AI·HBM 시대, 반도체 경쟁력의 축이 '설계'에서 '수율·품질'로 이동
국내 주요 반도체 PCB·패키지 기판 기업 생산 현장에서 Inspection.AI 검증
검사에서 공정·품질·AI 에이전트까지 4단계 확장 구조 확보
인공지능(AI) 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 시장이 빠르게 성장하면서 글로벌 반도체 산업의 경쟁 기준이 달라지고 있다. 미국반도체산업협회(SIA) 집계 기준 올해 2월 글로벌 반도체 매출은 888억 달러로 전년 동월 대비 61.8% 급증했고, 업계는 연간 1조 달러 매출 시대 진입을 전망하고 있다.
다만 이번 호황의 성격은 과거와 다르다. 과거의 경쟁력이 더 미세한 회로를 만드는 기술이었다면, 지금은 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징처럼 복잡해진 반도체를 얼마나 안정적인 품질과 수율로 생산하느냐가 승부처다. 선단 공정 미세화가 한계에 다다르면서 성능 향상의 무게중심이 첨단 패키징과 칩렛 구조로 옮겨갔고, 결함을 조기에 식별해 수율을 확보하는 검사·테스트의 중요성이 함께 커지고 있다.
이러한 변화 속에서 인공지능 전환(AX) 자율제조 전문기업 인터엑스(INTERX·대표 박정윤)가 반도체 인쇄회로기판(PCB)·패키지 기판 제조 현장에 특화된 인스펙션 AI를 기반으로 반도체 시장 공략을 본격 고도화하고 있다.
대한민국 반도체가 세계 최고 수준의 경쟁력을 인정받는 배경에는 완성 반도체 기업뿐 아니라 PCB와 패키지 기판, 소재·부품·장비로 이어지는 고도화된 제조 생태계가 있다.
특히 칩과 전자 시스템을 연결하는 PCB와 패키지 기판은 신호 전달, 전력 공급, 발열 관리, 장기 신뢰성을 좌우하는 핵심 부품이다. 회로가 미세해질수록 작은 표면 결함이나 패턴 이상, 공정 편차 하나가 최종 반도체의 성능과 수율을 결정한다. AI 서버용 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA)와 고부가 패키지 기판이 공급 부족 국면에 진입할 만큼 수요가 확대된 지금, 이 영역의 품질 관리 역량은 산업 전체의 병목을 좌우하는 변수가 됐다.
결국 반도체 품질은 완성된 칩을 검사하는 마지막 단계에서 결정된다기 보다는 칩을 연결하고 패키징하는 기판이 만들어지는 과정부터 얼마나 정밀하게 관리하느냐가 완성품의 경쟁력을 규정한다. 인터엑스가 주목한 지점이 바로 이 부분이다.
인터엑스의 'Inspection.AI'는 반도체 PCB·패키지 기판 제조 과정의 품질 데이터를 AI로 분석해 미세 결함과 이상 패턴을 식별하고, 작업자 경험에 의존하던 검사 기준을 데이터 기반으로 표준화하는 품질검사 AI다.
단순히 이미지를 판독하는 범용 비전 AI와는 접근이 다르다. 제조설비와 검사장비, 제품 규격, 공정 조건에 따라 달라지는 현장 특성을 학습해 생산라인에서 지속 운영 가능한 검사체계를 구축하는 것이 핵심이다.
반도체 PCB 현장은 제품과 규격이 다양하고 정상과 불량의 경계가 극히 미세하다. 신규 불량 유형도 계속 발생해 검사 정확도뿐 아니라 미검출과 과검출, 생산속도, 운영 편의성까지 동시에 충족해야 한다. 실험실 정확도가 높은 모델이 양산 라인에서 무력해지는 이유다.
인터엑스의 차별점은 특정 AI 모델이 아니라, 국내 주요 반도체 PCB·패키지 기판 기업의 실제 생산 현장에서 축적한 적용 경험이다.
