본문으로 건너뛰기

© 2026 Molayo

GeekNews헤드라인2026. 06. 27. 01:49

IBM, 1nm 미만 0.7nm 칩 기술 공개

요약

IBM이 3D 적층 구조인 'nanostack architecture'를 통해 1nm 미만 수준의 트랜지스터 밀도를 구현하는 기술을 공개했습니다. 이는 실제 물리적 크기가 1nm라는 의미가 아니라, 기존 평면 구조 대비 밀도를 극대화한 마케팅적 노드 명칭임을 분석합니다.

핵심 포인트

  • IBM의 0.7nm 기술은 수직 적층을 통한 트랜지스터 밀도 향상에 초점
  • 현재의 노드 명칭(nm)은 실제 물리적 치수와 분리된 마케팅적 개념
  • 트랜지스터 소형화는 양자 터널링 효과 등 물리적 한계에 직면
  • IBM은 연구소 기반의 기술 라이선스 모델과 제조 역량을 유지 중

“논리 기술이 처음으로 1nm 노드 아래로 확장될 수 있다”는 식으로, 칩 안의 실제 구조물 크기와는 무관한 물리 치수 주장을 계속 이어가는 전통처럼 보임
실제로 내놓은 것은 약 5nm 특징 크기로 만든 “nanostack architecture”이고, IBM은 이것이 가상의 진짜 1nm 미만 칩에 준한다고 말하는 셈임
성과 자체는 인상적이지만, 업계에 마케터가 좀 과하게 많은 듯함

사진을 보면 수평 방향 특징 크기는 5nm보다 훨씬 큼
실리콘에서 FET의 게이트 길이는 대략 10~15nm 사이 어딘가가 하한이고, 현재 CMOS 제조 공정은 아직 그 한계에 도달하지 않았음
더 작은 트랜지스터를 만들려면 다른 반도체 소재로 넘어가야 함
여러 층의 수직 두께는 몇 nm 또는 1nm 미만일 수 있지만, 이는 회로 밀도에 직접 중요하지 않음
이른바 노드 크기는 수직 치수가 아니라 수평 치수를 가리키는 것이고, 1nm 안팎의 수직 치수는 성장 속도와 시간에 좌우되므로 수십 년 전에도 가능했음
업계는 수십 년 전에 “크기”라는 표현을 멈추고, 예를 들어 제곱 mm당 논리 게이트 수 같은 밀도로 CMOS 공정을 표현했어야 함
하지만 실제 숫자를 내면 “1nm” 공정이 다른 회사의 “2nm” 공정보다 낫다고 주장하기 어려워져서 마케팅이 싫어할 것임

마케팅 용어와 달리 “nm 밀도”는 실제로 유용한 척도임
2010~2011년 무렵의 28nm 노드 및 그 이전의 평면 트랜지스터와 비교할 수 있는 밀도 척도이고, “0.7nm” 노드는 표준 평면 트랜지스터 노드를 0.7nm까지 줄였을 때와 같은 트랜지스터 밀도라는 뜻임

공개된 노드 크기가 실제 특징 크기와 연결되지 않은 지는 이미 수십 년 됐음
안타깝지만 지금 반도체 업계는 그렇게 돌아감

내가 읽기엔 2D 평면 기준으로 1nm 공정과 비슷한 트랜지스터 밀도를 암시하려는 것 같음
다만 실제 특징 크기가 1nm 근처가 아니라, 적층을 통한 3D 구조로 그 밀도를 달성하는 듯함

마케터가 너무 많은 업계가 어디 없겠나
모든 주장은 어느 정도 걸러 들어야 함

명확히 하자면, 다이 위의 어떤 부분이 실제로 0.7nm라는 뜻은 아님
이전 노드 세대보다 대략 두 배의 밀도라는 의미에 가깝고, 업계는 실제 트랜지스터 크기와 노드명이 수년 전부터 분리됐는데도 계속 “나노미터”라는 말을 쓰기로 한 셈임

실제 물리 크기와 노드명이 분리된 뒤에 태어난 세대가 이미 있음
Gen Alpha는 그 이후에 태어났고, 그 전후로 Gen Z 일부와 Gen Beta도 걸쳐 있음

그건 15년 전 일이고, 경영진도 전부 바뀌었으며 지금은 꽤 야심 있어 보임
이제 어떻게 풀릴지 봐야 함

가장 놀라운 건 IBM이 아직도 어떻게든 실리콘 연구소를 보유하고 있다는 점임
이제 사실상 컨설팅 회사가 됐다고 생각했음

대부분의 팹은 GlobalFoundries로 분사됐지만, IBM은 여전히 꽤 의미 있는 팹 역량과 생산 능력을 갖고 있음
적어도 일부는 군사용으로 미국 내 칩 제조 기반을 확보하기 위한 “Trusted Foundry” 목적일 것 같음

연구소는 컨설팅과 크게 다르지 않을 수도 있음
NYT 보도에 따르면 IBM은 R&D 연구소를 운영하면서, 개발한 기술을 실제 칩을 만드는 회사에 라이선스하는 구조임

IBM은 지난 30년 중 29년 정도 미국에서 특허 등록 1위 기업이었을 것임
세계 최대급 산업 연구 조직 중 하나이고, 거의 어느 회사보다도 하드 사이언스 연구를 많이 하고 있음

이미지 중 하나에 “실리콘 원자 15줄”이라고 되어 있음
얼마나 작아질 수 있는지 한계가 있나? 원자 하나가 끝인가? 무어의 법칙에도 물리적·분자적 한계가 있나?

있음, 그리고 이미 그 지점에 도달했음
사실 꽤 오래전부터 그랬음
트랜지스터의 게이트를 충분히 작고 얇게 만들면 양자 효과가 지배하기 시작함
전자가 게이트 안팎으로 무작위로 터널링해서, 전도하면 안 될 때도 트랜지스터가 전도하게 됨
정확한 숫자는 기억나지 않지만 원자 몇 개 폭 정도의 규모임
우리가 아는 한 이를 피할 방법도 딱히 없음
이 스케일에서 전자는 단순한 물리적 물체가 아니라서, 어떤 공간 부피에서 그냥 배제할 수 없음
전자 파동함수는 전자 확률 구름 안에서 원하는 곳에 나타날 수 있고, 막으려면 절연 접합을 그 확률 구름보다 두껍게 만들어야 함

원자보다 작게 만들 수는 없음
다만 개별 원자를 가끔씩 계산 요소로 쓰는 정도는 어느 정도 그럴듯함
그 너머로 쿼크-글루온 플라스마를 프로세서로 설계한다면? 그런 Star Trek 에피소드는 보고 싶음
그런 상상은 할 수 있지만, 우리가 그 수준에 닿으려면 동굴에서 돌을 두드리는 원숭이와 iPhone을 만드는 것만큼의 격차가 있음

이런 3D 구조는 수율 측면에서 어떻게 확장될까?
순진하게 생각하면 수직 층을 추가할수록 수율에 지수적으로 영향을 줄 것 같은데, 가까운 시일 내 상업적으로 가능할지 궁금함

IBM은 이걸 어떻게 상용화할까?
팹에 라이선스하는 방식인가?

넓게 보면 그렇고, 그게 비즈니스 모델임
IBM은 수년 동안 기술 이전, 라이선스 계약, 지원, 기타 방식으로 이런 일을 해왔음
Rapidus, Samsung, GlobalFoundries, ST, SMIC, AMD 등이 여러 시점에 여러 노드와 제품에서 IBM R&D 결과물을 사용했음
최첨단 반도체 생태계는 서로 얽혀 있는 거대한 덩어리 같고, IBM은 그 안쪽 깊숙한 곳에 있음
이 공정으로 제품을 만들려고 ASML 장비를 사면, 실제로 돌아가게 만들 지식과 지원에 대해 IBM에 돈을 내거나, 수익 일부를 주거나, 상황에 맞는 어떤 거래를 하게 될 것임

IBM은 2nm를 Rapidus에 라이선스했으니, 이번에도 그럴 것임

분명 라이선스할 것 같음
업계 전체가 주변 기술을 혁신할 수 있어야 IBM에도 더 좋음
예를 들어 여러 공정 기술 회사가 더 비용 효율적으로 만들면 IBM에도 도움이 됨

IBM 시스템 부문, POWER CPU, 메인프레임, 어쩌면 양자 관련 제품 매출을 늘리려는 목적일 수 있음

특허를 쥐고 있다가 남들한테서 수익을 긁어내려 할 수도 있음
즉 라이선스하거나 소송하는 방식임

IBM이 이런 대단한 칩을 만든다는 얘기는 계속 듣는데, 정작 IBM 칩을 쓰는 곳은 잘 안 보임
이걸로 뭘 하는 걸까?

Big Tech 바깥의 Fortune 500 기업들은 대체로 쓴다고 봐도 됨
예를 들어 Costco의 전체 재고 관리 시스템은 IBM i, 즉 POWER에서 돌아감
매장 곳곳에서 고전적인 터미널 화면을 볼 수 있음
은행들도 z와 i를 엄청나게 많이 씀
이런 시스템은 거의 항상 데이터센터 안에 있으니 직접 볼 일은 없지만, UI와 실제 기록 시스템 사이에 마이크로서비스가 50개쯤 끼어 있어서 티가 안 날 뿐 분명 상호작용하고 있음

적어도 10년 전에는 Ericsson이 통신 장비에 POWER 칩을 많이 썼음
그 뒤로는 그쪽 장비를 다루지 않아서 최신 상황은 모름

IBM의 POWER 칩 라인은 메인프레임에 쓰임

여기서 제품은 칩 자체라기보다 연구 결과와 기술 라이선스임

미국 정부가 씀

큰 문제가 두 가지 있음

IBM이 말하는 sub 1nm가 무슨 뜻인지 아무도 모름

IBM은 Intel을 포함한 누구보다 과장을 심하게 해왔고, 몇 년 전 “teleportation” 광고 같은 것도 있었기 때문에 실제로 무슨 의미인지 파헤치려는 사람이 별로 없을 것임

“teleportation” 광고는 처음 듣는데, 설명해 줄 수 있나?

적은 노력으로 주가를 띄우려는 걸 수도 있음
많은 회사가 그렇게 보임

무슨 뜻인지는 알고 있음
어떤 내용이 자기 전문 분야 밖에 있다고 해서 자동으로 헛소리가 되는 건 아님

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 GeekNews의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

원문 바로가기
0

댓글

0