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'시스템반도체'통합검색 결과 입니다. (101건)

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"국산 AI칩 생태계 구축에 수요·공급·대학 모두 힘 모아야"

"AI 반도체 국산화의 열쇠는 수요기업과 팹리스 모두에 있습니다. 수요기업은 당장의 성과를 얻기 위한 외산 칩 의존 기조에서 벗어나야 하고, 팹리스는 칩을 실제로 사용하는 데 필요한 소프트웨어 시스템을 제공해야 하죠. 이러한 생태계를 만드려면 정부·기업·대학 등 각계의 노력이 (절대적으로)필요합니다." 김용석 가천대학교 석좌교수(반도체교육원장)는 최근 기자와의 서면 인터뷰를 통해 국내 AI 반도체 국산화의 현주소와 방안에 대해 이같이 밝혔다. AI 반도체 국산화 어려운 이유…"수요·공급 모두 요인" 현재 세계 각국은 AI 주도권을 확보하기 위한 핵심 무기로 AI 반도체 개발에 사활을 걸고 있다. 국내에서도 퓨리오사AI·리벨리온 등 데이터센터용 AI 반도체와 딥엑스·모빌린트 등 엣지 AI 반도체를 만드는 스타트업이 대거 탄생했다. 그러나 국내 AI 반도체 생태계는 미국·중국 등 주요 국가 대비 규모가 턱없이 작다는 지적을 받고 있다. 아직 성과가 미진한 것도 사실이다. 우리나라에서 AI 반도체 국산화가 어려웠던 이유는 크게 두 가지다. 수요기업인 대기업이나 팹리스 모두 문제점이 있다. 세트 기업의 경우, 외산 칩을 활용한 제품 상용화에 익숙해져 있어 중장기적 개발이 필요한 국산 칩을 적극적으로 채택하지 못하고 있다. 팹리스 기업들은 AI 반도체의 또다른 핵심 요소인 소프트웨어 개발 여력이 부족하다. AI 반도체가 상용화되기 위해서는 칩이 단순히 동작하는 것을 넘어 바로 적용할수 있는 범용 시스템을 갖춰야 하는데, 이를 위해서는 풀스택(시스템 소프트웨어, 런타임 소프트웨어, 컴파일러) 등 개발 환경 모두를 다뤄야 한다. 김 교수는 "통상 세트 기업들이 단기적인 성과를 지향하다보니, 3~4년 수준의 중장기적 칩 기획 능력은 부족한 상황"이라며 "팹리스는 AI 반도체 풀스택 개발에 어려움을 겪고 있는데, 대학에서 이 부분의 인재양성을 제대로 못한 것도 문제"라고 지적했다. "中 AI 반도체 팹리스 약진 매서워…성공 비결 배워야" 이러한 관점에서, 중국 AI 반도체 팹리스의 성장세에서 배워야 할 교훈이 있다는 게 김 교수의 제언이다. 중국 화웨이와 캠브리콘은 비교적 선단 공정에 속하는 7나노미터(nm) 공정 기반의 AI칩을 상용화하는 데 성공했으며, 호라이즌 로보틱스는 차량용 AI칩으로 중국 자율주행 산업을 주도하고 있다. 김 교수는 "중국 정부는 핵심 산업의 기술 자립을 위해 실패해도 다시 도전할 수 있는 메커니즘, 즉 중국어로 '용착기제(容錯機制)' 정책을 시행했다. 중국은 실패라는 자산을 쌓아온 셈"이라며 "반도체 칩이 상용화되기 위한 실증 단계에서도 중국은 국산 AI 반도체 사용을 의무화하는 등 초기 시장을 보장해줬다"고 말했다. 이외에도 중국은 대기업 중심의 수직적 생태계를 구축하고 있다. 화웨이, 알리바바, 텐센트 등이 AI 반도체를 직접 설계하거나 유망 팹리스를 전략적으로 육성해, 수요 기업과 팹리스, 파운드리 간 연결이 비교적 수월하다. 김 교수는 "중국은 우수한 이공계 출신 인력들이 밤낮없이 열심히 일한다. 966 근무제(9시~오후 9시, 주 6일)를 불법으로 규정하면서도 산업 경쟁력 강화를 위해 관행이 묵인되는 실정"이라며 "반면 우리나라는 연구개발 업무에까지 주52 시간제의 획일적 근로시간 규제를 적용하면서 혁신의 속도를 떨어뜨리고 있다"고 지적했다. 한국 AI 반도체 팹리스 경쟁력 갖추려면 각계 노력 합쳐져야 결과적으로 국내 AI 반도체 팹리스 경쟁력 강화를 위해서는 기업과 정부, 대학 등 각계의 노력이 한데로 모아져야 할 것으로 보인다. 그 중에서도 '수요기업-팹리스-파운드리' 연계를 통한 생태계 구성이 가장 시급한 과제로 지목된다. 이에 산업통상부는 8000억원 규모의 'K-온디바이스 AI 반도체' 개발 과제를 기획했다. 올해부터 5년간 진행된다. 해당 과제는 국내 대표 수요기업과 팹리스가 상용 수준을 목표로 AI 반도체 개발부터 제품 적용까지 폭넓게 협업한다. 과제 종료 시점에 자동차, 기계로봇, IoT가전, 방산 등 분야별로 스타급 팹리스가 탄생할 것으로 기대된다. 김 교수는 "정부는 기존 국책 과제의 나눠 주기식에서 탈피해 유니콘으로 성장할 가능성이 있는 팹리스에 전폭적인 투자, 실증·사업화 지원을 해야 한다"며 "수요 대기업들이 국산화 칩 확보 의지를 가져야 하고, 기업 오너나 CEO도 국산 칩 개발 의지가 있어야 한다. 삼성 스마트폰에 들어가는 핵심 국산 칩인 '엑시노스'가 좋은 사례”라고 말했다. 대학은 인재 양성 측면을 보강해야 할 필요가 있다. 김 교수는 실제로 칩 설계를 해볼 수 있는 프로젝트형 교과목과, 특히 시스템 소프트웨어 인력 양성을 위한 교과목 신설이 필수라고 강조했다. AI 반도체의 실제 구동 성능과 전력 효율성은 시스템 소프트웨어에 좌우되기 때문이다. 김 교수는 "예를 들어 퓨리오사AI나 딥엑스의 국산 AI 반도체 보드를 기반으로 한 대학 과목을 신설하는 것을 제안한다. AI 반도체 팹리스도 강사 지원 등 노력을 함께 해야 한다"며 "또한 정부는 이런 유형의 교과목을 대학이 채택할 시, 정부 과제로 예산을 지원하는 방안을 고려해야 한다"고 밝혔다. 김 교수는 마지막으로 "AI 시대는 우리에게 새로운 기회다. 수요 대기업, 팹리스, 대학, 정부가 국산 AI 반도체를 개발하겠다는 확고한 의지를 가지고 총력을 기울여야 할 때"라며 "한국에서도 엔비디아 같은 기업이 나올 수 있도록, 역대급 메모리 슈퍼사이클의 성과가 시스템반도체를 키우는 데 활용되길 기대한다"고 강조했다.

2026.07.21 09:01장경윤 기자

TSMC, '1.4나노' 성능·수율 모두 잡았다…차세대 공정 선점 시동

대만 파운드리 TSMC가 최근 1나노미터(nm) 공정 고도화에서 상당한 진전을 이뤘다. 오는 2028년 양산 예정인 공정의 샘플 칩이 목표 성능의 90%에 도달했고, 주요 부품 수율도 안정화 단계에 접어든 것으로 나타났다. TSMC는 지난 16일 2분기 실적발표에서 "A14(A는 옹스트롬, 0.1나노) 공정 개발은 계획대로 순조롭게 진행되고 있다"며 "내부 시험용 칩 기준으로 소자 성능이 목표치 대비 90% 수준에 도달했다"고 밝혔다. 이어 "256메가비트 S램 수율도 90%에 근접했다"고 덧붙였다. 1.4나노에 해당하는 A14는 TSMC가 2027년 시생산에 돌입해, 2028년부터 본격 양산 예정인 차세대 공정이다. TSMC의 2나노(N2) 대비 동일한 전력에서 10~15% 성능 향상, 혹은 동일한 성능에서 25~30% 전력절감 효과를 제공한다. 칩 집적도 또한 20% 향상됐다. S램은 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU) 등에 내장하는 고속 휘발성 메모리다. 셀 크기가 작고 수많은 트랜지스터를 균일하게 구현해야 하기 때문에, 초미세 공정 상에서 구현 난도가 매우 높다. 이에 TSMC는 차세대 공정 개발에서 S램 수율을 먼저 안정화하고, 이를 공정 성숙도 향상 지표로 삼아 왔다. TSMC는 A14를 기반으로 성능을 더 높인 A13·A12 공정도 개발 중이다. 두 공정의 양산 목표 시점은 2029년이다. TSMC는 "A14 및 파생 기술들이 2나노 공정보다 더 강하고 오래 지속되는 공정이 될 것이라고 확신한다"며 "TSMC 기술 리더십 위치를 더 공고히할 할수 있을 것"이라고 강조했다. 한편 삼성전자는 오는 2029년부터 1나노 공정에 진입할 예정이다. 당초 목표는 2027년이었으나, 무리한 공정 진입보다는 2나노 등 기존 공정 최적화에 집중하겠다고 판단한 결과다. 신종신 삼성전자 디자인플랫폼(DP) 개발실장(부사장) 이달 초 열린 SAFE(Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼에서 "SF1.4(1.4나노) 공정은 2029년 양산을 목표로 순조롭게 개발 중"이라며 "수율과 성능을 개선한 SF1.4+ 공정은 2030년에 선보일 예정"이라고 밝힌 바 있다.

2026.07.17 10:30장경윤 기자

TSMC, 2분기도 최대 실적 경신…최첨단 공정 수요 지속

글로벌 AI 인프라 투자로 활황을 맞은 대만 TSMC가 올 2분기에도 역대 최대 실적을 경신했다. 회사는 오는 16일 구체적인 실적 및 향후 전망을 발표할 예정이다. TSMC는 연결 기준으로 지난 6월 매출 4426억 8000만 대만달러(한화 약 20조8000억원)를 기록했다고 13일 밝혔다. 전월 대비로는 6.2%, 전년동월 대비로는 67.9% 증가한 수치다. 이로써 TSMC의 2분기 매출은 1조 2703억 8100만 대만달러(약 59조 7000억원)로 집계됐다. 전분기 대비 12%, 전년동기 대비 36% 증가했다. 또한 증권가 컨센서스(1조2658억 대만달러)를 소폭 웃돌았다. 앞서 TSMC는 지난 1분기 총 1조 1341억 대만달러로 회사 기준 역대 최대 실적을 기록한 바 있다. 이번 2분기에도 최대 실적을 경신하게 됐다. TSMC의 최첨단 파운드리 및 패키징 공정은 글로벌 빅테크 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자로 극심한 공급 부족 현상에 빠져 있다. 특히 엔비디아, 애플 등 핵심 고객사의 주문이 몰린 3·2나노미터 수요가 강세다. 지난 1분기 TSMC의 전체 매출에서 7나노 이하 공정이 차지하는 매출 비중은 74%에 이른다. TSMC는 오는 16일 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 해당 분기의 구체적인 실적 및 향후 전망에 대해 발표할 예정이다.

2026.07.13 15:15장경윤 기자

한화비전, 4나노 SoC 개발 추진...자체 AI칩 기술력 고도화

한화비전이 삼성 파운드리 4나노미터(nm) 공정 기반의 차세대 시스템온칩(SoC)을 개발 중이다. 핵심 사업인 보안 카메라에서 AI 기능이 중요해진 만큼, 자체 SoC 기술력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 8일 업계에 따르면 한화비전은 차세대 보안 카메라용 AI SoC '와이즈넷(Wisenet)11' 설계에 돌입했다. 와이즈넷 11은 삼성전자 파운드리 4나노 공정을 채택했다. 4나노는 엣지 AI 분야에서 비교적 최선단에 속하는 공정이다. 8나노 기반의 이전 세대(와이즈넷9) 대비 성능과 전력효율을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 와이즈넷은 한화비전의 시큐리티 사업의 핵심 요소 중 하나다. 한화비전은 지난 2010년부터 보안 카메라용 SoC 와이즈넷 시리즈를 출시하고, 해당 칩셋을 자사 고성능 네트워크 카메라에 적용해 왔다. 특히 보안 카메라에서 AI를 기반으로 영상 데이터를 실시간 분석하는 기능이 대두하면서, 와이즈넷도 AI 성능을 크게 높이고 있다. 전작 와이즈넷 9의 경우, 이전 세대 대비 추론 성능을 3배 향상시킨 신경망처리장치(NPU)를 탑재했다. 다만 와이즈넷11의 개발 완료 시점과 상용화 가능성은 아직 불투명하다는 게 업계 시각이다. 한화비전이 기존 시스템반도체 개발 전문 법인을 청산했고, 외부 팹리스와 협력을 확대하고 있어서다. 앞서 한화비전은 지난 2021년 물적분할을 통해 와이즈넷 등 시스템반도체 개발을 전담하는 '비전넥스트'를 설립한 바 있다. 그러나 비전넥스트는 외부 고객사 확보 난항, 연구개발비 지출 등으로 매년 적자를 기록해 왔다. 2024년엔 적자 규모만 175억원이었다. 이에 한화비전은 2025년 4분기 비전넥스트를 청산하고 관련 인력을 한화비전으로 통합했다. 이후 한화비전은 지난 3월 미국 AI 반도체 전문기업 암바렐라와 기술 협력을 위한 전략 파트너십을 체결했다. 차세대 SoC 등 AI 영상보안 기술 개발을 공동 추진하는 게 주 골자다. 반도체 업계 한 관계자는 "한화비전이 카메라 기술 고도화를 위해 삼성전자 4나노 공정을 채택한 것으로 안다"면서도 "칩 개발 비용이 비싸고, 암바렐라와 협력도 있어 외부 소스를 통해 칩을 개발하는 방식으로 선회할 수도 있다"고 밝혔다.

