How AI is Reshaping Semiconductor Design and Manufacturing
While AI is transforming nearly every industry, some of its most significant advances are happening inside the semiconductor factories building the chips that power it. If you design AI systems, those manufacturing advances directly influence your performance, efficiency, and path to market.
AI가 거의 모든 산업을 변화시키고 있는 가운데, 가장 혁신적인 발전 중 일부는 바로 그 AI를 구동하는 칩을 제조하는 반도체 공장 내부에서 일어나고 있습니다. 만약 여러분이 AI 시스템을 설계하고 있다면, 이러한 제조 기술의 발전은 성능, 효율성, 그리고 시장 출시 기간에 직접적인 영향을 미칩니다.
The message from the recent Global Semiconductor Alliance European Executive Forum was clear: Scaling AI requires more than smaller transistors. You must also address power delivery, connectivity, advanced packaging, and supply chain resilience. These factors increasingly determine how effectively you can turn silicon innovation into system performance.
최근 열린 글로벌반도체얼라이언스(GSA) 유럽 경영진 포럼(European Executive Forum)의 메시지는 명확했습니다. AI를 확장하는 것은 단순히 더 작은 트랜지스터를 만드는 것 이상의 노력을 요구합니다. 전력 공급, 연결성, 첨단 패키징, 그리고 공급망 탄력성 역시 함께 해결해야 합니다. 이러한 요소들은 실리콘 혁신을 시스템 성능으로 얼마나 효과적으로 전환할 수 있는지를 점점 더 크게 좌우하고 있습니다.
According to a presentation by Prashanth Aprameyan, Intel Foundry supports this strategy on two fronts: Advanced process and packaging technologies that enable more capable systems, and AI-enabled manufacturing that improves quality and accelerates yield learning.
프라샨트 아프라메얀(Prashanth Aprameyan)의 발표에 따르면, 인텔 파운드리(Intel Foundry)는 다음 두 가지 측면에서 이 전략을 지원합니다. 첫째는 더 뛰어난 성능의 시스템을 구현하는 첨단 공정 및 패키징 기술이며, 둘째는 품질을 개선하고 수율 학습(yield learning)을 가속화하는 AI 기반 제조 기술입니다.
Three forces shaping your designs
Three AI trends are changing what you need from silicon.
세 가지 AI 트렌드가 실리콘에 대한 여러분의 요구 사항을 바꾸고 있습니다.
Agentic AI introduces multistep reasoning workloads that are less predictable than traditional computing. As you deploy autonomous agents, efficient power delivery and high-performance connectivity become essential to scaling their capabilities.
에이전틱 AI(Agentic AI)는 기존 컴퓨팅보다 예측하기 어려운 다단계 추론 워크로드를 도입합니다. 자율 에이전트를 배포함에 따라, 효율적인 전력 공급과 고성능 연결성은 에이전트의 역량을 확장하는 데 필수적인 요소가 됩니다.
Physical AI brings intelligence into edge devices and real-world systems. You need architectures that balance capability, efficiency, and cost, supported by manufacturing approaches that use automation and modeling to improve yield.
피지컬 AI(Physical AI)는 엣지 디바이스와 현실 세계의 시스템에 지능을 불어넣습니다. 자동화와 모델링을 활용하여 수율을 개선하는 제조 접근 방식의 지원을 받으면서, 성능, 효율성, 비용의 균형을 잡아주는 아키텍처가 필요합니다.
Sovereign AI adds another consideration: where and how your chips are manufactured. Secure, resilient, geographically diverse supply chains support business continuity and national security requirements. Intel Foundry’s capabilities across North America, Europe, and Asia give you greater flexibility in choosing manufacturing locations.
소버린 AI(Sovereign AI)는 칩이 어디서, 어떻게 제조되는가에 대한 또 다른 고려 사항을 더해줍니다. 안전하고 탄력적이며 지리적으로 분산된 공급망은 비즈니스 연속성과 국가 안보 요구 사항을 뒷받침합니다. 북미, 유럽, 아시아 전역에 걸친 인텔 파운드리의 역량은 제조 지역을 선택할 때 더 큰 유연성을 제공합니다.
Scaling your entire system
You are no longer limited to integrating every function onto a single chip. Chiplet architectures let you combine specialized dies, memory stacks, and accelerators into a system of chips. This modular approach helps you scale performance and select the technology best suited to each function.
여러분은 더 이상 모든 기능을 단일 칩 하나에 통합하는 데 국한될 필요가 없습니다. 칩렛(Chiplet) 아키텍처를 사용하면 특화된 다이, 메모리 스택, 가속기를 하나의 칩 시스템으로 결합할 수 있습니다. 이러한 모듈식 접근 방식은 성능을 확장하고 각 기능에 가장 적합한 기술을 선택하는 데 도움을 줍니다.
Transistor innovation remains essential. Intel 18A uses RibbonFET Gate-all-around technology to improve electrostatic control and support scaling beyond traditional FinFET architectures.
트랜지스터 혁신은 여전히 필수적입니다. 인텔 18A(Intel 18A)는 리본펫(RibbonFET) 게이트올어라운드(Gate-All-Around, GAA) 기술을 사용하여 정전기 제어 능력을 향상시키고, 전통적인 FinFET 아키텍처를 넘어선 미세 공정 확장을 지원합니다.
Power delivery also matters. With PowerVia, Intel 18A routes power through the back of the wafer, separating power paths from frontside signal routing. This reduces resistance, voltage drop, and power delivery noise. Combined with high-density metal-insulator-metal capacitors, the architecture strengthens power integrity and supports more efficient use of chip area.
전력 공급 역시 중요합니다. 인텔 18A는 PowerVia(파워비아)를 통해 웨이퍼 후면으로 전력을 라우팅하여, 전력 경로를 전면 신호 라우팅과 분리합니다. 이를 통해 저항, 전압 강하, 전력 공급 노이즈가 감소합니다. 고밀도 금속-절연체-금속(MIM) 커패시터와 결합된 이 아키텍처는 전력 무결성을 강화하고 칩 면적의 보다 효율적인 사용을 지원합니다.
You also need these improvements to remain economically practical. Intel Foundry balances backside power complexity with frontside lower-metal pitches that enable direct-print patterning, helping manage manufacturing costs while improving performance per watt.
또한 이러한 개선 사항들이 경제적 실용성을 유지할 수 있어야 합니다. 인텔 파운드리는 후면 전력의 복잡성과 직접 인쇄 패터닝을 가능하게 하는 전면 하위 금속 피치(lower-metal pitches) 간의 균형을 유지하여, 와트당 성능을 향상시키는 동시에 제조 비용을 관리할 수 있도록 돕습니다.
As your systems become more modular, communication between dies becomes critical. Universal Chiplet Interconnect Express, or UCIe, provides standardized, high-bandwidth, low-latency connections that simplify chiplet integration.
시스템이 더욱 모듈화됨에 따라 다이 간 통신이 핵심으로 부상합니다. 보편적 칩렛 상호연결 익스프레스(Universal Chiplet Interconnect Express, UCIe)는 표준화된 고대역폭, 저지연 연결을 제공하여 칩렛 통합을 단순화합니다.
Advanced packaging brings these elements together. Intel Foundry’s portfolio includes EMIB-T, Foveros, and Foveros Direct. EMIB-T incorporates power-transfer capabilities into its bridge structure and can remove the need for a full silicon interposer in many applications. Foveros Direct uses hybrid bonding to stack compute dies on optimized base dies, helping you balance performance, power efficiency, and total cost of ownership.
첨단 패키징은 이러한 요소들을 하나로 모읍니다. 인텔 파운드리의 포트폴리오에는 EMIB-T, Foveros, Foveros Direct가 포함됩니다. EMIB-T는 브리지 구조에 전력 전달 기능을 통합하여 많은 애플리케이션에서 풀 실리콘 인터포저(interposer)의 필요성을 없앨 수 있습니다. Foveros Direct는 하이브리드 본딩을 사용하여 컴퓨팅 다이를 최적화된 베이스 다이 위에 적층함으로써 성능, 전력 효율성, 총 소유 비용(TCO)의 균형을 맞추도록 돕습니다.
How AI improves your manufacturing outcomes
AI also helps address the complexity of manufacturing your designs. During design technology co-optimization, AI helps engineers explore large design spaces and evaluate tradeoffs among power, performance, and area.
AI는 또한 여러분의 설계 제조 과정에서 복잡성을 해결하는 데 도움을 줍니다. 설계-공정 공동 최적화(DTCO) 과정에서 AI는 엔지니어들이 거대한 설계 공간을 탐색하고 전력, 성능, 면적(PPA) 간의 트레이드오프를 평가하도록 돕습니다.
Intel Foundry’s factories collect nearly a billion images each week, generating petabytes of manufacturing data. Machine learning analyzes these images to detect defects, classify failure patterns, identify yield risks, and improve design rules. For your Intel 18A designs, these insights help surface potential layout issues earlier.
인텔 파운드리의 공장들은 매주 거의 10억 장의 이미지를 수집하여 페타바이트 규모의 제조 데이터를 생성합니다. 머신러닝은 이 이미지들을 분석하여 결함을 탐지하고, 불량 패턴을 분류하며, 수율 리스크를 파악하고, 설계 규칙을 개선합니다. 인텔 18A 설계의 경우, 이러한 인사이트는 잠재적인 레이아웃 문제를 더 일찍 표면화하는 데 도움을 줍니다.
Neural networks and ensemble decision trees help isolate root causes and accelerate defect resolution. You benefit from faster learning cycles and more predictable yield progression as technologies enter production.
신경망과 앙상블 결정 트리(ensemble decision trees)는 근본 원인을 격리하고 결함 해결을 가속화하는 데 기여합니다. 기술이 생산 단계로 진입할 때 더 빠른 학습 주기와 더 예측 가능한 수율 진전의 혜택을 누릴 수 있습니다.
Digital twins and predictive maintenance monitor manufacturing equipment, identifying potential tool issues before they disrupt production and supporting continuous factory operations.
디지털 트윈과 예측 유지보수(predictive maintenance)는 제조 장비를 모니터링하여 생산을 방해하기 전에 잠재적인 툴 문제를 식별하고 지속적인 공장 가동을 지원합니다.
Bringing your next system to market
Your success depends on optimizing the entire platform. With advanced process technologies, packaging innovation, and AI-enabled manufacturing, you can build increasingly capable AI systems and bring them to market faster, more efficiently.
여러분의 성공은 전체 플랫폼을 최적화하는 데 달려 있습니다. 첨단 공정 기술, 패키징 혁신, 그리고 AI 기반 제조를 통해 더욱 뛰어난 성능의 AI 시스템을 구축하고, 더 빠르고 효율적으로 시장에 선보일 수 있습니다.
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