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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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💻 AOI, AI 데이터센터 트랜시버·CPO 생산능력 확대 계획
AOI(Applied Optoelectronics, Inc.)의 2026년 2분기~2027년 4분기 월간 생산 목표
AI 데이터센터향 고속 광트랜시버와 CPO 관련 제품 중심의 대규모 증설 계획
📌 1) 100G QSFP28 NRZ Optics
• 월 140K 수준 유지
• 2026년 2분기부터 2027년 4분기까지 큰 변화 없음
📌 2) 400G QSFP-DD PAM4 Optics
• 2026년 2분기 140K/월 → 2027년 4분기 310K/월
• 생산능력 2배 이상 확대
📌 3) 400G/200G/100G Active Optic Cable
• 2026년 하반기까지 35K/월 유지
• 2027년 4분기 70K/월로 확대
📌 4) 800G OSFP PAM4 Optics
• 2026년 2분기 138K/월 → 2026년 4분기 420K/월
• 2027년 550K/월 수준까지 확대
• 단일 제품군 중 최대 생산 규모
📌 5) 1.6T OSFP PAM4 Optics
• 2026년 2분기 10K/월 → 2026년 4분기 230K/월
• 2027년 4분기 380K/월 목표
• 고속 제품군 중 가장 가파른 증설 흐름
📌 6) ELSFP Module 300mW/400mW
• 2026년 4분기 5K/월로 생산 시작
• 2027년 4분기 400K/월까지 확대
• 가장 폭발적인 증가율을 보이는 제품군
📌분석 요약 및 시사점
① 초고속 네트워크로의 빠른 세대교체
100G 등 레거시 제품 생산능력은 정체
반면, 800G와 1.6T 광트랜시버 생산능력은 폭발적으로 증가하는 구조.
AI 연산 처리량 증가에 따른 데이터센터 내부 트래픽 급증에 대응하기 위한 직접적인 캐파 확대.
② 차세대 기술 CPO/ELSFP 도입 본격화
ELSFP 외부 광원 모듈은 2026년 말부터 생산이 시작,
2027년에 생산량이 수직 상승하는 계획.
이는 기존 플러거블 방식에서 전력 효율과 대역폭 측면에서 유리한 CPO(Co-Packaged Optics) 아키텍처로의 전환이 2027년부터 본격화될 가능성을 시사.
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💻 파운드리 로드맵 정리, 삼성 1.4nm 개발 재개 + 2029년 양산 목표
📌 1.4nm 양산 목표 2029년 재설정
삼성전자가 중단됐던 1.4nm(SF1.4) 상용화 작업을 재개한 것으로 파악
기존 2027년 목표는 2029년 양산으로 조정되며 TSMC·인텔보다 다소 늦은 일정
📌 High-NA EUV 선제 확보
삼성은 NRD-K에 ASML 차세대 High-NA EUV 장비를 이미 설치
1.4nm 일부 레이어부터 High-NA EUV 적용이 예상되며, 장비사들과 초기 공정 개발도 착수
📌 2nm 수율 안정화가 우선순위
1.4nm 지연 배경은 2nm(SF2)·SF2P 공정 완성도 강화에 집중하기 위한 전략 변화
차세대 엑시노스 2800도 1.4nm 대신 개선형 2nm 공정 적용 가능성이 거론
📌 TSMC·인텔과 2028~2029년 경쟁 구도
TSMC는 2027년 3분기 1.4nm 파일럿, 2028년 하반기 양산을 목표
인텔은 14A 리스크 생산 2028년, 대량 양산은 2029년을 겨냥하며 차세대 공정 경쟁 본격화
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💻 파운드리 로드맵 정리: 삼성 1.4nm 개발 재개, 2029년 양산 목표
📌 1.4nm 로드맵 재가동
삼성전자가 중단했던 1.4nm(SF1.4) 공정 상용화를 재개하고 2029년 양산을 목표로 개발을 추진
최근 국내외 장비업체에 개발을 요청했으며, 어플라이드 머티어리얼즈와 램리서치 등 주요 장비사에 1.4nm 로드맵을 공유
📌 High-NA EUV 선제 도입
삼성은 이미 ASML High-NA EUV 장비를 NRD-K 연구시설에 설치.
1.4nm부터 일부 공정 레이어에 High-NA EUV를 적용할 계획으로, 차세대 미세공정 경쟁력 확보를 노림.
📌 2nm 수율 안정화 우선 전략
당초 2027년 양산 목표를 2029년으로 연기한 배경은 2nm(SF2)와 SF2P의 수율 개선 및 공정 안정화에 집중하기 위한 전략.
차세대 모바일 AP 엑시노스 2800도 기존 1.4nm 대신 개선된 2nm 공정으로 생산하는 방향으로 변경된 것으로 알려짐.
📌 TSMC·인텔과 1.4nm 경쟁 본격화
TSMC는 2028년 하반기 1.4nm 양산, 인텔은 2028년 리스크 생산·2029년 양산을 목표로 추진 중
TSMC는 2029년까지 High-NA EUV를 도입하지 않을 것으로 예상되는 반면,
삼성과 인텔은 High-NA 기반 공정 적용을 준비 중이어서 기술 전략 차별화가 주목됨
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💻 [단독] SK하이닉스, LTA 가격 상단 제한 없다 … 주가 420만원 '가시권'
https://biz.newdaily.co.kr/site/data/html/2026/06/30/2026063000209.html
📌 LTA 구조 차별화, 가격 상단 없는 독점 계약
글로벌 메모리 5사, 빅테크와 3~5년 LTA 체결 확대
SK하이닉스는 ‘가격 하단만 존재’하는 구조로 계약
경쟁사(마이크론·삼성전자)는 상·하단 가격 제한 존재
📌 HBM 지배력 기반 초과이익 구조 고착화
HBM 중심 시장 지배력으로 고객사 협상력 우위 확보
D램 영업이익률 80% 이상 고수익 구간 지속
공급 부족 장기화 속 수익 상단 제한 제거 효과
📌 실적 레벨업 + 목표가 420만원 상향
신한투자, 목표가 기존 380만 → 420만원 상향
2Q 매출 88.3조원 / 영업이익 66.8조원 추정
전분기 대비 매출 +68%, 영업이익 +78% 급증 전망
📌 2028년까지 구조적 메모리 공급 부족 지속
신규 Fab 가동 전까지 서버향 수요 대응 불충분
eSSD·HBM 중심 수요 구조로 체질 변화
LTA·선수금 구조 → 기존 시클리컬 밸류에서 탈피
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💻 [단독] 삼성전기, 韓·中 기판·모듈 유휴 설비 대규모 매각…선단 공정 고도화 박차
https://www.theguru.co.kr/news/article.html?no=103772
📌 FC-BGA·BGA 라인 재편 본격화
삼성전기, 국내·중국 유휴 설비 총 521대 매각 진행
국내 149대(부산 FC-BGA 54대, 세종 BGA 78대) 중심 기판 공정 장비 포함
노광·식각·도금·AOI 등 전·후공정 핵심 설비 다수 포함
📌 카메라모듈 사업 구조조정 신호
중국 고신법인 카메라모듈 설비 372대 매각
조립·검사 핵심 장비 약 30대 포함, 생산라인 효율화 성격
노후·유휴·비가동 장비까지 포함된 자산 재배치
📌 AI·HBM 시대 대응 위한 CAPEX 재조정
AI 반도체·고성능 메모리 수요 대응 위해 패키지기판 집중
미세회로·범프·검사 정밀도 경쟁력 확보 목적
기존 범용 기판·모듈 설비 축소 → 고부가 라인 투자 전환
📌 선단 패키지 중심 생산 체제 전환
부산·세종 기판 라인 중심으로 생산 자산 재편
저수익 설비 정리 + 고부가 FC-BGA 대응력 강화
입찰 단계서 기술 유출 방지 위한 사후 심사 병행
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💻 S&P "AI 슈퍼사이클 2028년까지 지속 전망…성장 반도체로 쏠려"
https://n.news.naver.com/mnews/article/055/0001368471
