더 커진 AI 반도체, ‘둥근 접시’의 한계에 부딪히다 2026년 3월 현재, AI 반도체의 크기는 괴물처럼 커지고 있습니다. 거대한 GPU 하나 주변에 8개에서 12개의 HBM(고대역폭메모리)을 바짝 붙여 포장(패키징)해야 합니다. 문제는 현재 이 포장 작업을 전담하는 TSMC의 CoWoS 기술이 직경 300mm의 ‘둥근 실리콘 웨이퍼’ 위에서 진행된다는 점입니다. 반도체가 커지다 보니, 이 둥근 원판 위에 올릴 수 있는 … 더 읽기
연구실의 ‘골든 샘플’은 잊어라, 이제는 ‘양산의 시대’다 2026년 3월 26일, 마크 저커버그의 특명을 받은 메타(Meta)의 핵심 엔지니어링 실사단이 삼성전자 천안캠퍼스 라인 투어에 돌입했습니다. 이어 4월에는 AMD마저 천안을 찾습니다. 글로벌 빅테크의 핵심 임원진이 왜 서울의 화려한 본사가 아닌, 육중한 기계음이 울리는 천안의 패키징 공장으로 직접 내려갔을까요? 그 이유는 HBM(고대역폭메모리) 시장의 룰이 완전히 바뀌었기 때문입니다. 과거에는 연구실에서 … 더 읽기
무한대의 지능을 가로막는 ‘열역학 제2법칙’ 엔비디아 GTC 2026의 화려한 스포트라이트는 차세대 GPU 아키텍처에 쏟아졌습니다. 하지만 월스트리트의 펀드 매니저들과 실리콘밸리의 하드웨어 엔지니어들은 엔비디아 부스가 아닌, 그 옆에 자리 잡은 ‘SK하이닉스 협업 존(NVIDIA Collaboration Zone)’에서 눈을 떼지 못했습니다. 현재 AI 데이터센터의 가장 치명적인 병목 현상(Pain Point)은 연산 능력이 아니라 ‘전력과 발열’입니다. 칩이 아무리 똑똑해져도, 열을 식히지 못하면 … 더 읽기
무한대의 연산, 그리고 물리적 한계와의 충돌 현재의 AI 산업은 매년 모델 크기가 10배씩 커지고 있습니다. 조 단위의 파라미터를 가진 오픈 월드 파운데이션 모델(Cosmos 등)을 훈련하고 추론하기 위해, 빅테크 기업들은 데이터센터에 수만 개의 GPU를 때려 넣고 있습니다. 하지만 여기서 치명적인 병목 현상(Bottleneck)이 발생합니다. 칩을 아무리 많이 연결해도, 칩과 칩 사이의 ‘통신 속도’가 느리면 데이터가 길에서 버려지고(지연), … 더 읽기
한미반도체 투자의 핵심은 ‘TC 본더의 수명 연장’과 ‘고객사 다변화(Micron)’입니다. 시장에서는 HBM4부터 칩을 바로 붙이는 ‘하이브리드 본딩’이 도입되어 한미반도체의 장비가 필요 없어질까 걱정했습니다. 하지만 2026년 현재, 하이브리드 본딩의 비싼 비용과 기술적 난이도로 인해 ‘어드밴스드 TC 본더’가 여전히 메인 공정 장비로 선택받았습니다. 이는 한미반도체의 전성기가 2~3년 더 연장되었음을 의미하며, SK하이닉스뿐만 아니라 마이크론(Micron)으로 공급이 확대되며 ‘코리아 프리미엄’을 받는 … 더 읽기