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💻 삼성전자, 세계 첫 HBM4E 샘플 공급…차세대 AI 메모리 선점 https://www.bloter.net/news/articleView.html?idxno=663878 📌차세대 AI 메모리 선점 삼성전자가 7세대 HBM 제품인 HBM4E 12단 샘플을 세계 최초로 글로벌 고객사에 공급 지난 2월 HBM4 양산 출하 이후 3개월여 만에 차세대 제품까지 공급 단계에 진입 📌 성능·효율 동시 개선 HBM4E는 핀당 동작 속도 최대 16Gbps를 지원 전작 HBM4 대비 속도는 20% 이상, 에너지 효율은 16%, 열 저항 특성은 14% 이상 개선 📌 48GB 고용량 구현 12단 제품 기준 48GB 용량 구현 향후 고객 환경에 맞춰 32GB 8단, 64GB 16단 제품으로 라인업 확대 예정 📌 메모리·파운드리 턴키 강점 삼성전자는 1c D램과 자체 4나노 로직 다이를 적용 메모리, 파운드리, 시스템LSI, 첨단 패키징을 아우르는 원스톱 턴키 구조가 차별점 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 박성현 리벨리온 대표 “이젠 NPU 시대…K추론으로 엔비디아 독점 깰 것” https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0004625497 📌 박성현 대표의 핵심 주장 앞으로는 AI를 실제 서비스에 활용하는 “추론(Inference)” 시장이 더 커질 가능성 이 시장에서는 GPU보다 추론 특화 NPU가 유리 📌 과거 사례와 비교 IBM 독점 시대 → 인텔이 개방형 생태계로 승리 현재 AI 시장 → 엔비디아 CUDA 독점 구조 향후 → 빅테크들이 오픈소스 기반으로 엔비디아 의존도를 줄이려 함 📌 리벨리온의 전략 “추론 전용 NPU” 최적화 전략을 택함 리벨리온은 단독 기술 기업이 아니라 “반도체 연합군” 전략을 강조 협력/투자 기업: 삼성전자 SK하이닉스 Arm Marvell Technology Amkor Technology Pegatron 📌 현재 사업 진행 상황 (상용사례) SK텔레콤: 에이닷 통화요약 서비스 KT: NPUaaS 구축 Saudi Aramco: 소버린 AI 인프라 협력 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 급성장하는 인텔 EMIB 패키징…실리콘 캐패시터도 뜬다 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260528111851 📌 EMIB-T 성장 본격화 인텔의 2.5D 패키징 기술 EMIB-T가 차세대 AI 반도체 패키징 대안으로 부상 TSMC CoWoS 공급 부족 속에서 빅테크들의 대체 패키징 수요가 확대되는 흐름 📌 구글 AI칩 선제 적용 구글은 내년 하반기 출시 예정인 차세대 AI가속기 v8e에 EMIB 기판을 채택 칩 양산은 TSMC, 설계·제조 지원은 미디어텍, 패키징은 인텔이 담당하는 구조 📌 실리콘 커패시터 채용 인텔은 EMIB 성능 강화를 위해 내년부터 실리콘 커패시터를 대량 적용할 예정 AI칩 고주파 영역에서 발생하는 전압강하 문제를 해결하기 위한 목적 📌 MLCC 한계 보완 실리콘 커패시터는 기존 MLCC 대비 ESL·ESR이 100배 이상 낮은 것이 강점 고성능 AI 반도체에서 신호 손실을 줄이고 전력 안정성을 높이는 역할 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 CPO 생태계, 차세대 AI 인터커넥트 핵심으로 부상 📌 CPO란 CPO는 광엔진을 스위치칩이나 메인 프로세서 가까이에 통합하는 차세대 패키징 구조 전기 신호 한계를 줄이고 데이터센터 내 초고속 통신 효율을 높이는 기술 📌 빅테크·반도체 기업 진입 엔비디아, 브로드컴, AMD, 마벨, 구글 등이 스위치칩·메인 프로세서 영역에서 경쟁 AI 데이터센터 대역폭 확대에 따라 CPO 채택 필요성이 커지는 흐름 📌 광엔진·패키징 밸류체인 광엔진 설계와 생산에는 TSMC, 인텔, 삼성, 엔비디아, 브로드컴 등이 참여 패키징과 조립은 TSMC, 인텔, 삼성, SPIL, 순신 등이 주요 플레이어 📌 핵심 부품 공급망 광섬유는 코닝, 후지쿠라, 후루카와 등이 담당 커넥터는 센코, 암페놀 CW 레이저는 코히런트, 루멘텀, 미쓰비시전기, 브로드컴, 인텔 등이 주요 공급사 📌 시장 포인트 AI 서버가 800G, 1.6T, 3.2T로 진화하면서 전기 연결만으로는 한계가 커지는 구간 CPO는 광통신, 패키징, 기판, 레이저, 커넥터까지 묶이는 차세대 AI 인프라 밸류체인으로 부상 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 "하이퍼스케일 생태계로"…퓨리오사AI·브로드컴, '2나노 AI 칩' 공동 개발 https://www.news1.kr/industry/sb-founded/6179693 📌 브로드컴과 전략적 파트너십 퓨리오사AI가 브로드컴과 2나노 공정·HBM4/4E 기반 3세대 AI 가속기 공동 개발 추진 차세대 AI 추론 플랫폼을 함께 구축할 계획 📌 멀티다이 칩렛 구조 퓨리오사AI는 독자 TCP 아키텍처를 멀티다이 칩렛 구조로 확장 브로드컴은 XPU IP, 이더넷 스위치, 첨단 패키징 기술을 제공 📌 핵심은 추론 효율 TCP는 텐서 축약을 기본 연산 단위로 삼아 데이터 재사용 효율을 높이는 구조 LLM과 에이전틱 AI처럼 토큰 처리량이 급증하는 워크로드에 최적화 📌 RNGD 상용화 기반 2세대 추론 가속기 RNGD는 TSMC 5나노와 SK하이닉스 HBM3 기반 제품 삼성SDS, LG AI연구원 등 고객 환경에서 실사용 검증을 진행 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 TSMC 3나노 또 가격 인상 전망…AI 수요가 병목 만든다 📌 3나노 가격 추가 인상 대만 Commercial Times, TSMC가 '26년 하반기 3나노 가격 최대 15% 추가 인상 전망 '27년에도 추가로 5~10% 인상 가능성 거론 📌 AI가 수요 폭증 주도 기존에는 스마트폰 SoC 중심이던 3나노 수요가 AI 서버로 급격히 확대 엔비디아·AMD·구글·AWS·CSP 업체들이 3나노 채택 확대 중 📌 ASIC 수요까지 급증 빅테크들이 GPU 의존도를 낮추기 위해 자체 ASIC 투자 확대 브로드컴·마벨·구글 TPU 등 커스텀 AI칩 수요가 TSMC 3나노 병목 심화 📌 3나노 공급 부족 지속 TSMC Fab18 가동률은 여전히 매우 높은 수준 월 생산능력은 16~17.5만 장까지 확대됐지만 AI 수요 증가 속도를 따라가지 못하는 상황 📌 시장 포인트 현재 시장에서는 2나노보다 3나노가 AI칩 양산 최적 공정으로 평가 AI 슈퍼사이클 속에서 TSMC의 3나노 가격 협상력이 더 강화되는 흐름 CoWoS·SoIC·실리콘포토닉스·CPO까지 TSMC 영향력이 AI 공급망 전반으로 확대 중 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

🎬 데이터센터 CAPEX 분석! 서버 렉 비중만 최대 63%! 모건 스탠리 보고서로 본 부품별 케팩스 비중 완벽 해부 https://www.youtube.com/watch?v=gy4m7XH7r3E 📌 1GW AI 데이터센터에 드는 비용 대형 원전 1기 전력을 통째로 쓰는 규모 엔비디아 GPU 기반으로 구축하면 Capex 부담 급증 빅테크가 자체 AI칩에 집착하는 이유 📌 그런데 왜 여전히 엔비디아일까요? 단순히 성능 때문만은 아님 CUDA 생태계와 개발자 락인 학습·추론을 모두 커버하는 범용성 자세한 내용은 영상을 시청해주세요! ✅독립리서치 그로쓰리서치 https://t.me/growthresearch

