				경북･구미 반도체특화단지 추진단 소식

제53호 2026.06.16.

	｢ 경북·구미 반도체특화단지 기술경쟁력강화지원사업 ｣ 안내

경북·구미 반도체특화단지추진단에서는 반도체 소재·부품 관련 중소기업의 기술경쟁력 강화를 지원하고자 「기술경쟁력 강화 지원 사업」을 아래와 같이 공고하오니 관심 있는 기업들의 많은 참여 부탁드립니다.

□ 사업목적

- 반도체 분야 소규모 핵심기술 구현과 시제품 제작 지원으로 사업화 비용 부담 완화와

시장진입 속도 제고

- 전문가 기획 지원과 성능검증·인증 획득을 통해 중소기업의 기술 진입장벽 해소 및

제품 신뢰성 확보

□ 신청자격 : 공고일 기준 구미 반도체산업 기업협의회 가입 중소기업 중

2025년 매출액 1,500억 원 이하 기업

* 자세한 사항은 홈페이지 참조 바랍니다.

https://gumisemi.or.kr/pages/community/announcements/?type=view&id=22

	｢ 구미 반도체기업협의회 총회 ｣ 개최 안내

□ 개최일정 : 2026.07.08.(수)

□ 장    소 : 구미 금오산호텔 2층 대연회장

□ 내    용

- 반도체산업 중심의 상생협력 체계를 강화하고, 정보교류를 통해 대□중□소기업의 공동협력방안 마련

- 반도체 특화단지 발전방안 모색을 통해 지역 반도체 생태계의 경쟁력 제고와 지속 가능한 성장 기반 마련

※ 자세한 내용은 추후 다시 안내해 드리겠습니다.

	｢반도체특화단지 소재·부품·장비 특화 인력양성 기업 맞춤형 교육 수요조사(수시)｣

□ 사업내용 : 기업의 교육수요 조사에 따른 맞춤형 교육프로그램 제공 및 운영

□ 교육과정 : 신규입사자 또는 재직자 대상 / 반도체 기초, 분야별 전문 분야 등 기업에 필요한 과정

□ 신청자격 : 경북지역 반도체 관련 기업이면 누구나

□ 교육비용 : 무료

□ 모집기간 및 신청방법 : 수시모집, 이메일 접수 (junhee.kim@geri.re.kr)

	｢ 국방반도체 과정 교육 ｣ 안내

∎ 한국방위산업진흥회에서 추진하는 [국방반도체 과정] 교육에 관심 있는

기업체 관계자분들의 많은 신청 부탁드립니다.

□ 교육과정 : 국방반도체

□ 교육일시 :  6월 25일 목요일

□ 교육장소 : 금오테크노밸리 스마트커넥트센터 5층 강의실

□ 교육비용 : 무료(참가비, 교재, 문구 등)

□ 교육문의 : 방진회 인재개발팀 교육담당(☎ 02-3270-6090, 6091)

※자세한 내용은 첨부파일 참조 바랍니다.

				반도체(소재 부품 장비) 관련 뉴스

제53호 2026.06.16.

	｢반도체 패키지 기판의 전송 손실 최소화, 기존 설비·재료로도 가능｣ 2026.05.25.(월)/ MONOist

□ 서론 : 반도체 전공정의 미세화 한계에 직면하면서, 후공정 패키지 기술의 중요성이 커지고 있음. 파나소닉 인더스트리는 투명 전도성 필름 'FineX'를 응용하여 기존 인쇄회로기판(PWB)으로는 어려웠던 2~10μm의 미세 배선을 실현하는 기술을 개발했음. 이 기술은 기존 설비와 재료를 활용해 패키지 기판의 전송 손실을 최소화하고 고속화에 기여하며, 업계의 '10μm의 벽'을 허물었음.

