도널드 트럼프 전 대통령의 행정부가 애플에 대해 중국산 메모리 반도체 사용을 중단하라고 강력히 압박하고 있는 것으로 나타났다. 하워드 러트닉 미국 상무장관은 최근 미국 월스트리트저널(WSJ)과의 인터뷰에서 "트럼프 행정부는 훌륭한 미국 기업이 중국산 메모리를 사용하는 것은 바람직하지 않다는 입장"이라고 밝혀, 애플 측에도 이러한 입장을 명확히 전달했다고 덧붙였다.
현재 애플은 전세계적인 반도체 공급 부족으로 인해 중국의 D램 제조업체인 창신메모리(CXMT)와 같은 기업으로 눈을 돌리고 있다. 이러한 상황은 인공지능(AI) 데이터 센터에 대한 수요 급증으로 메모리 가격이 상승하면서 더욱 악화되었다. 이에 따라 애플은 자사 제품에 중국산 메모리 반도체를 탑재할 방안을 심도 있게 검토 중인 것으로 보인다. 사비 칸 애플 COO는 "공급 부족 문제를 감안할 때 모든 선택지를 검토해야 한다"고 강조했다.
미국의 정부 규정에 따르면, 애플이 CXMT 및 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)와 거래를 위해서는 정부의 허가가 필요하지만, 범용 메모리 제품 구매 자체는 가능하다. 미국 내 메모리 제조업체인 마이크론은 애플의 중국산 반도체 사용이 미국 내 반도체 생산에 부정적인 영향을 미칠 수 있다며, 정부에 이를 차단해 줄 것을 요구하고 있다.
러트닉 장관은 애플의 공급망을 미국으로 이전할 것을 지속적으로 압박하고 있으며, "애플은 저임금 노동력에 의존하여 공급망을 구축해왔지만, 이제는 첨단 제조업을 지원하는 방식으로 공급망을 재구성해야 한다"고 강조했다. 그는 앞으로 단계적으로 애플의 상당 부분 사업이 미국으로 돌아올 것이라고 내다봤다.
이와 같은 발언은 애플에 대한 추가적인 압박을 시사하며, 트럼프 행정부의 전략이 애플의 공급망을 자국으로 이끌어내기 위한 것임을 확실히 보여준다. 애플은 이미 일부 반도체 생산을 인텔에 맡기고 있으며, 아이폰 및 애플워치용 유리를 미국에서 생산하기로 했다. 그러나 여전히 공급망의 대부분을 아시아 국가에 의존하고 있는 현실은 아쉬움을 남긴다.
결론적으로, 트럼프 행정부의 압박이 애플의 반도체 조달 전략에 어떤 영향을 미칠지는 앞으로의 추이를 지켜봐야 할 부분이다. 이러한 변화가 실제로 애플의 공급망 변화로 이어질지, 아니면 애플이 외부 압박에도 불구하고 기존의 전략을 유지할지 귀추가 주목된다.
트럼프 행정부, 애플의 중국산 메모리 사용 금지 압박 강화

같은 코너에서 더 읽기
브로드컴 혹 탄 CEO, AI 최대 제약은 칩도 전력도 아닌 자본
브로드컴 혹 탄 CEO와 인텔 립부 탄 CEO는 AI 인프라 수요가 공급을 앞서는 상황이 2029~2030년까지 이어진다고 보면서도, 앞으로의 병목은 칩·전력이 아니라 자본이라고 했다. 단기 호황은 수요가 받치지만, 그 뒤의 성장은 고객이 칩값을 조달하고 AI로 실제 이익을 증명하느냐에 달려 있다. 브로드컴의 1,150억 달러, 2,300억 달러 매출 목표도 결국 고객의 지갑에 걸린 숫자다.
TIGER S&P500커버드콜 분배금 115원, 쌓아 둔 배당금도 재원에 섞였다
TIGER 미국S&P500타겟데일리커버드콜(482730)의 10월 분배금은 주당 115원이고, 100주를 가진 사람은 세전 1만1,500원을 받는다. 이 금액은 옵션 프리미엄만으로 만든 숫자가 아니다. 9월부터 상장 이후 쌓인 주식배당금이 분배 재원에 들어갔기 때문에 과거 분배금과 같은 잣대로 비교하면 안 된다.
중국 대학 학과 30% 재편, AI 인재 잔류율은 한국보다 낮다
중국은 2026~2030년 쌍일류 명문대 학부 정원을 10만명 이상 늘리고, 앞선 5년 동안 전공의 30% 이상을 바꿔 AI·반도체 인력을 키우고 있다. 그런데 AI 연구자 잔류율은 중국 69%로 한국 77%보다 낮고, 인재 순유입은 여전히 미국 쪽이다. 이번 증원은 인력을 더 만드는 일인 동시에 새는 구멍을 메우는 작업으로 볼 수 있다.
아마존 데카르트 70억달러 인수 논의, 앤트로픽이 실사 뒤 놓은 회사
아마존이 월드 모델 스타트업 데카르트를 70억달러(약 9조4천억원)에 인수하는 방안을 논의 중이다. 이 회사는 앤트로픽이 8월 60억달러에 검토하다 9월 실사 뒤 접은 곳이다. 아마존이 더 비싼 값을 부르는 이유는 가상환경 모델보다 자체 AI 칩 트레이니엄3를 더 효율적으로 돌릴 추론 기술에 있는 것으로 보인다.