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핸드폰을 충전하다보면 핸드폰 충전기가 따뜻하고, 오래 쓰면 뜨겁다 싶을 때도 있습니다.

그 따뜻함은 어디론가 사라진 전기입니다. 콘센트에서 나온 전기가 전부 배터리로 들어가지 않고 일부가 열이 되어 공중으로 빠져나간 것입니다.

집에서는 그냥 넘어갈 일입니다. 불과 몇 와트 정도이니 신경 쓸 것이 없습니다. 그런데 지금 AI 데이터센터에서는 이 열이 가장 큰 숙제 가운데 하나가 됐습니다.

AI를 돌리는 데 필요한 것이 그래픽카드입니다. 그런데 요즘은 카드를 사 놓고도 다 켜지 못하는 일이 생깁니다. 카드가 아무리 많아도 그 카드까지 전기를 제대로 보내지 못하면 소용이 없기 때문입니다. 지금 데이터센터의 고민이 바로 여기에 있습니다.

전기가 열에너지로 바뀝니다

먼저 충전기가 무슨 일을 하는지 보겠습니다.

집 콘센트에는 220볼트짜리 전기가 들어옵니다. 그런데 휴대폰 배터리가 받는 전기는 5볼트 안팎입니다. 게다가 콘센트의 전기는 방향이 계속 바뀌는 교류이고, 배터리가 쓰는 것은 한 방향으로만 흐르는 직류입니다. 충전기는 이 둘을 모두 바꿔 줍니다.

바꿀 때마다 전기의 일부가 열로 빠져나갑니다. 백을 넣으면 백이 나오지 않고 아흔 몇이 나옵니다. 나머지는 충전기 표면의 그 따뜻함입니다.

집에서는 이 손실이 눈에 띄지 않습니다. 충전기 한 개가 5와트를 쓰는데 그중 몇 퍼센트가 새는 정도라면 하루 종일 꽂아 둬도 요금표에 나타나지 않습니다.

그러나 데이터센터는 이야기가 다릅니다.

서버 랙 한 대가 쓰는 전기

데이터센터 안에는 랙이라는 것이 줄지어 서 있습니다. 사람 키만 한 철제 선반이고, 여기에 얇고 넓적한 서버를 층층이 꽂습니다.

이 랙 한 대가 쓰는 전기가 이렇게 늘었습니다.

그림 1. 서버 랙 한 대가 쓰는 전기

지금 AI 서버 랙은 낮게 잡아 120킬로와트, 높은 것은 500킬로와트를 씁니다. 그리고 2020년대가 끝날 무렵에는 1메가와트, 그러니까 백만 와트짜리 랙이 나올 것으로 봅니다.

백만 와트는 천 와트짜리 전기 주전자 천 개를 동시에 켜 놓은 것과 같습니다. 그것이 철제 선반 한 대 안에서 벌어집니다.

그리고 이 전기가 서버에 곧장 꽂히는 것도 아닙니다. 건물로 들어온 전기를 랙까지 보내고, 랙 안에서 서버가 쓰는 전압까지 여러 번 낮춥니다. 충전기가 하는 일을 훨씬 큰 규모로 반복하는 셈입니다.

그림 2. 전기가 서버 칩까지 오는 길

그림처럼 전압을 낮추는 자리마다 열이 납니다. 충전기 하나에서는 몇 와트라 손끝에 느껴지는 정도이지만, 랙 한 대에서 몇 퍼센트만 새어도 수십 킬로와트가 열로 바뀝니다.

가정용 전기난로가 한 대에 천 와트에서 이천 와트쯤 됩니다. 즉 전기난로 수십 대를 선반 하나 안에 켜 둔 것과 같은 열이 나옵니다. 그리고 이 열은 그대로 두면 기계가 멈추니 반드시 식혀야 하고, 식히는 데 또 전기가 듭니다.

그래서 800볼트로 갑니다

여기서 해법이 나옵니다. 같은 양의 전기를 보낼 때 전압을 높이면 흐르는 전류가 작아집니다. 그리고 열은 주로 전류에서 나옵니다. 그래서 전압을 올리면 같은 전기를 보내면서 열을 줄일 수 있습니다.

