생각정리 280 (* AI Components Up-cycle -5)

주말 사이 수동소자 관련 뉴스가 연이어 나왔다. 주요 키워드는 가격 인상, 공급 부족, 생산능력 증설이었다. 표면적으로는 MLCC 업황이 다시 좋아지고 있다는 정도로 보일 수 있지만, 내용을 들여다보면 단순한 재고 보충 사이클과는 결이 다르다.

AI 서버 수요가 커지면서 고용량 MLCC 공급이 빠듯해졌고, 선두 업체들이 AI 서버용 고부가 제품에 생산능력을 우선 배정하면서 범용 고용량 MLCC까지 수급 부담이 번지고 있다.

이번 글에서는 최근 공개된 Holy Stone의 2026년 5월 27일 Investor Forum 자료를 함께 정리하면서 수동소자 업황을 이전글에 이어 기록해보고자 한다.

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특히 AI 서버 전력 구조 변화가 왜 MLCC 수요를 키우는지, 47uF 고용량 MLCC 부족이 왜 10uF·22uF 범용 제품으로 확산될 수 있는지, 그리고 Rubin Ultra와 800V HVDC 전환이 왜 고전압 MLCC의 구조적 수요로 연결되는지를 이해해보려고 한다. 

핵심은 간단하다. AI 서버는 더 많은 전기를 쓰고, 그 전기를 더 안정적으로 제어해야 한다. 이 과정에서 MLCC는 단순한 범용 부품을 넘어 전력 안정성을 좌우하는 핵심 부품으로 재평가되고 있다.

이번 수동소자 업사이클은 단순히 “MLCC 가격이 오른다”는 이야기에 그치지 않는다. AI 서버와 Physical AI가 전력 구조를 바꾸고, 그 변화가 MLCC의 수량과 사양을 동시에 끌어올리는 사이클에 가깝다.

AI 서버가 왜 MLCC를 부족하게 만들까

47uF에서 800V HVDC까지, 수동소자 업사이클을 쉽게 이해하기

AI 서버가 늘어날수록 함께 중요해지는 부품이 하나 더 있다. 바로 MLCC다.

MLCC는 적층세라믹콘덴서라고 부른다. 이름은 어렵지만 역할은 간단하다. 전자기기 안에서 전기가 흔들리지 않도록 잡아주는 부품이다. 사람 몸으로 비유하면 혈압을 안정적으로 유지해주는 장치에 가깝고, 자동차로 비유하면 충격을 흡수하는 서스펜션과 비슷하다. 전기가 갑자기 많이 필요하거나, 순간적으로 흔들릴 때 MLCC가 전압을 안정시켜준다.

스마트폰, PC, 자동차, 서버에는 모두 MLCC가 들어간다. 그런데 이번 사이클에서 중요한 점은 AI 서버가 기존 전자기기보다 훨씬 더 많은 전력을 쓰고, 그 전력을 훨씬 더 정교하게 제어해야 한다는 것이다. 그래서 MLCC 수요도 단순히 “개수가 조금 늘어나는 수준”을 넘어, 더 높은 전압과 더 높은 온도에서도 버틸 수 있는 고사양 제품으로 이동하고 있다.

1. AI 서버는 전기를 많이 쓰는 기계다

AI 서버는 쉽게 말하면 대규모 계산 공장이다. GPU 수백 개, 수천 개가 동시에 데이터를 처리한다. 문제는 계산이 많아질수록 전기도 많이 필요하다는 점이다. GPU가 순간적으로 많은 전력을 요구하면 서버 안의 전압이 흔들릴 수 있다. 전압이 흔들리면 연산이 불안정해지고, 데이터 오류나 시스템 다운타임이 발생할 수 있다.

