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'핀펫'통합검색 결과 입니다. (4건)

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"TSMC 2나노 공정 주문 급증"…2028년까지 월 20만장 생산 체제 구축

세계 최대 파운드리 업체인 대만 TSMC가 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정의 고객사 주문이 급격히 늘어남에 따라, 오는 2028년까지 관련 생산능력을 월 웨이퍼 20만장 수준으로 확대할 계획인 것으로 알려졌다. 디지타임스는 TSMC가 2나노 공정의 높은 단가(웨이퍼당 최대 3만 달러)에도 불구하고 고객 수요가 예상보다 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 생산량 확대에 속도를 내고 있다고 24일(현지시간) 보도했다. TSMC는 2나노 공정을 올 하반기부터 양산에 돌입할 예정이다. 초기에는 월 4만장 수준이 생산될 것으로 보이며, 고객 수요 증가에 따라 점진적으로 증설을 추진해 2028년에는 월 20만장 규모에 도달할 전망이다. 이는 TSMC가 현재 양산 중인 3나노 공정 생산 능력을 추월하는 수준이다. 보도에 따르면 TSMC 3나노 공정은 올해 생산량이 전년 대비 60% 이상 증가할 것으로 예측되고 있다. 그러나 AI 반도체 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장의 성장세에 힘입어, 2나노 공정 수요가 3나노 이상으로 확대될 것으로 평가된다. 특히, 2나노 공정은 차세대 AI 가속기, 데이터센터용 GPU, 모바일 애플리케이션 프로세서 등 고성능 반도체에 주로 적용될 예정으로, 엔비디아, AMD, 애플 등 주요 고객사들의 초기 주문이 집중되고 있는 것으로 전해졌다. TSMC는 자사의 2나노 공정이 기존 핀펫(FinFET) 방식에서 벗어나 게이트올어라운드(GAA) 기술을 도입한 첫 공정이 될 예정이라고 밝혔다. 이는 회로 밀도와 전력 효율을 동시에 개선할 수 있는 차세대 기술로, 업계의 주목을 받고 있다.

2025.07.25 09:38전화평

삼성전자 "D램, 3D 시대 온다…핀펫 기술 적용 가속"

“BCAT 기반 기존 D램은 10nm(나노미터, 10억분의 1m) 미만에서 한계에 달할 것으로 전망됩니다.” 오정훈 삼성전자 마스터는 15일 소노캄 여수에서 진행 중인 '2025년도 반도체공학회 하계종합학술대회'에서 이같이 전망했다. BCAT(Buried Channel Array Transistor)은 메모리 셀의 누설 전류를 줄이기 위해 개발된 트랜지스터 구조다. 채널 길이를 줄여 D램 셀의 크기를 줄이고 집적도를 높인다. 10나노 이하의 극미세 공정에서는 트랜지스터 크기를 줄여도 소자 간 간격이 좁아져 소자 간 연결을 위한 메탈의 저항이 커지고, 발열 문제가 발생할 수 있다. 오 마스터는 “셀 트랜지스터 공간을 다른 형태로 확장해서 써야한다”며 3D D램을 대안으로 제시했다. 3D D램은 메로리를 수직으로 쌓은 제품이다. 기존 D램은 셀이 수평으로 배치됐다. 기존 D램 대비 더 많은 셀을 집적할 수 있기 때문에 용량을 늘리고, 성능도 상승한다. 삼성전자는 3D D램 구현에 핀펫(FinFET) 공정을 적용한다. 핀펫은 반도체 소자의 성능 향상을 위해 개발된 3차원 구조 공정 기술이다. 평면(2D) 구조 한계를 극복하고 채널을 3면으로 둘러싼 게이트를 통해 전류 흐름을 효과적으로 제어한다. 과거 주로 파운드리(반도체 위탁생산)에 활용되던 기술이다. 오 마스터는 “컨벤셔널 D램에서도 핀펫을 전 제품에 쓰는 시대가 찾아올 것”이라고 말했다. 그러면서 “핀펫이 적용된 칩이 언젠가는 나오겠지만 시점에 대해서는 언급할 수 없다”며 “열심히 개발하고 있는 단계”라고 전했다. 다만 핀펫 공정은 페리 트랜지스터에만 적용된다. 페리는 D램에서 셀 주변의 회로를 제어하는 트랜지스터다. 4F스퀘어 적용 여부에 대해서는 발표하지 않았다. 4F스퀘어는 현재 시장 주류 기술인 6F 스퀘어에서 셀 면적을 더 줄인 구조로, 집적도를 높일 수 있는 차세대 기술로 평가받는다. 그러나 삼성전자가 4F스퀘어를 기반으로 D램 구조를 바꾼 뒤, 3D D램을 개발한다는 점을 고려하면 4F스퀘어부터 핀펫 공정이 적용될 가능성이 크다. 그는 파운드리 기술이 메모리 공정으로 적용이 가속화되는 상황이냐는 질문에 “그렇다”고 긍정했다.

2025.07.15 16:14전화평

삼성전자, 4세대 4나노 공정 양산 개시…파운드리 반등 초석 다진다

삼성전자가 첨단 파운드리 공정을 지속적으로 고도화 시키고 있다. 지난해 말 4세대 4나노미터(nm) 공정의 양산을 시작한 것으로 확인됐다. 해당 공정이 AI 등 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에 초점을 두고 있는 만큼, 향후 삼성 파운드리 사업 회복의 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 11일 삼성전자 사업보고서에 따르면 삼성 파운드리사업부는 지난해 11월 4세대 4나노 공정의 양산을 시작했다. 삼성전자의 4세대 4나노 공정은 AI 등을 지원하는 HPC용 기술이다. 공정명은 'SF4X'로 알려져 있다. 1세대 4나노가 양산된 시점은 지난 2021년이다. 해당 공정은 이전 세대 대비 개선된 후속 배선 공정(BEOL)과 고속 동작 트랜지스터 등을 추가했다. 이를 통해 RC 지연(신호 전파 속도가 느려지는 정도)를 감소시킨 것이 특징이다. 또한 2.5D, 3D 등 차세대 패키징 기술을 지원한다. 근래 삼성전자는 첨단 파운드리 시장에서 퀄컴·엔비디아·애플 등 대형 고객사 확보에 실패하면서, AI 산업 발전에 따른 수혜를 제대로 보지 못하고 있다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 대만 파운드리 TSMC의 지난해 4분기 매출은 286억5천만 달러로, 전분기 대비 14.1% 증가했다. 시장 점유율은 전분기 64.7%에서 해당 분기 67.1%로 증가했다. 반면 삼성전자는 전분기 대비 1.4% 감소한 32억6천만 달러의 매출을 기록했다. 시장 점유율은 8.1%로 전분기(9.1%) 대비 줄었다. 이러한 상황에서 SF4X는 삼성전자 파운드리 사업 확대의 핵심 무기가 될 것으로 관측된다. 삼성전자의 4나노 공정의 수율이 비교적 안정화됐고, AI 반도체를 개발하는 국내외 팹리스로부터 견조한 수요를 보이고 있어서다. 일례로 미국 AI 반도체 스타트업 그로크는 지난 2023년 하반기 삼성전자와 SF4X 공정 양산을 체결한 바 있다. 국내 LLM(거대언어모델)용 특화 반도체를 개발하는 하이퍼엑셀도 SF4X 공정을 채택한 것으로 알려졌다. 내년 1분기 양산이 목표다. 반도체 업계 관계자는 "SF4X는 삼성전자의 핀펫(FinFET) 공정 중 가장 고도화된 노드"라며 "삼성전자 역시 전 세계 팹리스들을 대상으로 4나노 공정 영업에 열을 올리고 있는 것으로 안다"고 설명했다. 한편 삼성전자는 차세대 공정인 3나노부터 GAA(게이트-올-어라운드)를 업계 최초로 적용하고 있다. GAA는 전류가 흐르는 채널을 3면으로 활용하던 핀펫과 달리, 4면을 활용해 성능 및 전력효율성이 높다.

2025.03.11 18:51장경윤

40년 삼성 반도체 역사 쓴 정은승 "AI-반도체, 상호 진화…AI 적용 후 생산성 ↑"

"반도체와 인공지능(AI)은 상호진화하는 관계로, 생산성 극대화를 위해선 AI가 필수적입니다. 반도체가 어떻게 진화하느냐에 따라 AI가 진화될 것이고, AI가 요구하는 방향에 따라 반도체가 진화할 것입니다." 정은승 삼성전자 DS(반도체) 부문 상근고문이 향후 반도체가 AI 산업 발전에 맞춰 패키지와 소프트웨어(SW)가 결합된 융복합 형태로 진화해 나갈 것으로 전망했다. 이 과정에서 삼성전자가 그간 기술 변곡점을 만드는 도전을 꾸준히 해 왔던 만큼, 향후에도 AI 기술 발전에 맞춰 반도체 시장을 이끌어 갈 수 있을 것이라고 자신했다. 정 고문은 13일 오후 2시 서울시 중구 앰배서더 풀만 호텔에서 진행된 'AI의 도전과 인간지성 대응 세미나'에 강연자로 참여해 이처럼 강조했다. 정 고문은 1985년 삼성전자 반도체연구소에 입사해 40년 동안 반도체 분야에서 일한 전문가다. 삼성전자 반도체연구소장과 파운드리사업부 사업부장, DS부문 최고기술책임자(CTO)를 거치며 반도체 사업을 진두지휘한 인물이다. 이날 '인공지능 어디까지 갈 것인가'를 주제로 발표한 정 고문은 'AI 칩' 시장 강자로 떠오른 엔비디아를 사례로 들며 AI가 ▲AI 컴퓨터 ▲로봇 ▲자율주행 등과 접목해 더 빠르게 진화할 것으로 예측했다. 또 엔비디아의 최신 AI 칩인 '블랙웰'을 소개한 후 AI가 버추얼에서 피지컬 시대로 접어 든 만큼 반도체도 이에 맞춰 진화할 것으로 전망했다. 정 고문은 "반도체는 AI 시대에 맞춰 앞으로 에코 시스템을 만들어 가야 한다"며 "패블리스(주문생산반도체)는 아키텍처 및 설계를, 반도체 제조사는 웨이퍼 가공, 패키징, 테스트로 이어지는 일련의 과정을 나눠 수행해야 할 것"이라고 말했다. 이어 "더블데이터레이트(DDR)는 고대역폭메모리(HBM)로 전환되고, 공정은 GPU(그래픽처리장치)의 발전에 맞춰 핀펫(FinFET, 4나노 이상), GAA(Gate-All-Around, 3나노 이하) 등으로 진화될 것"이라며 "이에 맞춰 이종 집적으로 고성능, 고용량, 저전력, 소형화를 구현한 어드밴스드 패키지(Adv PKG)가 결합되면서 고객이 원하는 가치를 구현할 수 있어야 한다"고 강조했다. 이날 정 고문은 삼성전자가 이미 AI를 반도체 생산 과정에 도입해 생산성을 높이고 있다고도 설명했다. 공장 1개를 건설할 경우 30조~40조원이 투입되는 반도체 산업에서 개발 제품을 완벽하게 양산하고 생산 효율을 극대화하기 위해선 AI가 필수라고 강조했다. 정 고문은 "칩 복잡도 증가에 따라 반도체 설계 및 생산 설비 신축 비용은 크게 증가한다"며 "반도체 수율은 파티클(미세이물질) 개수에 반비례하고, 수익에 영향을 준다는 점에서 철저한 관리가 필요하다"고 말했다. 이어 "파티클이나 잘못된 공정조건의 원인을 찾는 방법으로 그동안 학습을 통해 패턴을 찾거나, 빅데이터를 활용하는 수준에서 AI의 등장 이후 진화하기 시작했다"며 "삼성전자도 최근 빅데이터 등으로도 해결이 안된다고 보고 AI를 도입했다"고 설명했다. 정 고문에 따르면 삼성전자는 설비, 계측, 생산, EDS 테스트(완성 칩 양·불량 테스트 데이터) 등 대부분의 반도체 공정에 AI를 적용시켰다. 센서, 계측, 설비 로그, 보관기간 증가 등에 따른 생산 라인이 2배 증가할 때 반도체 데이터가 10배씩 증가하자, 이를 감당하기 어려워진 탓이다. 이에 삼성전자는 3~6개월가량 소요되는 1천 개 이상의 생산 과정에 'AI 모니터링 모델'을 도입해 품질 이슈 조기 탐지로 운영 비용 절감 및 열화 웨이퍼 수량을 최소화 할 수 있었다. 또 이전 데이터로 AI 모델을 훈련, 개선시켜 공정 최적화도 실현시켰다. 정 고문은 "제조 공정의 디지털 트윈 구축을 통해 수율 예측, 불량 원인을 확인하는 데도 AI를 적용하고 있다"며 "그 결과 개발 사이클 및 수율 램프업(가동률 향상) 가속화를 이룰 수 있었다"고 밝혔다. 그러면서 "AI의 발전은 인간의 두뇌를 모방한 반도체 없이는 불가능하다"며 "그동안 사업·기술 변곡점에 편승하는 것이 아닌 변곡점을 만들어 가며 진화하는 반도체를 선보인 삼성전자가 4차 산업 혁명 속에 필요한 메모리, 시스템 LSI, 파운드리, 패키지를 한 곳에서 만드는 종합 반도체 회사로 발전해 왔던 만큼 향후 시장을 이끌 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 또 그는 "반도체가 HBM을 개발하지 못했다면 AI도 현재의 모습으로 발전할 수 없었을 것"이라면서도 "미국, 중국 등이 적극적으로 AI 시장에서 경쟁을 벌이는 상황에서 국내 반도체 산업이 더 발전하기 위해선 정부의 적극적인 지원이 반드시 필요하다"고 강조했다.

2025.02.13 18:06장유미

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