💻 DRAM 스팟가격: DDR5 상승폭 둔화, DDR4 반등 이번 주 DRAM 현물시장은 전반적으로 소폭 상승 실제 수요보다는 가격 흐름 확인성 문의가 대부분이어서 거래는 여전히 부진 📌 DDR5 현물가 상승폭 축소 일부 브랜드 칩 문의는 있었으나, 매수자들은 대체로 관망 실수요 유입은 제한적 📌 DDR4 2Gx8-3200, 1Gx8-3200 가격 반등 eTT 제품은 하락세를 멈추고 박스권 진입 DDR4 1Gx8 3200MT/s 평균 현물가: $32.40 → $33.60 주간 상승률: +3.70% 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 LG CNS 현신균 "AI는 기술 아닌 실행의 문제"…에이전틱·피지컬 해법 제시 https://n.news.naver.com/mnews/article/138/0002229048?rc=N&ntype=RANKING&sid=001 📌 AI는 기술이 아니라 실행의 문제 현신균 LG CNS 대표, “AI는 미래 가능성이 아니라 이미 기업 운영에 들어와 성과를 만들고 있다”고 강조 생성형 AI 이후 에이전틱 AI, 피지컬 AI로 확장 중 핵심은 AI 성능이 아니라 실제 업무 적용과 성과 창출 📌 에이전틱 AI: AgenticWorks AI 에이전트 설계·구축·운영·관리 전 주기 지원 기업 업무 흐름 분석 맞춤형 AI 에이전트 통합 관리 영업, 시스템 운영, 고객 상담, 금융 업무 등으로 적용 확대 📌 피지컬 AI: PhysicalWorks 물류·제조 현장의 AI 기반 로봇 전환 지원 로봇 데이터 수집, 학습, 검증, 적용, 운영, 관제 통합 향후 작업 영상 데이터화, 모션캡처 기반 학습도 적용 예정 📌 주요 적용 사례 NH농협생명: AI 기반 보험 가입 설계 및 상품 추천 AI Sales: 고객 발굴, 상품 추천, 상담 지원까지 영업 전 과정 AI 적용 추진 AgenticSysOptimizer: AI가 시스템 문제 원인 분석 및 해결 방향 제시 AI 컨택센터: 상담 응답을 넘어 실제 업무 수행과 후속 작업까지 처리 📌 투자 관점 포인트 AI 경쟁축이 모델 성능에서 업무 실행 자동화로 이동 SI·IT서비스 기업의 역할이 AI 도입 컨설팅에서 운영·성과 구현으로 확장 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 제조·금융·공공·서비스 전반의 핵심 AX 인프라가 될 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 AI 수요 급증에 구리 가격 강세 → 전자부품 원가 압박 [DigiTimes] 📌 구리 가격 상승 • 4월 LME 구리 평균가: 톤당 약 $12,891 • 5월 13일 장중 $14,097 기록 • 높은 구리 가격이 전자부품 원재료비에 직접 반영 📌 전자부품 업체 마진 압박 • 영향 품목: 전해동박, 리드프레임, 도전성 구리 페이스트 • PCB, MLCC, 패시브 부품 업체의 조달 비용 상승 • 원가 상승분 전가 압력 확대 📌 공급사 가격 인상 본격화 • 소재 업체들이 원가 연동 가격 체계 강화 • 가공비 인상 및 저마진 제품 감산 • 일부 리드프레임 업체는 2Q26부터 두 자릿수 가격 인상 • 하반기 추가 인상 가능성도 열어둠 📌 MLCC·패시브 부품 수요 개선 • MLCC 시장 거래 활동 증가 • 도전성 구리 페이스트 수요 확대 • 고객사들은 장기계약과 재고 확보로 대응 📌 공급은 제한적 • 1Q26 글로벌 구리광 생산량: 약 559만 톤 • 전년 대비 거의 정체 • 광산 