NVIDIA가 반도체 제조 공정에 AI를 전격 투입한다. 단순한 자동화가 아니라, 시뮬레이션·예측·최적화의 모든 단계에서 AI가 엔지니어의 의사결정을 가속시키는 "AI 정의 팹(AI-defined fab)" 시대를 선언했다.

반도체 산업이 직면한 딜레마는 선명하다. 고도화된 칩 수요는 급증하는데, 제조 공정은 더욱 복잡해지고 오류의 여지는 줄어든다. 엔지니어는 공정 변화가 어떻게 작용할지, 신규 재료가 어떻게 반응할지, 불량이 어디서 비롯되었는지를 파악해야 한다. 전통적으로 이런 분석엔 며칠이 걸리고, 물리적 실험은 비용이 많이 든다. 한 번의 잘못된 판단이 수율과 품질에 직결되는 고위험 상황이다.

시뮬레이션 병목 해소 — 설계 자유도 극대화

첫 번째 변화는 가속 컴퓨팅이다. 다물리 시뮬레이션(multiphysics simulation)은 열전달, 전기적 거동, 기계적 응력 같은 물리 현상들의 상호작용을 모델링한다. NVIDIA의 cuDSS 라이브러리를 통합한 다물리 시뮬레이션 소프트웨어 COMSOL은 반도체 제조 시뮬레이션을 최대 10배 가속시켰다. 엔지니어는 더 많은 대안을 시험하고 어느 것을 물리적으로 검증할지 더 빠르게 결정할 수 있다.

Applied Materials와 NVIDIA는 원자 단위 소재 발견(atomic-scale materials discovery)을 가속화하는 협력을 진행 중이다. Ginestra 시뮬레이션 플랫폼에 cuDSS를 통합하면 CPU 기반 대비 10배 빠른 계산이 가능하고, NVIDIA PhysicsNeMo 프레임워크를 활용한 ACE+ 다물리 플랫폼의 지형학적 시뮬레이션(topography simulation)은 최대 35배 가속된다.

계산 리소그래피(computational lithography)는 더욱 극적이다. 실리콘에 회로 패턴을 인쇄하는 방식을 정의하는 이 과정은 CPU로는 생산 규모에서 완성 불가능한 계산이다. Siemens가 NVIDIA cuLitho를 Calibre 리소그래피 소프트웨어에 통합하면서 주요 시뮬레이션 워클로드가 17배 가속되었다. 웨이퍼 인쇄 전 엔지니어가 검증할 수 있는 영역이 크게 확대되었다는 뜻이다.

이 가속화는 단순히 계산을 빠르게 하는 데 그치지 않는다. 기존에는 불가능했던 소재 거동과 반응 경로(reaction pathways) 탐색이 가능해져, 차세대 반도체 공정 개발의 자유도가 근본적으로 높아졌다.

물리 기반 AI로 실시간 예측 — "시뮬레이션 없이 답하기"

두 번째 혁신은 물리 기반 AI다. 완전 시뮬레이션을 매번 돌릴 필요 없이, 물리 법칙으로 학습한 AI가 소재와 공정의 거동을 예측한다.

대표 사례는 플라즈마(plasma) 모델링이다. 반도체 식각(etch) 공정에서 사용되는 대전 기체인 플라즈마는 전기적, 화학적, 열적 프로세스의 상호작용을 포함하는 방정식을 풀어야 하므로, 반복 시뮬레이션 자체가 막대한 비용을 의미한다. Lam Research는 NVIDIA PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 플라즈마 거동을 밀리초 단위로 예측할 수 있음을 입증했다. 기존 완전 시뮬레이션은 며칠이 걸렸지만, 이제 엔지니어는 매번 전체 모델을 다시 돌릴 필요 없이 공정 조건을 빠르게 탐색할 수 있다.

AI 에이전트 — 의사결정 사이의 반복 작업 자동화

세 번째는 AI 에이전트다. 엔지니어의 최종 의사결정(설계 수정, 테스트 실패 원인 규명, 생산 공정 조정 등) 사이의 중간 단계들을 AI가 자동 처리한다.

예를 들어, 어느 AI 모델을 특정 작업에 적용할지 선택하는 과정은 기존에 테스트 현장에서 몇 시간이 소요되는 순차적 절차였다. Advantest는 NVIDIA NeMo Switchyard AI 에이전트를 도입해 이 선택을 자동화했고, 응답 시간을 몇 시간에서 수 분으로 단축했다.

디지털 트윈 — "물리적 위험 없는 공장 테스트"

네 번째는 디지털 트윈이다. NVIDIA Omniverse 라이브러리로 구축한 가상 반도체 공장에서 설비 구성, 레이아웃, 공정 변화를 미리 시뮬레이션한다. 실제 공정 라인에서 테스트하기 전에 가상에서 검증하므로 실험 비용이 급격히 줄어든다. 특히 공장이 복잡해질수록, 잘못된 변화의 대가가 커질수록 이 가치는 극대화된다.

Applied Materials는 NVIDIA Omniverse 라이브러리로 전체 반도체 공장의 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 구축했다. 팀은 자재 흐름을 모의하고, 병목을 식별하고, 레이아웃과 운영 전략을 평가하면서 단순한 개별 공정을 넘어 공장 전체가 어떻게 작동하는지를 검증한다.

산업의 재편과 과제

NVIDIA가 제시한 "AI 정의 팹"의 본질은 연결성이다. 생산 데이터로 모델을 훈련하고, 모델로 변화를 평가하고, 그 결과를 다시 생산 담당자의 의사결정에 반영하는 폐루프 시스템이다. 각 생산 사이클마다 AI가 배운 내용을 엔지니어가 더 빨리 활용할 수 있다는 뜻이다.

이는 반도체 업계의 권력 구도 변화를 암시한다. Applied Materials, COMSOL, Siemens 같은 공정 소프트웨어·장비 업체들이 모두 NVIDIA의 물리 기반 AI 플랫폼(cuDSS, PhysicsNeMo, Omniverse)을 채택하면서, NVIDIA가 사실상 반도체 제조 스택의 표준 정의자로 부상하고 있다.

다만 남은 과제도 있다. 데이터 품질, 모델의 일반화 가능성, 중국의 반도체 자급률 목표와 맞닿은 지정학적 긴장 속에서 기술 이전 가능성 등이 불명확하다. 한국의 삼성전자, SK하이닉스, DB하이텍 같은 반도체 제조사들도 이 변화에 발맞추기 위해 자체 AI 역량을 강화해야 한다는 과제를 안게 되었다.