AI 반도체의 성능 경쟁이 미세공정만으로 끝나지 않게 됐다. GPU와 주문형 반도체가 계산을 빨리해도 HBM과 칩 사이에서 데이터가 막히면 가속기의 대기 시간이 늘어난다. 여러 칩을 짧고 넓은 배선으로 연결하는 첨단 패키징이 이 병목을 줄이는 이유다. 카운터포인트리서치는 생성형 AI 메모리 보고서에서 처리 속도와 전송 효율, 전력 효율을 함께 높이는 패키징의 중요성이 데이터센터 밖으로 확대된다고 분석했다.
시장에서는 TSMC의 CoWoS가 엔비디아 GPU와 HBM을 실리콘 인터포저 위에서 연결하며 앞서 있다. 인텔도 EMIB처럼 작은 브리지로 칩렛을 잇는 방식을 개발해 왔다. 경쟁의 기준은 칩을 얼마나 작게 만드는가에서 서로 다른 공정으로 만든 연산 칩과 메모리를 얼마나 높은 수율로 묶는가까지 넓어졌다. 패키징 생산능력이 부족하면 설계와 웨이퍼 생산을 마쳐도 완제품 출하가 지연될 수 있다.
삼성전자는 HBM, 파운드리, 첨단 패키징을 한 계약에서 제공하는 턴키 전략을 추진한다. 고객이 연산 칩 설계에 맞춰 메모리와 2.3D·2.5D 패키징을 함께 조정할 수 있다는 점이 강점이다. SK하이닉스는 청주에 약 19조원을 들여 패키징 생산시설 P&T7을 짓고, 미국 인디애나주에도 HBM 패키징 생산·연구 거점을 마련하고 있다. 프로세서와 광 송수신기를 한 패키지에 넣는 CPO 연구는 전기 신호가 담당하던 연결 일부를 광통신으로 바꿔 전력과 거리 한계를 줄이려는 시도다.
| 기업 | 핵심 접근 | 확인할 지표 |
|---|---|---|
| TSMC | CoWoS 중심 대량 생산 | 생산능력·납기 |
| 삼성전자 | HBM·파운드리·패키징 통합 | 고객 확보·수율 |
| SK하이닉스 | HBM 패키징 증설·CPO 연구 | 가동 시점·전력 효율 |
앞으로의 승부는 발표한 기술 이름보다 수율과 열 관리, 고객 제품에 맞춘 공동 설계, 증설 시점에서 갈릴 가능성이 크다. AI 가속기는 전력 소모와 발열이 커서 칩을 촘촘히 붙일수록 냉각과 신뢰성 문제가 어려워진다. 삼성전자와 SK하이닉스의 투자가 실제 경쟁력으로 이어지려면 HBM 공급량뿐 아니라 패키징 단계의 처리량과 불량률을 함께 낮춰야 한다.
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