가동률: 76.8%로 하락 📌 데이터센터가 핵심 수요처로 부상 • 데이터센터 1곳당 구리 사용량: 약 2만~3만 톤 추정 • AI 서버, 전력망, 냉각 인프라 투자 확대가 구리 소비 증가로 연결 📌 투자 포인트 • AI CAPEX 확대 → 데이터센터 증설 → 구리 수요 증가 • 구리 가격 강세 → 전자부품 원가 상승 • 소재·부품 공급사의 가격 전가 여부가 실적 변수 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 "후공정도 직접…삼성, 베트남에 반도체 테스트공장 세운다" https://www.news1.kr/world/northeast-asia/6178861 📌 투자 개요 투자 규모: 39조 동, 약 2.2조원 위치: 하노이 북쪽 약 60km 산업단지 가동 목표: 2027년 11월 삼성의 베트남 내 첫 반도체 테스트 공장 📌 생산·테스트 역량 대상: D램·낸드 메모리 연간 테스트 가능 물량: → D램: 1,533억 기가비트 → 낸드: 2,556억 기가비트 📌 투자 배경 AI 수요 급증으로 글로벌 메모리칩 공급 부족 지속 📌 향후 계획 프로젝트 이익 최대 25억 달러 재투자 가능 2공장 설립도 검토 현재 200명 이상 엔지니어·직원 현장 투입 📌 베트남의 전략적 의미 삼성은 이미 베트남 최대 외국인 투자자 기존 스마트폰·태블릿 생산기지 인근에 신설 베트남은 인텔·앰코·하나마이크론 등이 진출한 반도체 조립·패키징·테스트 허브로 부상 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻삼성전자, 1분기 D램 점유율 38%…2위 SK하이닉스와 격차 벌려 https://biz.sbs.co.kr/article/20000312773? 📌 1분기 D램 점유율 38% 카운터포인트리서치: 삼성전자는 올해 1분기 글로벌 D램 시장점유율 38% 기록 2위 SK하이닉스 29%와 격차 확대 📌 삼성전자 선두 재확인 작년 한때 SK하이닉스가 D램 점유율 1위를 차지했지만 삼성전자는 작년 4분기 선두를 탈환한 뒤 1위 자리 굳히는 흐름 📌 마이크론·CXMT 추격 마이크론은 1분기 점유율 22%로 3위 중국 CXMT는 점유율 8%로 전년 동기 3% 대비 2배 이상 확대 📌 D램 시장 사상 최대 1분기 글로벌 D램 매출은 970억 달러 기록 전 분기 대비 80%, 전년 동기 대비 260% 증가하며 사상 최고치 기록 📌 시장 관점 HBM과 AI 데이터센터용 LPDDR5 탑재량 확대가 D램 시장 성장의 핵심 요인 AI 메모리 슈퍼사이클 속 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론, CXMT 간 점유율 경쟁이 더 치열해지는 구간 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 태성, 5월 268억 원 신규 수주… AI 서버·고부가 PCB 수요 확대 https://www.newstown.co.kr/news/articleView.html?idxno=704599 📌 누적 수주 713억원 태성이 5월 국내외 고객사로부터 약 268억원 규모 신규 수주 확보 올해 1~5월 누적 수주액은 본사와 중국 자회사 포함 약 713억원 기록 📌 PCB 습식공정 장비 중심 이번 수주는 PCB 제조 핵심 장비인 식각, 세정, 표면처리 등 습식공정 장비 중심 AI 서버와 고다층 PCB, FC-BGA 수요 확대가 설비 투자로 연결 📌 AI 서버 수혜 확대 AI 데이터센터와 HPC 시장 성장으로 첨단 기판 수요 증가 FC-BGA 등 고부가 기판 생산 장비 수요도 동반 확대되는 흐름 📌 생산능력 확대 진행 천안 신공장 완공 시 생산 규모와 납기 대응력 강화 기대 안산 성곡동 공장에서는 복합동박 소재 생산을 위한 증설도 