2026.07.08 14:34장경윤 기자

"파운드리 넘어 플랫폼으로"...삼성, 2나노 앞세워 AI 생태계 키운다

삼성전자가 차세대 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정과 설계·공정 동시 최적화(DTCO) 기술, 고성능 S램 로드맵을 공개했다. 정부 '제조 AI 전환(M.AX) 얼라이언스'와 연계해 온디바이스 인공지능(AI) 칩을 개발하는 등 국내 시스템반도체 플랫폼 역할을 강화할 계획이다. 삼성전자는 1일 서울 서초사옥에서 파운드리 생태계 프로그램 '세이프(SAFE, Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼 2026'을 열고, 국내 AI 반도체 생태계 협력 확대 방안과 차세대 파운드리 기술 전략을 공개했다. 신종신 삼성전자 파운드리사업부 디자인플랫폼(DP) 개발실장은 기조연설에서 "삼성전자는 AI 수요 대응 역량을 높이는 동시에 SAFE 포럼을 활용해 고객·파트너사와 적극 소통하겠다"며 "고객사와 협력을 본격화하는 한편, 파운드리 생산을 넘어 국내 시스템반도체 산업의 플랫폼 역할을 강화하겠다"고 밝혔다. 국내 대표 AI 팹리스 리벨리온의 박성현 최고경영자(CEO)는 "삼성전자 4나노 파운드리 공정과 첨단 패키징을 기반으로 '리벨100' 신경망처리장치(NPU)를 개발했다"며 "향후 AI 반도체 영역에서 협력하며 소버린 AI를 구축하겠다"고 말했다. 글로벌 전자설계자동화(EDA) 기업 지멘스 EDA의 진 마리 브루넷 수석 부사장 역시 삼성의 선단 공정을 활용한 AI·고성능컴퓨팅(HPC) 반도체의 고속 구현 지원 방안을 소개했다. 삼성전자는 반도체 생태계 협력과 더불어 AI 반도체 수요에 대응하기 위한 맞춤형 공정 로드맵도 공개했다. 설계와 공정 기술을 동시에 최적화해 칩 성능을 극대화하는 DTCO(Design Technology Co-Optimization) 기술, 차세대 2나노 공정 기술과 고성능 S램 경쟁력 강화 방안 등을 소개했다. 전력·성능·면적(PPA) 경쟁력을 높일 계획이다. 삼성전자는 정부·학계와 공조해 국내 시스템반도체 생태계 인프라 확대에도 속도를 내고 있다. 산업통상부가 추진하는 '제조 AI 전환(M.AX) 얼라이언스'에 참여해 자동차·가전·로봇·방산용 저전력·고성능 온디바이스 AI 반도체 개발을 추진 중이다. 국내 팹리스의 초기 시제품 제작 부담을 낮추는 멀티 프로젝트 웨이퍼(MPW) 프로그램 지원을 지속하는 한편, 석·박사급 인재 양성 사업 'K-CHIPS' 사업에도 동참하고 있다. '실리콘 인텔리전스의 연결점'을 주제로 열린 이번 행사에는 글로벌 고객사와 파트너사 관계자 400여 명이 참석했다. 전자설계자동화(EDA), 설계자산(IP), 디자인솔루션(DSP), 가상설계(VDP), 첨단패키징(MDI) 분야 21개 파트너사가 부스에서 솔루션을 선보였다. 삼성전자 관계자는 "최근 AI 반도체 시장이 확대됨에 따라 첨단 공정 기술뿐만 아니라 생태계 구축 역량이 핵심 경쟁력으로 부상했다"며 "국내 시스템반도체 생태계 발전과 파운드리 경쟁력 강화를 위해 SAFE와 MPW 프로그램을 중심으로 고객, 파트너, 정부와 협력을 이어가겠다"고 말했다.

2026.07.01 10:41전화평 기자

한미반도체, AI 반도체 차세대 패키징용 '2.5D TC 본더 40' 출시

한미반도체가 AI 시스템반도체 구현을 위한 차세대 첨단 후공정(어드밴스드 패키징) 장비 라인업을 추가하며 시장 지배력 강화에 나섰다. 한미반도체는 AI 반도체 2.5D 패키징을 지원하는 신규 장비 '2.5D TC 본더 40'을 출시하고 글로벌 파운드리 및 후공정(OSAT) 기업에 본격 공급한다고 30일 밝혔다. 이번 출시는 지난해 'FC 본더 75', 이달 26일 'FC 본더 3.5'를 선보인 데 이은 행보다. 한미반도체는 고성능 AI 시스템반도체용 2.5D 패키징 장비 제품군을 연이어 강화함으로써 고객사의 다양한 수요를 충족하고, AI 반도체 구현에 필수적인 초대형 다이(Die)와 멀티칩 집적 공정을 원스톱으로 지원할 수 있게 됐다. AI 패키징 중 2.5D 공정은 엔비디아, AMD 등 글로벌 빅테크 기업들이 AI 칩 생산에 적극 채택하면서 핵심 기술로 자리매김했다. 대표적인 2.5D 패키징 기술로는 대만 TSMC의 CoWoS와 인텔의 EMIB 등이 꼽힌다. 글로벌 시장조사업체 욜그룹에 따르면 2.5D·3D 공정이 포함된 어드밴스드 패키징 시장 규모는 2024년 460억 달러(약 70조8124억원)에서 오는 2030년 794억 달러(약 122조2283억원)로 연평균 9.5%의 가파른 성장이 전망된다. 이번에 출시된 '2.5D TC 본더 40'은 TSMC CoWoS의 '칩 온 웨이퍼' 공정에 특화된 장비다. 3x3mm 초소형 다이부터 40x40mm 초대형 다이 크기까지 폭넓게 대응할 수 있어 고도의 정밀 본딩을 요하는 핵심 패키지 공정에 최적화됐다. 특히 다양한 종류의 칩을 멈춤 없이 연속 작업할 수 있는 '오토 컨버전' 기술과 장비 가동 효율을 극대화하는 '릴 피더 로딩' 공정을 도입해 생산성을 끌어올렸다. 여기에 미세 불량을 줄이고 품질 신뢰성을 높여주는 '플럭스리스 본딩' 기능을 옵션으로 제공한다. 이번 장비 라인업 확대는 올해 말 예정된 미국 현지 법인 한미USA 설립과 맞물려 시너지를 낼 것으로 기대된다. 한미반도체는 AI 빅테크와 파운드리, OSAT, 메모리 거점이 결집한 미국 시장 내 역량을 강화해 칩 기획 단계부터 파트너십을 구축하고 글로벌 공급망을 확장하겠다는 계획이다. 한미반도체 관계자는 “AI 메모리 시장에서 HBM용 TC 본더로 글로벌 1위 자리를 굳힌 기술력을 바탕으로, 폭발하는 시스템반도체 2.5D 패키징 시장에서도 압도적인 영향력을 확대해 나갈 것”이라며 “시장 수요에 발맞춘 반도체 장비 포트폴리오 구축으로 지속적인 매출 성장을 이뤄내겠다”고 말했다.

