삼성전자, “AI 최적화 파운드리” 선언...2027년 2나노 ‘SF2Z’ 양산

美 사옥에서 ‘파운드리 포럼 2024′ 개최
종합반도체 삼성, ‘더 빠른 AI반도체 제조’ 무기로
TSMC 1.6나노와 동등한 ‘SF2Z’ 로드맵 공개

12일 미국 새너제이 삼성전자 DS 미주총괄 사옥에서 열린 파운드리 포럼 2024에서 최시영 파운드립 사업부 사장이 기조연설을 하고 있다. /삼성전자

“인공지능(AI) 시대에 가장 알맞은 파운드리(반도체 위탁생산)가 되겠다.”

12일 미국 캘리포니아 새너제이 삼성전자 DS부문 미주총괄 사옥에서 열린 ‘파운드리 포럼 2024′에서 기조연설자로 나선 최시영 삼성전자 파운드리 사업부 사장은 “삼성전자는 세계에서 유일하게 파운드리, 메모리, 후공정을 한번에 제공할 수 있는 반도체 업체”라며 이렇게 말했다. AI시대가 본격 시작되며 반도체 수요가 폭발적으로 늘어나는 상황에, ‘종합반도체 기업’으로의 강점을 살려 고성능 AI반도체를 가장 빠르게 제공하는 업체가 되겠다는 것이다. 반도체 업계에선 “TSMC·인텔 등이 내년부터 본격 시작되는 1나노(nm·1나노는 10억분의 1미터)대 초미세 파운드리 로드맵 경쟁에 몰두하는 상황에 당장의 반도체 생산 속도를 차별점으로 밀고 나왔다”는 평가가 나왔다.

◇'원스톱 AI솔루션’…2027년 ‘SF2Z’ 공정 양산

12일 미국 새너제이 삼성전자 DS 미주총괄 사옥에서 열린 파운드리 포럼 2024 현장. /삼성전자

이날 송태중 삼성전자 파운드리 사업부 상무는 기자들과의 사전 설명회에서 “삼성전자의 통합 AI솔루션을 활용한 고객들의 제품 생산에 걸리는 시간은 이들이 파운드리, 메모리, 패키지 업체를 각각 찾아 사용할 때보다 20% 이상 단축된다”고 밝혔다. 제조 공정이 ‘원스톱’으로 진행될 경우, 고객의 반도체 제조 요구에 맞춘 맞춤형 제품을 만드는데도 훨씬 유리할 수 밖에 없다는게 삼성 측의 설명이다.

고성능 AI반도체 제조를 위한 기술 고도화도 이어진다. 최 사장은 이날 “AI시대 반도체의 화두는 성능은 올리되, 전력 소비를 줄이는 것”이라고 했다. 이를 위해 삼성전자는 2027년까지 ‘후면전력공급(BSPDN)’ 기술을 적용한 새로운 2나노 공정 ‘SF2Z’를 양산하겠다고 밝혔다. BSPDN은 2나노 이하 초미세 공정에 쓰이는 기술로, 전류 배선층을 웨이퍼 후면에 배치해 전력과 신호라인의 병목 현상을 개선하고, 전력 소비를 줄이는 효과를 낸다.

반도체 시장 일각에선 삼성전자가 이번 포럼을 통해 1나노대 양산 일정을 앞당길 것이라는 기대가 나왔었다. 삼성전자와 마찬가지로 2027년 1.4나노 양산 계획을 갖고 있던 TSMC가 지난 4월 ‘2026년 하반기부터 1.6나노 공정을 양산하겠다’고 돌연 밝혔기 때문이다. 다만 이날 삼성전자는 ‘2027년 1.4나노 양산’ 로드맵을 재확인하는데 그쳤다. 송태중 상무는 “이번에 공개한 SF2Z는 TSMC가 말한 1.6나노와 똑같이 BSPDN 기술을 적용한 공정”이라며 “똑 같은 성능을 제공한다는 점에서 이름은 중요치 않다는 판단”이라고 설명했다. 삼성전자는 이날 또 2025년 보다 진화한 4나노 공정 ‘SF4U’양산한다고도 밝혔다.

삼성전자는 또 2027년부터 ‘실리콘 포토닉스’ 기술을 적용한다고 밝혔다. 기존 반도체는 실리콘 내부 미세회로에 전자가 이동하며 작동하는데, 이 기술은 광자(photon)이 신호를 전달해 AI반도체 개발 난제를 돌파할 수 있는 열쇠로 주목받고 있다. 연산속도를 올리는 동시 더 낮은 전력소모로 발열 문제를 해결할 수 있기 때문이다.

이와 함께 삼성전자는 미국 텍사스주 테일러시에 새로운 파운드리 생산라인이 건설되며 클린룸 생산능력이 2017년 대비 올해 2.6배 늘어날 것이라고도 밝혔다. 삼성전자 파운드리는 TSMC에 비해 생산능력에 제한이 있다는 지적을 받아왔는데, 더 많은 고객 주문량을 받을 수 있다고 ‘러브콜’을 보낸 것이다.

◇삼성도 ‘맞춤형 HBM’ 뛰어들어

삼성전자는 이날 AI반도체의 핵심 부품인 ‘고대역폭메모리(HBM)’를 설계 단계부터 각 AI가속기에 맞춘 ‘커스텀 HBM’으로 만들겠다고도 밝혔다. 지금까지는 완성품으로 만들어진 HBM을 엔비디아·AMD·구글 등 각사의 AI반도체에 갖다 붙여왔다면, 차세대 제품인 HBM4, HBM4E부터는 각사의 AI반도체 구조의 차이를 고려해 가장 효율적인 모습으로 설계하겠다는 것이다.

SK하이닉스 역시 TSMC와 손잡고 AI반도체 고객사의 각종 요구에 부합하는 맞춤형 HBM을 생산한다는 계획이다. 반도체 업계 관계자는 “AI반도체의 종류가 늘어나면서 ‘맞춤형 HBM’이 새로운 트랜드로 자리잡고있다”고 했다.

한편 이날 ‘삼성전자 HBM이 발열 문제로 엔비디아의 테스트를 통과하지 못했다는 보도에 대한 입장은 무엇인가’라는 질문에 김인동 메모리사업부 상무는 “정확하게 고객들과 무엇을 하고 있는지 밝힐 순 없지만, 고객들의 요구를 맞추기 위해 협력 중”이라고 밝혔다.