인터엑스는 반도체 공급망의 주요 기업인 H사, D사, S사 등을 대상으로 품질검사 AI, 제조 데이터 표준화, 공정 분석, AI 에이전트 프로젝트를 수행해 왔다. 일부 고객사와는 3년 이상 양산 라인에서 지속하여 솔루션을 운영 중이며, 품질검사에서 시작해 AI 에이전트 영역까지 적용 범위가 확대된 사례도 확보하고 있다.
각 기업은 제품과 설비, 공정 조건이 모두 다르다. 인터엑스는 이처럼 상이한 제조환경에 AI를 적용하며 반도체 PCB 산업에 공통적으로 존재하는 품질 문제와 데이터 구조, 검사 방식, 생산 운영 특성을 축적했다. 이는 범용 AI 기술만으로는 단기간에 확보하기 어려운 경쟁력이다.
Inspection.AI는 일회성 시스템 구축으로 끝나지 않는다. 사업 확장 구조는 네 단계로 설계돼 있다.
먼저 하나의 생산라인에서 검증된 기술을 동일 공정의 다른 라인으로 넓히는 라인 확장이 이뤄진다. 이어 유사 검사 업무와 다른 제품군으로 넓히는 제품·공정 확장, 품질검사에서 공정 예측과 최적화, 레시피 관리로 영역을 넓히는 솔루션 확장으로 이어진다. 최종적으로는 개별 AI 모델과 제조 데이터를 AI 에이전트로 연결해 분석 결과가 생산 의사결정과 실행으로 이어지는 자율제조 확장에 도달한다.
이 확장을 가능하게 하는 기반은 제조 데이터 표준화다. 인터엑스는 3년 이상 단일 문제 해결이 아닌, 제조 산업 전반에 적용 가능한 구조적 표준화를 축적해왔다. 대부분의 제조 AI가 고객사마다 데이터 정의부터 다시 시작하는 반면, 표준화된 체계 위에서는 한 라인에서 검증된 모델을 다른 라인과 제품, 나아가 동종 기업으로 이식할 수 있다. AI 모델의 정확도가 아니라 데이터 기반의 재사용성이 확산 속도와 사업 확장성을 결정한다는 것이 인터엑스의 판단이다.
인터엑스는 이러한 성과를 바탕으로 사업 체계 자체를 전환한다. 기존에는 품질검사 AI, 생성형 AI, AI 에이전트 등 제품과 기술 중심으로 솔루션을 제공했다면, 앞으로는 고객이 속한 산업과 제조공정 중심으로 필요한 기술을 통합 제공한다는 전략이다.
반도체·PCB는 이 산업 특화 전략의 첫 번째 대상이다. 인터엑스는 반도체·PCB 전담 사업 조직을 신설하고, 품질검사 AI뿐 아니라 제조 데이터 표준화, 품질·공정 예측, 디지털트윈, AI 에이전트를 반도체 제조환경에 맞게 결합할 계획이다. 이를 통해 기존 고객사 내부의 적용 범위를 넓히는 동시에 국내외 반도체 PCB·패키지 기판 기업으로 사업영역을 확대한다는 방침이다.
인터엑스 김재성 CBO는 “반도체 품질은 완성된 칩을 검사하는 마지막 단계가 아니라, 칩을 연결하고 패키징하는 기판의 제조 과정에서부터 결정된다”며 “인터엑스의 경쟁력은 AI 모델 하나를 공급하는 데 있지 않고, 반도체 PCB 산업의 공정과 데이터, 품질 기준을 깊이 이해하는 AX 파트너라는 점에 있다”고 말했다. 이어 “하나의 라인에서 검증한 성과를 고객사 전체와 산업 전반으로 확산해 나갈 것”이라고 강조했다.
AI 반도체 시대에는 더 강력한 반도체를 설계하는 기술만큼, 복잡해진 반도체를 안정적인 품질로 생산하는 능력이 중요하다. 이에 맞춰 인터엑스는 완성된 반도체가 세계 시장에 도달하기 전 가장 미세하고 까다로운 제조공정인 현장에서 Inspection.AI를 중심에 세우겠다고 강조했다.
이경민 기자 kmlee@etnews.com
