Chapter 11

패키징·테스트와 칩렛

오랫동안 후공정은 "칩을 포장하는 값싼 마무리"였다. 인건비가 싼 곳으로 옮겨 가는 노동 집약 산업이었다. 지금은 다르다. 2023년 AI 가속기가 모자랐던 가장 큰 이유는 웨이퍼가 아니라 패키징 용량이었다. 다이를 쪼개고 쌓아 붙이는 기술이 성능과 원가를 함께 정한다.

웨이퍼에서 칩까지: 후공정 일곱 단계

팹에서 나온 웨이퍼는 아직 팔 수 있는 물건이 아니다. 웨이퍼 위 수십~수백 개의 다이는 서로 붙어 있고, 무엇이 불량인지 모르며, 머리카락보다 가는 배선 끝을 바깥 세상과 이을 방법도 없다. 이것을 기판에 붙이고, 전기적으로 잇고, 습기와 충격에서 보호하고, 마지막으로 시험해서 출하하는 일을 통틀어 후공정(Back-end)이라고 부른다. 업계 용어로는 ATP(Assembly, Test & Packaging)다.

산업 전체 부가가치에서 후공정이 차지하는 몫은 약 6%(2019년, SIA·BCG)로 작다. 하지만 설비투자 비중은 약 13%로 부가가치의 두 배다. 장비가 많이 들고 이익률은 얇은 사업이다. 아래 시뮬레이터에서 웨이퍼 한 장이 일곱 단계를 거쳐 칩이 되는 과정을 따라가 보자. 단계를 누르면 그 단계의 장비와 회사가 나온다.

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웨이퍼 한 장이 칩이 되는 길

단계를 누른다
선택한 단계—
주요 장비—
대표 장비·소재 회사—
해볼 것: ① 움직이는 점을 따라가며 웨이퍼가 다이로, 다이가 패키지로 모양이 바뀌는 것을 본다. ② 첫 단계(웨이퍼 테스트)와 마지막 단계(최종 테스트)를 눌러 "시험을 두 번 하는 이유"를 읽는다. ③ 연결(본딩) 단계를 눌러 와이어·플립칩·열압착 본딩의 차이를 본다. (일반적인 와이어 본딩·플립칩 패키지의 흐름을 단순화했다. 첨단 패키지는 순서와 단계가 다르다. 회사 이름은 대표 예시다.)

테스트가 처음과 끝에 두 번 있다는 점이 눈에 띈다. 웨이퍼 테스트는 나쁜 다이에 돈을 더 쓰지 않으려고 한다. 패키징 원가를 불량 다이에 들이지 않기 위해서다. 최종 테스트는 나쁜 칩을 고객에게 보내지 않으려고 한다. 패키징 과정에서 생긴 불량과 웨이퍼 테스트가 놓친 불량을 잡는다. 두 테스트 사이의 균형은 뒤에서 테스트 경제학으로 다시 계산한다.

장비 쪽 지형은 앞 공정과 다르다. 절단·연삭은 일본 DISCO, 테스터는 일본 Advantest와 미국 Teradyne가 대부분을 나눠 갖는다. HBM 적층에 쓰는 열압착(TC) 본더에서는 한국 한미반도체가 이름을 알렸다. 공정 하나하나의 원리는 PackagingBook이 깊이 다룬다. 이 장은 그 공정이 누구의 손에서, 얼마의 돈으로 돌아가는지를 본다.

패키지의 진화: 선에서 범프로, 범프에서 구리 직접 접합으로

패키지의 역사는 다이와 바깥을 잇는 연결의 수를 늘려 온 역사다. 1960년대부터 쓴 와이어 본딩은 다이 가장자리의 패드에 금선을 하나씩 잇는다. 가장자리만 쓰니 연결 수가 다이 둘레에 묶인다. 1990년대에 보편화한 플립칩은 다이를 뒤집어 면 전체에 범프를 깐다. 2010년대에는 기판 대신 실리콘을 중간에 끼우거나(2.5D), 다이를 위로 쌓기(3D) 시작했다.

