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  • If you can concentrate always on the present, you'll be a happy man.
  • Forget about failure. But we must never forget the lessons it has taught us.
  • A person who draws a dream for a long time finally resembles the dream.
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PCIe는 어떻게 컴퓨터의 데이터 고속도로가 되었을까｜그래픽카드·SSD에서 AI 서버와 PCIe 7.0까지 CPU와 GPU가 아무리 빨라도 데이터를 제때 주고받지 못하면 컴퓨터 전체의 성능은 높아질 수 없습니다.그래픽카드가 처리할 데이터를 CPU에서 전달하고, NVMe SSD에서 데이터를 읽으며, AI 서버에서 GPU와 네트워크 장치를 연결하는 과정에는 모두 ‘데이터가 이동하는 길’이 필요합니다. 현대 컴퓨터에서 그 핵심 역할을 담당하는 기술이 바로 PCI Express, 줄여서 PCIe입니다.PCIe는 처음부터 AI를 위해 만들어진 기술은 아니었습니다.개인용 컴퓨터의 확장카드 연결에서 시작해 그래픽카드와 SSD를 거쳐 이제는 데이터센터와 고성능컴퓨팅(HPC), AI 서버까지 연결하는 핵심 인터페이스로 발전했습니다. 특히 AI 시대에는 GPU 한 개의 연산성능만큼이나GPU·CPU·SSD·네트워크 장치 사이에서.. 2026. 9. 9.
1.4nm 반도체 기술 전쟁, 미세화의 한계는 어떻게 넘을까｜A14·SF1.4·Intel 14A에서 CFET까지 반도체 산업은 오랫동안 트랜지스터를 더 작게 만드는 방식으로 발전해 왔습니다.7nm에서 5nm로, 다시 3nm와 2nm로 이동할수록 같은 면적에 더 많은 트랜지스터를 집적할 수 있었고 성능과 전력효율을 높일 수 있었습니다.하지만 2nm 이후, 그리고 흔히 1.4nm급 또는 앙스트롬(Å) 시대라고 부르는 영역으로 들어가면서 경쟁 방식이 달라지고 있습니다.단순히 회로 선폭을 줄이는 것만으로는 충분하지 않습니다.트랜지스터 구조를 바꾸고,전력 공급선을 웨이퍼 뒤쪽으로 이동시키며,더 정밀한 EUV 노광기술을 적용하고,서로 다른 칩을 2.5D·3D로 연결해야 합니다.현재 대표적인 차세대 파운드리 로드맵에는 TSMC A14, 삼성전자 SF1.4, Intel 14A가 있습니다.그러나 여기서 먼저 분명하게 구분해야 할 .. 2026. 9. 9.
2nm 반도체 기술 전쟁, 승부처는 공정 숫자가 아니다｜TSMC·삼성·인텔의 GAA·후면전력공급 경쟁 AI 반도체 산업에서 ‘2nm’는 단순히 더 작은 반도체를 의미하는 숫자가 아닙니다.TSMC는 N2, 삼성전자는 SF2, 인텔은 18A라는 차세대 공정을 앞세워 AI·고성능컴퓨팅(HPC) 시장을 둘러싼 새로운 제조 경쟁에 들어갔습니다.하지만 여기서 주의해야 할 점이 있습니다. 오늘날 반도체 공정 이름에 사용되는 ‘2nm’, ‘18A’ 같은 숫자는 실제 트랜지스터의 특정 길이를 그대로 의미하지 않습니다. 각 기업의 공정 세대를 구분하는 명칭에 가까워졌기 때문에 숫자만 보고 어느 기업이 더 앞선다고 판단하기 어렵습니다.실제 승부는 트랜지스터 구조, 전력 공급 방식, 수율, 생산능력, 설계 생태계, 첨단 패키징에서 갈립니다. 특히 2nm 시대에는 기존 FinFET에서 GAA(Gate-All-Around)로 트.. 2026. 9. 8.
반도체 소재·장비 공급망 전쟁, AI 반도체 패권은 공장 밖에서 결정된다｜포토레지스트·식각·증착·CMP까지 AI 반도체 경쟁을 이야기할 때 가장 먼저 등장하는 이름은 NVIDIA, TSMC, 삼성전자, SK하이닉스, 인텔과 같은 기업들입니다.하지만 최첨단 AI 반도체 하나를 실제로 생산하려면 칩을 설계하거나 웨이퍼를 가공하는 기업만으로는 부족합니다.실리콘 웨이퍼가 있어야 하고, 회로 패턴을 만들기 위한 포토레지스트가 필요합니다. 필요 없는 부분을 정밀하게 제거하는 식각 장비, 원자 수준의 얇은 막을 만드는 증착 장비, 웨이퍼 표면을 평탄하게 만드는 CMP 공정도 필요합니다. 여기에 특수가스와 습식 화학물질, 검사·계측 장비까지 연결됩니다.반도체 생산에는 이처럼 수백 종류의 전문 장비와 고순도 소재가 사용됩니다.더구나 AI 반도체가 발전하면서 첨단 로직 공정, HBM, 칩렛, 첨단 패키징이 하나의 시스템으로 연.. 2026. 9. 7.
