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[김정호의 4차혁명 오딧세이] ‘전자 물탱크(MLCC)’ 사업 나서는 삼성전기. 왜?

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반도체 설계, 도시 설계와 원리 동일

새로운 신도시 건설을 한다고 하면 우리는 제일 먼저 땅을 고르고, 도로를 건설하고, 상하수도 시설을 마련하고, 전기를 공급하고, 마지막으로 통신 시설을 설치한다. 그 다음으로 당연히 아파트도 짓고, 학교도 만들고, 상가도 짓고 관공서도 건설한다.

        김정호 교수

그렇지만 무엇보다도 도시 인프라 건설이 선행되어야 한다. 4차 산업혁명 시대에 필수적인 부품인 반도체 설계도 마찬가지이다. 반도체 내부에 인공지능 계산을 하고, 데이터를 저장하는 회로도 필요하지만, 반도체 내의 기본 인프라인 전력공급망(Power Distribution Network) 설계도 그에 못지 않게 중요하다. 반도체 내에 디지털 스위칭 전기가 공급되어야 디지털 회로가 동작하기 때문이다.

디지털 반도체의 회로는 짧은 시간에 ‘0’ 에서 ‘1’의 디지털 전압상태를 순간적으로 바꾸어야 한다. 이를 스위칭이라고 한다. 그러려면 빠른 스위칭 시간 안에 필요한 순간 전자를 회로에 공급하는 전력공급망 장치를 마련해야 한다. 이러한 전원 고속 스위칭용 전원장치의 설계 난이도가 꾸준히 증가한다.

스위칭 시간이 점점 더 짧아지고, 스위칭 전류량이 증가하기 때문이다. 이러한 이유는 모두 인공지능이 처리해야 하는 빅데이터의 양과 속도가 늘어나기 때문이다. 이제는 인공지능 서비스도 실시간으로 받기를 원한다. 인공지능 대화용 자동 번역의 경우 실시간 번역이 이루어 져야 한다. 음성을 텍스트로 바꾸는 인공지능도 실시간 서비스를 필요로 한다. 자율주행 자동차 내의 인공지능 판단도 거의 실시간으로 이루어 져야 한다.

도시 인프라 설계 관점에서 보면 상수도 시설을 잘 해야 한다. 그래야 깨끗한 물을 언제나 어디서나 바로 마실 수 있다. 마찬가지로 반도체 내에서는 전원 장치가 빠르고 많은 양의 전자를 회로에 짧은 시간 내에 공급해야 한다. 그래픽 프로세서(GPU)에서 메모리 소자로 데이터를 빨리 주고 받아야 인공지능 알고리즘을 위한 행렬 계산을 빠르게 할 수 있다. 여기서 스위칭 변화의 시간 단위가 극단적으로 짧은 시간이다.

이러한 고속 디지털 스위칭은 최근 피코 초 (Picosecond) 단위로 이루어진다. 1 피코 초는 1 조 분의 1초이다. 정말 눈 깜빡할 시간이다. 요즘 반도체의 스위칭 속도는 빛의 속도 한계 시간에 근접한다고 볼 수 있다. 1 피코 초에 빛은 머리카락 정도 굵기 정도만 날아간다. 빛도 거의 정지한 시간이다. 이렇게 짧은 시간에 디지털 회로에 전자를 공급해야 한다. 그래서 요즘 고성능 반도체 설계는 예술의 경지에 가깝다.

도시 설계에 필요한 상수도 공급망 체계도, [출처=국제신문]]


이러한 디지털 반도체 전력공급망에서 피코초 단위로 스위칭하려면 전자 공급장치도 그 속도로 동작해야 한다. 이러한 목적으로 설치되는 전자 저장 장치를 전력망 캐패시터(Decoupling Capacitor)라고 부른다. 도시 상수도 공급망에서 지역 물 탱크와 같은 역할을 한다. 이러한 전력망 캐패시터가 1조 분이 1초인 피코 초 내에 전자를 공급하려면 그 위치를 최대한 반도체에 가까이 붙여야 한다.

도시의 상수도 입장에서 보면 아파트 물탱크에 해당하는 것이 바로 전력망 캐패시터(Decoupling Capacitor)이다. 가정에 최대한 가까이 옥상에 설치한다. 그 이유는 수도 꼭지를 돌리면 바로 물이 나오게 하기 위해서이다. 아파트 물탱크의 크기가 충분하고, 수압이 충분해야 수도꼭지를 켜면 바로 물이 나올 수 있다. 된다. 이처럼 디지털 반도체 전력공급망 설계와 도시 인프라 설계가 유사점이 많다.