아래에서 다섯 가지 패키지의 단면을 차례로 눌러 보자. 오른쪽(좁은 화면에서는 아래) 막대는 면적 1 mm²에 몇 개의 연결을 낼 수 있는지를 로그 눈금으로 보여 준다. 와이어 본딩과 하이브리드 본딩 사이에는 약 천 배의 차이가 있다.

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패키지 다섯 세대의 단면

위의 탭이나 막대를 누른다
연결 피치—
연결 밀도—
대표 제품—
주로 하는 곳—
해볼 것: ① 와이어 본딩과 플립칩을 번갈아 눌러 연결이 다이 "둘레"에서 "면 전체"로 옮겨 가는 것을 본다. ② 2.5D를 눌러 HBM과 연산 다이가 인터포저 위에서 나란히 이어지는 구조를 본다. ③ 막대에서 각 세대의 연결 밀도를 비교한다. (단면은 비율을 맞추지 않은 개념도다. 피치와 밀도는 공개 자료의 대표값을 반올림했다. 와이어 본딩 밀도는 한 변 10 mm 다이의 둘레 패드를 면적으로 나눈 값이다.)

세대가 올라갈수록 패키징을 하는 주체가 바뀐다는 점이 중요하다. 와이어 본딩과 플립칩은 OSAT(Outsourced Semiconductor Assembly and Test), 즉 후공정 전문 외주 회사의 본업이다. 2.5D 인터포저와 3D 적층은 실리콘에 미세 배선과 관통 전극(TSV)을 내야 하므로 팹의 기술이 필요하다. 그래서 파운드리(TSMC의 CoWoS·SoIC)와 IDM(인텔의 EMIB·Foveros, 메모리 회사의 HBM 적층)이 후공정으로 내려왔다.

연결 밀도 (로그) → 패키지 단가 (로그) → OSAT의 본업 와이어 본딩 · 플립칩 · 일반 팬아웃 겹치는 영역 고밀도 팬아웃 · 2.5D의 후반 공정 팹이 필요한 영역 인터포저 · TSV · 하이브리드 본딩 파운드리·IDM: 후공정으로 내려온다 TSMC CoWoS·SoIC, 인텔 EMIB·Foveros, 삼성 I-Cube, 메모리 회사의 HBM 적층 OSAT: 고밀도 쪽으로 올라간다 ASE FOCoS, 앰코 S-SWIFT 등
그림 11-1. 후공정의 두 방향. 연결 밀도가 높아질수록 실리콘 공정이 필요해져 파운드리와 IDM이 후공정으로 내려오고, OSAT는 고밀도 팬아웃·2.5D 후반 공정으로 올라간다. 위치는 개념적이다.

숫자로 보면 이 이동이 분명하다. 시장 조사 회사 Yole은 첨단 패키징 시장을 2023년 약 390억 달러에서 2029년 약 800억 달러로 전망했다. 같은 기간 전통 패키징은 거의 제자리다. 성장분의 큰 몫이 2.5D·3D이고, 그 영역에서 가장 큰 회사는 OSAT가 아니라 TSMC다.

OSAT 지형: 대만·중국·동남아의 산업

후공정은 앞 공정보다 지리적으로 훨씬 넓게 퍼져 있다. 인건비와 물류가 중요했기 때문이다. 1960~70년대 미국 반도체 회사들은 조립 공장을 홍콩, 한국, 대만, 필리핀, 말레이시아로 옮겼다. 그 공장들 중 일부가 독립해 OSAT가 되었다. 세계 2위 앰코는 1968년 한국 아남산업의 김주진 회장이 미국에 세운 회사에서 출발했다. 1위 ASE는 1984년 대만 가오슝에서 시작했다.

아래 지도에서 동아시아의 주요 후공정 거점을 눌러 보자. "회사·점유율"로 바꾸면 OSAT 상위 회사의 매출과 점유율이 나온다. 맨 아래 띠는 후공정 부가가치의 지역별 몫이다.

