복합 반도체 제조 분석 - 실리콘 카바이드(SiC)에 중점을 둔

SiC가 드디어 출시되었습니다!

수십 년간 우리는 실리콘이 유일한 해답이라고 생각하며 익숙해져 왔습니다. 세계 최대의 반도체 공장이 실리콘 탭아웃에 몰두하는 동안, 화합물 반도체(CS) 커뮤니티는 꾸준히 전진해 왔습니다. 인듐인화물(InP), 질화실리콘(SiN), 갈륨비소(GaAs), 게르마늄(Ge), 인듐갈륨비소(InGaAs), 카드뮴텔루르드(CdTe), 질화갈륨(GaN), 또는 실리콘카바이드(SiC)에 이르기까지, 반도체 세계는 실리콘 그 이상입니다. 테슬라가 전기차에 실리콘 카바이드(SiC)를 도입하면서, 세계는 SiC가 더 이상 간과될 수 없음을 깨달았습니다. Yole에 따르면 이 시장은 2023년 25억 달러 이상으로 성장했으며, 놀라운 24%의 연평균 성장률(CAGR)로 계속 성장할 것으로 예상됩니다. 현재 전기차 전자 부품 시장의 대다수 업체들이 SiC 파워 IC를 제공하고 있습니다.

이로 인해 소재 공급업체, 자본 장비, 팹리스, 파운드리, OSAT 업체들로 구성된 새로운 생태계를 형성했습니다. 일부 업체들은 SiC 파우더부터 시작해 멀티다이 파워 모듈까지 아우르는 기업들이다. 이들은 ST, 온세미, 울프스피드, 인피니언, 덴소, 보쉬, 롬, 산안, 그리고 더 많은 기업들… 원자재의 높은 비용 으로 인해 많은 신규 업체들이 기판 사업에 뛰어들었습니다. 많은 기업들이 인수합병과 유기적 성장을 통해 막대한 투자를 했으며, 이제 투자에 대한 성과를 주주들에게 돌려야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이 치열한 경쟁 속에서 많은 기업들이 장기 전략을 재검토하고 있을 것입니다.

혜택은 비용이 많이 든다

SiC는 설계자와 소비자 모두에게 탁월한 이점을 제공합니다. 재료 특성 덕분에 SiC 트랜지스터는 훨씬 더 높은 전압에서 작동할 수 있으며 저항이 낮고 온도에 따른 성능 저하가 적습니다. 이러한 특성으로 인해 SiC 전자 소자는 차량 및 전력망 애플리케이션의 전력 변환 및 충전 분야에 매력적입니다. 그러나 원자재는 실리콘보다 상당히 비쌉니다. SiC의 결정 성장 속도는 실리콘보다 수십 배 느리며, 다이아몬드 다음으로 단단한 경도로 인해 절단, 연마, 다이싱이 어렵습니다. 높은 작동 전압은 결함률이 높은 두꺼운 에피택셜 층을 필요로 하며, 수직 트랜지스터 구조는 상당한 웨이퍼 뒷면 가공을 요구합니다. 이러한 모든 요소는 결함 증가, 수율 저하 및 빈번한 수율 편차로 이어집니다. 소비자에게는 제품 가격 상승과 현장 신뢰성 저하로 나타납니다. 결국, 평생 모은 돈을 딜러십에 맡기고 새 전기차를 구입한 후 고장 나 버리는 상황을 누구도 원하지 않습니다.

실리콘밸리보다 몇 년 뒤처진실리콘에 뒤처진 세월

제조사들 사이에서 흔히 하는 말은 SiC가 실리콘보다 수십 년 뒤처져 있다는 것이다. 주류 웨이퍼 크기는 재료 플랫폼 성숙도를 가늠하는 좋은 지표다. 역사적으로 실리콘 제조 기술이 성숙해지면서 업계는 더 큰 웨이퍼 크기로 전환해 왔으며, 아래 그림에서 볼 수 있듯 지난 40년간 100mm, 150mm, 200mm, 300mm 웨이퍼를 거쳐 왔다.

동시에 현재 SiC는 주로 150mm 기판에서 제조됩니다. 한편 여러 기업들이 200mm 기판으로의 전환을 발표했습니다. 최근 중국 기판 공급업체 SICC가 300mm 기판을 시연했으나, 이처럼 대형 기판의 사용은 아직 먼 미래의 일입니다. 향후 몇 년간 대부분의 생산 능력은 150mm 웨이퍼에 집중될 전망이다. 따라서 양산 기반의 기판 크기로 판단할 때, SiC는 실리콘 대비 30년 뒤처진 상태라 할 수 있다.

현재 SiC 회로의 복잡성은 1980년대 실리콘 칩 수준이다. 복잡한 회로로의 통합은 실리콘에서 보던 단일 집적회로(monolithic IC)가 아닌 패키지 수준에서 이루어진다. 가장 복잡한 실리콘 IC가 수십억 개의 트랜지스터를 포함하는 반면, SiC IC는 그와 같은 복잡성에 훨씬 미치지 못한다. 이유는 간단하다. 다이 수율은 다이 면적에 따라 기하급수적으로 감소한다. 결함률이 높을수록 이는 치명적이며, 유일한 해결책은 더 작은 다이로 전환하여 패키지 수준에서 정상 확인된 다이를 더 복잡한 회로에 통합하는 것이다.

SiC가 실리콘보다 수십 년 뒤처져 보이기는 하지만, SiC가 따라잡는 데 수십 년이 걸릴 필요는 없다.

