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AI는 반도체 산업을 극적으로 변화시키고 있습니다.

AI에 대한 수요 증가로 GPU, TPU, 프로세서에 대한 수요도 증가했습니다. 하지만 AI는 반도체 제조 분야의 여러 문제를 해결하는 솔루션이기도 합니다.

Bộ Khoa học và Công nghệBộ Khoa học và Công nghệ21/11/2025

램버스 반도체 회사의 스티븐 우 박사에 따르면, AI가 발전함에 따라 양적, 질적으로 급증하는 수요를 충족하는 것은 반도체 산업의 "대기업"에게도 큰 과제입니다.

칩 설계에는 기능 설계, 회로 합성부터 레이아웃, 라우팅, 검증, 테스트 제조 등 여러 복잡한 단계가 포함됩니다. 첨단 칩 라인을 사용하면 이 전체 프로세스가 수년간 지속될 수 있습니다.

한편, AI 붐으로 인해 업계는 리드 타임을 단축하고, 더 빠르게 혁신하며, 전력, 메모리, 대역폭에 대한 증가하는 수요를 충족해야 하는 압박을 더 많이 받고 있습니다.

즉, 디자이너는 더 자주, 더 짧은 기간 내에 제품을 개발해야 합니다.

더불어 세계반도체산업협회(SEMI)의 전망에 따르면, 지금부터 2030년까지 전 세계 반도체 산업은 약 100만 명의 숙련된 인력을 추가로 필요로 할 것으로 예상됩니다. 이러한 과제는 반도체 산업 기업들의 자동화 촉진을 전략으로 삼게 합니다.

AI는 반도체 산업을 극적으로 변화시키고 있습니다. - 사진 1.

일러스트 사진

전문가에 따르면, AI를 반도체 제조에 적용하면 특히 고성능이 요구되는 칩 라인의 경우 뛰어난 성능을 개선하는 데 도움이 되는 솔루션이 될 것입니다.

머신 러닝 알고리즘은 제조 공정에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 분석하여 이상을 감지하고 운영을 즉시 조정할 수 있습니다.

덕분에 기업은 재료를 절약하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 개발 경쟁은 대기업들이 칩 공급 능력 향상을 위해 연구, 설계, 생산에 지속적으로 막대한 투자를 하도록 만들었습니다. 2025년 3월, TSMC는 미국 생산 시설에 1,000억 달러를 추가로 투자한다고 발표했습니다. 맥킨지에 따르면, 지금부터 2030년까지 전 세계 반도체 공장 건설에 대한 총 투자액은 1조 달러에 달할 것으로 예상되는데, 이는 업계의 엄청난 규모를 보여주는 수치입니다.

NVIDIA와 같은 기술 거대 기업은 AI 수명 주기 전체를 ​​관리하고 최적화하는 전담 시스템인 "AI 팩토리"를 구축하고 있습니다.

이는 반도체 공급망과 글로벌 컴퓨팅 인프라에 새로운 시대를 여는 전환점으로 여겨진다.

오늘날 칩 설계자들은 더 작고, 에너지 효율이 높으면서도 더욱 강력한 제품을 만드는 데 주력해야 합니다.

엔비디아 CEO 젠슨 황은 한때 이렇게 강조했습니다. "AI는 기하급수적으로 가속화되고 있습니다. AI와 에이전트 모델의 발전으로 오늘날 우리에게 필요한 연산량은 불과 1년 전에 예측했던 것보다 100배 이상 증가했습니다."

특수 칩에 대한 수요 증가에 부응하고 전력 문제를 완화하기 위해 업계 설계자들도 새로운 소재 응용 분야를 모색하고 있습니다.

AI는 테스트 데이터를 분석하여 실리콘 대체재의 속성을 예측하고 스태킹과 같은 새로운 제조 방법을 지원하여 더욱 효율적이고 강력한 칩을 만들 수 있는 기회를 열어줌으로써 R&D를 가속화하는 데에도 도움이 됩니다.

반도체 산업이 무어의 법칙의 문턱에 접근하고 칩 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 새로운 방법을 찾아야 하는 상황에서 이는 매우 중요합니다.

설계, 조립, 테스트 및 품질 관리에 AI를 활용함으로써 최고 품질의 칩만 시장에 출시될 수 있도록 보장하고 있습니다. AI의 도움으로 설계자는 기존 방식보다 훨씬 빠르고 정확하게 미세한 결함을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 결함 있는 제품이 사용자에게 도달할 위험을 크게 줄이는 동시에 반도체 칩의 전반적인 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

예측에 따르면, 칩 설계를 위한 AI 투자는 2026년까지 5억 달러에 달할 수 있습니다. 동시에 서버에 사용되는 AI 가속기의 시장 가치는 2024년에서 2028년 사이에 120억 달러 증가할 것으로 예상됩니다.

AI의 발전은 반도체 산업이 진정한 변혁의 시기로 진입하도록 요구합니다. 그러나 AI는 반도체 생산의 효율성, 혁신성, 그리고 비용 효율성을 높이는 데에도 기여하고 있습니다. AI와 반도체의 양방향 상호작용은 지속적인 혁신을 통해 기술 발전의 선순환을 형성하고 있습니다.

vneconomy.vn에 따르면

출처: https://mst.gov.vn/ai-dang-day-nganh-cong-nghiep-ban-dan-phai-chuyen-minh-manh-me-197251121083038699.htm


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