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https://x.com/yongwoonkang/status/2105319110271803592
How Samsung Became the Ruler of HBM: When Luck Met Hard Work
https://x.com/yongwoonkang/status/2104508394916937782
Santec, a Partner to Nvidia and Huawei, Lives by One Rule: ‘Create What Doesn’t Exist’
https://x.com/yongwoonkang/status/2103861131643363807
Copper signals can no longer travel even 10 centimeters
https://x.com/yongwoonkang/status/2103726757795033169
How Do the Taiwanese Plan to Make the “P” in CoPoS?
https://x.com/yongwoonkang/status/2102978461417513278
When Does Scale-Up Go Optical? — What SemiAnalysis Missed
https://x.com/yongwoonkang/status/2102359524699181152
What Is CCL — and What Does Glass Actually Improve?
https://x.com/yongwoonkang/status/2102252503211573495
Reasons Why Hybrid Bonding Is Extremely Challenging for HBM Stacking
https://x.com/yongwoonkang/status/2101895424647012508
What Spectrum-X’s Success Really Means: A Quiet Revolution in CPO
https://x.com/yongwoonkang/status/2101580379782299861
When Does Scale-Up Go Optical? — What SemiAnalysis Missed
https://x.com/yongwoonkang/status/2100910412372074650
The Hybrid Bonding Story Is Slipping, Just as the Physics Said It Would
https://x.com/yongwoonkang/status/2100825458392924392
MPI vs CHPT: Two Taiwanese Test Companies, One Line, Opposite Paths
https://x.com/yongwoonkang/status/2100796336031531427
Does CPO Really Hurt CCL Makers? And Who Survives? | Yongwoon Kang, CEO of Infomarket
https://x.com/yongwoonkang/status/2100583609338081435
HBM Revolution and SAMSUNG’s Choice - Yongwoon Kang, CEO of Infomarket
https://x.com/yongwoonkang/status/2100581546982027645
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| 3 | Why a Glass Core Doesn't Need Copper Foil
https://x.com/yongwoonkang/status/2105319110271803592
How Samsung Became the Ruler of HBM: When Luck Met Hard Work
https://x.com/yongwoonkang/status/2104508394916937782
Santec, a Partner to Nvidia and Huawei, Lives by One Rule: ‘Create What Doesn’t Exist’
https://x.com/yongwoonkang/status/2103861131643363807
Copper signals can no longer travel even 10 centimeters
https://x.com/yongwoonkang/status/2103726757795033169
How Do the Taiwanese Plan to Make the “P” in CoPoS?
https://x.com/yongwoonkang/status/2102978461417513278
When Does Scale-Up Go Optical? — What SemiAnalysis Missed
https://x.com/yongwoonkang/status/2102359524699181152
What Is CCL — and What Does Glass Actually Improve?
https://x.com/yongwoonkang/status/2102252503211573495
Reasons Why Hybrid Bonding Is Extremely Challenging for HBM Stacking
https://x.com/yongwoonkang/status/2101895424647012508
What Spectrum-X’s Success Really Means: A Quiet Revolution in CPO
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| 7 | 앞으로 우리는 언어 모델이 내놓는 결과물을 이해하는 데 훨씬 더 많은 시간을 쓰게 될 것입니다. 이에 관한 몇 가지 생각과 팁, 요령을 공유합니다.
글쓰기(Writing)
제가 효과를 봤던 방법 중 하나는 LLM에게 어떤 내용을 ASD-STE100 방식으로 설명해 달라고 요청하는 것입니다.
ASD-STE100은 원래 항공우주 정비 문서를 위해 개발된 통제 영어(Controlled Language) 규격입니다.
LLM들은 이 언어 규격을 상당히 잘 이해하고 있으며, ASD-STE100에는 명료한 문장 작성 방식에 대한 강한 제약이 적용됩니다. 개인적으로는 이렇게 작성된 글이 훨씬 읽기 쉽다고 느끼는 경우가 많습니다.
다만 규격 자체가 상당히 엄격하기 때문에, 때로는 조금 완화해서 다음과 같이 요청하기도 합니다.
“ASD-STE100 스타일을 80% 정도 적용해서 설명해 줘.”
그런데 이것보다 더 좋은 방법도 있습니다.
다이어그램 / 이미지(Diagrams / Images)
글로 설명해 달라고 하는 대신, LLM에게 다이어그램을 만들어 달라고 요청해 보세요.
다이어그램은 정보를 훨씬 쉽게 처리하고, 구조를 파악하고, 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
하지만 이보다 더 좋은 방법도 있습니다.
