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AI칩 전력 폭증에 MLCC도 '무어의 법칙'…삼성전기 'AI MLCC 법칙' 제시

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AI 핵심 요약

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  • 삼성전기는 16일 AI 전력 증가에 맞춘 MLCC 경쟁을 선언했다.
  • GPU당 정전용량은 매년 2배 늘고 1MW 랙 시대가 다가왔다.
  • 데이터센터는 고용량·초소형, 모바일은 초박형·매립형으로 대응했다.

AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

GPU당 필요한 MLCC 정전용량 매년 2배…1MW AI 랙 시대 대응
GPU 전력 늘지만 부품 공간은 부족…더 작게 만들고 용량은 키워
모바일 AI까지 확장…초박형·기판 매립형 MLCC로 공간 한계 돌파

[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 인공지능(AI) 반도체의 전력 소비가 급증하면서 적층세라믹커패시터(MLCC)도 성능 경쟁에 들어갔다.

삼성전기는 그래픽처리장치(GPU)당 필요한 MLCC 정전용량이 매년 두 배씩 증가하는 추세를 'AI MLCC의 법칙'으로 제시하고, 작은 크기에 더 큰 용량을 담는 기술로 1MW급 AI 랙 시대에 대응한다. 온디바이스 AI 시장에서도 초박형·기판 매립형 MLCC를 앞세워 갈수록 좁아지는 부품 공간의 한계를 넘는다는 전략이다.

삼성전기 수원사업장 전경 [사진=삼성전기]

16일 삼성전기에 따르면 AI 데이터센터에서 GPU당 필요한 MLCC 정전용량은 매년 2배 이상 증가하고 있다. 삼성전기는 이 같은 추세를 'AI MLCC의 법칙(AI MLCC's Law)'으로 표현했다. 반도체 집적도가 빠르게 높아지는 현상을 설명하는 '무어의 법칙'처럼 AI 성능 향상에 따라 MLCC의 요구 성능도 가파르게 높아지고 있다는 의미다.

MLCC는 전자제품 회로에 전류가 안정적으로 흐르도록 제어하는 핵심 부품이다. 전기를 저장했다가 필요할 때 공급하고 전압 변동이나 노이즈를 줄이는 역할을 한다. AI GPU처럼 짧은 시간에 대규모 연산을 수행하는 반도체일수록 안정적인 전력 공급이 중요하다.

◆전력은 폭증, 공간은 그대로…MLCC 고용량화 승부

문제는 AI GPU의 전력 소비가 패키지 면적보다 훨씬 빠르게 증가한다는 점이다. AI 데이터센터는 랙당 GPU 수가 늘어나는 데다 하나의 GPU 패키지에 들어가는 다이 수도 빠르게 증가하고 있다. 삼성전기는 향후 고밀도 AI 서버 랙의 전체 전력 소비가 1MW(메가와트)에 이를 것으로 예상한다.

전력 소비가 늘면 GPU 주변에 더 많은 용량의 MLCC가 필요하지만 이를 배치할 공간은 부족해진다. 삼성전기가 MLCC의 '초소형·고용량화'에 집중하는 이유다.

삼성전기는 AI GPU용 MLCC의 크기와 용량별 특성을 분석해 0402 크기의 47마이크로패럿(μF) 제품을 정전용량 밀도와 전기적 성능 간 균형을 갖춘 제품으로 제시했다. 특히 AI 추론 서버는 순간적으로 전류가 급격하게 변하는 특성이 있어 크기와 용량이 다른 MLCC를 적절히 조합해 전력 공급을 안정시키는 기술도 중요해지고 있다.

아예 MLCC를 기판 안으로 집어넣는 기술도 추진한다. '임베디드(Embedded) MLCC'는 기판 표면에 부품을 붙이는 기존 방식과 달리 인쇄회로기판(PCB) 내부에 MLCC를 매립한다. GPU 주변의 부족한 공간을 확보하는 동시에 전원과 GPU 사이의 거리를 줄여 전력 손실과 노이즈를 낮출 수 있다.

삼성전기 MLCC [사진=삼성전기]

◆온디바이스 AI도 같은 고민…MLCC 더 얇게, 기판 속으로

AI가 스마트폰과 웨어러블 기기로 확산하면서 이 같은 기술의 적용 범위도 넓어지고 있다. 온디바이스 AI 연산 확대로 전력 요구량은 증가하는 반면 폴더블폰과 스마트글라스 등 IT 기기는 갈수록 얇아져 부품을 넣을 공간은 줄어들고 있기 때문이다.

삼성전기는 동일한 정전용량을 유지하면서 두께를 0.5~0.65㎜ 수준으로 낮춘 초박형(Low Profile) MLCC로 이에 대응하고 있다. 초박형만으로 부족한 공간은 임베디드 MLCC로 해결한다. MLCC를 기판 내부에 매립하면 같은 면적에 더 많은 부품을 넣을 수 있고 전원단과 칩셋 사이의 거리도 줄여 전력 안정성을 높일 수 있다.

삼성전기는 AI 데이터센터에서는 더 작은 크기에 높은 정전용량을 확보하는 MLCC를, 모바일에서는 초박형·임베디드 MLCC를 앞세워 AI 기기의 높아지는 전력·집적도 요구에 대응한다는 전략이다.

syu@newspim.com

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