□ 내용 :

◦ FineX 기술 개요 및 개발 배경

- 파나소닉 인더스트리는 2026년 5월 21일 투명 전도성 필름 ‘FineX’를 반도체 패키지용 캐리어 부착 미세 배선 타입으로 개발했다고 발표

- FineX는 메탈 메쉬 타입의 투명 전도성 필름으로, 독자적인 '롤 투 롤 일괄 양면 배선' 제조 기술을 통해 높은 투과율과 낮은 시트 저항값을 실현

- 수지 필름에 홈을 형성한 후 2μm의 구리선을 부착하는 방식으로, 기존 제품보다 두꺼운 선폭으로 0.74의 우수한 종횡비 달성

- 최근 정보량 증가로 데이터 센터 및 단말기 처리 수요가 늘면서 반도체의 고속화, 대용량화, 광대역화가 요구되어 후공정 패키지 기술의 중요성이 증대

그림 1. 반도체 패키지 시장 개요 (출처 : 파나소닉 인더스트리)

◦ FineX의 주요 이점 및 성능 특성

- (정밀 배선 및 임피던스 안정화) 임프린트 공법을 통해 금형 형상이 충실히 전사되어 배선 폭 편차가 설계값 ±0.1μm에 불과, 기판 가장자리와 중앙 간 특성 편차를 최소화하여 고주파 전송에 필수적인 임피던스 안정화 실현

- (매끄러운 회로 표면) 에칭 공정을 거치지 않아 회로 표면 거칠기(Ra)가 0.007μm 이하로 매우 매끄러움, 고주파 신호의 표피 효과 영향을 최소화하여 전송 손실을 극소화

- (미세 배선 실현) 기존 인쇄회로기판의 한계로 여겨졌던 10μm의 장벽을 극복, 2~10μm 범위의 미세 구리 배선을 최대 600mm 정사각형 크기의 대면적으로 형성 가능

그림 2. ‘커넥터 장착형 미세 배선 타입’ 개발에 착수

◦ 비즈니스 모델 및 향후 사업 전개

- (기존 설비 및 재료 활용) 유리 코어 기판이나 실리콘/유기 인터포저 등 신소재 및 전용 도포 장치, 노광기 같은 신규 설비 투자 없이 기존 설비와 재료로 고성능화 가능

- (패키지 구현 방식) 캐리어 부착 미세 배선 타입과 빌드업 필름, 유리 캐리어를 조합하여 패널 수준의 팬아웃형 패키지를 구현, 메탈 캐리어가 더미 코어 역할을 하여 기판 휨 현상 방지 및 취급 용이성 확보

- (양산 목표 및 추가 미세화) 2028년도 오카야마현 츠야마 공장에서 캐리어 부착 미세 배선 타입 양산 시작, 양산 개시 3년 차에 연간 50억 엔 매출 목표

- (기술 개발 방향) 임프린트 공법의 특성상 몰드 제작 시 1μm 또는 서브마이크론(0.8μm 등) 수준의 미세화 원리적으로 가능하며, 현재 2μm 이하 영역 개발 및 회로 형성 성공

그림 3. 높은 치수 정밀도와 평활성을 실현한 선폭 2~10㎛ 대응 Cu 배선 형성 필름

* 자세한 내용은 첨부 자료를 참조 바랍니다.

	｢AI 메모리 반도체 분야 주요 기술 및 시장 동향｣ 2026.05.25.(월)/ MONOist

□ 서론 : AI 가속기의 연산 성능이 급격히 향상됨에 따라, 이를 뒷받침할 메모리의 대역폭 부족과 데이터 병목 현상이 시스템 전체의 성능 저하를 유발하는 핵심 난제로 부상. 이에 따라 메모리 반도체 시장은 단순한 고용량화를 넘어, 워크로드별 특성에 맞춘 고성능·저전력·대용량 솔루션으로의 구조적 패러다임 전환을 맞이하고 있음. 이 보고서에서는 AI 가속기의 필수재로 자리 잡은 HBM의 4세대 기술 격변과, 엔비디아 블랙웰 및 AI 추론 시장을 정조준한 GDDR7의 양산 동향을 살펴봄. 아울러 AI 데이터센터발 공급 부족으로 가격 고공해진을 이어가는 DDR5, 온디바이스 AI를 넘어 서버 영역까지 확장 중인 LPDDR6의 최신 규격을 진단함. 마지막으로 차세대 데이터센터의 자원 효율을 극대화학 CXL, HBM의 용량 한계를 보완할 하이브리드 HBF, 그리고 10 nm 이하 미세화 한계를 극복하기 위해 소자 구도를 근본적으로 혁신하는 3D DRAM까지, 미래 AI IC 생태계를 주도할 핵심 기술 및 시장 동향을 심층 분석함.

