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GlobalFoundries는 FDX Fusion 기술을 상세히 공개했습니다. 이 기술은 평면형 FD-SOI 트랜지스터를 사용해 EUV 장비 없이도 7nm급 성능과 8nm급 로직 집적도를 구현한다고 밝혔으며, 2030년 대량 생산을 목표로 하고 있습니다.

만약 실현된다면, EUV 리소그래피를 사용하지 않는 평면(planar) 공정은 엣지 AI 및 특수 칩에 대해 첨단 노드 성능을 더 낮은 비용으로 구현할 수 있는 경로를 제공할 수 있다. 다만 2030년이라는 시점을 고려하면 단기적 영향은 제한적이다.

업계 전문지Slicast · 2026년 11월 6일 14:00 UTC · 글로벌 · 출처: Tom's Hardware

중요도 60

GlobalFoundries가 7nm FinFET 기술의 개발을 중단한 지 8년 만에, 이 회사는 다른 경로로 7nm급 성능에 다시 도전하려 하고 있다. FD-SOI(완전 공핍형 실리콘 온 인슐레이터) 기술을 기반으로 한 이 회사의 FDX Fusion 공정은 EUV 리소그래피 없이 첨단 플레이너 트랜지스터를 사용해 7nm급 성능을 약속한다.

Tom's Hardware Premium과의 인터뷰에서 FD-SOI 사업부 부사장인 GlobalFoundries의 Sudipto Bose는 8nm급 로직 밀도, 플레이너 트랜지스터, 제조 비용, 그리고 2028년 상업 생산 개시 계획을 포함해 FDX Fusion에 관한 새로운 세부 사항을 공개했다. 회사는 또한 기존 FinFET 기술과 어떻게 경쟁할 계획인지, 그리고 22nm급 세대 이후에도 FD-SOI에 미래가 있다고 믿는 이유를 설명했다. 본 대담록은 흐름과 명확성을 위해 편집되었다.

**Sudipto Bose:** 저는 GlobalFoundries(GF)에서 6년 조금 넘게 일했고, 업계에서는 25년 이상 일해 왔습니다. 그 전 경력은 대부분 Texas Instruments(TI)에서 보냈으니, 사실상 TI와 GF에서 두 번의 경력을 쌓은 셈입니다. 절반은 엔지니어링, 절반은 사업이었죠. 제 사업 경력의 상당 부분은 자동차 부문에서 이루어졌습니다. 제가 GF에 합류했을 때 맡았던 업무가 바로 그것이었고, 지금은 FDX 제품 라인을 담당하고 있습니다.

GF는 오래전부터 FD-SOI에 투자해 왔습니다. 그 노력은 제가 합류하기 전에 시작되었으니, 거의 8년 가까이 되었다고 보면 됩니다. FDX Fusion에 대한 투자 논리의 상당 부분은 현재 시장에서 우리가 확보한 수요를 기반으로 합니다. 지금 램프업 중인 고객이 꽤 많은데, 90곳이 넘습니다.

### FDX Fusion의 응용 분야

**Anton Shilov:** FDX Fusion은 어떤 종류의 칩과 기기를 위해 설계되었습니까? 어떤 응용 분야가 이 기술의 장점을 가장 많이 누리게 됩니까?

**Sudipto Bose:** FDX Fusion은 우리가 현재 제공하는 응용 분야를 한층 강화할 것입니다. 현재 고객들은 Wi-Fi, 블루투스, 셀룰러, 위성통신 등 연결성 칩을 설계하고 있습니다. 이것이 한 부류의 고객입니다.

또 다른 부류는 엣지에서 일정 수준의 추론 기능을 갖춘 프로세서, 즉 MCU(마이크로컨트롤러)를 설계하는 고객입니다. Alif Semiconductor가 그 예입니다. 이것이 두 번째 부류, 즉 엣지 MCU입니다.