엔비디아가 밀고 있는 것이 800볼트 직류 구조입니다. 랙까지 높은 전압으로 보내고, 서버 바로 앞에서 낮추는 방식입니다.

그러려면 800볼트를 서버가 쓰는 몇 볼트까지 안전하게 낮춰 주는 부품이 필요합니다. 이 부품을 전력반도체라고 부릅니다. 계산을 하는 반도체가 아니라 전기를 다루는 반도체입니다.

지금까지는 실리콘으로 만들었는데, 높은 전압과 높은 열을 견디기 어려워 다른 재료로 만들어지고 있습니다. 실리콘카바이드와 질화갈륨입니다. 둘은 맡는 자리가 다릅니다.

높은 쪽이 실리콘카바이드입니다. 1,200볼트가 넘는 전압까지 감당해서, 건물에서 랙으로 오는 높은 전압을 받아 800볼트로 낮추는 자리에 씁니다.

낮은 쪽이 질화갈륨입니다. 650볼트 안팎이 주력이라 그보다 높은 전압은 다루지 못합니다. 대신 랙 안에서 서버 기판을 거쳐 칩이 쓰는 1볼트 안팎까지 마지막으로 낮추는 자리를 맡습니다.

돈의 흐름

업계의 투자를 관찰해보면 돈이 어떻게 쓰이는지 그 흐름을 알 수 있습니다.

최대 전력반도체 회사인 인피니언은 지난 2월 연간 투자 계획을 22억 유로에서 27억 유로로 늘렸습니다. 우리 돈으로 3조 6천억 원에서 4조 4천억 원입니다. 늘린 5억 유로는 전부 AI 데이터센터용 생산 능력에 들어갑니다.

온세미는 올해 2분기에 생산 능력을 주력이던 자동차와 산업용보다 AI 데이터센터 고객에게 먼저 배정했습니다.

ST마이크로일렉트로닉스는 올해 2월 아마존웹서비스와 다년 계약을 맺었습니다. 아마존이 짓는 클라우드와 AI 데이터센터에 들어갈 반도체를 공급하는 계약이고, 전력을 다루는 칩뿐 아니라 통신용 칩과 제어용 칩까지 함께 넣습니다. 규모는 수십억 달러입니다.

눈에 띄는 것은 계약에 딸린 조건입니다. ST는 아마존이 앞으로 7년 동안 ST 주식 약 2,480만 주를 정해 둔 값에 살 수 있는 권리를 함께 주었습니다. 부품을 사는 쪽이 파는 회사의 주주가 될 수 있게 한 것입니다. 물건만 주고받는 관계에서 한 걸음 더 들어간 형태입니다.

시장 전망도 같은 방향입니다.

그림 3. AI 데이터센터용 전력반도체 시장

조사업체 테크인사이츠는 AI 데이터센터용 전력반도체 시장이 올해 50억 달러에서 2031년 143억 달러로 커질 것으로 봤습니다. 해마다 24.6%씩, 5년 만에 약 세 배입니다.

한국은 어디즈음에 있을까

여기서 한국의 포지션을 보겠습니다.

메모리 반도체는 세계에 세 회사뿐이고 그중 둘이 한국 회사입니다. 그런데 전력반도체는 사정이 다릅니다.

인피니언, ST마이크로일렉트로닉스, 텍사스인스트루먼츠, 그리고 중국의 이노사이언스는 이미 1~2년 전부터 질화갈륨 반도체를 팔고 있습니다.

삼성전자는 2023년에 발광다이오드 사업부를 개편해 화합물 반도체 전담 조직을 만들었습니다. 용인 기흥에 웨이퍼 기준 월 1,300~1,500장 규모의 8인치 질화갈륨 전용 라인도 지었습니다. 2025년에 가동할 계획이었는데 시장이 예상보다 부진해 2026년 말로 미뤘습니다.

그러던 지난 7월 말, 디일렉이 이 라인에서 나온 문제를 전했습니다. 삼성전자가 시험 삼아 만들어 본 칩 가운데 일부가, 100도에서 200도 사이의 온도에 1,000시간쯤 놓아 두자 작동을 멈췄다는 것입니다.

삼성전자가 통과하지 못한 시험이 고온 시험이었습니다. 오늘 이야기의 주인공이 바로 이 열입니다.