* 자세한 내용은 첨부 자료를 참조 바랍니다.

	｢AI 반도체 경쟁의 구조적 전환: 연산에서 메모리·패키징으로｣ 2026.06.03.(수)/ 정보통신기획평가원

□ 서론 : AI 기술의 확산과 모델 대형화는 반도체 산업의 경쟁 구도를 근본적으로 변화시키고 있음. 기존 연산 중심의 성능 향상 전략이 물리적, 경제적 한계에 직면하면서, AI 반도체 경쟁의 핵심은 이제 연산에서 메모리, 패키징, 그리고 인터커넥트 기술로 이동하고 있음. 이는 AI 시스템의 성능과 효율성을 결정하는 새로운 병목 지점들이 등장하고 있음을 의미함.

□ 내용 :

◦ AI 가속기 유형별 역할 분화와 공통 한계

- (범용 가속기(GPU)) 범용성과 확장성, 성숙한 소프트웨어 생태계를 바탕으로 AI 학습과 추론의 표준 플랫폼으로 자리 잡았으나, 대규모 모델 환경에서 메모리 접근이 주요 병목으로 작용

- (엣지 가속기(NPU)) AI 연산에 특화된 전용 연산 장치로, 전력 효율·지연 시간·실시간 처리를 우선하도록 설계되며 온디바이스 AI 확산과 함께 중요성 증대

- (데이터센터 특화 가속기(ASIC)) 구글 TPU, AWS Trainium 등이 대표적이며, 최고 성능보다는 총소유비용(TCO)과 에너지 효율 최적화를 목표로 자체 개발되는 추세

- (공통 구조적 한계) 연산 유닛 증대 시 물리적 제약, 전력·발열·집적도 동시 증가 문제, 모델 대형화에 따른 연산 효율 저하 등 세 유형 모두 공통된 구조적 한계에 직면

표 1. AI 가속기 유형별 설계 목표 및 적용 환경 비교

◦ 메모리 병목과 HBM의 등장 및 새로운 한계

- (메모리 병목) AI 연산의 본질은 대규모 데이터의 반복적 접근과 이동으로, 딥러닝 모델의 파라미터 및 중간 활성화 값 처리 시 데이터 이동이 연산 자체보다 더 많은 시간과 전력을 소모하는 경우가 많아 메모리 대역폭, 지연 시간, 데이터 지역성(locality)이 성능을 좌우

- (HBM 등장) 여러 개의 DRAM 다이를 TSV로 수직 적층, 연산 칩과 동일 패키지 내 넓은 데이터 버스 제공, 메모리 접근 지연 및 전력 소모 완화로 대규모 데이터 이동 비용 절감에 결정적 역할

- (HBM 세대별 발전) HBM2(2016)부터 HBM3E(2024)까지 대역폭(256GB/s→1,280GB/s)과 최대 용량(8GB→36GB)이 빠르게 확대되며 AI 반도체 성능 병목이 메모리 접근으로 이동했음을 시사

- (HBM 중심 구조의 한계) HBM 확산은 패키지 내부의 열 및 전력 밀도 급상승, 패키지 면적 및 레티클 한계, 실리콘 인터포저 및 고급 패키징 공정의 수율 관리 어려움, 제한적 공급 능력 및 비용 제약 등 새로운 구조적 제약을 드러냄.

표 2. HBM 세대별 주요 사양 비교

◦ 인터커넥트·패키징의 부상과 차세대 기술

- (실리콘 인터포저) 연산 칩과 HBM을 하나의 패키지 내에서 고밀도로 연결, 수천 개 이상의 신호선을 짧은 거리로 연결하여 고대역폭과 저지연 특성 제공

- (CXL(Compute Express Link)) 패키지 경계를 넘어 프로세서·메모리·가속기를 시스템 수준에서 고속 연결하는 개방형 표준 인터커넥트, 메모리 풀링 구조를 가능하게 하여 HBM 용량 한계를 시스템 차원에서 보완

- (패키징의 변모) 더 이상 단순한 후공정 조립이 아닌 연산 성능, 메모리 대역폭, 전력 효율, 열 분산 능력을 동시에 좌우하는 시스템 설계의 핵심 축으로 변모

