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'에이디테크놀로지'통합검색 결과 입니다. (3건)

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공정의 한계 넘는다…국내 반도체 업계, '칩렛 전환' 가속

반도체 공정 미세화 경쟁이 한계에 다다르고 있다. 초미세 공정의 성능 향상 폭은 점점 줄어드는 반면, 생산 비용은 몇 배로 치솟고 있어서다. 이에 반도체 업계는 더 이상 '공정의 미세화'만으로 성능을 높이는 대신, 여러 기능별로 칩을 분리해 다시 하나로 결합하는 '칩렛(Chiplet)' 아키텍처에 주목하고 있다. 칩렛이 효율적이고 유연한 설계를 가능하게 하며, 새로운 반도체 혁신의 중심으로 떠오르고 있다. 5일 반도체 업계에 따르면, 국내외 주요 반도체 기업들이 미세공정의 한계를 돌파하기 위해 칩렛 기반 설계와 패키징 기술 확보에 속도를 내고 있다. 반도체 업계는 그동안 트랜지스터 크기를 줄여 성능을 높이는 공정 미세화 경쟁을 이어왔다. 그러나 3nm(나노미터, 10억분의 1m) 이하 공정부터는 성능 향상 대비 비용 증가폭이 지나치게 커지고, 수율도 떨어지는 구조적 문제가 드러나고 있다. 이에 국내 파운드리(반도체 위탁생산) 삼성전자는 기존 공정 수율 안정화에 집중하면서도, 칩렛 개발에 역량을 쏟아붇고 있다. 칩렛은 CPU, GPU, 메모리, I/O 등 기능별로 나뉜 칩(Die)을 하나의 패키지 안에서 고대역폭·저지연으로 연결해 동작시키는 방식이다. 모든 기능을 하나의 거대한 칩에 집적하는 기존 모놀리식(Monolithic) 구조보다 비용 효율이 높고, 설계 유연성이 크며, 수율도 개선된다. 특히 서로 다른 공정 노드를 조합할 수 있어, 성능과 비용의 균형을 극대화할 수 있는 현실적 대안으로 떠올랐다. 국내 팹리스·디자인하우스, 칩렛 주도권 경쟁 본격화 국내 반도체 산업에서도 AI 팹리스와 디자인하우스들이 칩렛 구조를 실제 제품에 적용하며 시장 경쟁에 뛰어들고 있다. 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 대표적인 예시다. 리벨리온은 차세대 칩 리벨(REBEL) 쿼드에 칩렛을 적용한다. 