2026.06.30 09:42전화평 기자

中 파운드리, AI 반도체 슈퍼사이클 수혜로 매출 성장세 '뚜렷'

AI 인프라 주도로 파운드리 및 관련 생태계가 큰 폭의 성장세를 나타내고 있다. 특히 중화권 기업들이 자국 내 수요와 최첨단 공정 병목 현상에 따른 수혜를 입고 있다는 분석이다. 26일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 지난 1분기 전 세계 파운드리 시장 매출은 860억 달러로 전년동기 대비 23% 증가했다. 해당 집계에는 파운드리와 종합반도체(IDM), 패키징, 포토마스크 등 생태계 기업들이 포함된다. 파운드리 시장의 성장세는 강력한 AI 시스템반도체 수요 덕분이다. 글로벌 빅테크 주도로 최첨단 공정 웨이퍼 및 패키징 주문량이 늘어나면서, 파운드리와 주요 OSAT(외주반도체패키징테스트) 기업들이 수혜를 입고 있다. 특히 파운드리 업계 1위인 TSMC의 1분기 매출이 전년동기 대비 41% 증가했다. 이러한 추세에 힘입어 올해 연 매출 성장세는 전년 대비 36%에 달할 전망이다. 중화권 파운드리 업계도 낙수 효과를 누리고 있다는 분석이다. TSMC 등 주요 공급사가 최첨단 공정으로 생산능력을 적극 전환하면서, 레거시(성숙) 공정에 대한 주문이 후발주자들에게 몰린 덕분이다. 일례로 중국 최대 파운드리 기업 SMIC의 1분기 매출은 전년동기 대비 12% 증가한 것으로 집계됐다. 넥스칩은 19% 증가했다. 대만 UMC와 뱅가드는 전년동기 대비 각각 10%, 14%의 성장세를 기록했다. 카운터포인트리서치는 "중화권 파운드리 업계는 자국 내 반도체 국산화 수요와 8인치·12인치 공정 모두에서 구조적인 웨이퍼 가격 상승의 수혜를 지속적으로 누렸다"며 "이처럼 유리한 산업 환경은 올해 내내 지속될 것"이라고 설명했다. 국내 주요 파운드리 기업 삼성전자도 AI 반도체 수요 확대, TSMC의 공급 병목 현상 지속 등으로 성장 잠재력은 충분하다는 평가를 받고 있다. 현재 삼성전자는 테슬라로부터 2나노미터(nm) 공정 기반의 대량 수주에 성공했으며, 4·8나노 등 기존 주력 공정에서 가동률을 크게 끌어올린 것으로 알려졌다.

2026.06.27 07:53장경윤 기자

한미반도체, 시스템반도체 패키징 'FC 본더 3.5' 출시

한미반도체가 첨단 패키징 장비 영역을 메모리에서 시스템반도체로 확장한다. 인공지능(AI) 고성능 칩이 대면적을 요구하는 만큼, 이에 최적화한 장비로 고객 대응력을 높일 계획이다. 한미반도체는 AI 시스템반도체용 신규 장비 'FC 본더 3.5(FLIP CHIP BONDER 3.5)'를 출시하고 글로벌 파운드리·후공정(OSAT) 기업에 공급한다고 26일 밝혔다. 한미반도체는 AI 반도체 수요 급증에 따라 폭발적으로 성장 중인 2.5D 패키징 시장에 대응하기 위해 지난해 'FC 본더 75'를 출시한 바 있다. 이번에 FC 본더 3.5를 출시하며, AI 반도체 구현에 필수인 초대형 다이(Die)와 멀티칩 집적 공정을 지원하는 제품군을 확대했다. 현재 2.5D 패키징 공정은 엔비디아, AMD, 브로드컴, 마벨, 애플 등 글로벌 빅테크 기업이 자사 AI 칩 생산에 적극 채택하며 AI 반도체와 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야 핵심 기술로 자리매김했다. 한미반도체 FC 본더 3.5는 글로벌 AI 반도체 기업들이 요구하는 최신 공정기준을 충족한다. 경쟁사 대비 생산성과 정밀도가 대폭 향상됐고, 2.5D 로직 다이를 C2W(Chip to Wafer) 본딩 방식을 적용하여 최대 340mm 크기 대형패널과 기판까지 처리할 수 있다. 최근 고성능 AI 반도체가 패널레벨패키징(PLP) 방식으로 진화하면서 그래픽처리장치(GPU), 중앙처리장치(CPU), 고대역폭메모리(HBM) 등 여러 칩을 하나의 패키지로 통합하는 멀티 다이(칩렛) 구조로 고도화되고 있다. AI 패키지 공정에서는 250mm·310mm 크기 기판이 메인으로 자리잡고 있으며, FC 본더 3.5 역시 이런 수요에 맞춰 고객사의 차세대 AI 반도체를 안정적으로 지원한다. FC 본더 3.5는 플립칩 본딩과 더불어 다이어태치필름(DAF) 소재를 활용한 페이스업(Non-flip) 본딩 기능을 갖춰, 고객별로 다른 공정 조건에 유연하게 대응할 수 있다. 한미반도체는 신제품 라인업 확대와 함께 올해 말 미국법인 '한미USA' 설립으로 현지 영업과 고객 대응 역량을 강화한다. 글로벌 빅테크 기업가 포진한 미국 시장에서 HBM용 TC 본더뿐만 아니라, 시스템반도체용 장비를 파운드리, 후공정 기업에 공급하며 고객 외연을 넓히겠다는 포석이다. 한미반도체 관계자는 "HBM용 TC 본더로 입증한 본딩 기술력을 바탕으로 새로운 2.5D 패키징 시장에서도 매출에 크게 기여할 수 있는 성과를 내겠다"며 "AI 반도체 시대에 요구되는 첨단 패키징 솔루션을 지속적으로 선보이겠다"고 말했다.

2026.06.26 10:00장경윤 기자

삼성전자, 업계 최소 크기 3D 적층 트랜지스터 구현

삼성전자가 최첨단 파운드리 공정 개발에서 괄목할 성과를 거뒀다. 기존 평면에 배치되던 트랜지스터를 위아래로 쌓는 '수직 적층 트랜지스터(3D Stacked FET)' 기술을, 업계 게이트 간격으로 구현하는 데 성공했다. 17일 업계에 따르면 삼성전자는 업계 최소 크기의 수직 적층 트랜지스터 구현한 성과로 미국 주요 반도체 학회인 'VLSI 2026' 심포지엄에서 최우수 논문 타이틀을 얻었다. 트랜지스터는 전기 신호를 증폭하거나 제어하는 장치로, 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다. 이에 반도체 업계는 트랜지스터 내에서 전류가 흐르는 채널을 1개에서 3개로, 3개에서 4개로 늘리는 방식으로 기술적 진보를 이뤄왔다. 삼성전자가 이번에 발표한 논문은 트랜지스터 구조를 크게 바꾸는 기술이다. 기존 트랜지스터는 평면으로만 배치됐으나, 삼성전자는 이를 수직(3D)으로 쌓았다. 수직 적층 구조는 메모리 반도체에 먼저 도입된 개념이다. 낸드 플래시의 V-낸드, D램의 고대역폭메모리(HBM)가 적층을 통해 면적 한계를 돌파한 대표적인 사례다. 이러한 적층 구조가 이제는 시스템반도체 분야에서도 적용될 것으로 기대된다. 트랜지스터를 수직으로 쌓게 되면, 차지하는 면적이 절반으로 줄어들어 이론적으로 단위 면적당 집적도가 2배 증가하는 효과를 가져온다. 같은 면적의 웨이퍼에 두 배의 트랜지스터를 넣을 수 있다. 이번 논문 발표 전까지 수직 적층 트랜지스터의 업계 최소 게이트 간격(Gate Pitch; 트랜지스터의 가로 길이)은 48나노미터(nm)였다. 연구팀은 이를 42nm로 낮추며 더 미세한 공정을 구현하는 데 성공했다. 1 나노미터(nm)는 10억분의 1 미터다. 전력 효율은 같은 면적 안에 들어가는 트랜지스터 개수에 비례한다. 수직 적층 구조를 적용하면, 같은 면적당 트랜지스터 개수가 2배로 늘어나므로 전력 효율도 2배 개선된다. 기존 반도체 공정은 세대를 거듭할수록 성능이 약 15%씩 개선되는 것이 일반적이다. 반면 수직 적층 구조는 트랜지스터 수가 단숨에 2배 늘어나는 만큼, 이론적으로 성능도 100% 향상되는 효과를 가져올 수 있다. 삼성전자는 "해당 논문은 VLSI 심포지엄에서 10점 만점에 8.29점이라는 높은 점수로 1000편이 넘는 제출 논문 중 최상위권에 기재됐다"며 "수직 구조는 동일한 크기에 더 많은 트랜지스터를 집적할 수 있어, 차세대 로직 반도체를 발전시키는 새로운 길을 열어준다"고 강조했다.