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후공정은 어디서, 누가 하는가

점이나 원을 누르고 올려 본다
대만중국동남아한국일본미국유럽
OSAT 상위 3사 점유(CR3)—
OSAT 집중도(HHI)—
중국+대만+동남아 부가가치 몫—
해볼 것: ① 지도에서 페낭, 가오슝, 우시를 눌러 각 거점의 성격을 읽는다. ② "회사·점유율"로 바꿔 OSAT 상위 3사의 몫과 HHI를 본다. 파운드리(TSMC 혼자 약 2/3)와 비교해 얼마나 덜 집중되어 있는가. ③ 맨 아래 띠에서 미국과 유럽의 후공정 몫을 찾는다. (거점은 대표 사례이며 원 크기는 상대적 규모를 대략 나타낸다. 매출은 2024년 패키징·테스트 부문 약, 점유율은 OSAT 매출 기준 약, 지역 몫은 2019년 SIA·BCG 근사다.)

OSAT 시장은 상위 3사가 절반을 조금 넘게 가진다. 파운드리나 EUV처럼 한 회사가 판을 쥔 구조가 아니다. 대신 지역이 몰려 있다. 후공정 부가가치의 약 4분의 3이 중국·대만·동남아에서 나온다. 미국은 약 2%에 불과해, 2022년 미국 CHIPS 법이 첨단 패키징을 따로 지원 대상에 넣은 이유가 되었다. 지역 의존의 위험은 13장에서 다시 다룬다.

패키징을 하는 메모리 회사메모리 회사는 전통적으로 후공정을 직접 한다. DRAM과 NAND는 표준품이고 물량이 커서, 자체 라인이 OSAT보다 싸고 품질 관리도 쉽기 때문이다. 한국의 하나마이크론처럼 메모리 패키징·테스트 물량을 받는 국내 OSAT도 있다. HBM이 등장하면서 메모리 회사의 후공정은 "단순 조립"에서 "핵심 공정"으로 바뀌었다.

위로 쌓는다: HBM 적층의 수율 산수

HBM은 DRAM 다이 8~16장을 위로 쌓고 관통 전극(TSV)으로 수직으로 잇는다. 맨 아래에는 신호를 정리하는 베이스 다이가 있다. 쌓는 장수가 늘면 용량은 그만큼 늘지만, 한 장이라도 붙이다 실패하면 스택 전체를 버린다. 쌓은 뒤에는 한 장만 떼어 고칠 수 없기 때문이다.

그러면 수율은 곱셈이 된다. 한 층을 붙이는 수율이 \(y_b\)이고 \(n\)장을 쌓으면 스택 수율은 \(y_b^{\,n}\)이다. 층 수를 바꾸며 아래 24개 스택의 운명을 보자.

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16장을 쌓으면 몇 개가 살아남는가

스택 수율—
이번 24개 중 양품—
양품 스택 하나에 든 DRAM 다이—
해볼 것: ① 12단, 99%에서 스택 수율을 읽는다. 층 하나의 실패율 1%가 스택에서는 몇 %가 되는가. ② 16단으로 올리고 접합 수율을 97%로 내린다. 스택이 무더기로 버려진다. ③ KGD를 끄면 미리 걸러지지 않은 불량 다이(층당 수율 92% 가정)까지 쌓여 수율이 급락한다. (교육용 모델: 스택 수율 = 접합 수율ⁿ × (KGD를 끄면) 다이 수율ⁿ. 접합 실패와 다이 불량은 서로 독립이라고 가정했다. 실제 HBM 수율은 공개되지 않는다.)

12단에서 층당 99%면 스택 수율은 약 89%다. 16단에서 97%면 60%대로 떨어진다. HBM 경쟁의 본질 중 하나가 이 곱셈과의 싸움이다. 접합 방식(SK하이닉스의 MR-MUF, 삼성전자·마이크론의 TC-NCF)과 열압착 본더의 정밀도가 회사별 HBM 수율 차이를 만든다고 알려져 있다. 다이를 더 얇게 갈아야 하는 것도 부담이다. 16단을 정해진 높이(JEDEC 규격 약 720~775 µm) 안에 넣으려면 DRAM 다이를 수십 µm까지 얇게 깎아야 한다. 범프 없이 구리끼리 바로 붙이는 하이브리드 본딩이 다음 세대 후보로 꼽히는 이유다.