진행 중 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 AI ASIC 수요 폭증…2027년부터 ‘범용 GPU 대항마’ 된다 📌 ASIC 수요 전망 상향 브로드컴, 미디어텍 등 주요 IC 설계사들의 클라우드 ASIC 성장 기대가 계속 상향 2026년부터 주요 프로젝트 물량 확대가 본격화될 전망 📌 CSP 수요가 핵심 Google, AWS 등 클라우드 업체들의 ASIC 도입 수요가 강한 상황 AI 토큰 비용 부담과 기업 AI 사용 확대로 자체 ASIC 확보 필요성이 커지는 흐름 📌 병목은 공급단 현재 AI 칩 출하의 가장 큰 제한은 수요가 아니라 공급 특히 TSMC 3나노 공정은 가장 혼잡한 노드로 평가 📌 2027년 이후 공급 여력 확대 기대 2027년부터는 클라우드 ASIC용 투입 가능 캐파가 점차 확대될 가능성 TSMC뿐 아니라 Intel EMIB 같은 대체 첨단 패키징 채택도 늘어나는 분위기 📌 시장 포인트 AI 연산 시장이 GPU 중심에서 클라우드 ASIC으로 확장 중 Google TPU 등 대형 프로젝트가 본격화되면 브로드컴, 미디어텍, 세신 등 ASIC 밸류체인 매출 기여가 빠르게 커질 전망 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻CPO(코패키지드 옵틱스) — 구리의 한계를 광학으로 돌파 📌 CPO란 무엇인가 광학 엔진을 컴퓨팅 패키지(TPU·GPU·ASIC) 내부에 직접 통합 칩 경계에서 전기 신호 → 광학 신호로 즉각 변환 800G~1.6T 속도에서 한계에 달한 구리 배선의 신호 손실·전력 소비·전송 거리 문제 제거 📌 메모리 아키텍처와의 연결 리타이머(Retimer) 없이 미터~랙 스케일 전송 가능 와트당 대역폭 밀도 구리 대비 압도적 우위 외부 메모리 레이턴시 예측 가능하고 확장 가능 📌 원격 메모리 아키텍처(Remote Memory)와 CPO AI 가속기 섀시 외부에 메모리 트레이 배치 가능 전력 효율 손실 없이 메모리 용량 무한 확장 가능 VR300 SOCAMM 220TB + HBM4E 1TB = CPO 없이는 구현 불가한 구조 인텔 LPDDR5 160GB 탑재 전략도 CPO 원격 메모리 개념의 연장선 📌 CPO 로드맵 Off-board 광트랜시버 → On-board 광학 → NPO(Near-Package) → CPO(Co-Package) → In-Package 현재: 폭스콘 CPO 스위치 랙 엔비디아 출하 시작 — 10,000대 → 50,000대 5배 상향 베라 루빈 팬리스 랙 = CPO 채택 가속의 직접 트리거 📌 공급망 수혜 구조 💡 레이저 광원 Lumentum·Coherent — 엔비디아 각 $20억 투자 / CPO용 InP 레이저 독점 공급 Coherent — 광학 엔진 핵심 💡 실리콘 포토닉스 TSMC COUPE — 실리콘 포토닉스 통합 플랫폼 / CPO 파운드리 핵심 인텔 실리콘 포토닉스 — 자체 CPO 기술 보유 💡 FAU·프리즘·광학 부품 대립광 — FAU 공급 / CPO 스위치 랙 핵심 부품 📌 224G → CPO 필연성 앞서 분석한 유리섬유 직물(니토방적) + ABF 필름(아지노모토) 병목 PCB 구리 배선 224G 한계 → CPO로 근본 해결 결국 CPO = 구리 병목·유리섬유 병목·신호 손실 3중 문제 동시 해결책 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻홀리스톤, AI 전력 업그레이드로 MLCC 공급 부족 2027년까지 심화 전망 https://www.digitimes.com/news/a20260526PD211/holy-stone-mlcc-demand-high-end-2027.html 📌 핵심 메시지 대만 홀리스톤(Holy Stone): "AI 