News

News

News

페이지 정보

[Aug. 31, 2026] Weekly News

본문

1. 3D Memory
 

Samsung Electronics FilesTrademark for Next-Generation AI Memory 'zHBF' ... MovestoSecure the Next Market After HBM
 
삼성전자는 HBM 이후 차세대 AI 메모리 시장을 겨냥해 zHBF 상표를 출원했다. HBF는 DRAM 기반의 HBM과 달리 고용량 NAND Flash를 활용해 HBM과 SSD 사이의 성능·용량 격차를 보완하는 새로운 메모리 계층을 목표로 한다. 삼성은 앞서 DRAM을 프로세서 위에 수직 적층하는 zHBM을 공개했으며, 향후 zHBF에서도 3D Integration을 활용한 데이터 전송 효율 향상이 핵심 관심사가 될 것으로 보인다.
 

 

 

 

2. 3D Logic
 
From GAA To CFET: Scaling Transistors For The AI Era
 
AI 반도체의 성능과 전력 효율 요구가 증가하면서 첨단 Logic Transistor는 FinFET에서 GAA, 이후 CFET로 발전하고 있다. GAA는 Gate가 Channel을 둘러싸는 구조로 전기적 제어 능력을 높이며, CFET는 한 단계 더 나아가 NMOS와 PMOS를 수직 적층하여 면적을 줄이고 집적도를 향상시키는 기술이다. 최근 CFET 기반 Ring Oscillator와 SRAM 동작까지 시연되면서 CFET가 단순 개념에서 실제 Silicon 검증 단계로 발전하고 있으며, Backside Power Delivery와 DTCO 역시 향후 CFET 구현의 핵심 기술로 평가된다.
 
 
 
 
3. 3D Packaging

Applied tackles AI memory wall with 3D scaling, HBM bonding, CPO in Korea

 

Applied Materials는 AI의 Memory Wall 문제를 해결하기 위해 3D Scaling과 차세대 HBM Bonding 기술의 중요성을 강조했다. 특히 HBM의 적층 수와 데이터 전송량이 증가하면서 기존 Microbump보다 미세한 연결이 가능한 Hybrid Bonding이 차세대 HBM의 핵심 Packaging 기술로 주목받고 있다. 또한 CPO(Co-Packaged Optics)와 같은 광통신 기술을 통해 칩 간 데이터 전송의 대역폭과 전력 효율을 높이는 방향으로 반도체 Packaging 기술이 발전하고 있다.

 

 
 
 
 
4. 3D Power & Thermal 
 

Liquid Cooling Becomes Standard for High-End AI Infrastructure, with Penetration Expected to Reach 53% in 2026, Says TrendForce

 

AI 시스템의 연산량 증가와 함께 전력 소비와 에너지 효율이 AI 인프라의 핵심 문제로 부상하고 있다. AMD는 2026년 Rack-Scale AI Platform이 2024년 시스템 대비 약 4배 높은 에너지 효율을 달성했다고 발표했다. 또한 2030년까지 AI 연산의 에너지 효율을 2024년 대비 20배 이상 향상시키는 것을 목표로 하고 있으며, 향후 AI 인프라에서는 연산 성능뿐 아니라 Power Efficiency와 Cooling을 포함한 시스템 수준의 최적화가 더욱 중요해질 것으로 전망된다.

 

 
 
 
5. 3D Process & Metrology
 

RigakutoShowcase Advanced X-rayMetrology and Inspection Solutions at SEMICON Taiwan 2026 – X-ray Technologies for Advanced Logic, HBM and Advanced Packagingin the AI Era –

 

Rigaku는 SEMICON Taiwan 2026에서 Advanced Logic, HBM 및 Advanced Packaging을 위한 X-ray 기반 비파괴 Metrology 및 Inspection 기술을 공개할 예정이다. 특히 3D 구조가 복잡해지면서 외부에서는 확인하기 어려운 Microbump, TSV, Hybrid Bonding 등의 내부 결함을 비파괴 방식으로 분석하는 기술의 중요성이 증가하고 있다. Rigaku는 X-ray Diffraction, Fluorescence, Reflectometry 및 3D X-ray Imaging 기술을 활용하여 첨단 3D 반도체의 공정 관리와 수율 향상을 지원하고 있다