2025년 PDF Solutions 사용자 컨퍼런스에서 존 키바리안 CEO는 폭넓은 주제를 다룬 기조연설 을 통해 반도체 산업이 폭발적인 AI 수요에 힘입어 성장하고 있지만, 전례 없는 제조 복잡성으로 인해 제약을 받는 중대한 전환점에 놓여 있음을 강조했습니다. 그의 핵심 메시지는 2030년까지 1조 달러 규모의 반도체 산업으로 나아가기 위해서는 제조업체들이 협력하고, 데이터를 활용하며, AI 기반 자동화를 도입하는 방식을 근본적으로 재고해야 한다는 것이었습니다.
인공지능이 반도체 산업의 성장을 견인하고 있다
키바리안은 야심 찬 목표에서 실현 가능한 수준으로 발전해 온 놀라운 성장 전망을 제시하며 연설을 시작했다. 반도체 산업은 AI를 주요 성장 동력으로 삼아 2030년까지 연평균 약 10%의 성장세를 이어갈 전망이다. 이는 단순히 데이터 센터에만 국한된 이야기가 아니다. 2030년까지 반도체 수요의 약 3분의 2는 엣지 디바이스부터 일상용품에 내장된 MCU에 이르기까지 AI의 영향을 받게 될 것이다.
이러한 변화의 규모는 실로 어마어마합니다. 전 세계 데이터 센터 용량은 연평균 성장률 약 22%를 기록하며 2030년까지 3배 이상 증가할 전망인 반면, 엣지 AI는 이미 반도체 AI 시장의 절반 이상을 차지하고 있습니다. 무엇보다도 주목할 점은 2나노미터 미만의 최첨단 공정 노드가 파운드리 매출을 주도할 것이라는 점으로, 2030년에는 40%, 2035년에는 60%를 차지할 것으로 예상됩니다.
오늘날 반도체 산업이 해결해야 할 세 가지 과제는 무엇인가?
키바리안은 업계의 진화를 세 가지 상호 연관된 과제로 규정했으며, PDF Solutions는 자사의 플랫폼과 솔루션을 통해 이러한 과제 해결에 기여하고 있습니다:
과제 1: 3D 혁명: 제조업은 단순한 규모 확장에서 아트 드 게우스(Aart de Geus)가 “체계적 복잡성”이라 부르는 단계로 진화했습니다. 이는 칩렛 기반 시스템 패키징과 점점 더 3차원화되는 웨이퍼 공정을 모두 포괄합니다. 현대 제품들은 일반적으로 17~18개의 금속 레이어와 수십억 개의 비아(via)를 갖추고 있어 테스트가 까다로워졌으며, 한때 이미지 센서용으로만 사용되던 웨이퍼 본딩(wafer bonding)과 같은 기술은 이제 플래시 메모리와 백사이드 전원 공급의 표준이 되었다. 휴대폰의 적외선 센서는 이제 패키지 내 다중 칩 시스템(MCSP)이며, 테스트 장비에 사용되는 칩조차도 다중 칩 모듈(MCM) 형태를 띠고 있다.
과제 2: 공급망의 분산: 규모의 경제를 위해 제조 역량을 한곳에 집중시키던 기존의 반도체 패러다임이 뒤집히고 있다. 키바리안이 지적했듯이, 업계는 분산되고 전 세계적으로 흩어진 제조 운영에서 경제적 효율성을 달성하는, 그 어느 때보다 새로운 시도를 하고 있다. 고객들은 웨이퍼가 어디서 제조되든 경쟁력 있는 가격을 기대하지만, 지정학적 현실, 인재 분포, 시장 접근 요건 등으로 인해 여러 대륙에 걸쳐 동시에 생산 능력 확장이 이루어지고 있다.
제품 수준에서는 이러한 복잡성이 더욱 가중됩니다. 최신 패키지에는 20개 이상의 테스트 삽입 공정, 20개 이상의 고대역폭 메모리 다이와 로직 회로의 통합, 그리고 코패키지드 옵틱스(co-packaged optics)와 같은 신기술이 적용됩니다. 모든 팹리스 기업은 단순히 완제품 웨이퍼를 공급받는 데 그치지 않고, 복잡한 다자간 공급망을 총괄해야 하는 제조업체의 역할을 사실상 수행하게 되었습니다.
