최근 반도체 업계에서 인공지능 기술이 제조 공정 전반에 활발하게 도입되고 있습니다! 2025년 10월 말부터 11월 초까지 단 7일 사이에 삼성전자, 엔비디아, 인터엑스 등 주요 기업들이 잇따라 AI 기반 반도체 제조 솔루션을 선보이며 산업 현장의 변화 속도가 한층 빨라지고 있어요. 특히 미세 공정의 정밀도 향상과 생산 효율 극대화를 위해 AI와 디지털 트윈 기술이 결합된 통합 시스템이 주목받고 있습니다. 이제 반도체 공장은 단순한 생산 시설을 넘어 스스로 학습하고 최적화하는 지능형 공간으로 진화하고 있답니다!
반도체 AI 팩토리의 시작, 삼성전자와 엔비디아의 협력
지난 10월 31일 삼성전자가 엔비디아와 손잡고 선보인 ‘반도체 AI 팩토리’ 구축 발표는 업계에 큰 파장을 일으켰습니다. 두 기업의 협력은 단순한 기술 제휴를 넘어 반도체 제조 방식 자체를 근본적으로 바꾸려는 시도로 평가받고 있어요. 엔비디아의 AI 컴퓨팅 기술인 쿠리소와 쿠다-X를 활용해 미세 공정에서 발생하는 회로 왜곡 문제를 실시간으로 예측하고 보정하는 시스템을 구축한 것이 핵심이에요.
이 기술 도입으로 공정 시뮬레이션 속도가 기존 대비 무려 20배나 빨라졌다고 해요! 반도체 제조에서는 수백 개의 공정을 거치는 동안 발생할 수 있는 미세한 오차들을 미리 예측하는 것이 중요한데, AI가 이 작업을 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 처리할 수 있게 된 거죠. 뿐만 아니라 생산 설비의 실시간 이상 감지와 자동 보정이 가능한 통합 제어 체계까지 구축되어 공정 안정성이 크게 높아졌습니다.
삼성전자는 이 시스템을 한국뿐 아니라 미국 테일러 등 해외 생산 거점까지 확장할 계획이라고 밝혔어요. 이는 글로벌 반도체 공급망 전체의 지능화를 추진하겠다는 의지로 읽힙니다. 실제로 옴니버스 기반 디지털 트윈을 통해 설비 이상 감지, 고장 예측, 생산 일정 최적화 등을 가상 공간에서 구현하는 테스트도 진행 중이라고 하니, 머지않아 전 세계 반도체 공장이 AI의 지능으로 연결되는 모습을 볼 수 있을 것 같습니다.
완결형 지능화의 현실화, 인터엑스의 통합 AI 플랫폼
창원에서 열린 국제스마트팩토리 및 생산제조기술전(SMATOF 2025)에서는 인터엑스가 제조 데이터와 AI 플랫폼 ‘INTERX.AI’, 제조 특화 생성형 AI ‘Gen.AI’를 통합 운영하는 시연을 선보여 눈길을 끌었어요. 이 회사가 구현한 ‘완결형 루프 구조’는 단순한 데이터 시각화를 넘어 수집된 정보를 분석하고 현장 조치까지 자동으로 연결하는 시스템이에요.
AAS(Asset Administration Shell) 기반으로 설비, 로봇, 센서에서 나오는 데이터를 표준화해 수집하는 것이 이 플랫폼의 특징입니다. 다양한 장비에서 나오는 데이터의 형식을 통일하면 AI가 더 정확하게 분석할 수 있게 되죠. 디지털 트윈과 AI 애플리케이션이 통합되어 운영되면서 실제 공장과 똑같은 가상 공간에서 다양한 시나리오 테스트가 가능해졌어요.
인터엑스 관계자는 “단순히 데이터를 보여주는 수준을 넘어 현장에서 즉시 활용할 수 있는 실행 방안까지 제안하는 것이 우리 플랫폼의 강점”이라고 설명했습니다. 이처럼 데이터 수집부터 분석, 실행까지 이어지는 완전한 자동화 시스템은 자율제조 시대의 초석이 될 것으로 보여요. 제조 현장의 의사결정 과정에 인간의 개입이 점점 줄어들면서 생산 효율은 한층 높아질 전망입니다.
