QuantumDiamonds, TUM 협력·한국 판매망 구축으로 반도체 결함 분석 시장 확대

양자 다이아몬드 현미경의 반도체 진단 적용 배경

최신 AI 가속기는 칩릿 구조, 이종 집적, 다층 수직 적층 등 복잡한 설계를 채택하고 있어, 기존의 열화상·광방출 현미경으로는 내부 고장 위치를 특정하기 어려워지고 있다. 물리적 차폐층과 공간 분해능 한계가 주된 원인이다. QuantumDiamonds는 합성 다이아몬드 기판 내 질소-공공(NV) 센터의 스핀 의존 형광을 활용한 광역장 양자 다이아몬드 현미경(QDM)으로 이 문제에 접근한다. 활성 실리콘 표면 위의 자기장 벡터를 직접 지도화해 깊이 묻힌 층의 전류 밀도 분포를 2D·3D로 재구성함으로써, 소자를 파괴하지 않고 결함을 시각화할 수 있다.

TUM MACHT-AI 센터와의 학술 협력

이번 TUM 협력의 핵심 파트너는 AI 프로세서 설계 석좌교수이자 뮌헨 첨단 AI 칩 기술센터(MACHT-AI) 설립 이사인 Hussam Amrouch 교수다. 공동 연구는 QDM 플랫폼을 첨단 딥러닝 하드웨어의 구조적 특성에 맞게 최적화하는 데 집중한다. 특히 고밀도 AI 가속기의 설계-진단 연계(Design-for-Diagnosis, DfD) 워크플로 구현과 사전 출하 검증 사이클 단축이 목표다. 서브나노미터 노드 공정으로 제조되는 AI 칩이 늘어날수록 비파괴 전류 분포 분석 기술의 수요는 높아질 것으로 보인다.

한국 HBM 공급망 진입: 우원테크놀로지 MoU

상업적 확장의 거점은 한국 시장이다. QuantumDiamonds는 SEMICON Korea 2026 행사장에서 서울 소재 우원테크놀로지와 MoU를 체결했다. 우원테크놀로지는 삼성전자, SK하이닉스를 포함한 국내 주요 메모리·패키징 파운드리를 대상으로 QDM 장비의 현지 고객 평가, 기술 유지보수, 물류 배치를 담당하게 된다. 이 협약은 6세대 HBM(HBM4)과 고밀도 DRAM 생산 라인의 수율 관리에 즉각적인 도구 검증 주기 단축 효과를 목표로 한다.

QD m.1 상용 장비의 출시

2026년 1분기에 고객 출하를 시작한 QD m.1은 초기 시제품 QD m.0 대비 주요 성능이 개선된 상용 버전이다. 머신러닝 알고리즘을 통해 신호 샘플링 구간을 자동 최적화함으로써 공간 측정 시간이 대폭 단축됐다. 개방 회로, 기생 저항, 표면 하 기포, 마이크로 쇼트 등 3D 스택 패키지와 광대역갭 전력 반도체 내부 결함을 마이크론 수준의 정밀도로 진단한다고 회사는 밝히고 있다.

의미와 한계

이번 이중 전략은 학술 채널을 통한 기술 신뢰도 확보와 상업 채널을 통한 수익 기반 구축을 동시에 추구한다는 점에서 주목할 만하다. 다만 발표된 성능 수치는 아직 독립적인 제3자 검증이 공개되지 않았으며, HBM4 양산 라인 실제 적용까지는 추가적인 고객 검증 절차가 남아 있다.