HBM의 시장 구조와 가격은 10장에서 다뤘다. 여기서 기억할 것은 하나다. 쌓을수록 한 번의 실패가 더 비싸진다. 같은 원리가 HBM 여섯 개를 GPU 옆에 붙이는 2.5D 패키지에서 더 크게 나타난다.

마지막 단계의 불량이 가장 비싸다

AI 가속기 패키지는 연산 다이 하나와 HBM 스택 여러 개를 인터포저 위에 붙인다. 패키지가 완성된 뒤 최종 테스트에서 불량이 나면 무엇을 잃는가. 패키지 값만이 아니다. 이미 붙어 있는 좋은 다이와 좋은 HBM까지 함께 버린다. 떼어 내 다시 쓰는 것은 사실상 불가능하다.

아래 조립 라인은 인터포저에 다이 하나와 HBM 여섯 개를 붙인 뒤 시험한다. 불량은 아래 폐기함으로 떨어진다. 패키징 수율을 내려 보며 폐기함에 쌓이는 돈을 보자.

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패키지 하나가 불량이면 HBM 여섯 개도 버린다

패키지 하나의 재료비—
양품 하나의 원가—
양품 하나가 떠안는 폐기 손실—
손실 중 HBM 몫—
해볼 것: ① 95%에서 폐기함에 떨어지는 패키지를 세어 본다. 스무 개에 하나꼴이다. ② 수율을 80%로 내리면 양품 원가가 얼마나 오르는지 아래 곡선에서 읽는다. ③ HBM 가격을 GB당 20달러로 올린다. 같은 수율에서도 손실이 커진다. 비싼 부품을 붙일수록 패키징 수율이 더 중요해진다. (AX-1 기준: 다이 약 696달러, HBM 6스택 × 24 GB, 패키징 900달러, 테스트 150달러. 불량 패키지는 전부 폐기한다고 가정했다. 교육용 모델이다.)

계산은 단순하다. 패키지 하나에 들어가는 재료와 공정비를 \(C_{in}\), 패키징 수율을 \(Y_p\)라 하면 양품 하나의 원가는

$$C_{good} = \frac{C_{die} + C_{HBM} + C_{pkg} + C_{test}}{Y_p}$$
\(Y_p\)가 95%이면 양품 하나가 재료비의 약 5.3%를 손실로 떠안는다. 재료비가 3,500달러이면 약 180달러다.

여기서 KGD(Known Good Die)의 의미가 나온다. 붙이기 전에 다이와 HBM을 각각 충분히 시험해 "확실히 좋은" 것만 조립에 넣는 것이다. 웨이퍼 테스트만으로는 고속 동작이나 고온 불량을 다 잡지 못하므로, 비싼 패키지일수록 다이 단계에서 더 깊이 시험한다. 테스트 비용이 늘어도 버리는 HBM이 줄면 남는 장사이기 때문이다.

테스트 경제학: 어디까지 잡을 것인가

테스트는 공짜가 아니다. 테스터 한 대는 수백만~수천만 달러이고, 칩 하나를 시험하는 몇 초가 그대로 원가가 된다. 그렇다고 덜 시험하면 불량이 고객에게 간다. 스마트폰 칩 하나가 불량이면 교환하면 되지만, 자동차 브레이크 제어 칩이 불량이면 리콜이 된다. 얼마나 철저히 시험할지는 테스트 비용과 불량 유출 비용의 균형으로 정해진다.

