전력 효율은 AI 데이터 센터의 운영비를 결정짓는 가장 큰 요소입니다.

120kW급 랙의 안정적인 파워 구동을 위해서는 PSU의 고효율화와 이를 뒷받침하는 고사양 수동소자의 공급이 필수입니다. 과거에는 AC를 바로 12V/48V로 낮췄으나, 미래 120kW급랙에서는 송전손실을 줄이기 위해 AC를 800V 고전압 직류로 정류하여 랙 내부로 공급합니다. 48V의 안정적인 전원 공급을 위한 100V MLCC의 수요가 확대되며 1kV~2kV의 대형size MLCC의 수요도 증가할 것입니다.

GPU의 load current dynamics에 대응을 하기 위해 큰 전류의 core파워 공급이 필요합니다. VPD(vertical power delivery)기술은 파워의 path를 최대한 단축하며, power density도 높이는 Power Module의 형태입니다. 단위 면적당 Power density는 capacitance density와 연결되어 X7T 0402 inch 22µF, X6S 47µF 2.5V MLCC가 활발히 검토되고 있습니다.

800V System

Embedded MLCC

3. AI Network의 기술 진화

AI 모델의 크기가 커질수록 GPU간 데이터 동기화 속도가 중요해집니다. 랙과 랙사이를 연결하는 네트워크 트레이는 단순히 ‘데이터 통로’를 넘어 전체 시스템의 병목 현상을 해결하는 핵심 인프라로 진화하고 있습니다.

현재 주력인 800G 네트워크는1.6T(Tera) 시대로 진입합니다. 여기에 CPO(Co-packaged Optics) 기술이 도입되고 있습니다. 기존의 플러그형 광모듈은 고속 신호 전송 시 전력소모와 신호 손실이 큽니다. 이를 해결하기 위해 광엔진을 스위치 ASIC 반도체와 동일한 패키지 위에 올리는 CPO 기술이 네트워크 트레이의 표준으로 자리 잡고 있습니다.

네트워크 스위치 칩셋 자체의 소비전력이 500W를 넘어서면서, 네트워크 트레이 역시 전력 공급과 냉각이 핵심이며 고온MLCC(X5R →X6S, X6S → X7T)의 니즈도 증가합니다.

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