반도체 제조의 복잡성, AI가 해결하다
반도체 제조 공정은 왜 이렇게 복잡할까요? 하나의 칩을 만들기 위해 수백 개의 공정을 거치고, 전체 과정이 수개월에 걸쳐 진행되기 때문입니다. 각 공정에서 발생하는 미세한 오차들이 누적되면 최종 제품의 품질에 큰 영향을 미치게 되죠. 게다가 공정이 미세해질수록 회로 왜곡, 설비 이상, 품질 변동 등 예측하기 어려운 문제들도 늘어납니다.
바로 이런 복잡성 때문에 AI 기술의 도입이 절실했어요. 삼성전자 DS부문 AI센터장을 맡고 있는 송용호 부사장은 “AI가 반도체 제조 복잡성 증가에 따른 기술적 한계를 극복하는 핵심 역할을 할 것”이라고 말했습니다. 수백 개 공정과 수개월에 걸친 제조 과정에서 쌓이는 방대한 데이터를 체계적으로 관리하고 양질의 정보로 가공하는 것이 무엇보다 중요하다는 설명이에요.
POSTECH 강석형 교수는 기존의 사람 경험에 기반한 설계 방식에서 AI 기반 설계 자동화(AI-EDA)로의 전환 필요성을 강조했습니다. 특히 데이터 단절과 희소성 문제를 극복하고, 인간 개입을 최소화하면서 환경 변화에 대응하는 ‘에이전틱 AI’ 개념이 주목받고 있습니다. 이는 단순히 명령을 수행하는 AI를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 수준의 인공지능을 의미한답니다.
데이터로 보는 AI 도입 효과
AI 기술 도입으로 실제 어떤 효과가 나타나고 있을까요? 삼성전자의 사례만 보더라도 공정 시뮬레이션 속도가 20배 향상되었다는 구체적인 수치가 확인되었어요. 반도체 설계와 제조 과정에서 시뮬레이션은 아주 중요한 단계인데, 기존에는 수주일 걸리던 작업이 이제는 몇 시간 만에 끝날 수 있게 된 거죠.
반도체 제조 과정에서 생성되는 데이터의 양도 상상하기 어려울 정도로 방대합니다. 하나의 공정라인에서 하루에 수테라바이트(TB)에 달하는 데이터가 생성되기도 해요. 이런 빅데이터를 인간이 직접 분석하고 판단하기는 점점 어려워지고 있기 때문에 AI 기반 데이터 관리 시스템의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.
디지털 트윈 기술과 결합된 AI 시스템은 실제 공장 가동 전에 가상 공간에서 수많은 시나리오를 테스트할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 실제 생산에 들어가기 전에潜在적인 문제점을 미리 발견하고 수정할 수 있어 불량률을 크게 낮출 수 있게 되었어요. 또한 에너지 사용량 최적화, 생산 계획 조정 등 다양한 분야에서도 효율화 효과가 보고되고 있습니다.
주요 기업들의 AI 적용 사례
여러 기업들이 각자의 특색에 맞게 AI 기술을 반도체 제조 공정에 접목하고 있어요. 삼성전자와 엔비디아의 협력 사례에서는 AI 기반 회로 왜곡 예측과 보정 기술이 두드러지게 나타납니다. 엔비디아의 GPU와 AI 플랫폼을 활용해 구축된 이 시스템은 디지털 트윈을 통한 설비 이상 감지와 고장 예측 기능까지 갖추고 있답니다.
인터엑스는 자체 개발한 제조 AI 플랫폼 ‘INTERX.AI’와 생성형 AI ‘Gen.AI’를 통합 운영하는 독자적인 방식을 선보였어요. AAS 기반 데이터 표준화와 완결형 루프 구조 구현에 주력하면서 데이터 수집부터 현장 조치까지 연결되는 통합 시스템을 구축했습니다. 이처럼 플랫폼 중심의 접근 방식은 중소규모 제조사들도 AI 기술을 쉽게 도입할 수 있는 길을 열어주고 있어요.
