저자: 마지해책임 · 한국인
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AI 인프라 확대로 반도체 밑단 부품인 MLCC와 AI 기판 수요가 급증하고 공급은 부족해 병목이 확대된다고 주장. MLCC 수주잔고비율 1.3~1.7, 리드타임 대폭 증가, 고사양 생산능력 잠식 등을 근거로 제시. 빅테크 투자 둔화와 2027~2029년 증설 물량 출현이 리스크. 키움 글로벌 MLCC&AI기판 ETF(10월 13일 상장) 소개.
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네. 안녕하세요. 구독자 여러분. 소수몽키입니다. 요즘 변동성이 크지만 그래도 AI 인프라에 대한 관심은 여전히 뜨겁습니다. 그런데 최근에는 반도체를 넘어서 부품 쪽까지도 함께 봐야 한다는 얘기가 나오고 있어요. 그래서 오늘은 전문가분을 모시고 궁금한 점을 시원하게 풀어보겠습니다. 안녕하세요.
네, 안녕하십니까? 반갑습니다. 키움투자자산운용 ETF 솔루션팀 마지해 책임이라고 합니다. 한 1년 10개월 정도 만에 나왔더라고요. 옛날 영상을 보니까요. 네.
오랜만에 다시 인사드립니다. 반갑습니다. 오늘도 새로운 얘기를 들려주신다고 해서 제가 모셨습니다. 오늘은 반도체를 넘어서 어떤 부품에 관심을 가져야 할까요?
네. 오늘 주로 말씀드리려는 부품은 MLCC와 기판입니다. 약간 낯설죠. 반도체에 비해서는 좀 어렵고 낯선 분야예요. 요즘 투자자분들이 "반도체 말고 뭘 사야 되냐"는 질문을 정말 많이 하세요. 반도체는 이미 다들 가지고 계실 가능성이 높고, 회복을 기다리거나 모아가는 단계일 텐데요. 그러면 그것과 함께 성장할 수 있는 관련 산업이 있을까? 이런 질문에서 이번 상품과 산업에 대한 투자 아이디어가 시작됐습니다.
MLCC는 우리나라 ETF 시장보다 앞서가는 미국 시장에서 이 분야에 투자하는 ETF가 잇따라 나올 정도로 세계적으로 핫한 산업이에요. 오늘 이 산업을 함께 공부하면서 투자 아이디어를 나눠보겠습니다.
그렇다면 가장 궁금하실 텐데요. 그동안 AI 하면 엔비디아 주도의 GPU, 그리고 올해 핫했던 HBM 같은 메모리가 주인공이었잖아요. 왜 이제 부품에 주목해야 하는 걸까요?
오늘의 핵심 키워드가 바로 '부품'이고, 주제는 "이제는 부품의 시간이다"라는 겁니다. 아주 포괄적으로 먼저 보면, AI 인프라 투자가 확대되면 데이터센터가 더 많이 지어지고 서버가 더 많이 만들어지죠. 그 안의 핵심은 역시 반도체입니다. 저희는 반도체에 여전히 긍정적인 시각을 갖고 있어요. 회사에서는 "이번 생은 반도체다"라는 말도 할 정도로 뷰가 좋은데요. 다만 AI 서버에 반도체만 그냥 딱 들어가는 게 아니라는 게 포인트입니다.
AI 서버의 반도체는 여러 부품과 함께 들어가고, 그냥 꽂히는 게 아니라 기판이라는 위에 얹어집니다. CPU나 HBM 같이 우리가 잘 아는 반도체들도 부품과 기판을 함께 끌어안고 들어가는 거예요. 그래서 AI 데이터센터 투자가 늘고 반도체 수요가 늘수록, 관련 부품 수요도 같이 늘어난다는 것이 오늘의 핵심 스토리입니다.
