[제20250612-TT-01호] 2025년 6월 12일 반도체 기술 관련 주요 뉴스 요약
- 이도윤
- 2025년 6월 13일
- 3분 분량
HBM 시장서 반전 노리는 삼성, '펨토초' 웨이퍼 절단 기술 도입
(2025년 6월 12일, 전자신문, 권동준 기자)
[핵심 요약]
[1] 삼성전자, HBM 제조에 ‘펨토초’ 레이저 절단 기술 첫 도입
삼성전자가 고대역폭메모리(HBM) 제조 공정에 1000조분의 1초 단위로 고출력 레이저를 쏘아 웨이퍼를 절단하는 ‘펨토초’ 기술을 도입함. 기존 기계적 절단이나 나노초 레이저 대비 훨씬 정밀한 절단이 가능해 성능과 수율 향상이 기대됨.
[2] 천안캠퍼스에 펨토초 레이저 장비 반입 및 적용 시작
천안캠퍼스는 삼성전자의 HBM 패키징 거점으로, 최근 펨토초 레이저 기반 웨이퍼 절단 장비를 도입했으며, 5세대 HBM(HBM3E)부터 적용 예정이나 실제 타깃은 6세대 HBM4가 유력함.
[3] 펨토초 레이저 절단의 기술적 장점
펨토초 레이저는 절단 선폭이 매우 얇아 웨이퍼 회로나 배선에 영향을 주지 않고 이물 발생도 최소화함. 또한, 절단 선을 그리는 ‘그루빙’ 공정 없이 한 번에 절단 가능해 생산성도 개선됨.
[4] 대량 구매 및 공급 경쟁 본격화
삼성전자는 올해 말까지 수십 대의 펨토초 레이저 장비를 추가 반입할 계획이며, 국내 업체 이오테크닉스와 일본 디스코가 공급 경쟁을 벌이고 있음. 디스코는 가격 경쟁력을 앞세워 수주에 적극 나서고 있음.
[5] HBM 시장 경쟁력 회복 위한 전략적 기술 혁신
삼성전자는 HBM 시장에서 뒤처진 상황을 반전시키기 위해 웨이퍼 절단 공정을 포함한 전방위 기술 혁신에 집중하고 있으며, 펨토초 레이저 도입은 수율과 품질 향상을 통한 경쟁력 회복의 핵심 수단으로 평가됨.또한, 향후 최신 D램과 시스템반도체 공정에도 펨토초 레이저 기술 적용을 검토 중임.
HBM 고객 맞춤형으로 진화… 24단짜리 나올 것
(2025년 6월 12일, 조선일보, 유지한 기자)
[핵심 요약]
[1] HBM4부터 고객 맞춤형 제품으로 변화
차세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM4부터는 GPU와 HBM을 단순 연결하는 기존 방식에서 벗어나, GPU 일부 연산 기능을 HBM 기판(베이스 다이)에 내장해 고객 맞춤형 설계가 가능해짐. 이에 따라 엔비디아, 구글 등 AI 칩 제조사 요구에 맞춰 설계·제작하는 방향으로 진화할 전망임.
[2] 패키징 기술 중요성 커져
여러 개의 D램을 쌓아 조립하는 패키징 기술이 HBM 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상함. SK하이닉스는 대만 TSMC와 협력해 HBM4부터 패키징을 공동 제작할 계획이며, 삼성전자도 고객 맞춤형 HBM을 복수 고객과 협의 중임.
[3] HBM 성능 급격한 향상과 고단 적층 전망
HBM4는 데이터 전송 속도가 기존 HBM3E 대비 2배에 달하며, 2038년 출시 예상인 HBM8은 현재 최고 적층 수인 12단을 넘어 최대 24단까지 쌓을 수 있을 것으로 예상됨.
[4] 발열 문제 해결 위한 혁신적 냉각 기술 도입
데이터 처리량 증가에 따른 발열 문제를 해결하기 위해 HBM5(2029년)부터는 액체 냉각 기술(물, 질소 등)이 적용될 전망임.
[5] HBM 주변 메모리와의 직접 연결 및 3D 칩 구현
HBM7(2035년)부터는 낸드 플래시 메모리를 여러 층 쌓은 HBF 칩이 탑재되고, HBM8 시기에는 GPU와 HBM이 3D 구조로 입체적으로 설계되어 용량과 성능이 대폭 향상될 것으로 기대됨.
"HBM4 80개 高집적"…TSMC, 차세대 패키징 고도화
(2025년 6월 12일, ZDNet Korea, 장경윤 기자)
[핵심 요약]
[1] TSMC, 차세대 AI 반도체용 첨단 패키징 기술 ‘SoW-X’ 발표
TSMC가 2027년 양산을 목표로 하는 ‘시스템온웨이퍼(SoW-X)’ 패키징 기술을 공개함. 기존 PCB나 실리콘 인터포저 대신 웨이퍼 상에서 메모리와 시스템반도체를 직접 연결하는 혁신적 기술임.
[2] 최대 16개 컴퓨팅 칩과 80개 HBM4 모듈 고집적 구현
SoW-X는 최대 16개의 고성능 컴퓨팅 칩과 80개의 HBM4 모듈을 집적해, 총 메모리 용량 3.75TB, 대역폭 160TB/s를 달성함.
[3] 전력 효율과 성능 대폭 향상
기존 AI 반도체 클러스터 대비 전력 소비는 17% 감소, 성능은 46% 향상되어 와트당 성능이 1.7배 개선됨. 칩 간 연결성도 크게 강화됨.
[4] 고성능 컴퓨팅 및 AI 시장 겨냥
TSMC는 SoW-X 기술을 HPC(고성능 컴퓨팅)와 AI 산업용 반도체 분야의 혁신적 플랫폼으로 평가하며 시장 공략을 선언함.
[5] 초대형 AI 반도체 수요는 아직 제한적
HBM4 모듈 80개 탑재라는 고집적 기술에도 불구하고, 현재 초대형 AI 반도체 수요가 제한적이라는 점에서 당장 시장에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 전망됨.업계 관계자는 SoW-X가 니치 마켓에 적합한 기술이며, 대중적인 AI 반도체 패키징 기술 대체는 시간이 걸릴 것이라고 평가함.