질화갈륨 반도체는 애초에 뜨거운 자리에 쓰라고 만든 부품입니다. 200도가 넘는 환경에서도 멀쩡히 돌아가야 값을 합니다. 그 온도를 못 버티면 아무리 값이 싸도 쓸 수가 없습니다. 삼성전자는 원인을 파악하는 중이고, 회사 관계자는 양산 전 개발 단계에서 나타난 문제라 불량이라고 규정할 수는 없다고 밝혔습니다.

여기서 한 가지 같은 반도체라고 다 같은 반도체가 아닙니다.

메모리는 작게, 빽빽하게, 빠르게 하는게 핵심입니다. 전력반도체는 뜨겁고 높은 전압을 오래 견디는 것이 핵심입니다. 잘하는 것이 다릅니다. 한쪽에서 세계 최고여도 다른 쪽에서 꼴지일 수 있습니다.

국내에서는 전력반도체 위탁생산 회사인 DB하이텍이 앞으로 5년간 약 2조 원을 들여 고전압 전력반도체 생산 능력을 늘리고 실리콘카바이드와 질화갈륨 사업화를 추진하겠다고 밝혔습니다.

그럼 무엇을 보면 될까

AI 이야기에서 늘 주인공은 그래픽카드입니다. 몇 장을 확보했는지, 언제 받는지가 뉴스가 됩니다.

그런데 그 카드에 전기를 넣어 주는 부품 쪽에서 지금 자리다툼이 벌어지고 있습니다. 카드를 아무리 많이 사 놓아도 랙까지 전기를 손실 없이 보내지 못하면 다 켤 수 없기 때문입니다.

우리가 확인할 것은 삼성전자의 질화갈륨 라인이 실제로 언제 돌기 시작하는가입니다. 2026년 말이라고 했다가 미뤄진 그 일정이 다시 지켜지는지를 보시면 됩니다.

그리고 오늘 저녁 휴대폰을 꽂아 두고 충전기가 따뜻해지면, 그 따뜻함이 사라진 전기라는 것을 한 번 떠올려 보셔도 좋겠습니다. 데이터센터에서는 같은 일이 건물 단위로 벌어지고 있습니다.

참고문헌

• 전자신문, 「AI 데이터센터, 전력반도체 업계 '새 먹거리' 급부상」, 2026.8.9 — 인피니언 투자 22억→27억 유로, 온세미 생산능력 우선 배정, ST-AWS 계약, DB하이텍 5년 2조 원, 테크인사이츠 시장 전망 50억→143억 달러(연 24.6%)
• 디일렉, 「삼성 GaN 파운드리 양산 또 해 넘기나…시험생산서 '불량' 확인」, 2026.7.31 — 용인 기흥 월 1,300~1,500장 규모 8인치 GaN 라인, 시험생산 칩 일부 100~200℃ 1,000시간 노출 시 작동 정지, 2023년 CSS 사업부 발족, 2025년 가동 계획을 2026년 말로 연기
• STMicroelectronics 뉴스룸 및 관련 보도, 2026.2.9 — AWS와 다년·수십억 달러 규모 협력 확대. 고대역폭 연결, 혼합신호, 마이크로컨트롤러, 아날로그·전력 IC 공급. AWS에 7년간 약 2,480만 주 매입 권리(워런트) 부여
• 텍사스인스트루먼츠, 「800VDC 아키텍처로 데이터 센터 전력 공급의 과제 해결」 기술자료 — AI 서버 랙 전력 120kW~500kW, 2020년대 말 1MW 전망
• Power Electronics News · Avnet Silica · PatSnap 등 업계 기술자료 — SiC는 650V~1,700V 이상, GaN은 80V~650V 대역이 주력

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인용 표기: AI7LAYER, 「충전기가 뜨거워지는 이유가 지금 데이터센터의 숙제입니다」, 2026.9.8, ai7layer.com

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※ 본 블로그는 산업 구조 분석과 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 금융투자상품의 매매를 권유하지 않습니다.

엔비디아가 어제 독일에서 열린 전자제품 박람회에서 두 가지를 발표했습니다.

하나는 프로그램입니다. 집이나 사무실에 있는 컴퓨터 여러 대를 연결해 AI를 돌리게 해 주는 프로그램이고, 이름은 PAIR입니다. 소스까지 공개한 무료 프로그램입니다.

