AI 칩은 왜 혼자 완성될 수 없나｜대만 Hsinchu에서 읽는 CoWoS와 첨단 패키징 전쟁

GPU·HBM을 하나로 연결하는
대만 CoWoS 첨단 패키징 전쟁 (출처 : AI 이미지 제공)

국가: 대만

지역·도시: 신주(Hsinchu) · 신주과학단지 / 타이난 · 자이

여행 주제: 대만 Hsinchu Science Park와 TSMC Museum of Innovation에서 출발해 TSMC의 CoWoS·SoIC·3DFabric 기술과 남부 대만의 첨단 패키징 생산거점까지 따라가며, GPU·HBM·칩렛을 하나의 고성능 AI 시스템으로 연결하는 첨단 패키징이 왜 AI 반도체 공급망의 핵심 경쟁력이 되었는지 읽는 대만 반도체 산업 여행

Ingress

지난 HBM은 왜 AI 시대의 두 번째 엔진이 되었나에서는 한국의 이천과 수원에서 출발해 HBM이 왜 AI 시대의 두 번째 엔진이 되었는지 살펴봤습니다.

그런데 여기에서 또 하나의 질문이 생깁니다.

GPU가 있고 HBM도 준비됐다면 그것으로 AI 칩은 완성되는 것일까요?

그렇지 않습니다.

서로 다른 역할을 하는 고성능 연산 칩과 HBM을 아주 가까운 거리에서 연결하고, 막대한 데이터를 빠르게 주고받도록 만들며, 전력과 발열까지 감당하는 첨단 패키징(Advanced Packaging) 과정이 필요합니다.

AI 반도체 시대에 패키징은 더 이상 완성된 칩을 보호하는 마지막 포장 공정 정도로 설명하기 어렵습니다.

TSMC는 CoWoS를 서로 다른 칩을 하나의 인터포저 위에서 결합하는 고성능 컴퓨팅용 첨단 패키징 기술로 설명하고 있습니다. 현재 CoWoS 제품군에는 CoWoS-S·CoWoS-L·CoWoS-R이 있으며, AI와 HPC 시스템에 필요한 연산 칩과 HBM을 대규모로 통합하는 방향으로 발전하고 있습니다. TSMC

그리고 2026년 경쟁은 이미 다음 단계에 들어갔습니다.

TSMC는 2026년 북미 기술 심포지엄에서 현재 5.5배 레티클 크기의 CoWoS를 생산하고 있으며, 2028년에는 약 10개의 대형 컴퓨트 다이와 20개의 HBM 스택을 통합할 수 있는 14배 레티클 크기 CoWoS를 생산할 계획이라고 밝혔습니다. 타이완 반도체 제조사

칩이 작아지는 경쟁과 동시에 더 많은 칩을 얼마나 정교하게 하나로 묶느냐는 경쟁이 시작된 것입니다.

이번 여행의 출발지는 대만 신주입니다.

세계 반도체 산업의 중요한 생산·연구 거점인 Hsinchu Science Park에서 AI 시대의 보이지 않는 연결 기술을 따라가 보겠습니다.

반도체 패키징은 왜 단순한 포장이 아니게 되었을까
CoWoS는 어떻게 GPU와 HBM을 하나의 시스템으로 묶을까
AI가 커질수록 왜 패키지의 크기도 커지고 있을까
CoWoS·SoIC·3DFabric은 무엇이 다를까
첨단 패키징은 왜 AI 공급망의 새로운 경쟁력이 되었을까
대만은 어떻게 AI 반도체의 연결 허브가 되었을까
Hsinchu에서 첨단 패키징의 역사를 여행하다

1. 반도체 패키징은 왜 단순한 포장이 아니게 되었을까

1) 과거의 패키징은 보호와 연결이 중심이었다

반도체 제조과정을 단순화하면 설계된 회로를 웨이퍼에 만들고, 웨이퍼를 개별 칩으로 나눈 뒤 외부 회로와 연결할 수 있도록 패키징합니다.

