AI 반도체, 이제는 '칩렛'과 '3D 패키징'이 게임을 바꿉니다

요즘 AI 반도체 이야기에서 자주 등장하는 단어가 있습니다.
바로 칩렛(Chiplet)과 3D 패키징입니다.

이 용어들만 보면 왠지 어렵고 기술적인 이야기처럼 느껴지지만,
지금 반도체 산업의 주도권이 이 두 가지에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다.

특히 엔비디아, 인텔, 삼성전자, TSMC 등
글로벌 반도체 기업들이 모두 여기에 집중하고 있죠.
왜일까요?

AI가 발전하면서 반도체가 처리해야 할 데이터의 양은 기하급수적으로 늘고 있습니다.
하지만 기존 방식대로 칩을 하나로 설계하면

그래서 등장한 개념이 바로 ‘칩렛’입니다.
기존에는 모든 기능을 한 장의 실리콘에 넣었지만,
칩렛은 기능별로 잘게 나눈 칩들을 조립하듯 연결하는 방식이죠.

CPU, NPU, I/O 등을 각각 최적화된 공정으로 따로 만들고
하나의 칩처럼 동작하게 연결하는 겁니다.
이렇게 하면 설계도 유연해지고, 생산 효율도 높아지죠.

칩렛을 수평으로 나눴다면,
3D 패키징은 그걸 수직으로 겹겹이 쌓는 기술입니다.

기존 반도체는 평면 구조로 구성돼 있었지만,
지금은 여러 개의 칩을 위아래로 쌓아 연결하는 방식으로
더 높은 밀도와 빠른 데이터 전송을 실현하고 있어요.

예를 들어, HBM(고대역폭 메모리)도 3D로 쌓는 기술이고,
TSMC의 CoWoS, 인텔의 Foveros, 삼성전자의 X-Cube 같은
패키징 기술들이 모두 이 흐름 안에 있습니다.

TSMC는 칩렛 + 3D 패키징 통합 기술에서 매우 앞서 있으며,
고객사인 엔비디아, 애플, AMD에 최적화된 구조를 제공하고 있어요.
인텔은 오히려 반도체 공정에선 밀렸지만,
Foveros 같은 패키징 기술에선 매우 혁신적인 결과를 내고 있습니다.
특히 칩렛 조합 유연성에서는 강한 강점을 보여주고 있죠.
삼성전자도 추격에 나섰습니다.
GAA(게이트 올 어라운드) 공정과 더불어,
X-Cube라는 3D 적층 기술을 기반으로 AI 반도체 성능 향상을 노리고 있어요.

칩의 크기보다 구조가 중요해진 시대.
이제 누가 더 정교하게 조립하고 쌓을 수 있느냐가 관건입니다.

AI 모델이 점점 커질수록,
기존 칩 구조만으론 연산 속도와 에너지 효율을 따라갈 수 없습니다.

칩렛과 3D 패키징은

특히 스마트폰, 자율주행차, 데이터센터처럼
좁은 공간 안에 강력한 성능을 넣어야 하는 곳에선
이 기술 없이는 아예 제품을 만들 수조차 없습니다.

앞으로 반도체 경쟁은 단순히 나노 공정의 싸움이 아닙니다.
누가 더 똑똑하게 쌓고, 조립하느냐의 경쟁으로 변하고 있어요.

기능별로 최적화된 칩을 잘게 나눠서 만들고,
그걸 하나로 연결하고, 위로 또 쌓고…

마치 조립식 두뇌를 만드는 것처럼
AI 시대의 반도체는 구조 자체가 바뀌고 있습니다.

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