희토류 수출 통제와 AI 산업: 투자 기회를 찾는 위기 대응 전략

중국의 희토류 수출 통제로 인한 글로벌 공급망 위기에 대응하는 대체 기술 기업에 주목할 때다. AI 하드웨어와 밀접한 희토류 소재의 공급 불안정성은 새로운 대체 기술과 투자 기회를 창출하고 있다.

목차

• 중국 희토류 수출 통제의 배경과 AI 산업 영향
• 희토류와 AI 하드웨어의 불가분한 관계
• 글로벌 주요국의 희토류 위기 대응 전략
• 투자자가 주목해야 할 4대 핵심 기술 기업 분야
• 위기 속 투자 전략: 단기 및 중장기 접근법
• 미래 전망: 기술 혁신과 투자 기회

중국 희토류 수출 통제의 배경과 AI 산업 영향

2025년 4월, 중국 상무부는 가돌리늄, 테르븀, 디스프로슘, 루테튬, 스칸듐, 이트륨 등 중희토류와 희토류 자석에 대한 수출통제 조치를 발표했다. 이는 도널드 트럼프 미국 대통령의 관세 부과에 대한 보복 조치로, 글로벌 기술 산업에 큰 파장을 일으키고 있다. 특히 인공지능 산업은 희토류 의존도가 높아 직접적인 타격이 예상된다.

중국은 2023년 기준 전 세계 중희토류 공급량의 99%, 희토류 자석의 90%를 생산하고 있어 사실상 독점적 지위를 차지하고 있다. 이러한 상황에서 수출 통제는 단기적으로 가격 급등을 초래하겠지만, 장기적으로는 대체 기술 개발과 공급망 다변화를 가속화할 전망이다.

희토류와 AI 하드웨어의 불가분한 관계

희토류 원소들은 현대 기술 산업의 필수 소재로, 특히 AI 하드웨어 생산에 광범위하게 사용된다. AI 서버와 데이터센터의 하드 드라이브와 냉각 시스템에는 네오디뮴과 디스프로슘이 포함된 강력한 자석이 필요하다. 고성능 반도체 및 AI 칩 제조에는 이트륨, 루테튬, 스칸듐 등이 사용되며, 5G 및 6G 통신 장비에는 에르븀, 이터븀 등이 필수적이다.

미국 인공지능 연구소의 분석에 따르면, 평균적인 AI 데이터센터는 연간 약 2톤의 다양한 희토류 원소를 소비한다. 또한 대형 언어 모델(LLM)을 학습시키는 데 필요한 GPU 서버 한 대당 약 31g의 디스프로슘과 89g의 네오디뮴이 포함되어 있다. 희토류 공급 불안정은 AI 발전 속도에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 중대한 도전 과제다.

글로벌 주요국의 희토류 위기 대응 전략

주요 국가들은 이미 다양한 방식으로 희토류 위기에 대응하고 있다. 이러한 국가별 전략을 이해하는 것은 투자 기회를 파악하는 데 중요한 맥락을 제공한다.

미국은 "Critical Minerals Sustainability Act"를 통해 희토류 의존도를 줄이기 위한 대규모 투자를 진행 중이다. 캘리포니아 마운틴 패스 광산 재개발과 함께 MP Materials, Lynas Rare Earths, Materion Corporation 등의 기업이 주목받고 있다.

유럽연합은 "European Raw Materials Alliance (ERMA)"를 통해 희토류 재활용 및 대체 기술 개발에 집중하고 있다. 특히 독일 Fraunhofer-Gesellschaft 연구소는 "대체 자석 기술의 개발은 유럽의 기술 주권에 결정적"이라며 Neo Performance Materials, Less Common Metals, Vacuumschmelze GmbH 등의 기업을 지원하고 있다.

일본은 2010년 중국과의 영토 분쟁 이후 희토류 대체 기술 개발에 선제적으로 투자해 왔다. 일본 경제산업성에 따르면, 이미 특정 희토류 사용량을 40%까지 줄이는 데 성공했으며, TDK Corporation, Hitachi Metals, Showa Denko 등이 이 분야를 선도하고 있다.

국가	주요 정책	주목할 기업	기술 방향
미국	Critical Minerals Sustainability Act	MP Materials, Lynas, Materion	국내 생산 확대, 대체 소재
유럽연합	European Raw Materials Alliance	Neo Performance, Vacuumschmelze	재활용, 순환경제
일본	희토류 대체 기술 개발 프로그램	TDK, Hitachi Metals, Showa Denko	저희토류 자석, 대체 소재
한국	희토류 비축량 18개월 확대 계획	현대비앤지스틸, 티플래스, 동국알엔에스	공공 비축, 대체재 확보

투자자가 주목해야 할 4대 핵심 기술 기업 분야

1. 희토류 저감 자석 기술 기업

자석은 AI 하드웨어에서 가장 많은 희토류가 사용되는 부분이다. 이를 대체하는 기술을 개발하는 기업들에 주목할 필요가 있다. 미국의 Niron Magnetics는 희토류가 전혀 필요 없는 철 질화물(Iron Nitride) 기반 자석을 개발 중이며, 최근 Intel Capital로부터 대규모 투자를 유치했다. Magnequench(Neomaterials Technologies의 자회사)는 희토류 사용량을 줄인 본드 자석 기술을 AI 서버용 모터에 적용하고 있다.

