숫자와 맥락으로 읽는 경제·주식 인사이트

처음 오셨다면 · 편집 원칙

홈 기사

AI 데이터센터의 전력 손실을 줄이는 칩, GaN이 미국 생산에 들어갔다


AI 데이터센터의 전력 손실을 줄이는 칩, GaN이 미국 생산에 들어갔다 핵심 내용을 보여주는 대표 이미지

AI 서버가 쓰는 전기는 발전소에서 GPU까지 곧장 가지 않습니다. 높은 전압으로 들어온 전기를 여러 차례 바꾸는 동안 일부는 열로 사라집니다. 나비타스와 글로벌파운드리스가 2026년 9월 1일 미국에서 생산한 5세대 GaN 전력반도체의 첫 웨이퍼 출하를 9월에 시작한다고 밝힌 이유도 이 손실을 줄이기 위해서입니다.

이번 제품은 글로벌파운드리스의 버몬트 200mm GaN-on-Silicon 생산라인에서 만들어집니다. 첫 웨이퍼 출하 뒤 10월 내부 샘플, 연말 전략 고객 샘플을 계획하고 있습니다. 즉 대규모 상용 매출이 이미 발생했다는 발표가 아니라, 설계 기술이 미국 생산 공정으로 넘어가는 단계입니다.

실리콘보다 빠르게 전기를 바꾸는 GaN

AI 데이터센터의 전력 손실을 줄이는 칩, GaN이 미국 생산에 들어갔다의 01-power-conversion 내용을 보여주는 정보 이미지

GaN은 질화갈륨으로 만든 전력반도체입니다. 전기를 계산하는 GPU와 달리 전압을 바꾸고 전류 흐름을 제어합니다. 기존 실리콘 소자보다 빠른 속도로 켜고 끌 수 있어 변압 장치의 크기를 줄이고 손실을 낮출 가능성이 있습니다. 같은 공간에 더 많은 계산 장비를 넣어야 하는 AI 서버에서는 작은 효율 차이도 열과 냉각 비용에 영향을 줍니다.

다만 GaN 칩 하나를 넣는다고 데이터센터 전체 효율이 크게 오르는 것은 아닙니다. 전원 공급장치의 회로 설계, 부하 구간, 냉각, 다른 변환 단계와 함께 최적화해야 합니다. 업체가 말하는 최고 효율은 특정 조건의 측정값일 수 있으므로 실제 서버에서의 평균 부하와 장기 신뢰성을 별도로 봐야 합니다.

200mm 생산라인의 경제성

AI 데이터센터의 전력 손실을 줄이는 칩, GaN이 미국 생산에 들어갔다의 02-200mm-fab 내용을 보여주는 정보 이미지

나비타스가 자체 공장을 짓지 않고 글로벌파운드리스와 협력하는 것은 생산 규모와 자본 부담 때문입니다. 200mm 웨이퍼는 더 작은 웨이퍼보다 한 번에 많은 칩을 만들 수 있고, 이미 운영 중인 실리콘 제조 인프라를 일부 활용할 수 있습니다. 생산량이 늘면 원가와 공급 안정성에 도움이 될 수 있습니다.

하지만 공정 전환이 곧 가격 경쟁력을 보장하지는 않습니다. 수율이 낮으면 큰 웨이퍼의 장점이 사라지고, 고객 인증이 늦어지면 생산 설비가 있어도 매출이 나지 않습니다. 전력반도체는 고장 시 서버 전체에 영향을 줄 수 있어 장기 신뢰성 검증이 특히 중요합니다.

전력망에서 칩 가까이 이동하는 고전압

AI 데이터센터의 전력 손실을 줄이는 칩, GaN이 미국 생산에 들어갔다의 03-800v-rack 내용을 보여주는 정보 이미지

AI 랙의 전력 밀도가 높아지면서 업계는 800V 직류를 랙 가까이 가져가고, GPU 주변에서 필요한 낮은 전압으로 바꾸는 구조를 시험하고 있습니다. 굵은 구리선과 여러 변환 단계를 줄여 전력 손실과 공간을 아끼려는 시도입니다. 나비타스는 앞서 800V를 6V로 바꾸는 20kW 보드를 시연하며 최대 97.5% 효율을 제시했습니다.

이 숫자는 회사가 제시한 시연 조건의 최고값입니다. 실제 데이터센터에 적용하려면 안전 규격, 절연, 정비 방식, 다양한 부하에서의 효율을 검증해야 합니다. 이번 5세대 제품 출하는 그런 시스템을 상용 부품으로 연결하기 위한 공급망 단계로 보는 편이 정확합니다.

기술과 공급망이 함께 팔리는 시장

AI 데이터센터의 전력 손실을 줄이는 칩, GaN이 미국 생산에 들어갔다의 04-supply-chain 내용을 보여주는 정보 이미지

미국 생산이라는 점도 중요합니다. AI 인프라와 국방, 전력망에 쓰이는 부품을 자국 안에서 조달하려는 정책 수요가 커졌기 때문입니다. 고객은 효율뿐 아니라 생산 위치와 공급 지속성, 추적 가능성을 구매 조건으로 보기 시작했습니다.

앞으로 확인할 것은 샘플 출하가 실제 고객 인증과 양산 주문으로 이어지는지입니다. GaN이 실리콘 전력반도체를 한꺼번에 대체하기보다, 고주파·고밀도 변환에서 먼저 자리를 넓힐 가능성이 큽니다. AI 데이터센터의 전력 문제는 발전소만의 문제가 아닙니다. GPU 바로 앞에서 전기를 바꾸는 작은 칩도 계산 비용을 결정합니다.

참고자료

일반 정보이며 특정 종목의 매수·매도를 권유하지 않습니다. 투자에는 원금 손실 위험이 있습니다. 투자 유의사항

이전 기사:
다음 기사: