[서울=뉴시스] 김경택 기자 = 한울반도체는 중소벤처기업부에 이어 산업통상부 인공지능(AI) 팩토리 사업 기업으로 선정됐다고 23일 밝혔다.
회사 측에 따르면 한울반도체는 최근 산업통상부가 추진하는 AI 팩토리 사업 참여기업으로 선정됐다. 중소벤처기업부 국책과제인 '생성형 AI 기반 온디바이스 비전 검사 기술 개발' 사업도 수행하며 AI 검사 기술 고도화도 추진 중이다.
회사는 이번 과제를 통해 적층세라믹콘덴서(MLCC)용 AI 기반 6면 검사장비의 검사 속도를 기존 분당 7000개 수준에서 1만3000개 이상으로 높이고, 불량 검출 정확도를 95%에서 98% 수준까지 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.
최근 전 세계적으로 AI 서버와 데이터센터 투자 확대에 따라 고용량·고신뢰성 MLCC 수요가 빠르게 증가하고 있다. 일부 AI 서버 플랫폼에 사용되는 MLCC 탑재량은 인쇄회로기판(PCB)당 1440개 수준에서 1만544개까지 증가할 것으로 관측된다. MLCC가 '제2의 메모리 반도체'로 부상할 것이라는 전망이 나오는 이유다.
특히 AI 서버용 고사양 MLCC는 공급할 수 있는 업체가 제한적인 반면 수요는 빠르게 증가하고 있다. 글로벌 빅테크 기업들을 중심으로 장기공급계약(LTA) 확보 경쟁이 벌어지기도 하며 MLCC 시장이 메모리 반도체 호황기와 유사한 구조로 변화하고 있다는 평가다.
AI 서버에 사용되는 MLCC는 제한된 공간에서 높은 정전용량과 안정성을 구현해야 하기 때문에 더 얇은 유전체와 높은 적층 기술이 요구된다. 또 고적층 구조 구현 과정에서 생산 난도가 높아지고 수율 확보가 어려워 생산성과 품질 안정성을 위한 제조공정 고도화가 업계 핵심 과제로 부상하고 있다.
회사는 MLCC 후공정 분야에서 검사장비와 마운터 설비 등을 공급 중이다. 고사양 MLCC 비중 확대에 따라 공정 자동화와 정밀 검사 중요성이 높아지는 만큼 관련 사업 기회도 확대될 것으로 기대된다고 회사 측은 전했다.
한울반도체 관계자는 "이번 MLCC 업사이클은 과거와 달리 AI 서버와 전장 시장이 성장을 주도하고 있다는 점에서 차별화된다"며 "고용량·고적층 제품 중심으로 시장이 재편되면서 생산성과 품질을 동시에 확보하기 위한 제조공정 고도화 중요성이 더욱 커질 것"이라고 말했다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
회사 측에 따르면 한울반도체는 최근 산업통상부가 추진하는 AI 팩토리 사업 참여기업으로 선정됐다. 중소벤처기업부 국책과제인 '생성형 AI 기반 온디바이스 비전 검사 기술 개발' 사업도 수행하며 AI 검사 기술 고도화도 추진 중이다.
회사는 이번 과제를 통해 적층세라믹콘덴서(MLCC)용 AI 기반 6면 검사장비의 검사 속도를 기존 분당 7000개 수준에서 1만3000개 이상으로 높이고, 불량 검출 정확도를 95%에서 98% 수준까지 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.
최근 전 세계적으로 AI 서버와 데이터센터 투자 확대에 따라 고용량·고신뢰성 MLCC 수요가 빠르게 증가하고 있다. 일부 AI 서버 플랫폼에 사용되는 MLCC 탑재량은 인쇄회로기판(PCB)당 1440개 수준에서 1만544개까지 증가할 것으로 관측된다. MLCC가 '제2의 메모리 반도체'로 부상할 것이라는 전망이 나오는 이유다.
특히 AI 서버용 고사양 MLCC는 공급할 수 있는 업체가 제한적인 반면 수요는 빠르게 증가하고 있다. 글로벌 빅테크 기업들을 중심으로 장기공급계약(LTA) 확보 경쟁이 벌어지기도 하며 MLCC 시장이 메모리 반도체 호황기와 유사한 구조로 변화하고 있다는 평가다.
AI 서버에 사용되는 MLCC는 제한된 공간에서 높은 정전용량과 안정성을 구현해야 하기 때문에 더 얇은 유전체와 높은 적층 기술이 요구된다. 또 고적층 구조 구현 과정에서 생산 난도가 높아지고 수율 확보가 어려워 생산성과 품질 안정성을 위한 제조공정 고도화가 업계 핵심 과제로 부상하고 있다.
회사는 MLCC 후공정 분야에서 검사장비와 마운터 설비 등을 공급 중이다. 고사양 MLCC 비중 확대에 따라 공정 자동화와 정밀 검사 중요성이 높아지는 만큼 관련 사업 기회도 확대될 것으로 기대된다고 회사 측은 전했다.
한울반도체 관계자는 "이번 MLCC 업사이클은 과거와 달리 AI 서버와 전장 시장이 성장을 주도하고 있다는 점에서 차별화된다"며 "고용량·고적층 제품 중심으로 시장이 재편되면서 생산성과 품질을 동시에 확보하기 위한 제조공정 고도화 중요성이 더욱 커질 것"이라고 말했다.
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