시험이 잡아내는 결함의 비율을 결함 검출률(Fault coverage) \(T\)라 하자. 웨이퍼 수율이 \(Y\)일 때 시험을 통과했는데도 불량인 칩의 비율(유출률)은 윌리엄스–브라운 식으로 근사한다.

$$DL = 1 - Y^{\,1-T}$$
\(DL\): 불량 유출률(Defect level). 보통 DPPM(백만 개당 불량 수)으로 말한다. \(T\)를 90%에서 99%로 올리면 \(DL\)이 대략 10분의 1이 된다.
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얼마나 철저히 시험해야 하는가

그래프를 좌우로 끌어 검출률을 고른다
결함 검출률—
불량 유출—
칩당 테스트 비용—
칩당 총비용(테스트+유출)—
최적 검출률—
해볼 것: ① 스마트폰 AP에서 최적 검출률(초록 점)을 찾는다. ② 자동차 MCU로 바꾼다. 불량 하나의 비용이 리콜 수준으로 커지면 최적점이 99.99% 넘어로 밀려나고, 목표가 "DPPM 한 자릿수"가 된다. ③ 테스터 시간당 비용을 끝까지 올려 테스트 비용 곡선이 총비용을 끌어올리는 것을 본다. (교육용 모델: 시험 시간은 검출률 90%에서 1초, 놓치는 결함이 10분의 1로 줄 때마다 시간이 약 1.8배가 된다고 가정했다. 유출률은 윌리엄스–브라운 식, 테스트 비용은 시간 × 시간당 비용이다.)

총비용 곡선은 U자다. 검출률이 낮으면 유출 비용이, 높으면 테스트 비용이 지배한다. 자동차용 칩이 같은 공정의 소비자용 칩보다 비싼 이유 중 하나가 여기에 있다. 고온·저온 시험, 번인(Burn-in), 더 긴 패턴이 붙는다. AI 가속기는 칩 하나가 서버 한 대의 가동을 좌우하므로, 패키지 상태로 실제 작업을 돌려 보는 시스템 수준 테스트(SLT)까지 한다. 칩이 커지고 비싸질수록 테스트가 원가에서 차지하는 비중도 커져, 테스트 장비 시장은 AI 칩 붐과 함께 커졌다.

2.5D 용량 병목: 웨이퍼는 있는데 칩이 없다

2023년 생성형 AI 붐이 시작되자 GPU가 모자랐다. 3~5 nm 웨이퍼 자체보다 더 좁은 병목은 TSMC의 2.5D 패키징인 CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate) 용량이었다. 언론 보도로는 CoWoS 월 용량이 2023년 말 약 1.3~1.5만 장에서 2024년 말 약 3만 장대, 2025년 말 약 7만 장 안팎으로 해마다 두 배 가까이 늘었다(TrendForce 등 추정). 그래도 한동안 주문을 다 받지 못했다.

왜 바로 늘리지 못하는가. 인터포저 공정용 장비, 클린룸, 기판, 본더가 모두 필요하고, 결정에서 양산까지 1~2년이 걸린다. 인터포저가 커질수록 웨이퍼 한 장에서 나오는 패키지 수도 줄어든다. 아래에서 수요 성장, 증설 지연, 인터포저 크기를 바꿔 보자.

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패키징 용량이 출하를 묶는다

그래프 위에 올려 분기별 값을 본다
웨이퍼당 패키지—
최대 납기—
누적 못 판 물량—
부족이 끝난 뒤 최저 가동률—
2027년 말 필요 용량—
해볼 것: ① 기본값에서 빨간 영역(원하는 물량과 출하의 차이)이 언제 생기고 언제 닫히는지 본다. ② 지연을 8분기로 늘린다. 증설이 늦게 도착해 부족이 길어지고 납기가 1년 가까이 늘어난다. 부족이 끝난 뒤에는 이미 주문한 설비가 계속 들어와 용량이 남는다(가동률 하락). ③ 인터포저를 4,000 mm² 넘게 키운다. 웨이퍼당 패키지가 줄어 같은 웨이퍼 용량으로 출하가 줄어든다. (교육용 모델: 2023년 1분기 용량 월 1.2만 장, 수요 분기 55만 개에서 출발, 패키징 수율 90%. 부족분의 일부만큼 증설을 주문하고 지연 뒤에 가동한다. 기다리던 주문의 15%는 매 분기 취소된다고 가정했다. 실제 회사의 용량·수요와 무관하다.)