📌 AI 슈퍼사이클 2028년까지 연장
S&P Global Ratings, AI 투자 확대에 따라 반도체 슈퍼사이클 최소 2028년까지 지속 전망
SK hynix, Samsung Electronics, 마이크론 이익 2026~2027년 큰 폭 증가 예상
2028년 이후에는 생산능력 확대 본격화로 수급 균형 변화 가능성
📌 한국 기업 ‘반도체 쏠림 성장’ 구조 고착
2026년 국내 100대 기업 합산 영업이익 약 140조원, 대부분 반도체 중심 기여
방산이 일부 아웃퍼폼 섹터로 분류되며 성장 견인
그 외 산업은 완만한 성장 또는 외부 압박 지속
📌 AI 수출이 한국 거시경제 방어 역할
AI 관련 기술 수출 호황으로 한국 GDP 전망 1.9% → 3%로 상향
에너지 가격 충격 및 인플레이션 우려 일부 상쇄
국가 신용도 측면에서도 하방 리스크 완충 요인으로 작용
📌 리스크 요인: 자본 유출·레버리지 확대
해외 주식 투자 누적 약 4,000억달러, 미국 자산 쏠림 심화
AI 기대 약화 시 밸류에이션 조정 및 자산 가격 급락 리스크
가계신용대출 증가로 증시 변동 시 금융 시스템 전이 가능성
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💻AI 메모리 수요, 2028년까지 공급 웃돈다
📌DRAM 수요 우위 지속
DRAM 비트 수요 증가율은 2026년 32.5%, 2027년 34.4%로 확대
같은 기간 공급 증가율은 22.9%, 21.7%에 그칠 전망
2028년에는 증가율 격차가 줄어도 절대 수요는 공급보다 높은 수준 유지
📌NAND도 공급보다 수요가 빠르다
NAND 비트 수요 증가율은 2027년 29.4%까지 상승
공급 증가율은 2027년 21.2%, 2028년 20.9% 수준
2028년까지 NAND 역시 절대 수요가 공급을 웃도는 구조
📌핵심은 절대 물량
아래 그래프는 DRAM과 NAND 모두 2028년까지 수요가 공급보다 크다는 점을 보여줌
단순 증가율 둔화가 아니라 실제 필요한 메모리 물량이 공급을 앞서는 흐름
AI 서버가 HBM, DDR5, 엔터프라이즈 SSD가 메모리 수요를 계속 끌어올리는 구조
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💻 "수요 못 따라가"…한미반도체, 대만 ASE에 TC 본더 공급
https://www.hankyung.com/article/202606306179i
📌 ① AI 패키징 시장 본격 진입
• 한미반도체, 신규 장비
→ 2.5D 열압착(TC) 본더 40 출시
• 글로벌 OSAT·파운드리 대상 공급 확대
• 핵심 공급처: 세계 1위 OSAT 대만 ASE
📌 ② 2.5D 패키징 수요 급증
• 2.5D 패키징
→ GPU + AI 가속기 + HBM 연결 핵심 공정
• CoWoS 기반 첨단 패키징 수요 폭증
→ 일부 물량 OSAT로 분산 처리
📌 ③ 제품 확장 전략
• 기존 HBM용 TC 본더 기술 기반
→ 시스템 반도체 패키징으로 확장
• 최근 출시 흐름
→ FC 본더 75 → FC 본더 3.5 → TC 본더 40
📌 ④ 시장 환경
• 첨단 패키징 시장
→ 2024년 460억달러 → 2030년 794억달러 (연 9.5% 성장)
• 핵심 키워드
→ AI 반도체 고성능화 + 패키징 병목
📌 ⑤ 글로벌 확장
• 미국 법인 설립 추진 (한미USA)
→ 설계 단계부터 고객사 협업 강화
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💻 케이씨텍, 보고서 발간(6/8) 이후 +94% 상승
저희가 약 6개월 만에
반도체 장비 섹터 기준으로 주요 리서치센터 중 최초로 케이씨텍 리포트를 발간했습니다.
