AI 열 위기와 폴리머 TIM이 실패하는 이유

모든 세대의 AI 가속기(AI accelerators)는 열 설계 전력(TDP, Thermal Design Power)을 더 높게 밀어붙이고 있습니다. NVIDIA의 B200은 1000W, AMD의 MI400 시리즈는 800W에 육박하며, Intel의 Gaudi 3는 600W에 달합니다. 이 모든 전력이 900mm² 미만의 다이(die) 영역에 집중되어 있습니다. 그 결과 발생하는 열유속(heat flux)은 100 W/cm²를 초과하며, 접합부 온도(junction temperature)를 실리콘의 신뢰성 한계치까지 위험하게 밀어붙이고 있습니다.

제76회 IEEE 전자 부품 및 기술 컨퍼런스(ECTC 2026, 5월 26-29일, 올랜도)에서 Indium Corporation은 업계가 AI 칩 패키징에 접근하는 방식을 재편할 수 있는 **솔더 열 계면 물질 (sTIMs, solder thermal interface materials)**에 관한 획기적인 연구를 발표했습니다.

그리스에서 금속 결합으로: sTIM의 장점

86 W/mK의 열전도율을 가진 인듐 sTIM은 폴리머 대안 제품과 비교했을 때 열 저항(thermal resistance) 측면에서 10-40배의 개선을 제공합니다. 1000W 전력의 800mm² 다이의 경우:

• 폴리머 TIM (5 W/mK): 계면 전체에서 ΔT ≈ 12.5°C
• 인듐 sTIM (86 W/mK): 계면 전체에서 ΔT ≈ 0.7°C

이 11.8°C의 차이는 접합부 온도를 낮추어(칩 수명 연장) 또는 허용 가능한 TDP를 높여(더 높은 연산 성능) 직접적인 결과로 이어집니다.

왜 인듐인가?

인듐은 TIM 응용 분야에 이상적인 독특한 특성을 가지고 있습니다:

• 낮은 녹는점: 156.6°C (다중 리플로우 조립(multi-reflow assembly)과 호환 가능)
• 높은 열전도율: 86 W/mK
• 뛰어난 연성 (Ductility): 균열 없이 열팽창 계수(CTE, Coefficient of Thermal Expansion) 불일치로 인한 변형을 흡수함
• 자가 치유 (Self-healing): 압축 하에서 인듐이 냉간 용접(cold-welds)됨
• 낮은 탄성 계수 (Low elastic modulus): 11 GPa (부드러워 다이에 스트레스를 주지 않음)

ECTC 2026 혁신: 진공 포름산 리플로우 (Vacuum Formic Acid Reflow)

발표된 연구는 세 가지 문제를 동시에 해결합니다:

1. 플럭스(Flux) 없는 산화물 제거

포름산(Formic acid) 증기는 150°C 이상의 온도에서 구리 및 인듐 표면의 산화물을 감소시켜, 다이 아래에 갇히는 플럭스 잔류물을 제거합니다.

2. 진공 보이드(Void) 제거

진공 하에서의 리플로우 (Reflowing, <100 Pa)는 가스 갇힘 현상을 방지합니다. 본 연구는 전체 800mm² 본딩 영역에 걸쳐 **2% 미만의 일관된 보이드 (Voiding)**를 입증했습니다.

3. 멀티 리플로우 호환성 (Multi-Reflow Compatibility)

AI 패키지는 조립 과정 중 3회 이상의 리플로우 (Reflow) 사이클을 거칩니다. 이 프로세스는 여러 번의 열 사이클 (Thermal cycles) 동안 보이드 수준을 유지합니다.

결과

• 보이드 (Voiding): 20개 이상의 샘플에서 일관되게 2% 미만 유지
• 열 저항 (Thermal resistance): 0.004 °C·cm²/W
• 신뢰성 (Reliability): 1000회의 열 사이클 (-40 ~ +125°C) 통과
• 확장성 (Scalability): 최대 2500mm² 패키지에 대해 검증 완료

PCB 기판 설계에 미치는 영향

열 사이클 응력 증가

기존의 폴리머 TIM은 유연한 층으로서 열팽창계수 (CTE) 불일치를 흡수합니다. 솔더 TIM은 견고한 금속학적 연결 (Metallurgical connections)을 형성하여 다음과 같은 부분에 더 많은 응력을 전달합니다:

• BGA 솔더 조인트 (Solder joints)
• 패키지 기판 비아 (Package substrate vias)
• PCB 전력 공급 구조 (Power delivery structures)

기판 설계자는 다음과 같이 대응해야 합니다:

• 낮은 CTE 코어 소재 (2-4 ppm/°C)
• BGA 패드 크기 확대
• 언더필 (Underfill) 커버리지 강화
• 중복 비아 연결 (Redundant via connections)

700W+ 프로세서를 위한 전력 공급 (Power Delivery)

AI 가속기는 1V 미만의 코어 전압에서 500-800A의 전류를 소모합니다. PCB 기판은 다음을 제공해야 합니다:

• 2oz 이상의 구리 전력 평면 (Copper power planes)
• 수백 개의 병렬 전력 비아 (Power vias)
• 임베디드 디커플링 커패시터 (Embedded decoupling capacitors)
• 구리로 채워진 마이크로비아 (Copper-filled microvias, 중공형 배럴이 아닌 형태)

비아 신뢰성 요구사항

데이터 센터 서버는 1000회 이상의 열 사이클을 거치며 5년 이상 작동합니다:

• 전력 비아의 최대 종횡비 (Aspect ratio) 6:1
• 최소 저항을 위한 구리 충전 비아 (Copper-filled vias)
• 짧은 구간을 위한 적층 마이크로비아 (Stacked microvia) 구조
• 단일 비아가 5A 이상의 전류를 부담하지 않도록 설계

산업 트렌드

단기 (2026-2027): 최고 성능의 AI 가속기 (>800W)를 대상으로 sTIM 채택

중기 (2028-2029): 유리 코어 기판 (Glass core substrates)이 3.2 ppm/°C의 CTE 매칭 제공; 2000W+ 멀티 칩 모듈 (Multi-chip modules)

장기 (2030+): 최상위 AI를 위해 실리콘/유리 인터포저 (Silicon/glass interposers)가 유기 기판 (Organic substrates)을 대체

하드웨어 엔지니어를 위한 실무적 시사점

1. AI 가속기 보드 설계 시: z축 열팽창계수 (CTE)가 15 ppm/°C 미만인 기판을 지정하십시오.
2. 열 솔루션 사양 결정 시: 50 W/cm²를 초과하는 모든 부품에 대해 솔더 TIM (sTIM)을 검토하십시오.
3. AI 패키지용 PCB 제조 시: 더 엄격해진 평탄도 요구 사항 (휘어짐 <15µm)에 대비하십시오.
4. 조립 공정 선택 시: 진공 리플로우 (Vacuum reflow) 역량이 차별화 요소가 될 것입니다.

출처: IEEE ECTC 2026 기술 프로그램; Indium Corporation 연구 발표 (2026년 5월 27일)

🔗 AI 하드웨어 PCB 설계에 관한 더 많은 정보: AtlasPCB Blog | AI 하드웨어 열 관리 가이드 (AI Hardware Thermal Management Guide) | 견적 요청하기 (Get a Quote)