인공지능(AI) 가속기와 고성능 컴퓨팅(HPC) 프로세서의 연산 성능이 빠르게 높아지면서 반도체 패키징에서 가장 중요한 문제 중 하나는 더 이상 단순한 배선 밀도가 아니라 열을 얼마나 빠르고 안정적으로 제거할 수 있는가이다.
대형 GPU, AI 가속기, HBM, 칩렛을 하나의 패키지에 집적하는 구조에서는 단위 면적당 발열량이 계속 증가하고 있다. 이 때문에 실리콘 인터포저, 유기 기판, 구리 방열 구조만으로는 국부적인 고온 영역과 패키지 내부의 온도 구배를 충분히 제어하기 어려운 경우가 발생한다.
이러한 배경에서 높은 열전도율과 우수한 기계적 강성을 동시에 갖는 SiC가 차세대 AI·HPC 패키징용 기판 및 열 확산 소재로 주목받고 있다.
특히 300mm SiC 기술은 기존 전력반도체용 웨이퍼 시장을 넘어 첨단 패키징과 데이터센터 열관리 영역으로 확대되고 있다. 2026년 8월에는 300mm 고열전도 SiC 기판이 실제 AI 반도체 고객 평가 단계에 들어갔다는 발표도 나왔다. 발표에 따르면 해당 기판은 기존 솔루션 대비 열 확산 성능을 최대 25% 개선하는 것을 목표로 개발되고 있다.
왜 AI·HPC 패키징에 SiC가 필요한가?
AI 반도체의 열 문제는 단순히 평균 온도가 높아지는 문제만을 의미하지 않는다.
칩 내부에는 특정 연산 블록이나 HBM 인접 영역처럼 열이 집중되는 고온 지점이 형성될 수 있다. 패키지 내부에서 이러한 열을 빠르게 측면과 수직 방향으로 분산하지 못하면 접합 온도가 상승하고, 클록 성능 제한, 수명 저하, 열 피로, 접합 계면 열화 등의 문제가 발생할 수 있다.
4H-SiC 단결정의 열전도율은 제품과 결정 방향, 도핑 조건 등에 따라 달라지지만 상용 기판 자료에서는 약 370~490 W/m·K 수준의 값이 제시되고 있다. 이는 일반적인 실리콘보다 높은 수준으로, 고열유속 반도체 패키지에서 효과적인 열 확산 경로를 설계하는 데 유리하다.
하지만 AI 패키징용 SiC를 선정할 때 열전도율 숫자만 비교해서는 안 된다.
실제 양산 공정에서는 다음과 같은 항목을 함께 평가해야 한다.
기판 직경과 두께, 두께 균일도, TTV, Bow, Warp, 표면 거칠기, 입자 및 표면 결함, 열팽창 특성, 본딩 공정과의 호환성 등이 모두 최종 수율에 영향을 줄 수 있다.
300mm로 확대되면서 어려워지는 평탄도 관리
웨이퍼 직경이 150mm 또는 200mm에서 300mm로 증가하면 동일한 수준의 평탄도를 유지하는 것이 훨씬 어려워진다.
300mm 기판은 면적이 크기 때문에 성장 과정의 열응력, 절단, 연삭, 래핑, CMP, 박막 증착 및 후공정 과정에서 발생하는 작은 응력 차이도 전체 웨이퍼의 Bow 또는 Warp 증가로 이어질 수 있다.
특히 하이브리드 본딩이나 직접 본딩과 같이 두 표면을 매우 정밀하게 접합해야 하는 공정에서는 기판의 전역 평탄도뿐 아니라 국부적인 형상까지 중요하다.
따라서 300mm SiC 기판을 구매할 때는 단순히 “평탄도가 좋다”는 설명보다는 TTV, Bow, Warp 측정값과 측정 방법을 명확하게 확인하는 것이 필요하다.
TTV는 왜 중요한가?
TTV는 웨이퍼 전체에서 가장 두꺼운 위치와 가장 얇은 위치 사이의 두께 차이를 의미한다.
AI·HPC 첨단 패키징에서는 SiC가 단순한 기계적 지지체가 아니라 열 확산층, 인터포저, 본딩 기판 또는 기능성 지지 기판으로 사용될 수 있기 때문에 두께 균일도가 중요하다.
TTV가 지나치게 크면 CMP 이후에도 국부적인 높이 차이가 남을 수 있으며, 본딩 과정에서 일부 영역만 먼저 접촉하는 현상이 나타날 수 있다.
그 결과 본딩되지 않은 영역, 계면 공극, 국부 응력 집중 또는 후속 공정의 두께 편차가 발생할 가능성이 있다.
따라서 구매 단계에서는 평균 두께만 확인하는 것이 아니라 목표 두께와 허용오차, TTV 허용값을 별도의 항목으로 정의하는 것이 좋다.
특히 직접 본딩이나 매우 얇은 중간층을 사용하는 패키징에서는 일반적인 기계 가공용 SiC보다 훨씬 엄격한 두께 균일도가 요구될 수 있다.
Bow와 Warp는 같은 개념이 아니다
SiC 기판 RFQ에서 자주 혼동되는 두 가지 항목이 Bow와 Warp이다.
Bow는 웨이퍼 중심면이 기준 평면에서 얼마나 휘어져 있는지를 나타내는 값이다. 비교적 단순한 전체 곡률을 나타낸다고 볼 수 있다.
Warp는 웨이퍼 전체 표면의 가장 높은 위치와 가장 낮은 위치 사이의 형상 변화를 반영하기 때문에 보다 복잡한 비대칭 변형까지 포함할 수 있다.
대형 300mm 웨이퍼에서는 Bow가 비교적 낮더라도 특정 영역에 국부적인 변형이 존재해 Warp가 커질 수 있다.
이 때문에 AI 패키징용 기판을 평가할 때는 Bow와 Warp를 하나의 숫자로 대체하지 않고 각각 확인하는 것이 바람직하다.
본딩 장비의 척 구조, 진공 흡착 방식, 본딩 온도 및 압력 조건에 따라 허용 가능한 Bow와 Warp 범위도 달라질 수 있다.
따라서 공급업체와 사양을 협의할 때는 최종 본딩 공정을 함께 설명하는 것이 중요하다.
표면 거칠기가 본딩 수율을 결정한다
고열전도 SiC를 단순한 방열판으로 사용할 경우와 웨이퍼 직접 본딩용 기판으로 사용할 경우 필요한 표면 상태는 완전히 다르다.
직접 본딩에서는 두 표면 사이의 실제 접촉 면적이 매우 중요하기 때문에 매우 낮은 표면 거칠기가 요구될 수 있다.
기존 SiC 직접 본딩 연구에서는 플라즈마 활성화 후 약 0.13~0.22nm RMS 수준의 표면 거칠기가 사용된 사례도 있다. 이는 특정 연구 조건의 사례이며 모든 SiC 패키징 공정에 동일하게 적용되는 절대적인 규격은 아니다. 하지만 직접 본딩에서 표면 거칠기 관리가 얼마나 중요한지를 보여준다.
실제 구매 사양에서는 Ra와 RMS 중 어떤 기준을 사용하는지 명확하게 정의해야 한다.
또한 AFM 측정인지 백색광 간섭계인지, 측정 면적이 얼마인지도 확인해야 한다.
같은 “Ra 0.5nm 이하”라는 수치라도 측정 장비와 측정 영역에 따라 의미가 달라질 수 있기 때문이다.
열전도율은 숫자 하나만 보면 안 된다
SiC의 높은 열전도율은 AI·HPC 적용의 핵심 장점이지만 실제 기판의 열전도 성능은 결정 품질, 도핑 농도, 불순물, 결함 및 결정 방향 등에 영향을 받을 수 있다.
예를 들어 상용 4H-SiC 자료에서도 N형과 고순도 반절연형 기판 사이에 열전도율 차이가 존재하며 결정의 a축과 c축에서도 값이 다르게 나타날 수 있다.
따라서 고열전도 SiC 기판을 구매할 때 단순히 “SiC”라는 재료명만 지정하기보다는 열전도율의 최소값 또는 대표값, 측정 온도, 측정 방향을 확인하는 것이 좋다.
특히 AI 프로세서의 열을 수직 방향으로 제거하려는 구조인지, 패키지 전체로 수평 확산시키려는 구조인지에 따라 요구되는 특성이 달라질 수 있다.
SiC와 실리콘의 열팽창 차이도 고려해야 한다
AI 첨단 패키징에서는 SiC 단독으로 사용되는 경우보다 실리콘 칩, 유리, 금속, 절연층 또는 다른 반도체 재료와 결합되는 경우가 많다.
서로 다른 재료를 접합하면 열팽창계수 차이에 의해 온도 변화 과정에서 응력이 발생한다.
SiC는 높은 강성과 우수한 열 안정성을 가지고 있지만 이것이 자동적으로 모든 재료와 완벽하게 호환된다는 의미는 아니다.
본딩 온도가 높을수록 냉각 과정에서 열응력이 커질 수 있기 때문에 본딩층 재료와 공정 온도를 함께 최적화해야 한다.
특히 대형 300mm 기판에서는 작은 열팽창 차이도 전체 웨이퍼에서는 상당한 변형으로 나타날 수 있다.
직접 본딩에서는 입자 관리가 더욱 중요하다
본딩용 SiC에서 표면 거칠기만큼 중요한 것이 입자와 국부 결함이다.
수백 밀리미터 크기의 웨이퍼 전체를 접합할 때 아주 작은 입자 하나라도 두 기판 사이에 들어가면 해당 위치 주변에 본딩되지 않은 영역이 형성될 수 있다.
따라서 일반적인 SiC 웨이퍼 검사 외에도 본딩용 기판에서는 다음 항목을 추가적으로 검토하는 것이 좋다.
표면 입자 수준, 스크래치, 피트, 엣지 칩, CMP 결함, 표면 오염 및 세정 후 잔류물이다.
최종 세정과 포장 조건 역시 중요하다.
본딩 공정용 웨이퍼라면 일반적인 기계 가공품 포장보다 높은 수준의 청정 관리가 필요할 수 있다.
300mm라는 크기 자체가 중요한 이유
300mm SiC의 의미는 단순히 웨이퍼가 커졌다는 데 있지 않다.
현재 반도체 첨단 제조 인프라 상당 부분이 300mm 플랫폼을 기반으로 운영되고 있기 때문에 기판 크기가 기존 생산 장비와 호환되면 자동화, 계측, 세정, 증착 및 본딩 장비를 활용하기가 상대적으로 쉬워진다.
2025년 말부터 2026년까지 주요 SiC 소재 업체들이 AI 및 데이터센터 열관리용 300mm 플랫폼을 공개하고 고객 평가를 확대하고 있다는 점도 이러한 변화를 보여준다.
이는 SiC가 기존의 전기자동차용 전력반도체 기판에서 벗어나 AI 패키징 소재로 응용 영역을 넓히고 있음을 의미한다.
AI·HPC용 300mm SiC RFQ에는 어떤 정보를 넣어야 할까?
300mm 고열전도 SiC를 문의할 때는 단순히 “300mm SiC wafer”라고만 요청하기보다 사용 목적과 핵심 규격을 함께 제공하는 것이 좋다.
먼저 응용 분야를 명확하게 해야 한다.
예를 들어 AI 프로세서 열 확산용인지, 인터포저용인지, 직접 본딩용인지, 박막 전사용 지지 기판인지에 따라 필요한 SiC 등급과 표면 조건이 달라질 수 있다.
그 다음에는 직경, 목표 두께, 두께 허용오차, TTV, Bow, Warp를 지정한다.
본딩용이라면 표면 거칠기 Ra 또는 RMS, CMP 여부, 양면 또는 단면 연마 여부, 표면 입자 수준도 함께 정의하는 것이 좋다.
필요한 경우 열전도율, 비저항, 결정 구조, 결정 방향과 같은 재료 특성도 추가할 수 있다.
마지막으로 본딩 방식을 알려주는 것이 중요하다.
직접 본딩, 산화막 본딩, 금속 본딩, 접착층 본딩 등 공정 방식이 다르면 필요한 평탄도와 표면 상태 역시 달라지기 때문이다.
모든 AI 패키징에 동일한 SiC 규격이 필요한 것은 아니다
300mm SiC 시장은 아직 빠르게 발전하고 있는 단계이기 때문에 모든 AI·HPC 고객에게 적용되는 하나의 표준 규격이 존재한다고 보기 어렵다.
열 확산용 기판에서는 열전도율과 두께 균일도가 우선될 수 있지만 직접 본딩용 기판에서는 초저거칠기와 국부 평탄도가 훨씬 중요할 수 있다.
또한 연구개발 단계에서는 소량의 평가용 웨이퍼가 필요하지만 실제 양산에서는 공정 능력과 웨이퍼 간 균일성이 더욱 중요해진다.
따라서 공급업체를 평가할 때는 단일 샘플의 최고 성능만 확인하기보다 여러 웨이퍼에서 TTV, Bow, Warp, 표면 거칠기 및 열적 특성이 얼마나 안정적으로 유지되는지를 확인하는 것이 중요하다.
결론
AI와 HPC 반도체가 더 높은 연산 밀도와 전력 밀도로 발전하면서 열관리는 첨단 패키징 기술의 핵심 요소가 되고 있다.
300mm 고열전도 SiC 기판은 높은 열전도율, 우수한 기계적 강성 및 300mm 반도체 제조 플랫폼과의 확장 가능성을 바탕으로 AI 프로세서, HBM, 칩렛 및 차세대 데이터센터용 패키징에서 새로운 기회를 만들고 있다.
하지만 재료 이름만 보고 SiC를 선택해서는 충분하지 않다.
실제 적용에서는 열전도율과 함께 TTV, Bow, Warp, 표면 거칠기, 입자 수준, CMP 품질 및 본딩 공정과의 호환성을 종합적으로 평가해야 한다.
특히 직접 본딩이나 고밀도 AI 패키징에서는 작은 두께 편차나 표면 결함도 전체 본딩 수율에 영향을 줄 수 있기 때문에 초기 RFQ 단계부터 최종 공정 조건을 고려한 기판 사양을 정의하는 것이 중요하다.
앞으로 300mm SiC가 AI·HPC 첨단 패키징에서 본격적으로 확대될수록 경쟁력의 기준은 단순한 대구경 성장 능력에서 벗어나 열전도 성능, 초정밀 평탄도, 표면 가공 품질 및 웨이퍼 간 균일성을 동시에 확보할 수 있는가로 이동할 가능성이 높다.