SK그룹은 엔비디아와 손잡고 ‘제조 AI 클라우드’를 구축 중이라고 발표했습니다. 반도체뿐 아니라 제조업 전반에 AI를 적용하려는 광범위한 전략의 일환이에요. 엔비디아의 GPU와 제조 AI 플랫폼 옴니버스를 활용해 국내 제조업 생태계 전체의 혁신을 도모하겠다는 포부를 담고 있습니다. POSTECH을 비롯한 학계에서는 AI-EDA와 에이전틱 AI 연구를 통해 인간 개입 최소화 기술 개발에 박차를 가하고 있구요.
앞으로 다가올 반도체 제조의 미래
앞으로 반도체 제조 공정은 어떤 모습으로 변해갈까요? 가장 두드러진 변화는 AI와 디지털 트윈 기술의 융합이 더욱 가속화될 것이라는 점입니다. 설계, 공정, 운영, 품질관리 전반에 AI가 적용되면서 가상 시뮬레이션과 실시간 공정 최적화가 일상화될 전망이에요. 특히 미세 공정으로 갈수록 정밀도 요구가 높아지기 때문에 AI의 역할은 더욱 중요해질 거예요.
글로벌 반도체 공급망의 지능화도 빠르게 확대될 것으로 보입니다. 삼성전자가 국내뿐 아니라 해외 생산 거점까지 AI 팩토리 인프라를 확장하겠다는 계획을 밝힌 것처럼, 이제 AI 기술은 단일 공장을 넘어 전 세계적인 공급망 최적화에까지 활용되기 시작했어요. 이를 통해 원자재 조달부터 생산, 유통까지 전체 과정의 효율성을 높일 수 있게 되었답니다.
완결형 제조 지능화와 자율제조 구현도 주목할 만한 흐름입니다. 데이터 수집부터 분석, 조치까지 자동화되는 ‘완결형 루프’ 구조가 보편화되면 인간의 개입은 최소화되고 생산 시스템의 자율성은 한층 높아질 거예요. AI-EDA와 에이전틱 AI 연구가 발전하면 반도체 설계부터 제조까지 전 과정에서 인간의 개입이 크게 줄어들면서 동시에 환경 변화에 빠르게 대응하는 스마트 공장이 본격적으로 등장할 것으로 기대됩니다.
마치며
지금까지 AI 기반 반도체 제조 공정 자동화의 최신 동향과 주요 사례들을 자세히 살펴보았어요. 2025년 10월 말부터 11월 초까지 짧은 기간 동안 쏟아진 뉴스만 보더라도 이 분야의 발전 속도가 얼마나 빠른지 실감할 수 있었습니다. 삼성전자, 엔비디아, 인터엑스, SK그룹 등 주요 기업들의 활발한 움직임이 특히 인상적이었죠.
반도체 제조 공정에 AI 기술이 도입되면서 공정 시뮬레이션 속도 향상, 설비 이상 조기 발견, 생산 효율 개선 등 다양한 성과들이 나타나고 있습니다. 기술적 복잡성이 계속 증가하는 만큼 앞으로도 AI의 역할은 더욱 중요해질 전망이에요. 특히 디지털 트윈과의 결합을 통한 가상 검증, 생성형 AI를 활용한 문제 해결, 에이전틱 AI를 통한 자율적 의사결정 등이 주목받을 것으로 예상됩니다.
이처럼 반도체 산업은 AI 기술과의 융합을 통해 새로운 도약의 계기를 마련하고 있습니다. 단순히 공정 자동화를 넘어 스스로 학습하고 진화하는 지능형 제조 시스템으로의 진화가 가속화되고 있죠. 머지않아 우리가 상상하는 그런 스마트 팩토리가 현실이 되는 날이 올 것 같습니다. 반도체와 AI의 만남이 만들어낼 다음 혁신이 정말 기대되네요!