- 메모리 업체들은 차별화 전략의 일환으로 하이브리드 본딩 장비 도입을 적극 추진하고 있으며, SK하이닉스는 이를 양산 단계로 확대하려는 움직임을 보임
- SK하이닉스의 장비 도입은 대량 HBM 생산을 위한 하이브리드 본딩 확장 전환을 의미
- 어플라이드 머티리얼즈(AMAT)와 BE 세미컨덕터 인더스트리즈(BESI)는 공정 복잡도를 줄이고 CMP 기반의 주요 과제를 해결하기 위한 통합 솔루션을 제공
- 하이브리드 본딩은 이종 집적에서 미세 피치와 고집적 적층을 구현하기 위한 핵심 기술로 평가됨
AI와 HPC의 핵심 기반, HBM
고대역폭 메모리(HBM)는 대규모 언어 모델과 같은 데이터 집약적 워크로드에 필요한 대역폭과 효율성을 제공하며 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)의 핵심 요소로 자리잡았다.
HBM은 일반적으로 12~16개의 D램(DRAM) 다이를 로직 베이스 다이 위에 적층하며, GPU와 함께 통합된다. 현재 이러한 적층 구조는 MR-MUF(몰디드 언더필 기반 대량 리플로우) 또는 TC-NCF(비전도성 필름 기반 열압착 본딩)과 같은 방식의 마이크로 범프 인터커넥트를 사용한다.
그러나 마이크로 범프는 신호 무결성, 전력 효율, 열 성능을 제한하는 주요 병목으로 부상하고 있다. 적층 수가 20층 이상으로 증가함에 따라 GPU 패키지 내 물리적 높이 및 집적 제약이 더욱 심화되고 있다.
열압착(Thermo Compression) 본딩 vs 하이브리드 본딩
하이브리드 본딩으로의 전환
이러한 한계를 극복하기 위해 시장 다음과 같은 장점을 제공하는 하이브리드 본딩으로 이동하고 있다.
- 더 미세한 인터커넥트 피치
- 다이 간 간격 감소
- 적층 높이 감소
- 더 높은 대역폭 및 전력 효율
JEDEC(국제표준기준)이 HBM 높이 기준을 완화하면서 최대 16단까지는 TCB 사용이 가능하지만, 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 주요 메모리 기업들은 차세대 AI 수요 대응을 위해 HBM4 이후부터 하이브리드 본딩 도입을 적극 추진하고 있다.
CMP: 하이브리드 본딩의 핵심 기반
화학적 기계적 평탄화(CMP)는 HBM 제조의 핵심 공정으로, 다이 적층을 위해 표면의 평탄도 확보, 구리(Cu) 높이 제어, 결함 없는 표면 형성을 가능하게 한다.
TCB(열압착 본딩)에서는 마이크로 범프가 표면의 미세한 불균일을 어느 정도 허용하기 때문에 CMP는 보조적인 역할을 수행한다.
반면 하이브리드 본딩에서는 초평탄, 원자 수준으로 매끄러운 표면이 필수적이기 때문에 CMP가 핵심 공정으로 작용한다.
Cu 디싱(dishing), 침식(erosion), 오염 등의 CMP 결함은 수율, 저항, 신뢰성에 직접적인 영향을 미친다. 이로 인해 CMP는 단순한 공정 단계를 넘어, HBM4 이후 성능, 인터커넥트 밀도, 확장성을 결정짓는 핵심 요소로 부상하고 있다.
공동 최적화: 어플라이드 머티리얼즈 + BESI
어플라이드 머티리얼즈와 BE 세미컨덕터 인더스트리즈(BESI)의 협력은 CMP, 표면 처리, 하이브리드 본딩을 하나의 통합된 공정 흐름으로 결합한다.
- 어플라이드 머티리얼즈의 CMP 및 소재 공학 역량과 BESI의 하이브리드 본딩 및 다이 배치 기술 결합
- 공정 복잡도, 변동성 및 결함 리스크 감소
- 정렬 정확도 및 본딩 수율 향상
SK하이닉스의 통합 하이브리드 본딩 장비 도입은 CMP 기반 표면 균일성, Cu 디싱, 파티클 결함, 초정밀 표면 거칠기 제어 등 주요 과제를 해결하기 위한 전략적 선택을 의미한다.
이 통합 플랫폼은 이러한 핵심 병목을 직접적으로 해결하여 제조 안정성을 높이고 수율 리스크를 낮추며, 하이브리드 본딩의 양산 전환을 가속화한다.
주요 과제
HBM 표준 완화 리스크: JEDEC(국제 반도체 표준화 기구)가 HBM 허용 높이를 상향하면서 하이브리드 본딩 도입이 지연될 수 있으며, 이는 TCB 수명을 연장하고 장비 수요에 대한 불확실성을 초래할 수 있다.
