삼성, AI 칩·HBM4·자율주행용 성숙 4nm FinFET 공정 홍보
삼성은 안정성과 성능을 겸비한 검증된 4nm 공정에 주력하며, AI 가속기와 HBM4 로직 다이에 적합함을 강조하고 있습니다.
삼성, 성숙도에 베팅하다: 검증된 4nm 공정이 나노미터 경쟁보다 중요한 이유
서론
최근 몇 년간 반도체 업계는 '성배'인 최소 기술 노드를 향한 경쟁에 집착해 왔습니다. 5nm, 3nm, 2nm—TSMC, 삼성, 인텔 간의 마케팅 전쟁은 가장 작은 트랜지스터만이 중요하다는 인식을 심어주었습니다. 하지만 2026년, 예상치 못한 변화가 일어났습니다. 업계 1위 칩 제조사는 2nm 미만 영역에서 또 다른 돌파구를 발표하는 대신, 자사의… 4nm 공정의 전략적 중요성을 공개적으로 선언했습니다.
2026년 4월 29일, 삼성전자는 공식 기술 블로그를 통해 AI 칩, HBM4 컨트롤러, 자동차 및 RF 칩 제조에 4nm FinFET 공정의 활용을 확대한다고 발표했습니다. 이 기술적인 발언 뒤에는 공급 신뢰성과 예측 가능한 수율이 절대 성능보다 더 중요한 AI 시대에, 안정성이 입증된 성숙 공정이 중심에 서게 된 심오한 전략적 변화가 자리 잡고 있습니다.
이벤트 상세 및 타임라인
6년의 성숙도
삼성은 2021년에 4nm 기술의 양산을 시작했습니다. 2026년 4월 기준으로 이 공정은 6년 이상의 제조 경험을 축적했으며, 반도체 업계에서 확고한 실적을 보유하고 있습니다. 삼성은 이 기간 동안 실제 생산 라인의 데이터를 기반으로 수율과 공정 안정성을 개선하는 미세 조정에 주력했습니다.
핵심 지표인 수율은 인상적인 이정표에 도달했습니다. SEDaily에 따르면, 삼성의 4nm 공정은 업계에서 기술 완전 성숙의 신호로 간주되는 80% 수율을 넘어섰습니다.
기술 개선: 숫자와 사실
성숙도에도 불구하고, 삼성은 4nm 기술 개발을 멈추지 않았습니다. 회사는 몇 가지 중요한 개선 사항을 보고했습니다.
- RC 지연(저항-커패시턴스)이 이전 세대 대비 26% 감소—칩 내부 신호가 더 빠르게 전송되고 손실이 줄어듭니다.
- 다중 임계 전압(Vth) 지원—초저전력 모바일 칩부터 고성능 AI 가속기까지 고객이 설계를 맞춤화할 수 있습니다.
- SF4U 변형용 광학 축소 기술—논리 구조는 변경하지 않고 물리적 칩 면적을 줄여 성능, 전력 효율 및 집적도를 향상시킵니다.
고객 기반: NVIDIA에서 자동차 제조사까지
공정 성숙도는 주요 고객을 유치했습니다. 업계 소식통에 따르면:
- Groq(최근 NVIDIA에 인수됨)는 삼성의 4nm 기술로 LPU(언어 처리 장치) 생산을 주문했습니다.
- Ambarella, Baidu, Faraday, IBM도 삼성의 4nm 용량을 사용합니다.
- 한국 기업 FuriosaAI와 Rebellion도 동일한 공정으로 칩을 제작하고 있습니다.
- 삼성 자체 메모리 사업부는 HBM4 베이스 다이에 4nm를 사용합니다.
영향과 중요성
AI 시대는 기록보다 안정성을 요구한다
삼성이 강조하는 핵심 아이디어는 간단합니다. 대형 AI 칩의 경우 공급 안정성과 예측 가능한 수율이 최대 이론 성능보다 더 중요합니다. AI 가속기(예: NVIDIA GPU 또는 Groq LPU)는 큰 다이 아키텍처를 가지고 있습니다. 다이가 클수록 새롭고 '미성숙한' 공정에서 허용 가능한 수율을 달성하기가 더 어렵습니다.
삼성 관계자가 말했듯이: "4nm 공정은 잘 수행되면서도 성능을 제공하는 공정입니다." 이는 실용적인 접근 방식입니다. 2nm(삼성이 아직 원하는 수치를 달성하지 못한 것으로 알려짐)의 낮은 수율로 어려움을 겪는 대신, 회사는 지금 당장 작동하는 것을 고객에게 제공합니다.
HBM4: 좁은 공간에서의 고성능
HBM4(6세대 고대역폭 메모리) 생산에서 4nm 공정의 역할은 특히 중요합니다. HBM4는 극도로 제한된 물리적 공간에서 방대한 양의 데이터를 처리해야 하므로 전력 관리와 방열에 대한 엄격한 요구 사항이 발생합니다.
삼성에 따르면, 4nm 공정은 이 아키텍처에 이상적입니다. 전력 손실을 줄이면서 집적도를 높입니다. 4nm 공정으로 제조된 HBM4 베이스 다이는 과열 없이 필요한 대역폭을 제공합니다.
자동차 및 RF 전자: 신뢰성 최우선
자동차 칩과 RF(무선 주파수) 부품은 극한 조건에서의 장기 수명과 오류에 대한 무관용이라는 특별한 요구 사항이 있습니다. 장기적 효과(예: 트랜지스터 열화)가 아직 완전히 이해되지 않은 '도발적인' 2nm 기술은 현재 자동차 업계에서 허용되지 않습니다.
반면, 성숙한 4nm 공정은 이미 신뢰성을 입증했으며, 자율주행 시스템과 차세대 통신 장비에 선호되는 선택이 되고 있습니다.
주요 플레이어의 반응
삼성: 투 트랙 전략
4nm를 홍보하는 것이 리더십 경쟁을 포기한다는 의미는 아닙니다. 삼성은 투 트랙 전략을 추구하고 있습니다.
- 최첨단: 삼성은 2nm(SF2, SF2P, SF2Z) 및 1.4nm 공정 개발을 계속하며, 가장 작은 트랜지스터를 위한 경쟁에서 TSMC를 따라잡기 위해 노력하고 있습니다.
- 성숙 노드: 동시에 삼성은 보수적인 고객을 위한 안정적인 플랫폼으로 4nm 및 5nm 기술을 적극적으로 홍보하고 있습니다.
이러한 투 트랙 접근 방식은 1.4nm의 일정이 2027년에서 2028-2029년으로 연기된 사실로도 설명됩니다. 이러한 상황에서 4nm는 단순한 '또 다른 옵션'이 아니라 향후 몇 년간 수익을 창출하는 핵심 공정이 됩니다.
경쟁사: TSMC와 인텔
시장은 삼성의 발표를 회사가 마침내 4nm 공정에서 TSMC와 동등해졌다는 신호로 받아들였습니다. SamMobile은 "삼성이 마침내 경쟁사 TSMC를 따라잡았다"고 이 노드의 수율 측면에서 직접 언급했습니다.
TSMC에게 이는 삼성이 이제 성능 문제로 인해 대만 경쟁사로 이전했던 고객에게 설득력 있는 주장을 가지게 되었음을 의미합니다. TSMC는 전통적으로 안정성에서 강점을 보였지만, 이제 고객에게 대안이 생겼습니다.
고객: 합리적 선택
주요 기술 기업들은 이미 선택을 마쳤습니다. NVIDIA(Groq 인수를 통해), IBM, Baidu—모두 삼성의 4nm 플랫폼에 지갑을 열고 있습니다. 이는 합리적인 결정입니다. AI 기업들은 새로운 2nm 공정이 허용 가능한 수율 수준으로 '성숙'하기까지 몇 달을 기다릴 여유가 없습니다. 그들은 지금 당장 생산이 필요하며, 성숙한 4nm가 그 기회를 제공합니다.
전망 및 결론
향후 몇 년: 성숙 공정의 부상
2026년과 2027년에는 검증된 기술 노드에 대한 관심이 증가할 것으로 예상됩니다. 이유:
- AI 칩이 점점 더 커지면서 미성숙 공정에서의 생산이 경제적으로 비용 효율적이지 않습니다.
- 자동차 전자 장치는 성숙 공정만이 제공할 수 있는 10년 단위의 신뢰성을 요구합니다.
- 글로벌 공급망 불안정으로 기업들은 예측 가능성을 선택하도록 압박받고 있습니다.
2025년에 삼성은 개선된 SF4U 버전(광학 축소 적용)의 양산을 시작했으며, 2026-2027년에는 고객 기반이 확대되어 NVIDIA의 주문도 포함될 가능성이 있습니다.
나노미터 경쟁은 어떻게 될까?
1.4nm의 2028-2029년 연기는 경고 신호입니다. 물리적 한계가 마케팅 약속을 추월하기 시작한 것으로 보입니다. 트랜지스터가 너무 작아져 양자 효과(전자 터널링)가 정상 작동을 방해하기 시작합니다.
아마도 2nm와 1.4nm는 고전적인 스케일링 모델(무어의 법칙)의 '최종 개척지'가 될 것입니다. 향후 개발은 3D 집적(트랜지스터를 서로 위에 쌓는 방식)이나 새로운 재료(그래핀, 이황화몰리브덴)로 나아갈 것입니다. 이러한 맥락에서 4nm 공정은 앞으로 5-7년 동안 업계의 '일꾼'으로 남을 수 있습니다.
결론
삼성의 4월 발표는 새로운 현실을 인정한 것입니다. 무어의 법칙은 둔화되고 있으며, 기술 성숙도의 가치는 증가하고 있습니다. 4nm 공정에 집중함으로써 삼성은 기술 경쟁에서 '포기'하는 것이 아니라, 가장 빠르게 성장하는 시장인 AI 칩과 HBM4에서 지금 당장 수익을 창출하기 위한 현명하고 실용적인 움직임을 보이고 있습니다.
"4nm FinFET 공정은 성숙한 제조 역량을 기반으로 다양한 애플리케이션을 처리할 수 있는 확장성을 갖추고 있습니다,"라고 삼성전자는 요약합니다. "이는 고객이 필요로 하는 성능과 효율성을 일관되게 제공할 수 있는 플랫폼입니다."
모든 나노미터가 점점 더 달성하기 어려워지는 세상에서, 성숙도에 베팅하는 것이 가장 선견지명이 있는 전략으로 판명될 수 있습니다. 경쟁사들이 2nm와 50% 수율로 어려움을 겪는 동안, 삼성은 조용히 대규모 AI 시장 플레이어들에게 수십만 개의 안정적인 칩을 공급하고 있습니다. 때로는 '좋고 검증된 것'이 '새롭고 고장 난 것'보다 더 잘 작동합니다.
— Editorial Team
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