【③AI 반도체 소재】 패키징 전쟁: 인터포저·CoWoS가 성능을 결정한다! feat.TSMC

 

AI 반도체 패키징 기술이 성능을 좌우하는 시대가 왔습니다.
'인터포저'와 'CoWoS' 같은 첨단 패키징 기술은 칩 간 연결 효율을 극대화해 AI 성능 향상에 핵심 역할을 합니다.
이 글에서는 AI 반도체 패키징 기술의 구조, 원리, 기업별 전략에 대해 알아보겠습니다. 

 

 

 

 

 

 

목차

1. AI 반도체 시대, 왜 '후공정'이 주목받을까?
2. 인터포저란 무엇인가요? – 칩 사이의 고속도로
3. CoWoS 기술, AI를 위한 고속 열차 플랫폼
4. HBM과 패키징의 시너지 – 데이터 폭주를 감당하는 열쇠
5. 이 기술들을 실제로 만드는 회사는 누구?
6. 패키징 기술이 앞으로 AI를 얼마나 바꿀까?
7. 결론: 패키징이 곧 반도체 경쟁력이다

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1. AI 반도체 시대, 왜 '후공정'이 주목받을까?

 

반도체를 만든다고 하면 많은 사람들이 가장 먼저 떠올리는 것은 아주 미세한 회로를 깎아내는 과정입니다.

이걸 '전공정'이라고 부릅니다.

 

하지만 최근에는 칩을 완성한 뒤에 이것을 기판에 붙이고 여러 칩을 연결하는 '후공정'이 더 주목받고 있습니다.

특히 AI 반도체 분야에서는 이 후공정 기술이 성능을 좌우하는 핵심 기술로 떠오르고 있습니다.

왜일까요? 이유는 간단합니다. AI 연산은 어마어마한 데이터를 아주 빠르게 처리해야 합니다.

CPU, GPU, 메모리 사이의 거리가 멀면 그만큼 데이터 전달이 느려집니다.

그래서 요즘에는 연산칩과 메모리를 아주 가까운 거리에서 빠르게 연결하는 기술이 필요해졌고, 이게 바로 후공정 기술의 영역입니다.

 

출처: SK 하이닉스

 

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2. 인터포저란 무엇인가요? – 칩 사이의 고속도로

 

인터포저(interposer)는 말 그대로 여러 개의 칩을 하나로 연결해주는 '중간다리' 역할을 합니다.

비유하자면, 칩 하나하나가 도시라면 인터포저는 그 도시들을 연결하는 고속도로입니다.

이 고속도로를 통해 정보(데이터)가 빠르게 오가게 됩니다.

과거에는 각 칩들이 서로 납땜으로만 연결되어 있었기 때문에 데이터가 천천히 오갈 수밖에 없었습니다.

하지만 실리콘으로 만든 얇은 판(인터포저)을 이용하면 칩과 칩 사이를 마치 초고속 열차처럼 연결할 수 있습니다.

그만큼 데이터가 이동하는 속도도 빨라지고, AI 연산처럼 방대한 데이터 처리가 필요한 환경에서 엄청난 효과를 발휘합니다.

 

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3. CoWoS 기술, AI를 위한 고속 열차 플랫폼

 

CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate)는 TSMC가 개발한 고급 후공정 패키징 기술로, 인터포저 위에 여러 개의 칩을 올리고, 이를 다시 하나의 기판에 통합하는 방식입니다.

여기서 핵심은 '인터포저'가 CoWoS 구조의 중심을 이룬다는 점입니다.

 

출처: TSMC 공식 사이트

 

 

비유하자면, 인터포저는 여러 도시(칩)를 연결하는 넓은 고속도로이고, CoWoS는 그 위에 열차역, 전기선, 통신망까지 함께 설치해 도시 간 물류와 정보 이동을 동시에 해결하는 첨단 복합 허브입니다.

즉, CoWoS는 인터포저를 기반으로 삼아, 칩 간 초고속 데이터 통신과 높은 집적도를 가능하게 하는 하나의 '플랫폼'인 셈입니다.

이러한 구조 덕분에 고성능 연산칩(AI 프로세서)과 고대역폭 메모리(HBM)를 아주 가까운 거리에서 연결할 수 있게 되며, 데이터 전송 속도와 에너지 효율을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

실제로 엔비디아의 AI 칩 H100, B100이 바로 이 CoWoS 기술을 기반으로 만들어졌습니다.

이 기술 없이는 고성능 AI 학습이 불가능하다고 해도 과언이 아닙니다.

 

 

 

 

 

 

4. HBM과 패키징의 시너지 – 데이터 폭주를 감당하는 열쇠

 

HBM(High Bandwidth Memory)은 기존의 메모리보다 훨씬 빠른 속도를 자랑하는 차세대 메모리입니다.

여러 개의 DRAM 칩을 수직으로 쌓아올린 구조로 되어 있어서, 데이터를 아래에서 위로 바로 전달할 수 있습니다.

 

이런 HBM을 CoWoS 패키징 위에 바로 올리면 어떻게 될까요?

CPU나 GPU에서 필요한 데이터를 거의 실시간으로, 대용량으로 불러올 수 있게 됩니다.

 

AI 학습은 수많은 데이터를 빠르게 주고받아야 하기 때문에 HBM과 패키징 기술은 사실상 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다.

HBM(High Bandwidth Memory)은 '고대역폭 메모리'라는 뜻으로, 기존 메모리보다 훨씬 더 빠르게 데이터를 주고받을 수 있는 차세대 메모리입니다. 마치 여러 층으로 쌓은 빌딩처럼 DRAM 칩을 수직으로 쌓아 데이터를 위아래로 직접 주고받을 수 있는 구조를 갖추고 있어, 속도와 에너지 효율이 뛰어납니다.