2026.06.17 16:30장경윤 기자

삼성 파운드리, 내년 MPW '2나노' 공정까지 연다…AI칩 협력 강화

삼성전자 파운드리 사업부가 내년 멀티프로젝트웨이퍼(MPW) 공정을 2나노미터(nm)까지 확대한다. 2나노 공정은 현재 상용화된 가장 최첨단 공정으로, 국내 팹리스 기업의 초고성능 인공지능(AI) 반도체 개발에 속도가 붙을 것으로 기대된다. 송태중 삼성전자 파운드리사업부 상무는 15일 오후 서울 양재 엘타워에서 열린 'M.AX 얼라이언스 상반기 총회'에서 이같이 밝혔다. MPW는 파운드리 기업이 웨이퍼 하나에 복수의 팹리스가 개발한 칩을 올려서 시제품을 양산하는 서비스다. 웨이퍼 전체 비용을 낼 필요가 없기 때문에 팹리스 입장에서 개발비용 부담을 덜 수 있다. 삼성전자는 자사 파운드리 생태계 강화를 위해 매년 다양한 공정의 MPW 서비스를 진행해 왔다. 지난해와 올해의 경우, 가장 최첨단 공정은 4나노까지 개방했다. 내년부터는 2나노 공정까지 MPW를 진행한다. 2나노는 파운드리 업계에서 상용화된 가장 최신 공정이다. 제조 난도가 높아 AI, 고성능컴퓨팅(HPC) 등 일부 초고성능 반도체 분야에만 적용하고 있다. 세부적으로 2나노 및 4나노 공정은 내년 7회, 5~28나노 공정은 내년 11회의 MPW를 진행할 예정이다. 구형에 속하는 8인치 공정까지 고려하면 총 MPW 진행 수는 더 늘어날 것으로 예상된다. 송 상무는 "삼성 파운드리는 'SAFE'라는 이름으로 주변 생태계와 함께 최첨단 공정을 확장 개발하고 있다"며 "또한 AI 반도체 M.AX 얼라이언스를 통해 K-온디바이스 수요 기업, 팹리스, 파트너 기업들이 목표를 달성하도록 최선을 다하겠다"고 말했다. M.AX 얼라이언스 상반기 총회에는 수요기업, 팹리스, 파운드리, 반도체 IP 기업, 반도체산업협회, 한국산업기술기획평가원(KEIT) 등 업계·관계자 150여 명이 참석했다. 이번 행사는 '반도체 제조지원 TF' 업무협약 체결식, 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업' 설명회 등 국산 AI칩 확보 전략을 논의하기 위해 마련됐다.

2026.06.15 16:25장경윤 기자

삼성전자, '엑시노스 2600' AI 성능 자신감..."전작 대비 두 배 향상"

삼성전자가 최신형 모바일 어플리케이션 프로세서(AP)인 '엑시노스 2600'의 온디바이스 AI 성능을 자신했다. 최근 진행된 테스트 결과 해당 칩셋은 다양한 AI 모델에서 전작(엑시노스 2500) 대비 2배 이상의 성능을 기록한 것으로 나타났다. 12일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 엑시노스 2600에 대한 AI 성능 벤치마크 테스트 결과를 공개했다. 엑시노스 2600은 삼성전자의 최신형 모바일 AP로, 최첨단 파운드리 공정인 2나노미터(nm)를 기반으로 한다. 올해 초 출시된 플래그십 스마트폰 '갤럭시S26' 시리즈의 일반 및 플러스 모델에 채용됐다. 엑시노스 2600은 온디바이스 AI에 초점을 맞춰 설계됐다. 삼성전자 내부 테스트 결과 칩에 탑재된 신경망처리장치(NPU)의 생성형 AI 성능은 전작 대비 113% 향상된 것으로 집계된 바 있다. 실제로 삼성전자가 지난 10일 MLPerf 테스트를 진행한 결과, 엑시노스 2600은 전작 대비 AI 성능이 크게 개선됐다. MLPerf는 하드웨어 및 소프트웨어의 다양한 AI 성능을 평가할 수 있는 공신력 있는 벤치마크다. 세부적으로 모바일용 자연어처리(NLP) 모델인 'Mobile-BERT' 분야에서 1199.57QPS(초당 처리 쿼리 수)를 기록했다. 전작 대비 2.1배 이상 향상된 수준이다. QPS는 시스템이 1초간 얼마나 많은 데이터를 처리할 수 있는지를 나타낸 것으로, AI 모델의 추론 성능을 가늠하는 지표로 활용된다. 이미지를 생성하는 AI 모델 '스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)'에서는 0.53QPS를 달성했다. 전작 대비 2.4배 이상 향상됐다. 삼성전자는 "자사의 최신 MLPerf 테스트 결과는 엑시노스의 큰 도약을 입증한 것"이라며 "엑시노스는 반응성이 뛰어난 에이전틱 AI부터 이미지 생성까지 온디바이스 AI 기술을 지속 발전시키고 있다"고 설명했다.

2026.06.12 08:30장경윤 기자

젠슨 황 "베라 루빈 본격 양산…삼성·SK·마이크론 HBM4 탑재"

엔비디아가 차세대 AI 가속기인 '베라 루빈(Vera Rubin)'이 본격적인 양산 체제에 돌입했다고 강조했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 1일 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스 2026' 기조연설에서 "컴퓨팅 수요는 믿을 수 없을 정도로 높다"며 "베라 루빈이 본격적인 양산에 들어갔다(Vera Rubin in Full Production)"고 강조했다. 베라 루빈은 엔비디아가 올 하반기 공식 출시할 예정인 차세대 AI 가속기다. 해당 칩은 엔비디아가 자체 설계한 베라 CPU와 루빈 GPU, NV링크 6 스위치, 블루필드-4 DPU, 그록3 LPU 등 7개 요소로 구성된다. 젠슨 황 CEO는 "베라 루빈을 위한 공급망은 이전 세대인 '그레이스 블랙웰' 대비 2배나 크다"며 "랙 조립 시간도 이전 2시간이 걸렸던 것에 비해, 이제는 5분밖에 걸리지 않는다"고 말했다. 베라 루빈 양산을 위한 파트너사들과의 협력도 강조했다. 젠슨 황 CEO는 연설 도중 재생한 영상을 통해 "베라 루빈은 TSMC의 3나노미터(nm) 공정과 2.5D 패키징을 거친다"며 "마이크론, SK하이닉스, 삼성전자의 7세대 고대역폭메모리(HBM4)가 탑재된다"고 설명했다.

