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💻엔비디아 베라 루빈 팬리스 랙 — 액냉 시장 전면 확대 트리거 📌 베라 루빈 NVL72 구성 루빈 GPU 72개 + 베라 CPU 36개 ConnectX-9 SuperNIC + BlueField-4 DPU + NVLink 스위치 랙 스케일 단일 시스템 — 팬리스 설계 H2 2026 양산 진입 예정 📌 팬리스 설계의 파급 효과 GPU만 액냉 → CPU·메모리·네트워크카드·스위치 등 전 서버 부품 직접 액냉 필요 액냉 TAM: 소규모 냉각 레이어 → 풀 랙 레벨 열 아키텍처로 전면 확대 고전력 밀도 → 콜드플레이트·매니폴드·CDU·후방 도어 열교환기·펌프·밸브·센서·냉각 루프·모니터링 소프트웨어·통합 작업 전방위 수요 폭발 📌 액냉 시장 핵심 인사이트 승자 = 콜드플레이트 판매 업체가 아닌 칩 레벨 → 랙 레벨 → 데이터센터 레벨 열·전력 통합 전체 스택 제어 가능 업체 Vertiv($VRT) — 데이터센터 인프라 열·전력 통합 1위 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 '메모리 월' 부순다…GPU·HBM '광연결' 패키징 부상 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260522111204 📌 왜 나오나 AI 연산이 폭증하면서 GPU 성능은 빠르게 증가하지만 메모리 대역폭이 따라가지 못하는 ‘메모리 월(Memory Wall)’ 문제가 심화 기존 HBM 적층 확대만으로는 한계에 도달했다는 평가 📌 핵심 아이디어 GPU와 HBM을 기존처럼 바로 붙이지 않고 일정 거리 떨어뜨려 배치 대신 사이를 광(Optical) 인터커넥트로 연결하는 구조 논의 📌 왜 필요한가 현재는 GPU 주변 쇼어라인(칩 테두리 길이) 한계 때문에 HBM 개수를 크게 늘리기 어려움 광연결 기반 분리 패키징을 쓰면 HBM을 보드 내 더 넓게 배치 가능 → 메모리 용량·대역폭을 수 배 수준으로 확대 가능성 📌 폼팩터 변화 가능성 업계에서는 HBM을 GPU 주변뿐 아니라 보드 하단에 배치하는 구조까지 검토 중 이 경우 AI 가속기 보드 자체가 세로로 길어지는 새로운 폼팩터 등장 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻난야 테크놀로지, DRAM 공급 부족 2027년 말까지 지속 — 캐파 2배 확장 추진 https://www.ctee.com.tw/news/20260522700080-430501 📌 DRAM 시장 전망 난야 테크놀로지 회장·사장 동시 발언: "공급 부족 최소 2027년 말까지 연장" DRAM, 과거 경기 사이클 산업 → AI 주도 구조적 성장 단계 진입 공식화 모델 학습·추론·추리·모델 증류·에이전틱 AI — 모두 DRAM 고속 연산·데이터 전송 강하게 의존 수요 강도 과거 PC·스마트폰 시대와 근본적으로 다름 📌 2025년 실적 합산 매출 665.9억 위안 — 전년 대비 +95% 세후 순이익 66.1억 위안 / EPS 2.13위안 현금 배당: 주당 1.35위안 (8월 6일 지급) 📌 공급 구조 변화 2025년 2Q부터 글로벌 주요 메모리 업체 DDR4·LPDDR4 공급 단계적 종료(EOL) 캐파를 HBM·고용량 DDR5로 전환 → DRAM 가격 현저히 상승 2025년 3Q부터 난야 테크놀로지 실적 개선 전환 📌 기술 로드맵 올해 16Gb DDR5 검증 완료 + LPDDR5 시험 생산 추진 1C·1D·1E 10나노급 자체 공정 