💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치]
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✅“AI 반도체 시대, 소재·부품·장비의 리서치 채널”✅ 채널이 다루는 핵심 영역 ① 소재 (Materials) ② 부품 (Components) ③ 장비 (Equipment) “복잡한 반도체 공급망을 쉽게 번역한다”
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💻마이크론 — 세계 최초 245TB 데이터센터 SSD 출하 개시
📌핵심 스펙
Micron G9 QLC NAND + PCIe Gen 5 인터페이스 기반
최대 소비 전력 30W — 동급 용량 HDD 대비 전력 소모 절반 수준
HDD 대비 동일 용량 달성에 필요한 랙 수 82% 절감
2U 서버당 최대 4.42PB, 랙당 최대 88PB 구현
📌AI 워크로드 성능 (vs HDD)
에너지 효율 84배 ↑
AI 전처리 속도 8.6배 ↑
데이터 수집 처리량 3.4배 ↑
레이턴시 29배 ↓
📌투자 포인트
Core Data Center 사업부 매출 FY2026 Q2 기준 $5.69B — 전년 동기 $2.38B 대비 2배 이상 성장, 영업이익률 67%
Dell Technologies, 자사 AI 스토리지 시스템에 통합 확정 → Dell Tech World(5/18~21) 전시 예정
HBM 중심의 모멘텀이 NAND·SSD 영역으로 확장되는 구조
AI 데이터레이크 수요 + 전력 제약이 맞물린 하이퍼스케일 교체 사이클의 직접 수혜 포지션
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💻 애플, 삼성·인텔 ‘세컨드 소싱’ 검토…TSMC 의존 균열 조짐
📌 애플, 파운드리 다변화 논의 진행
애플의 핵심 칩(A·M 시리즈) 생산 파트너로
삼성, 인텔을 TSMC 외 대체 공급자로 검토
애플도 신중하게 초기 단계 논의 중
📌 왜 중요한가?
현재 병목 = “첨단 공정 캐파 부족”
TSMC 3nm 생산 제한, 애플 제품 칩 공급 부족 발생
팀 쿡 언급: “첨단 공정 접근성이 최대 제약”
📌 삼성 변수 (추가 포인트)
테슬라 수주 소화 시 파운드리 신뢰도 개선 신호
애플 관계자, 텍사스 테일러 2nm 팹 방문
→ “기술 검증 + 미국 생산” 동시에 만족
서버용 AI 칩 등 일부 물량은 현실적 전환 가능성 존재
📌 인텔 포인트
파운드리 사업 확대 핵심 고객 필요
애플 수주 시 턴어라운드 핵심 트리거 가능
M칩 → Intel 18A 공정 검토 중
📌 추가 의미
빅테크 (Google 등)도 인텔 파운드리 검토 흐름 확대
애플–삼성은 과거 협력 이력 존재 (10년 전 생산 경험)
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💻 TSMC, CoPoS 패키징 3개 라인 투자 검토
📌 TSMC, 용탄에 ‘패키징 공장’으로 복귀
T과거 1.4nm 팹 철회했던 용탄 단지 재진입
이번에는 전공정 아닌 ‘첨단 패키징 공장’ 건설 신청
📌 무엇을 짓나?
CoPoS (패널 레벨 패키징, FOPLP 기반)
CoWoS 구조 확장 버전, 대형 AI 칩 대응 목적
최대 3개 공장 투자 가능성
📌 왜 중요한가?
AI 칩 트렌드 변화 = “칩 사이즈 확대”
기존 CoWoS → 면적 한계 존재
CoPoS → 패널 기반 → 대면적 패키징 가능
📌 현재 진행 상황
건설 신청 이미 제출
인허가 + 환경평가 필요
부지 확보 2029년 예상 (중장기 프로젝트)
📌 기존 투자 흐름 (중요)
AP7 / AP8 → CoWoS 확장용, 용탄 → CoPoS 중심
구조: CoWoS(현재) + CoPoS(차세대) 투트랙
📌 선행 움직임
CoPoS 파일럿 라인 이미 구축 중
장비: 2025년 상반기 반입 예정
AI 고객용 대형 칩 대응 준비
📌 결론
AI 병목 = 패키징
TSMC 전략은 CoWoS 증설 + CoPoS 신규 투자
→ 패키징이 산업 중심으로 이동 중 (구조적 변화)
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💻 인텔 EMIB 증설…대만 장비 발주까지 ‘실행 단계 진입’
📌 AI 패키징 병목 → 인텔로 수요 이동
TSMC 3nm·CoWoS 공급 부족 심화
→ 물량 상당 부분이 NVIDIA에 우선 배정
→ 대안으로 Intel 접촉 증가
📌 인텔, 대만 장비사에 첨단 패키징 장비 대량 발주
E&R Engineering, C Sun Manufacturing, Ableprint 등
공급망 기준 “이미 발주 완료” 실제 투자 진행 중
📌 EMIB란?
인텔의 차세대 패키징 기술
인터포저 없이 칩 직접 연결해 구조 단순 / 공정 효율 ↑
CoWoS-L과 유사한 역할
단점: 정밀도 요구 높고 수율 확보 난이도 큼
📌 어디에 쓰나?
미국 오리건 + 베트남 공장
EMIB 기반 패키징 캐파 확대 목적
📌 왜 중요한가?
AI 시대 병목 = “패키징”
CoWoS 부족 → 고객 일부 인텔로 이동
인텔이 대응해 EMIB 증설 + 장비 발주 = 실행 단계 진입
📌 결론
AI 공급 병목 → 패키징에서 발생
CoWoS 독점 구조 → Intel EMIB로 균열 시작
장비 발주까지 나온 상황, 패키징 업사이클 ‘초입'
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💻 삼성·SK도 주목…차세대 AI 메모리 'MRDIMM' 표준 완성 임박
https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002421353
📌 차세대 AI 메모리 ‘MRDIMM’ 표준 완성 임박
JEDEC, MRDIMM 2세대 표준 개발 마무리 단계
속도: 1세대(8,800MT/s) → 2세대(12,800MT/s)
→ 약 +45% 성능 개선
📌 MRDIMM이란?
AI·HPC용 차세대 서버 DRAM 모듈
2개 Rank 동시 동작 → 데이터 처리 속도 향상
CPU가 직접 접근하는 ‘메인 메모리’ 역할
📌 왜 중요한가?
AI 데이터센터 병목(메모리↔️시스템반도체) 해결 기대
HBM과 함께 수요 확대 전망
HBM: GPU 연산용
MRDIMM: CPU 메인 메모리
📌 주요 플레이어
삼성전자
SK하이닉스
마이크론
→ 선제적 제품 개발 진행 중
📌 현재 상황
지원 CPU 제한적 (예: 인텔 제온 6)
→ 표준 완성 시 생태계 확장 본격화 예상
📌 결론
HBM + MRDIMM = AI 메모리 투트랙 구조
→ 서버 DRAM 수요 구조적 확대 신호
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Repost from 그로쓰리서치(Growth Research) [독립리서치]
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✅그로쓰리서치 미국 기업탐방 진행 중 (워싱턴 · LA · 샌프란시스코)
안녕하세요 그로쓰리서치 입니다.
저희가 이번에 한국 상장사중 미국법인을 보유하고 실제 미국에서 사업수주가 진행중인 기업을 탐방왔습니다.
📌이번 일정에서는 한국 상장사 중 미국 법인을 기반으로 실제 사업을 전개하고 있는 기업인데요
👉 워싱턴 D.C.
👉 LA
👉 샌프란시스코
까지 이어지는 일정을 소화할 예정입니다.
최근에 저희 보고서가 뉴욕, 캐나다 헷지펀드쪽에도 유통되고 있다는 얘기를 들었습니다.
더 글로벌하게 열심히 뛰겠습니다.
인터뷰 영상까지 촬영하여 자세한 내용 전달드리겠습니다. 감사합니다.
✅독립리서치 그로쓰리서치
https://t.me/growthresearch
8 141
💻Micron HBM 공급 부족 & AI 메모리 퍼스트 전환
📌 핵심 내용
• Micron CEO, 핵심 고객 수요의 50~66%만 공급 가능하다고 직접 시인
• 2026년 전체 HBM 공급분 완판, 가격·물량 계약 이미 완료
📌 왜 움직이나
• 추론 모델·AI 에이전트가 길게 생각할수록 HBM 탑재량 기하급수적으로 증가
• AI가 “연산 퍼스트”에서 “메모리 퍼스트” 구조로 근본적으로 재편 중
📌 공급 부족이 구조적으로 안 풀리는 이유
• HBM 1단위 생산에 DDR5 웨이퍼 3장 소요, 차세대로 갈수록 비율 더 올라감
• 전 세계적으로 클린룸 건설 리드타임 장기화 중
• OpenAI 단독 수요만 월 90만 장 웨이퍼 추정 — 전 세계 DRAM 생산의 40%
📌 주요 계약 현황
• HBM4 포함 2026년 전체 공급분, 멀티이어 가격·물량 계약 완료
• HBM4, 11Gbps 이상 속도로 2026년 2분기 양산 램프 예정
• 고객사 가격 협상력 사실상 소멸
📌 Micron 실적 체크
• FY26 Q1 매출 $136억 / EPS $4.78 — 컨센서스 대폭 상회
• Q2 가이던스 $187억 — 컨센서스 $142억 대비 +32%
• FY26 CapEx $200억으로 상향, HBM 생산능력 확충 집중
⚡️ 2026년 HBM은 이미 완판,
수요가 공급을 구조적으로 초과하는 국면
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8 141
💻 네덜란드 베시, 삼성전자 하이브리드 본딩 적용 여부 조만간 나온다
https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=56024
📌 도입 시점 가시화
베시(BESI): 삼성전자 하이브리드 본딩 도입 여부, 올해 중반 구체화 전망
기존 가이던스(2분기 도입 예상)와 큰 변화 없음
📌 하이브리드 본딩 핵심
기존 TC 본딩(범프 방식) 대신 Cu–Cu 직접 연결
효과: 속도↑ / 전력·발열↓ / 집적도↑ / 배선 길이↓
HBM·고적층 낸드에 적용 시 성능·효율 개선
📌 논쟁 포인트: HBM 두께 규격
JEDEC, 패키지 높이 상향(775㎛ → 최대 900㎛) 검토
→ 일부에서는 도입 지연 가능성 제기
베시: “성능·전력 이점 명확 → 채택 속도 영향 제한적”
📌 성능 지표
인터커넥트 밀도: TC 대비 최대 15배
에너지 효율: 100배 이상 개선
삼성: 열저항 20% 이상 개선, 16단 이상 적층 지원
📌 양산 타임라인
2025년: 장비 평가 및 샘플 확보
2026년: HBM 하이브리드 본딩 본격 양산 예상
주요 고객사 요구(엔비디아 가능성) 반영
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💻 인텔·AMD, x86 생태계 공동 전선...신규 ISA 'APX' 공개
https://zdnet.co.kr/view/?no=20260504153907
📌 경쟁사에서 ‘동맹’으로
인텔·AMD, x86 생태계 유지 위해 협력 강화
Arm 서버 CPU 확산 대응 차원에서 공동 ISA 개발
📌 핵심 기술: APX (Advanced Performance Extensions)
CPU 핵심 레지스터 16개 → 최대 32개 확대
메모리 접근 감소 → 지연시간·전력↓, 성능↑
조건부 명령어 확대 → 분기 예측 실패 최소화
📌 AI 대응용 ISA도 병행
CPU에서 AI 연산 처리 위한 ACE 표준 추진
GPU 의존도 낮추고 CPU 역할 확대 전략
📌 생태계 단일화 전략
인텔·AMD 구조는 달라도 명령어 규격 통일
→ 기존 소프트웨어 호환성 유지 + 성능 개선
📌 배경: Arm의 빠른 침투
클라우드 업체들 Arm 기반 CPU 자체 설계 확대
AI 서버에서 Arm 점유율 2029년 90% 전망
📌 전략적 의미
x86 진영이 “성능 개선 + 호환성”으로 반격
CPU 역할을 AI 시대 ‘컨트롤 허브’로 재정의
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💻 삼성전자는 파업한다는데…TSMC, 20조 룽탄 공장 재개로 ‘전력 질주’
https://www.joongang.co.kr/article/25425611
📌 TSMC, 3년 만에 대형 프로젝트 재개
대만 룽탄 과학단지 3기 확장(약 20조 원) 재추진
주민 반발로 2023년 중단됐던 계획 → 최근 재개 논의
승인 시 차세대 공정 팹 건설 → 2027년 양산 목표
📌 공격적 투자 기조 유지
2025년 매출 180조 원 사상 최대
2026년 CAPEX 520~560억 달러(약 80조 원)
→ 사실상 이익 대부분을 증설에 재투자
대만 내 최대 10개 팹 동시 진행
📌 삼성전자와 대비
삼성: 올해 투자+R&D 110조 원 계획
다만 노조 ‘영업이익 15% 성과급’ 요구
→ 투자 여력 훼손 우려 제기
📌 핵심 차이
TSMC: 성과급은 일회성·이사회 재량
삼성: 고정 비용화될 경우 파운드리 투자 타이밍 리스크
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💻 엔비디아, 2028년 Feynman GPU부터 CPO 조기 도입...5년 앞당긴다
https://wccftech.com/nvidia-fast-forwarded-co-packaged-optics-five-years-ahead-arriving-with-feynman-gpus/
📌 Feynman부터 CPO 적용
엔비디아가 코패키지드 옵틱스(CPO) 상용화 시점을
기존 2033년 → 2028년으로 5년 앞당김
차세대 Feynman GPU부터 CPO를 도입할 예정
📌 도입 배경은 AI 데이터센터 확장
AI 인프라가 대규모로 확장되면서 서버·플랫폼 간 거리와 데이터 전송량이 급증
기존 구리 케이블 기반 전송 방식은 지연시간·대역폭·전력 효율 한계에 직면
CPO는 빛을 이용해 신호를 전송해 고속·고대역폭 연결을 지원
📌 Feynman GPU 주요 변화
3D 다이 스태킹 적용
인텔의 EMIB 첨단 패키징 활용 가능성
기존 HBM4가 아닌 커스텀 HBM 채택 전망
신규 데이터센터 CPU 아키텍처 ‘Rosa’와 함께 구성
📌 플랫폼 전체 업그레이드
엔비디아는 2028년 Feynman과 함께
BlueField-5, NVLink 8 CPO, Spectrum 7 204T 등 AI 플랫폼 칩셋도 함께 전개 예정
AMD도 2028년 전후 MI500 GPU에 CPO 적용 가능성 거론
⚡️2028년 Feynman GPU부터 CPO를 조기 도입하며, 3D 스태킹·커스텀 HBM·Rosa CPU를 결합한 차세대 AI 인프라 플랫폼으로 전환할 전망
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💻 [소부장 레이더] 한화세미텍, 1분기 보릿고개…HBM4 효과 언제쯤
https://www.bloter.net/news/articleView.html?idxno=661239
📌 1분기 실적
매출 831억 원(QoQ -38 8%), 영업손실 137억원
영업이익 적자전환, 영업이익률 -16 5%
📌 부진의 원인은 TC본더 수주 공백
지난 하반기 주요 고객사 발주 공백이 올해 1분기 실적에 반영
HBM 수요 둔화가 아닌, HBM3E 투자 마무리 이후
HBM4 투자 본격화 전까지의 세대 전환기 영향
📌 하반기 회복 포인트
HBM4 양산 본격화 시 미뤄졌던 TC본더 발주 재개 가능성
SK하이닉스향 추가 발주 기대(예상 70~100대 수준)
3분기 FO PLP 장비 납품 예정으로 포트폴리오 다변화
📌 의미
1Q 부진은 업황 훼손보다는 일시적 수주 공백 영향
2분기 이후 수주 회복 여부가 핵심
3분기 신규 장비 매출도 중요 포인트
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💻 SK하이닉스, 차세대 1C D램 수요 확대 선제 대응 나선다
https://zdnet.co.kr/view/?no=20260504092642
📌 SK하이닉스 M15X 투자 전략 변화 핵심 요약
기존: 1b(5세대) D램 중심 투자 계획
변경 검토: 1c(6세대) D램 중심으로 전환
📌 배경
HBM4 수요 둔화
→ 엔비디아 ‘Vera Rubin’ 출하 차질 영향
→ HBM4 출하 목표 약 -20~30% 하향
→ 1b D램 증설 필요성 감소
📌 대응 전략
차세대 1c D램 투자 확대 검토
M15X 내 최소 월 4만장 규모 1c 라인 가능성
하반기 설비 발주도 1c 중심 전환 유력
📌 의미
1c D램 → 향후 핵심 제품
→ HBM4E, SoCAMM2 등 적용
AI/서버향 메모리 구조 변화 선제 대응
📌 요약
HBM4 변수로 1b → 1c로 축 이동.
“단기 수요 대응”에서 “차세대 중심 선제 투자”로 전략 리밸런싱.
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💻 인텔, 생존 우려에서 ‘AI 인프라 재평가’로…립부 탄 효과 부각
📌 시장 인식 변화가 핵심
과거: “인텔 살아남을 수 있나?”
현재: “얼마나 빨리 AI 수요 대응·CAPA 확장할 수 있나”
📌 립부 탄 체제 4대 축
1) 정치적 지원
美 정부 지분 참여 → 국가 전략 자산화
반도체 = 안보·공급망 핵심 → 생존 안정성 강화
엔비디아 참여 (기술 신뢰 회복)
→ “AI 시대에서 배제되지 않았다”는 신호
2) 외부 고객 확보 (파운드리 현실화)
머스크 테라팹 프로젝트 연결
제조 통제력 회복, 파운드리 전략 실수요 확보
아일랜드 Fab 34 재인수
→ Core Ultra·Xeon 핵심 생산기지 확보
📌 CPU, AI 시대에 다시 중요해지는 구조
AI가 학습에서 추론·에이전틱 AI로 이동하면서
CPU가 다시 제어·스케줄링·조율 등 핵심으로 부상
→ 인텔 Xeon이 구글·엔비디아·SambaNova에 채택되는 이유
📌 장기 전략 방향 (2028 이후)
승부처: 파운드리 + ASIC + 첨단 패키징 + 시스템 통합
AI 시대: 맞춤형 칩 + 메모리 + I/O까지 통합 요구
→ 인텔의 차별화 포인트
📌 리스크는 여전히 존재
PC 수요 둔화 가능성, 원가 상승 부담
18A·14A → 실제 양산/채택 확인 필요
18A 수율 개선, 14A 성숙 속도는 긍정적으로 평가
📌 립부 탄 역할
Cadence 턴어라운드 경험
반도체 기업 전략 재정비 이력
CPU 재평가와 AI 인프라 중심 전략을 통해 ‘생존 기업’에서 ‘재성장 후보’로 시장 신뢰를 회복하는 초기 국면
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8 141
💻 CCL, 단순 소재→핵심 성능 요소로…가격 상승 구조적 전환
📌 핵심 트렌드 3가지
1) 친환경 (무연·무할로겐)
납 제거 → 고온 공정 대응 필요
할로겐 → 인·질소계 소재로 대체
→ 내열성·신뢰성 요구 상승
2) 박형·경량화
더 얇고 가벼운 구조 요구
공정 정밀도·평탄도·치수 안정성 중요
→ 소재·수지 기술 고도화 필요
3) 고주파, 고속 통신 고도화
신호 손실·왜곡 최소화가 핵심
→ CCL 전기적 성능이 직접 영향
📌 왜 가격이 계속 오르나
CCL이 단순 소재 → 시스템 성능 결정 요소로 변화
AI 서버·고속 네트워크 환경에서
→ 신호 품질, 발열, 수율에 직접 영향
산업 자체가 고정밀·고주파·고집적 구조로 이동
📌 핵심 구조 변화
과거: “싸고 안정적이면 되는 소재”
현재: 성능·신뢰성·수율을 좌우하는 핵심 부품
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8 141
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💻 TOTO, 변기 회사에서 AI 반도체 부품 수혜주로 [TrendForce]
출처: TrendForce
📌 TOTO 실적 정리
일본 TOTO가 반도체 장비용 고정밀 세라믹 부품 수요 증가로
실적 모멘텀을 확보하고 있다는 보도.
핵심은 AI 서버 증설과 NAND 수요 회복에 따른 식각 장비용 세라믹 부품 성장.
📌 주요 포인트
FY2026.3 첨단 세라믹 부문 OP 전망: 270억엔
전년 대비 +32%, 사상 최대
그룹 OP 내 비중: 55%
세라믹 부문 OPM: 40% 초과
5년 전 OPM은 9% 미만
📌 주요 제품은:
NAND 식각 장비용 정전척
로직 반도체 식각 챔버 보호용 에어로졸 디포지션 부품
대형 LCD 장비용 고내구 구조 부품
📌 Bloomberg 인용
애널리스트들은 메모리 수급 타이트, AI 데이터센터 투자 지속이 TOTO 수요를 계속 견인할 것으로 언급.
또한 TOTO는 칩렛 통합 공정용 fixture 소재로 구조 부품 적용을 검토 중.
반도체 노출도가 더 커질 가능성.
📌 일본 화학·소재 기업 부각
일본에서는 TOTO 외에도 Ajinomoto, Kao처럼 본업은 비반도체지만
소재·화학 역량을 바탕으로 반도체 밸류체인에 진입한 기업들이 부각되는 중.
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8 141
💻 에이디테크놀로지, 미국 AI 데이터센터향 칩렛 설계 수주
https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=662339
📌 에이디테크놀로지, 美 AI 데이터센터용 칩렛 설계 대형 수주
400억원 규모 HPC SoC 칩렛 개발 턴키 계약 체결
미국 AI 팹리스 대상 (고객사 비공개)
삼성전자 4nm 공정 기반, 설계~양산까지 일괄 수행
📌 핵심 기술
HBM + AI 가속기 통합 SoC
빅다이(Big Die) 기반 칩렛 아키텍처
2.5D 패키징 적용 → 데이터 처리속도↑ / 전력효율↑
📌 일정
2026년 4Q 테이프아웃
2028년 글로벌 양산 목표
📌 포인트
AI 인프라 → 범용칩 → 커스텀 SoC로 전환 가속
디자인하우스 역할 확대 (설계 통합 역량 중요)
북미 AI 고객사 확보 교두보
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https://t.me/growth_semi
8 141
💻 CPO 시장은 2026~2030년 142% CAGR 성장이 전망
핵심은 scale-out보다 scale-up
2030년 전 scale-up CPO가 scale-out을 추월하고, 시장의 주류가 될 가능성이 높음
📌 중요한 이유
💻 Scale-out
랙 간 네트워킹
스위치/모듈 중심
Broadcom + 광모듈 벤더 구도
💻 Scale-up
GPU 패키지에 더 가까운 영역
GPU-to-GPU optical interconnect
AI 클러스터 내부 copper 대체
NVIDIA 중심 captive ecosystem
🔥 즉, 더 큰 파이는 랙투랙 스위칭이 아니라 GPU-to-GPU 광 인터커넥트 쪽에 있음
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8 141
💻 "中마저 물량 없다"…사상 초유 '동박의 난'
https://www.hankyung.com/article/2026050329271
📌 쇼티지 발생
PCB 핵심 소재 CCL 공급 부족 심화
업체들 평소 대비 5배 이상 선발주
납기 : 1개월 → 최대 6개월 이상 지연
→ 소재 없어서 생산 못하는 구간 진입
📌 가격 급등 (역대 최고)
CCL 수입 단가 : 1.18만달러 → 2.07만달러 (+74.5% YoY)
사상 최초 2만달러 돌파
수출 단가도 +65% 상승
→ 수요 증가 + 공급 제약이 동시에 작용
📌 수요 폭발 (AI 사이클)
AI 반도체 + 데이터센터 + 자율주행 동시 성장
엔비디아 블랙웰 GPU용 고사양 PCB 수요 급증
고다층/고속 신호 대응 → 고급 CCL 필수
→ AI → 소재까지 직접 당기는 구조
📌 공급 구조 (밸류체인)
동박 : 롯데에너지머티리얼즈, SK넥실리스
CCL : 두산, LG화학
PCB : 삼성전기, 대덕전자
📌 믹스 변화 (양극화)
생산라인 고부가(T-glass) 중심 전환
범용(E-glass) PCB는 공급 부족 심화
→ 고급 vs 범용 산업 양극화 진행 중
📌 핵심 포인트
AI → 반도체 → PCB → CCL → 동박
→ 밸류체인 하단으로 갈수록 병목 심화
지금은 '칩 부족'이 아니라, '소재 부족'이 산업 속도 결정
💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치]
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💻 대만, 홍징정밀, CPO 광전자 테스트 장비 시장 진입...AI 반도체 테스트/냉각 트렌드 핵심 정리
📌 홍징정밀 (WinWay Technology)
홍징정밀: 대만 반도체 후공정 테스트 핸들러 장비 전문 제조 기업
홍징정밀에 따르면,
→ CPO(광전 통합 테스트) 장비 연내~내년 양산 수요 급증 예상
→ 해당 장비 ASP 크게 상승 (기존 전기 테스트 대비 상위)
📌 차세대 냉각 기술 경쟁 (MCCP vs MCL)
✔️ MCCP (마이크로 채널 콜드플레이트)
3분기 먼저 양산
열 밀도 효율 약 2배 개선
양산 속도 빠름
✔️ MCL (마이크로 채널 리드)
현재 고객 검증 단계
비용 매우 높음
설계 통과 시 3개월 내 테스트 장비 공급 가능
✔️ 결론
두 기술은 경쟁이 아니라 “공존” 구조
고가 제품 → MCL
일반 제품 → MCCP / 기존 수냉
📌 업계 구도
MCCP: Auras Technology 중심 (MCL 부정적)
MCL: Jentech 등 참여
Cooler Master → 두 기술 모두 개발
📌 실적/성장 포인트
ASIC 시장 급성장
SLT 장비 점유율 60~70% 확보
고급 테스트 장비 확대
비전 검사 추가 → ASP +10~15% 상승
약 1000대 수주 확보
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