반도체 공정이 미세화되면서 인공지능(AI)을 활용한 수율(전체 제품 중 양품 비율) 향상 기술이 주목받고 있다. 웨이퍼 표면에 나타나는 결함 식별, 공정에서 발생하는 변수 파악 등을 AI에 맡기는 식이다.
15일 업계에 따르면 국내 AI 기업 크로사이트는 AI로 수율을 높이는 소프트웨어를 개발 중이다. 수많은 미세 회로가 집적된 반도체는 칩이 균일하게 정렬돼야 안정적으로 작동한다. 이때 회로 상·하층부가 틀어진 정도를 가리키는 오버레이와 회로 폭의 오차를 의미하는 임계치수를 살펴야 한다. 하지만 지금까지는 비용 문제로 전체의 1% 정도만 살필 수 있었다. 크로사이트는 머신러닝 알고리즘을 기반으로 반도체 장비에서 나온 데이터를 분석해 오류를 예측하는 솔루션을 만들었다. 이를 활용하면 웨이퍼의 오버레이와 임계치수를 0.2나노미터(㎚·1㎚=10억 분의 1m)까지 예측할 수 있다. 회사 측은 “2026년까지 식각, 박막 증착, 세정, 연마 단계에도 AI를 도입할 예정”이라고 밝혔다.
또 다른 AI 기업 에이아이비즈는 팹에서 발생한 데이터를 딥러닝 알고리즘으로 분석해 이상을 탐지하고 수율을 높이는 플랫폼 ‘더치보이’를 개발했다. 에이아이비즈는 이 기술로 ‘2024년 SW 산업인의 날’ 기념식에서 과학기술정보통신부 장관상을 받았다.
해외에서도 AI를 활용한 수율 개선 기술이 나오고 있다. 세계 4대 반도체 장비 업체인 램리서치는 최근 장비 유지 보수 최적화를 위해 설계된 AI 로봇 ‘덱스트로’를 출시했다. 이 로봇은 서브미크론(1㎛ 미만) 정밀도를 요구하는 유지 보수 작업을 반복해 처리한다. 돌발 상황만 줄어도 수율이 높아진다는 게 회사 측 설명이다. 크리스 카터 램리서치 고객지원사업부 부사장은 “인간의 한계를 넘어선 정밀도를 통해 제조 수율을 향상하고 있다”고 강조했다.
화학소재 기업 머크는 팰런티어와 손잡고 반도체 생산을 안정화하는 플랫폼 ‘아씨니아’를 선보였다. 아씨니아는 반도체 제조 생태계의 모든 주체가 확보한 데이터를 AI 알고리즘으로 분석한다. 이 데이터를 클라우드를 통해 공급망 내에 있는 기업과 공유해 수율을 높인다.
AI를 활용한 수율 개선은 더 활발해질 것으로 보인다. 4나노 기준 삼성전자의 수율은 최근에야 70%에 육박했고, TSMC는 지난해 80%를 넘긴 것으로 전해진다. 웨이퍼 가격이 장당 중형세단 가격이라는 점을 감안하면 수율을 1%만 개선해도 조 단위의 추가 매출이 발생한다. 시장조사기관 마켓리서치퓨처는 산업용 AI 시장 규모가 2022년 20억달러에서 2032년 900억달러로 커질 것으로 내다봤다.
강경주 기자 qurasoha@hankyung.com