[1월1일]GAA·첨단 패키징, AI 오케스트레이션, 양자컴퓨팅과 AI 공진화

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2025년  1월 1일(수) 주요 IT 뉴스

[신년기획]GAA·첨단 패키징 성공해야 반도체 '패권' 쥔다

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게이트올어라운드(GAA)

새해를 달굴 반도체 기술 핵심 키워드는 '게이트올어라운드(GAA)'와 '첨단 패키징'이다.

 

1. 게이트올어라운드(GAA)

정의: 트랜지스터 구조 개선 기술, 게이트-채널 접합면을 3개(핀펫)에서 4개(GAA)로 확장해 성능 및 저전력 구현.

주요 경쟁사:

• 삼성전자:
  • 2022년 3㎚ 공정에서 GAA 상용화 성공.
  • 2024년 차세대 2㎚ GAA 공정 도입 예정.
• TSMC:
  • 2㎚ 공정에서 GAA 도전, 고객사 칩 시제품 개발 완료.
  • 안정적 수율 확보로 삼성 추격 예상.
• 인텔:
  • 자체 브랜드 '리본펫' 개발, 1.8㎚(18A 공정) 적용.
  • 후면전력공급장치(BSPDN)와 시너지 극대화.

 

2. 첨단 패키징 기술

• 현황:
  • AI 반도체 칩의 성능 및 비용 효율성 향상 목표.
  • 엔비디아: 기존 CoWoS(2.5D 패키징)로 시장 점유율 80~90% 차지.
  • 과제: 실리콘 인터포저의 높은 비용이 AI 반도체 확산 걸림돌.

 

• 대안 기술:
  • 삼성전자·TSMC:
    • 실리콘 브릿지 및 재배선층(RDL) 활용.
    • 2.1D, 2.3D 패키징 개발 중.
    • 차세대 AI 반도체 패키징 시장 경쟁 우위 확보 기대.

 

 

"AI와 AI가 협업하는 시대"…새해 핵심 트렌드 'AI 오케스트레이션'

 

 

2025년 산업 핵심 트렌드: AI 오케스트레이션

 

AI 오케스트레이션은 여러 인공지능 모델과 시스템을 통합해 복잡한 작업을 효율적으로 수행하도록 조율하는 기술을 뜻한다. 단일 AI 모델의 한계를 넘어 에이전트 AI 간 상호작용을 극대화해 기업의 효율성과 생산성을 높일 혁신으로 전망된다.

 

AI 오케스트레이션:

• 여러 인공지능 모델과 시스템을 통합·조율해 복잡한 작업을 효율적으로 수행하는 기술
• 단일 인공지능 모델의 한계를 극복, 에이전트 AI 간 상호작용을 통해 생산성 향상

 

부각 배경

• 데이터 증가와 업무 프로세스 복잡성 증가로 단일 AI 모델의 한계
• AI 에이전트 등장 및 불황 속 기업들의 생산성 향상 요구 증가
• 인공지능 기술을 유기적으로 결합해 복잡한 문제 해결에 대한 기업 수요 급증

 

시장 전망

• 글로벌 시장 규모: 2031년까지 연평균 21.5% 성장, 약 352억 달러 규모 예상 (AMR 조사)

 

주요 기업 동향

• AWS:
  • '아마존 베드록 에이전트' 발표 (멀티 에이전트 프레임워크)
  • 복잡한 프로젝트를 단계별로 나눠 전문 인공지능 에이전트에 할당, 자원 최적화
• 마이크로소프트:
  • 애저 AI 파운드리로 인공지능 제품 통합 활용 환경 제공
• 유아이패스:
  • RPA와 인고지능 오케스트레이션 결합으로 금융, 헬스케어 등 복잡한 업무 처리 방안 제시

 

 

[기획] 양자컴과 AI 공진화… `QAI` 빅뱅 온다

 

양자컴퓨팅과 AI 공진화: 2025년 전망

 

핵심 개념

• 양자컴퓨팅(QC):
  • 큐비트(양자 비트)를 활용, 병렬처리에 강점을 가진 차세대 컴퓨팅 기술.
  • 대규모 데이터 처리와 고도화된 모델 학습에 적합해 AI 진화에 결정적 역할.
• 인공지능과 양자컴퓨팅 공진화(QAI):
  • 양자컴퓨팅과 AI의 결합으로 데이터 분석, 신약·신소재 개발, 금융 최적화 등에서 혁신적 발전 예상.

 

주요 기술 발전

• 구글:
  • 양자칩 ‘윌로우’ 공개, 기존 슈퍼컴퓨터로 10셉틸리언 년 걸릴 문제를 5분 만에 해결.
  • 양자오류정정 문제 해결(큐비트 격자 구조 활용).
• 기타 기업 동향:
  • IBM, MS, AWS: 양자 패권 경쟁 가속화.
  • 중국: ‘주총즈 3.0’ 양자칩 논문 발표.
  • EU: 양자 기술 개발에 10년간 10억 유로 투자.

 

인공지능과 양자컴퓨팅 시너지 사례

• 신약·신소재 개발:
  • 단백질 3D 구조 분석 및 복잡한 분자 구조 계산 간소화.
• 인공지능 학습 최적화:
  • 학습 시간·전력 소모 대폭 감소.
• 금융·시뮬레이션:
  • 복잡한 시나리오 계산 및 서비스 최적화에 활용 가능.
• 양자머신러닝(QML):
  • 기존 인공지능으로 처리 어려운 복잡한 데이터 분석 가능성 증가.

 

산업 전망

• 양자컴퓨팅 도입:
  • 2025년 산업현장 네트워크와 데이터센터에 최초 적용 예상.
  • QPU가 CPU·GPU 등과 통합, 새로운 알고리즘 등장 가능성.
• 시장 확대:
  • QAI로 생산성 혁신 기대.

 

한국의 현황과 과제

• 양자기술 수준:
  • 12개국 중 최하위, 미국 대비 양자컴퓨팅 기술 점수 2.3점(100점 만점).
• 정부 노력:
  • 2022년 양자법 시행, 양자과학기술 및 산업 육성 추진.
• 필요 전략:
  • 특단의 투자와 인력 양성을 통한 경쟁력 강화 필수.