리벨 쿼드는 리벨 싱글 칩 4개를 하나의 패키지로 통합한 형태다. 2 PFLOPS(페타플롭스) 연산 성능, 144GB의 용량, 4.8TB/s 메모리 대역폭을 제공한다. 오진욱 리벨리온 CTO(최고기술책임자)는 최근 'SK AI 서밋' 세션 연사로 나서 차세대 칩인 리벨에 대해 “하나의 칩렛을 개발해 시장이나 고객 요구에 따라 개수를 조정해 붙이는 구조”라며 “고객 맞춤형 AI 가속기를 빠르게 조립할 수 있는 유연한 플랫폼을 목표로 한다”고 말했다. 이 외에도 퓨리오사AI, 넥스트칩 등 국내 팹리스가 차세대 칩에 칩렛 도입을 검토하고 있는 것으로 전해진다. 국내 디자인하우스(DSP) 업계도 칩렛 시대를 준비하고 있다. 먼저 세미파이브는 칩렛을 미래 3대 성장축 중 하나로 꼽고, 기술을 개발하고 있다. 특히 미국 반도체 기업 시놉시스와 협력해 4나노 기반 HPC 칩렛 플랫폼을 개발 중이다. 아울러 D2D(다이 간 통신) 기술을 활용한 칩렛 플랫폼을 하고 있으며, IPO(기업공개) 이후에는 북미 칩렛 IP(설계자산) 기술 기업까지 인수하며 시장을 공략할 계획이다. 조명현 세미파이브 대표는 최근 인터뷰에서 ““3D IC와 칩렛, D2D 인터페이스 분야에서 선도적인 경험을 쌓고 있다”고 밝혔다. 에이디테크놀로지의 경우 삼성 파운드리의 2나노 공정과 Arm 네오버스 CSS V3, 리벨리온의 AI 가속기 칩렛을 결합한 AI CPU 칩렛 플랫폼을 개발하고 있다. 또, 회사는 ADP 6 시리즈 플랫폼을 통해 HPC, 엣지서버, AI 시장 점유율을 끌어올린다는 방침이다. 박준규 에이디테크놀로지 대표는 “칩렛 기술을 통해 AI 데이터센터 제품뿐 아니라 고성능 네트워킹 제품으로 확장할 수 있다"며, "파운데이션 라이브러리와 메모리를 경쟁력 있게 개발해 칩렛 솔루션의 컴퓨팅 기능을 강화하고, 고객의 실리콘에 경쟁력을 더할 것"이라고 말했다. 코아시아세미는 리벨리온과 협력해 2.5D 실리콘 인터포저 기술을 적용한 차세대 칩렛 제품을 개발하고 있다. 가온칩스는 케이던스, 시놉시스 등 IP 업체들과 협력하며 칩렛에 대한 접근성을 확보한 상황이다. 한편 글로벌 시장조사기관 글로벌 인포메이션에 따르면 세계 칩렛 시장 규모는 지난 2024년 142억2천만달러(약 20조6천억원)에서, 2030년 941억7천만달러(약 136조4천242억원)까지 성장할 것으로 전망된다.

