인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 데이터 사용량이 폭발적으로 증가하면서 반도체 산업은 새로운 도전에 직면했다. 기존 반도체 칩으로는 감당할 수 없는 수준의 데이터 처리 능력과 컴퓨팅 파워가 요구되면서, 반도체 업계는 '지능형 소재' 개발에 사활을 걸고 있다.

윌리엄 G. 웡은 일렉트로닉 디자인에 기고한 글에서 "AI의 영향으로 데이터와 컴퓨팅 성능에 대한 전례 없는 수요가 역량을 초과하고 있다"고 진단하며, "더 나은 칩과 원자 수준의 새로운 혁신 없이는 다음 단계의 발전이 이루어지지 않을 것"이라고 강조했다.

이러한 시대적 요구에 대응하기 위해 반도체 업계는 '재료 지능'에 주목하고 있다. '재료 지능'은 단순히 새로운 소재를 개발하는 것을 넘어, 원자 및 분자 수준에서 재료의 특성을 분석하고 디지털 기술을 융합하여 재료의 성능과 제조 공정을 최적화하는 것을 의미한다.

기존의 재료 개발 방식은 과학자들이 직접 재료를 합성하고 특성을 분석하는 데 오랜 시간과 노력이 소요되었다. 하지만 '재료 지능'은 AI와 머신러닝을 활용하여 재료 개발 과정을 혁신적으로 단축시킨다. AI는 방대한 데이터를 분석하여 재료의 특성을 예측하고 최적의 조합을 찾아내는 데 도움을 주며, 머신러닝은 실험 결과를 바탕으로 재료 모델을 고도화하여 더욱 정확한 예측을 가능하게 한다.

반도체 재료 공급업체인 EMD 일렉트로닉스의 가네쉬 파나만 사장은 "이제 우리는 AI와 머신러닝을 활용하여 더 높은 효율성을 위해 더 스마트한 재료를 식별하고 최적화할 수 있다"며, "AI 솔루션은 더 많은 전력과 스토리지를 필요로 하므로 칩을 더 작고, 더 빠르고, 더 강력하게 만드는 과제를 안게 된다"고 말했다.

반도체 업계는 이러한 과제를 해결하기 위해 AI, 머신러닝, 데이터 분석 등의 첨단 기술을 적극적으로 도입하고 있다. AI 알고리즘을 통해 재료의 특성을 예측하고 최적의 구성을 파악하는 것은 물론, 원자층 증착(ALD) 및 원자층 식각(ALE) 기술을 통해 원자 수준에서 재료의 특성을 정밀하게 제어하는 것이 가능해졌다.

EMD 일렉트로닉스는 극자외선(EUV) 리소그래피 혁신, 최첨단 포토레지스트 및 패터닝 솔루션 개발, 3D NAND 및 실리콘 비아를 통한 후면 전력 공급과 같은 수직 적층 기술 등 다양한 혁신 기술을 통해 반도체 소형화 및 성능 향상을 이끌고 있다.

전문가들은 미래 반도체 산업이 '혁신의 가속화, 분산, 그리고 협력'이라는 특징을 가질 것으로 예측한다. 기술 혁신은 특정 분야에 국한되지 않고 산업 전반에 걸쳐 다양하게 일어날 것이며, 이러한 혁신을 극대화하기 위해서는 각 단계별 협력과 효과적인 데이터 교환이 필수적이다.

윌리엄 G. 웡은 "혁신은 더욱 역동적이고 불균등하며 간헐적으로 이루어지며, 개선 사항은 전체 스택에 분산될 것"이라며, "모든 단계의 혁신은 이점을 극대화하기 위해 조정될 것이며, 협력과 효과적인 데이터 교환을 중요한 요소로 강조할 것"이라고 말했다.

2025년 이후 반도체 산업은 AI, 재료 지능, 첨단 기술의 융합을 통해 더욱 빠르게 진화할 것으로 보인다. 이러한 변화 속에서 '협력과 데이터 중심 사고'를 통해 혁신을 이끌어내는 기업만이 미래 반도체 시장에서 성공을 거둘 수 있을 것이다.