2026년 8월 14일로 끝나는 한 주 동안 반도체 산업에서는 인공지능 아키텍처에 대한 수요 증가를 반영하는 광범위한 움직임이 나타났다. 여기에는 첨단 패키징 공장 확장부터 데이터센터 재설계, 광학 연결 및 새로운 전력 구조 도입까지 포함된다. 이와 함께 2차원 트랜지스터, 프로그래밍 가능한 메모리, 하드웨어 보안, 자율주행 자동차용 칩에 대한 연구도 진행됐다.
패키징 및 연구개발 투자
ASE의 자회사 SPIL은 대만 두류에 첨단 패키징 및 테스트 공장의 기공식을 열었으며, 약 31억 달러를 투자한다. 공장은 6헥타르 부지에 건설되며, 인공지능 칩에 사용되는 CoWoS 패키징 역량을 추가할 것으로 예상된다. 1단계 생산은 2028년에 시작하는 것을 목표로 한다. 또한 시설이 완공되면 2,200개 이상의 일자리를 제공할 계획이다.
Lam Research는 5년에 걸쳐 30억 달러를 연구개발 실험실 네트워크 확장에 지출해 실험 수행 능력을 50% 이상 높이겠다고 밝혔다. 또한 향후 5년 동안 SEMulator3D 가상 제조 시뮬레이션 프로그램을 활용해 약 3,500명의 대학생에게 반도체 제조 공정 통합을 교육하기 위해 NY Creates와 협력한다고 발표했다.
더 넓은 맥락에서 Rhodium Group은 중국의 레거시 칩 생산 능력이 2030년까지 세계 생산량의 절반에 가까워질 것으로 전망했다. 최신 인공지능 칩에 대한 중국의 접근 제한이 지속되는 가운데 현지 장비 기업들의 확장도 계속될 것으로 예상된다.
데이터센터, 광자공학과 더 높은 전력으로 전환
보고서에 따르면 데이터센터 네트워크 아키텍처는 인공지능 클러스터를 연결하는 광학 링크의 역할이 커지면서 변화를 겪고 있다. 또한 1메가와트급 랙으로 향하는 추세는 냉각, 전력 분배, 랙 설계, 3차원 집적회로 패키징에 근본적인 변화를 요구하고 있다.
Open Compute Project 내에서 19개 기업이 참여한 연합체들은 인공지능 시스템을 위한 실리콘 포토닉스 대응형 표준화 인프라 계획을 수립했다. 또한 이 프로젝트는 Google, Microsoft, Nvidia와 협력해 인공지능 데이터센터를 위한 개방형·표준화 전력 아키텍처로서 800볼트 직류를 구축하고 있으며, 저전압 직류 분배로의 전환을 가속하려 한다.
데이터센터가 성능을 높이고 전력 소비를 줄이려 하면서 공동 패키징 광학(CPO) 기술도 확대되고 있다. 그러나 보고서는 이 기술이 실험실 도구에서 공장 내 생산용 자동 테스트 장비로 전환되는 과정에서 수요를 따라가는 일이 과제라고 지적했다. 한편 캘리포니아대학교 버클리의 전문가들은 인공지능의 발전에 항상 더 큰 데이터센터가 필요한 것은 아니라고 보았다. 더 작고 오픈 소스인 모델이 더 적은 컴퓨팅 자원·전력·물 소비로 다양한 작업을 수행할 수 있게 됐으며, 로컬 하드웨어에서 작동할 수도 있기 때문이다.
메모리 거래와 자금 조달
게 Sony Semiconductor와 TSMC는 일본에서 차세대 이미지 센서 공동 프로젝트에 관한 합의를 발표했다. Sony는 약 4,650억 엔, 즉 약 29억 달러를 출자하고 프로젝트를 지배하며, TSMC는 약 2,820억 엔, 즉 약 18억 달러를 출자한다. 구마모토 공장은 2029년에 스마트폰 이미지 센서의 대량 생산을 시작할 것으로 예상되지만, 필요한 규제 승인은 아직 대기 중이다.