전통적인 관점에서 패키징의 중요한 역할은 작은 반도체 다이를 외부 충격과 환경으로부터 보호하고 기판과 전기적으로 연결하는 것이었습니다.

그러나 AI와 HPC 시대에는 역할이 달라졌습니다.

하나의 거대한 칩 안에 모든 기능을 넣는 것만으로 성능을 계속 높이기 어려워지면서 서로 다른 칩을 하나의 시스템처럼 작동시키는 기술이 중요해졌기 때문입니다.

2) GPU와 HBM 사이의 거리가 성능에 영향을 준다

D-12에서 살펴본 HBM을 떠올려보겠습니다.

AI 가속기는 엄청난 양의 데이터를 빠르게 받아야 합니다.

따라서 GPU와 HBM이 멀리 떨어져 있고 데이터가 좁은 통로를 지나야 한다면 메모리가 아무리 빨라도 전체 시스템의 성능을 충분히 끌어내기 어렵습니다.

첨단 패키징은 GPU와 HBM을 매우 가까운 곳에서 고밀도로 연결합니다.

TSMC는 CoWoS가 여러 SoC와 HBM 스택을 하나의 패키지에 통합해 HPC 제품의 연산능력과 메모리 대역폭을 높이는 기술이라고 설명합니다. 타이완 반도체 제조 회사

3) 패키지가 시스템 설계의 일부가 됐다

이제 엔지니어는 칩을 먼저 만들고 마지막에 어떤 포장을 사용할지를 결정하는 것만으로 충분하지 않습니다.

어떤 연산 다이를 넣을지,

HBM을 몇 개 배치할지,

다이 사이를 어떻게 연결할지,

전력과 열을 어떻게 처리할지를 함께 고려해야 합니다.

즉 첨단 패키징은 제조의 마지막 단계가 아니라 AI 시스템 설계의 핵심 단계로 이동하고 있습니다.

단순 반도체 포장에서 AI 시스템 통합으로 진화한 첨단 패키징 (출처 : AI 이미지 제공)

2. CoWoS는 어떻게 GPU와 HBM을 하나의 시스템으로 묶을까

1) 이름 속에 구조가 들어 있다

CoWoS는 Chip-on-Wafer-on-Substrate의 약자입니다.

TSMC는 이를 인터포저를 이용해 동종·이종 반도체를 통합하는 자사의 첨단 패키징 기술로 설명합니다. TSMC

쉽게 표현하면 GPU 같은 대형 연산 칩과 여러 HBM 스택을 서로 가까이 배치하고 그 아래의 연결구조를 통해 엄청난 양의 데이터를 빠르게 이동시키는 방식입니다.

2) CoWoS는 한 종류가 아니다

현재 CoWoS는 크게 CoWoS-S, CoWoS-R, CoWoS-L로 구분됩니다.

CoWoS-S는 실리콘 인터포저를 활용해 높은 연결밀도를 제공하고, CoWoS-R은 RDL 인터포저를 사용합니다. CoWoS-L은 RDL 기반 구조에 고밀도 Local Silicon Interconnect를 결합하는 방식으로 더 큰 HPC 시스템을 지원합니다. 3DFabric

목표는 조금씩 다르지만 방향은 같습니다.

더 많은 연산 칩과 더 많은 HBM을 더 빠르고 효율적으로 연결하는 것입니다.

3) AI가 CoWoS의 중요성을 바꿨다

CoWoS 자체는 생성형 AI 붐 이후 갑자기 등장한 기술이 아닙니다.

TSMC는 2012년부터 CoWoS를 생산해 왔습니다. 3DFabric

그러나 대규모 AI 가속기가 HBM을 대량으로 사용하기 시작하면서 이 기술의 전략적 의미가 달라졌습니다.

과거에는 첨단 패키징이 반도체 제조의 전문 영역이었다면, 지금은 AI 데이터센터의 공급량과 성능을 결정하는 핵심 산업기술 가운데 하나가 됐습니다.

