한국은 이미 세계적인 반도체 강국이다. 메모리, 디스플레이, 통신, 배터리 등 다양한 첨단 산업에서 축적된 제조 경쟁력은 글로벌 시장에서 충분히 인정받고 있다. 특히 메모리 반도체 분야에서 한국은 시장을 주도하는 기술 선도국이 됐다.

그러나 인공지능(AI) 시대가 본격화하면서 전통적인 반도체 산업 구조 자체가 빠르게 변화하고 있다. 그리고 이 변화 속에서 한국은 새로운 기회를 맞이하고 있다.

많은 사람들은 AI 반도체를 이야기하면 가장 먼저 그래픽처리장치(GPU)를 떠올린다. 실제로 현재 AI 시장은 엔비디아 GPU 중심으로 움직이고 있다고 해도 과언이 아니다. 그리고 고성능 GPU 제조는 대만 TSMC가 사실상 주도하고 있다. 하지만 냉정하게 산업 구조를 들여다보면, 다양한 기술이 독립적인 영역을 가지고 발전하고 있다. 단순히 GPU 제조를 넘어 고대역폭메모리(HBM)와 GPU를 일체화하는 어드밴스드 패키징(Advanced Packaging)이 AI 반도체 경쟁력의 핵심 요소로 빠르게 부상하고 있다.

진정한 병목 기술

앞서 언급했듯이 AI 반도체는 더 이상 단일 칩 경쟁이 아니다. GPU, HBM, 베이스다이를 인터포저, 기판과 통합하는 어드밴드스 패키징, 그리고 발열을 억제하는 서멀 솔루션(Thermal Solution), 차세대 옵티컬 인터커넥트(Optical Interconnect) 등이 결합된 거대한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 

특히 AI 연산량 증가와 전력소비 확대는 메모리 대역폭과 열 문제를 동시에 악화시키고 있다. 이를 해결하기 위한 패키징 기술은 단순한 조립 접합을 넘어 시스템 통합(system Integration) 단계로 중요성이 커지고 있다. 

현재 글로벌 AI 반도체 산업의 가장 큰 병목 중 하나는 어드밴스드 패키징이다. 엔비디아의 GPU와 SK하이닉스의 HBM이 결합되더라도, 이를 실제 AI 시스템으로 구현하기 위해서는 TSMC의 코워스(CoWoS) 같은 첨단 패키징 공정에 상당 부분 의존하고 있다. 다시 말해, AI 시대 경쟁력은 단순 미세공정 경쟁이 아니라 'HBM 기반 시스템 통합 경쟁'으로 이동하고 있는 것이다. 

한국이 이미 상당 부분의 핵심 경쟁력을 보유하고 있지만 역으로 전 분야를 가지고 있지 못 하다. SK하이닉스와 삼성전자는 글로벌 HBM 시장을 주도하고 있으며, TSV(Through Silicon Via), 다이 스태킹(Die Stacking), 서멀 엔지니어링(Thermal Engineering) 등 핵심 기술을 확보하고 있다. 그러나 GPU 제조 외에도 패키징과 시스템 통합은 대만이 핵심을 쥐고 있다.

향후 AI 반도체 구조는 GPU 단독 중심에서 HBM과 베이스 칩, 그리고 시스템 통합 중심 구조로 더욱 진화할 가능성이 높다. 특히 베이스다이와 메모리 컨트롤러, 칩렛 통합, 서멀 매니지먼트(Thermal Management) 등 중요성이 급격히 커질 것으로 예상된다. 결국 미래 AI 반도체 산업은 GPU를 누가 만드느냐보다, GPU 이후 생태계를 누가 장악하느냐가 더욱 중요해질 가능성이 크다.

현재 AI 반도체 공급망은 GPU 제조와 어드밴스드 패키징이 특정 국가와 기업에 지나치게 집중돼 있다. 이는 단순 산업 문제가 아니라, 국가 공급망 안정성과도 직결되는 문제다. 실제 최근 AI 반도체 시장에서는 CoWoS를 비롯한 어드밴스드 패키징 공정 부족이 전체 AI 인프라 확장의 핵심 병목으로 작용하고 있다. 향후 AI 산업이 국가 핵심 인프라로 자리 잡을수록, 패키징과 시스템 통합 경쟁력 확보는 단순 제조를 넘어 국가 전략 산업의 의미를 가지게 될 가능성이 높다.