Counterpoint에 따르면 기업용 SSD는 2분기 전 세계 출하 NAND 비트의 48%를 차지했으며, 이는 1년 전의 26%에서 증가한 수치다. YMTC는 NAND 출하량에서 14%의 점유율로 3위를 차지했다. Kearney는 메모리 제조업체들이 NAND 투자를 줄이고 대신 수익성이 더 높은 HBM과 DRAM에 집중하고 있어 NAND 공급 부족 기간이 길어지고 있다고 밝혔다.
Kioxia와 Sandisk는 2테라비트 용량의 3차원 QLC 플래시 메모리를 발표했다. 이 메모리는 CMOS directly Bonded to Array, 즉 CBA 구조를 사용해 NAND 셀 층을 변경하지 않고 성능을 향상한다. 또한 Intel은 확대된 기본주식 공모를 통해 200억 달러의 자금을 조달했으며, CEO Lip-Bu Tan은 이 자본이 첨단 공정 노드의 칩 제조, 첨단 패키징, CPU 수요에서의 성장 기회를 지원할 것이라고 밝혔다.
트랜지스터와 양자 분야의 새로운 연구
KAIST는 동적 동작을 하드웨어 수준에서 지속적인 바이어스나 입력 사전 처리 없이 제어하는 이중 기능 게이트 구조를 사용하는, 이른바 프로그래밍 가능한 동적 메모리 트랜지스터를 개발했다. 연구진은 이 설계가 기존 소자와 비교해 예측 오류를 최대 40배 줄였다고 밝혔다.
또한 NYCU와 TSMC를 비롯한 기관들의 연구팀은 단층 MoS₂ 트랜지스터를 위한 초박막 초고순도 알루미늄 산화물 계면을 개발했다. 이 계면은 2차원 소자를 트랜지스터 스케일링 경로에 활용하는 데 제약이 되어 온 이동도 손실을 피하면서 게이트 제어를 개선하는 것을 목표로 한다.
양자컴퓨팅 분야에서는 QuTech와 TU Delft의 연구진이 전기 도금된 인듐 범프 연결을 사용해 초전도 큐비트를 통합하는 플립칩 구조를 선보였으며, 약 10⁶의 품질 계수를 달성했다. 또한 Quantinuum은 Oracle과 협력해 Oracle 고객이 Oracle의 그래픽 처리 및 고성능 컴퓨팅 서비스와 Quantinuum의 98큐비트 양자컴퓨터 Helios를 Oracle의 클라우드 시설에서 통합할 수 있도록 했다.
하드웨어 보안과 자율주행 자동차
USENIX Security 주간 행사에서는 RISC-V 프로세서에 대한 부채널 공격, AMD SEV-SNP의 무결성 우회, NVIDIA MIG의 캐시 분할 악용, 클라우드 FPGA에 대한 랜섬웨어 공격에 관한 연구가 다뤄졌다. 또한 Financial Times와 Dream Group이 전한 바에 따르면 대만 당국자들은 인공지능의 지원을 받은 공격이 최소 85개의 정부 계정을 침해하고 직원 기록 2,500건 이상을 탈취했다고 밝혔다.
자동차 분야에서는 TIER IV가 일본에서 JST가 지원하는 프로그램에 따라 레벨 4 자율주행용 오픈 소스 인공지능 가속기를 개발한다. 여기에는 보다 안전하고 전력 소비가 적은 엣지 인공지능을 지원하기 위한 칩 아키텍처, 컴파일러, 툴체인이 포함된다. LX Semicon은 Hyundai와 Kia 차량을 대상으로 하는 자동차용 MCU인 LX61101의 양산을 시작했으며, 이는 두 회사 중 어느 곳을 위해서든 한국에서 생산된 최초의 MCU로 평가된다.