 합니다.

그런데 반도체가 해결해야 하는 문제는 연산 성능만이 아닙니다.

무선 신호를 손실 없이 보내야 하고, 배터리가 오래가도록 전력 누설을 줄여야 합니다. 광통신에서는 빛을 변조하고 감지해야 하며, 그 앞뒤에서 매우 빠른 전기 신호도 처리해야 합니다.

GF의 기술 포트폴리오를 이 관점에서 보면 조금 다르게 읽힙니다.

GF의 기술	쉽게 풀면	연결되는 수요
RF-SOI	고주파 무선 신호를 효율적으로 다루는 공정	스마트폰과 무선통신
FDX, FD-SOI	전력 누설을 줄이고 성능·소비전력을 조절하기 좋은 공정	엣지 AI, 자동차, IoT
SiGe	매우 빠른 아날로그 전기 신호를 처리하는 공정	광통신 송수신 회로
Silicon Photonics	빛을 다루는 기능을 반도체 칩에 집적하는 기술	데이터센터 광연결

회사 기술 자료를 기능 중심으로 정리한 표입니다. 각각 해결하는 문제가 다르며, GF가 지원하는 모든 기술이 하나의 동일한 공정에서 구현되는 것은 아닙니다.^[3]

예를 들어 SiGe와 실리콘 포토닉스는 광통신 안에서도 역할이 다릅니다. 하나는 고속 전기 회로에, 다른 하나는 빛을 다루는 소자에 강점이 있습니다. 광통신 시장이 커지면 두 기술이 함께 필요해질 수 있습니다.

이렇게 보니 GF가 여러 분야에서 등장하는 이유를 조금 이해할 수 있었습니다. 기존에 쌓아온 저전력·고주파·광학 공정이 새로운 시스템의 요구와 만나는 것입니다.

Everspin의 MRAM과 상업 생산 경험

삽화 2 자성 메모리와 강유전체 및 3D 집적을 표현한 개념 이미지

그 연결은 메모리 분야에서 더 뚜렷하게 나타납니다. RAAAM뿐 아니라 MRAM을 개발하는 Everspin, 강유전체 기반 메모리를 개발하는 Kepler Computing도 GF와 협력하고 있습니다. 다만 세 회사의 기술과 상용화 단계는 서로 다릅니다.

먼저 Everspin을 보겠습니다. 나스닥 티커도 MRAM인 이 회사는 자성 상태를 이용해 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리를 개발합니다. 전원을 꺼도 정보를 유지하는 특성이 있습니다.^[4]

Everspin과 GF는 2014년부터 STT-MRAM을 공동 개발해왔습니다. Everspin의 2025년 연차보고서는 선진 공정의 고밀도 제품을 생산하는 단일 파운드리로 GF Singapore를 명시합니다. 회사 제품 안내도 GF와의 협력을 통해 2017년부터 상용 MRAM을 출하해왔다고 설명합니다.^[5][6]

여기서는 이미 제품을 생산하고 판매하는 관계가 확인됩니다.

이 협력을 이해하려면 독립형 MRAM과 내장형 MRAM을 구분할 필요가 있습니다. 독립형은 메모리 자체가 하나의 칩인 제품이고, 내장형은 다른 기능을 수행하는 칩 안에 메모리 블록을 넣는 방식입니다.

GF는 Everspin의 독립형 STT-MRAM을 생산하는 동시에, 라이선스받은 기술을 활용해 다른 고객에게 내장형 MRAM도 제공할 수 있습니다. 관련 설계 정보를 사용한 웨이퍼를 고객에게 공급하면 Everspin에 로열티를 지급하는 구조가 연차보고서에 설명돼 있습니다.^[5]

2020년 공동 발표에서는 40nm·28nm 독립형 STT-MRAM의 생산과 GF 22FDX의 내장형 MRAM 초기 생산을 확인할 수 있습니다. 같은 발표에 나온 12nm는 향후 공동 개발을 위한 계약 범위였습니다. 이 발표만으로 12nm 대량생산까지 확인됐다고 쓰면 안 됩니다.^[7]

제가 이 관계에서 보는 것은 외부 기업의 메모리 기술을 GF의 공정에서 사용할 수 있게 만들어, 고객이 그 공정을 선택할 이유를 늘리는 구조입니다.

