[K제조업 AI파워업] "AI 반도체 기판 만들어달라"… 빅테크 기업 줄섰다 작성일 01-27 45 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">이수페타시스 대구공장<br>AI 학습·추론 기능 강화되며<br>초고다층 기판 수요도 '껑충'<br>18층 이상 적층 기판 분야서<br>美·대만 기업과 글로벌 3강<br>반도체 공급망서 핵심적 지위<br>작년 매출액 1조원 돌파 예상</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4o4iZwoMln"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bc2e2836c1c1d83952a77ded9d81b17f03665e34248034c5f39016e7dffa3233" dmcf-pid="8g8n5rgRSi" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="대구 달성군 이수페타시스 공장에서 산업용 로봇이 초고다층 인쇄회로기판(PCB)용 동판을 점검 장비에 넣고 있다. 이윤식 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/27/mk/20260127174506659vjle.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="fRUfCn6byL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/27/mk/20260127174506659vjle.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 대구 달성군 이수페타시스 공장에서 산업용 로봇이 초고다층 인쇄회로기판(PCB)용 동판을 점검 장비에 넣고 있다. 이윤식 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="859deb9753578f3295ff944b872e4d2e20750af9f45db7515dfaf7df679190ea" dmcf-pid="6xz6Sgx2TJ" dmcf-ptype="general">반도체 기판을 제조하는 이수페타시스는 전 세계 인공지능(AI) 생태계의 '대표급 조연' 기업이다. 미국 최상위 글로벌 빅테크 업체들이 생산하는 AI 반도체의 상당수는 이수페타시스가 만드는 초고다층 인쇄회로기판(PCB)에 부착돼 학습·추론 기능 등을 구동한다. 반도체 공급망에서 핵심적인 지위를 차지하고 있는 셈이다.</p> <p contents-hash="5a8e1762019a3a8094500d22c7bb9337ac9145b14b1e305b105b45a4b07bc754" dmcf-pid="PMqPvaMVhd" dmcf-ptype="general">최근 대구 달성군 달성1차일반산업단지에 위치한 이수페타시스 사업장을 들어서자 '연한 지린내'가 코끝을 찔렀다. 티끌 하나 없는 깨끗한 공장 내부와 대조적인 '화장실 냄새'의 주범은 바로 암모니아다. </p> <p contents-hash="1a17baf48770c07c4874d7b866af953ba1e259f787fcb6b13f0a1b944e33f185" dmcf-pid="QRBQTNRfle" dmcf-ptype="general">오욱현 이수페타시스 공장장은 "PCB 제조 공정에서 절연판 위의 불필요한 구리를 녹여내는 데 암모니아가 사용되기 때문"이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="27ddb8583eb038e8797a9a56f299502102935ffce6b985d11c180acc6f2729fa" dmcf-pid="xebxyje4TR" dmcf-ptype="general">이수페타시스 제1~4공장에서는 내층 회로 제조를 시작으로 적층·본딩, 드릴링·도금, 외층 작업으로 이어지는 연속 정밀 공정이 한창이었다. 공정마다 고유한 특징도 발견됐다. </p> <p contents-hash="ab7fbbdb5965dfc80c4d02c3f8655d375866948a51ed13a7b27d60ef201e7da4" dmcf-pid="yGryxpGhyM" dmcf-ptype="general">기판 표면을 까끌거리게 만들어 접착력을 높이는 전처리 공정에서는 황산의 시큼한 냄새가 났다. 일부 구역은 감광성 필름이 자외선에 반응해 굳는 것을 방지하고자 노란색 특수 조명을 가동하고 있었다. 후반부 공정에서는 사람의 눈으로 감지하기 어려운 미세 회로 패턴을 카메라가 스캔해 원본 데이터와의 100% 일치 여부를 점검하는 작업이 진행됐다.</p> <p contents-hash="7e0a9b8be00efd2aaff75817d795af8a975fa78710a1e772e2b65cd7248d74b2" dmcf-pid="WHmWMUHlyx" dmcf-ptype="general">AI 반도체가 고도화됨에 따라 기판 역시 변화하고 있다. 