![]() |
라빈 마하쟌 인텔 펠로우가 26일 서울 용산 노보텔 앰배서더에서 열린 패키징 기술 강연회에서 발언하고 있다./전병수 기자 |
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
“현재 가동 중인 인텔 파운드리(반도체 위탁생산) 20A(2㎚급), 18A(1.8㎚) 공정에 모두 포베로스 다이렉트(Foveros Direct)와 같은 인텔의 첨단 패키징 기술이 적용되고 있습니다. TSMC, 삼성전자도 마찬가지로 각자의 이종집적 등 첨단 패키징 기술을 갖추고 있는 만큼 첨단 패키징 역량은 파운드리 비즈니스의 성공을 좌우하게 될 것입니다. 경쟁사보다 오랫동안 쌓아온 패키징 기술 노하우와 숙련도로 반도체 성능을 최적화할 수 있다는 것이 인텔의 장점입니다.”
라비 마하쟌 인텔 펠로우는 26일 서울 용산 노보텔앰배서더에서 한양대 CHIPS 혁신 연구센터 주관으로 열린 패키징 기술 강연회에서 이렇게 말했다. 마하쟌 인텔 펠로우는 현재 인텔의 패키징 기술 로드맵을 총괄하고 있다. 이날 강연에는 한봉태 메릴랜드대 기계공학과 교수도 참여해 ‘패키징 기술이 이종집적에 미치는 영향’을 주제로 발표했다.
마하쟌 펠로우는 인텔이 공개한 이종집적(HI) 기술인 포베로스 다이텍트 등이 2나노 이하 첨단 파운드리 공정에 적용되고 있다고 밝혔다. 그는 “포베로스 옴니(Foveros Omni)와 포베로스 다이렉트를 통한 첨단 3D(차원) 패키징이 최선단 공정에 적용되고 있다”며 “인텔의 이종집적 기술을 통해 고객사가 원하는 성능과 사양, 크기 등에 최적화해 제품을 전달할 수 있도록 도울 것”이라고 했다.
이종집적은 제조 기술이나 크기가 다른 여러 종류의 반도체를 하나의 패키지에 담는 기술이다. 최근 미세 공정이 한계에 다다르고, 인공지능(AI) 시대 응용처에 적용되는 반도체 형태가 다양해지면서 더욱 각광받고 있다. 이전까지 파운드리 경쟁력은 경쟁사에 앞선 첨단 공정을 신속히 개발해 빠른 소자를 만들고 수율(생산된 반도체 중 양품의 비율)을 높여 고객사인 팹리스(반도체 설계 회사)에 반도체를 제때 공급하는 것이었다. 하지만 이제는 고객사 요청에 최적화해 반도체를 패키징하는 능력이 중요해지고 있다. 파운드리 선두 주자인 TSMC는 지난 2016년 자체 이종집적 기술을 개발해 애플의 애플리케이션 프로세서(AP) 양산에 도입했다.
한봉태 메릴랜드대 기계공학과 교수는 “삼성전자와 TSMC, 인텔 모두 이종집적 기술 개발에 사활을 걸고 있다”며 “파운드리와 기존 후공정(OSAT) 기업이 담당하던 패키징 기술 경계도 사라지고 있는 만큼 첨단 패키징의 중요성은 커질 것”이라고 했다.
인텔이 현재 첨단 패키징 공정에 적용하고 있는 이종집적 기술인 포베로스는 인텔이 지난 2021년 처음 공개했다. 마하쟌 펠로우는 “포베로스 옴니는 실리콘관통전극(TSV)과 구리 기둥을 함께 활용해 기존 대비 전력 효율을 높인 기술”이라며 “포베로스 다이렉트는 실리콘을 구리로 연결하는 하이브리드 본딩으로 효율을 더욱 높였다”고 했다. 그러면서 그는 “차세대 포베로스 기술은 반도체 데이터 전송 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있도록 범프의 밀도를 100배 이상 늘릴 수 있는 기술이 적용될 것”이라고 덧붙였다.
마하쟌 펠로우는 오랜 기간 다져온 패키징 사업 노하우가 인텔 파운드리의 강점이라고 했다. 그는 “TSMC와 삼성전자 등 경쟁사도 고객사에 맞춰 패키징하는 역량이 뛰어난 것은 사실”이라면서도 “인텔은 이들에 앞서 패키징 기술을 개발하고 적용해 왔기 때문에 광범위한 포트폴리오에 기반한 ‘최적화’에 자신 있다”고 했다.
그러면서 그는 인텔이 내년 계획대로 유리기판(글라스기판)을 공정에 도입하기 시작할 것이라고 했다. 그는 “비용 및 공정 최적화 과정을 거쳐 유리기판이 도입된 제품을 본격 출시하게 될 것”이라며 “유리기판은 표면이 평평하고, 비용이 저렴해 적용이 확대될 것”이라고 했다. 유리기판은 미세 회로 구현이 용이하고 열과 휘어짐에도 상대적으로 강해 대면적으로 제작이 가능해 AI 반도체 시대에 최적화됐다는 평가를 받는다.
전병수 기자(outstanding@chosunbiz.com)
<저작권자 ⓒ ChosunBiz.com, 무단전재 및 재배포 금지>
이 기사의 카테고리는 언론사의 분류를 따릅니다.
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.