이후 해당 종목은 약 +94% 상승했네요.
케이씨텍은 이번 반도체 사이클에서
국내 유일 CMP 장비 국산화 업체입니다.
메모리 증설 사이클과 맞물리며
2027~2028년 이후 실적 성장 흐름이 이어질 가능성이 높습니다.
특히나 최근에는 초임계 세정 장비를 자체 개발했고,
실제 납품 레퍼런스도 확보한 상태입니다.
이에 따라 CMP 중심 구조에서
세정 장비로 성장 축이 확장되는 흐름도 나타나고 있습니다.
향후 반도체 CapEx 확대 구간에서
CMP·세정 장비 모두 구조적 수혜가 기대되는 구간이어서 관심 가질만한 종목이라고 생각됩니다.
케이씨텍에 대해 공부하실 분은 리포트 한번씩 읽어주시면 좋을 것 같습니다.
🔥 케이씨텍 리포트 다시보기 - 반도체 소부장 시리즈
https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth/contents/260607193104588xn
🔥 케이씨텍 핵심 포인트
📌 1. CapEx 전환 국면 진입 → 반도체 장비주 우위 사이클
DRAM 가격 상승(P) 이후 CapEx 확대(Q)로 업황 주도축 이동
’26~’28년 메모리·파운드리 투자 사이클 본격화 구간
장비주는 생산량보다 선행 반응 → 실적 레버리지 가장 큼
📌 2. DRAM 선단화 + CoWoS 확장 → CMP 공정 구조적 증가
DRAM 1b→1c 전환으로 CMP 공정 스텝 및 반복 횟수 증가
CoWoS·HBM 패키징 확대 → 평탄화·세정 공정 수요 동반 증가
공정 미세화 + 적층화 → CMP/세정 장비의 구조적 성장 구간
📌 3. 케이씨텍 핵심 투자포인트: CMP 독점 구조 + 직접 CapEx 연동
국내 유일 CMP 장비 양산 업체로 메모리 투자 직접 수혜
삼성·SK하이닉스 모두 공급 → 고객 다변화 구조 확보
CMP 슬러리까지 내재화 → 장비 + 소재 동시 성장 레버리지
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7 254
💻 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 – DRAM 공급축소 담합 의혹 집단소송, AI 메모리 전환이 핵심 쟁점 부상
📌 “AI 전환 vs 공급조절” DRAM 700% 급등 논쟁
삼성전자·SK하이닉스·마이크론, 미국 소비자 대상 집단소송 제기(No. 3:26-cv-06345, N. California 연방법원)
원고 측: 2022년 이후 DRAM 생산을 인위적으로 제한해 가격 약 700% 상승 유도 주장
핵심 쟁점은 HBM 중심 전환이 “AI 수요 대응”인지 “공급 담합 수단”인지 여부
📌 시장 지배력 90% 구조…과거 2005년 담합 판례 소환
3사 합산 글로벌 DRAM 점유율 90% 이상으로 과점 구조 형성
원고 측, 2005년 DRAM 가격담합(삼성·하이닉스 유죄, 마이크론 협조) 사례 직접 인용
treble damages(3배 손해배상) 및 공급 제한 중단 명령 요구
📌 HBM 중심 CAPEX 전환 논리 vs 범용 DRAM 공급 축소 논란
피고 측: AI 수요 급증으로 HBM 및 선단 공정 투자 확대 과정에서 발생한 구조적 타이트닝 주장
업계: HBM 생산 확대가 범용 DRAM 공급 제약으로 이어졌다는 구조적 해석 존재
삼성·SK하이닉스·마이크론, 신규 팹 및 라인 증설로 공급 확대 중이라고 반박
📌 AI 메모리 슈퍼사이클 지속성에 대한 법적 리스크 변수
DRAM 가격 급등의 “사이클 vs 인위성” 논쟁으로 확대 가능성
반도체 업종 밸류에이션에 규제 리스크 프리미엄 변수로 작용 가능
AI 인프라 확대 국면에서 메모리 공급 전략 재평가 이슈 부각
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7 254
💻 中 파운드리, AI 반도체 슈퍼사이클 수혜로 매출 성장세 '뚜렷'
https://zdnet.co.kr/view/?no=20260626172256
📌 AI 수요가 만든 파운드리 슈퍼사이클
1Q 글로벌 파운드리 관련 매출 860억달러, YoY +23%
IDM·패키징·포토마스크 포함 생태계 전반 동반 성장
AI 시스템반도체 주문 급증 → 최첨단 공정·패키징 병목 지속
Counterpoint Research: AI 인프라 중심 구조적 성장 지속 전망
