1일 서울 서초구 삼성전자 서초사옥에서 열린 ‘세이프(SAFE) 포럼 2026’에 참가한 유관 기업 관계자가 반도체 칩을 설명하고 있다. 이번 행사에서 삼성전자는 인공지능(AI) 반도체 생태계 협력 확대 방안과 차세대 파운드리 기술 전략을 공개했다. 2026.7.1 [뉴스1] 인공지능(AI) 반도체가 세대를 거듭하며 고도화하면서 ‘테스트’가 AI칩 양산의 새로운 과제로 떠오르고 있다. 칩 구조가 복잡해지면서 검사해야 할 대상이 늘고 검사 시간도 길어지고 있기 때문이다. 차세대 AI칩으로 갈수록 테스트에 투입되는 시간과 비용이 함께 늘면서 얼마나 빠르고 정확하게 검사하느냐가 생산 효율과 수율을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 29일 관련 업계에 따르면 케이프리덤자산운용 서건우 매니저는 최근 ‘복잡해지는 AI 반도체, 전 공정으로 확대되는 테스트의 역할’ 보고서에서 AI 반도체의 복잡도가 높아지면서 테스트의 역할이 제조 후단의 단일 공정에서 설계·패키징·양산 전반으로 확대되고 있다고 분석했다. 과거 반도체 테스트가 완성된 제품에서 불량품을 걸러내는 ‘마지막 관문’이었다면 이제는 상황이 달라지고 있다는 것이다. 테스트가 설계와 제조, 패키징, 양산 전반을 연결하는 핵심 공정으로 영역을 넓히고 있다. 예컨대 엔비디아의 경우도 차세대 AI 반도체로 갈수록 검사 부담이 빠르게 커지고 있다. 미국의 반도체 설계자동화 소프트웨어 업체 케이던스에 따르면 엔비디아의 AI 반도체 호퍼에서는 전체 제조원가의 1.9%였던 테스트 비용 비중이 후속 세대인 블랙웰에서는 2.5%로 높아졌다 바다이야기거북이 . 블랙웰의 뒤를 잇는 차세대 루빈에서는 이 비중이 더 높아질 것으로 전망했다. 단순 계산하면 제조원가가 100만원일 경우 검사 비용이 1만9000원에서 2만5000원으로 늘어나고 이제는 그 이상으로 높아지는 셈이다. 테스트 시간도 병목 요인으로 작용하고 있다. 시스템 레벨 테스트 시간을 호퍼를 1로 봤을 때 블랙웰은 약 1.5배, 루빈은 약 2.5배까지 증가할 것으로 봤다. 같은 테스트 장비를 사용한다면 검사 시간이 길어질수록 일정 시간 동안 처리할 수 있는 AI칩의 수가 줄어들 수 있다는 의미다. 같은 생산량을 유지하려면 검사 시간을 단축하거나 테스트 장비를 추가로 투입해야 하는 부담이 커진다. 서 매니저는 “AI칩이 한 세대 진화할 때마다 검사에는 더 많은 비용이 들고, 칩 하나를 검사하는 데 필요한 시간도 길어지고 있다”고 설명했다. 칩 성능 경쟁 뒤편에서 테스트 처리 능력이 AI 반도체 양산 효율을 좌우할 새로운 변수로 떠오르고 있다는 의미다. 불량을 언제 찾아내느냐도 관건이다. 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM), 입출력 칩 등 여러 개의 고가 칩을 하나의 패키지로 조립한 뒤 이 가운데 하나에서 불량이 발견되면 문제의 칩만 버리고 끝나는 게 아니기 때문이다. 바다이야기 불법 이미 함께 붙여 놓은 정상 칩과 기판은 물론 그동안 투입된 패키징 비용까지 손실될 수 있다. 서 매니저는 “반도체 업계가 ‘다 만든 뒤 검사’에서 ‘만들면서 검사’로 테스트 방식을 바꾸는 이유”라며 “비싼 패키징 공정에 들어가기 전에 개별 칩이 제대로 작동하는지를 최대한 확인하고, 이렇게 정상 작동이 확인된 칩을 ‘KGD(Known Good Die·정상 다이)’라고 한다”고 말했다. 같은 맥락에서 검사 단계도 세분화되고 있다. 지난 8월 열린 디일렉과 한국반도체연구조합이 주최한 ‘AI 반도체 테스트 & 소켓 테크 콘퍼런스 2026’에서 기조연설을 맡은 박성주 한양대 컴퓨터 공학과 명예교수는 패키징 테스트가 ‘조립 전→조립 중→조립 후’의 여러 단계로 나뉘는 방향으로 발전하고 있다고 설명했다. 가령 조립 전에는 개별 다이의 정상 여부를 확인하고, 조립 과정에서는 다이와 다이 사이의 연결을 검사한다. 조립이 끝나면 완성된 패키지 전체가 정상적으로 작동하는지 다시 확인하는 식이다. 테스트의 중요성이 커지면서 관련 장비 업체들도 주목받고 있다. 글로벌 반도체 자동검사장비 업체인 일본 아드반테스트와 미국 테라다인의 주가는 올해 들어 상승세를 보였다. 28일 종가 기준 아드반테스트는 연초 대비 약 72%, 테라다인은 106%가량 올랐다. 전력과 발열도 테스트의 또 다른 병목으로 지목된다. 아드반테스트코리아에 따르면 고성능 AI 반도체의 전력은 이미 1000와트(W)를 넘어섰고 향후 2000W까지 높아질 전망이다. 파이널 테스트에서는 향후 8000W 수준의 발열을 감당할 정밀한 온도 제어 기술이 요구된다. >