12일 한국거래소에 따르면 이날 오전 제주반도체 주가는 전거래일 대비 18.7% 오른 1만4470원에 거래되고 있다.
삼성전자가 AI(인공지능)용 메모리로 각광받는 HBM(고대역폭메모리)처럼 모바일 제품에서도 AI를 구현할 수 있는 기술을 선보였다.
강운병 삼성전자 마스터는 11일 서울 서초구 엘타워에서 진행된 ‘반도체 첨단 패키징 산업 생태계 강화를 위한 업무협약(MOU) 체결식’에서 “모바일 온디바이스AI를 구현하기 위해서는 하드웨어적으로는 데이터 레이트가 지금보다 몇 배 더 많아져야 한다”며 모바일계에도 HBM과 같은 기술이 필요하다고 역설했다.
모바일에 HBM과 같은 넓은 대역폭을 구현시킬 기술이 있다. 이른 바 모바일계 HBM이다.
강 마스터는 “아직 제품화 단계는 아니지만, 앞으로 몇 년 내에 나올 것을 대비해서 준비하고 있다”면서 “(전반적인 수급 메커니즘은) 스마트폰 업체의 요구 사항을 받아서 준비하고 있는 기술로 보면 된다”고 덧붙였다.
기존 와이어 본딩은 칩의 옆으로 금속선이 배선됐다. 칩을 연결해주는 금속선이 짧아지며 칩의 간격도 줄어든다. 칩 간 물리적 연결이 가까워져 속도 역시 빨라지는 원리다.
반도체 업계 관계자에 따르면 모바일계 HBM에 VCS가 필요한 이유는 탑재되는 D램의 두께가 서버용보다 얇기 때문이다. HBM은 D램에 미세 구멍을 뚫어 상층과 하층을 전극으로 연결한다. 서버용 HBM에 탑재되는 DDR은 구멍을 뚫기 쉬운 반면 모바일용 LPDDR은 두께가 얇아 미세 구멍 구현이 힘들다.
이에 메모리 업체들은 모바일계 HBM을 기존 칩처럼 상하층이 아닌 계단 형태로 쌓는다. 이 때 기판과 D램을 수직으로 연결하는 VCS가 필요하다.
다만 모바일계 HBM은 실제 HBM과 차이가 있다. HBM은 적층한 D램을 TSV 공정을 통해 미세 구멍을 뚫어 와이어 없이 정보가 지나다니는 길을 구현한 반면, 모바일계 HBM은 TSV 공정이 활용되지 않는다.
이날 강 마스터 발표 이전에 연사로 나선 현대차증권 노근창 센터장도 모바일계 HBM 시장이 커질 것으로 봤다.
그는 “온디바이스 AI는 새로운 고대역 D램 수요가 창출될 수 있는 곳”이라며 “장기적인 관점에서 VR장비에도 고대역 D램이 필요하다”고 강조했다.
이 소식에 제주반도체가 주목받고 있다. 제주반도체는 △멀티칩패키지(MCP) △D램 △낸드플래시 응용제품 △레거시 메모리 등 다양한 메모리반도체 라인업을 갖췄다. 국내외 거래처는 200곳 이상이며 수출 비중은 90%에 달한다. 특히 올해 들어 5세대 사물인터넷(5G IoT) 기기에 적용되는 메모리반도체 수요가 늘어나는 추세다.
이승환 리서치알음 연구원은 "AI 기술이 서버나 클라우드를 거치지 않고 스마트폰이나 PC에 바로 적용되는 '온디바이스 AI 기술' 시대가 다가왔다"며 "온디바이스 AI는 모바일이나 자율주행 차량 등 기기 자체에서 AI 기능을 구현하는 기술"이라고 소개했다.
그는 "최근 퀄컴이 '스냅드래곤 서밋 2023' 행사를 진행한 후 애플과 삼성전자 등이 경쟁적으로 디바이스에 AI 기술을 직접 접목하는 방안을 공개하고 있다"며 "서버에 국한됐던 AI 성장세가 일반 디바이스까지 확장하면서 시장 확대가 가능할 것"이라고 강조했다.
이 연구원은 "온디바이스 AI 열풍을 확산할 디바이스는 AI 스마트폰을 꼽는다"며 "이를 구현할 핵심 칩 중 하나가 LPDDR"이라고 설명했다.
그는 "AI 스마트폰뿐만 아니라 앞으로 연계를 확장할 AI 가전 등에도 LPDDR의 중요성이 커질 것"이라며 "제주반도체는 LPDDR을 설계하는 국내 대표 팹리스 기업"이라고 했다.
제주반도체의 LPDDR은 D램의 처리 속도를 2배 개선한 'DDR(Double Data Rate)'에 전력 소모량을 최소화한 LP(Low Power)다. 제주반도체는 처리 속도는 극대화하면서 전력 소모량은 극소화한 기술력을 보유하고 있다.
김준형 빅데이터뉴스 기자 kjh@thebigdata.co.kr
[알림] 본 기사는 투자판단의 참고용이며, 제공된 정보에 의한 투자결과에 대한 법적인 책임을 지지 않습니다.
<저작권자 © 빅데이터뉴스, 무단 전재 및 재배포 금지>