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[IT뉴스]"中, 반도체 패키징서 치고 나올 수도…국가 차원 메모리팹 '올인'은 위험"

온카뱅크관리자

2026-08-07 18:07:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 권석준 성균관대 화학공학부 교수 "삼성 zHBM 발표도 자체 패키징 역량이 바탕" 
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 <img alt="권석준 성균관대 화학공학부 교수. 권석준 교수 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/dongascience/20260807180138707sonr.png" data-org-width="597" dmcf-mid="Xe9D8u71LK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/dongascience/20260807180138707sonr.png" width="658">
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 권석준 성균관대 화학공학부 교수. 권석준 교수 제공
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 "한국이 현재 가장 잘하는 메모리 반도체에 집중하는 것은 합리적이라고 봅니다. 다만 메모리 팹(생산 공장)에 '올인'하는 것은 위험합니다. 차세대 반도체에서 비중이 커질 첨단 패키징 팹에도 투자를 병행할 필요가 있습니다. 개별 기업이 특정 기술에 베팅했다가 실패하는 것과 국가 전체가 베팅했다가 실패하는 것은 위험도가 다릅니다."
 정부가 반도체와 인공지능(AI)을 중심으로 '초격차'를 구현하기 위해 3대 메가프로젝트를 최근 공개했다. 중국도 최근 반도체 분야 노광장비 자체 생산에 돌입한 것으로 알려지며 충격을 줬다. AI 시대 기술패권을 위한 경쟁이 첨예해지는 상황에서 6일 경기 수원 성균관대에서 만난 권석준 화학공학부 교수는 "갑자기 내년에 대형 언어모델(LLM)을 혁명적으로 빠르게 구현하는 기술이 나와도 이상하지 않을 것으로 본다"며 "대규모 투자가 이뤄진 하드웨어 생태계가 한순간에 쓸모 없어질 수도 있다"고 말했다. 
 ● "첨단 패키징에 분산 투자 필요"
 인공지능(AI)의 폭발적인 성장과 함께 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 한국의 메모리반도체가 역대급 실적을 내고 있다. 지난 6월 정부는 총 4700조원 규모의 '3대 메가프로젝트' 계획을 공개했다. 반도체와 AI 데이터센터 등 한국의 핵심 산업 거점을 서남과 충청 등 비수도권 지역으로 확장하는 사업이다. 대규모 메모리 팹 증설이 핵심이다.
 반도체 업계는 지금까지 평면상에서 회로 선폭을 줄이는 데 기여한 기존 노광(리소그래피)이 기술적 한계에 도달했다는 데 공감대를 형성하고 있다. 고대역폭메모리(HBM) 같은 2.5차원, 3차원 수직 적층 기술이 반도체 집적도 향상의 새로운 방향성으로 떠오르면서 이를 구현하는 핵심 기술인 첨단 패키징 기술의 비중도 커지고 있다.
 패키징은 다양한 칩과 소자 구조를 결합해 종합적인 작동 성능을 구현하는 과정이다. 권 교수는 "패키징은 5~6개 요소를 동시에 최적화하고 최종 시스템 성능까지 보장해야 하기 때문에 점점 난이도가 높아지고 노하우가 많은 업체일수록 몸값이 비싸질 것"이라며 최근 몇 년간 패키징 분야 역량을 쌓아온 중국 기업들이 앞으로 치고 나올 수도 있다고 봤다.
 권 교수는 "장기적으로 대만의 TSMC와 비슷한 규모와 영향력을 가진 패키징 파운드리가 등장할 가능성도 있다"고 말했다. 패키징에서 출발한 업체가 반도체 제조 생태계 전반으로 영향력을 확대할 수 있다는 것이다.
 권 교수는 한국이 메모리 팹 증설은 계속 추진하되 유망 기술인 패키징에 투자를 분산해야 한다고 봤다. 지금부터 꾸준히 투자하면 2030년대 중반 첨단 패키징이 본격적인 병목이 됐을 때 쌓아온 경쟁력이 빛을 볼 수 있다는 전망이다.
 그는 "메모리 팹은 앞으로 상당 부분 자동화될 전망이지만 패키징 팹은 아직 사람 손이 많이 가는 상황"이라며 "소외 지역에 패키징 팹이 유치되면 일자리 창출에도 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.
