7-10년 걸리는 개발기간 단축 기대 … 엔비디아 기계학습 툴 적용
 

머크(Merck)가 반도체 소재 연구개발(R&D) 프로세스 전체를 AI(인공지능)로 전환한다.
머크는 차세대 반도체 생산에 사용하는 박막소재 개발, 제조, 시험‧분석 등 모든 단계에 AI 모델을 적용해 개발기간을 단축할 예정이다.
최근 AI 반도체 고성능화를 위해 전기특성이 우수한 소재 수요가 증가하고 있는 가운데 연구실 단계부터 유기화학 노하우와 반도체 공장(팹)에 요구되는 전기적 특성, 수율, 데이터를 연결하면 수요기업의 프로세스 개발 효율화에 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

머크는 반도체 칩 절연층과 보호층에 사용하는 유전체 및 금속 박막소재 관련 특허를 세계에서 가장 많이 보유하고 있으며 회로선폭 진화에 적극 대응하고 있다.
AI 연산을 사용하는 최첨단 비메모리 반도체는 소자 트랜지스터 구조가 물고기 비닐(Fin)과 닮은 FinFET(Fin Field Effect Transistor)에서 종방향으로 집적된 게이트 구조 GAA(Gate-All-Around)로 전환되고 있다. GAA는 강력하고 고속에 에너지 효율을 높일 수 있다.
이와 같이 소재를 원자 수준까지 제어해 폴리머 보호막을 균일하게 도포하고 산화막이나 금속에 접촉되는 계면 물성을 적절히 제어하는 기술의 중요성이 높아지면서 머크는 연구개발 과정에서 정확도, 균일성, 재현성 실현에 중점을 두고 있다.
머크는 소재 설계, 제조, 시험‧분석 단계마다 적절한 AI 모델을 도입함으로써 연구개발 에코시스템 전체에서 AI 활용도를 높일 예정이다. 박막소재 연구개발은 아이디어 단계에서 양산화까지 7-10년은 걸리지만 AI를 사용하면 소재 개발을 가속화할 수 있다. 
설계 단계에서는 엔비디아(NVIDIA)가 바이오 의약품용으로 공급하고 있는 오픈소스 기계학습 툴을 채용했으며, 제조공정에 머크 생명과학 부문이 개발한 소프트웨어를 활용하는 등 외부 및 자체 개발모델을 적절히 사용하고 있다.
연구실과 팹 사이 데이터 통합에도 속도를 낼 방침이다. 머크는 2019년 6200만달러를 투입해 미국 인터몰레큘러(Intermolecular)를 인수했으며, 머크의 화학적 언어와 인터몰레큘러의 팹 언어를 활용해 반도체 팹에서 요구되는 전기특성과 수율 실현에 도움이 되는 소재 공급 제안능력을 강화하고 있다.
머크는 한국, 타이완, 일본, 미국, 독일에서 박막소재 공장을 가동하고 있으며 반도체 소재와 솔루션을 바이오 의약품용 소재와 희소질환용 의약품의 뒤를 잇는 주요 성장동력으로 육성하고 있다.
글로벌 시장에서 수요기업과 밀착된 개발 및 생산체제를 구축하고 있으며 2025년 12월 타이완에서 머크 사상 최대의 반도체 소재 신규 생산기지를 완공했다. 박막소재와 회로 형성공정에서 사용하는 액체 화학제품, 특수가스를 생산하는 사업장이며 앞으로 수요 증가에 대응해 생산능력을 대폭 확대할 계획이다.