그래서 AI 서버에는 전기를 안정적으로 공급하는 부품들이 많이 들어간다. 전원공급장치, 메인보드, BBU, CBU, 스위치, GPU 주변 회로가 모두 전력 안정화와 관련돼 있다. 이 안에서 MLCC는 전압 변동을 줄이고, 노이즈를 걸러내고, 순간적인 전류 변화를 완충하는 역할을 한다.

기존 서버도 MLCC를 사용했지만, AI 서버는 전력 밀도가 훨씬 높다. 같은 공간에서 더 많은 전력을 처리해야 하므로 부품의 사양도 올라간다. 여기서 이번 수동소자 업사이클의 핵심이 나온다. AI 서버는 MLCC를 더 많이 쓸 뿐 아니라, 더 좋은 MLCC를 요구한다.

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2. Holy Stone 실적에서 이미 변화가 보인다

Holy Stone의 2026년 1분기 실적은 이 변화를 숫자로 보여준다. 1Q26 매출은 NT$3.62bn으로 전년 대비 6% 증가했다. 매출 성장률만 보면 아주 강한 숫자는 아니다. 그런데 영업이익은 NT$483mn으로 전년 대비 51% 증가했고, 지배주주순이익은 NT$475mn으로 70% 증가했다. 매출보다 이익이 훨씬 빠르게 늘어난 것이다.

이유는 제품 믹스가 좋아졌기 때문이다. Holy Stone의 제품군 중 Passive Components, 즉 수동부품 비중은 2026년 1분기 47%까지 올라갔다. 더 중요한 부분은 Passive Components 안에서 AI 애플리케이션이 차지하는 비중이다. 이 비중은 2023년 8%, 2024년 11%, 2025년 19%, 2026년 1분기 27%로 상승했다.

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이 숫자는 단순한 업황 회복보다 더 중요한 의미를 갖는다. Holy Stone의 실적 개선은 범용 MLCC가 조금 좋아진 결과만이 아니라, AI 서버 전원부용 고부가 MLCC 비중이 올라간 결과로 볼 수 있다. 즉, “AI 서버 전력 구조 변화 → 고사양 MLCC 수요 증가 → 제품 믹스 개선 → 마진 상승”이라는 흐름이 이미 손익계산서에 반영되기 시작했다.

3. 왜 47uF MLCC가 부족해졌을까

최근 업계에서 많이 언급되는 제품이 47uF MLCC다. 여기서 uF는 전기를 얼마나 저장할 수 있는지를 나타내는 단위다. 숫자가 클수록 더 많은 전하를 저장할 수 있다. AI 서버의 GPU, CPU, ASIC 주변 전원부는 순간적으로 전류가 크게 변한다. 이런 변동을 안정화하려면 고용량 MLCC가 필요하다.

문제는 고용량 MLCC를 작게 만드는 것이 어렵다는 점이다. 작은 크기 안에 많은 전기를 저장하려면 세라믹 유전체를 아주 얇게 만들고, 여러 층으로 정밀하게 쌓아야 한다. 생산 난이도가 높고, 장비 점유 시간도 길다. 그래서 AI 서버용 47uF 제품에 생산능력이 집중되면 다른 범용 고용량 MLCC 공급도 함께 빠듯해질 수 있다.

이 흐름이 스마트폰과 PC용 10uF, 22uF, X5R 계열 제품으로 번지고 있다. 선두 업체들이 AI 서버용 고부가 제품에 라인을 우선 배정하면, 상대적으로 범용 제품 공급은 줄어든다. 이 경우 범용 MLCC 가격 하방이 막히고, 주문이 대만 업체들로 이동할 가능성이 커진다.

다만 Holy Stone의 핵심 투자 포인트는 47uF 부족 하나에 머물지 않는다. 회사가 강조하는 부분은 그 다음 단계다. 바로 고전압 MLCC다.

4. Rubin Ultra와 800V HVDC가 중요한 이유

Holy Stone 자료에서 가장 중요한 장표 중 하나는 AI 서버 랙 전력 변화다. 회사는 NVIDIA 자료를 인용해 랙 전력이 2020년 Ampere 10kW에서 2022년 Hopper 40kW, 2024년 Blackwell 120kW, 2025년 Blackwell Ultra 150kW, 2026년 Vera Rubin 200kW 이상, 2027년 Rubin Ultra 1000kW 이상으로 올라간다고 제시했다.

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쉽게 말하면 AI 서버 한 랙이 쓰는 전기가 몇 년 사이에 10kW에서 1000kW 이상으로 증가한다는 뜻이다. 1000kW는 1MW다. 이는 작은 공장이나 대형 설비 수준의 전력을 하나의 AI 랙이 요구하는 시대가 열릴 수 있다는 의미다.

전력이 이렇게 커지면 기존 방식으로는 한계가 생긴다. 전압이 낮은 상태에서 큰 전력을 보내려면 전류가 커지고, 전류가 커지면 열과 손실이 증가한다. 전선도 굵어져야 하고, 전력 변환 과정에서 효율도 떨어진다. 그래서 전압을 높여 전류를 낮추는 방향으로 전원 구조가 바뀌게 된다. 이때 등장하는 개념이 800V HVDC다.

HVDC는 High Voltage Direct Current, 즉 고전압 직류를 뜻한다. 800V HVDC는 AI 데이터센터 안에서 더 높은 전압으로 전력을 전달해 손실을 줄이고 효율을 높이려는 구조다. 그런데 전압이 높아지면 전원부에 들어가는 부품도 더 높은 전압을 견뎌야 한다. 여기서 고전압 MLCC 수요가 늘어난다.

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5. NP0 MLCC는 왜 중요할까

Holy Stone은 AI 서버 전원부에서 NP0 MLCC가 핵심 부품으로 부상하고 있다고 설명한다. NP0는 MLCC의 한 종류다. 가장 큰 특징은 온도 변화에 따른 성능 변화가 작고, 전기적 손실이 낮다는 점이다.

AI 서버 전원부는 고주파로 동작하고, 전압도 높아지고, 열도 많이 발생한다. 이 환경에서는 일반적인 MLCC보다 안정성이 높은 제품이 필요하다. NP0 MLCC는 고주파 공진회로와 저손실 전원 설계에 적합하기 때문에 AI 서버 전원부에서 중요해진다.

2027년 Rubin Ultra에서는 더 높은 사양이 등장한다. 전원공급장치 출력은 30kW 이상, 전압 구조는 800V HVDC로 제시되며, 1210 NP0 47nF 630V와 1210 NP0 33nF 1250V가 인증 진행 중인 제품으로 표시된다.

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Holy Stone 자료를 보면 GPU 세대가 올라갈수록 요구되는 NP0 MLCC의 사양과 수량이 함께 올라간다. A100 세대에서는 1206 NP0 10nF 630V 제품이 랙당 800~1,000개 수준으로 제시된다. H100에서는 1210 NP0 22nF 1000V가 랙당 1,800~2,000개, GB200·GB300·Vera Rubin에서는 1210 NP0 33nF 1000V가 랙당 3,000~5,000개로 늘어난다.

이 장표가 말하는 핵심은 간단하다. AI 서버가 발전할수록 MLCC는 단순히 더 많이 들어가는 수준을 넘어, 더 높은 전압과 더 까다로운 환경을 견디는 제품으로 바뀌고 있다.

6. X7과 X8은 어디에 쓰일까

NP0가 고주파·고전압 전원회로에서 중요하다면, X7과 X8 계열 MLCC는 더 넓은 영역에서 쓰인다. Holy Stone은 100~150V DC 고전압, 고용량, 고온 환경에서 X7과 X8 계열 MLCC가 새로운 성장 사이클에 들어가고 있다고 설명한다.

X7 계열은 최대 125℃ 환경에서 사용할 수 있는 제품군이다. AI 서버의 PSU, BBU, CBU, 메인보드, 스위치에 들어간다. PSU는 전원공급장치, BBU는 배터리 백업 유닛, CBU는 캐비닛 단위 전력 안정화 장치로 이해하면 된다. 모두 AI 서버가 안정적으로 전기를 공급받도록 돕는 장치들이다.

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Holy Stone 자료에 따르면 AI BBU와 CBU에는 1206 X7 4.7uF 100V가 단일 모델당 3,000~5,000개 수준으로 들어갈 수 있다. AI PSU에는 1210 X7 10uF 100V가 1,000~2,000개 수준으로 제시된다. 메인보드와 스위치에도 48V 환경에서 X7 계열 MLCC가 사용된다.

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X8 계열은 최대 150℃ 환경까지 대응하는 제품이다. 2027년 Vera Rubin과 Rubin Ultra 구간에서는 PSU, BBU, CBU에 X8 계열 제품이 들어가는 구조로 제시된다. 고온 환경에서도 안정적인 특성이 필요해지기 때문이다.

여기서 중요한 점은 AI 서버 MLCC 수요가 GPU 주변에만 머물지 않는다는 것이다. PSU, BBU, CBU, 메인보드, 스위치까지 전원 관련 블록 전체로 확산되고 있다. 그래서 이번 사이클은 특정 부품 하나의 쇼티지보다 AI 서버 전력 구조 전체의 변화로 보는 편이 더 정확하다.

7. BBU와 CBU는 왜 새로운 수요처가 될까

AI 서버는 전기가 잠깐만 불안정해져도 문제가 생길 수 있다. 연산이 멈추거나, 데이터가 손상되거나, 서버가 다운될 수 있다. 그래서 데이터센터는 전력 안정성을 매우 중요하게 본다.

BBU는 Battery Backup Unit이다. 정전이나 순간적인 전압 저하가 발생했을 때 서버 전력을 유지해주는 장치다. 쉽게 말해 AI 서버용 보조 배터리 역할을 한다. CBU는 캐비닛 단위에서 전력을 안정화하는 장치로 이해할 수 있다. AI 랙 단위의 전력 변동을 완충해주는 역할을 한다.

AI 서버 전력이 커질수록 BBU와 CBU의 중요성도 커진다. 이 장치들에도 고용량·고전압·고온 MLCC가 필요하다. 그래서 MLCC 수요는 서버 내부 부품에서 데이터센터 전력 인프라 부품으로 확장된다.

이것이 이번 수동소자 사이클을 길게 볼 수 있는 이유다. AI 서버 한 대가 많이 팔리는 효과를 넘어, AI 데이터센터 전체의 전력 구조가 바뀌고 있기 때문이다.

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8. Physical AI와 휴머노이드 로봇도 MLCC 수요를 만든다

Holy Stone 자료에는 “Physical AI”라는 표현도 등장한다. Physical AI는 AI가 디지털 공간에만 머무르지 않고, 실제 물리 세계에서 움직이는 기계와 결합되는 흐름을 뜻한다. 대표적인 예가 휴머노이드 로봇이다.

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휴머노이드 로봇은 팔, 어깨, 다리, 종아리, 관절마다 모터가 들어간다. 모터를 움직이려면 전력을 공급해야 하고, 전력을 안정적으로 제어해야 한다. 로봇이 정교하게 움직일수록 전압 안정화와 노이즈 제거가 중요해진다. 이 과정에서도 MLCC가 필요하다.

Holy Stone은 로봇 조인트별 MLCC 사용량도 제시했다. 팔, 어깨, 종아리에는 48V 환경에서 1206 X7 4.7uF 100V가 로봇당 700~1,300개, 1210 X7 10uF 100V가 300~600개 들어갈 수 있다. 중대형 조인트에는 72V 환경에서 1206 X7 2.2uF 150V가 1,500~1,800개, 고출력 다리에는 1206 X7 4.7uF 120V가 200~400개 적용될 수 있다고 제시된다.