이 산업의 업황은 요즘 반도체와 똑같아요. 수요는 폭증하는데 공급 능력이 그만큼 따라가지 못하죠. 이런 부품은 수요가 생긴다고 해서 즉시 공급할 수 있는 성격이 아니니까요. 그래서 반도체를 넘어 MLCC, 기판 같은 부품으로도 병목이 확대되고 있습니다.
우리가 반도체에서 이미 병목 확대의 영향을 봤죠. 병목이 생기면 시장이 수요자보다 공급자 우위로 바뀌고, 그러면 가격이 오를 가능성이 높아지고 업체들의 이익률도 좋아집니다. 지금 부품 시장도 그 사이클을 타고 있다고 보시면 됩니다. 올해 메모리 시장을 보면서 "제발 있는 대로 줄 테니 메모리 좀 달라"며 빅테크들이 쩔쩔매던 모습을 기억하실 텐데, 그다음 순서가 바로 부품이라고 보시면 됩니다.
구조는 이해하셨을 것 같고, 가장 궁금해하실 게 "MLCC가 도대체 뭐냐"일 것 같아요. 기판도 그 반도체들이 올라가는 초록색 판, 흔히 아는 그 판을 말하는 거죠?
네, 맞습니다. 먼저 MLCC가 정확히 무엇인지 쉽게 설명해 주시면 좋겠습니다. 이름이 어렵고, 전자산업이 대세다 보니 공부할 게 너무 많아요.
최대한 쉽게 말씀드릴게요. MLCC는 한국말로 풀면 '적층 세라믹 콘덴서'입니다. 적층은 층을 쌓았다는 뜻이고, 세라믹 층을 쌓았다는 거예요. 콘덴서는 축전기, 즉 전기를 축적하는 부품이라는 뜻이고요. 이름 안에 답이 다 들어 있는데, 비유로 설명드리면 이해가 빠를 겁니다. 저희는 MLCC의 역할을 '댐'과 '정수기'에 비유해요.
왜 댐이냐면, MLCC는 전기를 품고 있는 부품이에요. 전기를 머금고 있다가, 반도체나 서버가 전기를 필요로 할 때 일시적으로 확 내보내 줍니다. 이게 왜 필요하냐면, AI 서버에서 고속·대용량 연산을 할 때는 순간적으로 전기를 엄청나게 많이 끌어다 쓰기 때문이에요. AI 연산은 대규모 행렬 연산을 수반해서 연산 부담이 크고, 그래서 전기가 많이 필요합니다. 짧은 순간에 전류가 크게 늘어나는 거죠.
그럼 전력 공급 장치에서 전기를 당겨 오면 되지 않느냐고 생각하실 수 있는데, 전력 공급 장치는 멀리 있어요. 회로를 타고 전기가 도달하기까지 시간이 걸리니, 그 짧은 시간 동안 전기가 부족해져 전압이 일시적으로 훅 꺼질 수 있습니다.
전기를 많이 쓰면 전압이 늘어나는 거 아닌가? 저도 처음엔 그렇게 생각했어요. 헷갈리실 수 있는데, 집에서 물 쓰는 것과 똑같습니다. 집에서 욕조, 샤워기, 세면대, 주방, 안방 화장실 물을 한꺼번에 다 틀면 순간적으로 수압이 약해지죠. 다시 회복하긴 하지만 순간적으로 수압이 떨어집니다. 전기도 같은 맥락이에요.
문제는 반도체가 아주 예민해서, 전압이 일정하게 공급되지 않고 꺼지거나 갑자기 확 올라가면 손상될 수 있다는 거예요. 그래서 전자제품 안에서 반도체 전압을 일정하게 흐르게 하는 게 중요하고, MLCC가 주변에 배치되어 있다가 전기가 부족할 때는 방출하고, 반대로 전기가 너무 많이 들어오면 저장해 두었다가 필요할 때 쓰게 만드는 역할을 합니다. 그래서 MLCC가 '댐' 역할을 하는 거죠.
