AI 데이터센터의 고속 전송 수요가 폭발함에 따라 TSMC의 ‘공동 패키징 광학(CPO)’ 레이아웃(패키징 기술)이 다시 한번 업그레이드된다. 이에 관련 산업 생태계 역시 격변을 맞이하고 있다.
18일 대만매체 ctee에 따르면, TSMC는 최근 소형 범용 광학 엔진(COUPE)을 결합한 ‘COUPE on Substrate’ 솔루션을 올해 하반기에 양산할 예정이라고 밝혔다.
이 같은 행보에 대해 업계 관계자는 단순히 광통신 기술의 업그레이드를 넘어, AI 공급망 경쟁이 기존의 선단 공정 및 첨단 패키징에서 ABF 기판과 광전 통합 패키징 영역으로 사업 영역이 전격 확대되고 있다고 분석한다.
엔비디아의 차세대 '베라 루빈(Vera Rubin)' 플랫폼이 AI GPU, HBM, 고속 네트워크의 상호 연결 통합도를 지속적으로 높이면서, 고성능 기판의 중요성이 빠르게 부각되고 있는 것이다.
반도체 업계 전문가들은 CPO가 향후 AI 서버의 주류 아키텍처로 자리 잡을 경우, 엔비디아가 과거 CoWoS나 HBM 공급 부족 사태의 재발을 막기 위해 장기 계약(LTA), 선급금 지급, 전략적 제휴 등의 방식을 동원해 고성능 기판 생산 능력을 미리 선점할 가능성이 크다고 보고 있다.
이에 따라 칩본드(CHIPBOND), 유니마이크론(Unimicron), 난야(Nan Ya) 등 고성능 ABF 기판 제조사들이 수혜를 입을 것으로 점쳐진다. 특히 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼 공급망에 이미 진입한 칩본드의 수혜 규모가 상대적으로 더욱 두드러질 것으로 시장은 기대하고 있다.
최근 엔비디아는 코닝(Corning)과의 협력을 강화해 AI 데이터센터용 광학 부품 공급망을 확대하고 미래 고속 광학 연결에 필요한 생산 능력을 확보했다고 발표한 바 있다. 이 외에 루멘텀(Lumentum), 코히런트(Coherent), 마벨(Marvell) 등도 엔비디아와 협력을 이어가는 중이다.
AI 공급망 업계 종사자는 “광학 부품이 연산 칩에 가까워질수록 데이터 전송 거리가 짧아져 신호 손실, 지연 시간, 소비 전력을 동시에 낮출 수 있다”며 “이는 AI 서버 경쟁이 단일 기기 성능에서 랙 및 클러스터 전체의 효율 경쟁으로 진화하는 데 핵심적인 역할을 한다”고 설명했다.
업계에 따르면 AI GPU와 주문형 반도체(ASIC)에 필요한 기판은 전통적인 CPU 기판에 비해 면적과 층수가 크게 늘어나며, ABF 소재 소모량은 5배에서 10배까지 급증한다. AI GPU, ASIC, 고성능 네트워크 칩 수요가 지속적으로 늘어남에 따라 향후 고성능 ABF 기판의 수급 구조는 장기적으로 타이트하게 유지될 전망이다.
TSMC가 COUPE 기술을 기판 레벨까지 확장한 것은 AI 칩 제조가 ‘선단 공정+첨단 패키징’을 넘어 ‘광전 패키징(CPO)+시스템 통합’의 새로운 단계로 진입했음을 보여준다.
엔비디아와 글로벌 클라우드 서비스 공급자(CSP)들이 더 높은 랙 효율과 낮은 소비 전력을 추구함에 따라, 향후 파운드리, HBM, 광섬유, 광모듈, ABF 기판 등 핵심 공급망 전반이 AI 대기업들의 생산 능력 선점 경쟁 무대가 될 것으로 보인다.
업계에서는 AI GPU와 ASIC, CPO 수요가 동시에 맞물리면서 내년 중 고성능 ABF 기판 시장이 다시 한번 공급 부족 현상을 겪을 수 있다고 예상하고 있다.