과제 3: AI를 통한 운영 효율성: 반도체 산업 전반에 걸쳐 직원들의 고령화가 진행되고 있어, 젊은 인재를 유치하고 유지하는 것이 큰 과제입니다. 미국 내 반도체 공학 석사 학위 취득자의 80%가 해외로 유출되고 있으며, 아시아태평양(APAC) 지역 기업의 90%가 인재 확보를 최우선 과제로 꼽고 있습니다.
한편, 업계는 방대한 양의 데이터를 수집하고 있지만, 이를 활용해 실행 가능한 통찰력을 도출하는 데 있어서는 여전히 비효율적인 상태입니다. 현재 업계는 기존 방식을 통해 제조 데이터의 5~10%만 분석하고 있으며, 데이터 과학자들은 실제 분석보다는 데이터 정렬 및 전처리 작업에 시간의 80%를 소비하고 있습니다. 이에 따라 AI를 통해 분석가들이 이용 가능한 모든 데이터를 활용하여 훨씬 더 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 근본적으로 새로운 접근 방식이 필요하며, 이를 통해 업계가 필요로 하는 운영 효율성을 높일 수 있을 것입니다.
이러한 과제를 해결하기 위한 PDF Solutions의 전략은 무엇인가요?
키바리안은 PDF Solutions가 이러한 과제를 해결하기 위해 네 가지 통합된 핵심 축을 통해 포트폴리오를 어떻게 발전시켜 왔는지 설명했습니다:
솔루션 주제 1: 차별화된 데이터 및 공정 특성 분석: 당사의 DirectScan 전자빔 인라인 검사 기술은 전압 콘트라스트 검사와 설계 레이아웃 분석을 결합하여 체계적인 결함이 발생하기 전에 이를 식별합니다. PDF Solutions의 eProbe 기술은 기계당 연간 60조 개 이상의 비아를 검사할 수 있는 인라인 검사 기능을 수행하며, 이는 점점 더 입체화되는 구조에서 결함을 포착하는 데 필수적입니다. 웨이퍼당 수만 건의 실험과 수십억 건의 측정 데이터를 처리하는 첨단 테스트 장비는, 복잡한 데이터 세트를 해석하고 필요에 따라 인사이트를 도출할 수 있는 에이전트 기반 AI를 통해 더욱 쉽게 활용될 수 있게 되었습니다.
솔루션 테마 2: AI 지원 데이터 플랫폼: PDF Solutions는 현재의 분석 아키텍처가 약 20,000개의 매개변수에서 근본적인 한계에 부딪히는 반면, 최신 RF 및 치플릿 제품은 일상적으로 수백만 개의 매개변수를 생성한다는 점을 인식하고, 완전히 새롭게 설계된 분석 플랫폼을 공개했습니다. 이 새로운 아키텍처는 기존 비즈니스 인텔리전스 도구와 데이터 스토리지 사이에 확장 가능하고 병렬적이며 상호작용이 가능한 분석 계층을 도입하여, 분석 로딩 성능을 25배 향상시키고 테스트 구조 릴리스(TSR)와 같은 핵심 분석의 성능을 42배 향상시킵니다. 특히, 엔지니어들은 이제 100만 개의 테스트 항목을 포함하는 데이터셋을 대화형으로 처리할 수 있게 되었으며, 이는 기존 성능보다 10배나 향상된 수준입니다.
솔루션 테마 3: 협업 및 공급망 오케스트레이션: PDF Solutions는 두 가지 차원에서 오케스트레이션 과제를 해결하고 있습니다. Sapience Manufacturing Hub를 통한 내부 오케스트레이션은 MES, ERP, PLM 및 EDA 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 하여, 데이터 과학자들의 시간을 가장 많이 소모하는 데이터 정리 작업을 없애줍니다. Supply Chain Hub를 통한 외부 오케스트레이션은 품질 보증을 자동화하고, 실시간 재공품 추적을 가능하게 하며, 한 삽입 공정의 테스트 매개변수를 활용하여 후속 공정을 최적화할 수 있는 데이터 피드포워드 애플리케이션을 지원합니다.
이 철학은 “인간의 통제와 AI의 실행”을 핵심으로 하며, AI가 분석 작업의 최대 90%를 자동화하고, 단 몇 초 만에 시각화 결과를 도출하며, 100%의 데이터를 100%의 시간 동안 분석할 수 있도록 하는 규칙과 안전 장치를 마련하는 데 중점을 둡니다.