그림을 보시면 MLCC는 파란색 부품인데요. 메인보드의 VRM, 즉 전압 조절 모듈에도 있고, GPU 다이에도 있고, HBM 옆에도 있어요. 하나만 있는 게 아니라 곳곳에 다 붙어 있습니다. 배치 개수가 많아요. 크기도 손톱만 한 것이 있고, 작은 건 모래알만 하다고 해요. 크기는 줄이면서 저장할 수 있는 전력량은 늘리는 것이 MLCC 기술의 핵심인데, 아무나 할 수 없기 때문에 MLCC 대장주들이 주목받는 겁니다.
댐 비유로 설명을 들으니 확 와닿네요. 제가 이해한 게 맞다면, 비가 너무 많이 오면 홍수를 막아주고, 비가 너무 안 오면 평소에 저장해 둔 물을 내보내서 일정하게 물이 공급되도록 하는 거네요. 이걸 전기로 바꾸면 똑같다는 거죠?
네, 정확하게 정리해 주셨습니다. 잘못하면 반도체가 고장 날 수도 있고, 그러면 데이터센터에 큰일이 나니까 MLCC를 곳곳에 심어서 전력을 관리하게 하는 거예요.
요즘 '불안형 남친'이라는 얘기가 있는데, 그런 사람을 안정적으로 잡아 주는 친구 같기도 하네요.
맞아요. 저희는 이 부품의 핵심 기능을 '전력 안정화'라고 봅니다. 서버에서 안정적으로 잡아주는 역할이에요.
신기하네요. 다른 기능도 있나요?
정숙이라는 역할도 있어요. 전기가 깨끗한 상태가 아니고, 그 속에 미세한 잔물결 같은 노이즈가 섞여 있습니다. 반도체는 예민해서 그대로 받아들이면 디지털 신호를 잘못 인식해 버그를 일으키거나 통신 신호가 끊길 수도 있어요. MLCC는 이런 노이즈를 필터링해서 신호 성능을 높여 주는 역할도 합니다. 이런 역할까지 하는 핵심 부품이라는 점을 강조하고 싶습니다.
화면 왼쪽에 정리해 두었는데, MLCC는 전력 효율을 높이고, 발열에 대응하고, 신호 성능을 높이고, 초소형·초고용량으로 공간 효율을 높여 줍니다. 이런 역할을 하는 핵심 부품이에요.
정수기 역할까지 한다는 건 처음 알았어요. 전기가 깨끗하지 않다는 것도 이번에 알았고요. 할 일이 많은데, 뒤에서 말씀하시겠지만 아무나 할 수 없으니 귀하다는 얘기가 나오는 거겠죠. 메모리도 우리나라 대표 기업들이 아무나 못 하는 걸 해냈기 때문에 투자자들이 주목했던 것처럼요.
그러면 이제 왜 지금 이렇게 관심을 가져야 하는지가 궁금해요. 결국 전력과 이어질 것 같아요.
맞습니다. AI 서버는 전기를 엄청나게 필요로 하고, MLCC의 핵심 역할이 전력 안정화이니까 전력이 중요해질수록 MLCC도 중요해지는 구조예요. 화면 오른쪽 표를 보시면, 분홍색 막대는 GPU 한 개당 전력 소모량을 나타내는데, GPU가 진화할수록 전력 소모량이 계속 늘어납니다. 그와 비례해서 GPU당 MLCC 탑재량도 폭증해요. 파란 선이 그 추세를 보여 줍니다. 결국 전력을 많이 쓸수록 MLCC 수요도 늘어나는 거죠.
그 아래 기기별 MLCC 탑재량을 보시면, 전기를 쓰는 모든 기기에 들어가니 스마트폰에는 당연히 들어가고, 일반 서버에도 수천 개 정도가 들어갑니다. AI 서버는 일반 서버에 비해 전력을 엄청나게 소모하는 건 다들 아시죠? 그래서 AI 서버에는 2만 개에서 3만 개 정도의 MLCC가 들어갑니다. 최소 10배 이상이에요. 10배 이상의 MLCC가 필요하니 수요가 얼마나 늘어나는지 짐작이 가실 거예요.
그런데 탑재량만 늘어나는 게 아니라 요구 사양도 같이 올라갑니다. 이것도 반도체와 똑같은 구조예요. 원래 하던 일이지만 더 중요한 임무가 떨어지는 거죠. 조그만 부품이 얼마나 많은 전력을 머금을 수 있느냐, 그 용량을 계속 키워야 하는 과제가 업체들에게 주어지고 있고, 실제로 업체들이 그걸 해내고 있습니다.
탑재량이 늘면서 고사양 부품이 들어가면, 일반 범용 제품 생산 능력을 잠식하게 됩니다. 범용 제품을 덜 만들게 되는 거죠. 같은 생산 장비로 고사양 제품을 만들어야 하니, 범용 제품까지 품귀 현상이 일어나고 반도체와 똑같은 사이클을 타게 됩니다. 그리고 고부가 제품으로 제품 믹스가 개선되면서 기업들은 마진을 키울 수 있는 흐름을 타게 되죠.
또 재미있는 점은 MLCC가 비싼 부품이 아니라는 거예요. 서버 랙 한 대에 들어가는 MLCC 금액은 약 4,320달러인데, 랙 하나의 가격은 약 780만 달러예요. 원가에서 MLCC가 차지하는 비중은 0.06%에 불과합니다. 반도체에 비해 MLCC는 상대적으로 싸니까요.
중요한 건, 이렇게 작고 값싼 부품이 없으면 랙이 나올 수 없다는 거예요. 전력 안정화 남친이 없는 셈이니 서버를 만들 수 없죠. 가장 싼 부품이 생산의 가장 중요한 병목이 된 겁니다. 그래서 수요 고객사 입장에서는 가격을 조금 더 쳐주더라도 물량을 제때 안정적으로 확보하는 게 더 나은 선택이 돼요. 그래서 가격이 오르는 흐름이 나타날 수 있습니다.
정리하면, 부품 자체가 비싸지 않아서 주문하는 입장에서는 가격을 조금 올려줘도 부담이 적고, 그래서 가격 상승폭이 클 수 있다는 거네요?
네, 맞습니다. 그런데 MLCC 말고 같이 중요하게 봐야 할 부품으로 기판을 꼽으셨는데, 왜 둘을 묶어서 봐야 하나요?
지금 부품 쪽에서 가장 중요한 병목을 두 개 꼽으라면 MLCC와 기판이라고 봅니다. 기판은 GPU나 HBM 같은 칩을 메인보드와 연결하는 부품이에요. 메인보드 판 자체도 기판이라고 부르고, 메인보드와 반도체 칩을 연결하는 부품도 기판이라고 해요. 층위가 다양합니다.
그러면 반도체를 메인보드에 그냥 꽂으면 되지 않느냐는 질문이 나올 수 있는데, 그게 안 돼요. GPU나 HBM 같은 칩의 단자 간격과 메인보드 단자 간격이 다르거든요. 맞지 않는 거죠. 그래서 중간에서 맞춰 주는 중계자가 필요하고, 그게 바로 AI 기판입니다. 요즘 뉴스에 많이 나오는 FCBGA 같은 것이 여기에 해당해요. 이 개념이 조금 어렵지만 자주 나오니 익숙해지시면 좋겠습니다.
기판은 반도체와 메인보드 사이를 연결하면서 신호나 데이터를 초고속으로, 그리고 손실 없이 이어 주는 역할을 해요. 단순한 판때기가 아니라 기술이 굉장히 많이 들어간 부품이에요. 지금 기판이 뜨고 있는 것도 그 때문이고요. 기술이 얼마나 고사양화되고 있는지 화면으로 같이 보겠습니다.
