상하이 AI 연구소, 핵심 칩 소재 1종 생산 시스템 개발

상하이 AI 연구소가 이끄는 중국 공동 연구팀이 칩 제조의 핵심 소재인 KrF 포토레지스트 생산을 자동화하는 AI 기반 시스템을 개발했다. 이는 소수의 외국 기업이 장악하고 있는 기존 공급망을 뒤흔들 수 있는 행보다.

연구소의 공식 발표에 따르면, 이번 성과는 자체 과학 대규모 언어 모델인 '슈성(Shusheng)'을 활용해 '폐쇄 루프 R&D 시스템'을 구축함으로써 소수 해외 공급업체의 '블랙박스' 기술에 대한 의존에서 벗어난 것이다. 이 프로젝트는 중국의 '차세대 인공지능' 국가 기술 이니셔티브의 일환으로 샤먼 대학교 및 쑤저우 국립 연구소와 공동으로 개발되었다.

새로운 시스템은 AI 기반 의사 결정과 자동 합성을 결합하여 포토레지스트 수지의 안정적이고 고순도이며 효율적인 생산을 달성한다. KrF(불화크립톤) 포토레지스트는 자동차, 가전제품, 산업용 애플리케이션에 사용되는 성숙 공정 노드의 광범위한 칩 생산에 필수적이기 때문에, 이는 중국 국내 반도체 공급망의 핵심 취약점을 해결하는 것이다.

이러한 발전은 반도체 자급자족이라는 중국의 목표를 향한 중요한 발걸음이다. 해외 의존도를 잠재적으로 제거함으로써 국내 칩 생태계를 강화하고, 중국 반도체 기업의 가치 평가에 영향을 미치며, 일본의 JSR 및 신에츠 화학과 같은 글로벌 소재 거물들에게 장기적인 경쟁 압력을 가할 수 있다.

AI, 재료 과학을 가속화하다

혁신의 핵심은 'AI 결정 + 자동 합성' 프레임워크다. 과학용 '슈성' 대규모 모델은 화학 반응의 결과를 예측하도록 훈련되어 복잡한 폴리머 수지에 대한 최적의 합성 경로를 설계할 수 있다. 이렇게 AI가 설계한 공정은 자동화된 실험실 장비에 의해 실행되며, AI가 학습하고 반복할 수 있는 피드백 루프를 생성하여 수십 년간 축적된 인간의 전문 지식에 의존해 온 공정을 표준화한다.

최근 AI에 대한 논의가 블록(Block)이나 클라우드플레어(Cloudflare)와 같은 기업의 효율성 제고에 따른 감원에 집중되어 있는 반면, 이번 돌파구는 다른 측면의 응용 사례를 보여준다. 이는 AI가 기초 연구 및 개발을 가속화하고 복잡한 재료 과학 과제를 해결할 수 있는 잠재력을 보여준다. 이는 IBM의 CEO 아르빈드 크리슈나가 다른 기능은 자동화하면서 채용 우선순위를 AI 관련 역할로 옮기고 있다고 언급한 것과 맥락을 같이 한다.

공급망의 재편

글로벌 포토레지스트 시장은 오랫동안 일본과 미국 기업들이 통제하는 과점 체제였다. 중국의 이 새로운 AI 기반 방식은 기존 업체들의 수십 년에 걸친 시행착오 개발 과정을 복제할 필요가 없는 새로운 시장 진입로를 제시한다. 이 시스템이 산업 생산 규모로 확장될 수 있다면 중국의 핵심 소모품 수입 의존도를 크게 낮출 수 있을 것이다.

이러한 성과는 중국 국내 반도체 부문, 특히 포토레지스트의 주요 소비자인 SMIC와 화홍반도체(Hua Hong Semiconductor)에게 호재다. 반대로, 역사적으로 이 공급망의 고수익 세그먼트를 통제해 온 기존 비중국 공급업체들에게는 시장 점유율과 가치 평가에 장기적인 리스크가 될 수 있다.

이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.