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세계에서 시스템반도체를 만들 수 있는 나라는 몇 개 안된다.미국,대만,인테르 대 라치오 라인업중국,한국,인테르 대 라치오 라인업일본,인테르 대 라치오 라인업유럽 정도다.한국은 메모리 분야에서 상당한 경쟁력을 갖고 있다.다만 국내 대다수 시스템 반도체 설계(팹리스) 기업들은 시스템온칩(SoC) 시제품 개발 경험이 일천하다는 게 문제다.
반도체 설계 난이도는 단계별로 ①시뮬레이션 모델 ②합성 ③FPGA라는 검증반도체 테스트 ④SoC 시제품 ⑤SoC와 임베디드 소프트웨어(SW) 결합 ⑥양산제품 ⑦양산 블록버스터 등에 따라 10배씩 어려워진다.즉 시뮬레이션에 비해 양산 블록버스터는 100만배(10⁶)정도로 어렵다.
대학교는 반도체 시뮬레이션과 이론 정도만 가르친다.일반적으로 학생을 가르칠 수 있는 단계는 FPGA 수준에서 멈춘다.국내 많은 시스템반도체 국책 과제도 잘해봐야 FPGA(3단계) 수준이다.시제품 검증에서 이것이 4~7단계로 가는 게 훨씬 어려운데 기업들이 경험이 없다. MPW,인테르 대 라치오 라인업MPC 비교 
이는 값비싼 개발비 때문이다.정부가 멀티프로젝트웨이퍼(MPW)라는 지원 프로그램을 마련해 1억~2억원을 지원하는 데 사실 크게 실효성이 없다.
인공지능(AI) 반도체 시제품 개발은 14나노 기준 최소 150억원 정도가 소요된다.양산까지 이어가려면 추가로 150억원이 필요하다.5,인테르 대 라치오 라인업4,인테르 대 라치오 라인업3나노 등으로 공정을 고도화하면 두 배씩 증가한다.엔비디아가 4나노 공정 기반 최신 AI 반도체 '블랙웰'을 개발하는 데 투자한 비용은 100억달러(약 14조원)에 달했다.
비용 문제는 뛰어난 인력과 노력으로만 해결할 수 없는 장벽이다.개발 예산이 마련되지 않으면 수억명이 1년 365일,24시간 일해도 불가능하다.
이같은 문제 해결 방법은 반도체 설계·양산 공용 플랫폼인 'MPCs(Multi Project Chiplet by security)이다.일반적으로 반도체 구조는 95% 비슷한 데 이를 오픈하드웨어화하는 것이다.MPW가 실리콘 마스크를 함께 사용하는 것처럼 MPCs는 완제품 칩을 양산해서 공용으로 사용하는 방식이다.
나머지 5%는 SW 기술과 고속 인터페이스를 통해 외부 칩에서 구현한다.외부칩에 수백개의 프로젝트를 만들면 3~4명 수준의 대학원이나 대학교 동아리 수준에서도 칩을 설계를 할 수 있다.MPW는 마스크를 한 번만 사용할 수 있지만 MPCs는 수십년간 수만 종류의 프로젝트에 사용할 수 있다.
TSMC가 강력한 파운드리 경쟁력을 갖게 된 건 수천,수만개의 MPW 경험 때문이다.수십조원의 적자를 보면서 쌓아온 기술력과 생태계다.TSMC가 확고한 선두로 올라선 상황에서 적자를 떠안고 추격하는 건 사실상 어렵다.유일한 해법은 MPCs로 오픈하드웨어화해 함께 경험을 쌓아가는 길 뿐이다.각각의 프로젝트의 지적재산권을 외부에 있는 시큐리티 보안칩으로 보호할 수 있다.
메모리 시장 성장은 더딘데,시스템반도체 시장 규모는 AI 반도체 등으로 인해 급속도로 커지고 있다.이미 시스템반도체 시장 규모는 메모리반도체보다 3~4배가량 큰 데 한국 시장 점유율은 3% 수준에 그치고 있다.반도체 설계 엔지니어들이 비용 조달 문제로 개발 기회조차 갖기 못하는 현재 문제를 타개해야 한다.국내에 속히 MPCs가 도입되기를 기도한다.
이효승 네오와인 대표