요즘 '대면적화'와 '고층화'라는 얘기가 많이 나와요. 기판 크기가 커지는 게 대면적화, 층수가 높아지는 게 고층화인데요. 결국 스펙업을 의미하는 거예요. 사양이 더 높아진다는 거죠. 이것도 MLCC와 똑같은 흐름입니다. 사양이 높아지면 생산 능력을 잠식하고, 그러면 공급이 부족해지죠. 기술 난이도가 높아지면 기존 상위 업체의 진입장벽이 더 높아져서 산업 주도력이 더 커지고요. 공급이 부족하니 평균 판매 단가가 오르고, 영업이익률도 증가하는 흐름이 생깁니다.
화면 왼쪽에 준비한 이비덴이라는 회사의 기판 기술 발전 로드맵을 보시면, 이비덴은 일본 기업인데 엔비디아 AI 가속기용 기판을 상당히 많이 납품하는 주요 파트너사예요. 기판 사이즈가 점점 커지고, 층도 고층화되는 방향으로 진화하고 있습니다. 요즘 뉴스에서 유리 기판도 많이 보이시죠? 유리 기판이 왜 필요하냐면, 기판이 점점 대형화되면서 열을 많이 받게 되는데 열에 취약해서 휘거나 손상될 수 있거든요. 이를 막기 위해 유리 기판이 떠오르는 맥락입니다.
결국 기판 산업도 큰 변화를 맞고 있고, 사양이 크게 늘어나는 구조에 있어서 산업 안에 또 다른 기회가 있을 것 같다는 점을 기억해 주시면 좋겠습니다.
기판 회사도 상위권이 독식하는 구조인가 봐요.
네, 그렇습니다. 기업들 입장에서는 싸다고 아무 데서나 받을 수 없어요. 기판에 문제가 생기면 GPU나 HBM처럼 비싼 칩을 다 버리게 되니까요. 그래서 안정성이 검증된 회사로 수요가 몰리게 됩니다.
그럼 공급을 왜 당장 늘리지 못하는지도 궁금해요. 기술이 어렵다고는 하지만 메모리처럼 부족하진 않을 것 같은데, 정말 수요 대비 공급이 부족한 게 맞나요?
공급 부족 현황을 먼저 살펴보면 좋겠네요. 화면 왼쪽을 보시면 '수주잔고 비율'이라는 지표가 있어요. 수주잔고 비율이란, 분모에 기업이 출하해서 매출로 잡은 금액을 두고, 분자에 새로 들어오는 신규 주문 금액을 놓은 값이에요. 이 값이 1보다 크다는 건 기업이 만들어 파는 것보다 새로 들어오는 주문이 더 많다는 뜻입니다.
숫자를 보시면, MLCC 주요 부품사인 무라타의 전사 기준 수주잔고 비율은 1.34이고, MLCC만 놓고 보면 1.47에 달합니다. 우리나라 기업인 삼성전기도 세계적인 MLCC 기업인데, 수주잔고 비율이 1.31이에요. 일본 기업 타이요유덴은 1.72나 됩니다. 업계 평균은 1.04인데, 이 시장은 상위 기업들이 독식하는 시장이라서, 무라타·삼성전기·타이요유덴 같은 주요 기업들의 수주잔고 비율이 평균보다 훨씬 높다는 점을 참고해 주세요.
2018년에도 MLCC가 큰 사이클을 맞았는데, 그때 무라타 기준 수주잔고 비율이 1.25였어요. 지금은 그걸 넘어서, 직전 사이클의 고점보다도 높은 수준으로 수요가 몰리고 있습니다.
수요가 이렇게 많으니 리드타임, 즉 납품받을 때까지 기다리는 기간도 당연히 길어지죠. 2024년 말 기준으로 10주였는데, 2026년에는 표준 폼 기준 16주, 고용량 기준 23주로 두 배 이상 뛰었어요. 삼성전기의 고용량 기준 리드타임은 2026년에 40주까지 늘어났고요. 이 역시 2018년 고점 수준입니다. 지금 수요가 얼마나 폭증하고 있는지 알 수 있죠. 2018년에는 스마트폰이 시장을 이끌었고, 전장 쪽도 수요를 끌었다면, 이제는 AI 서버라는 훨씬 큰 수요가 이 시장을 견인하고 있다는 점을 주목하실 수 있겠습니다.
수요는 몰리는데 공급이 부족하니 결과는 가격 상승이죠. 오른쪽 정리를 보시면 지금 주요 업체 대부분이 판가 인상으로 이어지고 있다는 것을 확인하실 수 있어요. 그런데 공급을 당장 늘리기는 어렵습니다. 이유는 두 가지예요. 하나는 수요가 고사양 제품으로 몰리는데, 고사양 제품을 만드는 데는 일반품 대비 최소 네 배, 많게는 일곱 배 정도의 생산 능력이 소모된다고 해요. 같은 설비로 만들 수 있는 양이 훨씬 줄어드는 거죠. 또 고사양이라 수율도 낮아집니다. 다른 하나는 제조 장비도 품귀라서 장비 리드타임도 늘고 있어서, 생산 능력을 당장 확충하기 어렵다는 거예요.
주요 기업들이 증설을 하고 있긴 해요. 증설 물량은 2027년에서 2028~2029년 사이에 본격적으로 풀릴 것으로 보입니다. 그때도 수요가 여전히 견조하고, 수요 증가폭이 공급 증가폭보다 크다면 이 산업은 계속 좋은 흐름을 이어갈 것이라고 저희는 전망하고 있습니다.
이해가 됐습니다. 메모리를 한 번 겪어 봐서인지 이 흐름이 더 잘 이해되네요. 비슷한 흐름이 올 수 있다는 거죠. 그런데 지금까지는 너무 좋은 얘기만 해 주셨어요. 분명 조심해야 할 부분도 있을 것 같아요. 솔직하게 유의해야 할 점도 말씀해 주시죠.
MLCC나 기판 투자 수요의 근본 원천은 결국 빅테크의 투자입니다. 빅테크의 AI 인프라 투자가 지금 가열차게 이뤄지고 있는데, 우리가 계속 우려는 하고 있지만 지금까지는 좋게 이어지고 있어요. 다만 그 투자 속도가 주춤해지지 않을지는 계속 지켜봐야 합니다.
말씀드린 대로 2027~2029년에 증설 물량이 나오는데, 만약 수요 증가 속도가 둔화된다면 공급 증설 물량이 풀리는 시점과 겹칠 수 있어요. 그러면 업황에 안 좋은 영향을 줄 수 있죠. 그래서 계속 보고 있어야 합니다.
다만 이런 이유로 투자를 안 할 이유는 되지 않는다고 봅니다. 빅테크의 CAPEX 투자가 지금처럼 가파르게 이어지느냐에 달린 산업이 이것만은 아니에요. 많은 산업이 그 투자에 기대고 있습니다. 모든 섹터에 공통된 리스크라는 점이죠. 그렇다면 AI 수혜를 받을 수 있는 산업을 놓치지 않고 담아 가는 게 더 낫지 않을까요? 모두 같은 상황이라면 그런 맥락에서 부품주에 주목할 이유는 충분하다고 생각하고, 그 투자 아이디어를 강조드리고 싶습니다.
알겠습니다. 이번 AI 인프라 사이클이 계속될 거라고 보신다면, 조금 더 공격적인 투자 아이디어로 관심을 가져 보시면 좋겠네요. 그럼 오늘 소개해 주실 상품이 MLCC와 기판 관련주에 함께 투자하는 ETF라고 알고 있는데, 이름이 '키움 글로벌 MLCC&AI기판 탑포플러스'였죠? 이름이 너무 길어요. 소개 부탁드립니다.