웹페이지(Web Pages)
출력 결과를 “HTML로 만들어 달라”고 요청하면 아름답고 인터랙티브한 웹페이지 형태로 결과를 받아볼 수 있습니다.
LLM의 프론트엔드 개발 능력이 빠르게 향상되고 있기 때문에, 이제는 상당히 멋진 사용자 경험과 애니메이션 등을 직접 만들어낼 수 있습니다.
하지만 이것보다 더 좋은 방법도 있습니다.
설명 영상(Explainer Videos)
제가 가장 큰 가능성을 보고 있는 출력 형식은 어떤 주제든 완전히 맞춤형으로 제작되는 설명 영상입니다.
예를 들어 다음과 같은 요청을 실험해 볼 수 있습니다.
“X라는 주제를 3Blue1Brown(3b1b) 스타일의 설명 영상으로 만들어 줘. 음성 내레이션에는 내 ElevenLabs API 키를 사용해.”
후자의 경우 ElevenLabs API 키가 필요합니다. 또는 LLM에게 로컬 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 괜찮은 무료 대안을 찾아 달라고 요청할 수도 있습니다.
그리고 놀랍게도, 이게 실제로 작동하기 시작했습니다.
요약하면 다음과 같습니다.
LLM의 성능이 향상될수록 모델이 점점 더 많은 실무를 자율적으로 처리하게 될 것입니다. 그에 따라 인간이 담당하는 업무의 상당 부분은 한 단계 더 높은 추상화 수준인 감독(oversight)과 이해(understanding) 쪽으로 이동하게 될 것입니다.
다행히 이 과정에서도 LLM이 도움을 줄 수 있습니다. 지능과 코드 생성 능력이 점점 더 풍부하고 저렴하게 이용 가능해지면서, 과거에는 제작 비용 때문에 도저히 만들 이유가 없었던 대규모의 맞춤형이면서 일회성으로 사용하고 버릴 수 있는 소프트웨어 결과물을 요청할 수 있게 됐습니다. 예를 들면 맞춤형 웹앱이나 설명 영상 같은 것들입니다.
이 가능성의 한계를 계속 밀어붙여 보세요. 생각보다 훨씬 놀라운 결과를 보게 될 것입니다.
https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479?s=20
#안드레카파시 | 200 |
| 8 | NVIDIA와 SoftBank가 각각 OpenAI에 약속했던 마지막 100억 달러의 투자금을 납입했습니다.
The Information에 따르면, 이에 따라 2026년 10월 1일부로 양사의 투자 약정 이행이 완료됐습니다.
앞서 Amazon이 지난 7월 500억 달러의 투자를 완료한 것을 포함하면, 3개 핵심 투자자는 OpenAI가 지난 3월 진행한 1,220억 달러 규모 투자 라운드 가운데 총 1,100억 달러를 실제 납입한 셈입니다.
https://www.theinformation.com/briefings/exclusive-nvidia-softbank-make-final-20-billion-investment-openais-last-round | 230 |
| 9 | 🔔 KB국민은행서도 고객정보 유출…금융권 불안감 확산(1보)
📈 #KB금융
📝 #금융보안 #개인정보보호
고객정보 유출로 KB금융의 보안 관련 비용과 금융당국 제재·평판 리스크가 커질 수 있으나 유출 규모는 제한적입니다.
⬜⬜⬜⬜🟦│⬜⬜⬜⬜⬜
【 겁나빠른 #드리고봇 뉴스 】
https://dreago.kr/n/d4bfa8 | 178 |
| 10 |  모든 ChatGPT 유료 계정을 대상으로 한 글로벌 리셋이 내일 오전 10시(미 서부시간, PST)에 적용됩니다.
GPT-6.1 Sol의 초반 속도가 느렸던 점에 대해 양해 부탁드립니다. 출시 후 첫 이틀 동안 트래픽이 폭증하면서 큰 부하가 발생했지만, 현재는 다시 예상했던 정상 속도로 작동하고 있습니다. | 164 |
| 11 | Infineon, 태국에 신규 후공정 생산 허브 개소…미래 성장 위한 공급망 복원력 강화
Business & Financial Press
2026년 10월 1일
신규 후공정 생산 허브를 통해 Infineon의 글로벌 생산 네트워크를 강화하고 지역별 생산거점을 더욱 다변화
전략적 투자를 통해 성장 중인 태국 반도체 생태계와 인재 육성을 지원하고, 최대 1,000개의 고숙련 일자리 창출
단계적 증설이 가능하도록 설계돼 향후 방콕 사업장이 Infineon의 최대 후공정 생산거점 중 하나로 성장할 잠재력 보유
태국 방콕, 2026년 10월 1일 – Infineon Technologies AG(FSE: IFX / OTCQX: IFNNY)는 태국 총리 아누틴 찬위라꾼(Anutin Charnvirakul)과 Infineon Technologies 최고운영책임자(COO) 알렉산더 고르스키(Alexander Gorski)가 참석한 가운데 태국 사뭇쁘라깐(Samut Prakan), 방콕에 위치한 신규 후공정 생산시설을 공식 개소했습니다.