가령 칩 설계자가 저전력 연산 기능과 전원이 꺼져도 남는 메모리를 한 칩에 넣고 싶다고 해보겠습니다. 검증된 내장형 MRAM을 사용할 수 있다는 점은 공정을 고를 때 의미 있는 조건이 될 수 있습니다. GF 입장에서는 공정의 활용 범위가 넓어지고, Everspin 입장에서는 기술을 적용할 시장이 넓어집니다.

그렇다고 Everspin의 모든 생산이 GF에 묶여 있는 것은 아닙니다. Everspin은 자체 Chandler 생산라인도 운영하며, 2026년 4월에는 해당 라인의 MRAM·자기센서 제품 생산능력을 확대하기 위해 Microchip과 별도 제조 협약을 발표했습니다. 이 협약의 첫 제품 출하는 2027년 하반기가 목표입니다.^[8]

GF와의 깊은 협력은 확인되지만, 이를 Everspin 전체 제품에 대한 영구적인 제조 독점으로 확대해서 해석할 수는 없습니다.

RAAAM과 공정을 함께 최적화하는 관계

이제 RAAAM으로 시선을 옮겨보겠습니다.

2026년 9월 2일, GF와 RAAAM은 GF의 FDX 공정에서 GCRAM이라는 메모리를 공동 개발하고 시험용 칩의 테이프아웃을 완료했다고 발표했습니다. 테이프아웃은 설계를 마치고 실제 제조로 넘기는 단계입니다.^[9]

제가 주목한 부분은 두 회사가 메모리 셀과 공정 설계 규칙을 함께 최적화했다는 점입니다.

메모리 회사가 설계도를 완성한 뒤 아무 공장에나 생산을 맡기는 관계로 생각하면 이 협력의 의미를 놓치기 쉽습니다. 여기서는 메모리 구조와 제조 공정이 함께 맞물려야 목표 성능을 얻을 수 있습니다.

FD-SOI의 낮은 누설전류가 메모리의 데이터 유지와 전력 소비에 도움을 줄 수 있다는 것이 두 회사의 설명입니다. 회사 발표 기준으로 주요 고객에게 설계를 제공하는 시점은 2027년 초입니다.^[9]

따라서 지금은 공동 개발의 진전을 확인한 단계입니다. 대량생산과 매출이 입증된 단계까지 도달한 것은 아닙니다.

그래도 사업 구조는 흥미롭습니다. 이런 메모리가 고객 제품에 채택된다면, GF의 공정은 그 제품의 성능과 경제성을 결정하는 요소가 됩니다. 저는 여기서 제조 파트너가 고객의 설계 안으로 얼마나 깊이 들어갈 수 있는지를 봤습니다.

Kepler Computing과 강유전체 AI 메모리

여기에 Kepler Computing을 더하면 또 다른 방향이 보입니다.

Kepler는 강유전체 기술과 3D 집적을 활용해 AI 메모리의 용량과 전력 효율을 개선하려는 회사입니다. 강유전체는 전기적 분극 상태를 이용하는 물질입니다. 자성 상태를 이용하는 MRAM과는 저장 원리가 다릅니다.^[10]

흔히 FRAM 또는 FeRAM이라고 부르는 강유전체 메모리와 연결되는 기술이지만, Kepler의 사업은 회사가 설명하는 새로운 재료와 3D 구조까지 포함합니다. 따라서 기존 상용 FRAM 제품을 GF가 그대로 대신 생산하는 관계로 단순화하기는 어렵습니다.

GF와의 관계는 양쪽에서 확인됩니다. Kepler는 공식 홈페이지의 투자자 명단에 GlobalFoundries를 올려놓고 있습니다. GF 역시 공식 계정에서 자신을 Kepler의 제조 파트너로 소개했고, CEO Tim Breen은 싱가포르와 버몬트 팀이 협력하고 있다고 밝혔습니다.^[11][12]

즉, GF는 Kepler의 제조 협력사이면서 투자자이기도 합니다.

Kepler는 기존 공정에 새로운 재료와 추가 공정을 결합하고, 수직 방향으로 소자를 쌓아 메모리 집적도를 높이는 접근을 설명합니다. EUV 의존도를 줄이면서 기존 반도체 제조 기반을 활용하겠다는 구상입니다.^[13]

이 주장이 성공한다면 GF에는 중요한 의미가 생깁니다. 기존 공장과 공정에 새 기술을 결합해, 과거에는 접근하기 어려웠던 고부가가치 메모리 수요를 확보할 수 있기 때문입니다. 이는 회사 설명을 바탕으로 한 제 해석이며, 아직 수율과 원가로 확인해야 할 부분입니다.