CoWoS가 GPU와 HBM을 연결하는 AI 가속기 내부 구조 (출처 : AI 이미지 제공)

3. AI가 커질수록 왜 패키지의 크기도 커지고 있을까

1) 하나의 패키지에 더 많은 실리콘이 들어간다

AI 모델이 커질수록 더 많은 연산능력과 메모리가 필요합니다.

하지만 개별 반도체 다이를 무한정 크게 만들 수는 없습니다.

그래서 여러 개의 연산 다이와 HBM을 하나의 패키지 안에서 연결하는 방향이 중요해지고 있습니다.

TSMC는 2025년에 5.5배 레티클 크기 CoWoS 솔루션 인증을 완료했고 2026년 양산을 시작한다고 밝혔습니다. TSMC

2026년 4월에는 한 단계 더 긴 로드맵을 공개했습니다.

2) 14배 레티클까지 커지는 CoWoS

TSMC의 2026년 북미 기술 심포지엄 발표에 따르면 회사는 현재 5.5배 레티클 크기의 CoWoS를 생산하고 있으며, 2028년 14배 레티클 크기까지 확대할 계획입니다.

회사 계획상 이 패키지는 약 10개의 대형 compute die와 20개의 HBM stack을 통합할 수 있습니다. 2029년에는 14배를 넘어서는 크기도 계획돼 있습니다. 이는 향후 계획이므로 실제 양산시점과 제품구성은 개발 및 고객 일정에 따라 달라질 수 있습니다. 타이완 반도체 제조사

3) 무어의 법칙 밖에서도 확장이 계속된다

반도체 발전은 오랫동안 트랜지스터를 더 작게 만드는 미세공정 경쟁으로 설명됐습니다.

그 경쟁은 지금도 계속됩니다.

하지만 AI 시대에는 또 하나의 길이 중요해졌습니다.

칩 자체를 작게 만드는 동시에 여러 칩을 더 정교하게 연결하는 것입니다.

첨단 패키징과 칩렛 구조가 중요한 이유입니다.

성능 향상의 무대가 개별 트랜지스터에서 다이 사이의 연결과 패키지 전체로 확장되고 있습니다.

AI 성장과 함께 거대해지는 CoWoS 패키지와 HBM 통합 (출처 : AI 이미지 제공)

4. CoWoS·SoIC·3DFabric은 무엇이 다를까

1) 2.5D와 3D 통합이 함께 발전한다

CoWoS는 GPU와 HBM처럼 여러 다이를 인터포저 위에서 결합하는 대표적인 2.5D 통합 기술입니다.

그러나 AI 시스템은 여기서 더 나아가고 있습니다.

칩을 옆으로 연결하는 것뿐 아니라 위아래로 쌓는 3D 적층이 함께 발전하고 있습니다.

2) SoIC는 칩을 수직으로 연결한다

TSMC의 **SoIC(System on Integrated Chips)**는 고밀도 die-to-die 연결을 활용하는 3D 적층 기술입니다.

TSMC 2025 연차보고서에 따르면 3nm 기반 SoIC 적층 기술은 2025년 양산에 들어갔습니다. 타이완 반도체 제조 회사

CoWoS와 SoIC는 서로 경쟁하는 하나의 선택지만은 아닙니다.

TSMC는 고객들이 CoWoS와 SoIC 등 여러 기술을 결합해 더 복잡한 System-in-Package를 구성하는 방향을 설명하고 있습니다. 타이완 반도체 제조사

3) 3DFabric은 여러 기술을 묶는 큰 틀이다

TSMC 3DFabric은 CoWoS·InFO·SoIC 같은 첨단 패키징과 3D 적층 기술을 포괄하는 플랫폼입니다.

그리고 연결 방식은 다시 빛으로 확대되고 있습니다.

TSMC는 COUPE라는 실리콘 포토닉스 기술을 개발하고 있으며, 2026년에는 광학 엔진을 패키지에 직접 통합하는 co-packaged optics 솔루션의 생산을 시작할 계획이라고 밝혔습니다. 타이완 반도체 제조사

전기신호만으로 데이터를 이동시키던 구조에서 광연결까지 패키지 안으로 들어오는 변화입니다.

CoWoS와 SoIC가 만드는 2.5D·3D AI 반도체 통합 구조 (출처 : AI 이미지 제공)

5. 첨단 패키징은 왜 AI 공급망의 새로운 경쟁력이 되었을까

1) 좋은 GPU와 HBM만 확보하면 끝나는 문제가 아니다

AI 서버를 만들려면 연산 칩과 HBM을 실제 제품으로 통합해야 합니다.

칩 제조능력이 있어도 이를 연결할 첨단 패키징 능력이 부족하면 완성된 AI 가속기의 공급을 빠르게 늘리기 어렵습니다.

따라서 AI 반도체 공급망에서는 wafer fabrication뿐 아니라 advanced packaging capacity가 중요한 생산능력으로 자리 잡고 있습니다.

TSMC는 2025년 자이와 타이난에서 첨단 패키징 생산능력을 확대했다고 공식적으로 밝혔습니다. TSMC

2) 패키징은 제조 난도가 높은 시스템 기술이다

여러 개의 대형 연산 다이와 HBM을 하나의 패키지에 넣는 것은 단순 조립이 아닙니다.

연결밀도,

신호무결성,

전력공급,

열관리,

수율,

패키지 휨,

대량생산 안정성 같은 문제가 동시에 해결돼야 합니다.

특히 패키지가 커질수록 제조 난도도 높아집니다.

그래서 첨단 패키징 경쟁은 설비를 많이 확보하는 문제만이 아니라 공정기술과 수율을 함께 확보하는 경쟁입니다.

3) 칩에서 랙까지 하나의 엔지니어링 문제가 된다

2026년 9월 NVIDIA와 MediaTek이 발표한 협력에서도 multi-die architecture, advanced packaging, HBM, high-speed interconnect를 실제 랙스케일 시스템으로 만드는 과정에는 광범위한 chip-to-rack engineering이 필요하다고 설명했습니다. NVIDIA 투자자 웹사이트

이것이 현재 AI 산업의 방향을 잘 보여줍니다.

GPU만의 전쟁도 아니고,

HBM만의 전쟁도 아니며,

패키징만의 전쟁도 아닙니다.

모든 기술을 연결해 실제로 작동하는 AI 시스템을 만드는 경쟁입니다.

웨이퍼에서 AI 랙까지 이어지는 첨단 패키징 공급망 (출처 : AI 이미지 제공)

6. 대만은 어떻게 AI 반도체의 연결 허브가 되었을까

1) Hsinchu Science Park에서 시작된 생태계

신주는 대만 반도체 산업을 이해할 때 빠뜨리기 어려운 도시입니다.

TSMC 본사와 주요 연구·생산시설이 Hsinchu Science Park에 자리 잡고 있으며, 주변에는 반도체 설계·장비·소재와 연구 생태계가 밀집해 있습니다.

이 지역을 여행한다고 해서 생산시설 내부를 자유롭게 방문할 수 있다는 뜻은 아닙니다.

Fab과 기업 업무시설은 보안이 필요한 산업시설입니다.

대신 신주에는 반도체 산업의 역사를 일반인이 공식적으로 살펴볼 수 있는 장소가 있습니다.

바로 TSMC Museum of Innovation입니다.

2) 생산은 대만 남부까지 이어진다

첨단 패키징의 산업지리는 신주에서 끝나지 않습니다.

TSMC는 2025년에 **자이(Chiayi)와 타이난(Tainan)**의 첨단 패키징 생산능력을 확대했다고 밝혔습니다. TSMC

따라서 대만의 AI 반도체 지도를 보면 북부의 신주와 중·남부 생산거점이 하나의 네트워크로 연결됩니다.

D-12에서 보았던 한국의 HBM 공급망이 이곳에서 다시 연결됩니다.

한국에서 생산된 HBM,

대만에서 제조되는 첨단 로직,

CoWoS와 같은 패키징,

미국에서 설계되는 AI 가속기가 하나의 제품으로 만납니다.

3) 대만의 힘은 연결에서 보인다

대만 반도체 산업의 중요성을 단순히 “세계에서 가장 미세한 반도체를 만드는 곳”으로만 보면 절반만 보는 셈입니다.

AI 시대에는 서로 다른 칩을 대량생산 가능한 하나의 시스템으로 통합하는 능력까지 중요해지고 있기 때문입니다.

신주는 바로 그 변화를 현장에서 이해하기 좋은 도시입니다.

Hsinchu·Chiayi·Tainan을 연결하는 대만 AI 반도체 산업지도 (출처 : AI 이미지 제공)

7. Hsinchu에서 첨단 패키징의 역사를 여행하다

1) TSMC Museum of Innovation에서 시작한다

TSMC Museum of Innovation은 Hsinchu Science Park 안에 있으며 TSMC 글로벌 본사와 Fab 12A 옆에 자리합니다.

박물관은 약 660㎡ 규모로, A World of Innovation / Unleashing Innovation / Dr. Morris Chang, TSMC Founder의 세 전시공간을 운영합니다. TSMC Moi

이곳에서는 TSMC의 파운드리 비즈니스 모델과 IC 산업의 발전, 창업자 Morris Chang의 생애를 함께 살펴볼 수 있습니다.

TSMC Museum of Innovation 공식 홈페이지

2) 2026년 9월 방문자는 휴관일을 특히 확인해야 한다

현재 공식 홈페이지에는 중요한 안내가 있습니다.

박물관은 2026년 9월 29일부터 10월 6일까지 연례 유지보수로 휴관할 예정입니다. TSMC Moi

평상시 운영시간은 월요일~토요일 09:00~12:00 / 13:00~17:00이며 일요일과 대만 공휴일에는 휴관합니다.

입장료는 무료지만 현재 사전예약이 필수입니다. 온라인 예약은 다음 날부터 다음 달 말까지 가능하며, 다음 날 방문하려면 전날 정오 전에 예약을 마쳐야 합니다. TSMC Moi

3) 공장을 관광지처럼 접근하지 않는다

박물관 옆에는 실제 TSMC 업무·생산시설이 있습니다.

Museum of Innovation이 공개 방문시설이라고 해서 주변 Fab과 본사까지 관광객에게 개방됐다는 뜻은 아닙니다.

지정된 박물관과 공개구역을 이용하고 출입통제구역에 접근하지 않는 것이 중요합니다.

반도체 산업여행은 공장 안으로 들어가는 여행이 아니라 도시와 공개된 기록을 통해 산업의 구조를 읽는 여행이어야 합니다.

여행 실용정보

추천 동선: Hsinchu THSR Station → Hsinchu Science Park → TSMC Museum of Innovation → 신주 시내.

박물관 주소는 No. 1, Li Hsin Rd. 7, Hsinchu Science Park입니다. TSMC Moi

고속철도 Hsinchu Station에서 택시를 이용하면 공식 안내상 교통이 원활할 때 약 25분이며 요금은 약 NT$250 수준입니다. Science Park 무료 Orange Line 셔틀을 이용한 뒤 도보로 이동하는 방법도 공식 페이지에 안내돼 있습니다. 실제 시간과 요금은 교통상황에 따라 달라질 수 있습니다. TSMC Moi

TSMC Museum 교통안내

박물관은 무료지만 예약이 필요하며 7세 이상만 입장할 수 있습니다. 내부 사진촬영은 허용되지만 플래시, 셀카봉, 모노포드, 삼각대는 사용할 수 없고 영상·음성 녹음은 금지됩니다. 큰 가방과 우산은 지정 보관시설을 이용해야 합니다. TSMC Moi

신주에서는 반도체 산업 일정만 채우기보다 신주 시내의 전통시장과 현지 음식문화를 함께 보는 편이 좋습니다. 쌀국수와 미트볼 등으로 알려진 지역 음식도 산업도시와 오래된 생활도시라는 신주의 두 얼굴을 이해하는 데 도움이 됩니다.

중요: 2026년 9월 29일~10월 6일은 박물관 공식 유지보수 휴관 기간이므로 이 기간에는 방문계획을 잡지 않는 것이 좋습니다. TSMC Moi

English Travel Guide

Destination
Hsinchu Science Park, Hsinchu, Taiwan.

Main Route
Hsinchu THSR Station → Hsinchu Science Park → TSMC Museum of Innovation → downtown Hsinchu.

Travel Theme
Explore how advanced packaging technologies such as CoWoS and SoIC connect AI processors, chiplets and HBM into high-performance computing systems.

Recommended Time
Half a day for the museum and Science Park area, or one full day when combined with downtown Hsinchu.

Useful English
“I have a museum reservation.”
“Where is the visitor entrance?”
“Is photography allowed here?”
“Is this area open to the public?”
“How do I get back to Hsinchu Station?”

Travel Note
The museum is a designated public facility, but nearby fabs and corporate buildings are working semiconductor facilities with controlled access. Stay within public areas and follow photography and security rules.

FAQ

Q1. CoWoS는 반도체 칩인가요?

아닙니다. CoWoS는 TSMC의 첨단 패키징 기술입니다. GPU나 다른 연산 다이와 HBM 등을 고밀도로 연결해 하나의 고성능 컴퓨팅 패키지를 구성하도록 돕습니다. CoWoS-S·R·L 등 여러 구조가 있습니다. TSMC

Q2. 왜 AI 시대에 첨단 패키징이 중요해졌나요?

AI 가속기는 막대한 연산능력과 메모리 대역폭을 요구합니다. 하나의 다이만 계속 크게 만드는 대신 여러 연산 다이와 HBM을 고속으로 연결하는 방식이 중요해지면서 패키징이 시스템 성능과 생산능력에 직접 영향을 미치게 됐습니다. TSMC가 2026년 5.5배 레티클 CoWoS를 생산하고 더 큰 패키지 로드맵을 제시한 것도 이 흐름과 연결됩니다. 타이완 반도체 제조사

Q3. TSMC Museum of Innovation은 일반인이 방문할 수 있나요?

가능합니다. 입장료는 무료지만 현재 사전예약이 필수이며 7세 이상 방문객만 입장할 수 있습니다. 평상시 월~토 09:00~12:00, 13:00~17:00 운영하지만, 2026년 9월 29일~10월 6일은 연례 유지보수 휴관이 공지돼 있습니다. TSMC Moi

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③ Intel은 어떻게 반도체 제국이 되었고 왜 AI 시대에 다시 싸우고 있나｜Santa Clara에서 읽는 CPU 왕국의 탄생과 전환

다음 글에서는

CoWoS를 따라가면 AI 반도체 경쟁의 다음 문제가 자연스럽게 등장합니다.

GPU와 HBM을 하나의 패키지 안에서 아무리 빠르게 연결해도 수천·수만 개의 AI 가속기를 데이터센터 규모로 확장하면 칩과 칩, 랙과 랙 사이의 데이터 이동이 다시 병목이 됩니다.

그래서 다음 경쟁은 전기 신호만이 아니라 빛을 이용해 데이터를 이동시키는 Silicon Photonics와 Co-Packaged Optics, CPO로 이어지고 있습니다.

TSMC는 2026년 COUPE 기반 co-packaged optics 생산을 시작할 계획이라고 밝혔고, AI 인프라 기업들도 고속·저전력 데이터 이동을 새로운 시스템 과제로 보고 있습니다. 타이완 반도체 제조사

다음 글에서는「AI 데이터는 왜 전선에서 빛으로 이동하려 하나｜Hsinchu와 Silicon Valley에서 읽는 Silicon Photonics·CPO 전쟁」으로 이어가겠습니다.

자료출처

TSMC — HPC Platform / CoWoS
CoWoS-S·L·R 구조와 2026년 5.5배 레티클 솔루션 양산 계획 확인. TSMC
TSMC HPC Platform 공식 자료
TSMC — CoWoS 3DFabric
CoWoS 각 제품군의 구조와 생산 이력 확인. 3DFabric
TSMC CoWoS 공식 자료
TSMC — 2026 North America Technology Symposium, 2026년 4월 22일
5.5배 레티클 CoWoS 생산, 2028년 14배 레티클 및 약 10개 compute die·20개 HBM stack 로드맵 확인. 타이완 반도체 제조사
TSMC 2026 기술 심포지엄 공식 발표
TSMC — 2025 Annual Report / 3DFabric
CoWoS·SoIC·COUPE와 3D 적층 기술의 생산·개발 현황 확인. 타이완 반도체 제조 회사
TSMC 2025 Annual Report
TSMC — GIGAFAB Facilities
2025년 자이·타이난 첨단 패키징 생산능력 확대 현황 확인. TSMC
TSMC 제조시설 공식 자료
TSMC Museum of Innovation — 공식 홈페이지
박물관 전시·주소·운영시간 및 2026년 9월 29일~10월 6일 유지보수 휴관 확인. TSMC Moi
TSMC Museum of Innovation
TSMC Museum of Innovation — FAQ
무료입장·예약제·사진촬영 규정 확인. TSMC Moi
TSMC Museum FAQ
TSMC Museum of Innovation — Visit Information
연령·방문예절·예약 및 방문규정 확인. TSMC Moi
TSMC Museum 방문안내
TSMC Museum of Innovation — Getting Here
THSR·택시·Science Park Shuttle 등 교통정보 확인. TSMC Moi
TSMC Museum 교통안내
NVIDIA — NVIDIA and MediaTek Partnership, 2026년 9월
AI 시스템에서 multi-die architecture·advanced packaging·HBM·chip-to-rack engineering의 중요성 확인. NVIDIA 투자자 웹사이트
NVIDIA 공식 발표

마무리

AI 반도체를 이야기할 때 가장 먼저 보이는 것은 GPU입니다.

그 옆에는 HBM이 있습니다.

그러나 GPU와 HBM을 책상 위에 나란히 놓는다고 AI 가속기가 만들어지는 것은 아닙니다.

서로 다른 칩 사이에 엄청난 양의 데이터를 빠르게 이동시키고, 전력을 공급하며, 열을 관리하면서 실제로 대량생산할 수 있는 하나의 시스템으로 만들어야 합니다.

그 역할을 맡는 것이 첨단 패키징입니다.

그래서 AI 시대에는 반도체의 경계도 달라지고 있습니다.

과거에는 더 작은 트랜지스터를 만드는 것이 기술 발전의 가장 강력한 상징이었다면, 이제는 서로 다른 여러 칩을 얼마나 가깝고 빠르게 연결할 수 있는가도 같은 수준으로 중요해지고 있습니다.

대만 신주는 그 변화를 읽기에 특별한 장소입니다.

이곳에서 파운드리라는 새로운 반도체 산업모델이 성장했고, 이제는 CoWoS와 SoIC 같은 기술을 통해 여러 기업과 여러 국가에서 만들어진 반도체를 하나의 AI 시스템으로 연결합니다.

한국의 HBM이 대만의 패키징 기술과 만나고,

미국에서 설계된 AI 가속기와 결합되며,

완성된 시스템은 다시 세계의 AI 데이터센터로 이동합니다.

GPU·TPU·ASIC은 왜 AI 연산시장을 나눠 갖기 시작했나에서 GPU·TPU·ASIC을 보았고,

HBM은 왜 AI 시대의 두 번째 엔진이 되었나에서 HBM을 따라갔다면,

이번 AI 칩은 왜 혼자 완성될 수 없나에서는 그 부품들을 실제 하나의 시스템으로 만드는 연결부를 본 셈입니다.

그리고 패키지 내부의 연결이 빨라질수록 다음 문제는 패키지 밖에서 나타납니다.

수천 개의 AI 가속기와 수많은 랙 사이에서 데이터를 어떻게 더 빠르고 적은 전력으로 이동시킬 것인가.

그 질문의 끝에서 전기 신호는 빛을 만나기 시작합니다.

다음 여행은 Silicon Photonics와 CPO로 이어집니다.

여기까지 읽으시고 포스팅이 맘에 드셨다면,

구독하시고 댓글 많이 부탁드립니다.
감사합니다.

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