- (차세대 기술) 근접 메모리 연산(Near-memory computing), 메모리 내부 연산 (In-memory computing), 3D 적층(하이브리드 본딩), 광(Photonic) 인터커넥트 등이 기존 구조를 넘어서는 새로운 연산-메모리 결합 방식으로 탐색 중

- (상용화 장애 요인) 차세대 기술은 정확도·정밀도 문제, 범용성 부족, 제조·검증 난이도, 열 방출 한계, 수율·비용 등 산업적 실행 가능성을 위한 다양한 과제 직면

표 3. 차세대 AI 반도체 기술 비교

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	｢AI 반도체 붐, 대만 테스트·냉각 산업 기록적 성장 견인｣ 2026.05.14.(목)/ 정보통신기획평가원

□ 서론 : AI 반도체 수요가 폭발적으로 증가하면서 대만 반도체 산업의 성장 동력이 파운드리 중심에서 후공정 테스트, 패키징, 그리고 서버 냉각 산업으로 확장되고 있음. 특히 TSMC의 CoWoS 첨단 패키징 생산 한계가 임계점에 도달함에 따라, 대만 OSAT(Outsourced Semiconductor Assembly and Test) 기업들의 설비 투자가 역대 최고치를 기록하는 등 후공정 생태계 전반의 구조 재편이 가속화되고 있음.

□ 내용 :

◦ AI 칩 복잡도 심화에 따른 기술 요건 격상

- AI 칩은 범용 칩 대비 입출력 연결(I/O) 수가 수천~수만 개, 소비 전력이 수백 와트에 달해 기존 칩 검사용 프로브카드와 서버 냉각 장비 모두에 높은 기술 수준을 요구

- I/O 밀도·전력·신호 요건 동시 격상으로 기존 프로브카드 방식으로는 검사가 어려워 MEMS 기반 초고밀도 기술로의 표준 전환이 불가피.

- 칩렛·HBM 통합에 따른 시스템 복잡도 증가와 데이터 전송 속도 고속화가 맞물리면서 웨이퍼 단계부터 최종 패키지 테스트까지 전 공정의 기술 진입 장벽이 구조적으로 높아지는 추세

- 반도체 테스트용 프로브카드 및 테스트 장비 전문 기업 MPI는 2026년 1분기 매출 NT$39.3억(+39% YoY) 및 영업이익률 59.4%로 분기 역대 최고치 경신

표 4. AI 가속기와 기존 범용 칩 후공정 기술 요건 비교

◦ 첨단 패키징 병목이 OSAT 투자 경쟁 촉발

- AI 가속기 수요가 TSMC CoWoS의 생산 가능 물량을 초과하면서 패키징 주문이 ASE, KYEC, Powertech 등 OSAT 기업 전반으로 분산되어 업계 전체의 수주 확대.

- 이러한 수요 확산은 OSAT 기업들이 단순 위탁 생산을 넘어 첨단 패키징 역량을 갖춘 전략적 공급 거점으로 위상이 격상되는 계기로 작용하며 기술 투자 경쟁 가속화.

- Powertech은 차세대 패키징(FOPLP), 실리콘 포토닉스(SiPh), 공동 패키지 광학(CPO) 등 신기술 영역으로 투자를 다각화하며 기술 포트폴리오 확장을 통한 차별화 전략 병행.

- ASE·SPIL은 2025년 말~2026년 초 대만 전역에서 10개 이상 신규 시설 확보, 설비투자 목표를 US$85억으로 상향하며 패키징·테스트 역량을 동시 확충

◦ AI 서버 전력·발열 문제와 냉각 산업의 고성장

- AI 가속기가 탑재된 서버 랙의 전력 소비와 발열량이 기존 범용 서버 대비 수 배 수준으로 높아지면서, 공기로 열을 배출하는 냉각 방식의 한계가 데이터센터 운영 업계 전반에서 가시화

- 냉각수를 서버 내부까지 직접 순환시키는 액체냉각, 서버 전체를 특수 절연 액체에 담그는 침수냉각으로의 전환이 하이퍼스케일 데이터센터를 중심으로 본격화되는 추세

- 냉각 특허 출원은 2022년 이후 연간 1,000건을 돌파하여 최근 10년 연평균 17% 성장, 글로벌 상위 20위 중 대만 3개사(Inventec·Foxconn·Quanta)가 진입하며 특허 경쟁력 입증

- AI 서버 열관리 전문 기업 AVC는 2026년 4월 전년 동월 대비 71.6% 성장하며 업계 최대 매출 규모 유지, 액체냉각 전문 기업 Kaori는 같은 기간 약 86% 성장으로 가장 가파른 팽창률 기록

* 자세한 내용은 첨부 자료를 참조 바랍니다.

	｢미국 AI 반도체 제조 클러스터 확대: 테라팹이 보여준 공급망 재편｣ 2026.05.27.(수)/ KOTRA

□ 서론 : 일론 머스크가 추진하는 초대형 AI 반도체 제조 프로젝트 '테라팹(Terafab)' 계획이 구체화되면서, 미국 내 AI 반도체 공급망 재편 움직임이 주목받고 있음. 기존 웨이퍼 생산 중심의 반도체 공장 개념을 넘어 AI 반도체 생산뿐 아니라 첨단 패키징, 데이터센터, 냉각 시스템, 전력 인프라까지 통합하는 단지 형태로 제조 클러스터가 확장되고 있으며, 이는 미국이 AI 산업 확대를 위해 첨단 컴퓨팅 인프라를 자국 내에 집적하려는 전략을 명확히 보여줌.

□ 내용 :

◦ 테라팹 프로젝트의 핵심과 규모

- 일론 머스크가 이끄는 Tesla·SpaceX·xAI 3사가 추진하는 초대형 AI 반도체 제조 프로젝트 '테라팹' 계획이 텍사스 오스틴 및 그림스 카운티를 중심으로 구체화

- 전체 투자 규모는 약 1,190억 달러로 예상되며, 이는 미국 반도체 산업 역사상 최대 규모 투자 사례 중 하나가 될 가능성

- Tesla는 기존 오스틴 기가팩토리(Gigafactory Texas)를 중심으로 AI 반도체 연구개발(R&D) 및 파일럿 생산 기능을 담당, SpaceX는 그림스 카운티에서 대규모 양산형 제조 시설 구축 추진

- 테라팹은 기존 웨이퍼 생산 중심의 공장 개념을 넘어 AI 반도체 생산, 첨단 패키징, 데이터센터, 냉각 시스템, 전력 인프라까지 하나의 단지로 통합하는 새로운 제조 클러스터 모델 제시

그림 4. 테라팹 공식 홈페이지

◦ 미국 정부 및 주정부의 정책적 지원

- (미국 반도체 및 과학법(CHIPS and Science Act, 2022년)) 미국 내 반도체 제조 기반 확대를 위해 총 527억 달러 배정, 미국 상무부 CHIPS Program Office가 390억 달러 규모의 제조 인센티브 담당

- (미국 AI 기술 스택 수출 전략(2025년 7월)) 트럼프 행정부가 AI 칩·서버·데이터센터·클라우드 등을 통합한 '풀스택 AI 기술 패키지' 수출 확대 방침을 밝히며, AI 인프라를 통합 공급망 관점에서 접근

- (텍사스 반도체 지원법(Texas CHIPS Act, 2023년)) Texas Semiconductor Innovation Fund(TSIF)와 Texas Semiconductor Innovation Consortium(TSIC)을 설치하여 반도체 연구·설계·제조 프로젝트 인센티브 지원

- (지방정부 인센티브 경쟁) SpaceX가 그림스 카운티에 테라팹 관련 재산세 감면 신청을 제출한 사실이 공개되는 등, 지방정부 차원의 인센티브 경쟁이 미국 반도체 제조 클러스터 확대 흐름과 맞물려 강화되는 분위기

표 5. 반도체 공급망 재편을 위한 주요 정책

◦ 미국 AI 반도체 제조 중심축 재편 동향

- (텍사스 부상) 삼성전자가 테일러시에서 약 370억 달러 규모의 첨단 파운드리 공장 건설 중, Texas Instruments가 달라스 북부 셔먼 지역에서 최대 300억 달러 규모 반도체 공장 추진, 테라팹 가세로 텍사스를 중심으로 AI 반도체 제조 클러스터가 더욱 확대될 전망