📌 TSMC, 공급 병목 속 초격차 확대
TSMC 1Q 매출 YoY +41% 급증
AI GPU/ASIC 수요 집중으로 선단 공정 가동률 고공행진
2026년 연간 매출 성장률 +36% 전망
선단 공정 쏠림 → 공급 제약이 오히려 가격·실적 레버리지
📌 중화권 파운드리, 레거시 공정 낙수 효과 본격화
선단 공정 이관 → 성숙 공정 주문이 후발업체로 이동
SMIC +12%, Nexchip +19% 성장
UMC +10%, Vanguard International Semiconductor +14%
중국 내 반도체 국산화 + 웨이퍼 가격 상승 구조가 성장 견인
📌 삼성전자, AI 수요 기반 반등 구간 진입
삼성 4·8nm 가동률 상승 + AI 수요 수혜
Tesla 대상 2nm 공정 기반 대량 수주 확보
TSMC 공급 병목 반사이익 + 선단 공정 경쟁력 회복 구간
파운드리 업황 개선 속 중장기 수주 모멘텀 강화
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7 254
💻 中 파운드리, AI 반도체 슈퍼사이클 수혜로 매출 성장세 '뚜렷'
https://zdnet.co.kr/view/?no=20260626172256
📌 AI 수요가 만든 파운드리 슈퍼사이클
1Q 글로벌 파운드리 관련 매출 860억달러, YoY +23%
IDM·패키징·포토마스크 포함 생태계 전반 동반 성장
AI 시스템반도체 주문 급증 → 최첨단 공정·패키징 병목 지속
Counterpoint Research: AI 인프라 중심 구조적 성장 지속 전망
📌 TSMC, 공급 병목 속 초격차 확대
TSMC 1Q 매출 YoY +41% 급증
AI GPU/ASIC 수요 집중으로 선단 공정 가동률 고공행진
2026년 연간 매출 성장률 +36% 전망
선단 공정 쏠림 → 공급 제약이 오히려 가격·실적 레버리지
📌 중화권 파운드리, 레거시 공정 낙수 효과 본격화
선단 공정 이관 → 성숙 공정 주문이 후발업체로 이동
SMIC +12%, Nexchip +19% 성장
UMC +10%, Vanguard International Semiconductor +14%
중국 내 반도체 국산화 + 웨이퍼 가격 상승 구조가 성장 견인
📌 삼성전자, AI 수요 기반 반등 구간 진입
삼성 4·8nm 가동률 상승 + AI 수요 수혜
Tesla 대상 2nm 공정 기반 대량 수주 확보
TSMC 공급 병목 반사이익 + 선단 공정 경쟁력 회복 구간
파운드리 업황 개선 속 중장기 수주 모멘텀 강화
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7 254
💻 [단독] 하이닉스 목표가 ‘500만원’ 노무라 리포트…사실이 아니었다
https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005700022
📌 “500만원 보고서” 확산 과정에서 발생한 오기재 이슈
국내 일부 언론이 노무라 목표가를 400만원 → 500만원으로 오보
해당 수치가 정정 전까지 재인용되며 시장 루머로 확산
해외에서는 관련 루머 전파 없이 국내 중심 해프닝으로 확인
📌 노무라 실제 리포트: 470만원이 글로벌 최고 수준
최신 목표가: 400만원 → 470만원으로 상향 (6월 24일)
글로벌 IB 중 최고 수준 밸류에이션 제시
과거 234만원 → 400만원 → 470만원으로 단계적 상향
📌 상향 근거: 메모리 업사이클 + 비경상 이익 반영
2Q 순이익 컨센서스 상회 전망
키옥시아 지분 매각 + CB 투자 평가이익 약 60조원 추정
영업이익 수준의 비경상 이익 발생 가능성 반영
📌 시장 영향: AI 메모리 기대감은 유지
HBM 중심 메모리 업사이클 논리는 유지
목표가 수치 오류와 별개로 펀더멘털 재평가 흐름 지속
밸류에이션 논쟁은 고점 구간에서 변동성 확대 요인
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💻TSMC, DRAM 진출 준비?...메모리 공급망 구축 본격화
📌 TSMC, 대만 DRAM 공급망 구축 본격화
TSMC가 AI 반도체용 WoW(Wafer-on-Wafer) 3D 적층 기술에 화방전자(Winbond)를 신규 메모리 웨이퍼 공급사로 채택.