솔루션 테마 4: 글로벌 보안 연결 플랫폼: 2020년 PDF Solutions는 반도체 제조 장비의 연결 및 제어용 소프트웨어 제공 분야의 업계 선두 기업인 Cimetrix를 인수했습니다. 올해만 해도 8,000대의 반도체 제조 장비에 PDF 소프트웨어가 탑재되어 출하될 예정이며, 이를 단일 장비 공급업체로 간주할 경우 이 회사는 출하 대수 기준으로 업계 최대 규모가 됩니다.
2025년 secureWISE™ 인수를 통해 PDF Solutions는 현재 반도체 업계 최대 규모의 보안 데이터 교환 네트워크를 운영하고 있으며, 300여 개의 제조 현장과 100여 개의 장비 OEM 업체를 연결하고 있음에도 불구하고 지난 20년 동안 단 한 건의 보안 침해 사고도 발생하지 않았습니다. 이 플랫폼은 엔드투엔드 제로 트러스트 아키텍처를 제공하며, 8개 지역에서 99.9%의 가동 시간을 유지하며 테라바이트 규모의 데이터 전송을 관리하고, ISO 27001, 여러 지역별 보안 요구사항 및 산업별 SEMI 표준을 준수하고 있습니다.
반도체 산업 전반의 효율성을 높일 경우 잠재적인 경제적 영향은 무엇인가?
키바리안은 이 분야의 도전 과제와 기회를 모두 함축하는 도발적인 계산으로 발표를 마무리했다. 1조 달러 규모의 산업을 지탱하는 연간 제조 비용이 4,000억~5,000억 달러에 달하는 가운데, 세계에서 가장 비용이 많이 드는 공장들의 장비는 매출을 창출하는 웨이퍼 생산 기준으로 측정했을 때 효율이 고작 60~80%에 불과하다. 장비의 가동률은 90%로 나타날 수 있지만, 그 시간의 상당 부분은 비생산적인 웨이퍼를 생산하는 데 쓰인다. 즉, 세팅 웨이퍼, 검증 공정, 출하 전 결함 검사 등이 이에 해당한다.
키바리안은 “만약 이 공장들의 생산 능력을 실제로 10% 더 끌어낼 수 있다면, 1조 달러 규모의 사업 목표를 달성하는 데 한 걸음 더 다가설 수 있을 것”이라고 주장했다. 이는 PDF 솔루션스가 제시하는 행동 지침으로, 전 세계 반도체 생태계 전반에 걸쳐 AI 기반 협업과 더 현명한 의사결정을 통해 1,400억 달러 규모의 가치를 창출하겠다는 비전을 담고 있다.
반도체 산업은 어떻게 변화를 가속화할 수 있을까?
키바리안의 발표를 통해 드러나는 것은, 300mm 웨이퍼로의 전환 이후 가장 근본적인 변화를 겪고 있는 반도체 제조 산업의 전망이다. 업계는 전례 없는 생산 규모로 확장하고, 새로운 3차원 기술을 정립하며, 분산된 글로벌 공급망을 조율해야 할 뿐만 아니라, 제한된 인력 상황 속에서도 이를 수행해야 하며, 동시에 고객이 기대하는 끊임없는 비용 절감 및 성능 향상을 유지해야 한다.
PDF Solutions가 제시하는 해결책은 단순히 더 많은 데이터를 수집하거나 더 많은 AI 모델을 가동하는 데 그치지 않습니다. 이는 조직 내부, 공급망 파트너 간, 그리고 인간과 AI 시스템 간의 지능형 협업을 위한 인프라를 구축하는 것입니다. 또한 페타바이트 규모의 ‘다크 데이터’를 활용 가능하고 실행 가능한 형태로 전환하는 플랫폼을 구축하는 것이며, 대규모 자동화를 안전하게 운영할 수 있는 거버넌스 프레임워크를 확립하는 것입니다.
반도체 산업이 1조 달러 규모의 미래를 향해 질주하는 가운데, 승자는 설치된 설비에서 최대의 가치를 창출하고, 조직의 경계를 넘어 복잡한 업무를 조율하며, 엔지니어들이 데이터 처리 작업 대신 통찰력 확보에 집중할 수 있도록 지원하는 기업이 될 것입니다. 키바리안의 전망이 옳다면, 앞으로 나아갈 길은 더 거대한 공장을 짓는 것이 아니라, 기존 공장과 공급망을 획기적으로 스마트하게 만드는 데 있습니다.
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