고속 디지털 반도체에 설치된 전력공급망 회로 체계도, [출처=KAIST]

MLCC 는 대용량 고속 전자 물탱크

디지털 반도체에 필요한 전자 물탱크를 전력공급망 캐패시터라고 부르고 그 대표적인 제품을 ‘적층세라믹컨덴서’라 부르고 약자로 ‘MLCC(Multi-Layer Co-fired Ceramic)’이라고 표시한다. 그래서 MLCC는 아파트 물 탱크 제품 이름이다. 이러한 물탱크인 전력공급망 캐패시터의 용량은 면적과 물질의 유전상수에 비례하고, 두께에 반비례한다. 일단 용량을 키우기 위해서는 유전상수가 큰 물질인 세라믹 물질을 쓴다. 또한 적층 고온 공정을 이용하면 물질을 얇게 다층으로 만들 수 있다. 그래서 작은 부피에 최대한의 용량을 구현 가능하다. 세라믹 물질이어서 고온에서 구워내는 공정을 한다.

그런데 용량 못지 않게 MLCC 캐패시터의 중요한 성질이 있다. 아무리 물탱크가 커도 연결하는 파이프 크기가 충분하지 않으면 수량과 수압을 충분히 제공받지 못한다. MLCC 캐패시터의 경우에는 전자공급 통로의 성질을 전기적으로 자체 인덕턴스(ESL. Equivalent Self-Inductance) 와 자체 저항(ESR: Equivalent-Self-Resistance) 으로 표현한다.

이러한 목적으로 ESL, ESR 값이 작은, 다르게 말하면 전자 공급선로가 충분히 넓은 MLCC 를 만들려면 단자와 연결선 숫자를 늘려야 한다. 그래서 MLCC를 경쟁력 있게 만드는 일본의 무라타(Murata)나 한국의 삼성전기는 전력망 캐패시터의 용량뿐만 아니라 ESL, ESR이 적은 제품을 개발하려고 노력하고 있다.

이에 더해서 MLCC의 중요한 필요 성질이 내구성이다. 아무리 많은 전류가 흐르고, 시간이 지나도 그 MLCC 성질의 변화가 없어야 한다. 시간이 지나도 용량의 변화도 없고, ESL, ESL 값도 손상되지 않아야 한다. 물 탱크로부터 물을 공급 받을 때 파이프 내부가 막히면 문제가 되는 원리와 같다. 그리고 용량을 키우려면 더 세라믹 박막이 얇아져야 하니, 작은 구멍이 나서 전자가 누설될 위험도 있다. MLCC는 프로세서나 메모리 반도체만큼 화려하지는 않지만 4차 산업혁명 시대에 꼭 필요한 첨단의 높은 난이도의 제품 기술이다.

세라믹 물질의 다층 구조를 이용해서 구현한 고용량 MLCC 전력망 캐패시터 구조. [출처= Hellogohn]

 

삼성전기에는 성장 기회

이러한 이유에서 인텔 중앙처리장치(CPU) 반도체의 바닥사진을 보면 수십 개의 MLCC 케패시터가 설치되어 있는 것을 볼 수 있다. 인공지능 서버용 컴퓨팅 모듈의 경우 반도체 안에, 외부 패키지나 기판에 수없이 MLCC 캐패시터가 설치된다. 인공지능 서버뿐만 아니라, 스마트폰, 5G 통신 모듈뿐만 아니라 자율주행자동차에도 많이 들어간다. 그러니 반도체 메모리 이상의 미래에 증가가 예상되는 부품이다. 4차 산업혁명의 인공지능과 빅데이터 시대를 맞아 그 숫자는 더욱더 늘어날 전망이다.

이러한 경향을 반영하듯 최근 삼성전기가 MLCC 생산을 늘리기 위해서 시설투자를 증가하기로 했다. 삼성전기는 지난해 톈진공장에 5730억 원의 시설 투자계획을 발표했다. 특히 자동차 전장부품용으로 증가하는 시장을 크게 보고 있다. 한편 삼성전기의 전장용 MLCC 사업이 전체 매출에서 차지하는 비중은 지난해 상반기 2%에 그쳤지만 지난해 하반기 6%, 올해는 10% 안팎까지 늘어날 것으로 추정되고 있다. 이제 삼성전기가 일본 무라타와 비교해 기술적, 시장적 열세를 극복하고 1 등 MLCC 기업으로 성장하기 바란다. 그러면 삼성전기의 주가는 올라 갈 것이다.

CPU 주변에 설치된 MLCC 커패시터 사진. 왼쪽 사진 중앙 부분에 설치된 조그만 부품들이 바로 MLCC 커패시터들이다. [출처=wccftech]

 

joungho@kaist.ac.kr

 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]

 