지연이 길수록 부족은 늦게 해소되고, 해소되는 순간에는 이미 너무 많이 주문해 둔 상태가 되기 쉽다. 3장의 실리콘 사이클과 같은 구조가 패키징에서도 생긴다. 인터포저 크기의 효과도 크다. 연산 다이와 HBM을 더 많이 붙이려고 인터포저를 레티클 몇 배 크기로 키우면, 웨이퍼 한 장에서 나오는 패키지가 20개 아래로 떨어진다. 그래서 큰 실리콘 인터포저 대신 작은 실리콘 다리만 기판에 박는 방식(인텔 EMIB, TSMC CoWoS-L)이나 사각형 패널에서 만드는 방식이 대안으로 개발되고 있다.

칩렛: 큰 다이를 쪼개면 왜 싸지는가

결함은 웨이퍼 위에 무작위로 떨어진다. 다이가 크면 결함 하나에 맞을 확률이 커지고, 맞으면 큰 다이 전체를 버린다. 같은 회로를 작은 다이 여러 개로 나눠 만들면 결함 하나에 버려지는 실리콘이 작아진다. 이것이 칩렛(Chiplet)의 경제학이다. AMD는 2019년 서버 CPU를 작은 연산 다이 여러 개와 입출력 다이 하나로 나눠 이 효과를 상업적으로 증명했다.

하지만 공짜는 아니다. 칩렛끼리 이어야 하므로 각 칩렛에 연결 회로가 더해지고(면적 오버헤드), 붙이는 횟수만큼 조립 실패가 생기며(접합 수율), 패키지가 비싸진다. 아래 시뮬레이터는 같은 결함 배치 위에 큰 다이와 작은 칩렛을 나란히 놓고 원가를 비교한다.

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칩렛 경제학: 몇 조각으로 쪼갤 것인가

한 덩어리 칩 원가—
칩렛 칩 원가—
절감—
칩렛 다이 수율 / 조립 수율—
가장 싼 칩렛 수—
해볼 것: ① 기본값(806 mm², 4조각)에서 두 웨이퍼의 빨간 다이를 비교한다. 같은 결함인데 버려지는 실리콘 면적이 다르다. ② n을 1부터 12까지 올리며 오른쪽 아래 곡선이 바닥을 치고 다시 오르는 지점을 찾는다. ③ 접합 수율을 95%로 내리거나 KGD를 끈다. 쪼갤수록 손해가 되는 구간이 나온다. ④ D₀를 0.03으로 낮춘다(성숙한 공정). 쪼개는 이득이 거의 사라진다. ⑤ 면적을 858 mm² 넘게 키우면 한 덩어리로는 노광 한 번에 찍을 수 없다. (모델: IND.chiplet. 웨이퍼 2만 달러, 머피 수율, 칩렛마다 연결 회로 10% 면적 추가, 기본 패키지 200달러 + 칩렛당 20달러. 지도의 결함 점은 무작위 배치이고, 원가는 수율 모델로 계산해 지도에서 센 값과 조금 다를 수 있다.)

칩렛 원가는 세 항의 줄다리기로 쓸 수 있다.

$$C_{chiplet} = \frac{n \cdot \dfrac{C_w}{N_{good}\big(A(1+o)/n\big)} + C_{pkg} + n\,c_{p}}{y_b^{\,n}}$$
\(C_w\): 웨이퍼 가격, \(N_{good}(a)\): 면적 \(a\)인 다이의 웨이퍼당 좋은 다이 수, \(o\): 연결 회로 오버헤드, \(c_p\): 칩렛당 추가 패키징 비용, \(y_b\): 칩렛 하나의 접합 수율. 분자 첫 항은 쪼갤수록 줄고, 나머지 항과 분모는 쪼갤수록 나빠진다.

기본값에서는 3~5조각 근처가 가장 싸고, 절감은 약 20%다. 결함 밀도가 낮은 성숙 공정에서는 이득이 작아, 칩렛은 주로 수율이 아직 낮은 최신 공정의 큰 다이에서 쓰인다. 원가 말고도 이유가 있다. 입출력이나 아날로그처럼 미세화 효과가 작은 부분은 값싼 구형 공정으로 만들어 섞을 수 있고, 같은 칩렛을 조합만 바꿔 여러 제품을 만들 수 있다. 서로 다른 회사의 칩렛을 잇기 위한 표준 UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)가 2022년 발표된 것도 이 흐름이다.