자동차 분야에서는 FDX가 제공하는 81GHz 성능 덕분에 레이더 분야에 상대적으로 많이 노출되어 있습니다. 고객들이 포트폴리오를 고도화하면서 그들과 함께 일하게 될 것입니다. 자동차용 MCU도 있지만, 보도 자료의 대부분은 레이더 분야에서 나오게 될 것입니다.

마지막으로, 데이터센터 부문에도 노출되어 있습니다. 이는 fT/fmax와 우리가 보유한 고성능 RF 기술로 거슬러 올라가는데, 이는 트랜스임피던스 증폭기(TIA)와 클록 복원 회로를 설계하기에 좋은 후보입니다.

**Anton Shilov:** 데이터센터 내부의 응용 분야라고 하셨는데, 정확히 무엇을 말씀하시는 건가요? CPU를 말씀하시는 건가요?

**Sudipto Bose:** CPU는 아닙니다. 연결성 영역을 말하는 것입니다. GF는 데이터센터에서 두 가지에 집중하고 있습니다. 전력과 연결성입니다. 연결성 부문에는 전자를 광자로 바꾸는 실리콘 포토닉스가 있습니다. 그 광자를 수신하려면 광다이오드가 필요한데, 이것도 GF의 실리콘 포토닉스 기술입니다. 그다음에는 약한 전기 신호를 증폭해 컴퓨트 칩으로 구동하는 회로가 필요합니다. 현재는 GF의 실리콘-저마늄이 그 역할을 맡고 있습니다. FDX Fusion이 출시되면 두 가지 모두를 옵션으로 제공할 것입니다. 구체적으로 말하면, 이것들이 CPU에 데이터와 신호를 공급하는 데이터센터 내부의 경로입니다.

### 7nm급 FD-SOI 노드

FDX Fusion은 EUV 리소그래피나 FinFET 트랜지스터 없이 8nm급 로직 밀도와 7nm급 전력 및 성능을 약속하는 새로운 제조 기술입니다. 이는 7nm급 노드에 비해 트랜지스터 밀도가 상당히 낮은 대신 설계 및 제조 비용을 크게 줄입니다.

대신 이 공정은 첨단 플레이너 FD-SOI 트랜지스터, 스트레인드 실리콘 기판, 그리고 공격적인 광학 패터닝 기법에 의존하여, 기존 8nm급 FinFET 노드와 비슷한 트랜지스터 치수를 달성합니다. FDX Fusion은 또한 적응형 바디 바이어싱을 지원하며, 고밀도 디지털 로직과 RF, 아날로그, 내장형 메모리 기능을 결합합니다. 이 기술은 심자외선(DUV) 리소그래피로 제조되지만, 더 촘촘해진 게이트 및 금속 피치로 인해 가장 중요한 공정 층에는 다중 패터닝이 광범위하게 필요할 가능성이 큽니다.

**Anton Shilov:** 현재 사용되는 다른 노드들과 비교하여 그리고 이전 세대와 비교하여 FDX Fusion의 핵심 혁신은 무엇입니까?

**Sudipto Bose:** 현세대 FDX 대비 첫 번째 개선점은 fT/fmax가 500GHz, 즉 0.5THz라는 점입니다. 이는 앞서 말씀드린 연결성 부문에 도움이 되고, 자동차 레이더에도 도움이 되며, 데이터 속도를 높이려는 데이터센터 고객에게도 분명히 도움이 됩니다. 실리콘-저마늄과 직접 경쟁하는 것은 아닙니다. 아주 높은 영역의 실리콘-저마늄으로 생각하시면 되고, FDX는 람다당 100~200Gb 영역에 있습니다.

두 번째 개선점은 우리가 피지컬 AI라고 부르는 엣지 추론입니다. 우리는 피지컬 AI를 감지, 사고, 행동, 연결로 보고 있습니다. 기능 세트는 디지털 게이트 밀도를 높이는 것에서 시작하며, 이는 현세대 FDX(22FDX 및 22FDX+) 대비 2.2배입니다.