2026.06.01 13:32장경윤 기자

[기자수첩] K-반도체, 자본 영토 넓히고 기술 다양성 채워야

정부의 '국민성장펀드'가 초기 신성장 투자 시장의 마중물 역할을 하며 스타트업 생태계에 활력을 불어넣고 있다는 점은 고무적이다. 하지만 반도체 패권 경쟁의 양상이 갈수록 치열하고 복잡해지는 지금, 정책의 시선은 단순히 투자의 양을 넘어 질적 다양성과 자본의 정의라는 본질적인 고민으로 향해야 한다. 무엇보다 시급한 과제는 투자 대상의 내실, 즉 '기술의 다양성' 확보다. 현재 국내 반도체 산업 투자는 AI 열풍에 편승해 NPU(신경망처리장치) 등 특정 분야에만 과도하게 쏠려 있는 형국이다. 이러한 불균형이 생태계 전체의 기초 체력을 약화시킬 수 있다. 전문가들은 진정한 반도체 산업 강국은 화려한 스타플레이어 기업 한둘이 만드는 것이 아니라고 지적한다. 산업 생태계 전반을 떠받치는 기초 팹리스(반도체 설계전문)들이 함께 성장하는 '상향 평준화'가 전제되어야 한다. 이제는 칩 설계라는 기술적 성취를 넘어, 이를 다양한 산업군과 결합해 실제 수익을 창출하는 시스템과 서비스의 관점으로 생태계를 재설계해야 할 때다. 내실을 다지는 것만큼이나 중요한 것이 자본 투자의 패러다임 전환이다. 그간 우리 정책 자본은 국내 기업이라는 지리적 경계에 갇혀 있었다. 하지만 글로벌 시장에서 경쟁하는 테크 기업들에게 해외 거점 확보는 선택이 아닌 생존의 문제다. 주요 고객사가 있는 현지에서 트렌드를 읽고 신속히 대응하는 것은 비즈니스의 기본 문법이기 때문이다. 우리가 주목해야 할 것은 기업의 주소지가 아니라 '자본의 실질'이다. 한국인이 창업하고 우리 자본이 지배력을 가진 기업이라면, 이들이 해외에서 벌어들인 수익과 기술적 성취는 결국 국내 경제로 환류되는 우리의 자산이다. 국민성장펀드가 지리적 영토를 넘어 자본의 영토를 확장하는 유연함을 발휘해야 하는 이유가 여기에 있다. 기술 생태계의 다양성이라는 '내실'과 국경 없는 자본 포용이라는 '외연 확장'은 동전의 양면과 같다. 이 두 축이 맞물려 돌아갈 때 비로소 대한민국은 글로벌 기술 패권 재편 과정에서 흔들리지 않는 주도권을 쥘 수 있을 것이다.

2026.05.19 08:49전화평 기자

DB하이텍, 1분기 영업익 637억원…전년비 21% 증가

DB하이텍은 1분기 연결기준 실적이 매출액 3746억원, 영업이익 637억원으로 잠정 집계됐다고 6일 밝혔다. 매출액과 영업이익은 전년 동기 대비 26%, 21% 증가했다. 영업이익률은 17%다. 회사 측은 전력반도체 수요 강세가 지속되며 실적에 긍정적으로 작용했다고 설명했다. 응용 분야로는 산업 및 자동차향 고부가 제품 비중이 증가했다. DB하이텍 관계자는 “향후 전력반도체 중심의 제품 포트폴리오를 강화하고, 해외 고객 기반 확대와 차세대 전력반도체 개발 및 양산에 역량을 집중해 지속적 성장을 이어갈 계획”이라고 설명했다. DB하이텍은 전력반도체 중심의 시스템반도체 파운드리 기업이다. 400여개 고객사와 협력하며 안정적인 생산기반을 구축하고 있다. 고전압 BCD 등 전력반도체 공정이 주력이고, 최근 SiC·GaN 등 차세대 공정으로 사업 영역을 확장 중이다. AI와 데이터센터, 전기차 등 신규 고성장 분야에서 경쟁력을 강화하고 있다. DB하이텍은 6~7일 국내 기관 투자자를 대상으로 1분기 경영실적 발표 기업설명회를 개최할 예정이다.

2026.05.06 09:15장경윤 기자

삼성전자, 파운드리 반등 예고…"2나노 고객 확보 가시화"

삼성전자 파운드리 사업부가 올해 본격 실적 개선을 예고했다. 현재 선단 공정 라인 가동률이 최대 수준에 도달했다. 인공지능(AI) 및 고성능컴퓨팅(HPC) 제품 양산이 확대될 전망이다. 최첨단 공정 2나노미터(nm)에서 외부 고객 확보가 가시화되고 있는 것으로 알려졌다. 삼성전자는 30일 1분기 실적발표 후 컨퍼런스콜에서 "현재 선단 공정 라인 가동률은 최대 수준에 도달했다"며 "(6세대 고대역폭메모리) HBM4 베이스다이를 비롯한 첨단 제품 수요 증가로 실적 개선이 전망되고, 1.4나노 공정은 계획된 일정에 맞춰 순조롭게 개발 중"이라고 밝혔다. 삼성전자는 올 하반기 2나노 2세대(SF2P) 공정 기반 모바일향 신제품 양산을 시작할 계획이다. 4나노 역시 AI 및 HPC향 신제품 양산이 본격화된다. 삼성전자는 "이를 통해 선단 공정의 견조한 수요를 중심으로 올해 파운드리 사업의 두자릿수 이상 매출 성장과 손익 개선을 전망한다"고 설명했다. 특히 최첨단 공정의 외부 고객 확보가 기대된다. 삼성전자는 "메모리와 파운드리를 턴키로 확보하려는 고객 수요가 늘고 있다"며 "다수의 HPC 고객사와 2·4나노 공정을 협의 중이고, 가까운 시일 내에 일부 고객과 2나노 계약 (체결)을 가시화할 것"이라고 밝혔다. 지난 1분기 광통신 모듈 대형업체 수주를 확보한 것도 성과다. 광통신은 AI 데이터센터 구현 핵심 기술로, 삼성전자가 시장 진출을 추진 중인 실리콘 포토닉스와도 관련이 깊다. 실리콘 포토닉스는 반도체 신호 전달 방식을 기존 전기에서, 전자·빛으로 구현한 광자(Photon)로 변환하는 기술이다. 삼성전자는 "실리콘 포토닉스 소자뿐만 아니라 선단 공정과 3D 패키징 기술, 공동패키징형광학(CPO) 등을 개발 중"이라며 "광통신 모듈 고객과는 2026년 하반기부터 양산을 시작할 예정"이라고 설명했다. 최첨단 파운드리 양산을 담당할 미국 테일러 팹도 순조롭게 구축되고 있다. 팹 1은 지난 23일 장비 반입식이 열렸다. 2027년부터 양산을 본격화할 예정이다. 이후 단계적으로 생산능력을 확대하고, 고객 수주 논의에 따라 팹 2를 구축할 예정이다. 경쟁력이 낮은 성숙(레거시) 공정은 정리하는 방안을 추진 중이다. 삼성전자는 "공정 전환이 지속될 것으로 예상되는 이미지센서(CIS), 디스플레이 구동칩(DDI)은 17나노로 생산능력을 전환할 것"이라며 "8인치 양산라인 일부는 순차적으로 가동 중단을 진행할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.30 13:29장경윤 기자