2025.11.05 16:59전화평 기자

삼성 파운드리 '2세대 2나노' 공정 본격화...외부 고객사 확보 첫 발

삼성전자가 차세대 파운드리 경쟁력 회복을 위한 준비에 나섰다. 최근 2세대 2나노(SF2P) 공정에 대한 기초 설계를 완료하고, 협력사들과 고객사 유치를 위한 프로모션에 돌입했다. 삼성전자는 지난해 에이디테크놀로지, Arm, 리벨리온과 협력 개발하기로 공개한 차세대 AI 컴퓨팅 칩렛 플랫폼도 최근 SF2P 공정을 채택한 것으로 파악됐다. 내부 고객사인 시스템LSI의 차세대 모바일 AP(애플리케이션 프로세서)를 제외하면 첫 활용 사례다. 27일 업계에 따르면 삼성전자 파운드리와 디자인하우스(DSP) 기업들은 최근 SF2P 공정에 대한 프로모션을 본격화했다. SF2P 공정, 외부 고객사 유치 준비 마무리…설계 키트도 곧 완성 SF2P는 삼성전자가 내년 양산을 목표로 한 2세대 2나노 공정이다. 올 하반기 양산될 예정인 1세대 2나노(SF2) 공정 대비 성능은 12% 향상됐으며, 소비 전력은 25%, 면적은 8% 줄일 수 있다는 게 삼성전자의 설명이다. 그동안 삼성전자와 DSP 협력사들은 잠재 고객사들과 SF2P 공정 수주에 대한 물밑작업을 진행해 왔다. 내부 고객사인 시스템LSI와도 SF2P 공정 기반의 차세대 모바일 AP(애플리케이션 프로세서) 설계 및 양산을 준비하고 있다. 나아가 올 2분기에는 외부 고객사들을 대상으로 SF2P 공정에 대한 프로모션에 나서기 시작했다. PDK(공정 설계 키트) 등 칩 설계를 위한 기본 준비가 마무리됐다는 판단에서다. PDK는 파운드리 기업이 고객사인 팹리스에 제공하는 소프트웨어다. 특정 공정 기반에 맞춰 칩 설계가 가능하도록 회로 도면과 특성, 시뮬레이션 도구 등 다양한 정보를 포함하고 있다. SF2P 공정의 PDK는 현재 0.9 버전까지 제작됐다. 통상 반도체 업계에서는 1.0 버전이 제작돼야 외부 고객사에 배포가 가능한 것으로 본다. SF2P 공정의 PDK 1.0 버전은 다음달에 개발될 것으로 알려졌다. 반도체 업계 관계자는 "SF2P 공정에 대한 제반 기술들이 갖춰지면서, 최근 삼성전자와 DSP 기업들이 SF2P 공정에 대한 수주 프로젝트를 진행하기 시작했다"며 "올해 삼성전자와 2나노 칩을 설계하려는 고객사들은 대부분 SF2P 공정을 쓰게될 것"이라고 설명했다. AI CPU 칩렛 플랫폼도 SF2P 공정 채택 실제로 삼성전자 SF2P 공정은 상용화 궤도에 오르고 있다. 삼성전자 파운드리 사업부와 DSP 기업 에이디테크놀로지, IP(설계자산) 기업 Arm, 국내 AI 반도체 팹리스인 리벨리온이 협력 개발하는 'AI CPU 칩렛(Chiplet) 플랫폼'이 최근 SF2P 공정을 채택한 것으로 파악됐다. 해당 프로젝트는 리벨리온의 AI 반도체 '리벨(REBEL)'에 에이디테크놀로지가 설계한 CPU 칩렛을 통합하는 것이 주 골자다. CPU 칩렛은 Arm의 '네오버스 컴퓨팅 서브 시스템(Arm Neoverse Compute Subsystems) V3'를 기반으로 설계되며, 삼성전자의 2나노 공정을 통해 양산된다. 칩렛은 각기 다른 기능을 가진 반도체를 제조하고 하나의 칩으로 이어붙이는 최첨단 패키징 기술로, 복잡한 구성의 칩을 보다 효율적으로 제조할 수 있다는 장점이 있다. 해당 프로젝트는 지난해 9월 말 첫 공개됐다. 당시 참여 기업들은 삼성전자의 2나노 공정을 활용하기로 했으나, 구체적으로 어느 세대의 공정을 채택할 지는 확정하지 않았다. 그러나 이들 기업은 최근 SF2P 공정 채택을 확정하고 기술 개발에 돌입했다. 프로젝트 일정이 당초 예상보다 다소 지연되면서, 시기적으로 SF2P 공정을 활용하는 것이 더 적절하겠다는 판단이 작용한 것으로 풀이된다. 업계 또 다른 관계자는 "아직 구체적인 양산 사례가 있는 것은 아니지만, 삼성전자가 내부적으로 SF2P 공정에 대한 수율과 성능에 자신감을 드러내고 있는 것으로 안다"며 "삼성전자 파운드리에서도 DSP 기업들에게 SF2P 공정에 대한 프로모션을 적극 권장하고 있다"고 말했다.

