AI 서버에서 MLCC와 FC-BGA는 서로 대체하는 부품이 아닙니다.
MLCC는 GPU·CPU와 전원회로가 필요한 전기를 안정적으로 공급받도록 돕는 전력 안정화 부품에 가깝고, FC-BGA는 고성능 반도체 칩과 메인보드 사이에서 수많은 전기 신호를 연결하는 반도체 패키지 기판입니다.
AI 가속기의 연산 성능과 소비전력이 동시에 커질수록 한쪽에서는 순간적인 전류 변화와 전원 노이즈를 제어해야 하고, 다른 한쪽에서는 더 커진 칩과 방대한 입출력 신호를 안정적으로 연결해야 합니다. 그래서 AI 서버 시장이 커질 때 MLCC와 FC-BGA가 함께 언급되는 경우가 많습니다. 삼성전기도 2026년 2분기 실적에서 AI 서버·네트워크용 MLCC와 AI 가속기·서버 CPU용 고부가 반도체 기판 공급 확대가 실적 개선에 기여했다고 밝혔습니다. 삼성전기 2026년 2분기 경영실적
MLCC와 FC-BGA 차이를 먼저 표로 보면
| 구분 | MLCC | FC-BGA |
|---|---|---|
| 정식 명칭 | Multi-Layer Ceramic Capacitor | Flip Chip Ball Grid Array |
| 부품 성격 | 적층세라믹 커패시터 | 반도체 패키지 기판 |
| 핵심 역할 | 전압 안정화, 순간 전류 보조, 노이즈 억제, 전원 변환 지원 | 칩과 메인보드 사이 전기 신호·전원 연결 |
| AI 서버에서 중요한 이유 | GPU·CPU의 전력 변화가 크고 전력 밀도가 높아짐 | AI 가속기·서버 CPU가 커지고 I/O와 배선 복잡도가 증가 |
| 기술 방향 | 고용량·고전압·저손실·고신뢰성 | 대면적·고다층·미세회로·정밀 층간 정합 |
| 서로 대체 가능한가 | 아니오 | 아니오 |
두 부품을 가장 간단하게 구분하면 MLCC는 전기가 흔들리지 않게 만드는 부품, FC-BGA는 고성능 칩을 시스템과 연결하는 기판이라고 이해하면 됩니다.
MLCC는 AI 칩에 필요한 전기를 순간적으로 받쳐준다
GPU나 CPU는 항상 같은 양의 전류를 쓰지 않습니다.
연산 부하가 갑자기 높아지면 매우 짧은 순간에 필요한 전류가 크게 변할 수 있습니다. 문제는 전원공급장치에서 칩까지 전기를 전달하는 과정에는 어느 정도 저항과 인덕턴스가 존재한다는 점입니다. 전력 공급이 칩의 급격한 요구 변화를 바로 따라가지 못하면 전압이 흔들릴 수 있습니다.
이때 칩과 가까운 곳에 배치된 커패시터가 일종의 전기 저장고 또는 완충 장치처럼 동작합니다.
삼성전기 기술 자료에 따르면 AI 서버의 GPU와 CPU는 1V 미만의 낮은 전압에서 작동하면서도 연산 부하에 따라 전류가 수십~수백 암페어 단위로 빠르게 변할 수 있습니다. 이 때문에 GPU 주변의 고용량 MLCC가 순간적인 전류 버퍼 역할을 해 시스템의 안정적인 동작을 돕습니다. 삼성전기 AI 서버 MLCC 기술 자료
MLCC가 하는 일은 하나가 아니다
AI 서버에서 MLCC는 사용되는 위치와 회로에 따라 역할이 달라집니다.
컴퓨팅 보드에서는 칩 주변 전압을 안정시키고 전원 노이즈를 낮추는 데 사용됩니다. 전원공급장치 쪽에서는 고전압 회로나 DC/DC 변환 과정에서도 MLCC가 사용됩니다.