한정된 면적에 최대한 많은 회로를 담아야 하다 보니 얇은 회로판 여러 장을 샌드위치처럼 쌓은 후 수직으로 구멍을 내 연결하는 다층 PCB(Multi-Layer Board·MLB) 수요가 급증하고 있다. 이 가운데 18층 이상의 제품은 초고다층으로 분류된다.</p> <p contents-hash="7a08c839c9c37866e4cf395bd54fee388082cab4d203c234ed39643dde1fd4d3" dmcf-pid="YXsYRuXSTQ" dmcf-ptype="general">글로벌 빅테크 기업들은 최신 AI 반도체를 개발할 때 이를 탑재할 전용 기판도 함께 설계한다. 이수페타시스 대구 공장은 주문생산 방식을 통해 이들 기업의 최신 요구 수준에 부합하는 MLB를 공급한다. </p> <p contents-hash="10f079abe2c0c2c4e7ce0cc69fa959f69a8fac4b1d4aa9476040aff9c9b5db7b" dmcf-pid="GZOGe7ZvvP" dmcf-ptype="general">2024년 기준 전체 PCB 매출 순위는 세계 37위다. 하지만 18층 이상 MLB 시장에서는 미국 TTM테크놀로지스, 대만 우스전자(WUS)와 함께 '세계 3강' 체제를 구축하고 있다.</p> <p contents-hash="e87f0287287dc1e3fa55965a265a7d7855233ec273b2fb6b758691bbb88821c3" dmcf-pid="H5IHdz5TT6" dmcf-ptype="general">MLB 제조에는 복잡한 공정이 여러 번 반복된다. 우선 얇은 핵심 기판(코어) 양면에 회로를 형성한 뒤 여러 개 코어 사이에 절연시트를 삽입하고 고온·고압으로 압착해 하나의 단단한 판으로 만든다. 이어 구멍을 뚫고 도금해 각 층을 전기적으로 연결하는 과정을 거친다. 최신 AI 가속기 제품군은 적층 과정을 최대 7번이나 반복하기도 한다. 허용 오차는 100미크론(0.1㎜) 이내이고, 130도의 고온을 견디는 내구성까지 갖춰야 한다.</p> <p contents-hash="ce61ac688015635d0a69fc224141adbcb6d5fdec0f5c8759984f2626d87f06ce" dmcf-pid="X5IHdz5TT8" dmcf-ptype="general">이수페타시스 주력 제품은 'AI 가속기 기판'과 데이터센터의 교통정리를 담당하는 '네트워크 스위치 기판'이다. 이미 통신 속도 100~400Gbps를 넘어 800Gbps 제품 양산을 준비 중이다. 차세대 1.6Tbps 제품은 글로벌 빅테크 기업과 공동 개발에 착수했다. 1Gbps는 10억비트의 데이터를 1초 만에 전송하는 속도이고, 1Tbps는 같은 시간에 1조비트를 전송하는 속도다.</p> <p contents-hash="52a8c7d653a566e260678c95eb292d94a1bb8f5cad001fdd2993bf43227409a7" dmcf-pid="Z1CXJq1yh4" dmcf-ptype="general">생산은 철저히 선주문 방식으로 진행된다. 신규 제품 개발부터 실제 양산까지는 통상 9개월에서 1년6개월이 소요된다. </p> <p contents-hash="83a56448238d21d466a70513b7d6260f45aad48ac7c149b8d6d9222483087f2e" dmcf-pid="5thZiBtWWf" dmcf-ptype="general">오 공장장은 "고객사가 원하는 기한 내에 완벽한 제품을 인도하는 것이 우리의 임무"라며 "빅테크 기업들 수요에 대응하다 보니 자연스럽게 최첨단 기술력을 확보하게 됐다"고 밝혔다. 실제로 이수페타시스는 차세대 기술을 습득하기 위해 수익성이 낮은 일부 샘플 주문도 전략적으로 수용하고 있다.</p> <p contents-hash="031d2cdded85f26600458d5ad7201dbbbc55ea51d6fef4f967754fe7c03bf74a" dmcf-pid="1Fl5nbFYvV" dmcf-ptype="general">현재 글로벌 AI 반도체 기업들의 주문이 쇄도하면서 실적 또한 빠르게 성장하고 있다. 2023년 6753억원이던 연결 매출액은 2024년 8368억원을 기록했다. 업계에 따르면 지난해 매출액은 창립 이래 처음으로 1조원을 돌파한 것으로 관측된다.</p> <p contents-hash="d535a073cf6a8a2649e2ece3aa4b6b7815cfac93d89b04268391ca72624c6b05" dmcf-pid="t3S1LK3GC2" dmcf-ptype="general">[대구 이윤식 기자]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 글로벌 서버 1위 델의 조언 “AX 성패, AI모델 아닌 데이터 활용법에 달렸다” 01-27 다음 맛있는 먹이 위치 공유하며 숲 전체 지식 쌓는 거미원숭이 01-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