2025.06.27 10:48장경윤 기자

TSMC 승승장구에도 '톱 디자인하우스' GUC는 왜 추락했을까

TSMC의 디자인하우스(VCA) 중 업계 1위였던 GUC가 지난해 연 매출이 하락한 것으로 나타났다. TSMC가 최첨단 공정 수요 증가로 고성장을 기록한 것과는 상반된 행보다. AI 고객사를 선제적으로 확보하지 못한 데 따른 부진으로, 삼성전자와 국내 디자인하우스 업계도 AI 시장에 보다 발빠르게 대응해야 한다는 지적이 제기된다. 7일 업계에 따르면 대만 GUC는 최근 지난해 연간 총 매출액을 약 250억 대만달러(한화 약 1조1천156억원)로 집계했다. 업계 1위 디자인하우스서 '2위'로…패인은 'AI' 앞서 GUC는 지난 2023년 연 매출액으로 262억 대만달러를 기록한 바 있다. 이에 따라 GUC의 지난해 연 매출은 전년 대비 4.6% 감소했다. GUC는 대만 주요 파운드리인 TSMC의 핵심 디자인하우스다. 전세계 디자인하우스 업계에서 오랜 시간 1위를 지켜 온 기업이다. 디자인하우스는 파운드리와 파운드리의 고객사인 팹리스를 이어주는 기업을 뜻한다. 이들 사이에서 칩이 원활히 설계 및 양산이 될 수 있도록 다양한 기술적 서비스를 제공한다. 다만 GUC는 TSMC의 급격한 성장세에도 수혜를 보지 못하고 있다. TSMC는 AI, HPC(고성능컴퓨팅) 등 최선단 공정 제품 수요 증가에 힘입어, 지난해 매출 전망치를 기존 20% 중반대에서 30%로 상향 조정한 바 있다. 실제로 TSMC의 지난해 1~11월 누적 매출액은 2조6천161억 대만달러로 전년동기 대비 31.8% 증가했다. 업계는 AI를 비롯한 첨단 산업에 발빠르게 대응하지 못한 것이 GUC가 매출 역성장을 거둔 주요 원인이라고 지목한다. 시스템반도체 업계 관계자는 "GUC의 주요 경쟁사인 알칩(Alchip)의 경우 아마존 등 신흥 AI 반도체 강자로 떠오르는 기업들과 손잡고 현재 제품 양산을 시작하는 상황"이라며 "반면 GUC는 초기 AI 고객사를 확보하지 못하면서 알칩과의 경쟁에서 지속적으로 밀리게 됐다"고 설명했다. 실제로 알칩의 연 매출은 지난 2022년까지는 GUC에 크게 미치지 못했다. 당시 양 사의 매출액은 GUC가 240억 대만달러, 알칩이 137억 대만달러 수준이다. 그러나 알칩은 2023년 초부터 매출이 크게 성장해, 2023년 연 매출 305억 대만달러로 GUC(262억 대만달러)를 역전하는 데 성공했다. 지난해 1~11월까지의 누적 매출액도 475억 대만달러로 이미 전년 매출액을 크게 넘어섰다. 12월 매출액까지 고려하면 GUC와 사실상 2배의 차이가 나는 셈이다. 삼성 DSP도 AI서 활로 찾아야…"경쟁력 충분" 가온칩스, 에이디테크놀로지, 세미파이브, 코아시아 등 삼성전자 디자인하우스(DSP) 기업들은 지난해에 이어 올해에도 녹록치 않은 경영 환경에 놓여있다. 삼성 파운드리는 3나노미터(nm) 등 최선단 공정에서 엔비디아·애플· 퀄컴 등 주요 팹리스를 고객사로 확보하지 못했다. 중국 판세미·일본 PFN·미국 암바렐라 등의 수주를 따내기는 했으나, 규모 면에서는 아쉽다는 평가다. 레거시 공정에서도 TSMC와 치열한 경쟁을 벌여야 하는 형국이다. 다만 국내 DSP 기업들은 삼성 파운드리와 DSP도 AI 산업에서의 성장 기회가 충분하다고 보고 있다. DSP 업계 관계자는 "삼성 파운드리의 경우 4·5 나노 공정으로 AI 서버용 칩에 대응하고, 온디바이스 AI용 칩으로는 14나노급 공정으로 대응하면 경쟁력이 충분하다"며 "삼성 파운드리와 DSP들이 최근 미국과 일본, 중국 등 해외 시장 공략에 적극 나서고 있어, 올 상반기부터 성과들이 나올 것으로 기대한다"고 말했다. 한편 삼성전자는 지난달 말 2025년 정기 사장단 인사에서 한진만 DS부문 DSA총괄 부사장을 파운드리 사업부장 사장으로 승진시켰다. 한진만 사장은 지난 2022년 말부터 DSA총괄 자리에 올라 미국 기업들과의 협력 강화를 주도해 왔다. 삼성전자는 동시에 남석우 파운드리 글로벌제조&인프라총괄 제조&기술담당 사장을 파운드리 사업부 최고기술책임자(CTO) 사장으로 내정하며 기술력 보강에도 만전을 기하고 있다.

2025.01.07 14:02장경윤 기자

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