TSMC '1나노 고도화' vs 삼성전자 '2나노 안정화'

인공지능(AI) 열풍 속에 대만 주요 파운드리 TSMC가 초미세 파운드리 공정 로드맵을 고도화하는데 주력하고 있어 주목된다. TSMC는 내년 1나노미터(nm) 공정에 첫 진입한 뒤, 매년 진보된 파생 공정을 상용화한다는 계획이다. 반면 삼성전자는 무리한 공정 개발보다는 2나노 공정 최적화에 집중할 것으로 알려져 첨단공정 접근 전략에서 다소 신중한 행보를 보이고 있다. 27일 업계에 따르면 삼성전자·TSMC의 초미세 파운드리 공정 전략은 1나노 공정을 기점으로 크게 달라질 전망이다. TSMC는 최근 진행된 1분기 실적발표와 북미 기술 심포지엄을 통해 최첨단 파운드리 공정 로드맵을 공개했다. 이에 따르면 TSMC는 오는 2027년부터 1나노급 초미세 공정 양산을 본격화한다. 첫 시작은 'A16'다. A는 옹스트롬(0.1나노미터)을 뜻하는 단어로, 1.6나노에 해당한다. 이후 TSMC는 오는 2028년 A14을 양산하고, 2029년에는 A13 공정을 양산할 계획이다. 특히 이달 새롭게 공개된 A13의 경우, A14 대비 6%의 면적 절감 효과를 제공한다. 또한 DTCO(설계 기술 공동 최적화)를 통해 전력 효율성과 성능을 향상시킨 것으로 알려졌다. 다음 세대인 A12도 2029년 양산을 목표로 제시했다. A12는 A14를 기반으로 AI 및 고성능컴퓨팅(HPC) 산업을 위해 후면 전력 공급 기술(BSPDN) '슈퍼 파워 레일(Super Power Rail)'을 적용한 것이 특징이다. BSPDN은 웨이퍼 전면에 모두 배치되던 신호처리와 전력 영역을 분리해, 웨이퍼 후면에 전력 영역을 배치하는 기술이다. 주요 경쟁사인 삼성전자는 TSMC와 다소 다른 전략을 취하고 있다. 앞서 삼성전자는 지난 2022년 세계 최초 GAA(게이트-올-어라운드) 공정 기반의 3나노 양산에 나서는 등 공정 미세화를 최우선 과제로 삼아 왔다. 그러나 삼성전자는 지난해 회사의 파운드리 공정 로드맵을 발표하는 'SAFE 포럼'에서 1.4나노(SF1.4) 공정 양산 목표 시점을 당초 2027년에서 2029년으로 2년가량 연기했다. 1나노 공정에 무리하게 진입하기보다는, 2나노 등 기존 공정의 최적화 및 고도화에 집중하겠다는 전략이다. 업계는 삼성전자가 올해 5월 말 미국에서 개최하는 SAFE 포럼에서도 2나노 공정에 초점을 맞춘 전략을 발표할 것으로 보고 있다. 시스템반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 2나노 이후의 공정 로드맵에 대해서는 확정적인 그림을 보여주지 않고 있다"며 "내부와 외부 고객사 확보로 2나노 공정 활용도가 크게 높아질 것으로 보이는 만큼, 현재는 최적화 및 수율 개선에 총력을 기울이고 있는 상황"이라고 말했다.

2026.04.27 14:02장경윤 기자

AI·HPC로 호실적 거둔 TSMC…2분기 전망도 '장밋빛'

대만 주요 파운드리 TSMC의 1분기 매출·영업이익이 업계 예상을 모두 웃돌았다. AI산업에 필요한 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 급증 덕분이다. 회사는 2분기 실적 전망치도 긍정적으로 제시했다. TSMC는 16일 2026년 1분기 실적발표를 통해 해당분기 매출 1조1341억 대만달러(한화 약 52조9000억원)을 기록했다고 밝혔다. 전년 동기 대비 35.1% 증가했으며, 회사가 제시했던 전망치(346억~358억 달러)를 소폭 웃돌았다. 영업이익률은 58.1%로 나타났다. 전분기(54.0%) 및 전년 동기(48.5%) 대비 모두 큰 폭으로 개선됐다. 증권가 컨센서스인 55.7%도 상회했다. 영업이익으로 환산하면 6589억 대만달러(30조7000억원)다. 공정별로는 3나노미터(nm)가 전체 매출의 25%를 차지했다. 5나노는 36%, 7나노는 13% 등이다. 지난해에 이어 이번 실적도 고부가인 최첨단 공정이 견인했다는 평가다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 증가가 두드러진다. 해당 분기 TSMC의 전체 매출에서 HPC가 차지하는 비중은 61%에 육박한다. 엔비디아를 비롯한 글로벌 빅테크 기업들이 AI 반도체 주문량을 적극 확대한 데 따른 효과로 풀이된다. 2분기 전망치 역시 긍정적이다. TSMC는 해당분기 매출액 가이던스를 390억~402억 달러로 제시했다. 컨센서스(381억 달러) 대비 4%가량 높다. 영업이익률은 56.5~58.5%로 전망했다. 이 역시 컨센서스(55.2%)를 상회한다.

2026.04.16 15:47장경윤 기자

삼성, 차차세대 엑시노스 '뱅가드' 연내 설계 목표…2나노 고도화 지속

삼성전자가 차차세대 모바일 어플리케이션프로세서(AP)인 '엑시노스 2800(코드명 뱅가드)'의 설계를 연내 완료한다. 이전 세대와 마찬가지로 2나노 공정을 채택해 개발 및 수율 안정성을 담보할 수 있을 것으로 기대된다. 26일 업계에 따르면 삼성전자는 연내 테이프아웃(Tape-out; 설계 완료)을 목표로 차차세대 모바일 AP인 엑시노스 2800을 개발 중이다. 엑시노스 2800의 코드명은 '뱅가드(Vanguard)'다. 삼성전자 내부에서는 엑시노스의 코드명을 세대에 따라 알파벳 순으로, 또한 전 세계에 존재하는 산맥의 이름으로 붙인다. 예컨대 엑시노스 2500부터 2700까지의 코드명은 솔로몬(Solomon)-테티스(Thetis)-율리시스(Ulysses) 순이다. 현재 삼성전자 시스템LSI 사업부는 올해 연말 설계완료를 목표로 엑시노스 2800을 개발하고 있다. 테이프아웃은 칩 설계를 완료하고 도면을 제조(파운드리) 공정에 넘기는 과정을 뜻한다. 이후 샘플 제작 및 테스트를 거쳐야만 실제 칩 제작이 가능하다. 엑시노스 2800은 삼성전자의 최첨단 공정인 2나노미터(nm)로 양산된다. 그 중에서도 2세대 2나노(SF2P) 공정의 개선 버전인 'SF2P+'가 적용된 것으로 알려졌다. 당초 삼성전자는 2027년부터 1.4나노 공정(SF1.4) 양산에 나설 예정이었다. 그러나 급진적인 공정 개발보다는 수율 안정화 및 최적화에 초점을 맞추기로 하면서, 1.4나노 공정 양산 일정을 2년가량 미뤘다. 대신 올해 양산을 앞둔 SF2P의 개선 버전인 SF2P+을 추가하기로 했다. 우선 SF2P는 1세대 2나노(SF2) 대비 성능이 12% 향상됐다. 동시에 소비전력은 25%, 면적은 8% 줄었다. SF2P+는 여기에 광학 기술 최적화로 반도체 회로의 크기를 일정 비율로 축소하는 옵틱 슈링크(Optic Shrink) 기술을 적용한다. 전체적으로 칩 면적을 줄여 성능 및 전력효율성 향상에 유리할 것으로 관측된다. 2나노 공정 채택 지속에 따른 이점도 있다. 이전 세대와 동일하게 2나노를 기반으로 설계하기 때문에, 시스템LSI 사업부 입장에서는 설계 난이도를 낮출 수 있다. 파운드리 측면에서의 수율 안정화에도 유리하다. 실제로 삼성전자가 올해 양산을 목표로 한 엑시노스 2700(율리시스)도 설계가 비교적 순조롭게 진행됐던 것으로 전해진다. 반도체 업계 관계자는 "이전만큼 모바일 AP에서 매년 공정 미세화를 진행하는 것이 현실적으로 불가능하다는 게 삼성전자 시스템LSI 내부의 중론"이라며 "대안으로 DTCO(설계 기술 공동 최적화)에 주목하고 있다"고 설명했다. DTCO는 반도체 설계와 제조 공정 기술 간의 최적화를 뜻한다. 기술적 성숙도가 낮아 수율 향상에 불리한 최선단 공정에서 더 중요한 의미를 가진다.