레티클 한계노광기가 한 번에 찍을 수 있는 영역은 약 26 × 33 mm(858 mm²)다. 이보다 큰 회로는 한 다이로 만들 수 없다. 칩렛과 2.5D 패키지는 원가 문제이기 전에 이 물리적 한계를 넘는 유일한 방법이기도 하다. 노광의 원리는 LithoBook에서 다룬다.

AX-1의 패키지를 들여다본다

이제 이어지는 타깃 AX-1에 적용해 보자. AX-1은 806 mm² 다이 하나와 HBM 6스택을 약 2,400 mm²의 실리콘 인터포저 위에 놓는다. 패키징(기판·인터포저·조립) 원가는 약 900달러, 패키징 수율은 95%로 잡았다. 아래에서 부품을 눌러 보고, 다이를 칩렛 2개나 4개로 쪼갰다면 원가가 어떻게 달라지는지 비교해 보자.

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AX-1: 쪼개면 얼마나 싸지는가

부품을 누른다
좋은 다이(세트) 원가—
조립 수율—
패키징 불량 손실 / 개—
패키지 후 칩 원가(보드 전)—
해볼 것: ① HBM 블록을 눌러 HBM이 칩 원가에서 차지하는 몫을 본다. ② "칩렛 2개"로 바꾼다. 다이 원가는 크게 줄지만 접합이 늘어 조립 수율이 내려간다. 원가 폭포의 맨 아래 막대가 얼마나 줄었는가. ③ 패키징 수율을 85%로 내린 채 한 덩어리와 칩렛 4개를 비교한다. (IND.AX1 값과 IND.dieCost·IND.chiplet로 계산한 교육용 모델. 칩렛은 사전 시험(KGD)을 하고, 칩렛마다 면적 10%와 패키징 20달러가 늘며, 하나를 붙이는 접합 수율은 99%라고 가정했다. 노바실리콘과 AX-1은 가상이다.)

결과가 흥미롭다. 다이만 보면 칩렛 2개로 쪼갤 때 원가가 약 700달러에서 약 500달러로 30% 가까이 준다. 그런데 패키지 후 칩 원가는 약 3,660달러에서 약 3,570달러로 2.5%쯤 줄 뿐이다. 칩 원가의 절반 가까이가 HBM이고, 접합이 늘어 조립 수율이 내려가면 그 HBM을 버릴 확률도 함께 오르기 때문이다. 비싼 부품이 붙는 패키지에서 칩렛의 이득은 다이 원가 절감에서 조립 손실 증가를 뺀 값이다.

TARGET AX-1타깃 파일 · 11장

패키지 하나가 불량이면 약 3,500달러어치를 버린다

AX-1의 2.5D 패키지(인터포저 약 2,400 mm²)에는 좋은 다이 약 696달러, HBM 6스택 1,728달러, 패키징 900달러, 테스트 150달러가 들어간다. 합하면 약 3,474달러다. 패키징 수율 95%에서 양품 하나의 원가는 3,474 / 0.95 ≈ 약 3,656달러가 되고, 그중 약 183달러가 불량 패키지와 함께 버려진 재료의 몫이다. 버려지는 재료의 절반은 HBM이다. 다이를 칩렛 2개로 쪼개면(KGD, 칩렛당 접합 수율 99%) 다이 원가는 약 500달러로 내려가지만 조립 수율이 약 93%로 떨어져, 칩 원가 절감은 약 2.5%에 그친다. AX-1은 한 덩어리 다이를 유지하되 HBM과 다이를 붙이기 전에 깊이 시험하는 쪽을 택한다.

용량도 문제다. 2,400 mm² 인터포저는 웨이퍼 한 장에 약 14개 나온다. 패키징 수율 95%를 곱하면 첫해 40만 개에는 인터포저 웨이퍼가 약 3만 장, 월 약 2,500장 필요하다. 다이 웨이퍼(월 약 1,220장)보다 많은 양을 첨단 패키징 라인에서 확보해야 한다.

