IBM, 0.7나노 '나노스택' 트랜지스터 공개… 2나노 대비 성능 50%↑

IBM이 세계 최초로 1나노미터 미만인 0.7나노(7옹스트롬) 공정의 트랜지스터 기술을 만들었다고 더넥스트웹이 2026년 6월 25일 보도했다. 이 기술은 나노스택이라는 3차원 나노시트 트랜지스터 구조로, 손톱만 한 칩에 약 1천억 개의 트랜지스터를 담는다고 IBM은 밝혔다. 회사는 2021년 2나노 칩과 비교해 밀도는 약 2배, 성능은 최대 50%, 에너지 효율은 최대 70% 개선됐다고 설명했다. 이 글은 더넥스트웹 보도와 IBM 발표 수치를 기준으로 정리한다.

VLSI 2026에서 공개된 것

IBM은 VLSI 2026 학회에서 0.7나노(7옹스트롬) 공정에 해당하는 나노스택 트랜지스터를 연구 성과로 공개했다. 회사는 이를 업계 최초의 3차원 나노시트 기반 트랜지스터 구조라고 설명하며, 로직 미세화를 옹스트롬 단위 영역으로 확장한다고 밝혔다. IBM 리서치 디렉터 제이 감베타는 "더 작은 트랜지스터를 만드는 데 그치지 않고 칩을 만드는 방식 자체를 다시 설계하고 있다"고 말했다. 발표의 핵심은 개별 소자를 더 줄였다는 것이 아니라, 소자를 배치하는 축을 바꿨다는 데 있다.

'0.7나노'라는 이름표를 오해하지 않으려면

0.7나노라는 숫자는 물리적 치수가 아니라 공정 세대를 가리키는 이름표다. 실제 트랜지스터의 특정 부위가 0.7나노미터라는 의미가 아니라, 2나노 다음 세대를 지칭하는 업계 관행의 표기다. 이 관행을 모르면 "원자 몇 개 폭의 소자"라는 오해가 생기기 쉽다. IBM은 이 세대에서 나노시트를 수직으로 쌓는 3차원 구조로 집적도를 끌어올렸다고 설명한다. 즉 숫자가 작아진 것은 선폭을 그만큼 줄여서가 아니라, 같은 면적에 더 많은 소자를 담는 세대에 붙인 명칭이기 때문이다.

수직으로 쌓는다는 발상이 왜 중요한가

이번 발표에서 눈여겨볼 지점은 미세화의 방향이 바뀌었다는 사실이다. 그동안 반도체는 평면에서 선폭을 줄이는 방식으로 집적도를 높여 왔지만, 원자 수준에 가까워지면서 평면 축소는 물리적 한계에 부딪히고 있다. 나노스택이 나노시트를 위로 쌓는 3차원 구조를 택한 것은 이 한계를 우회하려는 시도로 읽힌다. 도시가 땅이 부족해지면 고층으로 올라가듯, 칩도 평면이 포화되자 층으로 올라가는 셈이다. 밀도가 약 2배로 뛴 배경에는 선폭을 더 줄인 것보다 이 구조 전환의 몫이 크다고 볼 수 있다.

수치로 본 개선폭

나노스택은 손톱 크기 칩에 약 1천억 개의 트랜지스터를 집적한다. IBM은 2021년 발표한 2나노 칩과 비교해 밀도가 약 2배로 늘었다고 밝혔다. 성능은 최대 50% 높아지고 에너지 효율은 최대 70% 개선되며, 온칩 메모리인 SRAM도 40% 미세화됐다고 회사는 설명했다. 램리서치와 도쿄일렉트론, 스크린, ASML 등 핵심 장비 업체가 공정 개발에 참여했다. 여기서 "최대"라는 단서를 흘려 읽지 않는 것이 중요하다. 50%와 70%는 상한값이며, 조건이 달라지면 실제 이득은 그보다 낮을 수 있다.

국내 반도체 산업에는 어떤 신호인가

이 발표는 국내 산업에도 간접적인 신호를 준다. 삼성전자와 SK하이닉스가 겨루는 첨단 로직·후공정 경쟁에서 3차원 적층은 이미 화두이며, IBM의 연구 성과는 그 방향성이 유효하다는 방증으로 읽을 수 있다. 다만 IBM은 연구·설계 주체이고 실제 양산은 파운드리 생태계의 몫이라는 점에서, 이번 성과가 곧바로 특정 기업의 우위로 직결되지는 않는다. 오히려 램리서치·도쿄일렉트론·ASML 같은 장비 업체가 개발에 참여했다는 대목은, 다음 세대 경쟁이 소자 설계만이 아니라 장비·소재 공급망 전체의 문제임을 보여 준다.

이 수치를 어디까지 믿어야 하나

IBM이 제시한 수치는 연구 단계의 성과이며, 양산까지는 빨라도 약 5년이 걸릴 것으로 전망된다. 발표된 성능과 효율 개선폭은 IBM 측 자료를 기준으로 하며, 독립적인 양산 검증은 아직 이뤄지지 않았다. 연구실 시연이 대량 생산의 수율과 비용으로 이어질지는 장비 생태계와 공정 안정화에 달려 있다. 과거에도 학회 단계의 미세화 발표가 양산 일정에서 수년씩 밀린 전례가 적지 않았다. 따라서 지금 시점에서 이 수치는 '가능성의 상한'으로 읽고, 검증은 양산 라인에서 다시 확인해야 할 대상으로 두는 편이 안전하다.

참고: The Next Web