엣지 AI, 그리고 사실 모든 AI에서 실제 질문은 비용을 늘리지 않고 얼마나 많은 메모리를 담을 수 있느냐이기 때문에, 우리는 여러 종류의 eNVM과 SRAM을 추가하고 있습니다. 우리는 고객의 운영비를 늘리지 않으면서 얼마나 많은 성능을 제공할 수 있는지를 목표로 삼아 FDX Fusion을 설계했습니다.

기존의 7nm 및 6nm는 EUV 장비가 필요합니다. 마스크 세트도 비싸고 공정 체계 전체도 비쌉니다. FDX Fusion은 EUV 장비를 사용하지 않으며 플레이너 기술을 기반으로 합니다. 이는 두 가지 이점을 줍니다. 첫째, 6nm에 비해 훨씬 경쟁력 있는 마스크 세트 가격을 제공할 수 있습니다. 둘째, EUV 장비가 필요 없기 때문에 고객에게 사이클 타임과 제조 가능 거점 선택에서 훨씬 큰 유연성을 제공할 수 있습니다.

요약하면, 우리는 RF 및 아날로그 성능, 디지털 게이트 밀도, 그리고 제공하는 메모리 종류를 개선하고 있습니다. 목표 응용 분야는 연결성, 엣지 AI, 고주파 mmWave, 자동차 레이더, 그리고 데이터센터 내부 응용 분야입니다.

### FDX Fusion 비교

아래 비교표는 인터뷰에서 제공된 데이터를 바탕으로 합니다. "미공개"로 표시된 항목은 제공되지 않은 값입니다.

|---|---|---|---|---|

| 전력 | -40% | -20% | -5% | 미공개 |

| 성능 | 30% | 16% | 4% | 미공개 |

| 로직 밀도 | 미공개 | 미공개 | 미공개 | 미공개 |

| 트랜지스터 밀도(MTr/mm²) | 2X 대 1X | 56 대 30~40 | 56 대 91.2 | 56 대 61.2 |

| HVM(대량 생산) | 2028 대 2018 | 2028 대 2017 | 2028 대 2017 | 2028 대 2018 |

*참고: 전력 비교는 동일 성능 조건에서, 성능 비교는 동일 전력 조건에서 이루어졌으며, FDX의 경우 적응형 바디 바이어스(ABB)가 켜진 상태입니다.*

**Anton Shilov:** 트랜지스터 밀도를 언급하셨습니다. 보도 자료에는 FDX Fusion이 기존 22FDX 공정의 두 배 이상의 트랜지스터 밀도를 가진다고 되어 있지만, 트랜지스터 밀도 수치는 공개하지 않으셨습니다. 수치를 알려주실 수 있습니까?

**Sudipto Bose:** 수치를 말씀드리겠지만, 먼저 고객들이 우리 기술 포트폴리오를 어떻게 바라보는지 약간의 맥락을 설명드리겠습니다. 현재 세대는 지금 양산 중이며 90곳이 넘는 고객이 램프업하고 있는데, 고객들은 단순히 설계만 하는 것이 아니라 양산으로 넘어가고 있습니다. 이는 FD-SOI의 유연성에서 비롯됩니다. 매립 산화물 박스와 공핍형 채널이 있고, 바디 바이어스를 사용할 수 있습니다. 일부 고객은 22FDX로 16nm급 전력과 성능을 달성하고 있습니다.

16nm급 전력과 성능이란 무엇일까요? 우리의 게이트 밀도는 16nm에 근접하지 않지만, CPU 클록이나 와트당 TOPS 같은 시스템 수준에서는 16nm, 경우에 따라 12nm급과 맞먹습니다.

