연구자 정보
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- 출신대학 : Seoul National University
- 전공 : 화학생물공학부
- 연구분야 : 공정시스템공학, 공정최적화, 이상진단
1분 요약
AI 패키지에서 가장 비싼 것은 GPU도 HBM도 아닙니다. 실패입니다. 비싼 GPU와 여러 개의 HBM을 모두 조립한 뒤 작은 접합 불량 하나로 패키지 전체를 버리면, 앞선 제조 과정의 가치까지 한 번에 날아갑니다. 문제는 AI 반도체가 발전할수록 로직·메모리·기판·전력·열을 함께 설계해야 해 이런 실패를 잡기가 더 어려워진다는 겁니다. 그래서 HBM 다음 승부는 칩을 더 잘 만드는 것보다, 수많은 칩을 연결하고 문제가 생겼을 때 원인까지 찾아낼 수 있는 ‘통합 능력’에서 벌어질 가능성이 큽니다. 현재 가장 앞선 기업은 CoWoS와 SoIC, 설계와 테스트 생태계까지 하나로 묶은 TSMC입니다. AI 반도체가 복잡해질수록 고객은 결국 “이 모든 칩이 제대로 작동한다”고 보증해줄 기업에 더 많은 돈을 지불하게 됩니다. 왜 HBM 다음 시대에 TSMC의 가치가 더 커질 수 있는지 살펴보겠습니다.
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