TDK가 공개한 데이터센터 전원 시스템 자료를 보면 AI 서버용 전원장치의 출력이 기존 킬로와트급에서 6~12kW 이상으로 높아지는 흐름과 함께 부품에 걸리는 전압·전류 스트레스도 커지고 있습니다. TDK는 LLC 공진회로에 고전압·저손실 C0G 계열 MLCC를 활용하고, 48V 출력단에도 대용량 MLCC를 적용하는 구성을 제시하고 있습니다. TDK AI Server Power System MLCC Guide
따라서 “AI 서버에 MLCC가 많이 필요하다”는 말은 단순히 GPU 옆에 같은 커패시터를 여러 개 붙인다는 의미만은 아닙니다. 서버 내부의 전원 변환·컴퓨팅 보드·네트워크 보드 등 여러 위치에서 요구 조건에 맞는 MLCC가 필요해진다는 의미로 보는 편이 정확합니다.
FC-BGA는 AI 칩과 메인보드를 연결하는 고밀도 기판이다
FC-BGA는 전혀 다른 문제를 해결합니다.
고성능 GPU나 CPU의 아래쪽에는 수많은 전기 연결점이 있습니다. 이 미세한 연결을 일반 메인보드의 배선 구조에 그대로 연결하기는 어렵습니다.
FC-BGA가 그 사이에서 연결 구조를 만들어 줍니다.
삼성전기는 FC-BGA를 고집적 반도체 칩과 메인보드를 연결하는 고밀도 패키지 기판으로 설명합니다. 반도체 칩과 패키지 기판을 플립칩 범프로 연결하고, 기판 내부의 구리 배선을 통해 신호를 전달하는 구조입니다. 고성능 컴퓨팅용 제품에는 대면적·고다층 기술이 요구되며 삼성전기 제품 자료에는 최대 약 110×110㎜, 26층 수준의 HPC 대응 기술이 제시돼 있습니다. 삼성전기 FC-BGA 제품 자료
쉽게 표현하면 다음과 같습니다.
반도체 칩 → FC-BGA → 메인보드
FC-BGA 내부에는 칩에서 나온 수많은 신호와 전원을 메인보드 쪽으로 전달하기 위한 매우 촘촘한 배선이 들어갑니다.
GPU가 발전할수록 FC-BGA도 커지고 복잡해지는 이유
AI 가속기는 일반적인 저전력 반도체와 요구 조건이 다릅니다.
처리해야 할 데이터가 많아질수록 칩의 입출력 연결도 복잡해지고, 고성능 칩은 크기와 전력 요구 수준도 높아지는 방향으로 발전합니다. 패키지 기판 입장에서는 더 넓은 면적에 더 많은 연결을 구현하면서 신호 품질과 제조 정밀도를 유지해야 합니다.
삼성전기의 FC-BGA 설명에서 HPC용 제품에 Large Body Size와 고다층 구조가 강조되는 것도 이 때문입니다. 회로가 미세해지고 층수가 많아지면서 각 층의 배선을 정확하게 맞추는 기술 난도도 올라갑니다.
국내 다른 기판 제조사인 대덕전자 역시 FC-BGA에서 고다층 빌드업, 초미세 회로, 대면적 제조 기술을 핵심 기술로 소개하고 있으며 데이터센터 프로세서 등을 주요 응용처로 제시합니다. 이는 AI·HPC용 기판의 고도화가 특정 한 업체만의 설명이 아니라 패키지 기판 산업 전반의 기술 방향임을 보여줍니다. 대덕전자 FC-BGA 기술 소개
AI 서버에서는 왜 MLCC와 FC-BGA가 동시에 중요해질까
두 부품은 해결하는 문제가 다르지만 원인은 같습니다.
AI 칩의 연산 밀도가 높아지고 있기 때문입니다.
연산 성능이 올라가면 전력 요구가 커집니다. 그러면 전원 시스템은 더 높은 출력을 처리해야 하고 칩 가까이에서는 급격한 전류 변화를 안정적으로 대응해야 합니다. MLCC의 역할이 커지는 지점입니다.