다른 하나는 가격입니다. 10월에 내놓을 개인용 AI 컴퓨터의 권장가가 3,999달러에서 4,699달러로 올랐습니다. 700달러, 우리 돈으로 백만 원 가까이입니다.

프로그램은 공짜로 주면서 기계 값은 올렸습니다. 앞뒤가 안 맞아 보이지만 원인은 하나입니다. 그리고 그 원인은 AI를 한 번도 써 본 적 없는 사람의 노트북 값까지 올리고 있습니다.

공짜 프로그램과 오른 가격표

PAIR가 하는 일부터 보겠습니다. 집이나 사무실에서 꺼진 채로 있는 컴퓨터들을 찾아내, AI에게 일을 시킬 때마다 그 순간 가장 한가한 컴퓨터로 보냅니다. 질문 열 개가 한꺼번에 들어오면 이 컴퓨터에 네 개, 저 컴퓨터에 세 개, 또 다른 컴퓨터에 세 개를 나눠 보내는 식입니다.

나누는 것은 일감이지 AI 자체가 아닙니다. 그래서 한 대가 감당 못 하는 큰 AI는 네 대를 묶어도 돌아가지 않습니다. 새 성능을 만들어 주는 프로그램이 아니라, 이미 가진 것을 덜 놀리게 해 주는 프로그램입니다.

엔비디아는 프로그램을 팔아서 먹고사는 회사가 아니라 그래픽카드를 파는 회사입니다. 원래 화면에 그림을 그리려고 만든 부품인데, 같은 계산을 수천 개씩 한꺼번에 해내는 구조라 AI를 돌리는 데도 쓰입니다. 지금 데이터센터에 들어가는 AI용 칩이 대부분 이 회사 제품입니다.

그러니 PAIR의 역할은 분명합니다. 이 프로그램은 그래픽카드가 든 컴퓨터가 없으면 아무 소용이 없고, 한 대로 써 보다 느리다고 느끼는 순간 두 대째를 생각하게 만듭니다. 프로그램을 공짜로 푸는 회사는 그 프로그램으로 돈을 벌지 않습니다. 그것이 있어야 팔리는 물건에서 법니다.

그런데 그렇게 팔려는 기계의 값이 팔기도 전에 올랐습니다.

700달러는 어디서 왔을까

엔비디아가 밝힌 인상 사유는 한 가지였습니다. 메모리를 구하기 어렵다는 것입니다.

AI에 메모리가 왜 그렇게 많이 필요한지부터 보겠습니다. AI는 사람이 쓴 글과 찍은 사진을 엄청나게 많이 읽으면서 만들어지고, 그렇게 배운 것을 숫자로 저장합니다. 답을 낼 때는 그 숫자 전부가 메모리에 올라가 있어야 합니다. 책을 펼쳐 놓아야 읽을 수 있는 것과 같습니다. 숫자 하나하나가 자리를 차지하니, AI가 커질수록 메모리도 커져야 합니다. 요즘 AI 하나가 가진 숫자가 2,000억 개쯤 됩니다.

그럼 그 메모리는 어떻게 만들까요. 웨이퍼라는 둥근 실리콘 원판 위에 회로를 새겨 만듭니다. 지름 30센티미터, 큰 접시만 합니다. 공장 한 곳이 한 달에 찍어 내는 원판 수는 정해져 있고, 공장을 새로 지으려면 3년에서 4년이 걸립니다.

여기서 중요한 것은 원판 한 장이 둘 중 한 곳으로만 간다는 점입니다. 데이터센터 서버에 들어갈 메모리가 되거나, 노트북과 휴대폰에 들어갈 램이 되거나. 한 장으로 둘 다 만들지는 못합니다. 그리고 데이터센터용이 훨씬 비싸게 팔립니다.

그래서 원판이 데이터센터 쪽으로 갑니다. 남는 몫을 놓고 나머지가 기다립니다. 700달러는 엔비디아가 이익을 더 남기려고 붙인 값이 아니라, 그 줄에서 밀린 만큼을 가격표에 적은 것입니다. AI 칩을 세상에서 가장 많이 파는 회사인데도 그렇습니다.