이번 신규 생산거점은 Infineon의 글로벌 제조 네트워크를 강화하고 지역별 생산기반을 한층 더 다변화하는 동시에, 향후 성장을 위한 추가 생산능력을 확보하기 위한 것입니다.
동남아시아의 중심부에 전략적으로 자리한 이 사업장은 디지털화, 전동화, 에너지 전환에 힘입어 장기적인 반도체 수요가 지속적으로 증가하는 상황에서 Infineon이 전 세계 고객들에게 보다 안정적으로 제품을 공급할 수 있는 역량을 강화합니다.
향후 최대 5개 모듈까지 확장 가능
미래 성장에 대비해 설계된 이 생산시설은 향후 최대 5개 모듈(module)까지 확장할 수 있으며, 장기적으로 방콕 사업장이 Infineon의 최대 후공정 생산거점 가운데 하나로 성장할 가능성을 갖추고 있습니다.
이번 사업장은 Infineon이 전 세계에 분산 구축한 제조 네트워크를 전략적으로 보완하는 거점으로, 현재 진행 중인 Infineon의 전공정(frontend) 생산능력 확대와도 상호 보완적인 역할을 하게 됩니다.
Infineon Technologies의 COO 알렉산더 고르스키는 다음과 같이 말했습니다.
“방콕 사업장이 저희 글로벌 제조 네트워크에서 중요한 의미를 갖는 이유는 지리적 입지와 성장 잠재력이 결합돼 있기 때문입니다.
저희는 빠르게 성장하는 반도체 생태계와 글로벌 물류망에 대한 뛰어난 접근성을 갖춘 동남아시아의 중심부에 새로운 생산 허브를 구축하고 있습니다.
이를 통해 지역별 제조 네트워크를 더욱 다변화하고, 고객들에게 보다 높은 공급망 복원력과 유연성을 갖춘 생산능력을 제공할 수 있게 됩니다.
방콕 사업장은 처음부터 미래를 염두에 두고 설계했습니다. Module A를 시작으로 향후 최대 5개 모듈까지 확장할 수 있으며, 이는 미래 성장에 대응할 수 있는 매우 높은 확장성을 제공합니다.”
태국의 아누틴 찬위라꾼 총리는 다음과 같이 말했습니다.
“Infineon이 방콕 사뭇쁘라깐에 신규 후공정 생산시설을 건설한 것은 태국이 향후 주요 반도체 생산거점으로 성장할 수 있다는 데 대한 강력한 신뢰의 표현입니다.
우리는 함께 태국의 반도체 생태계를 발전시키고, 글로벌 가치사슬에서 태국의 역할을 강화하는 동시에 미래 세대를 위한 새로운 기회와 고숙련 일자리를 창출하고 있습니다.
Infineon의 장기적인 투자를 환영하며, 앞으로 양측의 협력이 더욱 확대되기를 기대합니다.”
태국 반도체 생태계에 대한 장기 투자
태국은 국가 기술전략을 바탕으로 강력한 반도체 생태계 구축을 추진하고 있으며, 이는 동남아시아 지역의 첨단 제조업과 기술 중심 성장을 가속하는 새로운 동력이 되고 있습니다.
태국은 동남아시아 전역으로 연결되는 뛰어난 접근성을 갖추고 있고, 주요 고객 시장과 가까우며, 오랜 반도체 제조 역사를 보유하고 있습니다.
방콕 신규 사업장은 현지에 축적된 전문역량과 기존 파트너십, 고숙련 인력을 기반으로 구축됐으며, 동시에 빠르게 성장하고 있는 태국 반도체 생태계의 추가 발전에도 기여하게 됩니다.
현재 이 사업장에는 약 350명이 근무하고 있으며, 첫 번째 건물인 Module A의 생산능력이 본격적으로 확대되면 약 1,000명까지 고용이 늘어날 것으로 예상됩니다.
Infineon은 제조시설 투자뿐 아니라 대학, 교육기관, 산업 파트너들과의 협력을 통해 현지 인재 육성도 지원하고 있습니다.
복잡하고 고부가가치인 반도체 솔루션 생산역량 확대
방콕 사업장은 첨단 자동화, 확장 가능한 설계, 디지털 제조 인프라를 결합해 대규모 생산에서도 높은 효율성과 안정성, 품질을 유지할 수 있도록 구축됐습니다.