빅데이터 플랫폼

실리콘 IC 제조 분야에서 수십 년에 걸쳐 개발된 방법론들이 이제 활용 가능합니다. 그 예로 당사의 Exensio™ 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 실리콘 데이터 분석을 20년간 적용해온 경험을 바탕으로 구축되었습니다. 여기서 우리는 데이터와 이를 효율적으로 활용하여 혁신을 가속화하는 방법에 주목합니다. 결국, 이 분야에서 수십 년간 활동해온 경험이 우리에게 몇 가지 통찰력을 제공하기 때문입니다.

사일로를 깨다: IC 설계부터 대량 생산에 이르는 기술 주기는 고통스러울 정도로 길며, 수많은 참여자와 운영 전반에 걸친 데이터 사일로가 존재합니다. 바로 여기에 엔드투엔드 빅데이터 플랫폼이 등장합니다. 모든 데이터를 종단 간 연결하고 다양한 기능에 활용 가능하게 만드는 것이죠.
스마트 공장: 오늘날의 프런트엔드 공장은 수십 년 전의 선행 모델들과는 상당히 다릅니다. 현대 제조 생태계는 확립된 상호운용성을 갖춘 수십 개의 공급업체로부터 다양한 소프트웨어 역량을 제공합니다.

표준화: 여러 기관(예: SEMI, GSA, SIA) 덕분에 장비 연결성부터 데이터 형식 및 사양에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 광범위한 산업 표준 환경이 구축되었습니다. 표준은 도구와 공급업체 간의 상호 운용성을 향상시켜 장비 및 소프트웨어 배포를 간소화함으로써 수율 향상을 지원합니다.

재료 추적성: 웨이퍼를 팹에서 추적하든, 어셈블리 라인에서 다이를 추적하든, 이는 복잡한 작업입니다. 여러 기판 ID, 여러 단계에서의 재작업, 기판 등급 분류, 그리고 선별 작업은 그 예시 중 일부에 불과합니다. 어셈블리 라인에서도 이는 결코 작은 도전이 아닙니다. 다행히도, 이러한 문제들 중 상당수는 추적성 표준을 통해 해결되었습니다.

데이터 모델 현장의 핵심은 바로 데이터 모델입니다. 이제 입수한 재료 데이터, 팹의 인라인 데이터, 조립 데이터, OSAT의 테스트 데이터를 어떻게 활용하여 학습과 양산을 가속화할 것인가? 데이터 모델은 제조 흐름의 맥락에서 물리적 엔티티(장비, 웨이퍼, 다이, 모듈), 프로세스(팹, 조립, 테스트) 및 이들 간의 관계를 정의합니다.

AI/ML: 수십 년 전만 해도 과학자들은 원인과 결과 사이의 분석적 관계를 급히 개발해야 했고, 소프트웨어 개발자들은 SW 사양을 마련해야 했습니다. 오늘날에는 수많은 데이터 중심 프레임워크와 AI/ML의 보편화로 이 주기가 단축되어 수많은 병목 현상이 사라졌습니다. "오케이 구글"을 외치는 사람이든 "헤이 시리"를 부르는 사람이든, 질문이 있을 때마다 데이터 과학자 팀에 의존하고 싶지는 않을 것입니다.

데이터 과잉: 제조 공정 전반에 걸쳐 웨이퍼당 방대한 양의 데이터가 생성됩니다. 그러나 그 데이터의 대부분은 결코 사용되지 않습니다. 동시에 자동차 부문의 고객들은 데이터 보존과 관련해 칩 및 모듈 공급업체에 더 엄격한 요구 사항을 제시하고 있습니다. 바로 이 지점에서 데이터 플랫폼은 성능과 비용 간의 절충점을 허용하는 다양한 스토리지 옵션을 제공하고, 데이터 캐싱 및 노후화 관리 기능을 제공해야 합니다.
물론 위의 항목들은 어려운 기술이 아닙니다. 어떤 제조업체든 자체 개발 솔루션으로 이를 달성할 수 있습니다. 이러한 솔루션의 초기 비용은 낮아 보이지만, 장기적으로 유지하기 어렵고 인적 자본 측면에서 더 많은 비용이 소요되는 경우가 많습니다. 산업 표준 솔루션을 도입하면 제조업체들은 경쟁사보다 더 빠르게 효율성을 개선하고 생산량을 늘릴 수 있습니다. 바로 그 이유로 점점 더 많은 기업들이 저희를 찾아오고 있습니다.

다음은 무엇인가요?다음은 무엇인가요

Yole, TrendForce, McKinsey, SEMI에 따르면 대부분의 화합물 반도체 소자가 성장할 것으로 전망된다. 실리콘 카바이드(SiC)는 확실히 그 목록의 최상위에 위치한다. 가트너의 '과대광고 주기' 용어를 따르자면, 실망의 계곡을 넘어섰다. 실리콘과 질화 갈륨(GaN) 모두 파워 IC 시장에서 점유율을 확대해 왔다. 이러한 변화는 성능과 비용 측면에서 SiC를 부상시킬 것이다. 동시에 소재 공급사, 파운드리, 팹리스, IDM 등 각 세그먼트마다 더 많은 업체들이 시장에 진입하고 있습니다. 경쟁이 심화되면서 제조사들은 더 높은 수율, 더 빠른 개발 주기, 더 높은 수준의 통합을 추구하게 될 것입니다. 비용과 성능에 대한 압박 속에서 설계자와 제조사는 산업 표준 빅데이터 플랫폼을 도입하기 시작해야 합니다. 다음 글에서는 이러한 플랫폼의 다양한 측면을 다루겠습니다.

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참고문헌: