왜 지금 이 기술이 중요한가? AI 반도체는 더 이상 단순한 연산 장비가 아니다.
이제 ‘고성능+고대역폭+고집적’이 핵심 역량이다. AI 모델의 규모는 기하급수적으로 커지고, 이를 뒷받침하는 하드웨어도 한계에 다다랐다.
이때 등장한 것이 TSMC의 ‘HBM4 80개 고집적 SoW-X’ 패키징 기술이다. GPU나 AI ASIC의 연산 효율을 넘어, 패키징 수준에서 병목을 해소하려는 시도가 본격화되고 있다.
기술 등장 배경과 시장 변화 기존 방식의 한계: GDDR 메모리는 고속 처리에 적합하지만 병렬 처리 효율이 낮음 기존 HBM3 기술은 최대 12~16개 스택 수준 → 초대형 AI 연산에는 병목 발생 인공지능 모델의 파라미터 수가 수천억~수조 단위로 증가하며 메모리 대역폭과 전력 효율이 최대 과제로 부상 시장의 요구 변화: NVIDIA, AMD, 인텔 등 주요 기업은 HBM4 기반 AI 가속기 경쟁 중 LLM, 멀티모달 AI, 엣지 AI의 확산으로 ‘AI 맞춤형 반도체’ 수요 폭...