동시에 고성능 AI 칩은 더 복잡한 신호와 전원 연결을 필요로 합니다. 패키지 기판에는 대면적·다층·미세 배선 능력이 요구됩니다. FC-BGA의 난도가 높아지는 지점입니다.
이를 흐름으로 정리하면 다음과 같습니다.
| AI 서버 변화 | 발생하는 문제 | 관련 부품 |
| GPU·CPU 소비전력 증가 | 순간적인 전압·전류 변화 증가 | MLCC |
| 전원장치 출력 증가 | 고전압·고효율 전력 변환 필요 | MLCC |
| 고속 인터페이스 증가 | 전원·신호 품질 관리 필요 | MLCC·패키지 기판 |
| AI 칩 대형화·고집적화 | 더 많은 연결과 복잡한 배선 필요 | FC-BGA |
| HPC 패키지 복잡도 증가 | 대면적·고다층·정밀 제조 필요 | FC-BGA |
따라서 MLCC와 FC-BGA의 수요가 함께 늘어나는 현상을 “같은 부품 두 종류가 많이 필요해진 것”으로 이해하면 안 됩니다.
AI 서버의 전력 문제와 패키징 문제가 동시에 어려워지고 있는 것이 본질에 가깝습니다.
2026년 실제 공급 흐름에서도 두 부품이 같이 나타난다
기술적인 설명뿐 아니라 삼성전기의 2026년 실적에서도 같은 흐름이 확인됩니다.
삼성전기는 2026년 2분기 매출 3조4,572억 원, 영업이익 4,404억 원을 기록했습니다. 회사는 AI 서버·네트워크 등 데이터센터용 MLCC 매출 확대와 글로벌 빅테크 고객사를 대상으로 한 고부가 반도체 기판 공급 증가를 실적 개선 요인으로 설명했습니다.
컴포넌트 부문에서는 AI 서버·네트워크·파워용 MLCC가 성장했고, 패키지솔루션 부문에서는 AI 가속기와 서버 CPU용 고부가 반도체 기판 공급이 늘었습니다. 삼성전기는 3분기에도 고용량·고신뢰성 MLCC 수요와 데이터센터용 FCBGA 수요가 강할 것으로 전망했습니다.
최근 MLCC와 FCBGA가 뉴스에서 함께 등장하는 배경을 기술 관점에서 보면 이 설명이 훨씬 명확해집니다.
MLCC와 FC-BGA를 CoWoS 같은 첨단 패키징과 혼동하면 안 된다
AI 반도체 관련 자료를 읽다 보면 FCBGA와 함께 인터포저, 2.5D 패키징, CoWoS 같은 용어도 자주 등장합니다.
이들은 모두 같은 것을 뜻하지 않습니다.
FC-BGA는 기본적으로 고성능 반도체 패키지와 메인보드 사이를 연결하는 패키지 기판입니다. 반면 인터포저나 2.5D 패키징은 하나의 패키지 안에서 여러 다이와 메모리 등을 고밀도로 연결하기 위한 보다 상위의 패키징 구조와 관련됩니다.
AI 가속기 하나에도 여러 단계의 연결 구조가 존재할 수 있기 때문에 “AI 반도체 기판”이라는 표현 하나만 보고 같은 부품이라고 판단하면 구조를 잘못 이해할 수 있습니다.
AI 서버 부품 뉴스를 볼 때 확인할 4가지
삼성전기나 다른 전자부품 기업의 AI 서버 관련 뉴스를 볼 때는 다음 네 가지를 구분하면 이해가 쉬워집니다.
1. 어느 위치에 들어가는 부품인가
GPU 근처 전원 안정화 부품인지, 서버 전원공급장치용 부품인지, 반도체 패키지 기판인지 먼저 확인해야 합니다.
2. “AI용”이라고 해서 같은 사양은 아니다
MLCC만 해도 용량, 전압, 온도 특성, 크기 등에 따라 용도가 달라집니다. TDK 자료에서도 데이터센터 PSU의 위치에 따라 48V 출력용, 공진회로용, 바이패스용 등 요구되는 MLCC가 다르게 제시됩니다.
