[디에스]HBM 패키징 ‘불량 골칫거리’ 겨냥…디에스, AI 검사 솔루션으로 후공정 시장 파고든다

반도체 업계가 HBM(고대역폭메모리) 등 어드밴스드 패키징으로 이동하면서 ‘후공정 검사’가 병목으로 떠오른 가운데, AI 기반 패키징 불량 검출 솔루션 기업 디에스(DS)가 시장 공략을 본격화하고 있다. 디에스는 머신비전과 딥러닝을 결합한 검사 솔루션 ‘딥시어즈(DeepSeers)’를 앞세워 패키지 불량의 조기 탐지와 진성·가성 불량 분류 정밀도를 끌어올리는 데 초점을 맞췄다.

디에스는 2021년 5월 설립된 비상장 기업으로, HBM 반도체 패키지 불량 검출 기술에 특화된 솔루션을 개발해 왔다. 회사 측은 딥시어즈가 검사 초기 단계에서 불량을 빠르게 식별한 뒤, AI 기반 분석으로 진성 불량과 가성 불량을 정밀 분류해 후공정 전문 기업의 수율 개선과 품질 안정화에 기여한다고 설명한다.

기술 신뢰를 뒷받침하는 ‘외부 평가’도 이어졌다. 디에스는 창업진흥원의 ‘2025 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트’ 선정 기업으로 소개됐고, 해외 경진대회에서 혁신기업으로 선정됐다는 이력도 공개됐다. 또한 2025년 11월 프리A 라운드 투자 유치에 성공했다. 이번 라운드에는 신용보증기금, 서울경제진흥원, 에버그린투자파트너 등이 참여했으며 투자 규모와 기업가치는 비공개로 전해졌다.

다만 AI 검사 솔루션이 생산라인 표준으로 자리 잡으려면 넘어야 할 문턱도 뚜렷하다. 첫째, 데이터 품질과 라벨링 체계가 흔들리면 모델 성능도 급락한다. 검사 정확도를 내세우는 만큼, 공정·장비·조명 조건이 바뀌어도 성능을 유지하는 ‘현장 강건성’ 검증이 핵심이다. 둘째, 불량 판정의 근거를 설명하는 ‘설명가능성’ 확보가 필요하다. 오탐·미탐이 비용과 납기, 고객 신뢰로 직결되는 업종 특성상 AI가 왜 그렇게 판단했는지 납득 가능한 로그와 추적성이 없으면 확산 속도는 제한될 수 있다. 셋째, AI가 판정한 결과의 책임 소재도 명확해야 한다. 검사 자동화가 고도화될수록 공급사·사용사 간 책임 경계가 불명확해질 수 있어서다.

업계에서는 디에스의 성장 여지가 ‘기술’만이 아니라 ‘운영’에서 갈린다고 본다. 고객사 설비에 빠르게 붙는 도입 용이성, 공정 변경 시 모델 업데이트 속도, 데이터 보안과 IP 관리, 장비사·OSAT(후공정 위탁)와의 파트너십이 동시에 맞물려야 시장을 넓힐 수 있다. 디에스가 투자 유치 이후 상용화 가속과 글로벌 협력 확대를 예고한 만큼, 실제 레퍼런스와 성과가 공개되는 시점이 기업 가치의 분수령이 될 전망이다.

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