56세 직장인의 기록

AI 반도체 공부하다가 자꾸 헷갈리던 용어가 하나 있었다. "온디바이스 AI". 스마트폰 광고에서도 자주 나오고, AI PC 얘기할 때도 계속 나오는데, 이게 정확히 뭘 의미하는 건지, 그리고 왜 이게 반도체 얘기랑 항상 붙어 다니는지 이번에 제대로 짚어보기로 했다. 처음엔 그냥 AI가 기기 안에 들어있다는 뜻인가 하고 대충 넘겼는데, 파고들수록 이게 단순한 마케팅 용어가 아니라는 걸 알게 됐다. AI를 쓴다고 하면 보통 클라우드에 있는 서버에 요청을 보내고, 그 서버가 계산을 마친 뒤 결과를 다시 내 기기로 보내주는 방식을 떠올렸다. 근데 온디바이스 AI는 이 계산을 서버로 보내지 않고, 내 스마트폰이나 노트북 안에서 직접 처리한다는 뜻이었다. 처음엔 "그럼 그냥 성능 좋은 기기면 다 되는 거 아닌가" 싶었는데, 파고들어 보니 이게 생각보다 훨씬 반도체 설계와 밀접하게 얽혀 있는 이야기였다. 왜 굳이 기기 안에서 처리해야 할까 가장 먼저 든 궁금증이 이거였다. 서버가 훨씬 강력한 연산 능력을 갖고 있을 텐데, 왜 굳이 상대적으로 성능이 제한적인 기기 안에서 AI 연산을 처리하려는 걸까. 찾아보니 몇 가지 이유가 있었다. 단순히 기술적으로 가능해서가 아니라, 사용자 경험과 데이터 보안 측면에서 확실한 필요가 있다는 걸 알게 되면서 이 흐름이 왜 이렇게 빠르게 퍼졌는지 이해가 됐다. 가장 크게 다가온 건 속도와 프라이버시 문제였다. 서버로 요청을 보내고 결과를 받아오는 과정에는 아무리 빨라도 네트워크 지연시간이 생긴다. 실시간으로 반응해야 하는 기능(예를 들어 카메라로 찍은 사진을 즉시 보정하거나, 음성을 바로 텍스트로 바꾸는 기능)에서는 이 지연이 체감상 크게 느껴질 수 있다는 걸 이해하게 됐다. 게다가 개인적인 데이터를 서버로 보내지 않고 기기 안에서 처리하면 프라이버시 측면에서도 훨씬 안전하다는 장점이 있다는 걸 알게 됐다. 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 쓸 수 있다는 것도 실용적인 이유 중 하나였다. 평소 별생각 없이...

팹리스를 공부할 때 애플이 팹리스 기업으로 분류된다는 걸 보고 좀 의아했었다. 애플은 아이폰이랑 맥북 만드는 하드웨어 회사 아닌가 싶었는데, 자체 칩을 설계한다는 관점에서 보면 팹리스가 맞는다는 걸 그때 알게 됐다. 이번엔 그 M시리즈 칩이 구체적으로 어떻게 만들어지는지, 애플이 왜 굳이 이 어려운 길을 택했는지 파봤다. 남들 다 쓰는 인텔 CPU 대신 이 복잡한 자체 설계 노선을 택한 이유가 뭘까, 그 배경이 계속 궁금했다. 원래 맥북에는 인텔 CPU가 들어갔었다. 그런데 몇 년 전부터 애플이 자체 설계한 M시리즈 칩으로 전환했다는 소식을 접했을 때는 그냥 "애플이 부품 하나 바꿨나 보다" 정도로 넘겼는데, 알고 보니 이게 단순한 부품 교체가 아니라 완전히 다른 설계 철학으로의 전환이었다. 아이폰 AP 설계 경험이 그대로 이어졌다 가장 먼저 이해하게 된 건, 애플이 이 자체 칩 설계를 하루아침에 시작한 게 아니라는 점이었다. 