만약 제가 7년 전으로 타임머신을 타고 돌아간다면, 22FDX라고 부르는 대신 16FDX, 즉 16nm급 FDX라고 부를 수도 있었을 겁니다. 그 비유를 따르면, FDX Fusion의 게이트 밀도는 오늘날 업계 표준인 8nm와 정확히 같습니다. 제곱밀리미터당 1,400만 게이트입니다.

*편집자 주: 기준으로 2입력 NAND 게이트를 가정하고 게이트당 트랜지스터 4개를 적용하면, 제곱밀리미터당 1,400만 게이트는 56MTr/mm²에 해당하며, 이는 삼성의 8nm급 노드와 비슷한 수준입니다.*

**Sudipto Bose:** 왜 7nm급이라고 부르는가? 사실 6nm급이라고 부르는 것도 고려했지만, 실리콘이 나올 때까지 기다리기로 했습니다. 디지털 게이트 밀도는 솔루션의 한 측면일 뿐입니다. 물리적 크기와 다이 면적을 정의하는 것은 좋지만, 전력과 성능도 필요합니다. FD-SOI의 적응형 바디 바이어스(ABB) 기능과 FDX Fusion에 도입한 표준 셀 금속화 혁신을 활용하면, 소자가 완성되었을 때 와트당 TOPS는 7nm가 달성할 수 있는 수준과 같거나, 그보다 나을 것으로 예상합니다. 그것이 우리의 제품 목표입니다.

고객 입장에서의 가치는 이렇습니다. "EUV 장비 라인을 사용할 필요가 없고, 수백만 달러가 드는 마스크 세트를 쓸 필요도 없다. 수백만 달러 수준의 비용이 들고 사이클 타임도 훌륭하며, 여전히 7nm와 비슷하거나 더 나은 와트당 TOPS를 얻을 수 있다." 다이 크기는 더 커질 수 있지만, 오늘날의 8nm보다 크지는 않아야 합니다. 이것이 업계에 전하는 메시지이며, 우리가 "이것은 7nm 밀도다"라고 하지 않고 7nm급이라고 부르는 이유입니다. 이는 고객들이 우리에게 해준 말을 반영한 것입니다. 엣지와 피지컬 AI 세계에서는 다이 크기도 한 측면이지만, 다이가 응용 분야의 전력 요구 조건을 충족하지 못하면 시스템 전체가 작동하지 않습니다. 이것이 우리가 밀고 나가는 이유입니다.

**Anton Shilov:** 아마도 그래서 화려한 숫자 대신 FDX Fusion이라는 이름을 붙이신 것이겠군요.

**Sudipto Bose:** 맞습니다. 숫자를 내놓는 순간 사람들은 우리를 그 틀에 가둡니다. 우리는 고객에게 선택의 자유를 주고 싶습니다. 우리의 fT/fmax를 활용해 트랜스임피던스 증폭기를 설계하고 싶다면, 그것은 아날로그 회로이고 디지털 게이트 밀도에는 아무도 신경 쓰지 않습니다. 그냥 만들어 보시면 됩니다. SRAM과 I/O만 있는 단순한 MCU를 원한다면, 제곱밀리미터당 1,400만 게이트가 있습니다. 그냥 만들어 보시면 됩니다. 단일 칩 레이더, Wi-Fi, 또는 위성통신 디지털 빔포머처럼 혼합 신호 설계를 원한다면, 최고의 전력, 성능, 면적이나 필요한 시스템 성능을 얻기 위해 조정할 수 있는 다른 요소들도 있습니다.

그래서 우리는 Fusion이라는 이름을 선택했습니다. 우리는 여러분에게 많은 선택지를 제공하며, 세상이 필요로 하는 좋은 요소들을 결합해 우리가 만들고자 하는 피지컬 AI의 미래, 즉 "감지, 사고, 행동, 연결"이라는 전체 스택 개념을 설계할 수 있도록 하겠다는 뜻을 담았습니다. 이 이름이 자리 잡을지는 두고 봐야 합니다. 저는 우리가 ~에 맞서는 것은 대담한 행보라고 생각합니다

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