내비타스 800V 대전환, 삼성 14나노 파운드리 품나

미국 전력 반도체 기업 내비타스가 2026년 9월 8일 인공지능(AI) 데이터센터 전력 체계를 800볼트(V)로 전환하며 과거 85%에 달하던 모바일 매출 비중을 연내 한 자릿수로 낮춘다고 선언했다.

인베스팅닷컴이 9월 8일(현지시각) 보도한 씨티 콘퍼런스 발표에 따르면 회사는 질화갈륨(GaN)과 탄화규소(SiC) 솔루션에 집중해 2027년까지의 수주 가시성을 확보했다. 이 고전압 전환 흐름은 클라로스 파워 인수로 맞물린 삼성전자 14나노 파운드리 외주 생산선 등 한국 반도체 공급망에 가치사슬 확장을 요구한다.


크리스 알렉상드르 내비타스 최고경영자(CEO)는 1년 전 착수한 사업 재편이 완료 단계에 이르렀다고 설명했다. 회사는 엔비디아, 구글, 마이크로소프트, 메타 등 주요 하이퍼스케일러의 고효율 전력 전환 요구에 맞춰 체질을 바꿨다.

전력 손실이 전류의 제곱에 비례하는 물리적 한계 탓에 데이터센터는 기존 50V 버스바에서 800V 고전압 체계로 이동하고 있다. 100킬로와트(kW) 부하를 50V로 처리하면 전류가 2000암페어(A)에 달하지만, 800V로 올리면 125A로 줄어든다. 시스템 효율이 급상승하는 셈이다. 알렉상드르 CEO는 전력 공급 부족으로 프로세서를 언더클로킹하는 연산 칩 기업이 적지 않다고 지적했다.
회사는 800V 전환 경로를 네 단계 변곡점으로 제시했다. 첫 단계는 50V 시스템 내 교류·직류(AC-DC) 변환에서 실리콘을 SiC로 교체하는 흐름이다. 둘째는 50V 인프라를 유지한 채 800V 출력을 더하는 사이드카 방식이다. 셋째는 직류·직류(DC-DC) 변환이 연산 트레이 내부로 들어오는 네이티브 800V 체제로 GaN 역할이 커진다. 넷째는 고체 변압기(SST)를 도입해 전력망에서 800V를 직공급하는 단계다.


내비타스 발표 자료에 따르면 최근 12개월 매출은 저마진 모바일 사업 철수 영향으로 전년 대비 46% 감소한 3653만 달러(약 490억 1595만 원)를 기록했다. 반면 매출총이익률은 38%를 유지했다. 전체 매출에서 AI 인프라가 차지하는 비중은 연내 3분의 1을 넘어설 예정이다.

회사는 클라로스 파워 인수를 추진해 초밀착 전력 제어 영역으로 보폭을 넓힌다. 클라로스는 3.3V 입력을 1V 미만으로 낮춰 40A를 공급하는 통합 전압 조절기(IVR) 기술을 보유했다. 외장 부품 없이 100개 칩을 배열하면 4000A까지 전력을 밀어 넣는다.

내비타스는 2030년 기준 GaN·SiC 35억 달러(약 4조 6963억 원), 접합형 트랜지스터(JFET) 10억 달러(약 1조 3418억 원)에 IVR 솔루션 등을 합산해 도달 가능 시장이 80억~90억 달러(약 10조 7344억~12조 762억 원)에 달할 것으로 전망했다. 제조는 팹리스 방식을 고수하며 GaN은 글로벌파운드리, SiC는 X-FAB, 클라로스의 IVR 칩 생산은 삼성전자가 각각 맡는다.

내비타스의 사업 재편은 한국 반도체 생산과 부품 가치사슬에 직접적인 영향을 미친다.

원인은 내비타스가 인수를 진행 중인 클라로스의 IVR 제품 양산이다. 경로는 삼성전자가 클라로스의 14나노미터 공정 위탁생산 파트너로 지정되어 있어 향후 주요 연산 칩 고객사 납품이 본격화될 때 파운드리 실적에 반영되는 연결고리다. 규모 면에서 삼성전자 파운드리 전체 매출 대비 비중은 아직 공시되지 않았다.

부품 생태계의 전환 압박도 공존한다. 데이터센터에 사이드카 전원 공급 장치 도입이 확산하면 델타, 버티브 등 글로벌 파워 제조사에 납품하는 한국 수동 부품 및 기판 업체의 800V 규격 승인 수요가 늘어난다.

연산 트레이 내부로 전력 변환이 이동하는 네이티브 체제에서는 실리콘 기반 전력관리반도체에 치우친 한국 패키징 생태계가 화합물 반도체 중심으로 설비를 전환해야 하는 숙제를 안게 된다. 다만 하이퍼스케일러들이 발열 제어 비용 부담을 이유로 기존 50V 인프라 수명을 연장하고 수랭식 실리콘 구조 유지를 택할 경우 이 전환 시나리오는 지연될 수 있다.

향후 관건은 연내 클라로스 인수 종결 여부와 글로벌 데이터센터의 800V 사이드카 채택 속도다. 고전압 화합물 전력 반도체가 AI 연산 병목을 뚫는 필수 부품으로 자리 잡을 수 있을지 시장의 실증 작업이 이어질 전망이다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com