애플은 이미 오랫동안 아이폰용 AP(애플리케이션 프로세서)를 자체 설계해왔고, 이 경험이 그대로 M시리즈 개발의 기반이 됐다는 걸 알게 됐다. 아이폰 칩에서 쌓아온 저전력 설계 노하우를 노트북, 데스크톱용 칩으로 확장한 셈이었다. 십여 년 넘게 스마트폰 칩을 설계해온 경험치가 결국 이렇게 다른 제품군으로도 옮겨갈 수 있다는 걸 보면서, 기술 축적이라는 게 단순히 한 제품에만 머무는 게 아니라는 걸 새삼 느꼈다. 이 배경을 알고 나니 왜 M시리즈가 등장하자마자 큰 화제를 모았는지 이해가 됐다. 기존 인텔 CPU는 애초에 데스크톱용으로 설계된 구조를 노트북에 맞게 조정해온 방식이었다면, 애플은 반대로 스마트폰처럼 배터리와 발열 관리가 극도로 중요한 환경에서 다듬어온 설계를 노트북으로 가져온 거였다. 그 결과 비슷하거나 더 나은 성능을 훨씬 적은 전력으로 구현할 수 있었다는 평가를 여러 리뷰에서 확인할 수 있었다. 실제로 맥북이 팬 소음 없이도 오랫동안 배터리가 유지된다는 후기들을 보면서, 이게 단순한 마케팅 문구가 아니라 ...

파운드리랑 IDM 얘기를 공부할 때마다 인텔이 계속 등장했다. 근데 등장하는 맥락이 좀 애매했다. 어떨 때는 "한때 반도체 최강자"로, 어떨 때는 "TSMC와 삼성에 밀리는 회사"로 나왔다. 대체 이 회사에 무슨 일이 있었길래 이렇게 위상이 달라졌는지 궁금해서 찾아봤다. 같은 회사를 두고 기사마다 온도차가 이렇게 큰 경우도 흔치 않은 것 같아서, 이번엔 처음부터 끝까지 흐름을 따라가봤다. 인텔은 원래 설계부터 생산까지 다 직접 하는 종합반도체기업, IDM의 대표주자였다. CPU 시장에서 오랫동안 독보적인 위치를 지켰고, 자체 공정 기술력도 한동안 업계 최고 수준이었다는 걸 여러 자료에서 확인할 수 있었다. 근데 어느 순간부터 이 미세공정 경쟁에서 뒤처지기 시작했다는 게 지금 인텔을 둘러싼 얘기의 핵심이었다. 미세공정 전환에서 발목을 잡혔다 가장 먼저 알게 된 건 인텔이 특정 공정 세대에서 계속 지연을 겪었다는 사실이었다. 예전엔 인텔이 신공정을 가장 먼저 도입하는 회사였는데, 특정 시점부터 다음 세대 공정으로 넘어가는 데 예상보다 훨씬 오랜 시간이 걸렸다는 얘기를 여러 기사에서 확인할 수 있었다. 그사이 TSMC와 삼성전자는 착실히 미세공정을 발전시켰고, 결국 격차가 뒤집혔다는 흐름이었다. 왜 이런 지연이 생겼는지 찾아보니, 특정 신기술 도입 과정에서 예상치 못한 기술적 난관에 부딪혔다는 설명이 있었다. 앞서 공부했던 개념들을 떠올려보면, 미세공정이라는 게 단순히 예산을 더 쏟는다고 무조건 빨라지는 게 아니라 물리적 한계와 씨름해야 하는 영역이라는 걸 알고 있었기에, 왜 이런 지연이 한 번 생기면 쉽게 만회하기 어려운지 이해가 됐다. 한 세대에서 밀리면 다음 세대 개발도 같이 늦어지는 악순환에 빠지기 쉬운 구조였던 거다. 화려한 발표와 로드맵만 보면 다 순조로워 보이지만, 실제로는 이렇게 한 번의 기술적 난관이 몇 년치 격차로 불어날 수 있다는 걸 알고 나니 공정 개발이라는 게 얼마나 살얼음판 같은 영역인지 새삼 느꼈다. 파...