2026.03.26 10:36장경윤 기자

삼성전자, 엔비디아 '4나노' 새 추론 칩 만든다

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 삼성전자 파운드리와의 협력을 공식적으로 언급했다. 엔비디아의 최신형 AI 가속기 '베라 루빈' 기반 시스템과 결합되는 그록(Groq)의 언어처리장치(LPU)를 삼성 파운드리에서 양산하는 구조다. 젠슨 황 CEO는 16일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 'GTC 2026' 기조연설에서 AI 칩 생산 파트너를 소개하는 과정에서 "삼성전자가 그록3 LPU 칩을 제조하고 있다"고 밝혔다. 그록은 엔비디아가 지난해 말 약 29조원을 들여 우회 인수한 팹리스 스타트업이다. 거대언어모델(LLM)의 추론 작업 속도를 높이는 LPU를 전문으로 개발해 왔다. 그록3 LPU는 이 기업의 최신 칩으로, 4나노미터(nm) 공정 기반으로 알려졌다. 젠슨 황 CEO는 "삼성이 우리를 위해 그록3 LPU 칩을 제조하고 있다. 지금 가능한 한 최대한 빠르게 생산을 늘리고 있다"며 "삼성에게 정말 감사드린다"고 강조했다. 그록3 LPU는 현재 양산 단계에 들어갔다. 젠슨 황 CEO가 예상한 출하 시점은 오는 3분기다. 이번 발언은 삼성 파운드리가 엔비디아의 차세대 AI 칩 생산에 참여하고 있음을 공개적으로 언급한 것으로, AI 반도체 공급망에서 양사의 협력이 긴밀하게 이어지고 있음을 보여주는 대목으로 평가된다. 또한 삼성전자는 지난 2월 엔비디아향 HBM4(6세대 고대역폭메모리) 양산 출하를 공식 발표한 바 있다. 이를 통해 삼성전자는 엔비디아 AI 생태계 확장을 위한 메모리·파운드리 공급사로서 협력 영역을 더 확장할 수 있게 됐다.

2026.03.17 09:34장경윤 기자

한미반도체, 신규 메모리 패키징 장비 출시…글로벌 고객사 공급

한미반도체는 세계 최초로 'BOC COB 본더'를 출시하고 글로벌 메모리 고객사 인도 구자라트 공장에 공급한다고 27일 밝혔다. 'BOC COB 본더'는 BOC(Board On Chip) 공정과 COB(Chip On Board) 공정을 한 대의 장비에서 생산 가능한 세계 최초의 '투인원 (Two-in-One)' 본딩 장비다. HBM TC 본더 시장을 선도해온 한미반도체는 이번 'BOC COB 본더'를 통해 적층형 GDDR(그래픽 D램)과 eSSD(기업용 SSD) 등 AI 반도체에 적용되는 고성능 메모리 영역으로도 주도권을 확장하며 게임 체인저로서의 입지를 한층 공고히 했다. BOC는 칩을 뒤집어서 붙이는 '플립(Flip)' 기술이 핵심이며 고속신호 전달이 필수적인 D램 제품에 주로 적용된다. COB는 기존 방식인 '논플립(Non-flip)' 기술이 사용되며, 고용량 낸드플래시에 활용되는 공정이다. 그동안 반도체 기업들은 두 공정을 처리하기 위해 각각의 전용 장비를 사용해야 했다. 그러나 한미반도체는 한대의 장비로 두 공정을 처리할 수 있는 '투인원(Two-in-One)' 본딩 장비를 개발함에 따라 기술 경쟁력을 확보했다. 이에 따라 고객사는 제품 설계 변경 시 장비 교체 없이 즉각적인 대응이 가능하다. 또한 장비 한대로 두가지 공장이 가능해진 만큼 고객사는 반도체 생산 공장에서 공간을 효율적으로 활용할 수 있고 설비투자 비용(CAPEX)을 크게 절감할 수 있다. 'BOC COB 본더'에는 한미반도체가 글로벌 1위를 차지하고 있는 TC 본더 설계 노하우가 반영됐다. 특히 반도체 수율의 핵심인 열 관리를 위해 척 테이블(Chuck Table)과 본딩 헤드(Bonding Head)에 첨단 정밀 시스템을 탑재해 다양한 공정 조건에서도 안정적인 온도 제어가 가능하다. 'BOC COB 본더는 고성능 적층형 GDDR과 eSSD 생산에 사용될 예정이다. AI와 데이터센터 확산에 따른 고성능 메모리 수요 급증과 맞물려 신규 장비의 시장 수요가 빠르게 확대될 것으로 기대된다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 글로벌 메모리 시장 규모는 AI 서버 수요 폭발에 힘입어 2026년 5516억 달러(약 799조원)로 전년보다 134% 증가하고, 2027년에는 8427억 달러(약 1221조원)로 전년 보다 53% 증가하며 역대 최대치를 경신할 전망이다. 한미반도체 관계자는 “BOC COB 본더는 BOC와 COB 공정을 모두 지원하는 공정 유연성과 생산 효율성이 핵심 경쟁력”이라며 “글로벌 고객사 공급을 시작으로 올해 실적 향상에 큰 기여를 할 예정이며, 고성능 메모리 시장에서 경쟁 우위를 이어 나가겠다”고 밝혔다. 한편 한미반도체는 2025년 HBM4 생산용 'TC 본더4' 출시에 이어, 올해 하반기 HBM5·HBM6 생산용 '와이드 TC 본더'를 출시할 계획이다. AI 패키징 분야에서는 '빅다이 FC 본더'를 시작으로 '빅다이 TC 본더', '다이 본더' 등 라인업을 지속 확대하며 파운드리, OSAT(반도체 후공정 업체) 기업에 공급을 확대할 예정이다.

2026.02.27 09:34장경윤 기자

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