AI 추천 뉴스
"데이터센터 하나에 부품 3억개?"…숨은 수혜주 따로 있었다
AI 전쟁의 '숨은 승자들'
데이터센터發 하드웨어 5대 쇼티지
4년내 AI데이터센터 600여개 증설
메모리·AI기판·MLCC·전력인프라·냉각장치
공급부족에 2028년까지 하드웨어 슈퍼랠리
빅테크 러브콜…K부품사 장기수주 수혜주로
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공급부족에 2028년까지 하드웨어 슈퍼랠리
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2일 글로벌 시장조사업체 시너지리서치에 따르면 세계 AI 데이터센터는 2030년 1900여 개로 늘어날 것으로 전망된다. 올해 1300여 개에서 4년 만에 46% 증가하는 것이다. AI 데이터센터 성능을 좌우하는 핵심 부품 필요량도 기하급수적으로 늘어날 것으로 예상된다. 데이터센터에 필수적인 그래픽처리장치(GPU)에 붙는 고대역폭메모리(HBM)와 대규모 언어모델의 데이터를 실시간으로 처리하는 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)가 대표적이다. AI 반도체를 생산할 때 필수적인 플립칩 볼그리드어레이(FC-BGA), 데이터센터 서버에 들어가는 고성능 적층세라믹커패시터(MLCC)도 마찬가지다. 데이터센터에 필요한 전력을 안정적으로 공급하기 위한 전력 인프라와 서버의 열을 낮추는 냉각장치 역시 공급이 턱없이 부족하다. ‘5대 쇼티지 제품’이다.
이에 비해 이번 쇼티지는 수요가 폭발적으로 증가하면서 발생했다. 공급 부족 현상이 해소되는 데 시간이 걸릴 수밖에 없다는 의미다. 전문가들은 이들 부품의 공급 부족이 적어도 2028년까지 이어질 것으로 보고 있다. 강천구 인하대 에너지자원공학과 교수는 “AI 데이터센터는 2~3년 안에 사라질 일시적인 유행이 아니라 10여 년간 산업 변화를 이끌 흐름”이라며 “전력 인프라 공급난 등은 당분간 계속될 것”이라고 말했다.
없어서 못파는 하드웨어…2028년까지 칩·기판·변압기 '공급 대란'
데이터센터 1곳에 HBM 33만개…MLCC는 3억3000만개 들어가
미국 빅테크들이 짓는 인공지능(AI) 데이터센터는 고성능 부품의 집합체다. 100메가와트(㎿)급 하이퍼스케일 AI 데이터센터에는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 약 4만 개가 들어간다. 엔비디아 GPU에는 고대역폭메모리(HBM)가 따라붙는다. AI 데이터센터 한 곳에는 HBM 약 33만 개가 필요하다.GPU 로직 칩과 HBM 여러 개가 함께 올라갈 수 있도록 받쳐주는 고성능 패키징 기판인 플립칩볼그리드어레이(FC-BGA)도 약 17만 개가 사용된다. 서버와 전력 장치 주변에 촘촘히 박히는 적층세라믹커패시터(MLCC)는 약 3억3000만 개가 들어간다. 서버 랙의 막대한 열을 식히기 위한 냉각분배장치(CDU)도 약 80대가 동원된다. 이 시설은 연간 1테라와트시(TWh)에 이르는 전력이 필요하며 완전가동 상태를 유지해야 한다. 이들 5대 핵심 부품을 제조하는 기업은 한국, 일본, 대만 등에 집중돼 있다.
문제는 이들 부품 공급난이 고착화하고 있다는 점이다. AI 데이터센터 증설 열풍이 불면서 폭발하는 부품 수요를 공급 능력이 전혀 따라가지 못하면서다. 이에 따라 미국 빅테크를 중심으로 벌어지는 AI 데이터센터 증설 경쟁의 실질적 과실은 이 같은 핵심 부품을 제조하는 회사들이 거머쥐고 있다는 분석이 나온다.
◇AI 패권 핵심 변수로 떠오른 전력
MLCC의 중요성도 커졌다. AI 서버는 일반 서버보다 수 배에 달하는 전력과 고주파를 견뎌야 해 전압을 안정적으로 지탱하는 MLCC가 필수적이다. 개당 단가는 낮지만 서버 한 대당 탑재량이 수억 개에 달한다.
전력 인프라 역시 AI 패권의 핵심 변수로 격상했다. 원자력, 소형모듈원전(SMR), 액화천연가스(LNG) 발전원부터 초고압 변압기와 전선에 이르기까지 전력 전반이 완전가동 상태다. 데이터센터 확장에 따른 전력 공급 불안이 구조적 문제로 자리 잡으면서 전력기기 슈퍼사이클은 한층 길어질 것이란 전망이 나온다.
엔비디아 AI 칩이 뿜어내는 막대한 열기는 기존 공랭식 팬의 한계를 넘어섰다. 이에 칩의 안정성을 담보하는 액체냉각 등 열관리 시스템이 AI 데이터센터 설계의 성패를 가르는 핵심 전선으로 부상했다. 국내에선 LG전자가 공격적으로 사업을 확대하며 입지를 넓혀가고 있다.
◇K부품사, 증설에 ‘올인’
업계 전문가들은 5대 핵심 부품의 품귀 현상이 최소 2028년까지 이어질 것으로 내다보고 있다. AI 시장 축이 학습에서 방대한 연산과 실시간 칩 가동을 요구하는 추론 영역으로 완전히 전환됐기 때문이다. 최재붕 성균관대 기계공학부 교수는 “반도체 수요만 급증하는 것이 아니라 AI 데이터센터를 운영하는 기본 설비 전반에서 공급 확대가 수요 증가 속도를 전혀 따라가지 못하는 구조”라고 진단했다.이에 따라 글로벌 부품 생태계 전체가 적기 공급을 위한 전례 없는 규모의 공장 증설 경쟁에 나섰다. 업계 관계자는 “한국 부품사에는 몇 년간 전례 없는 이익을 거두는 절호의 기회이자 공급망 주도권을 공고히 하는 결정적 시기가 될 것”이라고 말했다.
김채연/노유정/원종환 기자 why29@hankyung.com