브라질 연구진의 발표에 따르면, "희토류가 없는 자석 개발은 글로벌 기술 독립성에 중요하다"고 강조된 바 있으며, 이는 이 분야에 대한 투자 필요성을 뒷받침한다.

2. 반도체 및 AI 칩 혁신 기업

희토류에 의존하지 않는 새로운 반도체 소재와 설계를 개발하는 기업들도 유망하다. 영국의 Graphcore는 희토류 사용을 최소화한 새로운 AI 칩 아키텍처를 개발 중이다. 미국의 Cerebras Systems는 단일 웨이퍼 규모의 AI 칩을 개발하며 희토류 효율성을 높이는 기술을 구현했고, SambaNova Systems는 데이터플로우 아키텍처로 희토류 의존도를 낮춘 AI 컴퓨팅 플랫폼을 제공한다.

이탈리아 기술 연구소의 보고서는 "희토류 대체 소재로의 전환은 글로벌 기술 산업의 가장 중요한 과제 중 하나"라고 강조하며 이 분야의 중요성을 뒷받침하고 있다.

3. 희토류 재활용 기술 기업

재활용 기술은 희토류 위기를 극복하는 중요한 대안이다. 벨기에의 Umicore는 전자 폐기물에서 희토류를 추출하는 선진 기술을 보유하고 있으며, Solvay는 희토류 분리 및 정제 기술로 재활용 효율을 높이고 있다. 미국의 Urban Mining Company는 폐자석에서 희토류를 추출하여 새로운 자석을 만드는 순환경제 모델을 구축했다.

스페인 국립 연구 기관 CSIC는 "고급 회수 기술에 투자한다면, 희토류 재활용은 2030년까지 세계 수요의 최대 30%를 충족할 수 있다"고 전망했다.

4. 소프트웨어 최적화 기업

하드웨어 사용을 최적화하여 희토류 의존도를 줄이는 AI 소프트웨어 기업들도 주목할 가치가 있다. Mosaic ML(최근 Databricks에 인수)은 AI 모델 훈련 효율성을 높여 하드웨어 요구사항을 줄이는 기술을 개발했다. Groq는 컴파일러 최적화를 통해 AI 추론 효율성을 크게 향상시켜 하드웨어 요구를 줄인다. 이스라엘의 Deci AI는 딥러닝 모델을 자동으로 최적화하여 하드웨어 사용량을 줄이는 기술을 선보였다.

포르투갈 리스본 대학 연구팀은 "희토류 집약적 하드웨어 의존도를 줄이기 위한 소프트웨어 최적화는 AI 지속가능성을 위한 중요한 전략"이라고 강조했다.

위기 속 투자 전략: 단기 및 중장기 접근법

단기적으로는 중국 외 지역에서 희토류를 조달하는 기업들이 수혜를 볼 것이다. 충분한 희토류 재고를 확보한 기업들과 이미 상용화 단계에 있는 희토류 대체 기술을 보유한 기업들에 관심을 갖는 것이 좋다. 국내에서는 유니온, 노바텍, 현대비앤지스틸, 티플래스, 동국알엔에스 등이 단기적 수혜주로 꼽힌다.

중장기적으로는 미국, EU, 일본 등 주요국의 희토류 독립성 확보 프로젝트에 참여하는 기업들이 안정적인 성장이 예상된다. 재활용 및 자원 효율성에 초점을 맞춘 순환경제 모델 기업들과 하드웨어 의존도를 줄이는 소프트웨어 기술 기업들도 유망하다.

중국 과학원의 연구원은 "희토류 공급망의 변화에 따라 투자자들은 대체 기술 및 재활용 분야에서 선도적인 기업에 주목해야 한다"고 조언했다. 이는 희토류 위기가 장기화될 경우 이러한 기업들의 가치가 더욱 상승할 수 있음을 시사한다.

미래 전망: 기술 혁신과 투자 기회

중국의 희토류 수출 통제는 단기적으로 글로벌 AI 산업에 혼란을 가져올 수 있지만, 장기적으로는 기술 혁신과 새로운 투자 기회를 가속화할 것이다. 특히 희토류 사용을 줄이거나 대체하는 혁신 기술, 중국 외 지역에서의 희토류 공급망 구축, 그리고 재활용과 자원 효율성을 높이는 순환경제 모델을 갖춘 기업들이 수혜를 볼 전망이다.

최근 AI 산업은 클라우드 기반 대형 모델에서 엣지 컴퓨팅과 온디바이스 AI로 일부 트렌드가 이동하고 있다. 이는 하드웨어 자원 효율성을 높이고 희토류 의존도를 줄이는 방향과 맞물려 새로운 기술 패러다임을 형성할 가능성이 크다.

향후 희토류 위기와 관련하여 더 깊이 탐구해볼 만한 주제로는 국내 기업들의 희토류 대체 기술 개발 현황, AI 모델의 자원 효율성을 높이는 소프트웨어 최적화 방법론, 그리고 희토류 재활용 기술의 경제성 분석 등이 있다. 특히 한국 기업들의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 전략적 접근법에 대한 분석이 더 필요하다.