일본산업뉴스요약

덴소, 탄화규소 결정 제조에서 AI 활용
도요타자동차 등과 특허 출원 2부

-- AI 기술이 불가결 --
덴소는 후지덴키(富士電機)와 함께 일본 내에서의 SiC 생산 능력 강화에 관한 신청을 경제산업성에 제출. 이것이 2024년 11월, ‘반도체 등의 안정 공급 확보를 위한 대응에 관한 계획(공급확보계획)’으로 인정되었다. 양 사는 2,116억 엔을 투입해 SiC 파워소자와 SiC 웨이퍼 등을 국내에서 제조, 경제산업성의 공급확보계획으로 인정됨으로써 투자액의 약 3분의 1에 해당하는 최대 705억 엔이 지원된다.

양사의 신청서에 따르면, 덴소는 웨이퍼와 이 웨이퍼에 에피택셜(Epitaxial, 에피) 층을 적층한 에피 웨이퍼를 양산해 2026년 9월부터 공급을 시작할 계획이다. 이 때, 가스성장법을 사용할지 여부에 대해 덴소는 밝히지 않고 있다. 만일 승화법을 사용한다고 해도, SiC 웨이퍼의 양과 질, 그리고 저비용에서 앞서 있는 중국의 SiC 웨이퍼 업체에 후발 주자인 덴소가 대항하기 위해서는 가스성장법이 불가결할 것이다.

추가적으로, AI 기술을 통해 가스성장법 프로세스의 개선 속도를 높이지 않으면 안 된다. 미라이즈의 특허 출원을 살펴보면, 덴소와 도요타자동차 등 3사가 공동 출원한 SiC 결정 성장에 AI 기술을 적용하는 특허 출원이 있다. 예를 들면, ‘특원 2022-119887’의 특허 출원이다. 기계학습을 이용함으로써 관측이 매우 어려운 물리량을 고온의 환경에서도 정확하게 예측할 수 있는 기술이다. 이 예측치를 이용한 피드백 제어가 고품질의 SiC 결정 제조로 이어진다. 이 특허는 현시점에서 권리화되어 있지 않으며, 올 8월에는 거절 이유 통지를 받았다.

중국의 SiC 웨이퍼 업체들도 AI 기술을 적극적으로 활용하고 있다. 예를 들면, SiC 웨이퍼 대기업인 SICC(山東天岳先進科技)는 AI기술을 활용하기 시작한 이후, 결정의 품질이 큰 폭으로 향상되었다고 한다. 처음의 품질이 다소 낮더라도 대량으로 만들면 데이터가 모이게 되고, 그 방대한 데이터를 바탕으로 제조 장치를 제어하는 AI 기술 등을 개선하면 품질 향상으로 이어진다. 그야말로 '양이 질을 낳는 상황’을 AI 기술로 가속화한 것이다.

덴소는 과연 가스성장법과 AI 기술을 통해 경쟁사에 대항할 수 있는 수준의 SiC 웨이퍼 품질을 실현할 수 있을 것인가? 우선은 2026년 9월의 공급 개시가 시금석이 될 것으로 보인다.

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