'새로운 가능성' 전남

바로 이 지점에서 한국의 새로운 기회가 시작된다. 한국은 GPU 생태계에서는 미국과 대만 대비 제한적 위치에 있다. 설계는 미국이 강력한 리더십을 가지고 있고, 제조는 대만의 특화 전략에 의해 주도권을 확보하지 못했다. 그러나 HBM과 패키징, 그리고 AI 시스템 통합 영역에서는 충분한 경쟁력을 확보할 가능성이 존재한다. 특히 AI 시대의 핵심 병목인 어드밴스드 패키징 분야는 아직 산업 구조가 완전히 정립되지 않았고, 새로운 공급망 구축 가능성이 열려 있다.

이러한 관점에서 광주·전남 전략도 다시 생각할 필요가 있다. 최근 국내에서 용인과 전남의 반도체 공장 위치 경쟁이 있었다. 그리고 아직 현재 진행형이다. 지금까지 지방 반도체 산업 전략은 대부분 수도권과 같은 초미세 FEOL(Front-End-of-Line) 공정을 유치하는 방향에 집중돼 왔다. 하지만 현실적으로 전남이 수도권과 동일한 방식으로 경쟁하는 것은 쉽지 않다. 정책적으로 산업이 지방으로 이식돼도 인력, 기업, 생태계 측면에서 수도권과 직접 경쟁하는 구조는 지속 가능성이 낮다. 그리고 그것을 가능하게 하기 위해서는 많은 시간과 재원이 투입돼야 한다. 그래서 지금은 발상의 전환이 필요한 시점이 됐다.

오히려 전남은 AI 시대를 준비하는 새로운 반도체 거점으로 육성할 필요가 있다. 같은 밥그릇을 두고 내부에서 경쟁하는 구조를 벗어나 미래를 위한 핵심 산업을 새롭게 구상하는 것을 생각해 봐야 한다. 단순히 반도체를 생산하는 방식에서 벗어나 어드밴드스 패키징과 AI 시스템 통합 중심 전략으로 접근하는 것이 현실적이다. 산업과 경제를 발전시키는 것은 명분이 아니라 실리다. 보여주기식 초미세 팹 경쟁보다 실제 산업 생태계와 일자리를 만드는 전략이 필요하다.

어드밴스드 패키징 산업은 단순한 연구중심 산업이 아니다. HBM 적층, 서멀 패키징, 칩렛 통합, 검사·신뢰성 평가 등 다양한 제조 공정과 숙련 기술인력을 필요로 하는 첨단 제조 산업이다. FEOL 공정보다 훨씬 넓은 협력 생태계를 형성할 수 있고, 실제 지역 산업과 고용 효과도 크다. 대기업 하나의 유치가 아니라 다양한 중견기업과 전문기업이 상생 클러스터를 형성하는 과제인 것이다.

다음 세대를 위하여

특히 광주·전남은 넓은 산업 부지와 전력 인프라, 제조 기반을 활용해 AI 패키징 중심 산업 구조를 구축할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 또한 해남에 구축될 AI 데이터센터와 연계한 디지털 시뮬레이션 기반 연구 플랫폼, 이른바 버추얼 팹(Virtual Fab) 개념까지 결합한다면, 단순 제조를 넘어 AI 반도체 시스템 통합 거점으로 발전할 가능성도 충분하다.

현재 글로벌 공급망 속에서 한 국가가 모든 것을 다 가지는 것은 불가능하다. 그래서 GPU를 따라가는 것이 아니라 GPU 이후 생태계를 준비하는 것이 더 중요하다. GPU를 잘하는 국가와 기업은 그 업에 맞게 경쟁력을 키울 것이다. 한국도 이미 HBM이라는 강력한 무기를 가지고 있다. 이제 필요한 것은 GPU와 HBM 이후 산업과 기술을 준비하는 일이다. AI 패키징과 시스템 통합 생태계를 구축하는 일이 바로 그것이다.

AI 시대 반도체 경쟁력은 단순 미세공정 경쟁에서 HBM 기반 시스템 통합 경쟁으로 빠르게 이동하고 있다. 광주·전남은 이러한 변화 속에서 AI 패키징과 첨단 제조 중심의 새로운 반도체 거점으로 성장할 수 있는 충분한 가능성을 가지고 있다. 그리고 그에 대한 논의를 이제 시작할 때가 됐다.

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필자 문국철

서울대 전기공학부 석사, 건국대학교 전자정보통신대학 박사학위를 받았다. 삼성전자, 엘지전자, 비전옥스 등에서 실무 엔지니어로 24년간 근무한 후 2023년 성균관대학교 연구교수를 거쳐 현재 국립순천대학교 전자공학과에서 반도체와 디스플레이의 회로와 시스템에 대하여 연구하고 있다. 

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