AI·로봇 부품 수급 전환점…TFE·저스템·MLCC株

TFE는 반도체 검사 장비와 실제 칩 사이에 필요한 소켓, 테스트보드, 교체용 부품(CO)을 함께 공급한다. 이 세 부품을 한 회사에서 조달할 수 있다는 점이 경쟁 업체와의 차이를 만든다.

검사 장비의 역할은 반도체가 정상적으로 작동하는지 확인하는 것인데, 이 과정을 신뢰할 수 있게 하려면 장비와 칩 사이의 연결 환경이 안정적이어야 한다. TFE의 부품들이 그 환경을 만들어 주는 방식이다.

소캠2는 현재 양산 검사가 진행 중인 차세대 고성능 칩이다.

기존에는 부품을 개발하고 고객사의 평가를 거쳐 평가 용으로 납품하던 단계였다. 양산 발주라는 것은 고객사가 대량 생산할 때 실제로 쓸 부품을 대량으로 공급하겠다는 의미이므로, 제품 신뢰도가 검증된 단계에 들어선 것이다. 김민성 매니저는 연내 후속 발주도 기대하고 있다.

해외 고객사 B사는 4월에 TFE를 직접 공급사로 등록했다. 지금까지는 글로벌 후공정 위탁 업체를 거쳐 간접적으로 납품하던 구조가 직거래로 바뀐 것이다. 중간 업체를 제거하는 것은 거래 관계가 안정적이고 공급이 중요해진다는 신호다.

해외 장비 업체 C사로부터는 범명 COK의 양산 발주를 확보했고, D사와는 데이터 센터, 네트워크 스위치, CPO(코히런트 광학 모듈), A식(?) 등 31개 프로젝트를 진행 중이다. 복수의 고객사와 동시에 여러 제품을 공급한다는 것은 회사의 기술력이 시장에서 필요로 하는 수준에 도달했음을 의미한다.

TFE가 화성에 짓고 있는 신공장에서는 현재 소켓 생산 라인 1개가 가동 중이다. 10월 중순부터 신공장 매출이 발생하고, 내년에는 전체 라인을 가동하는 것이 목표다.

수주 장고(아직 발주받은 상태이지만 납품하지 않은 주문)가 약 650억 원에 달한다. 이 가운데 상당 부분을 4분기에 매출로 인식할 것으로 전망되고 있으며, 최근 고객사와 협의한 단가 인상 효과까지 더해지면 매출 규모가 더 커질 수 있다.

MLCC는 멀티레이어 세라믹 커패시터로, 전기를 저장했다 방출하는 부품이다. AI 반도체가 아무리 뛰어난 설계를 갖춰도 전력이 불안정하면 본래 성능을 낼 수 없다.

MLCC는 서버 전원 공급 장치에서 나오는 전기를 받아 GPU가 필요로 할 때 즉시 공급하는 역할을 한다. 이를 통해 전력 공급을 뒷받침해 칩이 정상 작동하도록 한다.

삼성전기가 제시한 MLCC 수요의 법칙에 따르면, 한 개의 GPU를 뒷받침하기 위해 필요한 MLCC의 정전 용량(저장할 수 있는 전기량)이 매년 두 배로 증가한다.

중요한 것은 MLCC 개수가 두 배가 되는 게 아니라는 점이다. GPU가 처리해야 할 작업이 복잡해지고 전력을 더 많이 쓸수록, 같은 실시간 전력 변동에 대응하려면 더 큰 저장 용량이 필요하다는 의미다. 즉, MLCC 하나하나가 더 강력해져야 한다.

AI 성능을 높이려면 GPU가 더 많은 전력을 써야 한다. 동시에 하나의 칩 안에서 처리하는 작업이 많아지면서 짧은 시간 단위로 필요한 전력량이 크게 달라진다.

문제는 이런 급격한 전력 변동에 대응해야 한다는 것이다. 멀리 떨어진 외부 전원에서 전기를 공급받으면 순간 변동에 빠르게 대응할 수 없으므로, GPU 바로 옆에 MLCC를 배치해서 즉시 전기를 공급해야 한다. GPU 성능이 높을수록 필요한 저장 용량과 응답 속도가 더 까다로워진다.

첫 번째는 부품의 물리적 크기는 줄이면서 전기 저장 용량은 높인 초소형 고용량 MLCC다. 기존 제품의 공간 효율을 개선한 버전이다.

두 번째는 기판 위에 올려놓던 MLCC를 기판 내부에 내장하는 임베디드 방식이다. 이렇게 하면 같은 공간에 더 많은 용량을 확보할 수 있고, 신호 전달 거리를 줄일 수 있다.

세 번째는 전력 사용량이 갑자기 증가했을 때 빠르게 대응할 수 있도록 전기적 특성을 개선한 세라믹 커패시터다. 응답 속도를 높인 제품이다. 이 같은 솔루션을 적용한 제품은 내년에 공개될 것으로 예상된다.

투자 관점에서 핵심은 두 가지 변화다. AI 서버의 수가 늘어나면서 MLCC의 절대 수요가 확대되고 있다. 동시에 한 대의 서버에 들어가는 GPU의 성능이 높아질수록 각 GPU가 필요로 하는 MLCC의 사양도 높아진다.

따라서 제조 기업 간 경쟁은 MLCC를 얼마나 많이 만드느냐의 문제가 아니라, 얼마나 작으면서도 성능이 좋은 제품을 공급할 수 있느냐로 결정된다. 기술력 있는 기업만 생존하고 성장할 구조인 것이다.

이곳은 로봇을 실제 자동차 공장에 투입하기 전에 동작을 검증하고 AI를 학습시키는 공간이다.

실제 자동차 제조 현장을 재현한 이곳에서 로봇에 작업을 시키고 데이터를 수집한다. 그 데이터로 AI를 학습시킨 뒤, 가상 환경에서와 실제 현장에서 반복적으로 로봇의 성능을 확인한다. 이 과정을 거친 로봇만 실제 공장에 투입된다.

보스턴 다이내믹스는 차세대 아틀라스 로봇의 설계를 최적화한다. 현대 모비스는 이 설계를 바탕으로 양산할 수 있는 설계로 전환한다. 현대 오토에버는 로봇이 학습해야 할 작업 데이터와 AI 모델을 관리하는 플랫폼을 구축한다.

이 구조는 기술 혁신, 양산 기술, 데이터·소프트웨어 역량이 한 그룹 안에서 통합된다는 의미다. 구글 딥마인드와 엔비디아와도 AI 모델과 디지털 트윈 기술 분야에서 협력할 예정이다. 현대차는 RMAC의 시설 규모를 내년에 약 10배로 확대할 계획이다.

태양광 패널, 디스플레이, 2차전지 생산 설비도 손을 댔지만, 최근 매출의 대부분이 반도체 장비 사업에 집중되어 있다.

반도체 수요가 늘어나면 새로운 공장을 짓고 생산을 시작하는 데 최소 몇 년이 필요하다. 그 사이에 고객사(반도체 제조사)는 기존 공장에서 더 많은 정상 제품을 뽑기 위해 투자해야 한다.

분량 감축이라는 말은 불량품 발생률을 줄인다는 뜻이다. 같은 시간에 더 많은 정상 제품을 만들려면 생산 과정의 환경을 개선해야 하고, 습도 제어 같은 공정 최적화가 그 핵심이다. 저스템의 습도 제어 장비는 이런 수율 개선 투자의 핵심 부품이 되면서 수요가 늘어나는 것이다.

저스템의 2세대 제품인 JFS(제조사 이름과 제품명이 같음)의 적용이 확대되고 있다. 마이크론은 JFS 적용을 늘리고 있고, 삼성전자 평택 공장의 기존 수주 물량이 하반기에 매출로 반영될 예정이다.

SK 하이닉스도 JFS 공급 확대에 관심을 보이고 있다. 주요 반도체 제조사 3곳이 모두 저스템의 신제품 도입을 검토하거나 확대하는 상황은 시장에서의 수요 전환을 보여주는 신호다.

매출이 늘어나면 고정 비용(건물·장비·인건비 등 판매량과 상관없이 발생하는 비용)을 더 많은 제품에 배분하게 되므로 제품 하나당 고정 비용이 줄어든다. 여기에 최근 원화 약세로 수출 입금이 유리해진 환율 효과까지 더해지면서 이익이 매출 증가보다 가파른 것이다.

저스템의 상반기 신규 수주액은 718억 원으로, 지난해 한 해 동안 받은 신규 수주액을 이미 넘어섰다. 이는 반도체 제조 설비 투자가 얼마나 빠르게 진행되고 있는지를 보여준다.

저스템 주가는 현재 6% 상승폭을 유지하며 15,940원에서 거래되고 있다.

메타가 AI 에이전트 뮤즈를 출시하면서 생성형 AI의 영역이 단순 챗봇을 넘어 자율 작업 수행까지 확장된다는 기대감이 생겼다. 이 같은 긍정적 신호는 AI 칩 수요 가속화로 이어지는 신호로 시장에 해석되고 있다.

AMD가 시가총액 1조 달러를 돌파했다는 뉴스도 같은 맥락에서 나왔다. AI 서버용 GPU 생산을 늘리는 기업들의 경쟁이 심화되면서, 반도체 제조 장비·부품에 대한 수요도 함께 가속화될 것으로 예상된다.