개발 가속 — 미래 경쟁력 강화 📌 캐파 확장 계획 올해 CapEx 520억 위안 이상 — 신세대 공정 + 신규 팹 구축 신규 팹 외벽 완성 → 현재 설비·배관 공사 중 2027년 1Q 장비 반입 시작 → 신규 캐파 약 3만장 추가 향후 2~3년 내 총 캐파 현재 대비 80~100% 증가 — 사실상 2배 성장 현재 전량 생산·전량 판매 — 고객 수요 완전 충족 불가 상태 많은 고객이 2~3년 이상 장기 계약 체결 요구 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻AMD Helios, 하반기 본격 출하 — 위창·위영·인벤텍 수주 확인 📌 핵심 내용 AMD, 차세대 Helios 랙 스케일 AI 플랫폼 2026년 하반기 정식 출하 예정 북미 CSP(클라우드 서비스 업체) AMD AI GPU 플랫폼 도입 확대 가속 주요 대만 ODM 3사 양산 준비 완료 📌 대만 ODM 출하 일정 위창(緯創): AMD 전단 기판 대규모 수주 확정 — 주베이(竹北) 2공장 전면 지원 / 2Q 말~3Q 출하 시작 인벤텍(英業達): 대형 CSP 고객 주문 — 4Q 본격 출하 위영(緯穎): AMD Helios 랙 시스템 — 3Q 이후 단계적 출하 📌 하이퍼스케일러별 AMD 채택 현황 마이크로소프트: AMD 플랫폼 두 번째 가속기 솔루션 공식 지정 — 연말 MI450 랙 배치 + 2027년 MI500 시리즈 추가 메타: Meta Compute 계획 — AMD 플랫폼을 ASIC 혼합 산술 아키텍처 보완 역할 xAI(머스크): AMD Helios 랙 시스템 AI 산술 확보 핵심 고객 📌 왜 AMD인가 — 엔비디아 의존도 분산 북미 5대 하이퍼스케일러, 산술 능력 엔비디아 과도 집중 방지 위해 AMD 확대 채택 MI300·MI350 단계적 확대 → 고급 AI 서버 핵심 축 부상 AMD = AI 산술 의존 균형 + 단일 공급업체 위험 분산 핵심 역할 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻인텔, HBM 대신 LPDDR5 160GB 탑재 — AI 가속기 차별화 전략 📌 핵심 내용 인텔 최상위 AI 가속기, HBM 대신 LPDDR5 160GB 탑재 HBM 대비 가격 75% 저렴 → 동일 비용으로 4배 용량 확보 가능 연결을 위한 초대형 BGA(볼 그리드 어레이) 적용 — 기술적 도전 📌 왜 LPDDR5인가 HBM 공급 부족 심화 — SK하이닉스·삼성 전략 고객 우선 배정 엔비디아·AMD에 HBM 우선 공급 → 인텔 후순위 공급 위험 LPDDR5 = 노트북·모바일용 저전력 메모리 — 공급 풍부 + 가격 저렴 160GB 대용량 = 대형 AI 모델 전체 파라미터 온칩 로드 가능 📌 초대형 BGA의 의미 LPDDR5는 HBM처럼 TSV 적층이 아닌 평면 배치 — 연결 핀 수 폭발적 증가 BGA 크기 극대화 → 패키지 면적·제조 복잡도 급증 인텔 EMIB 기술 활용 가능성 — 소형 브릿지로 효율적 연결 시도 📌 시장 파급 LPDDR5 AI 가속기 수요 → SK하이닉스·삼성 LPDDR5 추가 수요 자극 엔비디아 VR300 SOCAMM 220TB + 인텔 LPDDR5 160GB = LPDDR 공급 타이트 심화 HBM 슈퍼사이클과 별도로 LPDDR5 가격 추가 상승 압력 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 램리서치, 반도체 장비에 AI·센서 탑재 확대 📌 장비 생산성 개선이 핵심 램리서치 CEO는 향후 2년간 장비에 센서와 AI 기능을 확대하겠다고 언급 장비와 웨이퍼에서 더 많은 데이터를 수집해 결함과 비효율을 조기 탐지하는 전략 📌 AI로 수율 개선 AI가 기존에는 문제로 인식하지 못했던 공정 조건을 찾아낼 수 있다는 설명 고객사는 웨이퍼당 결함을 줄이고 더 많은 칩을 생산할 수 있음 📌 장비 내 계측 기능도 확대 MIT 스핀아웃 Lightfinder는 기존 독립형 계측 장비를 소형화 별도 공정 없이 기존 장비 안에 통합할 수 있는 기술로 주목 📌 미국 내 거점 확대 램리서치는 TSMC 등 고객 지원을 위해 애리조나 피닉스 지역 추가 시설을 추진 캘리포니아 프리몬트 본사에도 추가 투자 계획 📌 시장 포인트 AI 반도체 수요 확대는 노광·식각·증착 장비뿐 아니라 공정 데이터, 센서, 계측, AI 기반 수율관리까지 장비 산업의 고도화를 촉진 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 "삼전·닉스 말고 이 반도체?"…한 달 새 42% 뛴 '수익률 1위 ETF' https://view.asiae.co.kr/article/2026052115433280402 📌 최근 수익률 상위권 장악 중국 반도체 관련 ETF가 최근 1개월 수익률 상위권에 대거 진입 최근 1개월 수익률 상위 10개 ETF 중 6개가 중국 반도체 관련 상품 📌 주요 ETF 1개월 수익률 ✔️ TIGER 차이나반도체FACTSET: +41.73% ✔️ KODEX 차이나AI반도체TOP10: +34.17% ✔️ RISE 차이나AI반도체TOP4Plus: +32.82% ✔️ KODEX 차이나과창판STAR50(합성): +32.00% 📌 강세 배경 중국 정부의 첨단 제조업 육성 기조 지속 반도체·AI 밸류체인 자립화 정책 부각 미중 갈등으로 중국 내 국산 반도체 채택 확대 글로벌 AI 투자 사이클에 따른 중국 내 AI 반도체·메모리 수요 증가 📌 CXMT·YMTC IPO 기대감 중국 D램 대표 기업 CXMT 중국 낸드 대표 기업 YMTC 두 기업 모두 과창판 상장 가능성이 부각 상장 시 STAR50 지수 및 관련 ETF 편입 후보로 거론 📌 CXMT 실적 모멘텀 2026년 1분기 매출: 508억 위안 (YoY +719%) 순이익: 248억 위안 (YoY +1,688%) 📌 투자 시사점 중국 반도체 ETF 강세는 단기 테마뿐 아니라 구조적 국산화 모멘텀과 연결 핵심 포인트는 반도체 자립화 + AI 수요 + 메모리 대형 IPO + STAR50 편입 기대 다만 CXMT·YMTC가 상장 직후 ETF에 자동 편입되는 것은 아니며, 기초지수 방법론 충족 여부가 중요 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻엔비디아 베라 CPU — 메모리 아키텍처 심층 분석 📌 베라 CPU 메모리 구조 분해 베라 CPU는 SOCAMM 모듈 기반 — 데이터센터용 LPDDR5X 모듈 폼팩터 1개 LPDDR5X DRAM 다이: 최대 9.6Gbps/bit 1개 LPDDR5X 패키지(32-bit): 9.6 × 32 = 307.2Gbps (~38GB/s) 1개 SOCAMM(패키지 4개): 38 × 4 = ~154GB/s 베라 CPU = 8-채널(8 SOCAMM): 8 × 154 = ~1.2TB/s 대역폭 용량: 32개 패키지 × 48GB = 1.5TB 📌 구성별 메모리 수요 시나리오 ① 베라 루빈 NVL72 통합형 NVL72 = 루빈 GPU 72개 + 베라 CPU 36개 LPDDR5X 총 용량: 36 × 8 × 4 × 48GB = ~55TB per 랙 수냉 적용 시 고용량 패키지 사용으로 추가 확대 가능 ② 전용 베라 CPU 랙 랙당 베라 CPU 256개 탑재 LPDDR5X 총 용량: 256 × 8 × 4 × 48GB = ~400TB per 랙 수냉 적용 시 추가 확대 가능 ③ 개별 베라 CPU 서버 싱글 소켓: 1.5TB (공랭) 듀얼 소켓: 3.0TB (공랭) HPE Cray GX240 (640 베라 CPU): ~1,000TB HGX 루빈 NVL8 (1~2 CPU): 싱글·듀얼 소켓 수준 📌 왜 LPDDR5X 총 수요 산정이 어려운가 판매 구성(Configuration)에 따라 CPU당 메모리 사용량이 1.5TB~수백TB 범위로 다양 공랭 vs 수냉에 따라 패키지 용량(48GB vs 그 이상) 달라짐 엔비디아가 구성별 판매 비중을 공개하지 않음 📌 PHY/컨트롤러 IP 수혜 업체 Synopsys — LPDDR5X PHY·컨트롤러 IP 글로벌 1위 공급사 Cadence — PHY·컨트롤러 IP 2위, 엔비디아와 긴밀한 협력 알파웨이브(Alphawave) — 고성능 메모리 인터페이스 IP 젠슨 황이 콜에서 Cadence·Synopsys를 직접 언급 — 에이전틱 AI 툴 가속 파트너로 지목 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 큐알티, 반도체∙우주∙방산 동시 수혜, 구조적 실적 레버리지 진입[기업탐방 보고서] https://www.youtube.com/watch?v=TC4rUz4VWDI 📌 핵심 사업 및 차별성 R&D 단계 시제품 신뢰성 평가 및 불량 원인 분석 서비스 제공 고가의 장비 인프라 기반의 독보적인 진입 장벽 구축 반도체 고도화에 따른 신제품 테스트 수요 확대 수혜 📌 신사업 및 미래 성장 동력 국내 우주 방산 기관 대상 독점적 방사선 검증 솔루션 보유 유럽 방산업체 장비 수주로 입증된 통신 모니터링 기술력 6G 시대 진입에 따른 통신 검사 수요의 폭발적 성장 전망 📌 실적 전망 및 구조적 레버리지 고정비 중심 사업 구조 기반 가동률 상승에 따른 이익률 개선 비수기인 1분기에 과거 최대 성수기를 상회하는 서프라이즈 달성 구조적 실적 성장세 진입에 따른 연간 가이드라인 상향 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 ASML CEO “반도체 공급 부족, 상당 기간 지속될 것” 📌 AI 수요가 공급 초과 ASML CEO 크리스토프 푸케는 AI·위성·로봇 수요가 생산능력을 초과하고 있다고 언급 “AI 수요가 너무 강해 공급 제한 시장이 꽤 오래 지속될 것” 📌 공급망 병목 지속 전망 2030년 반도체 시장 규모가 1.5조 달러까지 성장할 것으로 예상되는 가운데 공급망 곳곳에서 병목 현상이 반복될 가능성 시사 📌 테라팹·스타링크도 변수 머스크의 ‘TeraFab’과 Starlink 위성 확대가 추가 수요를 유발할 수 있다고 평가 ASML은 머스크 프로젝트가 실제 장비 캐파를 압박할 가능성을 언급 📌 High-NA EUV 본격화 ASML은 수개월 내 High-NA EUV 기반 첫 로직칩 생산 시작 예상 인텔이 초기 주요 고객으로 거론 메모리·로직 모두 올해부터 제품 데이터 공개 예정 📌 첨단 패키징 장비도 확대 대형 AI칩 생산용 신규 첨단 패키징 장비도 개발 중 ASML이 노광 외 패키징 장비 영역까지 확장하는 흐름 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 AMD, 대만 AI 생태계에 100억달러 이상 투자 📌 대만 AI 공급망 투자 확대 AMD가 대만 AI 섹터에 100억달러 이상 투자 계획 발표 첨단 AI칩 생산·조립 역량과 전략적 파트너십 강화 목적 📌 ASE·SPIL과 패키징 협력 AMD는 ASE와 SPIL과 협력해 전력 효율이 높은 AI 시스템·프로세서 기술 개발 해당 기술은 TSMC 2nm 기반 Venice CPU에 적용 예정 📌 Venice CPU 양산 확대 AMD는 차세대 EPYC ‘Venice’ CPU 생산 램프업을 시작했다고 밝힘 AI 인프라 확대에 맞춘 고성능 CPU 공급 본격화 📌 대만 생태계 전방위 협력 PTI, Sanmina, Wiwynn, Wistron, Inventec 등과도 협력 칩 단품이 아니라 랙스케일 AI 인프라 구축을 목표로 하는 전략 📌 시장 포인트 AMD는 엔비디아 중심 AI 시장에 CPU·GPU·패키징·랙 단위 시스템으로 도전 대만 공급망은 AI 반도체와 서버 인프라의 핵심 거점으로 재부각 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 삼성·SK·TSMC 이어 브로드컴도 어플라이드 첨단 R&D 시설 파트너 합류 https://biz.heraldcorp.com/article/10742929?ref=naver 📌 첨단 패키징 R&D 협력 브로드컴이 어플라이드 머티어리얼즈의 첨단 R&D 시설 ‘EPIC센터’ 파트너로 합류 차세대 AI 시스템용 첨단 칩 패키징 기술 개발을 가속화할 계획 📌 기존 파트너도 초대형 삼성전자, SK하이닉스, TSMC도 EPIC센터 창립 멤버로 참여 여기에 브로드컴까지 합류하며 AI 반도체 핵심 밸류체인이 모이는 구조 📌 왜 중요한가 AI 반도체 성능 경쟁은 이제 공정 미세화뿐 아니라 패키징·재료·공정 장비 혁신이 핵심 팹리스와 장비사가 초기 R&D 단계부터 함께 움직이는 흐름 📌 시장 포인트 브로드컴의 시스템 설계 역량과 어플라이드의 재료공학·장비 기술 결합 AI ASIC, HBM, 첨단 패키징 생태계 경쟁이 더 빨라질 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 황제주 등극했는데 “아직도 너무 싸다”…역대급 계약에 ‘160만원’도 간다는 이 종목 https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0004623235 삼성전기가 글로벌 반도체 업체와 1조5570억원 규모 실리콘 커패시터 공급 계약 체결 공시. 📌 계약 규모 2027~2028년 공급 작년 매출 대비 13.8% 수준 AI 가속기향 고성능 패키지 수요 대응 목적 추정 📌 증권가 반응 DB증권 목표주가 105만 → 160만원 상향 KB증권 목표주가 140만 → 160만원 상향 양사 모두 IT부품 업종 최선호주 유지 📌 핵심 포인트 1. 실리콘 커패시터 본격 양산 진입 → 신사업이 실제 대규모 매출로 연결되는 첫 사례 2. 수익성이 매우 높음 → 2028년 영업이익률 30% 이상 전망 → 기존 MLCC 대비 고부가 제품 3. 팹리스 구조 → 대만 파운드리 생산 → 삼성전기는 설계·테스트 중심 → CAPEX 부담 없이 고성장 가능 📌 왜 중요한가 실리콘 커패시터는 AI 가속기·고성능 반도체 패키지에서 초소형화 고신뢰성 고집적화 수요가 커지며 기존 MLCC 일부를 대체 중. 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 AI 서버 수요 아직도 고성장… '26년 출하 +28%, 추론 컴퓨팅은 +122% 폭증(TrendForce) 📌 AI 서버 수요 고성장 TrendForce, '26년 글로벌 AI 서버 출하가 전년 대비 28% 이상 증가할 것으로 전망 고성능 AI 학습 서버가 올해 출하의 약 55%를 차지할 것으로 예상 📌 추론 컴퓨팅 급증 북미 상위 5개 CSP의 AI 학습 컴퓨팅 파워는 전년 대비 +56% AI 추론 컴퓨팅 파워는 +122% 급증 전망 추론 수요가 학습보다 더 빠르게 커지는 흐름 📌 빅테크 CAPEX 약 1,157조 원 구글·아마존·MS·메타·오라클의 '26년 CAPEX는 7700억 달러 이상 전망 전년 대비 약 87% 증가(약 1,157조 원) 이들 5개사는 NVIDIA GB·VR 서버 글로벌 수요의 60% 이상을 차지 📌 자체 ASIC도 확대 구글 TPU 물량은 전년 대비 약 80% 증가 전망 아마존 Trainium 기반 서버는 아마존 AI 서버 수요의 40% 이상 차지 예상 📌 시장 포인트 NVIDIA·AMD GPU와 CSP 자체 ASIC 서버 모두 액체냉각 채택 AI 서버 전력소비는 '26년 전년 대비 18GW 증가 전망 AI 인프라 투자는 GPU를 넘어 전력·액체냉각·네트워크·패키징 전반으로 확산 중 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻엔비디아 "중국 AI 칩 시장, 화웨이에 대부분 내줬다" https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03391526645451216&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y 📌 젠슨 황 공개 인정 “우리는 사실상 중국 AI칩 시장을 화웨이에 대부분 내줬다” 미국 수출규제로 엔비디아의 중국 시장 철수가 현실화됐다는 의미 📌 화웨이 급부상 젠슨 황 CEO는 “화웨이는 매우 강하다”며 올해도 화웨이가 기록적 성장을 할 가능성을 언급 엔비디아 공백 속 중국 AI 반도체 생태계가 빠르게 자립 중이라는 평가 📌 엔비디아 실적은 여전히 폭발적 엔비디아 1분기 매출 816억달러 전년 대비 +85% 성장 800억달러 규모 자사주 매입도 발표 📌 그러나 중국 공백은 구조적 변수 과거 중국은 엔비디아 데이터센터 매출의 20% 이상 차지 현재 H200 등 중국 수출 재개 가능성에 대해 황 CEO는 “아무 기대도 하지 않는다”고 언급 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 지아이에스, MLCC 장비 수주 3배 이상 증가 https://n.news.naver.com/article/003/0013958767?sid=101 📌 MLCC 장비 수주 3배 증가 이달 기준 MLCC 장비 수주 증가량이 전년 동기 대비 3배 이상 증가 전 사업부문 누적 수주잔고도 전년 대비 약 180% 증가 📌 AI가 핵심 수요처 AI 서버 확산으로 고성능 MLCC 수요가 구조적으로 증가 지아이에스는 국내 최대 MLCC 제조사에 핵심 컷팅 장비를 공급 중 📌 재고 증가도 매출 전환 준비 1분기 말 재고자산 증가는 수주 물량 대응을 위한 원자재 확보와 생산 준비 영향 향후 수주잔고가 매출로 전환될 가능성 주목 📌 시장 포인트 AI 서버 확산 → MLCC 수요 증가 → MLCC 장비 투자 확대 흐름 하드웨어 장비뿐 아니라 자동화·검사·컷팅 장비 업체까지 AI 인프라 수혜 범위 확대 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

🔥 지아이에스 금일 +22% 상승 금일 지아이에스가 +22% 상승을 기록, 현재 +18% 상승 중입니다. 지아이에스는 삼성전기 MLCC 가동률 폭증과 증설 사이클에서 직접 장비를 납품하는 기업입니다. 저희가 2월 2일 MLCC 산업보고서에 지아이에스를 Top-Pick으로 소개드렸고, 지아이에스 공정 영상 촬영 및 대표이사님 인터뷰📹도 진행했습니다. 📌 MLCC 산업보고서 Top-Pick 지아이에스 AI 서버 수요 폭증: 서버 1대당 수십만 개 MLCC 필요 삼성전기 직접 수혜, 증설이 실질 장비 발주(PO)로 이어짐 → MLCC 절단·검사 장비 레퍼런스를 보유한 지아이에스 국내 드론 업체로서도 실질적 경쟁력 보유 아래 산업보고서와 인터뷰 영상에서 자세하고 생생하게 확인해보시기 바랍니다! 🔥 MLCC 산업보고서 보러가기 https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth/contents/260130173823428wd 📹 지아이에스 대표이사 인터뷰 보러가기 https://youtu.be/ASRetzaQrfA?si=SOLB_rewhx-XY0qg 📹 지아이에스 기업탐방 인터뷰+공정 영상 보러가기 https://youtu.be/rZ3-TpdykhA?si=za0SRyDRDQGeDQ9f ⚡️앞으로도 시장에 숨겨진, 가치 있는 기업들을 밝혀내고자 직접 발로 뛰는 그로쓰리서치⚡️가 되겠습니다! 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻엔비디아 FY2027 1Q 실적 — 수요 폭발, 역대 최고 기록 경신 총 매출: 820억달러 — 전년比 +85%, 전분기比 +20% 3분기 연속 YoY 가속 + 14분기 연속 분기 성장 분기 순증 매출 135억달러 — 이 또한 역대 최고 2Q27 가이던스: 910억달러 (±2%) 📌 데이터센터 — 압도적 성장 데이터센터 매출: 750억달러 — 전년比 +92%, 전분기比 +21% 컴퓨팅: 600억달러 (+77% YoY) 네트워킹: 150억달러 (YoY 거의 3배) — Spectrum-X가 이더넷 경쟁사 전체 합산보다 큼 InfiniBand: YoY 4배 이상 성장 새 세그먼트 구분 하이퍼스케일: 380억달러 (데이터센터의 50%) — QoQ +12% ACIE (AI클라우드·산업·엔터프라이즈): 370억달러 — QoQ +31% AI 클라우드 매출 YoY 3배 이상 📌 젠슨 황 언급 ① 프론티어 AI 점유율 확대: 앤트로픽 신규 파트너 추가 — OpenAI·xAI·Meta·Mistral·Gemini에 이어 프론티어 AI 전 모델 커버 ② 하이퍼스케일 전방위 침투: AWS 올해 블랙웰+루빈 100만개 이상 추가. MS 페어워터 데이터센터 가동. 구글 블랙웰 클라우드 제공 ③ ACIE+소버린 AI: 소버린 매출 YoY +80%, 40개국에 엔비디아 AI 인프라 배포 ④ 베라(Vera) CPU: 에이전틱 AI 전용 2,000억달러 신규 TAM 개척 — 올해 독립형 CPU 매출 200억달러 가시성 확보 ⑤ 물리적 AI: 로보틱스·자율주행·AI RAN — 최근 12개월 90억달러 매출 📌 베라 CPU — 새로운 성장 엔진 에이전틱 AI의 오케스트레이션·툴 호출·메모리 관리 = CPU 집약적 작업 x86 대비 코어당 1.5배 성능, 와트당 2배 성능, 랙당 4배 밀도 4가지 활용: 베라 루빈 통합 + 독립형 CPU + 스토리지 + 보안·기밀 컴퓨팅 독립형 베라 CPU 올해 200억달러 (기존 1조달러 가이던스에 미포함 — 추가 업사이드) 📌 베라 루빈 — 블랙웰을 넘는다 3Q27 초도 출하 → 4Q27 램프업 → 1Q28 본격 확대 블랙웰 대비 추론 처리량 35배, AI팩토리 수익 10배 구글 A5X: 최대 96만개 루빈 GPU 지원 가능 모든 주요 하이퍼스케일러·프론티어 AI 기업이 루빈으로 즉시 전환 예정 📌 앤트로픽 파트너십 — 어닝콜 핵심 AWS·Azure·CoreWeave·SpaceXAI 등을 통해 앤트로픽 컴퓨팅 용량 대규모 확보 지원 기존 앤트로픽 매출 기여 사실상 0 → 올해·내년 급격한 점유율 확대 예상 SpaceXAI가 공식 파트너로 언급 → 궤도 AI 데이터센터 연결 📌 주주환원 — 역대 최대 1분기 주주환원: 200억달러 (역대 최고) 분기 배당: 0.01달러 → 0.25달러 (25배 인상) 추가 자사주 매입 승인: 800억달러 (기존 390억달러 잔액 외 추가) 올해 FCF의 약 50% 주주환원 목표 📌 중국 리스크 H200 수출 라이선스 승인됐지만 실제 수입 허용 여부 불확실 2Q27 가이던스에 중국 데이터센터 매출 미포함 (보수적 가이던스) 중국 제외 데이터센터 YoY +120% 성장 📌 AI 인프라 장기 전망 하이퍼스케일 CAPEX: 2026년 1조달러 → 2027년 이후 3조~4조달러 전망 AI 인프라 지출: 2030년까지 연 3조~4조달러 수준 전망 젠슨: "에이전틱 AI가 도달했다 — 토큰이 수익이 됐다" 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 엔비디아, 스트릿 컨센서스 [JPM] 📌 1Q27 실적 기대치 🎮 회사 가이던스 • 매출: $78bn • 매출총이익률: 75.0% ☺️ 스트릿 컨센서스 • 매출: $78.60bn • EPS: $1.76 • 2분기 가이던스 매출: $86.40bn / 매출총이익률: 74.8% ☺️ 설문조사 평균 • 매출: $80.97bn • EPS: $1.84 • 2분기 가이던스 매출: $89.71bn / 매출총이익률: 74.8% 📌 연간 EPS 전망 ☺️ FY27 EPS • 스트릿 컨센서스: $8.39 • 설문조사 평균: $9.42 ☺️ FY28 EPS • 스트릿 컨센서스: $11.28 • 설문조사 평균: $13.30 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 모건스탠리: 1GW AI 데이터센터 구축 Capex 구조 분석 : NVDA vs Big Tech Custom ASIC 비교 AI 데이터센터 비용 구조의 중심이 GPU 단품이 아니라 랙/서버 시스템 전체로 이동 중이라는 점 📌 NVDA 플랫폼의 높은 랙/서버 비용 비중 1GW 구축 시 NVDA 플랫폼의 Servers/Racks 비중은 약 58~63% 수준 HBM·CPU 제외 후에도 랙/서버 시스템이 전체 비용의 약 60% Custom ASIC은 서버/랙 비중이 약 39% 수준 📌 NVDA 세대별 1GW당 Capex 상승 H100: $23bn B200: $24bn GB300: $33bn Vera Rubin: $41bn 서버/랙 비용: H100 $13.9bn → Vera Rubin $24.8bn으로 증가 📌 Custom ASIC의 핵심 경쟁력은 비용 Google TPUv7 1GW당 Capex는 $27bn Amazon Trainium3 1GW당 Capex는 약 $15bn 📌 투자 관점 핵심 시사점 1. NVDA는 여전히 AI 인프라의 표준 CUDA 생태계 성능 우위 개발자 락인 통합 랙 시스템 경쟁력 2. 다만 NVDA 스택의 Capex 부담 확대가 구조적 고민 특히 추론 수요가 커질수록 중요한 변수는 단순 성능보다 단위 컴퓨팅당 비용 효율성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi