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🔥안녕하세요 그로쓰리서치 입니다.🔥 저희가 다수의 텔레그램 채널을 운영하고 있는데요. 각각의 채널마다 성격이 다르며 채널별로 인사이트 있는 정보를 드리기 위해 노력하고 있습니다. 현재 저희 그로쓰리서치는 총 4개의 텔레그램 채널을 운영하고 있습니다. ✅그로쓰리서치 메인채널 텔레그램 https://t.me/growthresearch 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi 🧬바이오섹터 분석🧬 채널 https://t.me/growthbio 🔥특징주 텔레그램 채널🔥 https://t.me/rocket_news1 시장에 도움되는 부분들이 아주 많기 때문에 한번씩 들어오셔서 내용 받아보시기 바랍니다. 감사합니다!

💻 DRAM·NAND 가격 강세 지속, 메모리 업황 가격 모멘텀 강화 📌 DRAM 현물 가격 예상보다 강세 4~5월 약세 이후 6~8월 가격 반등 지속 16Gb DDR5·8Gb DDR4 등 주요 제품 가격이 이번 주에도 한 자릿수 초반 상승 현재 흐름은 분기 기준 약 +30% 수준의 상승을 시사 📌 계약가격도 상승세 일반 DDR5 8월 계약가격은 QoQ +20%대 초중반 수준 9월 가격 상승이 이어질 경우 3Q 전체 ASP 상승률이 +30% 이상으로 확대될 가능성 장기 계약가격 역시 대부분 +20% 이상 상승한 것으로 추정 📌 NAND도 기존 기대치 상회 NAND 현물가격은 분기 초 대비 약 +20% 상승 기존 예상했던 20% 미만 상승보다 강한 흐름 512Gb TLC·256Gb TLC·1Tb QLC 웨이퍼 모두 8월 초부터 가격 반등 📌 수요도 단기적으로 강화 모듈 업체와 OEM이 9월 스마트폰·PC 출시와 4분기를 앞두고 주문 확대 중국 7월 메모리 반도체 수입액도 YoY +200% 증가 전체 반도체 수입액 +71%, 수입량 +9%로 금액 증가폭이 수량 증가를 크게 상회 📌 가격 강세 이유 DRAM 공급이 HBM과 서버용 DRAM으로 이동한 점이 일반 DRAM 공급이 제한되는 점을 주요 배경 장기 DRAM 현물가격에서도 16Gb DDR5·8Gb DDR4 등 주요 제품이 과거 고점을 크게 웃도는 수준까지 상승 📌 투자 관점 함의 현재 3Q ASP 가정은 DRAM +23%, NAND +15%로 유지 현물·계약가격 모두 강한 흐름을 보이고 있어 메모리 가격 환경은 기존 예상보다 우호적인 상황 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 삼성전자, AI 반도체 ‘배선 저항’ 45% 낮췄다…미세화 한계 돌파 기술 개발 https://www.dt.co.kr/article/12079400 📌 루테늄 선저항 45% 낮춰 삼성전자 종합기술원이 탄소 기반 촉진제를 활용한 배선 기술 개발 나노미터급 루테늄 배선에서 기존 대비 선저항 약 45% 절감 연구 결과는 세계적 학술지 ‘사이언스’ 본지에 게재 📌 결정 배열 99% 이상 정렬 미량의 탄소 촉진제로 금속 결정 방향과 결정립계를 제어 루테늄 결정의 99% 이상을 동일 방향으로 배열하는 데 성공 비정질 절연막 위에서도 고배향 박막 구현 📌 초미세 배선 병목 해결 가능성 배선 미세화 시 결정립계 충돌로 저항·발열·전력손실 증가 이번 기술은 소재 교체보다 결정구조 제어로 저항을 낮춘 방식 신호 지연 감소와 전력효율 개선에 직접 기여 가능 📌 AI·HPC 첨단공정 적용 기대 향후 실제 공정 적용 시 AI 가속기·HPC용 로직 반도체 성능 개선 기대 트랜지스터 미세화뿐 아니라 배선 기술이 첨단공정 경쟁력 핵심으로 부상 삼성전자의 차세대 로직 공정 원천기술 확보 측면에서 주목 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 하이퍼스케일러, 美 IG 채권시장의 새로운 ‘큰손’으로 부상 [BofA] 📌 하이퍼스케일러 부채 급증 전망 2025년 말 하이퍼스케일러 US IG 부채 