다이싱과 본딩, 웨이퍼 후공정 이해하기

패키징을 공부할 때 플립칩, WLP, TSV 같은 화려한 기술들을 먼저 봤는데, 정작 그 전에 있어야 할 기본적인 단계를 놓치고 지나갔다는 걸 뒤늦게 깨달았다. 웨이퍼 위에 완성된 칩들을 대체 어떻게 하나씩 분리하는 건지, 그리고 이걸 기판에 어떻게 실제로 고정하는 건지 궁금해져서 다이싱과 본딩이라는 기본 공정을 다시 짚어보기로 했다. 화려한 기술만 좇다가 오히려 가장 기본이 되는 단계를 놓치고 있었다는 게 뒤늦게 부끄러웠다. 웨이퍼 하나에는 보통 수백에서 수천 개의 칩이 격자 모양으로 촘촘하게 붙어 있다. 이걸 하나하나 분리해야 개별 제품으로 쓸 수 있는데, 이 분리 작업을 다이싱(Dicing)이라고 부른다는 걸 알게 됐다. 이름 그대로 주사위처럼 작은 조각으로 자른다는 의미였다. 웨이퍼를 자르는 일이 생각보다 정교했다 처음엔 그냥 칼로 종이 자르듯 쓱 자르면 되는 줄 알았는데, 찾아보니 전혀 그렇지 않았다. 웨이퍼는 실리콘이라는 단단하면서도 깨지기 쉬운 소재라서, 일반적인 절단 방식으로는 미세한 균열이 생기거나 칩 자체가 손상될 위험이 크다는 걸 알게 됐다. 그래서 아주 얇은 다이아몬드 블레이드를 초고속으로 회전시켜 절삭하는 방식을 쓰거나, 레이저를 이용해 절단하는 방식을 쓴다는 걸 확인할 수 있었다. 유리를 자를 때도 아무렇게나 힘을 주면 깨지기 십상인데, 실리콘 웨이퍼는 그보다 훨씬 예민한 소재라는 걸 생각하면 이런 정밀한 절단 방식이 필요한 이유가 자연스럽게 이해가 됐다. 특히 흥미로웠던 건 레이저 다이싱 방식이었다. 웨이퍼 내부에 레이저로 미세한 균열을 만들어둔 다음, 이후 물리적인 힘을 가해 그 선을 따라 깨끗하게 분리하는 방식이었는데, 물리적 절삭보다 칩 손상을 훨씬 줄일 수 있다는 설명을 찾아볼 수 있었다. 웨이퍼가 얇아지고 칩 간격이 좁아질수록 이런 정밀한 절단 기술이 더 중요해진다는 것도 이해하게 됐다. 앞서 공부했던 클린룸 얘기와도 자연스럽게 이어졌는데, 이 절단 과정에서 나오는 미세한 부스러기 하나도 주변 칩을 오염시킬 수 있어서 세심하...

AI 관련주를 공부하면서 알게 된 숨은 수혜 산업

 처음에는 AI 기업만 보면 되는 줄 알았다


AI에 관심을 갖기 시작했을 때만 해도 나는 아주 단순하게 생각했다.


AI 시대가 오면 AI 기업이 성장할 것이고, AI 관련 반도체 기업들이 가장 큰 수혜를 받을 것이라고 생각했다.


실제로 뉴스에서도 그런 이야기들이 많이 나왔다.


엔비디아 같은 기업들이 급성장하고 있다는 뉴스가 연일 쏟아졌고, AI 반도체가 미래 산업의 핵심이라는 이야기도 자주 들렸다.


그래서 처음에는 AI 관련 기업만 찾아봤다.


어떤 기업이 AI 사업을 하는지,


어떤 기업이 반도체를 만드는지,


어떤 기업이 AI 수혜주로 분류되는지에만 관심이 있었다.


하지만 공부를 계속하다 보니 생각이 조금씩 달라지기 시작했다.


AI 산업이 성장하기 위해서는 생각보다 훨씬 많은 산업들이 함께 움직여야 한다는 사실을 알게 되었기 때문이다.


반도체를 공부하다가 새로운 산업들을 발견했다


제주반도체를 공부하면서 반도체 산업에 관심을 갖게 되었다.


처음에는 반도체만 중요하다고 생각했다.


하지만 관련 뉴스를 보다 보니 반도체만으로는 AI 산업이 돌아갈 수 없다는 사실을 알게 되었다.


AI가 작동하기 위해서는 서버가 필요하고,


서버가 모여 있는 데이터센터가 필요하며,


데이터센터를 운영하기 위해서는 막대한 전력이 필요했다.


그 순간부터 내 관심은 반도체에서 데이터센터로, 다시 전력 산업으로 확장되기 시작했다.


예전에는 이런 산업들이 서로 관련이 없다고 생각했다.


하지만 AI라는 하나의 주제를 공부하다 보니 모두 연결되어 있다는 사실을 알게 되었다.


그리고 이 과정에서 '숨은 수혜 산업'이라는 것이 존재한다는 점도 이해하게 되었다.


데이터센터 산업의 중요성을 알게 되었다


AI 관련 산업을 공부하면서 가장 먼저 눈에 들어온 것이 데이터센터였다.


처음에는 데이터센터가 무엇인지도 정확히 몰랐다.


그저 컴퓨터가 많이 모여 있는 장소 정도로 생각했다.


하지만 실제로는 AI 산업의 핵심 기반 시설이라는 것을 알게 되었다.


우리가 챗GPT를 사용하고,


AI가 데이터를 분석하고,


대규모 연산을 수행하기 위해서는 엄청난 수의 서버가 필요하다.


그리고 그 서버들이 모여 있는 곳이 바로 데이터센터다.


AI 산업이 성장할수록 데이터센터 수요도 함께 늘어날 가능성이 높다는 이야기를 접하면서 데이터센터 산업의 중요성을 새롭게 보게 되었다.


예전에는 전혀 관심 없던 분야였지만 지금은 AI 산업을 이해하기 위해 반드시 알아야 하는 분야 중 하나라고 생각한다.


전력 산업이 왜 주목받는지 이해하게 되었다


데이터센터를 공부하면서 또 하나 놀랐던 사실은 전력 사용량이었다.


AI 서버는 생각보다 엄청난 전기를 사용한다.


서버를 운영하는 데 전기가 필요하고,


서버에서 발생하는 열을 식히기 위한 냉각 시스템에도 전기가 필요하다.


결국 AI 산업이 성장하면 전력 수요도 함께 증가할 가능성이 있다는 것이다.


이 부분을 알게 되면서 전력 산업에 대한 관심이 생기기 시작했다.


예전에는 전력 산업을 오래된 산업이라고 생각했다.


하지만 지금은 생각이 많이 달라졌다.


AI가 발전할수록 오히려 전력 산업의 중요성이 더욱 커질 수 있다는 생각을 하게 되었다.


특히 변압기와 송전망, 전선 관련 기업들이 왜 주목받는지 조금씩 이해하게 되었다.


냉각 기술 산업도 중요한 분야였다


최근 AI 관련 뉴스를 보다 보면 냉각 기술에 대한 이야기도 자주 등장한다.


처음에는 왜 냉각 기술이 중요한지 이해하지 못했다.


하지만 데이터센터를 공부하면서 이유를 알게 되었다.


AI 서버는 엄청난 열을 발생시킨다.


열을 제대로 관리하지 못하면 서버 성능이 떨어질 수도 있고 장비 수명에도 영향을 줄 수 있다.


그래서 데이터센터에서는 냉각 기술이 매우 중요하다고 한다.


예전에는 전혀 생각하지 못했던 분야였다.


하지만 AI 산업이 성장하면서 냉각 솔루션 기업들도 함께 주목받고 있다는 사실을 알게 되었다.


AI 관련주를 공부하다가 전혀 다른 산업까지 배우게 된 셈이다.


AI 산업은 하나의 산업이 아니었다


공부를 하면서 가장 크게 느낀 점은 AI가 하나의 산업이 아니라는 사실이다.


처음에는 AI 기업만 성장할 것이라고 생각했다.


하지만 실제로는 반도체 산업이 필요하고,


데이터센터 산업이 필요하며,


전력 산업이 필요하고,


냉각 기술 산업도 필요하다.


그 외에도 통신과 네트워크, 장비 산업까지 함께 움직여야 한다.


결국 AI 산업은 수많은 산업이 연결되어 만들어지는 거대한 생태계라는 생각이 들었다.


그래서 요즘은 특정 기업 하나만 보기보다 산업 전체를 이해하려고 노력하고 있다.


앞으로도 숨은 수혜 산업을 계속 공부할 생각이다


나는 아직도 투자 초보다.


산업 전문가도 아니다.


하지만 AI 관련주를 공부하면서 예전보다 훨씬 넓은 시각으로 산업을 바라보게 되었다.


처음에는 반도체만 보였지만,


지금은 데이터센터가 보이고,


전력 산업이 보이며,


냉각 기술 산업까지 보이기 시작했다.


물론 앞으로 어떤 산업이 가장 크게 성장할지는 아무도 알 수 없다.


하지만 분명한 것은 AI 산업이 성장할수록 여러 산업들이 함께 영향을 받을 가능성이 있다는 점이다.


그래서 앞으로도 AI 관련 기업뿐 아니라 그 뒤에서 움직이는 숨은 수혜 산업들도 꾸준히 공부해보려고 한다.


그리고 그 과정을 이 블로그에 계속 기록하면서 미래 산업에 대한 이해를 조금씩 넓혀가고 싶다.

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