EUV 노광장비를 공부할 때 ASML이라는 회사 이름이 계속 나왔었다. 그때는 그냥 "EUV 장비 만드는 회사구나" 정도로 넘겼는데, 다시 생각해보니 궁금한 게 남아있었다. 반도체는 삼성전자, TSMC, 인텔처럼 경쟁하는 기업이 여럿인데, 왜 유독 이 EUV 장비 시장에서는 ASML 하나가 사실상 독점을 하고 있는 걸까. 매번 기사에서 당연하다는 듯 "ASML 독점"이라는 표현을 쓰길래 그런가 보다 하고 넘겼는데, 이번엔 이 독점 구조 자체를 제대로 파봤다. 먼저 확인한 건 숫자였다. EUV 노광장비를 상업적으로 안정된 수준까지 양산할 수 있는 곳이 전 세계에서 ASML 사실상 유일하다는 걸 여러 자료에서 확인할 수 있었다. 캐논이나 니콘 같은 일본 기업들도 예전에는 노광장비 시장에서 존재감이 있었지만, EUV라는 새로운 세대로 넘어가는 시점에서 이 기업들은 따라가지 못했고 결국 ASML이 이 첨단 영역을 독차지하게 됐다는 흐름을 알게 됐다. 왜 하필 ASML만 살아남았을까 찾아보니 캐논과 니콘도 한때는 노광장비 시장에서 ASML과 경쟁하던 기업들이었다. 그런데 EUV라는 극도로 어려운 기술로 넘어가는 시점에서, ASML은 일찌감치 이 기술에 과감하게 베팅했고 다른 기업들은 상대적으로 보수적인 접근을 택했다는 걸 알게 됐다. 결과적으로 이 선택의 차이가 시간이 지나며 돌이키기 힘든 격차로 벌어졌다는 분석을 여러 자료에서 확인할 수 있었다. 한 번의 기술 전환점에서 어떤 베팅을 하느냐가 이렇게 오랫동안 산업 전체의 구도를 결정할 수 있다는 게 새삼 놀라웠다. 지금 당장의 시장 점유율보다, 다음 기술 세대에 얼마나 과감하게 투자하느냐가 장기적으로는 훨씬 중요한 변수라는 걸 이 사례를 통해 배웠다. 기술 하나가 아니라 여러 나라 기술의 결합체 왜 다른 기업들이 쉽게 따라오지 못하는지 찾아보다가, ASML이 이 장비를 혼자 다 만드는 게 아니라는 사실을 알게 됐다. EUV 장비 안에는 독일 자이스가 만드는 초정밀 광학 렌즈, 미국 ...

검사·테스트 공정을 공부하다가 스치듯 알게 된 이름이 있었다. OSAT. 그때는 그냥 "패키징이랑 테스트 해주는 회사구나" 정도로 넘겼는데, 다시 생각해보니 이게 어떤 회사들인지, 왜 굳이 이런 후공정만 전문으로 하는 회사가 따로 존재하는지 제대로 짚고 넘어가야겠다 싶었다. OSAT는 Outsourced Semiconductor Assembly and Test의 줄임말이다. 풀어보면 외주로 반도체 조립(패키징)과 테스트를 전문으로 해주는 회사라는 뜻이다. 파운드리가 웨이퍼 위에 회로를 찍어내는 전공정을 전문으로 한다면, OSAT는 그 이후 패키징과 검사, 즉 후공정을 전문으로 맡는다는 구조였다. 앞에서 팹리스와 파운드리 얘기를 공부할 때는 반도체 산업이 설계와 생산 두 축으로 나뉜다고만 생각했는데, 그 뒤에 이런 후공정 전문 회사까지 따로 있다는 걸 알고 나니 산업 구조가 생각보다 훨씬 촘촘하다는 걸 다시 느꼈다. 이름부터 낯설어서 처음엔 그냥 지나쳤는데, 알고 보니 이 세 글자 안에 반도체 후공정 산업 전체가 담겨 있었던 셈이다. 왜 후공정을 따로 맡기는 걸까 가장 먼저 든 궁금증은 이거였다. 삼성전자나 SK하이닉스 같은 대기업들도 자체적으로 패키징과 테스트를 할 수 있을 텐데, 왜 굳이 이걸 외부 기업에 맡기는 경우가 많을까. 찾아보니 이유는 결국 효율성 문제였다. 패키징과 테스트는 웨이퍼 생산과는 완전히 다른 설비와 전문 인력이 필요한 영역이다. 첨단 미세공정 투자에 막대한 자본을 쏟아야 하는 반도체 기업 입장에서, 후공정 설비까지 전부 자체적으로 갖추는 것보다는 이 분야에 특화된 전문 기업에 맡기는 게 비용 면에서 더 합리적인 경우가 많다는 걸 이해하게 됐다. 특히 팹리스 기업들 입장에서는 이 구조가 더욱 필수적이었다. 팹리스는 애초에 공장 자체가 없는 회사라서, 파운드리에서 웨이퍼 생산을 마치면 그다음 패키징과 테스트는 당연히 외부 전문 기업에 맡길 수밖에 없는 구조였다. 결국 팹리스-파운드리-OSAT로 이어지는 이 삼각 구조가 지금...

지금까지 노광, 식각, 증착, 검사까지 쭉 공부하면서 계속 배경처럼 등장하던 단어가 하나 있었다. 클린룸. 반도체 공장을 소개하는 영상이나 기사를 보면 방진복을 입은 사람들이 새하얀 공간에서 일하는 모습이 자주 나오는데, 대체 얼마나 깨끗해야 하길래 저렇게까지 하는 건지 궁금해서 이번엔 이 클린룸을 파봤다. 매번 방진복 입은 사람들 모습만 보고 그냥 넘겼는데, 막상 파고들어 보니 이게 생각보다 훨씬 진지하게 다뤄야 할 주제였다. 찾아보기 전엔 그냥 "먼지 없는 깨끗한 방" 정도로만 생각했는데, 알고 보니 클린룸의 청정도는 우리가 상상하는 수준을 훨씬 뛰어넘는 개념이었다. 클린룸은 공기 중에 떠다니는 미세먼지 입자 개수를 기준으로 등급을 매기는데, 최첨단 반도체 공정에 쓰이는 클린룸은 이 입자 개수를 일반 사무실이나 수술실보다도 훨씬 엄격하게 관리한다. 병원 수술실도 꽤 깨끗한 곳이라고만 생각했는데, 그보다 몇 단계는 더 엄격한 기준이 있다는 걸 알고 나서는 반도체 공장을 상상하는 이미지 자체가 달라졌다. 먼지 입자 하나가 회로를 망가뜨린다 가장 먼저 이해해야 했던 건 왜 이렇게까지 먼지에 민감한가였다. 답은 이미 앞서 공부한 미세공정 개념에 있었다. 요즘 반도체 회로 선폭은 나노미터 단위, 즉 머리카락 굵기의 몇만분의 일 수준이다. 일반적인 먼지 입자 하나의 크기가 이 회로 선폭보다 훨씬 크다는 걸 알고 나니, 왜 먼지 하나가 치명적인 결함으로 이어지는지 바로 이해가 됐다. 머리카락 하나가 웨이퍼 위에 떨어지는 걸 사람 기준으로 비유하면, 마치 도로 위에 커다란 바위가 떨어진 것과 비슷한 규모라는 설명을 보고서야 그 심각성이 실감났다. 웨이퍼 위에 회로를 그리는 도중에 먼지 입자 하나가 떨어지면, 그 부분의 회로 패턴이 왜곡되거나 아예 끊겨버릴 수 있다. 앞서 공부한 수율 개념과 바로 연결됐는데, 이런 미세한 오염 하나가 웨이퍼 전체 수율을 떨어뜨리는 직접적인 원인이 될 수 있다는 거였다. 클린룸이 이렇게까지 엄격하게 관리되는 이유가 결국 이...