신규 부지에 처음부터 건설된 그린필드(greenfield) 생산시설로, Infineon이 기존 후공정 생산거점에서 축적한 검증된 노하우를 활용하면서도 변화하는 고객 요구와 새로운 기술, 대규모 생산량에 유연하게 대응할 수 있도록 설계됐습니다.
방콕 사업장은 높은 수준의 자동화를 기반으로 첨단 클린룸, 조립(assembly), 테스트(test) 설비를 갖추고 있으며, 반도체 후공정 전반뿐만 아니라 웨이퍼 테스트(wafer test)까지 수행할 수 있습니다.
이러한 독특한 생산능력 조합은 Infineon 글로벌 제조 네트워크에서 방콕 사업장의 역할을 더욱 강화합니다.
또한 자동차, 산업, 에너지 인프라 등 다양한 분야에 적용되는 더욱 복잡하고 고부가가치인 반도체 솔루션을 생산할 수 있도록 하며, 전 세계의 전동화, 에너지 효율 향상, 디지털화를 촉진하는 핵심 기술 발전에 직접 기여하게 됩니다.
설계 단계부터 반영한 지속가능성
방콕 사업장은 100% 친환경 전력으로 운영됩니다.
또한 용수 재활용 시스템과 빗물 집수 시스템을 도입했으며, 사업장 내에서 재생에너지를 직접 생산할 수 있도록 태양광 모듈도 설치했습니다.
이러한 조치들은 자원 효율적인 반도체 제조를 지원하는 동시에, 전체 가치사슬 전반에서 탄소발자국을 지속적으로 줄이겠다는 Infineon의 전략적 목표 달성에도 기여합니다.
https://www.infineon.com/press-release/2026/infpr202610-144 | 118 |
| 12 | 〈마이크론, 대만 투자 확대〉향후 수년간 건설비 지출 ‘글로벌 톱5’ 수준…L&K·Marketech 등 대만 협력사 해외 동반 진출
鉅亨網(CnYES) 웨이즈하오 기자 | 타이베이
2026년 10월 1일 13:39
Micron Technology(마이크론, MU-US)가 전 세계적으로 대규모 생산능력 확대에 나선 가운데, 루둥후이(盧東暉) Micron Taiwan 회장은 1일 마이크론의 향후 수년간 건설비 지출 규모가 상당할 것이라고 밝혔습니다.
그는 이를 글로벌 대형 건설사들의 연간 프로젝트 규모와 비교할 경우, 일부 대형 중국 기업을 제외하면 마이크론의 건설 투자 규모가 세계 5위권에 들어갈 정도라며 막대한 공장 건설 수요가 발생하고 있다고 설명했습니다.
루 회장은 이번에 여러 대만 협력업체를 직접 거론했습니다. L&K Engineering(亞翔, 6139-TW), Marketech International(帆宣, 6196-TW), United Integrated Services·UIS(漢唐, 2404-TW), Yankey Engineering(洋基工程, 6691-TW), CTCI(中鼎, 9933-TW) 등이 이미 마이크론의 해외 생산거점 건설에 참여하고 있습니다.
Marketech는 미국 아이다호주 보이시(Boise)에 진출해 마이크론의 반도체 장비 설치를 지원하고 있습니다. L&K Engineering은 싱가포르 프로젝트에 참여해 현지 첨단 웨이퍼 팹 건설에 나섰으며, UIS는 과거 일본 히로시마 신규 공장의 설계 및 엔지니어링 컨설팅에 참여했습니다. CTCI 역시 싱가포르에서 웨이퍼 테스트 관련 공장 건설에 참여하고 있습니다.
이 밖에도 마이크론의 공급망 파트너에는 ACTER(聖暉, 5536-TW), Scientech(辛耘, 3583-TW), Mirle Automation(盟立, 2464-TW), Linde LienHwa Industrial Gases(聯華林德), San Fu Chemical(三福化, 4755-TW), Fu Tsu Construction(互助), JJP Architects & Planners(潘冀), KRIS YAO | ARTECH(大元), Tatung(大同, 2371-TW), ECOVE(崑鼎, 6803-TW)* 등이 포함됩니다.
루 회장에 따르면 마이크론은 현재 미국, 대만, 일본, 싱가포르, 인도에서 동시에 생산거점을 확대하고 있습니다.
미국에서는 보이시에 대규모 신규 공장을 건설하고 있으며, 뉴욕주 시러큐스(Syracuse) 인근에도 첨단 제조단지를 조성할 예정입니다. 일본과 싱가포르, 인도에서도 지속적으로 생산능력을 확대하고 있습니다.