이 장에서 정한 것패키지 후 칩 원가 약 3,656달러(보드 전), 패키징 손실 약 183달러/개, 칩렛 대신 한 덩어리 + KGD
아직 남은 문제첨단 패키징 용량 월 약 2,500장을 누가, 어디서 보장하는가. 모듈 기판·전원·방열(약 600달러)을 더하면 완성품 원가는 얼마인가
다음 단계12장: 완성 원가와 판매가를 비교하고, AX-1이 데이터센터 투자의 어느 몫을 차지하는지 본다

핵심 정리

  1. 후공정(ATP)은 웨이퍼 테스트 → 절단 → 부착 → 본딩 → 몰딩 → 볼 부착 → 최종 테스트로 이어진다. 부가가치는 산업의 약 6%이지만 설비투자는 약 13%이고, 부가가치의 약 4분의 3이 중국·대만·동남아에 있다(2019년).
  2. 패키지는 연결 밀도를 높이는 방향으로 진화했다. 와이어 본딩(둘레) → 플립칩(면 전체) → 팬아웃 → 2.5D 인터포저 → 3D 하이브리드 본딩. 밀도가 오를수록 팹 기술이 필요해 파운드리·IDM이 후공정으로 내려왔다.
  3. OSAT는 ASE·앰코·JCET 상위 3사가 절반 남짓을 갖는다. 집중도는 파운드리보다 낮지만 지역 집중은 크다.
  4. 쌓거나 붙이는 공정의 수율은 곱셈이다. HBM은 층당 접합 수율의 n제곱, 2.5D 패키지는 불량 하나에 다이와 HBM을 모두 버린다. 그래서 KGD와 깊은 사전 시험이 필요하다.
  5. 테스트의 깊이는 테스트 비용과 불량 유출 비용의 균형으로 정해진다. 자동차처럼 유출 비용이 크면 검출률 99.99% 이상이 필요하다.
  6. 칩렛은 수율이 낮은 큰 다이에서 원가를 줄이지만 연결 오버헤드·접합 수율·패키지 비용 때문에 적정 조각 수가 있다. HBM 같은 비싼 부품이 붙으면 이득이 줄어든다.
  7. 2023~2025년 AI 가속기 출하는 2.5D 패키징 용량에 묶였다. 증설 지연과 큰 인터포저가 병목을 키운다.

확인 퀴즈

1. HBM 6개를 붙인 2.5D 패키지에서 패키징 수율 1%p가 특히 비싼 이유로 가장 알맞은 것은?

완성된 패키지에서 다이와 HBM을 떼어 다시 쓰는 것은 사실상 불가능하다. 양품 원가는 (다이 + HBM + 패키징 + 테스트) / 패키징 수율이므로, 비싼 부품이 붙을수록 수율 1%p의 값이 커진다.

2. 큰 다이를 칩렛으로 쪼갰을 때 원가가 내려가는 가장 근본적인 이유는?

수율은 면적에 따라 지수적으로 떨어지므로, 면적을 n분의 1로 나누면 각 조각의 수율이 크게 오른다. 반대로 연결 회로 오버헤드, 칩렛당 패키징 비용, 접합 수율의 n제곱은 쪼갤수록 불리해져 적정 조각 수가 생긴다.

3. KGD(Known Good Die)가 칩렛·HBM 시대에 더 중요해진 이유는?

다이 n개를 시험 없이 붙이면 패키지 수율에 다이 수율의 n제곱이 곱해진다. KGD는 그 항을 없애지만 접합 실패는 여전히 남는다.

4. 2023~2024년 AI 가속기 공급 부족을 설명하는 말로 가장 알맞은 것은?

당시 병목으로 가장 많이 지목된 것은 인터포저 기반 2.5D 패키징 용량이었다. 용량은 해마다 두 배 가까이 늘었지만 증설 지연 때문에 한동안 수요를 따라가지 못했다.