1.4nm 지연은 ‘실패’가 아닌 전략 전환이다
2025년 7월 초, 삼성전자는 1.4nm 공정의 대량 생산 계획을 기존의 2027년에서 2029년으로 2년 연기한다고 발표했습니다.
이는 겉으로 보기에 후퇴처럼 보이지만, 실상은 2nm 공정의 완성도와 수율 확보에 집중하기 위한 전략적 조정입니다.
이 발표는 TSMC가 2028년 1.4nm 양산을 목표로 하는 것과 비교되며
삼성이 기술 경쟁에서 뒤처졌다는 해석이 따르지만, 삼성은 오히려 수직통합형 반도체 전략을 가속화하며
AI 반도체 시장에서 ‘타이밍’과 ‘품질’을 잡기 위한 방향으로 전환하고 있습니다.
1.4nm → 2nm: 삼성의 전략 수정 배경
구분 | 원래 계획 | 변경된 계획 | 설명 |
1.4nm 공정 | 2027년 양산 목표 | 2029년 연기 | TSV 기술, 패키징 난이도 문제 |
2nm 공정 | 2025년 시험생산 | 2026년 양산 강화 | GAA 2세대 공정(SF2P) 확정 |
수율 전략 | 속도 우선 | 수율 우선 전환 | 고객 신뢰 확보 목적 |
삼성은 3nm GAA 공정에서 수율 문제로 퀄컴·테슬라 등 고객을 일부 잃었습니다.
이번 2nm 공정에서는 수율 안정화를 1순위에 두고,
TSMC보다 빠른 ‘양산’보다는 “신뢰 가능한 생산”을 만들겠다는 입장입니다.
기술적 난관: 왜 1.4nm는 어려운가?
- 트랜지스터 밀도 증가에 따른 누설 전류 제어 문제
- 극자외선(EUV) 리소그래피의 한계
- TSV(Through-Silicon Via) 기술의 적층 최적화 실패
- 신규 패키징 기술의 열 제어 어려움
이러한 기술 장벽은 단순한 “미세화”의 문제가 아니라,
AI 칩에서의 병목 현상을 어떻게 해결할 것인가와 연결됩니다.
삼성의 선택: 수직 통합 + 파트너십 강화
삼성은 현재 2nm 공정을 중심으로 AI 반도체 수직 계열화 전략을 강화하고 있습니다.
- 국내 NPU 스타트업과 전략적 제휴 체결
- 자체 AI 칩 Gauss-3에 2nm 공정 적용 추진
- 패키징-메모리-파운드리-설계를 한 번에 제공하는 ‘풀스택’ 모델 지향
- TSMC/인텔 대비 통합 역량 강조
TSMC와의 비교
항목 | 삼성전자 | TSMC |
2nm 공정 전략 | 2026년 상반기 양산 목표 | 2025년 하반기 시험 생산 |
고객사 확보 | NPU 스타트업 중심 | 애플, 엔비디아, 미디어텍 |
패키징 기술 | I-Cube, FOWLP 등 통합형 | CoWoS, InFO 등 |
생산 방식 | 파운드리 + 패키징 + 메모리 통합 | 파운드리 중심 |
삼성은 “양보다 질”을 택했고,
TSMC는 “속도와 시장 우선 접근”을 고수하는 상황입니다.
소비자와 투자자에게 주는 시사점
대상 | 고려할 요소 |
투자자 | 삼성의 전략적 후퇴가 아닌 장기 투자 관점으로 해석 |
고객사 | 고품질 칩 확보를 원하는 고객사 유입 가능성 증가 |
기술업계 | 차세대 AI 반도체 전쟁은 2nm에서 시작됨을 의미 |
삼성 1.4nm 지연 & 2nm 전략 리포트
1. 1.4nm 공정 지연 개요
- 기존 계획: 2027년 양산 목표 → 변경: 2029년으로 연기
- 기술적 문제: TSV 적층 한계, 열 제어 기술 미흡
- 경쟁사 비교: TSMC는 2028년 1.4nm 목표
2. 삼성의 전략적 전환 – 2nm 공정 집중
- 2세대 GAA 공정(SF2P) 설계 완료
- 2026년 대량 양산 목표
- 수율 확보를 우선시한 기술 전략
3. 기술적 배경 요약
- HVM에 필요한 극자외선 리소그래피(EUV) 한계
- 트랜지스터 밀도 증가 → 누설 전류 제어 문제
- 삼성의 수직 통합: DRAM + 파운드리 + 패키징 일괄 제공
4. 경쟁사 비교 (표 요약)
항목 | 삼성전자 | TSMC |
공정 전략 | 2nm 안정화 우선 | 1.4nm 도전 지속 |
수율 | 수율 중심 조정 | 빠른 양산 목표 |
통합 전략 | 반도체 풀스택 제공 | 파운드리 중심 구조 |
5. 향후 시사점
- 소비자: 신뢰 가능한 고품질 칩 선호 증가
- 투자자: 전략적 후퇴가 아닌 기술적 기반 다지기
- 산업계: 수직계열화가 차세대 경쟁력 핵심으로 부상
결론
1.4nm 공정 연기는 “기술 후퇴”가 아닌 “신중한 반격”입니다.
삼성은 2nm의 안정성과 완성도를 무기로
AI 반도체 시대의 주도권을 다시 잡으려 합니다.
기술 경쟁에서의 승부는 ‘빠름’보다 ‘정확함’이 이깁니다.