대만에서는 타오위안, 타이중, 퉁뤄, 타이난 등 4대 생산거점에서 공장 신·증설과 기존 시설 개조, 장비 반입·설치 작업이 전면적으로 진행되고 있습니다.
이처럼 세계 여러 지역에서 동시에 대규모 건설 프로젝트가 진행되면서 마이크론은 전례 없는 수준의 대형 건설 프로젝트 관리 문제에 직면하고 있습니다.
루 회장은 앞서 마이크론이 향후 수년간 공장 건설에 투입할 금액을 글로벌 대형 건설사들의 사업 규모와 비교해본 결과, 규모가 가장 큰 일부 기업을 제외하면 마이크론의 건설 투자액이 세계 5위권에 들어갈 가능성도 있다고 설명했습니다. 현재 마이크론의 공장 건설 규모가 그만큼 막대하다는 의미입니다.
전 세계 여러 웨이퍼 팹이 동시에 착공하면서, 현재 생산능력 확대 과정에서 가장 큰 난관 가운데 하나는 건설·엔지니어링 인력 부족으로 바뀌고 있습니다.
루 회장은 현재 전기공, 용접공, 배관 시공 인력, 장비 설치 엔지니어뿐 아니라 보다 복잡한 장비 셋업·조정과 시스템 통합을 담당할 전문인력까지 모두 크게 부족하다고 밝혔습니다.
특히 세계 각지에서 반도체 팹 증설 프로젝트가 동시에 진행되면서 각 프로젝트가 한정된 엔지니어링 인력을 확보하기 위해 경쟁하고 있어, 뚜렷한 인력·자원 쟁탈 현상이 나타나고 있습니다.
인력뿐만 아니라 특수 소재와 부품 역시 또 다른 문제로 떠오르고 있습니다.
웨이퍼 팹에 사용되는 고순도 가스 배관, 특수 배관재, 클린룸 설비는 모두 반도체 제조공정의 엄격한 요구조건을 충족해야 하기 때문에 일반 산업용 규격 제품으로 대체할 수 없습니다.
따라서 전 세계에서 반도체 공장 건설이 급증하면서 일부 특수 소재와 부품 역시 공급이 빠듯해지고 있습니다.
루 회장은 이처럼 전례 없이 큰 규모의 공장 건설을 추진하려면 마이크론도 기존의 엔지니어링·건설 관리 방식을 다시 설계하고, 공급업체들과 한층 더 긴밀한 협력관계를 구축해야 한다고 강조했습니다.
그래야 생산능력 가동 시점을 앞당기고 고객 수요에 대응할 수 있다는 설명입니다.
그는 마이크론과 공급망의 관계를 설명하면서 여러 차례 “Together(함께)”라는 표현을 사용했습니다. 반도체 기업 한 곳이 자체 역량만으로 이 같은 대규모 생산능력 확대를 완수하는 것은 불가능하며, 장비·소재·엔지니어링 공급업체뿐 아니라 정부와 전체 반도체 생태계가 함께 참여해야 한다고 강조했습니다.
루 회장은 대만의 반도체 생태계가 이미 상당히 성숙했지만, 대만의 토지와 인력 자원에는 결국 한계가 있다고 지적했습니다.
따라서 대만의 반도체 팹 시설 엔지니어링 업체와 공급망 기업들이 다음 단계에서 성장할 수 있는 기회 가운데 하나는 마이크론을 비롯한 반도체 고객사들의 글로벌 증설을 따라 해외 시장으로 함께 진출하는 것이라고 설명했습니다.
대만 공급업체 입장에서도 마이크론의 해외 공장 건설 프로젝트에 참여하면 마이크론의 생산능력 확대를 지원하는 동시에 미국, 일본, 싱가포르 등 해외 시장에 새로운 사업 거점을 구축할 수 있어 또 하나의 성장 기회가 될 수 있다고 말했습니다.
루 회장은 현재 마이크론이 직면한 과제는 더 이상 단일 웨이퍼 팹을 증설하는 수준이 아니라, 세계 여러 지역에서 대규모 제조거점을 동시에 건설하는 것이라고 강조했습니다.
따라서 앞으로 건설·엔지니어링 업체, 장비업체, 소재업체, 전문인력 자원을 얼마나 효과적으로 통합하느냐가 새로 확보되는 생산능력을 얼마나 신속하게 가동해 시장에 공급할 수 있을지를 좌우하는 핵심 요인이 될 것이라고 밝혔습니다.
https://news.cnyes.com/news/id/6619490 | 130 |
| 13 |  https://x.com/yongwoonkang/status/2105319110271803592?s=20 | 64 |
| 14 | Volantis가 8,800만 달러 규모의 Series A 투자 유치를 발표하게 되어 매우 기쁩니다.