- (오리건 및 애리조나) 오리건은 인텔의 주요 첨단 공정 및 R&D 거점, 애리조나에서는 TSMC가 첨단 파운드리 공장 건설 중으로, 글로벌 반도체 기업들의 투자가 집중

- (반도체 제조장비 수입 동향) 미국의 반도체 제조장비(HS 8486) 수입 규모는 2021년 약 86억 달러에서 2025년 약 126억 달러로 약 1.5배 증가. 특히 텍사스 수입은 약 18억 달러에서 약 27억 달러로 확대되며 주요 거점으로 부상, 반면 캘리포니아 수입은 감소

- (주요 수입국) 일본은 여전히 최대 공급국, 네덜란드(ASML EUV 노광장비 포함)산 수입 약 169% 급증(9.9억 달러→26.7억 달러). 한국산 수입도 59.6% 증가(5.29억 달러→8.44억 달러)하며 주요 공급국 중 하나로 나타남.

표 6. 미국 주요 반도체 제조 프로젝트

기업	위치(주)	주요 내용	현재 단계
삼성전자	텍사스	첨단 파운드리 공장 건설 및 생산라인 구축	공장 건설 및 생산설비 구축 후 생산 준비 중
Texas Instruments		300mm 웨이퍼 기반 반도체 제조 시설 구축	단계별 공장 건설 추진 중
Tesla·SpacX·xAI (테라팹)		AI 반도체·첨단 패키징·전력 인프라 통합 제조단지 검토	세제 감면 검토 및 부지 개발 논의 단계
Intel	오리건	첨단 공정 및 연구개발 중심 제조 거점 운영	운영 및 공정 고도화 진행 중
TSMC	애리조나	첨단 파운드리 공장 건설	일부 공장 생산 준비 및 추가 공장 건설 진행 중
Intel	오하이오	차세대 반도체 제조 클럿터 구축	부지 개발 및 공장 건설 진행 중
Micron	뉴욕/아이다호	첨단 메모리 생산 시설 및 R&D 생태계 확대	단계별 개발 및 생산 기반 확대 추진 중

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	｢ 중국산 SiC 웨이퍼의 저렴한 가격과 놀라운 생산 규모｣ 2026.05.22.(금)/ MONOist

□ 서론 : 일본의 기술 무역회사 마루엠 상회가 중국산 실리콘 카바이드(SiC) 제품을 일본 시장에 공급하는 새로운 'Best-Fit 네비게이터' 전략을 발표. 이는 저렴한 가격과 대규모 생산 능력을 갖춘 중국 SiC 제조업체들의 경쟁력이 높아지고 있음을 보여주며, SiC 파워 반도체 시장의 공급망에 새로운 변화를 예고합니다. 중국의 JSG, TYSiC, UNT와 같은 기업들이 기술 혁신과 생산 능력 확장을 통해 글로벌 시장에서 빠르게 영향력을 확대 있음.

□ 내용 :

◦ 마루엠 상회의 SiC 사업 전략과 중국 파트너십

- 마루엠 상회는 전기차(EV) 시장의 부상과 새로운 사업 포트폴리오 창출을 위해 SiC 파워 반도체 분야에 본격적으로 진출

- Best-Fit 네비게이터'로서 SiC 웨이퍼, 에피택셜 웨이퍼, SiC 다이, SiC 디바이스, SiC 모듈 등 고객의 공정 단계에 맞춰 최적의 SiC 제품을 제안 및 공급.

- 주요 공급망은 중국 제조사(JSG의 SiC 웨이퍼, TYSiC의 SiC 에피웨이퍼, UNT의 SiC 다이/디바이스/모듈)로 구성.