3. FC-BGA와 첨단 패키징 전체를 같은 의미로 보지 않는다
FC-BGA는 패키지 구조를 구성하는 중요한 기판이지만 모든 첨단 패키징 기술을 FC-BGA라는 한 단어로 설명할 수는 없습니다.
4. 투자 전망과 기술 사실을 구분한다
2026년 8월 들어 증권업계에서도 AI 데이터센터 투자 확대에 따른 MLCC와 FCBGA 수급 문제가 다시 부각됐습니다. 다만 가격·실적 전망은 분석기관의 추정이고, MLCC와 FC-BGA의 실제 기능과 공급 확대 현황은 제조사 기술 자료와 실적 자료에서 별도로 확인하는 편이 안전합니다.
핵심 요약
MLCC와 FC-BGA의 가장 큰 차이는 담당하는 문제가 다르다는 것입니다.
MLCC는 AI 서버의 전력을 안정시키는 데 필요한 커패시터입니다. GPU·CPU의 빠른 전류 변화에 대응하고 전원 노이즈를 줄이며, 전원공급장치의 고효율 전력 변환 회로에서도 사용됩니다.
FC-BGA는 AI 가속기나 서버 CPU 같은 고성능 칩을 메인보드와 연결하는 고밀도 패키지 기판입니다. 칩이 커지고 I/O가 복잡해질수록 대면적·고다층·미세회로 기술이 더 중요해집니다.
결국 AI 서버가 고성능화될수록 전기를 안정적으로 공급하는 문제와 복잡한 반도체를 연결하는 문제가 동시에 어려워지고, 그 결과 MLCC와 FC-BGA가 함께 중요해지고 있습니다.
FAQ
AI 서버에서 MLCC는 정확히 어떤 역할을 하나요?
전압을 안정시키고 순간적인 전류 요구를 보조하며 전원 노이즈를 억제하는 역할을 합니다. 서버 전원공급장치의 공진·필터 회로 등에도 용도에 맞는 MLCC가 사용됩니다.
FC-BGA는 PCB와 같은 것인가요?
넓은 의미에서는 기판이지만 일반 메인보드 PCB와 역할이 다릅니다. FC-BGA는 고집적 반도체 칩을 메인보드와 연결하기 위한 고밀도 반도체 패키지 기판입니다.
AI 서버에는 왜 고용량 MLCC가 필요한가요?
고성능 GPU와 CPU의 전류 요구가 매우 빠르게 변하기 때문입니다. 칩 주변의 고용량 MLCC가 순간적인 전류 버퍼 역할을 하면서 전압 안정에 기여합니다.
AI 가속기에서 FC-BGA 기술 난도가 높은 이유는 무엇인가요?
고성능 칩이 요구하는 많은 연결을 제한된 면적 안에서 구현해야 하기 때문입니다. HPC용으로 갈수록 기판이 대면적·고다층화되고 미세회로와 층간 정합 기술도 중요해집니다.
MLCC와 FC-BGA 중 어느 부품이 더 중요한가요?
직접 비교하기 어렵습니다. 두 부품의 기능이 다르기 때문입니다. MLCC가 전원 안정성을 담당한다면 FC-BGA는 칩과 시스템 사이의 전기적 연결을 담당합니다. 고성능 AI 서버에서는 두 역할 모두 필요합니다.
출처 및 참고자료
- 삼성전기 — 2026년 2분기 경영실적, 2026년 2분기 실적 발표 자료.
- 삼성전기 — MLCC: The Key Component for Power, Computing, Network and the New Era of AI Servers, 2025-10-22.
- 삼성전기 — FC-BGA 제품·기술 소개, 확인일 2026-08-13.
- TDK — MLCC Solutions for Data Center (AI Server) Power Systems, 확인일 2026-08-13.
- 대덕전자 — FC-BGA 기술 소개, 확인일 2026-08-13.
- 매일경제 — Morgan Stanley Switches Its Top Pick, 2026-08-12.