애플리케이션 확산이 지난 20년 중 가장 강한 MLCC 수요 창출" 리드타임 이미 20주+ 연장 — 공급 부족 2027년까지 심화 전망 생산 라인 완전 가동 유지 중 📌 캐파 확장 계획 Phase 2 캐파 확장 진행 중 신규 장비 설치: 3Q26 + 1Q27 단계적 진행 2026년 말까지 캐파 +20~30% 목표 2027년 추가 +30~40% 확장 상류 장비 리드타임 약 1~1.5년 — 즉각 증설 불가 📌 2018년 사이클 vs 현재 차이점 2018년: 단순 물량 부족 → 증설 경쟁 현재: AI 주도 고사양 제품 믹스 개선 + 공급 부족 동시 발생 — 구조적으로 더 강력 📌 고사양 MLCC 수요 중심 저손실 NP0 — 고주파·정밀 신호 처리용 중고압 X7R — AI 서버 전력 변환용 저·중급 제품 출하 축소 계획 → 고사양 집중 전략 📌 엔비디아 플랫폼 세대 전환 = MLCC 수요 지속 동인 A100(2020) → H100(2022) → Blackwell(2026) → 베라 루빈(4Q 양산) → 루빈 울트라(2027) 세대 전환마다 전력 사양 급등 → 고사양 MLCC 탑재량 비례 증가 📌 고객사 포트폴리오 미국 4대 CSP(구글·아마존·마이크로소프트·메타) + Dell 공급망 진입 완료 가격 인상보다 제품 사양 업그레이드 전략 채택 — 장기 관계 유지 📌 신규 수요 시장 확장 AI 데이터센터 + BBU(배터리 백업) + 휴머노이드 로봇 + eVTOL(도심항공) — 4개 신규 시장 동시 확대 향후 3~5년 고사양 MLCC 침투율 상승 + 업계 구조적 개선 전망 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 美 전문가 “메모리발 한국 증시 낙관론, 경기순환성 고려해야” https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0004624505 📌 메모리 낙관론 vs 사이클 경고 코스피가 다시 8,000선 회복 삼성전자·SK하이닉스 중심의 반도체 강세 지속 AI 수요 확대와 HBM 기대감이 핵심 배경 📌 월가의 경고 미국 투자자들은 과도한 낙관론 경계 “메모리 사이클은 사라지지 않았다”는 지적 📍 블루박스: 메모리 산업은 여전히 변동성이 큰 산업 “사이클이 끝났다”는 말이 나올 때마다 업황 급락 반복 📍 JM 핀: 현재 주가는 높은 마진과 공급 통제가 오래 지속된다는 가정 반영 최근 반도체 쏠림 심화로 조정 리스크 확대 📍 스탠다드차타드: 한국 증시 낙관론이 정점에 근접했다는 평가 차익 실현 및 글로벌 분산투자 권고 📌 반대로 강세론도 존재 📍 노무라: 코스피 목표치 10,000~11,000으로 상향 범용 메모리와 HBM이 슈퍼사이클 진입 판단 2026~2027년 실적 성장과 ROE 개선 전망 📍 골드만삭스·JP모건 등도: 메모리 산업의 구조적 성장 가능성 반영 한국 증시 목표치 상향 기조 📌 핵심 포인트 시장은 현재 “AI 메모리 슈퍼사이클”에 베팅 중 하지만 월가는 여전히 메모리 산업의 경기순환성 경계 결국 핵심은: • 공급 통제가 얼마나 유지되는지 • HBM 중심 수익성이 얼마나 지속되는지 • 범용 메모리까지 업황 개선이 확산되는지 여부 📌 투자 시사점 AI·HBM 중심 업황은 여전히 강한 흐름 다만 반도체 쏠림 심화 구간 진입 가능성 밸류에이션 부담과 사이클 리스크 점검 필요 “구조적 성장”과 “전통적 사이클” 사이의 충돌 구간 진입 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 AI 서버 전쟁, 이제 GPU보다 ‘부품 조달력’이 승부처 📌 AI 서버, 핵심은 “부품 확보” AI 수요의 강한 증가. 