네. 이 ETF는 말씀하신 대로 MLCC, AI 기판 산업과 관련성이 높은 종목에 집중하는 상품입니다. 요즘 ETF 이름에 '탑4플러스' 같은 표현이 많이 보이는데, 상위 4개 종목에 비중을 많이 싣고, ETF는 기본적으로 10개 이상 종목을 담아야 하니 나머지 종목을 함께 담는다는 뜻으로 이해하시면 됩니다. 저희 ETF도 그런 식으로 구성했어요.
종목은 어떻게 선정했냐면, MLCC, FCBGA, 유리기판 같은 산업 내 주요 키워드를 먼저 정하고, 기업별 공시 자료와 뉴스 같은 데이터를 AI로 분석해 종목별로 키워드와의 유사도 점수를 산출합니다. 점수가 높은 기업을 뽑아서, 1, 2위에는 25%씩, 3, 4위에는 15%씩 비중을 배정해요. 즉 상위 네 종목에 약 80% 정도를 싣는 거죠.
나머지 여섯 종목은 시가총액 크기에 비례하게 담는 구조입니다. 포트폴리오를 보여 드리면, 참고로 ETF에는 리밸런싱이라는 절차가 있어요. 정기적으로 ETF 취지에 맞게 구성 종목을 솎아내고 비중을 조절하는 과정이에요. 산업 구조가 바뀌거나 대장주가 바뀌면 구성도 달라질 수 있으니 계속 트래킹하는 것이 중요합니다.
화면 오른쪽의 파이차트가 바로 그 포트폴리오인데, 대표 기업들을 대부분 담고 있다고 보시면 됩니다. MLCC 글로벌 대장주는 일본 기업 무라타제작소예요.
참고로 이 ETF 포트폴리오를 보시면 일본과 한국 기업밖에 없습니다. 글로벌 ETF라고 하면 보통 미국 기업이 있어야 하지 않나 생각하시는데, 미국 기업은 하나도 없어요. 저희도 미국 기업이 들어갈 줄 알았는데, 종목을 뽑다 보니 공교롭게도 일본과 한국이 50 대 50으로 구성됐습니다. 의도한 건 아닌데 결과적으로 그렇게 됐어요. 이 산업은 수요는 미국에 있어요. 빅테크 하이퍼스케일러들의 투자 수요는 미국에 있는데, 공급은 아시아에 있습니다. 일본과 한국이에요. 그래서 산업 구조를 그대로 반영한 비중이라고 보시면 됩니다.
무라타제작소가 1위로 25%, 삼성전기가 MLCC 시장 점유율 2위이면서 같은 25%를 차지해요. 삼성전기는 MLCC와 AI 기판을 모두 하는 보기 드문 회사입니다. MLCC 사이클과 기판 모멘텀을 동시에 받는 회사라는 점도 참고하시면 좋겠습니다. 3위에는 일본 기업 타이요유덴이 15%로 편입돼 있는데, 이 역시 MLCC의 주요 기업이에요.
그리고 한국 기업 LG이노텍도 있습니다. 원래 스마트폰 카메라 모듈, 전장 모듈 같은 사업을 하던 회사인데, 요즘은 기판을 신사업으로 삼아 가장 열심히 준비하는 기업 중 하나예요. 키워드 기반으로 종목을 담다 보니, 매출 규모보다는 모멘텀을 받을 수 있는 키워드 기준 주요주로 LG이노텍도 15% 비중으로 담게 됐다는 점을 참고해 주세요.
그럼 왜 한국과 일본만 담았냐는 질문에 대한 답을 화면으로 보겠습니다. 실제로 MLCC 공급이 이 두 나라에 집중돼 있어요. 전 세계 MLCC 점유율을 보시면, AI 서버와 범용 제품을 포함한 모든 제품 기준으로 왼쪽 그래프에서 무라타 등 일본 기업이 40% 가까이를 차지하고 있고, 나머지도 한국과 일본 기업이 큰 몫을 가져가고 있습니다.
(이하 원문이 중간에 끊겨 있어, 여기까지 정리했습니다.)
