안녕하세요. 민들레입니다. AI 반도체는 미세공정뿐 아니라 칩과 메모리를 연결하는 패키징이 성능을 좌우합니다.
HBM은 대역폭, 3D 패키징·칩렛은 연결, 유리기판은 기반, 실리콘 포토닉스는 광 연결을 담당합니다. 시연과 양산은 구분해야 합니다.
HBM 패키징
HBM은 DRAM을 TSV로 수직 적층해 GPU에 넓게 연결합니다. 대역폭은 높지만 수율·발열이 과제이며, SK하이닉스 iHBM은 냉각을 통합하는 방식입니다(자료).
3D 패키징 기술
2.5D는 인터포저 위에 칩과 HBM을 놓고, 3D는 다이를 쌓습니다. 속도·전력은 개선되지만 열과 조립 난도가 높습니다. TSMC CoWoS·SoIC가 대표 사례입니다(자료).
칩렛 설계
칩렛은 CPU·GPU·입출력을 작은 다이로 나눠 조립합니다. 공정 혼합과 재사용이 장점이지만 인터페이스와 검증이 필요합니다.
유리기판 반도체
유리기판은 평탄도가 높아 대형 패키지의 휨을 줄이고 배선을 늘릴 잠재력이 있습니다. Intel도 광 연결 통합을 장점으로 제시하며, 수율·인증은 과제입니다(Intel 발표).
실리콘 포토닉스
실리콘 회로와 레이저로 칩 사이 데이터를 빛으로 보냅니다. 대역폭·전력 개선 여지가 있지만 정렬과 열 관리가 과제입니다(Intel 설명).
투자자는 무엇을 확인할까
수혜 공급망은 HBM뿐 아니라 기판·본딩·열 소재·검사·광 부품으로 넓어집니다. 개발 발표와 양산 매출, 수율·고객 의존도를 구분해야 합니다. AI 반도체·전력 경쟁, 데이터센터 물 수요도 참고하세요.
다섯 기술이 실제 제품에서 함께 양산되는지가 AI 반도체 사이클의 다음 확인 지점입니다. 이 글은 정보 제공용입니다.