공정 민감도: 하이브리드 본딩은 CMP 품질에 매우 민감해 디싱, 오염, 보이드 등의 결함이 저항 증가와 수율 저하로 이어질 수 있으며, 이는 우수한 전기적 성능에도 불구하고 중요한 리스크로 작용한다.
메모리 업체에 미치는 영향
단기적으로 하이브리드 본딩 도입이 지연될 경우:
- 투자 부담 감소
- 성숙한 TCB 공정 활용으로 수율 확보
그러나 성능 요구가 지속적으로 높아짐에 따라, 장기적으로는 하이브리드 본딩 도입이 불가피할 것으로 보인다.
핵심 변수는 엔비디아다. 엔비디아의 AI 워크로드는 더 높은 대역폭과 효율성을 요구하고 있으며, 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 주요 공급업체들은 이에 맞춰 HBM 로드맵을 수립하고 있다. 이는 향후 성능 요구가 더욱 강화될 경우 하이브리드 본딩 도입이 가속화될 수 있음을 의미한다.
SK하이닉스는 AI 서버에 사용되는 HBM 및 기타 칩의 품질과 공급 측면에서 앞서 있으며, 이러한 경쟁력은 현재 AI 인프라 확장 국면에서 중요한 역할을 하고 있다. 카운터포인트리서치(이하 ‘카운터포인트)의 생성형 AI용 메모리 솔루션 보고서에 따르면, SK하이닉스는 고대역폭 메모리 분야에서 계속해서 선두를 유지하고 있으며, 이는 생성형 AI에 필수적인 요소다. 특히 메모리 셀 설계의 프론트엔드 공정 개선, 적층 기술 고도화(백엔드), 그리고 전압 제어를 위한 로직 회로(IVC)를 베이스 다이에 통합하는 등의 혁신을 통해 경쟁력을 강화하고 있다.
한편, AI 도입이 가속화되면서 메모리 공급 부족 현상은 더욱 심화되고 있으며, 이는 2030년까지 구조적인 공급 부족으로 이어질 가능성이 크다. 다만 2028년을 기점으로 새로운 생산 클러스터가 본격 가동되면서 중요한 전환점이 될 것으로 예상된다.
HBM5: 하이브리드 본딩의 전환점
HBM5는 하이브리드 본딩의 실질적인 전환점이 될 것으로 예상된다. 20단 이상 적층, 더 미세한 피치, 그리고 한층 향상된 대역폭을 구현하는 동시에, 대량 생산으로 확장하기 위해서는 CMP, 수율, 비용 측면에서의 기술적 돌파가 요구된다.
SK하이닉스의 경우, 어플라이드 머티리얼즈와 BESI의 통합 솔루션을 조기에 도입함으로써 향후 대역폭, 지연시간, 전력, 속도 등 다양한 성능 요구를 충족할 수 있는 전략적 우위를 확보하고 있다. 또한 어플라이드의 공정 모듈(CVD, PVD, ECD, CMP, 표면 처리) 역량과 BESI의 하이브리드 본딩 기술을 결합함으로써, 첨단 반도체의 대량 생산에 필수적인 공정 안정성과 일관성을 확보할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대된다.
당사는 SK하이닉스가 차세대 AI GPU 사이클에 맞춰 2029~2030년경 HBM5를 출시할 것으로 예상하며, 해당 시점을 기점으로 하이브리드 본딩이 본격적으로 양산 단계에 진입해 더 높은 성능과 효율을 구현할 것으로 전망한다.
결론
HBM이 약 16단 이상으로 확장되고 AI 성능 요구가 증가함에 따라, 마이크로 범프 기반 패키징은 한계에 직면하고 있다.
하이브리드 본딩은 다음과 같은 장점을 바탕으로 이를 대체할 수 있는 확장 가능한 대안으로 부상하고 있다:
- 10µm 이하 인터커넥트 피치 (마이크로 범프의 20~40µm 대비)
- 더 높은 대역폭 및 전력 효율
- 로직 중심 통합 구조와의 호환성
HBM이 점차 로직 공정 수준에 가까워짐에 따라, 성능 확장을 지속하기 위해서는 하이브리드 본딩이 필수적인 기술로 자리잡고 있다. 또한 어플라이드 머티리얼즈와 BESI가 주도하는 CMP와 본딩의 공동 최적화는 이러한 전환을 가능하게 하는 핵심 요소로 부상하고 있다.
SK하이닉스의 어플라이드 머티리얼즈(AMAT) 및 BESI의 통합 하이브리드 본딩 장비 도입은 HBM 제조의 핵심 과제를 해결하는 동시에, 차세대 성능 요구에 대응하고 HBM 시장 리더십을 유지하는 데 있어 중요한 전략적 우위를 제공할 것으로 기대된다. 이는 향후 매출 성장과 시장 점유율 확대에도 긍정적인 영향을 미칠 전망이다.
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