기존 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 중심 메모리 조달에서 공급망을 다변화해 안정적인 AI 칩 생산 체계를 구축하려는 전략.
📌 화방전자, AI 서버 핵심 공급망 진입
화방전자는 DRAM 웨이퍼를 TSMC의 로직 웨이퍼와 직접 적층하는 WoW 공정에 참여.
기존 특수 DRAM·NOR Flash 중심 사업에서 AI 서버용 첨단 패키징 공급망으로 사업 영역을 확대하는 계기.
📌 WoW, 차세대 AI 칩 핵심 기술
Hybrid Bonding 기반으로 로직과 메모리를 직접 적층해 대역폭 확대·지연시간 감소·전력효율 개선을 구현.
AI GPU, HPC, 차세대 AI 서버 및 엣지 AI 반도체의 핵심 패키징 기술로 평가.
📌 TSMC 공급망 내 메모리 업체 확대 의미
글로벌 DRAM 공급 부족이 지속되는 가운데 TSMC는 해외 메모리 업체뿐 아니라 대만 공급망까지 확대하며 공급 안정성을 강화.
대만 메모리 산업도 AI 주변 산업에서 벗어나 AI 핵심 반도체 생태계로 편입되는 계기가 될 것으로 평가.
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💻 TSMC 2분기 7월 16일 발표, AI 수요·가격 인상·CoWoS 증설, 2분기 마진 70% 도전
📌 2분기 실적, 가이던스 상단 돌파 기대
2분기 매출 가이던스 390억~402억달러, 시장은 상단 초과 전망
4~5월 누적 매출 8,277억대만달러, 6월은 4,400억대만달러 도전
예상 매출 달성 시 매출과 매출총이익률 모두 가이던스 상회 가능
📌 AI 믹스 개선으로 매출총이익률 70% 근접
3·5나노 가동률이 높은 수준을 유지하며 수익성 개선 견인
AI GPU가 첨단공정·패키징 비중을 높여 제품 믹스 개선
2분기 매출총이익률은 가이던스 상단 67.5%를 넘어 70% 근접 전망
📌 3분기도 두 자릿수 성장, 연간 목표 상향 가능성
엔비디아 차세대 GPU, AMD·CSP ASIC 및 신형 스마트폰 수요 본격화
3분기 달러 매출은 전분기 대비 10% 이상 증가하며 사상 최대 전망
연간 달러 매출 성장률도 기존 목표인 30% 이상을 웃돌 가능성
📌 CoWoS 17만장·첨단공정 가격 인상 주목
AP7·AP8 증설로 CoWoS 월 생산능력은 올해 말 14만장 전망
2027년 말 월 17만장까지 확대해 HBM·대형 AI 패키징 수요 대응
7나노 이하 가격 인상 가능성도 있어 중장기 수익성 추가 개선 기대
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💻 NAND가 AI 메모리 계층으로 진입
📌 기존 상식 — DRAM vs NAND 역할 분리
DRAM: AI가 항상 쓰는 것 — 빠르지만 비싸고 용량 한계
NAND: AI가 가끔 쓰는 것 — 느리지만 싸고 대용량
지금까지 AI 추론 = DRAM에 모델 전체를 올려놓고 실행
📌 희소 활성화 LLM(Sparsely-Activated LLM)이 바꾸는 것
MoE(Mixture of Experts) 구조: 추론 시 전체 FFN Expert 중 일부만 선택·활성화
나머지 Expert는 해당 토큰 생성에 전혀 사용되지 않음
→ 활성화되지 않은 Expert를 굳이 DRAM에 올려둘 필요가 없다
Dense 모델 (항상 활성) → DRAM 유지
비활성 FFN Expert (선택적 사용) → NAND에 상주 → 선택될 때만 로드