23%는 삼성전기, 11%는 저희 ETF도 담고 있는 타이어 유, 나머지 7%는 TDK가 차지하고 있습니다. 저희 ETF도 TDK를 담고 있고요. 이처럼 몇몇 기업이 시장을 나눠 갖고 있는 상위사 집중도가 높은 산업입니다.
AI 서버용 고사양 MLCC는 상위 기업의 집중도가 더 높습니다. 무라타가 45%, 삼성전기가 40%로 두 기업이 85%를 점유하고 있는 시장이죠. 이런 산업 구조라면 소수의 일류 기업으로 짜이는 것이 너무나 당연하다고 볼 수 있습니다.
이제 이름처럼 열 개 중 나머지 여섯 개 종목을 표와 함께 하나씩 살펴보겠습니다.
두산은 우리나라 기업입니다. 핵심 소재인 CCL, 동박적층판을 생산하는 업체로, 요즘 기판주와 함께 모멘텀을 받고 있습니다. 저희도 두산을 5% 담고 있습니다.
다음은 일본의 대표 기판주 이비덴입니다. 엔비디아용 기판을 많이 납품하는 업체라고 앞서 설명드렸는데요, 이비덴도 포함합니다. 그리고 MLCC 관련 TDK도 일본 기업이지만 함께 담아갑니다.
마지막으로 아래에 있는 한국의 우량한 중소형주들입니다. 이수페타시스, 대덕전자, 심텍은 모두 AI 기판 분야에서 한 축을 맡고 있는 소부장 기업입니다. 이런 기업들도 함께 담아 참고해 주시면 좋겠습니다.
오늘은 AI 인프라에서 반도체를 넘어 부품까지 봐야 한다는 관점에서, 핵심 부품인 MLCC와 AI 기판을 정리해 드렸고 관련주와 ETF까지 소개해 드렸습니다. 이 상품은 AI 인프라 확대의 수혜를 반도체부터 밑단의 소부장까지 놓치지 않고 담고자 하는 투자자분들께 적합합니다.
요즘 투자 아이디어를 찾을 때 AI를 빼놓고는 말할 수 있는 것이 없습니다. 모든 것이 AI와 연결되어 있죠. 결국 AI 속에서 수혜를 받을 산업의 길목을 놓치지 않고 지키는 것이 중요합니다. 그런 맥락에서 소재, 기판, MLCC 쪽을 함께 보시기를 권합니다.
이미 반도체 ETF를 많이 보유하고 계신 분들도 많을 텐데요, 그 포트폴리오를 까 보시면 GPU 대장주, 파운드리, 메모리주가 많이 담겨 있을 겁니다. 이와 겹치는 종목을 더 사시기보다는 소재, 기판, MLCC처럼 다른 포트폴리오를 함께 담으시면 더 높은 알파를 기대하며 투자할 수 있지 않을까 하는 말씀을 드리고 싶습니다.
일본 기업은 미국 기업에 비해 종목별 분석 자료가 많지 않고, 접근성도 좋지 않은 편입니다. 그래서 이런 점을 감안해 ETF를 추천드리고 싶습니다.
저도 MLCC에 관심이 있어 공부해 봤는데요, 말씀드린 것처럼 미국에 상장된 사실상의 MLCC 주식은 없습니다. 대장주들이 모두 일본과 한국에 있다 보니 일본 주식을 따로 사야 하는지, 한국 주식을 따로 사야 하는지 번거롭고 복잡했습니다. 그런데 이렇게 ETF로 묶어 투자하면 AI 인프라의 라인업을 한 번에 가져갈 수 있어 놓치지 않고 투자할 수 있다는 점이 좋습니다.
관련해서 더 공부하고 싶으신 분들을 위해 ETF 참고 링크를 올려 두겠으니 한번 보시면 좋겠습니다. 이 ETF의 상장일은 10월 13일 화요일입니다. 10월 13일에 상장하는 따끈따끈한 ETF이니, 투자하실 때 참고해 보시면 좋겠습니다.
오늘 시청해 주셔서 감사합니다.
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