그리고 이 인상이 마지막이라는 보장도 없습니다. J.P.모건은 2024년 초부터 올해 말까지 메모리 값이 400% 넘게 오를 것으로 봤습니다. 두 해 반 만에 다섯 배가 된다는 뜻입니다.

그럼 사서 쓰면 되지 않을까

지금 우리가 AI를 쓰는 방식은 전부 빌려 쓰는 것입니다. 매달 요금을 내고, 질문을 보내면 바다 건너 어느 건물에서 계산된 답이 돌아옵니다. 어제 나온 그 기계를 사면 빌리지 않아도 됩니다.

가로세로 15센티미터, 높이 5센티미터. 책상 위에 스마트폰 두 대를 나란히 눕혀 놓은 만큼의 자리를 차지합니다. 무게는 1.2킬로그램으로 노트북 한 대와 비슷하고, 어댑터가 240와트라 벽 콘센트 하나면 됩니다. 이 안에 메모리가 128기가바이트 들어 있어 2,000억 개짜리 AI가 돌아갑니다. 요즘 노트북이 16기가에서 32기가이니 네 배에서 여덟 배입니다.

질문을 밖으로 보내지 않으니 물어본 내용이 회사 밖으로 나가지 않고, 인터넷이 끊겨도 돌아갑니다. 매달 나가던 요금 대신 전기요금만 냅니다. 값은 4,699달러, 우리 돈으로 육백십만 원쯤입니다. 매달 이십만 원을 쓰는 사람이라면 서른 달 치 요금이니, 두 해 반이 지나야 본전입니다.

문제는 그 두 해 반 사이에 AI가 커진다는 것입니다. 그런데 이 기계는 메모리를 나중에 더 꽂을 수 없습니다. 계산하는 칩과 한 몸으로 붙어 나오기 때문에, 데스크톱처럼 뚜껑을 열고 램을 한 줄 더 끼우는 구조가 아닙니다. 128기가에 안 들어가는 AI가 나오는 날 그대로 끝입니다. 그날이 본전 뽑는 날보다 먼저 오면 손해입니다.

게다가 빌리는 값은 지금 내려가는 중입니다. 구글은 올해 AI 최상위 요금제를 월 250달러에서 100달러로 내렸습니다. 빌리는 쪽이 싸질수록 사는 쪽이 본전을 뽑는 날은 더 뒤로 갑니다.

같은 부품이 모자란데 왜 한쪽만 오를까요. 기계는 한 대 팔 때마다 메모리를 사서 넣어야 하니 원가가 가격표에 그대로 나옵니다. 반면 클라우드 회사들은 지금 이용자를 서로 뺏는 중이라 요금을 올릴 처지가 아닙니다. 요금이 싸진 것은 메모리 값이 내려서가 아닙니다. 그 차액을 회사가 대신 내고 있는 것뿐입니다.

그래서 지금 이 기계를 사는 이유는 요금 절약일 수 없습니다. 환자 기록을 병원 밖으로 내보낼 수 없는 병원, 도면을 외부 서버에 올리지 못하는 설계 사무소, 인터넷이 자주 끊기는 공사 현장. 값을 따지기 전에 밖으로 내보낼 수 없다는 조건이 먼저 있는 곳이라면 살 만합니다. 매달 이십만 원이 아까워서라면 아닙니다.

한국은 이 값을 버는 쪽입니다

여기까지가 사는 사람 이야기입니다. 이제 파는 쪽을 보겠습니다.

이 메모리를 만드는 회사는 세계에 셋뿐입니다. 그중 둘이 한국 회사입니다. 삼성전자와 SK하이닉스입니다.

원판이 데이터센터 쪽으로 가면서 값이 오른다는 것은, 그 원판을 만드는 회사가 돈을 번다는 뜻입니다. SK하이닉스는 올해 2분기에 매출 79조 원, 영업이익 60조 5천억 원을 냈습니다. 분기 기준 사상 최대이고, 작년 같은 기간보다 영업이익이 여섯 배 넘게 늘었습니다.

영업이익률이 76%입니다. 백 원어치를 팔면 칠십육 원이 남았다는 뜻입니다. 제조업에서는 보기 어려운 숫자입니다. 값이 오르는데 살 사람은 줄을 서 있으니 이렇게 됩니다.