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'AI직원 35명' 日 NEC…한달 인건비는 300만원? [서울=뉴스핌] 오영상 기자 = 일본 NEC가 인공지능(AI) 에이전트 35명으로만 구성된 '무인 부서'를 운영하고 있다. 부서장부터 중간관리자, 실무 직원까지 모두 AI로 채웠으며, 한 달간 투입된 비용은 약 35만엔(약 300만원)에 불과했다. AI 에이전트 한 명당 월평균 비용은 약 1만엔으로, 사람을 고용하는 방식과 비교해 인건비를 획기적으로 낮출 가능성을 보여주는 실험이다. 14일 닛케이(日經)비즈니스에 따르면 NEC는 지난 8월 1일 '코퍼레이트 AI·워크포스 부문'을 출범했다. 9월 3일 기준 35명의 AI 에이전트가 소속돼 있으며, 경영진 역할을 맡은 AI부터 재무·전략 담당자, 실무 직원까지 일반 조직과 유사한 구조로 운영된다. 이 부서는 법무·인사 등 기업의 관리 업무 가운데 특히 경영기획에 가까운 일을 맡는다. 사내외 정보를 수집·분석하고 경영진의 의사결정을 지원하는 정보 현황판을 작성·운영하는 것이 핵심 임무다. ◆ AI 35명이 월 300만원으로 경영기획까지 NEC가 공개한 실증 결과에서 가장 눈길을 끄는 대목은 비용이다. AI 부서의 실증 기간인 7월 한 달간 AI가 정보를 처리할 때 발생하는 토큰 비용은 약 300만원이었다. 같은 업무를 사람이 수행한다면 인건비가 훨씬 많이 들 것이라는 게 회사 측 설명이다. AI 에이전트 한 명당 단순 평균으로 환산하면 월 약 8만5000원이다. 다만 이 금액은 급여나 전체 운영비가 아니라 AI 모델이 작업을 수행하면서 사용하는 토큰 비용이다. 시스템 구축·유지보수, 전력, 보안 관리 등에 드는 비용까지 포함한 총비용과는 구분해야 한다. 실제 업무도 구체적이다. 재무 담당 AI는 매월 사내 결산 자료를 취합해 재무 보고서를 작성하고, 주가 분석 담당 AI는 매일 아침 자사와 경쟁사의 주가 동향을 정리한다. 또 다른 AI는 정부기관의 시스템 갱신 시기를 분석해 영업 대상으로 삼을 고객을 추려낸다. NEC 무인 부서 구성 [출처=닛케이비즈니스] ◆ AI가 AI를 평가하고 조직을 개선 이 부서의 특징은 AI가 단순히 주어진 작업만 수행하는 데 그치지 않는다는 점이다. AI 에이전트들은 서로 역할을 나눠 자료를 검토하고, 문제점을 지적하며, 업무 효율을 높이는 방안을 논의한다. 예컨대 품질관리 담당 AI는 다른 에이전트가 만든 자료를 점검해 누락된 내용을 지적한다. 비용 관리 담당 AI는 토큰 사용량을 줄이는 방법을 찾아 조직 전체에 공유한다. 재무 담당 경영진 AI는 AI 활용에 투입하는 비용과 성과를 비교해 투자 판단을 내린다. AI 경영진은 매주 '임원회의'를 열어 조직 개선 방안을 논의하고, AI 직원의 역할과 직책이 맞지 않으면 인사 면담을 거쳐 강등하는 사례도 나왔다. 사람의 조직에서 볼 수 있는 평가와 관리 절차를 AI 조직에도 적용한 것이다. 업무 중 오류가 발생하면 AI 에이전트가 스스로 수정하고 외부 환경 변화에도 대응한다. 실패를 점검하고 개선안을 적용하는 순환 구조를 통해 업무 수행 방식을 계속 다듬는다는 설명이다. 다만 최종 평가와 의사결정, 거버넌스 통제는 사람이 담당하며, 사람의 승인이 필요한 사안에도 직원이 개입한다. ◆ 사람은 AI가 만든 결과로 현실을 움직인다 NEC가 무인 부서를 만든 배경에는 AI 활용 방식을 바꾸려는 전략이 있다. 사람이 필요할 때마다 AI를 도구로 사용하는 수준을 넘어, AI 자체가 독립된 조직처럼 업무를 수행하도록 하겠다는 것이다. 고다마 히로시 AI전환최고책임자는 "사람이 AI를 매번 사용하는 기존 방식으로는 AI의 속도와 기능을 충분히 활용하기 어렵다"며 "이에 따라 인적 자본과 AI 자본을 분리하고, 각각의 강점을 살려 가치를 창출하는 조직 모델을 실험하고 있다"고 설명했다. AI가 제공하는 분석은 경영 판단에도 변화를 가져올 수 있다. NEC 측은 기존에는 사업 부문이 보고하는 수치가 보수적으로 제시되는 경향이 있었지만, AI는 예측에 기반한 객관적인 수치를 제공해 사업 부문과 더 깊이 있는 논의를 할 수 있게 됐다고 설명했다. AI 부서의 업무 범위는 향후 총무 등 기업 관리 업무 전반으로 확대될 전망이다. 다만 AI가 사람의 일자리를 곧바로 대체한다는 의미는 아니라는 게 NEC의 입장이다. [AI 일러스트=오영상 기자] goldendog@newspim.com 2026-10-14 08:25
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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