저희는 광(Optics) 기술을 활용해 AI의 메모리 병목 문제를 해결하고 있습니다. 이를 통해 하나의 칩이 막대한 용량의 빠르고 저렴한 메모리를 사용할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.
칩당 메모리 대역폭과 용량을 모두 수십~수백 배, 즉 자릿수(orders of magnitude) 단위로 끌어올림으로써, 10조 개 이상의 파라미터를 가진 초대형 모델에서도 사용자당 최대 초당 1만 토큰(tps)의 초고속 추론을 구현할 수 있습니다. 동시에 토큰당 비용($/token)도 낮출 수 있습니다.
우선적으로는 상상을 초월할 정도로 빠른 AI 에이전트를 가능하게 할 것입니다. 예를 들어 지금은 몇 시간이 걸리는 코딩 에이전트의 작업을 몇 분, 심지어 몇 초 만에 끝내는 것을 생각해 볼 수 있습니다.
더욱 흥미로운 점은 광 기술이 메모리 시스템의 성능과 규모를 근본적으로 확장할 수 있는 방식이라는 것입니다.
매년 2배 수준의 개선이 아니라, 새로운 세대가 나올 때마다 자릿수 단위로 성능을 끌어올릴 수 있습니다.
이는 AI 산업 자체를 구조적으로 새로운 단계로 전환시킬 수 있습니다. AI 스케일링 법칙을 다시 가속하고, 전체 코드 저장소(repository)를 하나의 컨텍스트 윈도 안에 담는 것을 비롯해 지금까지 어려웠던 다양한 활용을 가능하게 할 것입니다.
저희 팀은 그동안 수많은 핵심 반도체 기술을 개척해 왔습니다.
최초의 CoWoS 제품, 초기 HBM, 최초의 실리콘 포토닉스 기반 CPO(Co-Packaged Optics) 시스템, 최초의 대량생산형 파장가변 VCSEL, 그리고 빛을 이용해 프로세서끼리 직접 통신하는 최초의 시스템 등을 개발한 경험을 갖고 있습니다.
저희는 이미 칩 패키지 내부의 동일한 크기의 초미세 전기 배선보다 10배 이상 먼 거리까지 데이터를 전송하는 데 성공했습니다.
그리고 차세대 설계는 이미 테이프아웃(tape-out)을 완료했습니다.
이번 설계는 실제 적용에 필요한 전송 거리에서 세계 최고 수준의 대역폭 밀도(bandwidth density)를 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다.
자세한 내용:
volantissemi.ai/news-insights/
https://x.com/semiDL/status/2105659000545059287?s=20 | 196 |
| 15 | 마이크론, 예상 웃도는 실적·강력한 가이던스 제시…데이터센터 매출 11배 급증
게시: 2026년 9월 30일 오후 4시 15분(미 동부시간)
업데이트: 2026년 10월 1일 오전 9시 59분(미 동부시간)
메모리 반도체 업체 Micron Technology(마이크론)가 AI 인프라 수요 급증에 따른 수혜를 이어가면서 시장 예상치를 웃도는 분기 실적을 발표했습니다. 시간외 거래에서 주가는 소폭 상승했습니다.
LSEG가 집계한 시장 컨센서스와 비교한 실적은 다음과 같습니다.
조정 주당순이익(EPS): 33.42달러 — 예상 31.61달러
매출: 542억3,000만 달러 — 예상 510억7,000만 달러
마이크론이 발표한 자료에 따르면 회계연도 4분기 매출은 전년 동기 113억2,000만 달러에서 거의 4배로 증가했습니다.
마이크론은 회계연도 1분기 매출을 약 615억 달러, 조정 주당순이익을 38.15달러로 전망했습니다. LSEG가 집계한 애널리스트 예상치는 매출 570억 달러, 조정 주당순이익 35.40달러였습니다.
마이크론 주가는 지난 1년 동안 500% 이상 급등했습니다. AI 모델과 AI 워크로드에 필요한 메모리 반도체 수요가 사상 유례없는 수준으로 치솟으면서 전 세계적으로 공급 부족이 발생한 데 따른 것입니다.
이 같은 메모리 공급 부족은 메모리 가격 급등으로 이어졌으며, Apple의 iPad와 MacBook 등 소비자 전자제품 가격 상승에도 영향을 미쳤습니다.
Gabelli Funds의 헨디 수산토(Hendi Susanto)는 실적 발표 후 이메일을 통해 마이크론의 이번 실적에 대해 “또 한 번 시장 예상치를 크게 웃돌면서 전망치까지 상향한 강력한 실적”이라고 평가했습니다.
수산토는 다음과 같이 말했습니다.
“현시점에서 가까운 미래에 메모리 업황 사이클이 하락 국면으로 전환될 것임을 시사하는 부정적인 데이터는 아직 보지 못했습니다.”
마이크론은 미국에 본사를 둔 기업 가운데 유일하게 HBM(High Bandwidth Memory·고대역폭 메모리)을 생산하는 업체입니다. HBM은 범용 DRAM(동적 램)을 여러 층으로 적층해 만드는 고성능 메모리입니다.
회계연도 4분기 DRAM 매출은 전년 동기 대비 343% 증가한 398억 달러를 기록했으며, 전체 매출의 **73%**를 차지했습니다.
산제이 메로트라(Sanjay Mehrotra) 마이크론 CEO는 실적 발표 컨퍼런스콜에서 회사가 “차세대 HBM 제품에 대한 강력한 로드맵을 확보하고 있다”고 밝혔습니다.
또한 마이크론이 NVIDIA(엔비디아)와 함께 업계 최초의 ‘커스텀 HBM 구현(custom HBM implementation)’을 개발하고 있다고 설명했습니다.
최근 분기 순이익은 377억 달러, 주당 32.87달러로 증가했습니다. 전년 동기에는 순이익 32억 달러, 주당 2.83달러였습니다.
NVIDIA와 AMD 등 주요 반도체 업체가 개발하는 첨단 GPU와 CPU는 AI 워크로드를 처리하기 위해 갈수록 더 많은 HBM을 필요로 하고 있습니다. 그러나 세계 주요 HBM 공급업체들의 생산능력은 현재 수요를 따라가지 못하고 있습니다.
마이크론이 HBM 생산 확대를 위해 2,500억 달러를 투자해 신규 생산단지 두 곳을 건설하고 있는 이유도 여기에 있습니다.
가장 큰 생산단지는 올해 1월 미국 뉴욕주 클레이(Clay)에서 착공했으며, 아이다호주 보이시(Boise)에 건설 중인 첫 번째 신규 팹은 내년 가동을 시작할 예정입니다.
HBM 시장을 주도하고 있는 SK hynix(SK하이닉스)와 Samsung Electronics(삼성전자) 역시 본거지인 한국에서 대규모 HBM 생산시설 증설을 진행하고 있습니다.
마이크론은 이들 3개 업체 가운데 HBM 시장점유율이 가장 낮지만, 시가총액은 이미 1조2,000억 달러를 넘어섰습니다.
메로트라 CEO는 화요일 도널드 트럼프 미국 대통령이 주최한 AI 규제 관련 정상회의에 참석했습니다. 이는 10여 년 만에 처음으로 미국을 방문한 시진핑 중국 국가주석과의 백악관 만찬에 참석한 지 며칠 뒤였습니다.
메로트라는 컨퍼런스콜에서 마이크론이 2026 회계연도에 모든 직원의 보상을 인상했다고 밝혔습니다.
대만 마이크론 공장에서는 임금과 노동조건 협상을 둘러싸고 수백 명의 직원이 파업을 예고했습니다. SK하이닉스와 삼성 등 경쟁업체에서도 유사한 노사 갈등이 있었으며, 그 결과 일부에서는 50만 달러가 넘는 성과급이 지급되기도 했습니다.
https://www.cnbc.com/2026/09/30/micron-mu-q4-earnings-report-2026.html?&qsearchterm=micron
#마이크론 | 159 |
| 16 | 최대 8배 더 빠르게. 이제 그 이유를 아시겠죠. ⚡️
OpenAI(@openai)의 GPT-6 Astra Ultrafast는 NVIDIA 기반으로 구동됩니다.
https://x.com/nvidia/status/2105809442365423918?s=20 | 240 |
| 17 | $GOOGL, 사상 처음으로 AI 칩을 우주 궤도에 올렸습니다.
Google과 Planet Labs($PL)는 SpaceX의 Transporter-18 임무를 통해 ‘Project Suncatcher M1’ 발사에 성공했습니다.
Planet은 이미 우주선과 교신에 성공했으며, 현재 초기 가동 및 성능 점검(commissioning) 작업에 들어갔다고 밝혔습니다. 이번 임무는 Google의 TPU(Tensor Processing Unit)를 실제 우주 궤도에서 시험하는 사상 첫 사례입니다.
냉장고 크기의 이 프로토타입 위성에는 Google이 자체 개발한 AI 가속기인 Trillium TPU 4개가 탑재돼 있습니다.
다만 아직 ‘우주 데이터센터’라고 부를 단계는 아닙니다. 이번 시험의 목적은 Google이 지상에서 사용하는 것과 동일한 종류의 AI 하드웨어가 로켓 발사 환경을 견디고, 저궤도(LEO)에서 머신러닝 워크로드를 안정적으로 수행할 수 있는지 확인하는 것입니다.
Google이 이번에 검증하려는 핵심 엔지니어링 과제는 크게 세 가지입니다.
1. 방사선(RADIATION)
우주 방사선은 연산 오류를 일으키거나 전자장비 자체를 손상시킬 수 있습니다.
Google은 앞서 Trillium TPU에 양성자 방사선(proton radiation)을 조사하는 시험을 진행했으며, 그 결과 이 TPU가 5년간의 우주 임무에서 예상되는 누적 방사선량보다 더 높은 수준도 견딜 수 있는 것으로 확인됐습니다.
2. 냉각(COOLING)
우주에는 공기가 없기 때문에 팬을 이용해 칩을 식힐 수 없습니다.
따라서 칩에서 발생한 열을 히트파이프(heat pipe)를 통해 라디에이터로 전달한 뒤, 우주 공간으로 복사 방출해야 합니다.
현재 프로토타입은 AI 워크로드를 약 15분씩 집중적으로 가동한 뒤 시스템을 냉각시키는 방식으로 운용될 것으로 예상됩니다.
3. 네트워킹(NETWORKING)
Google의 장기적인 구상은 위성 한 대를 운용하는 것이 아닙니다.
각각 수십 개의 TPU를 탑재한 여러 위성을 클러스터 형태로 구성하고, 위성 간을 고속 레이저 링크로 연결하는 것이 목표입니다.
Google은 미래의 AI 워크로드를 처리하려면 위성 간 통신에 초당 수십 테라비트(Tbps) 규모의 대역폭이 필요할 수 있다고 추정하고 있습니다.
Google이 구축한 지상 프로토타입에서는 이미 양방향 각각 800Gbps의 전송 속도를 구현했습니다.
그렇다면 왜 굳이 AI 컴퓨팅을 우주에 배치하려는 것일까요?
적절한 저궤도에서는 위성이 거의 지속적으로 태양광을 받을 수 있기 때문에, 태양광 패널이 지상보다 최대 8배 많은 전력을 생산할 수 있습니다.
이는 현재 AI 데이터센터가 직면한 가장 큰 제약 가운데 하나인 전력 문제를 크게 완화할 가능성이 있다는 의미입니다.
경제성은 어떨까요?
Google은 향후 발사 비용이 계속 하락해 2030년대 중반까지 1kg당 약 200달러 이하로 내려갈 경우, 우주에서 컴퓨팅 인프라를 운용하는 비용이 동급 지상 데이터센터의 에너지 비용 수준에 근접하기 시작할 수 있다고 추산하고 있습니다.
https://x.com/wallstengine/status/2105811106841419835?s=20 | 329 |
| 18 | 더 높이, 우주를 향해. 🚀
오늘 저희는 Planet(@planet)과 협력해, TPU 4개를 탑재한 프로토타입 위성을 SpaceX(@SpaceX)의 Transporter-18 승차공유 발사 임무를 통해 우주로 쏘아 올렸습니다.
이번 발사는 언젠가 우주에 확장 가능한 머신러닝 인프라를 구축할 수 있을지를 탐구하는 장기 연구 문샷 프로젝트인 Project Suncatcher의 첫걸음입니다.
앞으로 몇 주 동안 TPU가 우주의 **물리적 충격과 스트레스, 방사선, 극심한 온도 변화**를 얼마나 잘 견뎌내는지에 대한 궤도상 데이터를 수집할 예정입니다.
어떤 결과가 나오든, 그 과정에서 얻은 모든 데이터를 향후 설계를 개선하고 정교화하는 데 활용할 것입니다.
https://x.com/Google/status/2105803583648100611?s=20 | 264 |
| 19 |  “서버 랙이랑 냉각 장치 잔뜩 집어넣은 거대한 박스를 만드는 대신, GPU를 태양광 패널 위에 그냥 흩뿌려 놓으면 돼요. 패널 하나가 1kW 만들고 GPU 하나도 1kW 쓰니까 딱 맞거든요. GPU 하나 죽으면 어쩌냐고요? 신경 안 써도 됩니다. 이 위성에 GPU가 100개 있는데, 하나가 나가도 나머지 99개는 멀쩡히 돌아가니까요.”
#우주데이터센터 | 493 |
| 20 | 이종집적 및 첨단패키징 | 412 |
