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ST마이크로, AI 서버 전력 효율 겨냥한 700V PowerGaN 반도체 출시

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ST마이크로일렉트로닉스가 AI 서버와 로보틱스, 산업용 전원공급장치를 겨냥한 700V PowerGaN 전력 반도체 7종을 출시했다. GaN 기반 특성을 활용해 고전압 전원공급장치의 효율과 전력 밀도를 높이고, 시스템 크기와 발열을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

  • 1

    ST는 STPOWER 포트폴리오에 700V PowerGaN 디바이스 7종을 추가

  • 2

    신제품은 6A~29A 연속 전류 정격과 53밀리옴~270밀리옴 수준의 온저항을 제공

  • 3

    1,000개 주문 기준 개당 가격은 0.63달러에서 2.25달러 수준

AI 서버가 전력 반도체 시장도 흔드는 중

  • ST마이크로일렉트로닉스가 700V PowerGaN 전력 반도체 신제품을 출시함

    • 적용 대상은 AI 서버, 휴머노이드 로보틱스, 산업용 전원공급장치, 스마트 그리드 컨버터 등임
    • 기존 실리콘 기반 전력 소자의 한계를 넘어 고효율 전력 변환을 노리는 제품임
  • 핵심은 AI 서버의 전력 소비 문제를 더 효율적인 전원부로 풀겠다는 것임

    • AI 서버는 GPU 때문에 전력 밀도와 발열이 계속 커지고 있음
    • 전원공급장치 효율이 조금만 좋아져도 데이터센터 규모에서는 비용과 냉각 부담에 꽤 큰 차이가 생김

중요

> 이번 제품은 700V 동작 정격, 낮은 전도 손실, 초저 스위칭 손실, 제로 역회복 전하 같은 GaN 특성을 앞세움. 전력 변환 효율과 소형화가 동시에 필요한 AI 서버 쪽에서 의미가 큼.

제품 스펙은 꽤 구체적임

  • ST는 총 7종의 GaN 인핸스먼트 모드 트랜지스터(HEMT)를 추가함

    • 연속 전류 정격은 6A~29A 범위임
    • 일반적인 RDS(on)은 53밀리옴~270밀리옴 수준임
    • 제품명으로는 SGT350R70GTK, SGT070R70HTO, SGT080R70ILB, SGT105R70ILB, SGT140R70ILB, SGT190R70ILB, SGT240R70ILB 등이 포함됨
  • GaN 와이드밴드갭 기술의 장점도 전면에 내세움

    • 초저 내부 커패시턴스와 낮은 게이트 전하를 갖춰 Qg×RDS(on) 성능 지수에서 기존 실리콘 디바이스를 크게 앞선다고 설명함
    • 높은 스위칭 주파수로 동작할 수 있어 자성 부품과 수동 소자의 크기를 줄일 수 있음
    • 결과적으로 전력단 전체를 더 작고 가볍게 만들 수 있음
  • 패키징도 전원부 설계자들이 신경 쓸 만한 부분이 있음

    • TO-LL과 PowerFLAT 8×8 패키지는 켈빈 소스 연결 방식을 적용함
    • 이 구조는 노이즈 내성을 높이고 게이트 드라이버를 보호하는 데 유리함
    • 주요 전자설계자동화(EDA) 라이브러리와 툴체인에서 지원되는 패키지라 기존 전력 변환 회로에 넣기 쉽게 만든 것도 포인트임
  • 가격과 공급 상태도 공개됨

    • 제품은 현재 생산 중임
    • eSTore와 ST 공식 대리점을 통해 구매 가능함
    • 1,000개 주문 기준 개당 가격은 0.63달러에서 2.25달러 수준임

기술 맥락

  • ST가 여기서 선택한 방향은 더 높은 전압과 주파수를 다룰 수 있는 GaN 전력 소자로 전원공급장치 효율을 끌어올리는 거예요. AI 서버는 GPU 성능만큼이나 전력을 안정적으로 공급하고 열을 줄이는 게 중요하거든요.

  • 왜 실리콘 대신 GaN이냐면, GaN은 스위칭 손실이 낮고 고주파 동작에 유리해요. 전원부가 더 높은 주파수로 동작하면 인덕터나 커패시터 같은 주변 부품을 줄일 수 있고, 서버 내부 공간과 무게를 아낄 수 있어요.

  • 기사에서 700V 정격과 6A~29A 전류 범위를 강조한 건 적용 범위를 넓히려는 의도예요. 저전력 어댑터 같은 영역을 넘어 AI 서버, 로보틱스, 산업용 전원처럼 전력 요구가 큰 장비에 넣겠다는 뜻이죠.

  • 켈빈 소스 연결 같은 패키지 설계도 그냥 부가 기능이 아니에요. 고속 스위칭에서는 노이즈가 게이트 제어를 흔들 수 있어서, 패키지 수준에서 노이즈 내성과 드라이버 보호를 챙겨야 실제 회로 적용이 쉬워져요.

AI 서버 얘기에서 GPU만 보이지만, 전력 변환 효율도 데이터센터 비용과 밀도에 직접 영향을 준다. 이런 전력 반도체 뉴스는 화려하진 않아도 AI 인프라의 실제 병목이 어디까지 내려가는지 보여주는 단서다.

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