SEMI가 8월 5~6일 미국 밀피타스에서 연 ‘AI Techniques in Semiconductor Manufacturing’ 워크숍은 이 변화를 잘 보여준다. 프로그램에는 FDC 모델 생성과 결함 분석, 수율 분석, 유지보수 최적화뿐 아니라 관찰 가능한 다중 에이전트 Workflow와 자동화를 실제 제조환경에 적용하는 방법이 포함됐다. Lam Research도 공정 개발에서 숙련 엔지니어가 제한된 실험 데이터로 장비 파라미터를 조정하는 과정에 인간-기계 협업을 적용하는 사례를 제시했다.
TSMC는 이미 자사 지능형 제조체계에서 AI를 공정 제어와 연결하고 있다. 회사는 정밀 FDC, 지능형 장비 제어, 지능형 APC를 통해 장비 간 편차와 공정 변동을 줄이고 있으며, 진단 결과를 실제 장비 운전에 반영하는 구조를 설명하고 있다. 첨단 패키징 FAB에서도 MES·APC·AMHS와 AI, 머신러닝, 엣지컴퓨팅을 결합해 물리 장비를 제어하는 지능형 시스템을 운용한다.
이 단계에서 중요한 것은 ‘완전자율 FAB’라는 표현보다 제어권의 경계다. AI가 이상 원인을 제시하는 것과 Recipe나 장비 조건을 직접 바꾸는 것은 위험 수준이 다르다. 잘못된 판단 한 번이 웨이퍼 손실과 수율 저하로 이어질 수 있기 때문에 모델 검증, 승인 단계, 로그 추적, 사람의 최종 판단이 함께 설계돼야 한다. 결국 제조 AI의 경쟁력은 모델 정확도만이 아니라 안전하게 공정에 연결하는 Workflow와 데이터 품질에서 결정된다.
한국 FAB와 장비업체에도 의미가 크다. 앞으로 장비는 단순히 센서 데이터를 제공하는 수준을 넘어 FDC·APC·MES와 연결되고, 원격진단과 유지보수까지 하나의 운영체계로 묶일 가능성이 높다. 장비업체가 장비 데이터 구조와 제어 인터페이스를 얼마나 잘 개방하고 표준화하느냐가 AI 적용 속도를 좌우할 수 있다.
앞으로 3~5년 반도체 FAB의 AI 경쟁은 ‘AI가 분석을 잘하는가’보다 ‘검증된 판단을 얼마나 안전하게 실제 공정에 연결하는가’로 이동할 가능성이 크다. AI는 엔지니어를 대체하기보다 엔지니어의 판단을 장비와 Workflow에 더 빠르게 전달하는 제어 계층으로 자리 잡을 가능성이 높다.
자료: SEMI, AI Techniques in Semiconductor Manufacturing, 2026-08-05~06; TSMC, Engineering Performance Optimization; Lam Research, Equipment Intelligence, 2026-05-19.
※ 본 기사는 공개된 해외 자료를 바탕으로 생성형 AI가 작성·편집했습니다. 자료의 오류·누락·시점 차이가 있을 수 있으며, 특정 기업이나 제품에 대한 투자·구매 권유를 목적으로 하지 않습니다.