ASML과 EUV, 반도체 패권을 결정한 가장 비싼 기술 전쟁｜왜 EUV 장비가 AI 반도체 시대의 핵심 무기가 되었을까? 반도체 산업의 패권 경쟁을 이야기할 때 사람들은 보통 NVIDIA, AMD, 삼성전자, TSMC, Intel 같은 기업을 먼저 떠올린다.하지만 최첨단 반도체가 만들어지는 현장으로 한 단계 더 깊이 들어가면 전혀 다른 이름이 등장한다.바로 ASML이다.ASML은 AI GPU를 직접 설계하지 않는다. 스마트폰용 AP를 만드는 기업도 아니다. 그런데도 오늘날 최첨단 반도체 산업에서 ASML이 중요한 이유는 간단하다.반도체의 가장 미세한 회로를 웨이퍼 위에 구현하는 핵심 노광장비를 공급하기 때문이다.특히 그 중심에는 EUV(Extreme Ultraviolet·극자외선) 노광 기술이 있다.EUV는 13.5nm의 매우 짧은 파장을 이용해 반도체의 미세한 회로 패턴을 웨이퍼에 형성한다. ASML은 현재 EUV 기술을.. 2026. 9. 5.
AI 반도체의 또 다른 전쟁, 왜 첨단 패키징이 핵심이 되었나 AI 반도체 시장을 이해하는 데에는 두 가지 시선이 필요하다.하나는 어떤 반도체를 설계하는가이고,다른 하나는 그 반도체들을 어떻게 하나의 시스템으로 연결하는가이다.앞선 글에서 우리는 HBM이 왜 AI 시대의 핵심 메모리가 되었는지를 살펴봤다.하지만 HBM의 중요성이 커질수록 또 하나의 기술이 함께 주목받기 시작했다.바로 첨단 패키징(Advanced Packaging)이다. 과거 반도체 산업에서는 웨이퍼 위에 얼마나 미세한 회로를 새길 수 있는지가 기술 경쟁의 핵심이었다.하지만 이제는 그것만으로 충분하지 않다.GPU와 HBM을 얼마나 가까이 배치할 것인가.서로 다른 칩을 어떻게 연결할 것인가.여러 개의 칩을 하나의 시스템처럼 작동시키려면 어떻게 해야 하는가. 그리고 그 과정에서 발생하는 열을 어떻게 처리할.. 2026. 9. 3.
AI 시대의 숨은 주인공, HBM은 왜 반도체 산업의 판도를 바꾸는가 AI 반도체 전쟁을 이야기할 때 대부분의 사람들은 GPU부터 떠올린다.NVIDIA의 GPU가 얼마나 빠른지, AMD가 얼마나 따라왔는지, 새로운 AI 가속기가 어떤 성능을 보여주는지에 관심이 집중된다.그런데 AI 서버를 조금 더 깊이 들여다보면 이상한 사실을 발견하게 된다.아무리 강력한 GPU를 만들어도 GPU가 필요로 하는 데이터를 충분히 빠르게 공급하지 못하면 성능을 제대로 끌어낼 수 없다.여기서 등장하는 것이 바로 HBM(High Bandwidth Memory)이다. HBM은 단순한 메모리 반도체가 아니다.AI 모델의 크기가 커지고 GPU가 처리하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하면서HBM은 AI 컴퓨팅 시스템의 핵심 부품으로 자리 잡았다.그리고 이 변화는 반도체 산업의 경쟁 구도까지 바꾸고 있다... 2026. 9. 2.
AI 반도체 전쟁의 중심, NVIDIA·AMD·Intel은 왜 다른 길을 선택했나 AI 시대의 기술 전쟁을 이해하려면 가장 먼저 반도체를 봐야 한다.ChatGPT와 같은 생성형 AI 서비스가 사람들의 눈앞에 등장했다면, 그 뒤에서는 보이지 않는 전쟁이 벌어지고 있다.누가 더 빠른 AI 반도체를 만들 것인가.누가 더 많은 메모리를 연결할 것인가.누가 수십만 개의 가속기를 하나의 거대한 컴퓨터처럼 연결할 것인가.그리고 누가 개발자들이 자신의 생태계를 떠날 수 없도록 만들 것인가.이 경쟁의 중심에는 오랫동안 NVIDIA, AMD, Intel이라는 세 기업이 있었다. 하지만 세 기업의 전략은 서로 다르다.NVIDIA는 GPU를 중심으로 AI 전체 플랫폼을 장악하는 전략을 선택했고, AMD는 GPU·CPU·네트워크·소프트웨어를 묶어 NVIDIA에 맞설 수 있는 대안 플랫폼을 만들고 있다.Int.. 2026. 9. 1.
AI 시대의 진짜 전쟁은 반도체에서 시작됐다 AI를 이야기할 때 사람들은 먼저 ChatGPT, Gemini, Claude 같은 서비스를 떠올린다.하지만 화면 뒤에서 벌어지고 있는 진짜 경쟁은 훨씬 거대하다. 누가 더 뛰어난 AI 모델을 만들 것인가.그리고 그보다 더 근본적인 질문이 있다.누가 그 AI를 움직일 수 있는 컴퓨팅 자원을 확보할 것인가. 2026년의 AI 산업을 바라보면 기술 경쟁의 중심이 소프트웨어에서 하드웨어와 데이터센터, 전력, 네트워크, 반도체공급망으로 빠르게 확장되고 있다.이제 AI는 단순한 프로그램이 아니다.막대한 전력과 반도체, 데이터센터와 네트워크를 필요로 하는 거대한 산업 인프라가 되고 있다.그래서 앞으로의 기술 전쟁은 단순히 '더 똑똑한 AI'를 만드는 경쟁이 아니라AI를 대규모로 생산할 수 있는 인프라를 누가 지배하느.. 2026. 8. 31.
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