하지만 아무리 좋은 메모리라도, CPU나 GPU와 멀리 떨어져 있으면 데이터가 느리게 전달될 수밖에 없습니다.

그래서 HBM은 반드시 연산칩 가까이에 배치되어야 하고, 이 연결을 실현하는 것이 바로 '패키징 기술'입니다.

CoWoS 같은 고급 패키징 기술은 HBM을 연산칩 바로 옆에, 아주 가까운 거리에서 연결할 수 있도록 해줍니다.

 

다시 말해, HBM이 '빠른 저장고'라면, CoWoS는 그 저장고를 바로 연산실 옆에 지어주는 기술인 셈입니다.

덕분에 AI 칩은 초당 수십~수백 기가바이트에 달하는 데이터를 순식간에 불러올 수 있고, 이는 AI 학습 속도와 정확도에 지대한 영향을 미칩니다.

따라서 HBM과 패키징 기술은 서로를 필요로 하는 '한 쌍의 기술'입니다. 빠른 메모리(HBM)를 효과적으로 활용하려면, 반드시 고급 패키징 기술(CoWoS 등)이 뒷받침돼야 합니다.

 

 

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5. 이 기술들을 실제로 만드는 회사는 누구?

 

이런 기술들은 그냥 공장에서 자동으로 뚝딱 만들어지는 게 아닙니다. 이를 가능하게 만드는 기업들이 존재합니다.

이런 패키징 기술은 각기 다른 전문 기업들이 맡아서 개발하고 생산하고 있습니다.

이들은 AI 반도체 생태계에서 중요한 역할을 하며, 앞으로도 계속해서 핵심적인 위상을 차지할 것으로 보입니다.

• TSMC: 대만의 대표적인 파운드리이자 세계 1위 반도체 위탁생산 기업입니다. 자체 개발한 CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate) 기술로 AI 반도체 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있으며, 엔비디아 H100/B100, AMD MI300과 같은 AI 고성능 칩 생산을 담당하고 있습니다. TSMC는 또한 SoIC(System on Integrated Chips)와 같은 3D 패키징 기술로도 확장 중입니다. 후공정까지 포함하는 '3DFabric' 생태계를 구축하며 파운드리 그 이상을 지향합니다.

 

• 삼성전자: HBM(High Bandwidth Memory) 분야에서 선도적인 기술력을 보유하고 있으며, 최근 엔비디아의 차세대 AI 칩에 적용하기 위한 품질 인증 및 적합성 검증 단계를 진행 중을 바탕으로 패키징 기술에서도 강한 입지를 보유하고 있습니다. 자체 기술로는 I-Cube, X-Cube 패키징 플랫폼을 통해 다양한 칩을 효율적으로 연결하는 데 집중하고 있으며, 2.5D/3D 패키징에 모두 대응할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 최근에는 HBM4 조기 대응을 위한 인프라 확대에 나서며 AI 반도체 수요 증가에 대비 중입니다.

 

• 한미반도체: 한국의 대표적인 반도체 장비 기업으로, 패키징 공정 중 하나인 TC 본더(초정밀 칩 접합 장비) 분야에서 세계적인 경쟁력을 가지고 있습니다. CoWoS 기반의 고난도 칩 적층 공정에서 한미반도체의 장비는 필수적이며, TSMC 등 글로벌 고객사를 보유하고 있습니다. AI 반도체 후공정 수요 증가로 인해 주목받고 있는 기업입니다.

한미반도체 주가 분석과 전망: HBM 장비 강자, 기회와 리스크 사이

 

• ASE: 대만의 ASE는 세계 최대의 반도체 패키징 및 테스트 전문 업체입니다. CoWoS 및 Fan-Out 패키징 등 다양한 후공정 솔루션을 제공하며, TSMC와 협업해 고부가가치 패키징 시장에서도 존재감을 높이고 있습니다. 패키징 분야의 오랜 경험과 대규모 생산 능력을 바탕으로 AI 반도체 수요에 적극 대응하고 있습니다.

 

 

 

 

 

 

6. 패키징 기술이 앞으로 AI를 얼마나 바꿀까?

 

 

앞으로 AI는 지금보다 훨씬 더 방대한 연산을 요구하게 될 것입니다. 자율주행, 챗봇, 이미지 생성 등 모두 실시간으로 대량의 정보를 주고받아야 하죠. 이때 기존의 단일 칩 구조로는 한계가 분명합니다.

결국 여러 칩을 조합하고, 그 칩들이 유기적으로 데이터를 교환하게 만들어야 하는데, 이 역할을 하는 것이 바로 인터포저와 CoWoS 같은 후공정 패키징 기술입니다.

AI 반도체의 성능 향상은 결국 이 기술에 달렸다고 해도 과언이 아닙니다.

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7. 패키징이 곧 반도체 경쟁력이다

 

한때 반도체의 '주인공'은 전공정이었습니다. 하지만 지금은 후공정, 그중에서도 인터포저와 CoWoS 패키징 기술이 AI 반도체의 성능을 결정짓는 핵심 기술로 떠오르고 있습니다.

이제는 칩을 얼마나 잘 깎았느냐가 아니라, 얼마나 잘 붙이고 연결하느냐가 관건입니다.

TSMC, 삼성전자, 한미반도체처럼 이 분야에 앞서 있는 기업들이 결국 AI 시대의 진정한 승자가 될 가능성이 큽니다.

 

 

AI 반도체 생태계에 대한 이해도를 바탕으로 AI 시대 수혜자가 될 수 있는 기업에 대한 중장기 투자를 검토해 보시기를 바랍니다.

 

 

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