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아직 휴머노이드 로봇 시장은 초기 단계다. 당장 Holy Stone 실적을 크게 바꾸는 요인은 AI 서버다. 그러나 휴머노이드 로봇이 실제 양산 단계로 들어가면 MLCC 수요는 데이터센터를 넘어 로봇 시장으로 확장될 수 있다. AI 서버가 “계산을 위한 전력”을 만든다면, 휴머노이드 로봇은 “움직임을 위한 전력”을 만든다.

9. 이번 업사이클을 세 단계로 보면 이해하기 쉽다

이번 MLCC 업사이클은 세 단계로 정리할 수 있다.

첫 번째 단계는 47uF 고용량 MLCC 부족이다. AI 서버의 GPU 주변 전원부에서 고용량 MLCC 수요가 빠르게 늘어나며 쇼티지가 시작됐다.

두 번째 단계는 범용 고용량 MLCC로의 확산이다. 선두 MLCC 업체들이 AI 서버용 제품에 생산능력을 우선 배정하면서, 스마트폰과 PC에 쓰이는 10uF, 22uF, X5R 계열 제품 공급도 타이트해지고 있다. 이 구간에서는 범용 제품 가격 하방이 제한되는 효과가 나타날 수 있다.

세 번째 단계는 고전압·고온 특수품으로의 이동이다. Rubin Ultra, 800V HVDC, BBU, CBU, X7, X8, NP0 제품이 여기에 해당한다. 이 단계에서는 단순히 많이 만드는 능력보다 고객 인증, 신뢰성, 수율, 고전압 설계 역량이 중요해진다.

Holy Stone의 투자 포인트는 특히 세 번째 단계에 있다. 범용 MLCC 업황 개선도 긍정적이지만, 더 중요한 것은 AI 서버 전원부가 고전압·고온·저손실 제품을 요구하면서 회사의 제품 믹스가 좋아질 가능성이다.

결론: 이번 MLCC 사이클의 본질은 AI 전력 구조 변화다

이번 수동소자 업사이클은 단순한 재고 보충 사이클로 보기 어렵다. AI 서버는 기존 서버보다 훨씬 많은 전력을 사용하고, 그 전력을 더 안정적으로 제어해야 한다. 이 과정에서 MLCC는 더 많이 필요해질 뿐 아니라, 더 높은 전압과 온도를 견딜 수 있는 고사양 제품으로 요구 조건이 올라가고 있다. 적용 위치도 GPU 주변 전원부에 그치지 않고 PSU, BBU, CBU, 메인보드, 스위치 등 전력 구조 전반으로 넓어지고 있다.

47uF 고용량 MLCC 부족은 이번 사이클의 출발점으로 볼 수 있다. 이후 수급 부담은 10uF, 22uF 같은 범용 고용량 제품으로 확산되고 있으며, 장기적으로는 800V HVDC, 고전압 NP0, 고온 X7/X8, BBU, CBU, 휴머노이드 로봇으로 이어지는 구조적 수요가 더 중요한 변수로 부상하고 있다.

2018년 MLCC 사이클이 전장용 수요 확대와 공급 재배분에서 출발했다면, 이번 사이클은 AI 서버의 전력 밀도 상승에서 시작되고 있다. AI가 더 많은 계산을 수행하려면 더 많은 전기가 필요하고, 그 전기를 안정적으로 제어하려면 더 높은 성능의 수동소자가 필요해진다.

따라서 이번 수동소자 업사이클의 핵심을 단순히 “AI 서버가 MLCC를 많이 쓴다”는 문장으로만 설명하기에는 부족하다. 보다 정확하게는 AI 서버와 Physical AI가 전력 구조 자체를 바꾸고 있으며, 그 변화가 MLCC의 수량 증가와 사양 상승을 동시에 이끌고 있다고 해석하는 편이 더 합리적이다.

=끝