약 2,880억 달러 2027년 말 약 6,590억 달러​까지 증가 전망 불과 2년 만에 약 2.3배 확대되는 부채 규모 2026~2027년 각각 약 2,000억 달러의 신규 채권 공급​을 전제로 한 전망 📌 다른 대형 섹터와의 비교 美 6대 은행의 약 9,000억 달러​에 이어 두 번째로 큰 규모로 부상 가능성 약 3,800억 달러 수준에 머무는 대형 통신사 부채 규모의 큰 폭 상회 전망 약 3,000억 달러 수준의 비미국 6대 은행 대비 두 배 이상으로 확대되는 규모 기존 금융·통신 중심의 대형 IG 발행시장에 나타나는 섹터 구성 변화 📌 급증의 핵심 배경 AI 데이터센터 및 컴퓨팅 인프라 투자 확대에 따른 대규모 자본조달 수요 막대한 현금창출력에도 CAPEX 급증을 충당하기 위한 채권시장 활용 확대 가능성 AMZN·META·MSFT·GOOGL·ORCL 등 주요 빅테크 중심의 회사채 발행 증가 전망 📌 채권시장 시사점 하이퍼스케일러의 대규모 발행에 따른 US IG 시장 공급 부담 확대 가능성 빅테크 크레딧의 시장 내 비중 상승에 따른 IG 지수 구성 변화 가능성 투자자 입장에서 금융·통신에 이은 핵심 크레딧 섹터로의 하이퍼스케일러 부상 향후 AI 투자 사이클이 주식시장뿐 아니라 회사채 수급과 크레딧 스프레드에도 영향을 미칠 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 AI 단가는 내려가는데, 기업의 AI 지출은 오히려 가속 Ramp AI Index에서 주목할 부분은 단순한 AI 지출 증가가 아님. 최근 AI 모델의 토큰당 추론 비용은 지속적으로 하락하고 있음에도, AI 활용도가 높은 기업들의 직원당 AI 지출은 오히려 가파르게 증가하고 있다는 점. 📌 AI 비용 하락 ≠ AI 시장 축소 모델 성능 개선과 경쟁 심화에 따른 토큰당 비용 하락 동일 비용으로 처리할 수 있는 AI 작업량의 지속적 증가 비용 하락에 따른 AI 적용 가능 업무 영역 확대 코딩 에이전트·API·LLM 등 기업 내 AI 사용 빈도 증가 단가 하락 속도를 상회하는 전체 AI 사용량 증가 📌 실제 기업 지출은 가속 2023~2024년 완만했던 상위 10% 기업의 직원당 AI 지출 2025년 중반 이후 나타나는 지출 증가 속도의 가속 2026년 7월 기준 월간 직원당 AI 지출 600달러 이상 최근 두 자릿수 수준까지 확대된 전월 대비 지출 증가율 AI 단가 하락에도 지속되는 기업 AI 예산 확대 📌 핵심은 Price가 아니라 Volume AI 시장을 볼 때 중요한 변수는 토큰 가격 자체보다 사용량 증가 속도. Token Price ↓ × Token/Compute Consumption ↑↑ = Total AI Spend ↑ AI가 저렴해질수록 기업들은 더 많은 업무에 AI를 적용하고, Agent는 사람이 직접 프롬프트를 입력하지 않아도 지속적으로 토큰과 Compute를 소비하는 구조. 즉, 단위 경제성 개선 → 사용 사례 확대 → 사용량 폭증 → 총지출 증가의 선순환 가능성. 📌 투자 관점의 시사점 AI 가격 하락을 상쇄하는 수요 탄력성 비용 절감이 새로운 수요를 창출하는 제번스 역설(Jevons Paradox) AI Agent 확산에 따른 Inference Volume 증가 사용량 증가와 직결되는 GPU·HBM·Networking·전력 수요 AI 산업의 핵심 KPI로 부상하는 Price보다 Volume 👉 AI의 가격이 내려가는데도 AI 지출이 증가한다면, 이는 가격 상승이 아니라 ‘사용량 폭증’이 시장 성장을 주도하고 있다는 의미. 결국 AI 인프라 시장에서 중요한 질문은 “토큰 가격이 얼마나 내려가는가?”가 아니라 “가격 하락보다 사용량이 얼마나 더 빠르게 증가하는가?” 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 인텔, 2027년 '레이저 레이크' 일부에 TSMC N2X 도입 검토… 18A-P 수율·성능이 변수(TrendForce) 📌 레이저레이크에 TSMC N2X 채택 전망 인텔 차세대 레이저레이크가 TSMC 2나노 N2X 공정을 활용할 가능성 자체 18A-P 성과에 따라 TSMC와 듀얼소싱 전략을 택할 수 있다는 관측 고성능 CPU 출시 일정·수율·생산능력 리스크를 낮추는 전략 📌 TSMC 2나노 생산능력 경쟁 더 치열 인텔의 N2 계열 주문 확대 시 AMD의 추가 물량 확보 부담 가능성 TSMC N2X는 2027년 양산 로드맵으로 레이저레이크 일정과 부합 첨단 CPU 고객사 간 2나노 생산능력 선점 경쟁 심화 전망 📌 인텔 18A-P·14A도 자체 개발 지속 인텔 18A-P는 위험생산 단계에 진입 18A는 후면전력공급 PowerVia와 High-NA EUV를 적용 차세대 14A는 2028년 대량생산 목표로 TSMC A14와 정면 경쟁 📌 TSMC A16은 4분기 양산 A16은 N2P 대비 동일 전력에서 속도 8~10% 개선 동일 속도 기준 전력 15~20% 절감, 밀도도 8~10% 향상 TSMC는 A14 2028년, A13·A12는 2029년 양산 계획 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 [속보]반도체 수출 '역대 최대'…이달 20일까지 198.8% 늘어 https://view.asiae.co.kr/article/2026082109030269827 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 500억 달러 대단지 건설… 마이크론, '모태 도시' 보이시를 개조하다(CNBC) https://www.cnbc.com/2026/08/20/micron-boise-chip-fab-expansion.html?__source=androidappshare 📌 美 DRAM 생산 비중 40% 목표 마이크론은 2035년까지 미국에 총 2,500억달러 투자 계획 보이시와 뉴욕 클레이에 대규모 메모리 생산거점 구축 장기적으로 전체 DRAM의 40%를 미국에서 생산 목표 📌 보이시 첫 첨단 메모리 팹 2027년 가동 보이시에 신규 팹 2개를 건설 중 첫 번째 팹은 2027년 가동 예정 미국 최초의 최첨단 메모리 전공정 생산시설이 될 전망 📌 AI가 DRAM·HBM 수요 구조 바꾼다 최근 분기 마이크론 매출의 76%가 DRAM에서 발생 HBM 확대가 전체 DRAM 공급을 흡수하며 메모리 가격 상승 견인 삼성전자·SK하이닉스와 글로벌 HBM CAPA 경쟁 본격화 📌 AI 메모리 R&D에 추가 100억달러 보이시에 ‘Micron Research Labs’ 신설 향후 10년간 100억달러를 투자해 차세대 메모리·AI 기술 연구 마이크론은 메모리를 단순 부품이 아닌 ‘AI 전략 인프라’로 재정의 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 엔비디아, '中 맞춤형 AI 칩' 출시설에…"계획 없다" https://www.news1.kr/world/northeast-asia/6265105 📌 “중국 전용 LPU 로드맵 없다” 엔비디아가 중국 맞춤형 LPU 개발·출시설을 공식 부인 현재 중국에 LPU를 판매하지 않고 제품 로드맵에도 없다고 설명 그록 기술 기반 연내 출하설과 선을 그은 것 📌 추론용 LPU 기대감은 일단 제동 LPU는 LLM 추론을 고속 처리하는 전용 프로세서 엔비디아는 지난해 12월 Groq와 추론 기술 비독점 라이선스 체결 다만 해당 기술의 중국 전용 제품화는 현재 부인한 상황 📌 H200 중국 판매와는 별개 중국이 최근 H200의 제한적 본토 반입을 허용한 것으로 전해짐 바이트댄스·텐센트는 각각 약 1만개를 공급받은 것으로 보도 미국 수출 허가와 중국의 자국산 우선 정책이 동시에 변수 📌 차세대 CPU ‘Vera’로 우회 공략 엔비디아는 중국 AI칩 시장에서 화웨이에 점유율을 상당 부분 내준 상황 GPU보다 수출통제 부담이 낮은 Vera CPU 판매 확대를 추진 중국 사업 회복은 H200 반입 확대와 Vera 채택 여부가 핵심 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 AI 연산량 증가 속도, 이미 무어의 법칙을 상회 AI 발전을 이해할 때 중요한 지표 중 하나는 주요 AI 시스템 학습에 투입되는 연산량(Compute). 차트의 핵심은 2010년을 전후로 연산량 증가 속도가 구조적으로 달라졌다는 점. 📌 딥러닝 이전: 연산량 연평균 1.4배 증가 1950~2009년: AI 학습 연산량 연평균 약 1.4배 증가 장기간에 걸친 비교적 완만한 증가 추세 반도체 성능 개선과 전통적 컴퓨팅 기술 발전 중심의 성장 📌 딥러닝 시대: 연산량 연평균 4배 증가 2010년 이후: AI 학습 연산량 연평균 약 4배 증가 로그 스케일에서도 확인되는 추세선 기울기의 급격한 상승 대규모 딥러닝 모델 확산에 따른 Compute 수요 폭증 연간 4배 증가를 단순 복리로 환산할 경우, 5년 → 약 1,000배 10년 → 약 100만 배 수준의 연산량 확대 가능성. 📌 무어의 법칙보다 빠른 이유 전통적인 컴퓨팅 성능은 18~24개월마다 약 2배 향상되는 무어의 법칙 기반의 성장. 반면 AI는 단순한 반도체 성능 개선을 넘어 여러 기술 요소가 동시에 개선되는 구조. • 대규모 GPU·AI 가속기 클러스터 확대 • HBM·메모리·네트워크 성능 향상 • 모델 아키텍처 및 학습 방식 등 알고리즘 효율 개선 • AI 데이터센터 중심의 자본투자 및 인프라 확대 • 시스템 단위 최적화를 통한 실질 연산 효율 상승 📌 투자 관점의 핵심 포인트 AI 성능 향상은 단순한 반도체 성능 개선의 함수가 아닌 전체 인프라 스택의 동시 발전 결과. Chip → Memory → Networking → System → Data Center → Algorithm • GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력·냉각까지 확장되는 AI 인프라 수요 • 모델 대형화에 따른 데이터센터 규모 및 전력 소비 증가 • 연산량 확대 과정에서 부각되는 전력·HBM·네트워크·데이터센터 병목 • 단일 칩 성능보다 중요해지는 시스템 전체의 확장성 및 효율성 👉 AI가 무어의 법칙을 넘어서는 핵심 배경은 하나의 기술 혁신이 아니라 여러 기술 곡선의 동시 가속. 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 [단독] 'HBF 원팀' 나온다…주성엔지 등 소부장 60곳 참여 https://www.wowtv.co.kr/NewsCenter/News/Read?articleId=A202608200823&t=NNv 📌 삼성·SK 인프라 활용해 HBF 상용화 가속 삼성전자·SK하이닉스가 정부 주도 ‘K-문샷’ 프로젝트 참여 반도체 부문에 약 1조원 예산 투입, HBF 핵심 기술 선점 목표 양사의 선단공정·생산설비를 활용해 HBF 발열 등 핵심 기술 검증 추진 📌 주성엔지니어링 등 소부장 60곳 참여 타진 국내 반도체 소부장 약 60곳이 프로젝트 참여 의향서 제출 주성엔지니어링 등이 참여 의사를 밝혔으며 과제 공고 후 최종 기업 선발 예정 특히 HBF 패키징 분야에서 국내 소부장 역할이 커질 것으로 기대 📌 삼성·SK 핵심 인력까지 R&D 전진 배치 삼성전자·SK하이닉스 핵심 인력이 참여하는 별도 R&D 위원회 구성 추진 메모리 업체 개발 일정과 소부장 기술개발을 연계해 산업 현장 적용 속도 제고 HBM에 이어 차세대 AI 메모리 HBF 생태계까지 국내 공급망 선점 전략 📌 9월 로드맵 확정→내년 상반기 사업 착수 정부는 9월 HBF 연구개발 로드맵을 확정하고 2027년 상반기 사업 착수 계획 삼성·SK 인프라와 국내 소부장 기술력을 결합해 HBF 상용화 시점 단축 목표 향후 과제 선정 과정에서 장비·소재·패키징 관련 기업의 직접 수혜 여부가 핵심 관전 포인트 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 피에스케이·램리서치, 베벨에처 특허소송 핵심 쟁점 압축...9월 원본 도면 확인(TrendForce) 📌 핵심은 GDR 구조 침해 여부 램리서치는 피에스케이 장비가 자사 247 특허의 GDR 구조를 침해했다고 주장 PSK는 해당 부품이 링 형태가 아닌 중앙이 막힌 패널 구조라고 반박 구조 차이가 직접침해 판단의 핵심 쟁점 📌 9월 원본 설계도면 직접 확인 재판부는 피에스케이가 비공개 원본 도면을 다음 기일에 제출하도록 조정 램리서치가 문제 삼는 수치 정보를 재판부가 직접 확인할 예정 도면상 구조가 링인지 패널인지가 향후 판단에 중요 📌 피에스케이, 6개 특허 중 5개 무효화 피에스케이는 램리서치·참엔지니어링 관련 6개 특허에 무효심판 제기 이 가운데 5개는 무효화에 성공 현재 남은 247 특허는 2024년 대법원에서 유효성이 확정 📌 국산 장비 시장 진입과 특허 리스크 병존 피에스케이는 베벨에처 국산화 후 SK하이닉스 등 고객사에 공급 램리서치 독점 시장에 진입하며 경쟁구도 변화 9월 도면 검증과 이후 침해 판단이 사업 불확실성 해소의 핵심 촉매 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 AMD, 아시아 최초 AI 기술센터 韓 설립…"한국서 성공사례 만들어 글로벌로" https://www.mt.co.kr/tech/2026/08/20/2026082015381945231 📌 엔비디아 의존 낮추는 ‘다이아몬드 전략’ AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연결하는 이기종 AI 아키텍처 개발 출연연·공공기관에서 먼저 실증 후 글로벌 표준 아키텍처로 확장 AMD가 미국 외 특정 국가 NPU와 이기종 실증에 나서는 첫 사례 📌 연내 아시아 최초 AI CoE 설립 AMD가 한국에 아시아 최초 AI 기술센터 구축 상주 엔지니어·PM을 배치하고 2027년 말까지 인력 확대 초기에는 GPUaaS 형태로 컴퓨팅 자원 지원 📌 2027년 ‘헬리오스’ 1세트 배치 검토 조건 충족 시 차세대 AI 통합 플랫폼 Helios를 국내 배치 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 AI 시장 변화 대응 GPU·NPU·CPU를 혼합하는 개방형 인프라 확대가 핵심 📌 ROCm·공공 AI 실증까지 연계 올해 국가과학AI연구소 등과 AMD GPU·ROCm 효용성 검증 내년부터 국가 과학 AI 과제 지원 추진 국산 NPU의 공공 레퍼런스 확보와 글로벌 판로 확대 기대 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 “TSMC, 1.6나노칩 개발 성공…4분기 양산 돌입” https://www.joongang.co.kr/article/25454762 📌 A16, 4분기 양산 진입 전망 TSMC가 1.6나노급 A16 공정 개발과 검증을 완료한 것으로 전해짐 AI·HPC용 반도체를 중심으로 올해 4분기 양산 시작 전망 차세대 A14로 넘어가기 위한 핵심 중간 공정 📌 후면전력공급 ‘SPR’ 적용 웨이퍼 후면에 전력망을 배치하는 Super Power Rail 도입 신호·전력 배선을 분리해 병목을 줄이고 전력효율 개선 수직 후면 접점을 통해 트랜지스터에 직접 전력 공급 📌 N2P 대비 성능·전력 모두 개선 A16은 N2P 대비 연산속도 8~10% 향상 전망 전력소비는 15~20% 감소, 집적도는 8~10% 증가 AI 가속기와 HPC 칩의 성능당 전력 경쟁력 강화 📌 첨단공정·패키징 투자 41조원 TSMC 이사회는 첨단공정·패키징 등에 약 41조원 CAPEX 승인 CoWoS 공급 부족으로 일부 후공정 물량은 인텔 말레이시아로 외주 가능성 A16 양산과 CoWoS 증설이 AI 반도체 공급 확대의 핵심 촉매 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 삼성전자, 美 테일러팹 2기 구축 속도…공급망에 장비 '선제 인증' 주문 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260820103918 📌 테일러 2기 팹 선제 준비 삼성전자가 협력사에 장비 반입용 SEMI 인증 선취득 요청 아직 팹 세부 스펙 확정 전부터 장비 공급망 준비 착수 올해 말 착공, 2030년 양산 목표 📌 1기 팹은 연말 가동 목표 테일러 1기 팹은 현재 장비 입고·설치 진행 중 주력 공정은 최첨단 2나노로 예정 미국 내 첨단 파운드리 생산 거점 역할 강화 📌 테슬라 22.76조원 수주가 투자 재개 촉매 지난해 3분기 테슬라와 22조7,600억원 규모 위탁생산 계약 체결 고객 확보 난항으로 지연됐던 테일러 투자 속도 재가속 2기 팹도 테슬라 물량 확대 여부가 핵심 변수 📌 추가 대형 고객 확보가 관건 삼성E&A도 2공장 건설 인력 현지 파견을 준비 중 클린룸 이후 실제 양산라인 구축 속도는 고객 수요에 좌우 2나노 신규 고객 확보가 후속 CAPEX의 핵심 촉매 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 TSMC·삼성전자 – 1.4나노 양산 격차 1년, TSMC 선단공정 우위 지속 대만 자료입니다. 삼성의 일정 조정으로 옹스트롬급 고객 선점은 TSMC에 유리한 구도이고, 삼성은 HBM 베이스다이 주문 확대와 이에 기반한 2나노 수율 개선이 우선 과제가 될 것 같습니다. 📌 TSMC A14, 삼성보다 1년 앞선다 TSMC A14는 2028년 양산 시작 계획 삼성 1.4나노는 기존 2027년→2029년으로 일정 조정 옹스트롬급 선단공정에서 TSMC 선점 효과 지속 전망 📌 A16부터 후면전력공급 본격 적용 TSMC A16은 2026년 하반기 생산 준비 완료 목표 나노시트와 Backside Power Rail을 결합해 성능·밀도 개선 애플·엔비디아 외 OpenAI ASIC 수주 가능성도 거론 📌 2029년까지 차세대 공정 연속 전개 A14는 2028년, A13과 A12는 2029년 양산 예정 A12에는 2세대 후면전력공급 기술 적용 계획 선단공정 세대 전환 속도가 고객 락인 강화 요인 📌 삼성은 2나노 수율 개선에 우선 집중 2세대 GAA SF2P 고도화와 SF2P+ 양산 추진 SF2P+는 성능 약 20% 개선 목표 HBM 베이스다이·미국 고객 주문 확대가 파운드리 실적 개선 변수 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 인텔, 차세대 CPU Razor Lake에 TSMC 2나노 N2X 채택 가능성 인텔이 첨단 공정에서도 자체 18A뿐 아니라 경쟁사인 TSMC 2나노도 병행해 리스크를 분산하려 하고 있습니다. 특히 2나노 확대 시 CMP 공정 증가로 연마패드·다이아몬드 디스크 등 첨단공정 소재 수요 확대 가능성도 주목할 만 합니다. 📌 Razor Lake, TSMC N2X 채택설 차세대 Razor Lake가 고성능 2나노 N2X 공정을 활용할 가능성 제기 Nova Lake는 인텔 18A와 TSMC 공정을 병행하는 전략이 거론 확정 시 인텔의 TSMC 2나노 활용 범위가 한층 확대 📌 bLLC로 AMD 3D V-Cache 정조준 Nova Lake 데스크톱부터 대용량 최종 캐시 bLLC 적용 전망 메모리 접근 지연을 낮춰 게이밍·고성능 CPU 경쟁력 강화 노트북은 후속 Razor Lake-HX부터 적용 가능성이 제기 📌 2나노 전환, CMP 공정 난도 상승 N2 계열은 나노시트 구조로 증착·식각·세정·평탄화 정밀도 요구 증가 공정 미세화로 CMP 횟수와 고급 소모품 사용가치 확대 기대 PVI는 대만 자체기술 CMP 연마패드 업체로 선단공정·패키징 수요 확대 수혜 가능 📌 CMP 소재 공급망 직접 수혜 키닉(KINIK)은 CMP 패드 컨디셔닝용 다이아몬드 디스크 공급 2나노·첨단패키징 투자 확대가 패드·다이아몬드 디스크 수요를 동시에 자극 인텔의 N2X 채택 여부와 TSMC 2나노 증설 속도가 핵심 촉매 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 SK하이닉스, HBM 넘어 '빛'으로 연결…AI 데이터 병목 푼다 https://www.inews24.com/view/1996535 📌 CPO 기술 로드맵 ‘네이처 일렉트로닉스’ 게재 SK하이닉스가 글로벌 연구진과 CPO 발전 방향 공동 제시 버지니아대·MIT·일리노이대·NTU·연세대 등이 연구 참여 차세대 AI·HPC 인프라 핵심 기술 확보에 본격 착수 📌 연산보다 느린 인터커넥트가 새 병목 연산 성능은 2년마다 약 3배 증가 반면 인터커넥트 대역폭은 약 1.4배 증가에 그침 GPU·HBM 성능 향상만으로는 시스템 전체 효율 개선에 한계 📌 프로세서·메모리를 빛으로 직접 연결 CPO는 전기 대신 광신호로 칩 간 데이터를 전송 프로세서 인근에 광 송수신기를 배치해 대역폭 확대·전력 절감 연산 자원과 메모리 자원을 광 인터포저로 연결하는 구조 제시 📌 메모리업체 역할, 시스템 공동설계로 확장 메모리·컨트롤러·광소자·패키지를 통합 설계하는 방향 AI 데이터센터 대형화로 광인터커넥트 중요성 지속 확대 SK하이닉스가 HBM 공급사를 넘어 AI 시스템 파트너로 확장 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 태성, 올해 누적 수주 1,800억원 확보…PCB 장비 성장 지속 https://www.newsis.com/view/NISX20260820_0003755165 📌 누적 수주 1,800억원 확보 태성은 올해 국내외 주요 고객사의 신규·추가 발주를 기반으로 누적 수주 약 1,800억원 확보 현재 협의 중인 추가 장비 공급이 확정될 경우 8월 말 누적 수주액 2,000억원 돌파 기대 📌 올해·내년 실적 성장 기반 장비 수주는 제작·납품 이후 매출로 인식되는 구조 현재 확보한 수주 물량이 올해뿐 아니라 2027년 실적에도 반영될 전망 📌 천안 신공장으로 생산능력 확대 최근 천안 신공장 완공과 본사 이전을 마치고 본격 생산체제 돌입 확대된 생산능력을 기반으로 기존 수주 물량의 생산·납품과 추가 고객사 수요에 대응 📌 유리기판 장비 신규 성장축 유리기판 제조에 적용되는 자동화 공정장비 기술 확보 한국세라믹기술원 및 국내외 고객사와 기술개발·실제 공정 적용 협력 진행 중 회사 측은 국내외 고객사와 구체적인 협의를 진행하고 있으며 연내 유리기판 장비 수주 가시화를 예상 📌 체크포인트 현재 성장은 PCB 자동화 장비 수주 확대가 핵심 향후 유리기판 장비가 실제 수주와 매출로 연결될 경우 기존 PCB 장비와 함께 추가 성장축으로 작용할 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 HBM 비트 출하량, 3년 만에 4.5배 성장 전망 — 메모리 강세론의 핵심 근거 📌 핵심 수치 ・HBM 비트 출하량(2GB 환산 기준, 백만 단위): 2024년 6,000 → 2025년 10,500 → 2026년 전망 17,000 → 2027년 전망 27,000 ・3년간(2024→2027) 누적 4.5배 성장 ・성장률 자체는 둔화되지 않고 유지 — 2025→2026 약 62%, 2026→2027 약 59% 증가 📌 왜 이 성장세가 중요한가 ・HBM은 범용 상품이 아니라 엔비디아 GPU 등 AI가속기 바로 위에 탑재되는 특수 고대역폭메모리 — AI 컴퓨팅 캐파가 늘어날수록 비례적으로 더 많은 HBM이 필요 ・가속의 진짜 의미는 기저가 커짐에도 성장률이 꺾이지 않는다는 점 — 이는 AI 인프라 구축이 성숙기에 접어들며 자연스럽게 둔화될 것이라는 일반적 예상과 배치 📌 마이크론·SK하이닉스에 대한 함의 ・HBM은 표준 DRAM 대비 훨씬 높은 가격·마진을 확보하는 제품 — 출하량이 이 정도 속도로 늘어난다는 것은 물량과 가격결정력이 동시에 같은 방향(상승)으로 작용한다는 의미 ・앞서 다뤘던 마이크론의 자체 공시 내용과도 부합 — 경영진이 데이터센터 고객들이 실제 요청하는 HBM 물량의 절반 미만만 충족하고 있다고 밝힌 바 있어, 실수요는 이 가파른 출하곡선보다도 앞서 있는 상태 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi