디스커버드 매터리얼스(Discovered Materials)가 프런티어 AI 모델로 반도체용 신소재를 컴퓨터로 찾아내는 연구 성과를 공개했다.
디스커버드 매터리얼스는 8월 12일 웹사이트 연구 페이지에서 자사 AI 에이전트가 새로운 소재를 발견하는 과정을 설명하며, GPU 열 문제와 소재 연구가 연결된다고 밝혔다. 회사는 GPU 발열이 전력설계치(TDP) 기준으로 칩 세대마다 크게 늘고 있다고 주장했다. H100의 TDP가 700W이며, 블랙웰(Blackwell)은 1.2kW, 루빈(Rubin)은 2.3kW라고 제시했다.
열 배출 능력과 발열량은 사용 소재에 의해 좌우된다고 회사는 설명했다. 특히 로직과 메모리 사이 데이터 이동에 필요한 에너지를 10~50배 줄일 수 있는 3D 패키징을 예로 들면서도, HBM에 쓰이는 유전체 소재(예: SiO2)가 열전도율이 낮아 열이 갇히고 작동 중 온도 상승이 커진다고 했다. 회사는 열전달 인터페이스 소재와 기판 등 다른 GPU 소재들도 재평가 대상이라고 덧붙였다.
신소재를 실제 공정에 적용하려면 연구 기간이 길고 비용도 큰데, 이를 ‘랩-투-팹(lab-to-fab) 사망의 골짜기’로 부른다고 했다. 디스커버드 매터리얼스는 이런 시간을 줄이기 위해 AI 에이전트를 활용하며, 앤트로픽(Anthropic), 오픈AI(OpenAI), 키미(Kimi) 등 7개 모델을 시험한 결과 “동적으로 안정한” 새로운 소재를 계산으로 발견할 수 있었다고 밝혔다. 회사는 다만 모델이 실험실 합성 레시피를 제시하는 데는 부족하다고 전했다. 디스커버드 매터리얼스는 프런티어 AI 모델이 찾아낸 수백 개가 넘는 신소재를 공개하고, 소재 발견 능력을 측정하는 벤치마크도 함께 배포한다고 설명했다.
사업 모델로는 발견한 소재 및 제조 방법 관련 IP를 라이선스·판매하는 방안을 내놨고, 향후에는 반도체·화학 기업에 탐색에 쓰는 도구와 소프트웨어를 판매해 자체 소재 발굴을 돕는 방식도 검토 중이라고 했다. 회사는 Y 컴비네이터(Y Combinator) 배치 3개월 동안 열전달 인터페이스 소재(TIMs)를 시뮬레이션·합성·테스트해 세계 최대 화학기업들이 20년 넘게 영업비밀로 지켜온 수준과 맞는 성능을 보였다고 말했다.
원문 보기 (discoveredmaterials.com)