눈여겨볼 것은 매출과 이익이 늘어난 속도가 다르다는 점입니다. 매출은 작년의 3.6배가 됐는데 영업이익은 6.6배가 됐습니다. 물건을 더 많이 판 것보다 값이 오른 몫이 더 컸다는 뜻입니다.

그러니까 엔비디아가 700달러를 올린 그 돈은 상당 부분 한국 회사로 들어옵니다. 이 사건의 반대편 끝에 한국이 서 있습니다.

다만 값이 올라서 난 이익은 값이 내리면 그만큼 빠집니다. 지금 세 회사가 모두 공장을 늘리고 있고, 앞에서 본 대로 공장 하나가 돌기까지 3년에서 4년이 걸립니다. 그 공장들이 돌기 시작하는 때가 이 호황의 끝입니다. 언제 끝나는지를 보려면 실적 발표가 아니라 공장 착공 소식을 보시면 됩니다.

그리고 값을 치르는 쪽이기도 합니다

그런데 원판이 데이터센터로 가면 노트북 몫은 줄어듭니다. 노트북과 조립 PC에 꽂는 램이 그것입니다. 요즘 컴퓨터 한 대에 32기가쯤 들어가는데, 그 32기가 한 세트 값이 이렇게 움직였습니다.

적게 잡아도 252달러, 우리 돈 삼십삼만 원이 올랐습니다. 이 돈을 내는 사람은 AI와 아무 상관이 없습니다. 게임을 하려고 램을 사는 사람, 오래된 노트북을 바꾸려는 사람, 아이 휴대폰을 사 주는 사람입니다.

램에서만 벌어지는 일도 아닙니다. 조사기관 IDC는 올해 말까지 PC와 태블릿과 휴대폰 값이 10~20% 오를 수 있다고 봤습니다. 백만 원짜리 노트북이면 십만 원에서 이십만 원입니다.

그러니 한국은 이 사건의 양쪽에 다 서 있습니다. 회사는 원판을 팔아 사상 최대 이익을 내고, 그 나라 사람은 노트북을 사면서 오른 값을 치릅니다. 뉴스에서 반도체 호황과 물가 부담을 따로따로 듣게 되는데, 시작점은 같은 원판 한 장입니다.

어제 엔비디아가 한 두 가지도 여기서 만납니다. 새 기계를 만들 부품이 모자랄 때 회사가 할 수 있는 일은 둘입니다. 이미 팔려 나간 컴퓨터를 더 쓰게 하거나, 새로 파는 기계의 값을 올리거나. 어제 엔비디아는 둘 다 했습니다.

참고문헌

• NVIDIA 블로그, 「Sparks Fly: NVIDIA Accelerates Local AI at IFA 2026」, 2026.9 — PAIR 공개
• Engadget, 「NVIDIA's PAIR lets you use idle PCs for AI computing tasks」, 2026.9
• DIGITIMES, 「Nvidia sets an October launch for RTX Spark PCs」, 2026.9.4
• VideoCardz · TechPowerUp — 권장가 3,999달러 → 4,699달러. 인상 사유는 메모리 공급 제약
• NVIDIA 제품 페이지 · Thomas-Krenn 사양 — 150×150×50.5mm, 1.2kg, 240W 어댑터, 통합 메모리 128GB
• Tom's Hardware, 「Memory price surge begins to cool as consumers hit affordability limit」, 2026 — 32GB DDR5 키트 2025년 3분기 110~140달러 → 2026년 8월 392달러
• J.P. Morgan Global Research, 「The AI-Driven Memory Shortage」 — 2024년 초 대비 2026년 말 메모리 가격 400% 이상 상승 전망
• SK하이닉스 2026년 2분기 경영실적 발표(7.29) 및 MBC·한국경제 보도 — 매출 79조 3,187억 원, 영업이익 60조 5,426억 원, 영업이익률 76%, 영업이익 전년 동기 대비 557% 증가
• 디지털투데이 — 구글 AI 울트라 요금제 월 250달러 → 100달러 인하, 2026
• IDC — 2026년 말까지 PC·태블릿·스마트폰 가격 10~20% 상승 가능성

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인용 표기: AI7LAYER, 「노트북 값이 오른 이유는 데이터센터에 있습니다」, 2026.9.4, ai7layer.com

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