 ● "삼성 zHBM 발표도 자체 패키징 역량이 바탕"
 4일(현지시간) 삼성전자는 미국 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 메모리 전문 콘퍼런스 'FMS 2026'에서 그래픽처리장치(GPU) 등 연산장치 위에 바로 HBM을 쌓은 형태인 'zHBM' 모형을 공개했다. 가로세로인 X, Y축에 더해 높이인 Z축까지 활용했다는 뜻에서 이름에 알파벳 'z'가 붙었다.
 zHBM은 메모리만 3차원으로 구현했던 기존 HBM에서 프로세서까지 포함한 시스템 전체를 3차원으로 통합한 구조다. 메모리와 연산부 사이의 이동 거리가 짧아지는 효과와 더불어 연결 통로 수를 접촉 면적만큼 늘릴 수 있다는 점이 핵심이다. 도로의 길이와 폭 모두 늘린 것이다.
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 4일(현지시간) 삼성전자는 미국 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 메모리 전문 콘퍼런스 'FMS 2026'에서 그래픽처리장치(GPU) 등 연산장치 위에 바로 HBM을 쌓은 형태인 'zHBM' 모형을 공개했다.
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 zHBM 발표의 배경으로 메모리부터 패키징까지 자체적으로 조율할 수 있는 사업구조가 지목됐다. 삼성전자는 자체 패키징 역량을 보유하고 있어 새로운 HBM 구조를 설계할 때 SK하이닉스처럼 대만 TSMC 등 외부 파운드리나 패키징 업체의 동의를 얻어야 하는 부담이 상대적으로 작다는 것이다.
 권 교수는 이번 삼성전자의 발표에 "삼성만의 HBM 통합 제조 경로를 구현하고 엔비디아뿐 아니라 AMD·브로드컴 등 다양한 고객의 요구에 맞춘 패키징이 가능하다는 점을 보여주겠다는 전략적인 메시지가 담겨있다고 생각한다"고 분석했다. 
 이어 "zHBM은 검증과 트러블슈팅에 1년 정도 걸린다는 전제로 2027년 하반기 양산 일정 공개 후 빠르면 2028년 정도 시장에 공급될 것으로 예상된다"고 말했다.
 ● 수율 확보·불량 추적이 관건…AI 서비스 부가가치 확보도 중요
 zHBM 같은 최신 반도체 기술이 양산으로 원활히 이어지려면 반복·대량 생산에서 수율을 확보하고 불량을 빠르게 추적하는 것이 관건이다. HBM의 층수를 16단, 24단으로 높이는 것만이 능사는 아니라는 것이다.
 권 교수는 고단 HBM의 수율 문제를 100층 아파트의 누수 찾기 문제에 비유했다. 3층짜리 아파트는 물이 새는 층을 찾기 쉽지만 100층으로 확장되면 문제점을 찾기 어려워진다.
 HBM 공급 전략이 두 가지로 나타날 수 있다는 설명이다. 제품을 완성하고 검사를 한 번만 하면 생산속도는 빠르지만 불량 확인이 적어 수율과 신뢰도가 낮아진다. 층을 쌓다가 중간 검사를 하면 불량을 일찍 발견해 수율을 높일 수 있지만 생산 속도가 느려진다.
 권 교수는 "어느 전략이 유리할지는 엔비디아나 데이터센터 등 고객사가 수율과 성능, 물량 가운데 무엇을 우선하느냐에 따라 달라질 수 있다"고 말했다.
 한편 업계에서는 AI 추론 속도를 극단적으로 높이기 위해 HBM 대신 속도가 빠르지만 가격이 매우 비싼 S램(SRAM)을 대규모로 사용하는 '추론 전용 머신' 아이디어도 제시되고 있다. AI 추론 속도가 막대한 수익으로 이어질 수 있다면 값비싼 하드웨어도 사용할 가치가 있다는 관점이다.
 권 교수는 이를 두고 AI 시장이 장기적으로 고급형과 보급형으로 나뉠 가능성을 제시했다. 구독료가 매우 비싼 고속 AI 하드웨어가 성립하려면 빠른 추론 능력이 고부가가치를 창출해 매출과 이익으로 연결돼야 한다. 저가형 AI는 토큰을 저렴하게 공급하는 대신 광고 등 다른 수익 모델로 연결돼야 한다.
 권 교수는 "검색에서 나오는 광고와 달리 생성형 AI는 사용자가 능동적으로 작업하는 곳이기 때문에 광고 수용이 어려울 수 있다"며 "AI가 광고를 어떤 방식으로 도입할지는 아직 뚜렷하지 않다"고 평가했다.
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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