📌 왜 이게 중요한가
GPT-4·Llama 같은 초대형 모델은 DRAM 전체 탑재 시 수백 GB 필요
NAND 오프로딩으로 DRAM 요구량 대폭 절감 → 더 큰 모델을 더 싼 하드웨어로 실행 가능
엣지 디바이스·중소형 서버에서도 프론티어급 모델 구동 가능성 열림
📌 메모리 계층 재편 시나리오
HBM → 연산 직접 지원 (GPU 내)
DRAM → 활성 모델 웨이트 상주
NAND → 비활성 Expert 풀 상주 (새로운 레이어)
Storage → 체크포인트·데이터셋
NAND가 단순 저장소에서 AI 추론 메모리 계층의 일원으로 격상
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💻 6월 4주차, 한 주간 반도체 소부장 섹터 핵심 정리
📌 코닝, AI 반도체 첨단 패키징 핵심으로 유리기판 주목
📌 CPO 상용화의 핵심 과제로 정렬·수율·유지보수 부각
📌 마이크론, AI·HBM 수요에 힘입어 분기 최대 실적 경신
📌 2026년 반도체 장비 투자 50% 이상 증가 전망
📌 삼성·SK 호남 투자 추진…소부장 업계는 인력·거점 부담 우려
🔍 이번 주 포커스: 파미셀, 바이오 기업에서 CCL 소재 기업으로 전환
• 두산전자BG에 AI 서버용 저유전율 레진·경화제 독점 공급
• 1분기 저유전율 소재 매출 비중 71%…전자소재가 핵심 성장축으로 부상
• 아지노모토·TOTO처럼 기존 화학 기술을 반도체 소재로 확장
• 울산 제3공장 증설분의 양산 전환과 신규 고객 확보가 관전 포인트
🔥 한 주 동안의 반도체 소부장 흐름과 파미셀의 CCL 밸류체인 진입, 3분 만에 정리해드립니다!
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💻 BofA 반도체 전망 — 메모리 단독 $9,000억, 2030년 전체 반도체 $2조 시대
📌 전체 반도체 시장 규모
2025년: $7,900억
2026년E: $1조 3,000억 (YoY +64.5%)
2030년E: $1조 9,620억 (CAGR 2025~2030 +20.0%)
📌 메모리 단독 — 핵심 성장 엔진
2025년: $2,200억
2026년E: $5,880억 (YoY +168.0%)
2027년E: $6,600억 (YoY +12.1%)
2028년E: $6,820억 (YoY +3.3%)
2029년E: $8,080억 (YoY +18.6%)
2030년E: $9,000억 (YoY +11.4%)
CAGR 2025~2030: +32.6% — 코어 반도체(13.2%) 대비 2.5배 빠른 성장
📌 코어 반도체(메모리 제외)
2025년: $5,700억
2026년E: $7,110억 (YoY +24.7%)
2030년E: $1조 620억
CAGR 2025~2030: +13.2%
📌 BofA 핵심 결론
"메모리는 핵심 성장 엔진이며 가장 높은 CapEx 집약도를 요구"
"CapEx 자금이 강한 수요와 장기 성장을 지원하기 위해 메모리로 집중되고 있음"
메모리 = 반도체 산업에서 가장 강한 성장 + 가장 높은 투자 영역으로 공식 분류
📌 2026년이 변곡점인 이유
메모리 YoY +168% — 단일 연도 역대 최대 성장률
전체 반도체 시장이 $1조 3,000억으로 처음으로 $1조 돌파
이 폭발적 성장의 대부분이 메모리에서 기인
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💻 AI 데이터 센터 시장에 도전하는 퀄컴 드래곤플라이…과연 날 수 있을까
https://nownews.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=20260628601012&wlog
📌 AI 데이터센터 풀스택 전략 본격화
퀄컴이 AI 데이터센터 플랫폼 '드래곤플라이(Dragonfly)'를 공개하며 AI 가속기·CPU·네트워킹·커스텀 실리콘을 아우르는 풀스택 전략 제시
모바일 저전력 설계 경험을 바탕으로 엔비디아와 유사한 원스톱 AI 인프라 생태계 구축 목표
과거 서버 CPU 사업 실패 이후 AI 인프라 시장을 겨냥한 재도전
📌 HBM 대안 'HBC' 메모리 제시
2027년 AI250, 2028년 AI300에 HBC(High Bandwidth Compute) 메모리 적용 계획
HBC는 LPDDR을 적층한 근접 메모리 구조로, HBM 대비 와트당 메모리 대역폭 6배를 목표
AI300은 HBC 2세대 적용으로 AI200 대비 54배 높은 메모리 대역폭을 제시
📌 CPU·네트워크까지 AI 인프라 확대
최대 250개 이상 코어·5GHz의 서버 CPU(C1000)도 함께 공개
800G~1.6T급 네트워킹과 UALink 기반 스케일업·스케일아웃 지원 계획
AI 추론과 에이전틱 AI 시대를 겨냥한 CPU+가속기 통합 플랫폼 구축
📌 성공 열쇠는 메모리·파운드리 협력
HBC 상용화를 위해서는 삼성전자·SK하이닉스 등 메모리 업체의 TSV 적층 기술과 협력이 필수
AI250·AI300 역시 TSMC 첨단 공정 확보가 관건으로 공급망 구축 여부가 핵심 변수
올해 LPDDR 기반 AI200 샘플링을 통해 기술력을 먼저 검증한 뒤 차세대 플랫폼으로 확장할 계획
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💻 몸값 높아진 삼성전기…빅테크와 5천억대 AI용 MLCC 공급 추진
https://www.yna.co.kr/view/AKR20260626152100003?input=1195m
📌 글로벌 CSP와 대형 공급 계약 초읽기
미국 CSP와 약 5,000억원 규모 AI 서버용 MLCC 공급 계약을 막바지 협의 중
계약 대상은 구글·AWS·메타 등 주요 AI 데이터센터 사업자일 가능성이 제기
AI 인프라 투자 확대에 따른 전자부품 수혜가 본격화되는 신호
📌 AI 서버, MLCC 탑재량·ASP 모두 급증
AI 서버용 MLCC는 모바일 대비 가격이 최소 3배 이상 높고 기술 난도도 우위
스마트폰 1,000~1,300개 대비 AI 서버 컴퓨팅보드는 1.5만~2.5만개 탑재
서버 1대에는 컴퓨팅보드 약 20장이 들어가 수십만 개의 MLCC가 필요한 구조
📌 공급 부족에 가격 협상력 강화
AI 서버용 고용량·고신뢰성 MLCC는 공급 부족으로 공급자 우위 시장 형성
일부 제품은 이미 가격 인상이 진행됐으며 장기공급계약(LTA) 체결도 확대
삼성전기와 무라타, TDK 등 주요 업체들의 수익성 개선 기대
📌 MLCC 사업 이익 고성장 전망
증권가는 컴포넌트솔루션 사업부 영업이익이 2025년 약 6,000억원 → 올해 1조원 이상(+70%)으로 증가 전망
내년에는 2조원 초중반 영업이익 가능성도 거론
필리핀 MLCC 생산라인 증설로 AI 서버 및 전장 수요 대응 확대
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