병목은 GPU에서 전체 부품으로 확대 메모리, 스토리지, 고사양 PCB, PMIC, MLCC 공급 부족 부품 가격 동반 상승 📌 Wiwynn의 핵심 코멘트 AI 산업은 전기, 인력, 자금도 부족 하지만 현재 가장 부족한 것은 소재와 부품 📌 출하 우선순위 변화 상위 공급업체는 ODM에 부품을 배정할 때 확인. 완제품 생산에 필요한 부품을 모두 확보했는지가 핵심. GPU만 확보해도 출하 불가. 💥전체 부품 세트를 맞춘 업체가 생산능력과 주문을 우선 확보. 📌 재고 증가 Wiwynn 재고는 2,300억 대만달러 이상 (역대 최고 수준) 다만 회사 측은 재고 회전일수는 건강한 수준이라고 설명. 고객사와 공급망을 매일 점검 중. 📌 비용 부담 확대 GPU, CPU, HBM 가격 상승. 고급 부품 가격도 동반 상승. 생산비 부담 확대 불가피. Wiwynn도 대규모 자금 조달 추진. 📌 투자 포인트 AI 서버 공급망의 핵심 변화. 이제 중요한 것은 GPU 확보보다 전체 부품 조달력. 실제 출하 가능 여부가 경쟁력. PMIC, MLCC, 고사양 PCB, 전원부 업체의 협상력 강화 가능성. AI 서버 ODM의 조달 능력이 실적 차이를 만들 가능성. 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 AI가 NAND 시장을 집어삼켰다: 1분기 매출 84% 폭증, 공급부족은 연말까지 지속 전망 [TrendForce] 📌 1Q26 글로벌 상위 5개 NAND 업체 매출 합계 QoQ +83.7% 증가한 389억달러 기록 📌 핵심 원인: ① AI 서버 투자 확대 → 엔터프라이즈 SSD 수요 급증 ② HDD 구조적 공급 부족 → 일부 수요가 QLC SSD로 이동 ③ 공급 부족 지속 → NAND ASP(평균판매가격) 예상 상회 📌 업체별 실적 📍 삼성전자 매출 135.1억달러 (+104.7% QoQ) 점유율 31.6% (1위 유지) 서버 SSD 출하 증가 + 가격 상승 효과 📍 SK 하이닉스 (Solidigm 포함) 매출 75.3억달러 (+44.6%) 점유율 17.6% 고용량 QLC SSD 수요 강세 지속 📍 Kioxia 매출 59.6억달러 (+80%) 점유율 13.9% 📍 Micron Technology 매출 59.5억달러 (+96.7%) 점유율 13.9% 📍 SanDisk 데이터센터 매출 200%+ 증가 매출 59.5억달러 (+96.7%) 고부가 SSD 중심 전략 효과 📌 핵심 포인트 2026년 주요 업체들의 신규 캐파 증설은 사실상 제한적 AI 서버 중심 수요 강세로 연중 공급 부족 지속 전망 200단 이상 NAND가 시장 주류로 자리잡는 구간 생산 자원은 서버용 스토리지에 집중 고용량 QLC Enterprise SSD 침투율 지속 확대 전망 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 리벨리온, 내년 사우디 아람코에 2세대 AI 추론칩 공급 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260526095418 📌 2세대 AI칩 공급 예정 리벨리온이 내년 상반기 사우디 아람코에 2세대 AI 반도체 ‘리벨100’을 공급할 계획 초도 물량은 크지 않지만 테스트가 아닌 양산 공급이라는 점에서 의미 📌 리벨100 구조 리벨100은 삼성전자 4나노 공정 기반 NPU 4개를 단일 패키지에 집적한 AI 가속기 삼성전자 HBM3E 12단 4개도 함께 탑재 📌 삼성 패키징 활용 칩과 HBM 연결에는 삼성전자의 2.5D 패키징 기술 ‘I-Cube S’ 적용 대형 실리콘 인터포저를 활용해 칩 간 데이터 전송 효율을 높이는 방식 📌 아람코와 협력 확대 아람코는 2024년 리벨리온에 200억원 규모 전략적 투자 진행 이후 AI 반도체 공급을 전제로 MOU 체결 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi