지금까지 나노 공정, EUV, 파운드리 같은 개념들을 하나씩 공부해오면서 자연스럽게 마지막으로 궁금해진 질문이 있었다. "그래서 반도체 기술은 앞으로 어디까지 발전할 수 있을까?" 미세공정이 이미 나노미터 단위까지 왔는데, 이걸 계속 더 작게 만드는 게 물리적으로 가능한 건지, 그리고 어떤 새로운 기술들이 다음 세대를 준비하고 있는지 찾아본 내용을 정리해본다.
미세공정은 물리적 한계에 다가가고 있다
먼저 알게 된 건, 반도체 회로를 계속 더 가늘게 만드는 미세화 전략이 이제 물리적 한계에 가까워지고 있다는 점이었다. 회로 선폭이 원자 몇 개 수준까지 좁아지면, 전자가 원하는 경로를 벗어나 새어나가는 누설전류 문제나 발열 문제가 훨씬 심각해진다. 이 때문에 단순히 선폭만 줄이는 방식으로는 성능 향상에 한계가 온다는 게 여러 전문가들의 공통된 시각이라는 걸 확인할 수 있었다.
그래서 최근 반도체 업계는 "얼마나 가늘게 만드느냐"에서 "얼마나 효율적으로 쌓고 연결하느냐"로 전략의 무게중심을 옮기고 있다는 걸 알게 됐다. 이 흐름 속에서 등장하는 대표적인 기술들을 하나씩 찾아봤다.
게이트올어라운드(GAA), 트랜지스터 구조의 진화
기존 트랜지스터는 핀펫(FinFET)이라는 구조를 주로 써왔는데, 최근에는 게이트올어라운드(GAA)라는 새로운 구조가 차세대 공정의 핵심으로 떠오르고 있다는 걸 알게 됐다. 핀펫은 전류가 흐르는 채널의 세 면을 게이트가 감싸는 구조인 반면, GAA는 채널의 모든 면을 게이트가 둘러싸는 구조라서 전류 제어력이 훨씬 뛰어나다는 설명을 찾아볼 수 있었다.
삼성전자가 GAA 기반의 초미세 공정을 세계 최초로 양산에 적용했다는 뉴스를 접하면서, 이 구조 전환이 미세공정 경쟁의 새로운 분기점이 되고 있다는 걸 실감했다. TSMC를 비롯한 다른 파운드리 기업들도 차세대 공정에서 이 GAA 구조 도입을 준비하고 있다는 소식도 함께 확인할 수 있었다.
3D 적층, 평면을 넘어 수직으로
미세화의 한계를 극복하는 또 다른 접근으로 3D 적층 기술이 주목받고 있다는 것도 알게 됐다. 앞서 낸드플래시를 공부하면서 봤던 3D 낸드처럼, 회로를 평면에 나열하는 대신 여러 층을 수직으로 쌓아 올려 같은 면적에서 더 많은 용량과 성능을 확보하는 방식이다.
이 개념은 메모리를 넘어 로직 반도체와 패키징 영역으로도 확장되고 있다는 걸 찾아볼 수 있었다. 여러 개의 칩을 수직으로 쌓아 하나의 패키지로 통합하는 첨단 패키징 기술이 AI 반도체 성능을 끌어올리는 핵심 요소로 떠오르고 있다는 이야기를 여러 기사에서 반복적으로 접했다. HBM이 여러 D램을 쌓아 만든 고성능 메모리라는 것도 결국 이 적층 기술의 대표적인 사례라는 걸 다시 확인하게 됐다.
새로운 소재에 대한 도전
기존 실리콘 기반 반도체의 한계를 넘어서기 위해 새로운 소재를 연구하는 움직임도 있다는 걸 알게 됐다. 예를 들어 화합물 반도체로 불리는 질화갈륨(GaN)이나 탄화규소(SiC) 같은 소재는 실리콘보다 높은 전압과 온도에서도 안정적으로 작동할 수 있어서, 전기차나 신재생에너지처럼 전력 효율이 중요한 분야에서 주목받고 있다는 걸 확인할 수 있었다.
또한 그래핀이나 이차원(2D) 소재처럼 훨씬 근본적으로 다른 물질을 활용해 차세대 반도체를 만들려는 연구도 이어지고 있다는 걸 찾아봤다. 다만 이런 신소재 기반 기술들은 아직 실험실 단계에 머물러 있는 경우가 많아서, 실제 상용화까지는 상당한 시간이 더 필요하다는 게 대체적인 평가였다.
공부하며 든 생각
이 주제를 정리하면서 느낀 건, 반도체 기술의 미래가 단순히 "더 작게"라는 한 방향으로만 흘러가는 게 아니라는 점이었다. 구조를 바꾸고, 쌓는 방식을 바꾸고, 소재를 바꾸는 여러 갈래의 시도가 동시에 이뤄지고 있고, 이 시도들이 서로 결합되면서 다음 세대 반도체 성능을 끌어올리고 있다는 걸 이해하게 됐다. 지금까지 공부해온 개념들(미세공정, 파운드리, 메모리와 시스템 반도체 구분)이 결국 이 미래 기술들을 이해하는 밑바탕이 됐다는 것도 새삼 느꼈다.
양자컴퓨팅과의 관계도 궁금해졌다
찾아보다가 흥미로웠던 부분은 양자컴퓨팅이 반도체를 완전히 대체할 기술로 오해하기 쉽지만, 실제로는 전혀 다른 방식으로 접근해야 하는 별개의 기술이라는 점이었다. 양자컴퓨팅은 특정 유형의 복잡한 연산(암호 해독, 신약 개발 시뮬레이션 등)에서 기존 컴퓨터보다 압도적으로 빠를 수 있지만, 극저온 환경처럼 특수한 조건이 필요하고 아직 범용적으로 쓰이기에는 기술적 제약이 많다는 걸 알게 됐다. 그래서 당분간은 기존 실리콘 기반 반도체가 대부분의 연산을 담당하고, 양자컴퓨팅은 특정 영역에서 보완적인 역할을 하는 방향으로 발전할 가능성이 크다는 분석을 찾아볼 수 있었다.
이 내용을 알고 나니, 앞으로 반도체 기술 전망을 이야기할 때 "실리콘 반도체가 언젠가 완전히 대체될 것"이라는 식의 단순한 예측보다는, 어떤 영역에서 어떤 기술이 각자의 강점을 살려 공존해나갈지를 살펴보는 게 더 정확한 접근이라는 생각이 들었다.
정리하며
반도체 기술의 미래를 찾아보면서, 이 산업이 물리적 한계에 부딪힐 때마다 새로운 돌파구를 찾아온 역사를 갖고 있다는 걸 알게 됐다. 앞으로 GAA, 3D 적층, 신소재 관련 뉴스가 나올 때마다, 이게 어떤 한계를 넘어서기 위한 시도인지 함께 떠올리며 읽어보면 훨씬 흥미롭게 이해할 수 있을 것 같다.