물리적 공정 조율
90실제로 설치된 팹 장비를 조정하려면 학습 데이터로 매끄럽게 전이되지 않는 현장 대면 경험과 장비별 암묵지가 필요하다.
반도체 엔지니어링은 특이한 위치에 있다. 이 직업의 수요를 재편하는 바로 그 AI 붐이 칩 레이아웃 최적화부터 결함 분류까지 일상 업무 일부를 자동화하기 시작했다는 것이다. 하지만 순수 소프트웨어 직업과 달리, 이 일의 상당 부분은 대당 수천만 달러가 드는 기계를 운영하는 물리적 공장 현장에서 벌어지며, 누군가는 법적·재정적으로 그 책임을 져야 한다.
그 물리적이고 자본 집약적인 핵심이야말로 이 직업의 자동화 위험을 소프트웨어 엔지니어링보다 완화된 수준으로 유지해주는 요인이다. 아래 섹션은 이미 알고리즘에 넘어간 업무와, 아직은 클린룸에 서 있거나 수백만 달러짜리 결정에 서명하는 사람이 필요한 업무를 구분한다.
중간
기계가 대신할 수 있는 업무의 비율
웨이퍼 결함을 이미지로 분류하기, 칩의 물리적 레이아웃을 최적화하기, 검증 테스트의 초안을 생성하기 같은 구체적이고 명확한 업무는 이미 AI 도구가 비교적 빠르게 처리한다. 여전히 자동화하기 어려운 것은 옆 라인의 쌍둥이 장비와 미묘하게 다르게 동작하는 실제 팹 장비를 물리적으로 조율하는 일, 전례 없는 결함을 진단하는 일, 그리고 수백만 달러 상당의 웨이퍼 배치에 영향을 미치는 결정에 책임지는 일이다.
직함이 아니라 업무 단위로 산정했다. 낮을수록 안전하다.
AI가 대체하지 못하는 직업 →기계가 가져가지 못하는 것
수율 이상에 대한 책임
85팹 전체의 웨이퍼 배치가 폐기되거나 안전사고가 발생했을 때 누군가는 책임을 져야 한다. 모델은 그 책임을 질 수 없다.
위험물·안전 판단
82팹은 아르신·포스핀 같은 독성·발화성 가스를 고전압 장비와 함께 다룬다. 여기서의 판단은 위임할 수 없는 실질적 물리적 위험을 수반한다.
새로운 결함의 근본 원인 규명
80새로운 재료 스택이나 전례 없는 이상 현상처럼 선례가 없는 고장 모드를 진단하려면 여전히 사람이 압박 속에서 가설을 세우고 검증해야 한다.
부서 간 협상
75우회 방안의 비용을 설계와 공정 중 누가 부담할지, 혹은 상충하는 두 마감 중 어느 쪽을 미룰지를 정하는 일은 정치적 판단이자 기술적 판단이다.
이미 가져가고 있는 것
웨이퍼 결함 이미지 분류
78컴퓨터 비전 모델은 이제 육안 검사보다 빠르고 종종 더 일관되게 웨이퍼와 현미경 이미지의 결함을 표시한다.
칩 플로어플래닝과 배선
602021년 발표된 구글의 연구를 포함한 첨단 EDA 알고리즘과 강화학습 연구가, 한때 반복적인 수작업 조정이 필요했던 배치·배선 결정을 점점 더 자동화하고 있지만 결과와 재현성은 여전히 논쟁거리다.
검증 테스트 패턴 생성
65AI 도구는 설계 검증을 위한 그럴듯한 초기 테스트 벡터와 커버리지 시나리오 세트를 생성할 수 있지만, 엔지니어는 여전히 올바른 코너 케이스를 테스트하는지 판단해야 한다.
일상적인 SPC 이상 표시
55통계적 공정 관리 소프트웨어는 이미 팹 변수의 이상 범위 이탈을 자동으로 표시한다. 예전에는 엔지니어가 차트를 눈으로 훑어야 했던 업무다.
일이 변해가는 방식
수작업 레이아웃에서 기계가 제안한 설계 검토로
설계 업무의 점점 더 큰 비중이 모든 블록을 처음부터 손으로 배치하기보다 AI가 도운 레이아웃이나 플로어플랜을 확인하고 조정하는 일로 옮겨가고 있다.
검증이 병목이 되다
설계 복잡도가 커지고 그중 더 많은 부분이 기계 생성물이 되면서, 돌이킬 수 없는 테이프아웃 전에 미묘한 정합성 오류를 잡아내는 일이 이 분야에서 가장 희소하고 가치 있는 역량이 되고 있다.
지정학이 일이 벌어지는 장소를 재편하다
미국 칩스법, EU 칩법, 일본의 라피더스 프로젝트를 포함한 수출 통제와 국가 보조금 프로그램이 팹 건설과 엔지니어링 일자리를 새로운 지역으로 실제로 옮기고 있다.
AI 가속기 설계가 독자적 전문 분야가 되다
신규 채용 인력 중 점점 더 많은 비중이 범용 컴퓨팅이 아니라 기계학습 훈련·추론을 위한 칩을 설계한다. 2010년대 이전에는 사실상 존재하지 않았던 독립된 전문 분야다.
갈라져 나오는 새 직업들
AI 가속기 / ASIC 설계 엔지니어
범용 컴퓨팅이 아니라 기계학습 워크로드에 최적화된 맞춤형 실리콘을 설계하는, 전통적 칩 설계에서 인재를 끌어들이는 급성장 전문 분야다.
실리콘 포토닉스 엔지니어
순수 트랜지스터 미세화가 둔화되면서 데이터를 더 빠르게 이동시키기 위해 광 상호연결을 칩 위나 근처에 통합한다. 전기공학과 광학공학을 잇는 신흥 분야다.
수출 통제 및 칩 공급망 준수 전문가
고객을 심사하고, 최종 용도를 추적하며, 빠르게 바뀌는 미국·EU·중국 무역 규정을 따라잡는다. 2020년대 이전에는 사실상 존재하지 않았던 전담 직무다.
첨단 패키징 엔지니어
개별 트랜지스터를 줄이는 성과가 점점 줄어들면서, TSMC의 CoWoS나 인텔의 포베로스처럼 여러 칩렛을 한 패키지에 쌓고 연결하는 데서 더 많은 성능 향상이 나온다.
전망
AI 가속기 수요와, 현재 소수의 지배적 지역 바깥에 제조 능력을 구축하려는 정부 주도의 의도적 노력에 힘입어, 향후 10년간 반도체 엔지니어 수요는 견고해 보인다. 하지만 이 직업이 혼란에 면역인 것은 아니다. 일상적인 레이아웃·검사 업무는 이미 줄어들고 있고, 이 직업의 극단적인 자본 비용 때문에 일자리 성장은 수십억 달러짜리 팹에 자금을 댈 수 있는 소수 국가에 계속 집중될 것이다.
우위는 물리적인 것과 디지털적인 것의 경계에서 일할 수 있는 엔지니어에게 계속 돌아갈 것이다. 웨이퍼 맵을 읽고, 측정된 실리콘이 확인해주는 만큼만 시뮬레이션을 신뢰하며, 자동화된 도구의 제안이 미묘하게 틀렸을 때 책임을 지는 사람 말이다.
계속 탐색하기
공학·기술 분야의 다른 직업
💻
소프트웨어 엔지니어
현대 사회를 움직이는 코드를 작성하고 테스트하고 유지보수하는 직업이며, AI가 자기 일상 업무를 자동화하는 모습을 가장 먼저 지켜보는 직업 중 하나다.
AI 내성 35 🤖AI 연구원
기계 지능을 뒷받침하는 알고리즘을 설계하고 검증하는 직업으로, 이제는 자기 자신의 연구 과정 상당 부분을 자동화하려는 경쟁이 벌어지는 분야이기도 하다.
AI 내성 50 🛰️항공우주공학자
지상을 벗어나는 항공기, 로켓, 우주선을 설계하고 분석하고 인증하며, 추측의 여지가 없는 안전 여유를 다루는 직업이다.
AI 내성 74 🌉토목공학자
강과 바위와 중력을 다리, 도로, 맑은 물로 바꾸는 직업 — 임호테프 이래 문명을 떠받쳐온 조용한 하중지지의 업.
AI 내성 72 🦾로봇공학 엔지니어
물리적 세계를 감지하고 판단하고 행동하는 기계를 설계하는 사람으로, 진짜 난제는 지능이 아니라 언제나 세계 그 자체였다.
AI 내성 65