- 단순 물품 중개 무역을 넘어 엔지니어를 보유한 기술 무역회사로서 중국과 일본의 비즈니스 문화 차이를 조율하고, 공정 감사를 포함한 품질 관리를 직접 담당

◦ JSG: 대규모 SiC 잉곳 및 웨이퍼 생산 능력

- 2006년 저장대학에서 분사해 설립된 JSG는 2024년 매출액 약 3,700억 엔, 직원 6,000명 이상, R&D 투자 비율 20%에 달하는 대규모 SiC 제품 제조업체

- SiC 잉곳 성장로 등 SiC 제조 설비를 독자적으로 개발하고 있으며, 2025년 10월에는 12인치 SiC 웨이퍼 샘플 제공 시작

- 중국 은천시 생산 거점은 전력 비용이 도시 지역의 4분의 1 수준으로 SiC 잉곳 제조에서 높은 비용 경쟁력을 갖추고, 1,000대의 SiC 잉곳 성장로가 가동 중이며 2026년 말 1,600대까지 확대 예정

- SiC 잉곳의 절단, 연마, 이송 공정의 완전 자동화 실현, AI 기반 데이터 관리 시스템 및 온라인 모니터링 시스템 등을 활용하여 수율 분석 및 향상을 도모

- JSG가 공급하는 8인치 SiC 웨이퍼의 가격은 미국 대형 제조사가 공급하는 제품에 비해 절반 이하 수준으로 가격 경쟁력 보유

그림 5. JSG의 SiC 제품 개발 과정

◦ TYSiC: SiC 에피택셜 웨이퍼 생산 능력 확장

- 중국 최초의 SiC 전문 기업으로 2009년 설립된 TYSiC는 2014년에 4인치 SiC 에피웨이퍼 양산을 시작, 2023년에는 8인치 SiC 에피웨이퍼 양산 시작.

- 현재 200대의 첨단 에피택셜 성장 장비를 보유, 6/8인치 SiC 에피웨이퍼의 연간 총 생산 능력은 80만 장에 달함.

- 2027년에 110만 장, 2028년 150만 장, 2030년에는 200만 장까지 SiC 에피웨이퍼 총 생산 능력을 확대할 예정

- 에피택셜 성장 장비의 50%는 해외산, 50%는 중국산으로 구성되어 있으며, 중국산 장비는 해외산 대비 가격이 절반 수준이면서도 8인치급 제조에 충분한 성능을 갖추고 있어 국산 장비로의 전환 빠르게 추진 중

- 말레이시아에도 SiC 에피택셜 웨이퍼 생산 공장을 보유하고 있어, 보쉬나 인피니언 같은 유럽 주요 파워 반도체 제조사에 공급하는 글로벌 공급망 구축

◦ UNT: 중국 최고 수준의 파워 반도체 파운드리

- 2018년 중국 저장성 샤오싱시에서 설립된 파워 반도체 파운드리로, IGBT 및 MOSFET 등 파워 반도체 칩 분야에서 중국 최고 수준의 판매 실적을 보유하며 연평균 약 99%의 성장세 지속

- 2024년 IGBT 칩 출하량 1위, MEMS 매출 1위, MOSFET 시장 점유율 3위를 기록했으며, 2025년 상반기에는 SiC MOSFET 출하량 2위 차지

- 샤오싱 공장은 6인치 SiC 웨이퍼 월 1만 장, 8인치 SiC 웨이퍼 월 5,000장, 12인치 Si 웨이퍼 월 3만 장 생산 능력 보유, 12인치 Si 웨이퍼 생산 능력은 2028년까지 월 10만 장으로 확대 예정

- 모듈 생산 능력은 월 50만 개이며, 2027년까지 월 100만 개로 확대 계획

* 자세한 내용은 첨부 자료를 참조 바랍니다.

	｢AI 반도체 제조 기술 전망: 첨단 패키징과 초미세 공정 혁신｣ 2026.05.20.(수)/ 정보통신기획평가원

□ 서론 : AI 반도체는 학습에서 추론으로 진화하며 새로운 설계 개념을 요구하고 있으며, 이를 실현하기 위한 첨단 패키징과 초미세 공정 중심의 제조 기술이 주목받고 있음. 3차원 수직 적층 구조로 변모하는 AI 반도체의 필수 제조 기술로 이종접합, TSV, 광학 및 열 패키징이 강조되며, 원자층 박막의 증착과 식각, 차세대 극저온 식각 등이 극한의 초미세화를 가능하게 함. 이러한 제조 기술 혁신은 AI 반도체 산업의 성장을 지속적으로 선도할 것임.

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