AI 에피텍시 플랫폼이 수율까지 해결한다는 낙관론에 대한 현장 반박

요즘 이 종목에서 도는 낙관론 중 하나가 'DOMM 같은 AI 에피텍시 플랫폼을 자체 개발했으니 GaN 웨이퍼 수율 문제까지 결국 소프트웨어로 풀어낼 것'이라는 기대다. 우리 쪽 현장에서 보면 이 논리는 순서가 좀 뒤바뀌어 있다. GaN 에피 성장은 MOCVD 장비 안에서 온도·압력·가스 유량이 수십 단계로 얽혀 돌아간다. AI가 공정 변수를 최적화하는 건 맞다. 하지만 웨이퍼 위에 쌓이는 결정 결함은 장비 상태, 챔버 오염, 기판 자체 편차에서 먼저 나온다. 소프트웨어로 못 잡는 영역이 절반이다. 그리고 통신·전력용 GaN은 고객 인증이 길다. 샘플 하나가 양산 라인에 들어가기까지 몇 년이 걸린다. 434억 투자받았다는 건 기술력 인정이지 매출 궤도 진입은 아니다. 누적 투자 규모와 양산 매출은 다른 얘기다. 미래 유니콘 선정도 정부 과제 선정이지 고객사 채택은 아니다. 물론 내가 DOMM의 실제 성능 데이터를 본 건 아니다. 플랫폼이 특정 공정에서 진짜 차이를 낸다면 내 판단이 틀릴 수도 있다.