나비타스 세미컨덕터 M&A announcement

세 분, 이어서 진행해 주십시오. 「AI 인프라의 전력 장벽 돌파」 웹캐스트에 함께해 주셔서 환영하며 감사드립니다.

잘 아시다시피 클라로스 인수를 완료했으며, 이는 나비타스 2.0 혁신 여정에서 중요한 전환점입니다. 왜 중요할까요? 전력은 AI 연산의 병목 요인이 되었습니다. 더 많은 전력을 더 효율적으로 활용할 수 있게 되면 연산 처리량을 늘릴 수 있습니다. 이제 전력 효율과 연산 성능 사이에는 직접적인 연관성이 있습니다. 오늘 웹캐스트에는 최고마케팅책임자인 루와 클라로스의 전 최고경영자이자 창업자이며, 현재 나비타스의 신설 IVR 사업부 총괄 부사장인 댄과 함께합니다. 전력 장벽이 무엇인지, 이를 돌파하기 위해 필요한 아키텍처 변화는 무엇인지, 그리고 클라로스가 당사의 기술 포트폴리오를 어떻게 완성하는지 살펴보고 설명드리겠습니다. 간단한 면책 고지를 말씀드리겠습니다.

오늘 논의에는 시장과 기술 로드맵, 클라로스 인수로 기대되는 이점에 관한 미래예측진술이 포함되어 있습니다. 이는 당사의 현재 예상에 기반하며 위험과 불확실성의 영향을 받을 수 있습니다. 면책 고지와 당사의 미국 증권거래위원회(SEC) 제출 서류에 기재된 위험 요인을 검토해 주시기 바랍니다. 발표를 시작하고 내용을 살펴보기에 앞서, 클라로스와 힘을 합치게 되어 매우 기쁘며 클라로스 팀 전체를 다시 한번 나비타스에 환영하고 싶습니다. 앞서 말씀드렸듯이, 이는 나비타스 2.0 혁신 여정에서 매우 중요한 단계입니다. 이는 단순히 포트폴리오를 추가하는 것 이상의 의미가 있습니다. 클라로스는 기존의 질화갈륨(GaN) 및 탄화규소(SiC) 역량을 프로세서에 전력을 공급하는 핵심 최종 단계와 연결합니다. 이 기술들은 서로 보완적입니다. 질화갈륨과 탄화규소는 고전압 전력망 전반의 변환과 분배를 담당합니다. 클라로스는 엑스퓨 가까이에 고밀도 통합 전압 조정 기능을 제공합니다. 당사에는 단 하나의 시스템 차원 목표가 있습니다.

하이퍼스케일러들이 전력망부터 엑스퓨까지 전체 전력망을 점점 더 직접 관리하게 되면서, 이제 당사는 하나의 시스템 차원 목표 아래 전체 수요를 충족할 수 있습니다. 즉, 전력망 전반의 손실과 전력 밀도 제약을 줄여 더 많은 전력이 더 많은 AI 연산을 뒷받침하도록 하는 것입니다. 당사는 ‘전력망에서 엑스퓨까지’라는 표현이 당사의 결합된 전력 포트폴리오의 폭과 해결하고자 하는 고객의 과제를 잘 설명한다고 생각합니다. 약 1년 전에 시작한 나비타스 2.0부터 살펴보겠습니다. 이는 소비자 시장에서 벗어나 AI 인프라를 중심으로 한 고전력 애플리케이션으로 의도적으로 방향을 전환하는 전략적 변화입니다. 실제로 이전 실적 발표 자료에서 보셨을 수도 있듯이, 2026년 말에는 모바일 부문의 비중이 미미해지고 매출의 거의 전부가 이미 고전력 부문에서 발생할 것으로 예상합니다. 결국 방향 전환은 이미 이루어졌다는 의미입니다.

당사는 AI 데이터센터, 전력망 및 에너지 인프라, 고성능 컴퓨팅, 산업 전기화 등 네 가지 시장에 집중하고 있습니다. AI 인프라에는 데이터센터와 이를 지원하는 에너지 시스템이 모두 포함되며, 바로 이 분야가 당사가 나아가고 있는 방향입니다. 당사의 기술은 세 가지 축으로 구성됩니다. 빠르고 효율적인 전력 변환을 위한 질화갈륨(GaN), 고전압·고전력 애플리케이션을 위한 고전압 및 초고전압 실리콘 카바이드(SiC), 그리고 프로세서에 고도로 통합된 전력을 공급하는 클라로스 IVR입니다. 당사는 탄탄한 기술 혁신을 바탕으로 성장해 왔으며, 현재 특허 수는 450건을 넘어섰습니다. 이러한 혁신은 앞으로도 계속될 것이며, 3억 5천만 개 이상의 제품을 출하한 오랜 실적도 이어갈 것입니다. 당사는 실행과 사업 규모 확대에 계속 집중하고 있습니다. 운영 측면에서는 파운드리 플러스 모델과 발표된 전략적 파트너십의 지원을 바탕으로, 미국 내 제조 및 공급망을 견고하고 안정적으로 구축하는 데 계속 주력하고 있습니다.

매출 규모 확대, 마진 개선, 수익성 달성을 향한 진전을 통해 재무 모델을 강화하는 데 계속 집중하고 있습니다. 몇 주 전 인수 발표 당시 말씀드렸듯이, 클라로스 인수는 손익분기점 달성 계획에 실질적인 변화를 주지 않습니다. 클라로스 통합을 마친 만큼, 당사의 유효시장(SAM)과 훨씬 더 큰 장기 성장 기회를 살펴보겠습니다. 당사가 파악한 2030년 유효시장은 기존 35억 달러 규모의 GaN 및 SiC 시장에서 새로운 JFET 기술과 클라로스 IVR을 포함해 80억 달러 이상으로 확대됩니다. 당사는 지난여름 새로운 JFET 제품을 발표했습니다. 시장이 확대되는 요인은 무엇일까요? 약 10억 달러는 SiC JFET 기술에서, 최소 35억 달러는 VPD 및 IVR 기회에서 발생합니다. 보시다시피 AI 인프라가 69억 달러 이상으로 당사 유효시장의 거의 85%를 차지합니다. 이것이 당사가 AI 인프라를 핵심 사업 분야로 제시하는 이유입니다.

고성능 컴퓨팅과 산업 전기화도 여전히 중요하지만, 이 분야의 기회 대부분은 당사의 AI 인프라 집중 전략과 직접 맞닿아 있습니다. 이는 공략 가능한 시장 규모를 나타내는 것이지 매출 전망은 아닙니다. 다만 당사가 적합한 시장에서 적합한 기술을 보유하고 있음을 보여줍니다. 이제 당사의 제품 포트폴리오를 고객 채택과 지속 가능한 성장으로 연결하는 것이 과제입니다. 루와 댄이 세부 내용을 설명하기에 앞서, 그리드에서 엑스피유까지의 의미와 앞으로 구현될 전반적인 AI 인프라 전력 아키텍처를 먼저 보여드리고자 합니다. 도표를 왼쪽에서 오른쪽으로 보시면 됩니다. 핵심 과제는 세 가지입니다. 그리드의 전력을 800볼트 직류 인프라로 공급하고, 데이터센터 내부에서 이를 효율적으로 변환하며, 초고전류를 프로세서에서 정밀하게 조절하는 것입니다. 그리드에서 800볼트 직류로 전력을 공급하는 과정에서는 반도체 변압기, 배터리 저장 장치, 전력 변환 시스템이 효율성, 전력 밀도, 복원력 및 양방향 에너지 흐름을 뒷받침합니다.

데이터센터 내부에서는 고밀도 직류-직류 변환을 통해 전압을 낮춰 컴퓨트 트레이에 필요한 저전압 레일로 공급하고, 800볼트 버스가 전력 분배를 지원합니다. 마지막 단계에서는 패키지 및 내장형 IVR을 통해 전압을 0.7볼트 프로세서 코어까지 낮춥니다. 이곳에서는 전류가 높고 부하가 급격히 변하기 때문에 전력 공급이 매우 까다롭습니다. 이 모든 것을 통합하면 시스템 차원에서 효율성이 높아지고, 변환 단계가 줄어들며, 전력 밀도가 향상됩니다. 가치는 단일 변환 지점만이 아니라 전체 전력 공급망을 개선하는 데서 나옵니다. 앞서 논의했듯이, 이는 컴퓨팅 성능 규모에 직접적인 영향을 미칩니다. 이제 루에게 넘기겠습니다. 감사합니다, 크리스.

이 슬라이드는 저희가 해결하고자 하는 문제를 잘 보여줍니다. 저희는 이를 ‘AI 인프라 전력 장벽’이라고 부릅니다. 그리드에서 프로세서에 이르기까지 변환 손실과 열 제약부터 전력 밀도 한계까지, 여러 문제가 연쇄적으로 누적됩니다. 오늘날 AI 데이터센터의 전력 아키텍처를 왼쪽에서 오른쪽으로 살펴보면, 모든 단계에서 문제가 발생하고 있습니다. 먼저 기존의 전원 주파수 변압기부터 살펴보겠습니다. 이러한 변압기는 140년 넘게 사용되어 왔습니다. 크고 무거우며, 현대 AI 인프라가 요구하는 전력 밀도에 점점 더 부합하지 못하고 있습니다. 데이터센터의 전력 요구량이 수백 메가와트, 궁극적으로는 기가와트 규모로 증가함에 따라, 업계에는 그리드에서 데이터센터로 전력을 공급할 훨씬 더 효율적이고 확장 가능한 방식이 필요합니다. 다음은 교류를 직류로 변환하는 전원 공급 장치입니다.

이 장치들은 교류 전력을 랙 내부에서 48볼트 직류로 변환합니다. 하지만 AI 랙의 전력 요구량이 계속 증가하면서, 이러한 전원 공급 장치는 전력 밀도, 효율, 열 성능 측면에서 실질적인 한계에 도달하고 있습니다. 다음 과제는 전력 분배입니다. 48볼트처럼 상대적으로 낮은 전압에서 더 많은 전력을 공급하려면 전류를 크게 높여야 합니다. 랙 전력이 증가하면 시스템을 흐르는 전류가 빠르게 막대한 수준에 이르며, 이에 따라 I²R 손실과 발열이 커지고 비현실적으로 많은 양의 구리가 필요해집니다. 컴퓨팅 트레이 내부에서도 같은 문제가 나타납니다. 전력은 여전히 중간 버스 컨버터, 즉 IBC를 통해 48볼트에서 12볼트로 변환해야 합니다. 이 추가적인 직류-직류 변환 단계는 전력 손실과 발열을 일으키고, 귀중한 기판 공간을 차지하는 부품을 더합니다.

마지막으로, 아마도 가장 중요한 전력 공급 과제가 되고 있는 프로세서 자체에 이르게 됩니다. GPU든 CPU든 TPU든 맞춤형 가속기든, 이러한 프로세서는 훨씬 더 많은 전력을 소비하며 1볼트 미만의 전압에서 수천 암페어를 요구합니다. AI 인프라의 전력 장벽을 이야기할 때, 이는 하나의 병목 현상을 뜻하는 것이 아닙니다. 전력 공급망 전반에 걸친 한계가 누적된 결과입니다. 그리드에서 프로세서에 이르기까지 기존 아키텍처는 설계된 성능 범위를 넘어서는 상황에 놓이고 있으며, 이로 인해 손실과 열 제약, 전력 밀도 한계가 누적되고 있습니다. AI의 전력 수요가 계속 확대되는 상황에서는 각 단계를 조금씩 개선하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이러한 전력 장벽을 돌파하고 차세대 AI 컴퓨팅을 구현하려면 그리드에서 프로세서에 이르기까지 전력 아키텍처를 근본적으로 재고해야 합니다.