Kepler가 제시한 일정은 2026년 샘플 제공, 2027년 생산 확대입니다. 작동하는 실리콘을 확보했다는 것도 회사의 설명입니다. 이를 대규모 고객 검증과 양산 수익성이 입증됐다는 뜻으로 받아들일 수는 없습니다.^[11][13]

세 회사를 나란히 놓으면 GF와의 관계가 더 잘 보입니다.

기업	메모리 접근법	GF와의 관계	공개자료로 확인되는 단계
Everspin	자성 기반 STT-MRAM	공동 개발, 상용 제품 제조, 내장형 MRAM 라이선스	상업 생산·출하 이력 확인
RAAAM	Gain-Cell RAM 기반 온칩 메모리	FDX 공정과 메모리 셀 공동 최적화	시험 칩 테이프아웃, 2027년 초 고객 설계 접근 목표
Kepler Computing	강유전체 기술과 3D 집적을 활용한 AI 메모리	제조 협력, GF의 투자 참여	회사 기준 2026년 샘플·2027년 생산 목표

각 회사와 GF의 발표를 정리한 표입니다. GCRAM, MRAM, 강유전체 메모리는 서로 다른 기술이며, 협력한다는 사실과 상용화 단계도 따로 봐야 합니다.^{[9][5][6][10][11][12]}

처음에는 여러 메모리 회사가 같은 공장을 이용한다는 점만 눈에 들어왔습니다. 그런데 조금 더 들여다보니, GF가 맡는 역할도 기술마다 달랐습니다. 어떤 관계에서는 검증된 생산과 라이선스가 중심이고, 다른 관계에서는 새로운 재료와 공정의 공동 개발이 중심입니다.

저는 이 차이가 GF를 평가할 때 중요하다고 생각합니다. 여러 기술이 성공할 수 있는 제조 기반을 마련하면 성장 기회가 넓어질 수 있습니다. 반면 모든 기술이 성공하는 것도 아니고, 그 가치가 전부 GF에 돌아오는 것도 아닙니다. Everspin의 로열티 구조처럼 지식재산을 가진 파트너와 가치를 나누는 관계도 존재합니다.

GF가 확보할 몫은 결국 계약 조건과 생산량, 수율, 제조 마진에 달려 있습니다.

인포그래픽 1 메모리 기업과 GF의 역할 및 상용화 단계 비교 본문 인용 자료 기준

Marvell과 AI 광통신으로 이어지는 연결

삽화 3 광반도체와 데이터센터를 연결하는 빛의 경로를 표현한 개념 이미지

메모리에서 확인한 연결은 광통신에서도 이어집니다. Marvell과의 관계에서는 이미 생산 중인 사업의 확장을 확인할 수 있습니다.

2026년 9월 17일, GF와 Marvell은 차세대 광연결을 위한 협력을 확대한다고 발표했습니다. 핵심은 미국 버몬트 공장의 SiGe 생산능력을 확보하고 늘리는 것입니다. 두 회사는 기존 생산 관계를 바탕으로 200G/lane과 이후 세대의 광통신 수요에 대응하려고 합니다.^[14]

AI 데이터센터에서 더 많은 데이터를 주고받으려면 광섬유만 늘리는 것으로 끝나지 않습니다. 송수신 과정에서 신호를 구동하고 증폭하는 고속 회로도 필요합니다.

이 사례에서 GF가 담당하는 부분은 바로 그런 회로를 만드는 특화 공정입니다. Marvell의 모든 칩이나 첨단 디지털 연산칩을 GF가 만든다는 의미로 확대해서 읽으면 안 됩니다.

미래 기술을 조사하다 GF를 자꾸 만나게 되는 이유는, 새로운 시스템이 필요로 하는 특정 기능을 GF의 공정이 맡고 있기 때문이라는 생각이 들었습니다.

고객이 공정을 바꾸기 어려운 이유

여기까지 보면 다음 질문이 나옵니다.

다른 파운드리가 같은 일을 해주면 고객이 옮겨가면 되는 것 아닐까요.

이 질문에 참고할 만한 숫자가 GF의 2025년 연차보고서에 있습니다. 회사는 2025년 웨이퍼 출하량의 약 63%가 ‘single-sourced’였다고 설명합니다. 회사 정의상 GF 기술로만 생산되거나, 다른 제조사로 이전하려면 상당한 재설계가 필요한 제품입니다. 매출의 63%가 아니라 출하량 기준이라는 점도 구분해야 합니다.^[15]

저는 이 숫자가 GF의 해자를 설명하는 가장 직접적인 근거라고 봅니다.

가령 어떤 고객이 GF 공정에 맞춰 칩을 설계하고 성능을 검증했다고 생각해보겠습니다. 다른 공장이 조금 더 낮은 가격을 제시하더라도, 이전 과정에서 설계 변경과 재검증이 필요하다면 절감액만으로 결정하기 어렵습니다. 일정 지연이나 제품 성능 변화도 함께 고려해야 합니다.

고객과 공정이 함께 최적화될수록 이런 전환 부담은 커질 수 있습니다. RAAAM과 Kepler 사례는 새로운 기술이 제조 공정과 맞물려가는 과정을 보여주고, Everspin은 그 협력이 실제 제품 생산까지 이어진 사례입니다.

다만 이것이 영구적인 독점은 아닙니다. 기존 제품을 옮기기 어렵더라도 고객은 다음 세대 제품을 다른 공정에서 개발할 수 있습니다. GF가 계속 성능과 비용을 개선해야 하는 이유입니다.

제조 지역도 경쟁력의 한 부분입니다. GF는 미국·독일·싱가포르 등에 생산 기반을 두고 있습니다.^[1] 공급망을 분산하려는 고객에게는 이런 선택지가 의미가 있습니다. 다만 공정마다 생산 가능한 지역이 다르므로, 모든 제품을 모든 공장에서 자유롭게 옮겨 만들 수 있다고 이해해서는 안 됩니다.

제 판단으로 GF의 해자는 고객과 함께 최적화한 특화 공정, 검증된 제조 경험, 제품을 옮길 때 발생하는 부담에 가장 강하게 형성돼 있습니다. 생산 지역의 다양성은 여기에 보탬이 되는 요소입니다.

경쟁사와 비교해 보는 해자의 한계

그렇다면 경쟁사가 쉽게 따라오기 어려운 회사일까요.

여기서는 기대를 한 번 낮출 필요가 있습니다.

TSMC는 선단 공정뿐 아니라 RF, 아날로그, 전력관리 등 다양한 특화 공정을 제공합니다. 실리콘 포토닉스와 전기 제어 칩을 결합하는 COUPE 기술도 개발하고 있습니다.^[16]

Tower Semiconductor 역시 SiGe와 실리콘 포토닉스에 집중하는 경쟁사입니다. 이미 300mm 실리콘 포토닉스 공정을 일반 파운드리 서비스로 제공한다고 발표했습니다.^[17]

따라서 ‘첨단 로직은 TSMC, 나머지 미래 기술은 GF’라고 나누면 실제 경쟁 구도를 지나치게 단순화하게 됩니다.

GF의 여러 기술을 한꺼번에 복제하기는 어려울 수 있습니다. 하지만 고객은 자신에게 필요한 특정 공정에서만 대안을 찾으면 됩니다. 광통신 고객에게는 GF의 모든 기술보다, 자신의 제품에 맞는 광학 성능과 수율, 비용, 생산능력이 중요합니다.

이 때문에 저는 GF를 모든 분야에서 압도적인 기술 우위를 가진 회사로 보지는 않습니다. 일부 제품과 고객 관계에서 상당히 높은 전환장벽을 쌓은 회사라는 표현이 더 정확하다고 생각합니다.

그 해자가 얼마나 강한지는 새로운 고객이 계속 들어오는지, 기존 고객의 다음 세대 제품도 GF에 남는지에서 확인해야 합니다.

현재의 성장과 미래의 가능성

성장 가능성을 볼 때는 사업별로 시간을 다르게 봐야 했습니다.

지금 가장 구체적인 근거가 있는 분야는 광통신입니다.

GF에 따르면 실리콘 포토닉스 매출은 2025년에 거의 두 배로 증가해 $200M를 넘었습니다. 2026년 2분기 실적 발표에서는 올해 해당 매출이 전년의 두 배를 넘을 것으로 전망했습니다. 앞의 숫자는 실적이고, 뒤의 숫자는 경영진의 전망입니다.^[18][19]

실리콘 포토닉스를 포함한 더 넓은 사업인 통신 인프라·데이터센터 매출도 2026년 2분기에 $277M를 기록했습니다. 전년 동기 대비 62% 증가한 수치입니다. 이 매출 전체를 실리콘 포토닉스 매출로 해석해서는 안 됩니다.^[19]

이 정도면 광통신은 먼 미래의 연구 주제에만 머물러 있지는 않습니다. 이미 매출이 발생하고 있고, 사업 확장이 숫자로 나타나고 있습니다.

다만 성장의 원천도 확인해야 합니다. GF는 2025년 11월 실리콘 포토닉스 파운드리인 Advanced Micro Foundry와 광연결 설계 기업 Infinilink를 인수했습니다. 앞으로 발표되는 성장을 볼 때는 기존 사업의 성장과 인수 효과를 함께 구분할 필요가 있습니다.^[20]

기술 확장은 지금도 진행 중입니다. 2026년 9월에는 SMART Photonics와 실리콘 및 인듐인화물, 즉 InP 광소자를 결합하는 서비스를 발표했습니다. GF의 실리콘 기반 플랫폼에 InP 레이저와 광증폭기 등을 연결하는 방향입니다. 일반 고객 대상 서비스 제공 목표는 2027년 하반기입니다.^[21]

저는 이 협력에서 GF가 외부의 광원 기술을 자신의 제조 플랫폼에 연결하려는 방향을 봅니다. 성공하면 고객이 따로 해결해야 할 통합 작업이 줄어들 수 있습니다. 다만 발표된 일정과 실제 양산 성과는 앞으로 확인해야 합니다.

메모리 분야는 현재와 미래를 나누어 보고 있습니다. Everspin과의 MRAM 협력에는 이미 상업 생산 이력이 있습니다. RAAAM의 새로운 온칩 메모리와 Kepler의 AI 메모리는 앞으로 고객 검증과 생산 확대를 확인해야 할 사업입니다. 이들을 모두 먼 미래의 기술로 묶거나, 반대로 모두 양산 중인 성장동력으로 묶으면 현재 위치를 놓치게 됩니다.

양자컴퓨팅은 더 긴 시간을 요구합니다.

GF는 2026년 5월 Quantum Technology Solutions를 출범시켰습니다. 실리콘 스핀 큐비트와 광자 방식 등 여러 접근법의 기업들과 협력하고 있으며, 극저온 CMOS와 첨단 패키징 등의 제조 역량을 확장하고 있습니다.^[22]

9월에는 미국 상무부와 $375M 규모의 양자 관련 연구개발 지원 계약을 확정했다고 발표했습니다.^[23]

여기서 정부의 연구개발 지원금과 고객에게 반도체를 판매해서 얻는 매출은 구분해야 합니다. 지원금은 개발을 돕지만 상업적 수요를 대신 증명하지는 않습니다.

양자컴퓨터의 생산 규모가 커질 때 GF가 제조 파트너로 자리 잡을 가능성은 있습니다. 다만 어느 방식이 얼마나 큰 시장을 만들지, 그중 GF가 어느 부분을 담당할지는 아직 열려 있습니다.

제 분석에서 광통신은 현재의 성장 근거이고, Everspin과의 MRAM 협력은 특화 메모리를 상업 생산해온 근거입니다. RAAAM·Kepler의 새로운 메모리와 양자 제조는 앞으로 사업이 더 커질 수 있는 가능성입니다. 이들을 같은 확실성으로 더해서 기업가치를 계산하고 싶지는 않습니다.

회사 전체 실적에서 확인할 부분

여기까지 조사하고 나니 오히려 숫자를 다시 봐야겠다는 생각이 들었습니다.

기술 이야기는 매력적인데, 회사 전체도 그렇게 빠르게 성장하고 있을까요.

2025년 GF의 연매출은 $6.791B였습니다. 2024년 $6.750B와 비교하면 약 0.6% 증가했습니다. 새로운 기술에서 기회가 생기는 동안, 회사 전체 매출은 사실상 제자리에 있었던 셈입니다.^[20]

사업 구성도 그 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다. 2025년 매출에서 스마트 모바일이 차지한 비중은 39%, 자동차는 21%, 통신 인프라·데이터센터는 11%였습니다.^[15]

GF를 광통신 뉴스로 처음 접하면 AI 인프라 기업처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 기존 사업의 규모가 여전히 큽니다. 새 사업이 빠르게 성장하더라도 기존 수요가 약하면 회사 전체의 성장은 제한될 수 있습니다.

2026년 2분기에는 변화가 조금 더 보입니다.

지표	2025년 2분기	2026년 2분기
매출	$1.688B	$1.786B
매출총이익률, IFRS	24.2%	28.3%
영업이익률, IFRS	11.6%	9.7%
조정 영업이익률, Non-IFRS	15.3%	16.7%

출처: GF 2026년 2분기 실적 발표.^[24]

매출은 약 6% 증가했고, 매출총이익률은 개선됐습니다. 그런데 회계기준상 영업이익률은 하락했고, 회사가 제시하는 조정 영업이익률은 상승했습니다. 조정 수치에서는 주식보상비용과 인수 관련 비용 등이 제외됩니다.^[24]

저는 두 숫자를 함께 봐야 한다고 생각합니다. 조정 실적은 사업의 흐름을 이해하는 데 도움이 되지만, 제외된 비용도 주주 입장에서 살펴볼 경제적 의미가 있습니다.

같은 분기 영업현금흐름은 $405M였지만, 회사가 제시한 조정 잉여현금흐름은 -$3M였습니다. 유형·무형자산 취득에 $411M가 지출됐습니다. 한 분기는 투자 집행 시점의 영향을 받으므로 이것만으로 현금창출력을 단정할 수는 없습니다.^[24]

다만 파운드리 성장에는 실제 돈이 필요하다는 점은 분명합니다. 생산능력을 늘리고 새 공정을 개발해도, 충분한 주문과 가동률이 따라오지 않으면 투자금 회수가 늦어집니다.

기술의 중요성과 주주가 얻는 수익 사이에는 이 과정이 놓여 있습니다.

인포그래픽 2 기술 개발이 사업 성과로 이어지는지 확인하기 위한 분석 틀

앞으로 확인하려는 네 가지

조사를 시작할 때의 질문으로 돌아가 봅니다.

GF에는 미래 성장 잠재력이 있을까요. 저는 있다고 봅니다. Everspin과의 협력은 새로운 메모리 기술을 상업 생산으로 연결해온 경험을 보여줍니다. Kepler와 RAAAM은 그 제조 기반의 활용 범위를 더 넓힐 수 있는 프로젝트입니다. 광통신에서는 기존 고주파·아날로그·광학 기술이 AI 데이터센터 수요와 연결되며 실제 매출 성장으로 나타나고 있습니다.

현재 해자가 있을까요. 고객 제품과 깊게 연결된 특화 공정, 제조 경험, 전환비용에서 근거를 찾을 수 있습니다.

다만 그 해자가 자동으로 높은 성장률을 만들어주지는 않습니다. 기존 제품을 지키는 힘과 새 시장에서 더 많은 사업을 따내는 힘은 각각 확인해야 합니다.

앞으로 저는 다음 네 가지를 보려고 합니다.

· 광통신 성장의 크기와 지속성: 높은 성장률이 유지되는지, 회사 전체 매출을 움직일 만큼 커지는지.

· 고객의 다음 세대 제품: 협력 발표가 실제 설계 채택과 반복적인 양산 주문으로 이어지는지.

· 공식 실적과 현금흐름: 매출총이익 개선이 영업이익과 여러 분기의 잉여현금흐름으로 연결되는지.

· 메모리와 신규 기술의 확장: Everspin과의 생산 관계가 차세대 제품으로 이어지는지, RAAAM·Kepler의 메모리와 광원 통합·양자 제조가 개발 단계를 넘어 고객 매출을 만드는지.

이번 조사를 통해 제가 GF를 보는 관점은 조금 달라졌습니다.

새로운 반도체 기술을 볼 때 이제는 그 아이디어만큼, 누가 그 기술을 반복해서 안정적으로 생산할 수 있게 해주는가를 함께 보게 될 것 같습니다.

Everspin의 MRAM을 볼 때 만났던 GF와 Kepler의 강유전체 메모리를 볼 때 만났던 GF가 이제는 하나의 사업 구조 안에서 연결됩니다. 서로 다른 기술이 제품이 되는 과정에서, 이 회사의 공정과 제조 경험을 필요로 하는 지점이 있었던 것입니다.

GF가 여러 기술의 제조 파트너가 될 수 있다는 사실은 관심을 가질 이유가 됩니다. 그 관계가 오래 지속되는 주문과 충분한 제조 이익으로 이어지는지는 투자 판단을 위해 확인할 부분입니다.

앞으로 관심을 두고 싶은 것은 그 접점의 개수가 아닙니다. 그중 얼마나 많은 관계가 오래 지속되는 생산과 수익으로 바뀌는지입니다. 거기까지 확인할 수 있다면 GF의 미래가치를 지금보다 훨씬 구체적으로 판단할 수 있을 것입니다.