2026년 5~7월 공개된 자료와 9월 8일 보도가 다시 연결돼서 정리해 봅니다. AI반도체 경쟁에서 패키징이 왜 중요해졌는지부터 살펴보겠습니다.
AI 데이터 병목과 첨단 패키징
1. 2026년 5월, GPU가 아무리 빨라도 계산할 데이터를 제때 받지 못하면 실제 AI 서버 성능이 크게 떨어진다는 분석이 나왔음. GPU가 주방의 요리사라면 데이터 통로는 식재료를 전달하는 컨베이어벨트와 비슷하며, 재료가 늦게 오면 요리사가 쉬어야 하듯 GPU도 데이터를 기다리게 됨.
2. 병목은 이동에서 생김.
3. HBM은 여러 메모리 다이를 수직으로 쌓아 GPU 가까이에 배치하고, 넓은 통로로 한 번에 많은 데이터를 전달해 GPU가 기다리는 시간을 줄이는 고대역폭 메모리임.
4. 데이터 이동 거리가 짧아지면 전력 효율이 좋아지고, 전력 사용량이 비용으로 이어지는 데이터센터의 운영비에도 영향을 줌.
5. HBM 여러 층을 제대로 연결해 높은 대역폭과 전력 효율을 끌어내는 기술이 첨단 패키징임.
6. 여기서 문제가 보임.
대형 패키지의 경제성 전환
7. 2026년 6월에는 AI 프로세서가 여러 연산 칩과 다수의 HBM에 의존하면서 기존 2.5D 풀 실리콘 인터포저 방식의 경제성과 제조 부담이 커진다는 분석이 나왔음. 인터포저는 여러 칩 사이에 깔려 데이터가 오가는 길을 만드는 넓은 연결판인데, 패키지가 커질수록 이를 통째로 만드는 방식은 웨이퍼를 효율적으로 쓰기 어려워짐.
8. Intel의 EMIB-T는 넓은 연결판 대신 고속 연결이 필요한 위치에만 작은 실리콘 브리지를 넣는 방식으로, 큰 운동장을 전부 포장하지 않고 사람들이 다니는 길에만 보도블록을 까는 것과 비슷함.
9. Intel Foundry는 EMIB-T의 작은 브리지를 높은 밀도로 만들면 웨이퍼 활용률을 약 90%까지 높일 수 있다고 설명함. 반면 8배 초과 레티클 복합체에 대형 인터포저를 쓰는 방식은 웨이퍼 활용률이 60%까지 낮아질 수 있음.
10. 레티클은 반도체 회로를 한 번에 찍어내는 면적의 기준으로, 8배 초과라는 표현은 그 기준보다 훨씬 큰 패키지를 뜻함.
11. Intel은 2026년에 EMIB-T가 8배 초과 레티클 크기와 약 6,800㎟의 다이 복합체를 지원할 것으로 전망함.
12. 2028년에는 12배 초과 레티클 크기와 약 10,000㎟로 확장해 HBM4·HBM5를 16개 이상 넣는 구성을 예상함. 이 구성에는 작은 연결 다리 역할을 하는 EMIB-T 브리지가 30개 이상 들어갈 전망임.
13. 판이 달라지기 시작함.
시스템 경쟁으로 넓어진 패키징
14. 2026년 7월에는 AI반도체 경쟁이 미세공정뿐 아니라 메모리 대역폭, 칩 연결, 발열 관리, 전력 효율을 함께 겨루는 시스템 경쟁으로 넓어졌다는 분석이 나왔음.
15. AI 가속기와 고성능 컴퓨팅 시스템도 연산 칩, 입출력 칩, HBM을 하나의 패키지 안에 결합하는 방향으로 진화하고 있음.
16. 삼성전자는 AI 연산량이 늘수록 프로세서와 메모리 사이의 데이터 이동량과 시스템 복잡성이 함께 증가한다고 설명함.
17. 칩 하나의 속도만 높이는 것으로 부족해지면서 구성 요소를 연결하는 방식과 전체 시스템을 구현하는 효율이 중요해진 것임.
18. 삼성전자는 데이터 이동 효율과 전력 최적화가 AI 가속기 성능을 좌우하면서 패키징이 시스템 경쟁력의 핵심 기술로 자리 잡았다고 설명함.
19. 서로 다른 칩과 공정을 하나로 묶는 이종 접합도 연산 칩과 메모리를 적절히 조합하는 패키징 기술임.
20. 삼성전자는 이종 접합과 실리콘 포토닉스를 패키징에 연결해 고성능·고대역폭·저전력 AI 시스템 구현을 지원하고 있음.
21. 실리콘 포토닉스를 활용한 CPO는 전기 신호를 광 신호로 바꿔 고속·대용량 전송과 저전력 연결을 지원하는 기술임.
요코하마 거점의 전략과 검증 과제
22. 기대의 불이 붙었음.
23. 삼성전자는 국내에서 유일하게 선단 파운드리 공정, HBM, 차세대 패키징을 함께 보유한 종합반도체기업임. 고객이 설계한 칩을 생산하는 파운드리부터 메모리와 패키징까지 한꺼번에 연결하는 원스톱 솔루션을 제시할 수 있다는 의미임.
24. 요코하마는 도쿄대학교와 요코하마국립대학교, 반도체 소재·장비 기업 레조낙과 디스코가 가까워 기술 개발과 연구 인력 확보에 유리하다는 평가를 받음.
25. 다만 HBM과 패키징만으로 AI 서버의 모든 성능 문제가 해결되는 것은 아님.
26. GPU 구조, 소프트웨어 최적화, 네트워크, 저장장치, 냉각 시스템도 함께 맞아야 전체 성능이 올라감.
27. 요코하마 연구 거점이 실제 AI반도체 매출로 이어지는지는 고객 설계 채택, 시제품 검증, 양산 수율, 장기 공급 계약을 더 확인해야 함.
한줄 코멘트. AI반도체 경쟁은 작은 칩 하나를 잘 만드는 싸움에서 여러 칩을 빠르고 싸게 연결하는 시스템 싸움으로 이동하고 있음. 삼성전자는 파운드리·HBM·패키징을 한꺼번에 묶을 수 있다는 점이 강점임. 요코하마의 연구 인력과 소재·장비 생태계는 나쁘지 않은 조건이지만, 실제 고객 채택과 양산 성과로 연결되는지는 지켜볼 필요가 있음.
참고한 자료
- 삼성반도체 · AI 시대를 위한 통합 패키징 솔루션과 생태계 혁신 2026-08-28
- 연합뉴스 · 삼성전자, 요코하마에 첨단패키징 연구소…AI반도체 경쟁력 강화 2026-09-08
- 충남일보 · AI 시대 반도체 병목 ‘패키징’… 충청권 81조 원 투자에 쏠린 눈 < 충남일보 이슈 Pick < 경제 < 종합 < 기사본문 2026-07-06
- 포켓인포 · HBM 메모리가 AI 반도체에서 중요한 이유: GPU 성능을 좌우하는 핵심 개념
- Converge Digest · Intel Advances Multi-Die Packaging Strategy 2026-06-22
- community.intel.com · Intel Foundry’s Advanced Packaging Innovations Lead the Industry in Scaling Past Reticle Limits
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