サムスン電機は、人工知能(AI)データセンターの核心部品である「シリコンキャパシタ」を前面に出し、AIインフラ市場への攻勢を強化している。積層セラミックコンデンサ(MLCC)と半導体パッケージ基板に続き、シリコンキャパシタの量産体制を構築し、AI半導体に必要な核心部品ポートフォリオを完成させた。
14日、サムスン電機は最近、グローバル大手顧客と約1兆5000億ウォン規模のシリコンキャパシタ供給契約を締結したと発表した。
シリコンキャパシタは、AI、高性能コンピューティング(HPC)、光通信などの高速・高密度電子機器の電力安定性を高め、部品の集積度を最大化する核心素子である。
AI半導体の競争力は、電力効率と安定性の確保が重要になっている。特にAIデータセンターに搭載されるGPUと高帯域幅メモリ(HBM)の電力消費量が急増しており、安定した電力供給技術が核心競争力として浮上している。AIサーバー用半導体は瞬時の電力変動幅が大きいため、半導体チップに最も近い位置で電力を供給し、ノイズを除去する部品の重要性が増している。
シリコンキャパシタは、このような需要に応えるために登場した次世代電力安定化部品である。電気を蓄え、必要な瞬間に供給するだけでなく、微細な電気信号のノイズを除去し、半導体が安定して動作するように助ける。従来のMLCCが基板外部で電力安定化役割を果たしていたのに対し、シリコンキャパシタは半導体パッケージ内部に直接搭載できるため、より迅速かつ効率的な電力制御が可能である。
AI半導体の高集積化の流れと相まって、シリコンキャパシタの価値が高まっている。シリコンウェハーを基に製造され、厚さが薄く、空間活用性に優れ、高周波環境でも優れた特性を維持できるためである。
シリコンキャパシタは、MLCCに比べて等価直列インダクタンス(ESL)が100倍以上低く、電力損失とノイズを最小化できる。AIサーバー用GPUやAIアクセラレーターなど高性能半導体に最適化された部品として評価されている理由である。
サムスン電機は、メモリ半導体プロセス技術を融合させて競争力を高めた。会社はDRAM生産に利用されていたISC技術をシリコンキャパシタに適用した。シリコンウェハーを深くエッチングして表面積を最大化し、その内部に誘電体と電極を形成する方式で、小さな面積でも高い静電容量を実現できる。AI半導体パッケージがますます複雑化し、空間制約が大きくなる中で、差別化された技術力として評価されている。
品質競争力も主要な強みとして挙げられる。サムスン電機はMLCC事業を通じて蓄積した品質管理ノウハウを基に、ウェハー単位ではなく個別製品の状態で性能を検査できる独自のテスト設備を構築した。AIデータセンター用半導体は長期間安定して運用される必要があるため、信頼性が重要であり、サムスン電機はこれを差別化要素として強調している。
これにより、サムスン電機はAIデータセンター核心部品のすべてのソリューション供給能力を備えた。会社はMLCC・パッケージ基板を同時に供給できる唯一の供給者として評価されている。半導体顧客にとっては、複数の供給業者を経由せずに核心部品を統合調達できるため、設計最適化と供給網の安定性の面で大きな利点がある。
AIインフラへの投資が拡大する中で、電力安定化ソリューションの重要性も高まっている。シリコンキャパシタ市場は2026年から2031年まで年平均成長率(CAGR)18%に達すると予想されている。AI半導体パッケージの高度化とともに、今後AIサーバー、自動運転、高性能コンピューティングなどさまざまな分野への適用範囲が広がると予想される。
サムスン電機は最近確保した大規模供給契約を契機に、グローバル顧客の拡大に乗り出す計画である。高容量・多機能のシリコンキャパシタラインアップを拡張し、グローバル顧客の多様化を通じて市場シェアを本格的に拡大していく方針である。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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