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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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💻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
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💻 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
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💻 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
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💻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
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💻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
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💻 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
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💻 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.
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💻 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
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💻 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
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8 130
💻 美 규제 비웃는 화웨이…“ASML 없어도 2031년 1.4나노 반도체 만든다”
https://www.mk.co.kr/news/business/12057328
📌 자체 기술 공개
화웨이 반도체 설계 자회사 하이실리콘이 ‘로직폴딩’ 기술 공개
2031년까지 1.4나노급 칩 생산을 목표로 제시
📌 핵심은 로직폴딩
로직폴딩은 트랜지스터 수를 늘리고 데이터 전송 효율을 높여 칩 성능을 개선하는 구조
화웨이는 차세대 모바일 프로세서 ‘키린’에 처음 적용할 예정
📌 ASML 의존도 낮추기
화웨이는 ASML의 EUV 장비 없이도 첨단 칩 제조 역량을 높일 수 있다고 주장
미국의 반도체 장비 수출 규제를 우회하려는 중국식 해법으로 해석
📌 TSMC와 격차 축소 시도
TSMC는 2028년 1.4나노 양산을 목표
화웨이가 2031년 양산에 성공하면 기술 격차를 약 3년 수준으로 줄이는 셈
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💻컴퓨텍스 2026 — AMD·엔비디아·인텔 CEO 동시 대만 집결
인텔 CEO 립부탄 심각한 CPU 공급 부족 현상이 컴퓨텍스 2026의 주요 이슈가 될 것이라고 예측
📌 핵심 내용
글로벌 AI 칩 3대 CEO 대만 동시 집결 — 컴퓨텍스 2026
리사 수(AMD) + 젠슨 황(엔비디아) 이미 방문 + 립부 탄(인텔)
세 CEO 공통 견해: AI는 "버블이 아닌 고속 성장 초기"
📌 인텔 립부 탄 일정
주말 대만 도착 + TSMC 고위층 면담 예정
3개 비밀 공급망 회의 별도 추진
6월 1일: 대만 상하류 파트너 대상 공급망 칵테일 파티
6월 2일 오후: 컴퓨텍스 기조연설 + 저녁 전자 5형제·에이수스·어드밴텍 등 고위층 폐문 교류
"전면 재건 후 완전히 새로워진 인텔" 제시 예정
📌 젠슨 황 대만 일정
5월 23일 도착 후 10일 이상 체류 — 역대 최장
장중머우·웨이저자·린바이리 등 대만 반도체 거물 전원 면담
북스타 이벤트 + 조 단위 만찬(兆元宴) 예정
베라 CPU 독립 판매 시작 + AI 데이터센터 CPU 시장 $2,000억 전망 제시
"AI는 9이닝 야구 경기로 치면 지금 3회초"
📌 CPU 르네상스 — 핵심 변화
과거 AI 훈련 시대: GPU:CPU = 8:1 비율
현재: 4:1 축소
향후 1:1 또는 역전 가능성
AMD: 향후 5년 CPU 시장 CAGR +35% 이상 전망
인텔: 2026년 서버 CPU 시장·자사 출하량 모두 두 자릿수 성장 — 2027년 지속
AI 에이전트·추론·로봇 응용 확대 → CPU 데이터 조율·시스템 제어·메모리 관리 수요 폭발
📌 인텔 파운드리 현황
18A 양품률 개선 속도 예상 초과 — 립부 탄 직접 확인
14A: 18A 동일 개발 단계 대비 성숙도·양품률·성능 모두 우수
2026년 하반기~2027년 상반기 디자인 윈 + 고객 확약 예상
하반기 복수 외부 고객 공식 투입 예정
전 세계 첨단 프로세서 90%+ 여전히 미국 외 생산 → 미국 제조 전략 핵심
📌 대만 공급망 하반기 전망
AI 인프라: GPU → CPU·ASIC·HBM·첨단 패키징·랙 스케일 시스템 전방위 확장
수요 시장 예상 대폭 초과 — 대만 공급망 하반기 전례 없는 바쁜 시즌 예고
3대 CEO 밀집 방문 = 향후 3~5년 AI 인프라 캐파 선점 경쟁
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💻 [단독] 한미반도체, HBF용 TC본더 만든다
https://news.mtn.co.kr/news-detail/2026052608515364392
📌 핵심 요약
한미반도체, HBF 전용 TC본더 개발
이르면 올해 하반기 글로벌 낸드 제조사에 초도 공급 예정
기존 HBM 중심 장비 수요에서 HBF 영역으로 확장 가능성
📌 HBF란?
High Bandwidth Flash의 약자
AI 추론용 차세대 메모리 구조
HBM과 SSD의 중간 영역을 담당
GPU 인근에 대용량 낸드를 배치해 메모리 병목 완화 목적
📌 산업 배경
생성형 AI 수요가 학습에서 추론 중심으로 이동
추론 시장에서는 메모리 용량, 전력 효율, 비용 부담이 핵심 이슈
기존 HBM만으로는 비용과 용량 대응에 한계
HBF가 새로운 AI 메모리 계층으로 부상
📌 공급망 변화
샌디스크, HBF 표준화 작업 주도
SK하이닉스와 OCP 산하 HBF 표준화 워크스트림 출범
HBF 상용화 시점이 기존 예상보다 앞당겨질 가능성
이에 따라 핵심 장비 공급망도 조기 구축 움직임
📌 한미반도체 의미
HBM용 TC본더 강자에서 HBF용 장비로 영역 확장
기존 D램 업체 중심 고객군에서 낸드 제조사로 다변화 가능
AI 메모리 패키징 장비 적용처 확대 기대
📌 투자 포인트
장비 TAM 확대: HBM → HBF
고객군 확대: D램 → 낸드
AI 메모리 경쟁축 확대: HBM → HBF/첨단패키징
TC본더 수요가 HBM 외 영역으로 확산될 가능성
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🔥 지아이에스 금일 +15% 상승
금일 지아이에스가 +15% 상승 중입니다.
지아이에스는 삼성전기 MLCC 가동률 폭증과 증설 사이클에서 직접 장비를 납품하는 기업입니다.
삼성전기 MLCC 사이클에 따라 지아이에스도 주목할 만 한 상황입니다.
📌 MLCC 산업보고서 Top-Pick 지아이에스
AI 서버 수요 폭증: 서버 1대당 수십만 개 MLCC 필요
삼성전기 직접 수혜, 증설이 실질 장비 발주(PO)로 이어짐
→ MLCC 절단·검사 장비 레퍼런스를 보유한 지아이에스
국내 드론 업체로서도 실질적 경쟁력 보유
아래 산업보고서와 인터뷰 영상에서 자세하고 생생하게 확인해보시기 바랍니다!
🔥 MLCC 산업보고서 보러가기
https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth/contents/260130173823428wd
📹 지아이에스 대표이사 인터뷰 보러가기
https://youtu.be/ASRetzaQrfA?si=SOLB_rewhx-XY0qg
📹 지아이에스 기업탐방 인터뷰+공정 영상 보러가기
https://youtu.be/rZ3-TpdykhA?si=za0SRyDRDQGeDQ9f
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💻AI 서버의 다음 병목 — 유리섬유 직물(Glass Cloth)
📌 핵심 논리
AI 서버는 GPU·HBM·CoWoS만 필요한 것이 아님
224G 신호를 구리 배선으로 손실 없이 전송할 수 있는 고급 PCB 라미네이트 필수
구리가 신호를 전달 → 유리섬유 직물 + 수지(레진) 가 절연·안정화·신호 보존 담당
📌 112G → 224G 전환의 의미
112G 시대: 표준 소재로도 어느 정도 허용 범위 존재
224G 시대: 허용 오차 소멸 — 유리섬유가 더 평탄하고·청결하고·안정적이고·저손실이어야 함
신호 속도 2배 = 소재 요구 사양 수배 이상 엄격화
📌 유리섬유 직물의 역할
구리 배선 절연 — 신호 간 간섭 차단
기판 열 안정성 유지 — 고온 환경에서 뒤틀림 방지
워피지(Warpage) 억제 — 첨단 패키징 공정 핵심 요건
고속 전송 시 신호 무결성(Signal Integrity) 보존
📌 핵심 수혜 — 니토방적(3110.T)
수십 년간 고급 유리섬유 직물 기술 완성 — 첨단 기판용 특화
대만 세컨드소스 가능하나 검증(Qualification) 기간 길고 대체 쉽지 않음
루빈 공급망이 기판 내부 유리섬유에서 병목 발생 가능성
📌 모니터링 포인트
니토방적 캐파 확장 여부
Elite Material M7/M8/M9 고급 라미네이트 배분
대만 세컨드소스 검증 진행 속도
루빈 시스템 PCB 레이어 수 확정
폭스콘·콴타·위스트론 등 ODM의 라미네이트 제약 언급 여부
📌 공급망 구조
유리섬유(니토방적) → 라미네이트(Elite Material·판윤·이소라) → 고급 PCB → AI 서버 메인보드 → 루빈 랙
📌 일본 소재 독점 구조 재확인
ABF 필름: 아지노모토 96%+ 독점
유리섬유 직물: 니토방적 고급 시장 지배
MLCC 소재: NCI·사카이화학 과점
포토레지스트: JSR·신에쓰·TOK 과점
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💻SK하이닉스가 발열 잡는 ‘iHBM’ 기술 공개…냉각 요소로 열 모아 배출
https://www.osen.co.kr/article/G1112808283
📌 HBM 냉각 구조 개선
SK하이닉스가 HBM 패키지 내부에 냉각 요소를 넣는 ‘iHBM’ 기술 공개
패키지 안에 열 배출 경로를 추가해 발열을 낮추는 방식
📌 핵심은 ICE
ICE는 Integrated Cooling Elements의 약자
전기는 통하지 않지만 열전도율이 높은 실리콘 소재를 활용해 열을 모아 배출
📌 왜 중요한가
HBM은 적층 단수가 높아질수록 발열 제어가 핵심 과제
특히 HBM 베이스다이와 AI 칩을 연결하는 D2D PHY 구간 발열은 성능과 직결
📌 성능 개선 효과
SK하이닉스는 iHBM을 통해 기존 대비 열저항을 30% 이상 낮췄다고 설명
고온·고부하 환경에서도 안정적인 동작 특성 확보
📌 시장 포인트
차세대 HBM 경쟁은 대역폭뿐 아니라 열관리 기술 경쟁으로 확장
SK하이닉스는 iHBM을 HBM5 등 차세대 제품부터 적용해 AI 데이터센터 시장 대응 강화
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💻NVIDIA Rubin 기판용 유리, 공급 차질 본격화 — AI 서버 밸류체인 비용 압력 상승
📌 CCL(동박적층판) 원가 구조 복습
CCL 원가의 최대 비중: 동박(Copper Foil) → 절반 가량 차지
이후 레진(Resin) → 유리섬유(Glass Fiber Cloth) → 기타 순
유리섬유 클로스는 CCL 원가의 약 15~20% 수준으로 추정, 소재 변화에 민감
📌 Rubin GPU, 기판 스펙 대폭 상향
Rubin 세대 GPU 기판: 전작 대비 면적 확대 + 레이어 수 증가
케이블리스 랙(Cableless Rack) 아키텍처 채택 → 미드플레인·백플레인 수요 급증
고다층·대형 기판 → T-glass / NER-glass 등 고성능 유리섬유 클로스 소요량 급증
📌 공급 병목: 지배적 T-glass·NER-glass 공급사, 신규 캐파 2027년 중반까지 지연
해당 소재 시장은 과점 구조 → 대체 공급선 단기 확보 난항
신규 증설 일정 슬립으로 2025~2026년 공급 타이트 구간 장기화 전망
CCL 업체들의 원가 상승 → 기판 → AI 서버 BOM 전방위 전가 압력
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💻EMC 광모듈 로드맵 — 광인터커넥트 세대 전환 정리(SemiVision)
📌 세대별 구조 변화 요약
Gen I (2022~) — Pluggable Optics (QSFP-DD/OSFP): 광모듈이 스위치 외부에 탈착 가능한 형태, 400GbE MP / 112Gbps PAM4
Gen II (2024~) — On-board Optics / COBO: 광모듈을 메인보드에 직접 실장, 224Gbps PAM4 이상 / 800GbE MP 예상
Gen III (2025~) — Near-Package Optics (NPO): 광엔진을 ASIC 패키지 근방에 배치, mSAP 기판 채택 / 1.6TbE MP 예상
Gen IV (2028~) — Co-Packaged Chiplet Optics (CPO): 3D 광소자를 ASIC과 동일 패키지 내 통합, 고급 패키징 / 3.2TbE MP 예상 / 448Gbps PAM6 or QAM
Gen V (미정) — Embedded Chiplet OM + CoWoS: 광모듈 칩렛을 기판에 완전 임베딩, CoWoS 어드밴스드 패키징 적용
📌 구리 기반 전기 신호의 한계 — 광전환 필연성
112Gbps → 224Gbps → 448Gbps 속도 구간 진입 시 구리/PCB 트레이스 3대 물리적 한계 발생
삽입 손실(Insertion Loss)↑: 고주파 신호일수록 구리에서 열로 에너지 소산
전력 소비↑: 손실 보상을 위한 DSP/재드라이브 회로 전력 부담 급증
전송 거리↓: 신호 무결성 유지 가능 거리가 수 cm 수준으로 단축
📌 PCB 기판 기술도 세대 전환
Gen I~II: High Layer Count PTH (관통홀 도금) — 전통 다층 PCB
Gen III~IV: Substrate-Like mSAP (반-가산 공정) — 미세 배선 구현
Gen V: 반도체 Substrate 수준 — 패키지 기판과 PCB 경계 소멸
📌 투자 시사점
CPO/NPO 전환은 단순 부품 교체가 아닌 보드 설계·패키징·소재 전체 밸류체인 재편
수혜 섹터: 광엔진(실리콘 포토닉스), mSAP·ABF 기판, CoWoS 어드밴스드 패키징
2028년 Gen IV 양산 본격화 시 기존 플러거블 광모듈 업체 수요 급감 리스크 병존
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💻엔비디아 루빈 랙 단가 $7.8M — 시스템 부품 수혜주 분석
📌 핵심 프레임
루빈 AI 가속기 랙 단가 약 $7.8M — GB300 대비 +100% 급등
ASP 증가분이 GPU 자체가 아닌 PCB·MLCC·ABF 기판 등 시스템 부품 계층으로 이동
단순 부품 가격 인상이 아닌 AI 인프라로 가치 재분배 구조적 전환
📌 MLCC 업체
무라타 제작(6981) — MLCC 글로벌 1위 / AI 서버용 고사양 MLCC 가격 협상 개시 / 루빈 랙 MLCC 수요 직접 수혜 / PER 42배
다이요유덴(6976) — MLCC 2위 / 고주파·고용량 AI 서버 MLCC 공급 / 단일 세션 최대 급등
TDK(6762) — MLCC + 인덕터 + 배터리 복합 수혜 / AI 서버 전력 관련 부품 전방위
니혼시엠케이(6958) — PCB 제조 / AI 서버 고다층 기판 수혜
📌 ABF 기판 소재
아지노모토(2802) — ABF 필름 글로벌 시장 점유율 96%+ 독점 / 루빈 랙 단가 2배 → ABF 수요 비례 증가 / 30% 가격 인상 추진 중 — 이미 협상 시작 가장 구조적인 수혜
이비덴(4062) — ABF 기판 제조 1위 / 아지노모토 필름 → 이비덴 기판으로 연결 / 엔비디아·인텔 AI 가속기 기판 공급
레저낙홀딩스(4004) — ABF 기판 제조 2위 / 쇼와덴코 소재 사업 계승 / 이비덴과 함께 AI 기판 양대 공급사
📌 PCB·인쇄 소재
돗판인쇄(7911) — 고급 PCB·반도체 패키징 소재 / 포토마스크 사업도 보유 — AI 공정 소재 복합 수혜
미쓰비시가스화학(4182) — PCB용 수지(BT 레진) 핵심 소재 공급사 / FC-BGA·AI 서버 기판 수요 연동
📌 전선·소재
후루카와전기(5801) — 전선·광섬유·방열 소재 / AI 서버 전력 배선·냉각 소재 수혜
미쓰이금속광업(5706) — 동박(Copper Foil) 핵심 소재 / AI 서버 PCB·배터리 동박 수요 급증
니토방적(3110) — 유리섬유·복합소재 / AI 서버 기판 유리섬유 수요 연동
유니온툴(6278) — PCB 드릴·가공 공구 / AI 서버 고다층 PCB 가공 수요 직접 연동
📌 기타
파나소닉(6752) — 커넥터·배터리·전자부품 복합
메이코(6787) — PCB 제조
루빈 랙 $7.8M = GB300 대비 2배 → 시스템 부품 전체 발주 금액 비례 급증
MLCC(무라타·다이요유덴) + ABF(아지노모토·이비덴·레저낙) + PCB 소재(미쓰비시가스·미쓰이금속) 3개 레이어 동시 수혜
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💻삼성전자, 시안 V9 낸드 클린룸 착공 — V6 단계적 종료·V9 양산 2027년 목표
📌 시안 팹 낸드 세대 전환 현황
V6(128단) → V8(236단) 전환 투자 3월 30일 완료 → V8 양산 시작
V6 생산 사실상 종료 단계 진입
V9(286단) 클린룸 착공 시작 — 연내 투자 완료 계획
V8·V9 병행 운영 후 V9 풀가동 — 2027년 풀스케일 생산 목표
시안 팹 = 삼성 글로벌 낸드 생산의 약 40% 담당
📌 V10 낸드 동향
V10(400단 이상) 국내 생산 라인 구축 우선 추진
당초 2026년 상반기 라인 구축 + 하반기 양산 계획 → 발주 아직 본격화 미진행
불확실성 상존 — 수요 가시성 확보 후 투자 결정 기조
📌 1Q 2026 글로벌 낸드 시장 (TrendForce)
글로벌 5대 낸드 공급업체 합산 매출 $389억 — 전분기 대비 +83.7%
CSP 엔터프라이즈 SSD 수요 강세가 성장 주도
📌 삼성전자 낸드 실적 — 5대 업체 중 최고 성장
삼성 낸드 매출 $135.1억 — 전분기 대비 +104.7% — 5대 업체 중 최고 성장률
시장 점유율: 28% → 31.6% 확대
SK하이닉스 17.6% / 키옥시아 13.9%
📌 중국 추격 현황
YMTC 중심 300단 낸드 양산 연내 목표 — 정부 지원 + 현지 장비 국산화
한국 업체와의 기술 격차 빠르게 축소 중
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💻삼성전자, 세계 최초 '900단 V낸드' 구현…1000단 시대 초읽기
https://www.etnews.com/20260522000306
📌 핵심 내용
삼성전자, 900단 클래스 V낸드 프로토타입 기술 구현 세계 최초 성공
방식: 450단 셀 웨이퍼 2장 접합 셀 멀티 본딩(CMB) 기술 활용
"정상적인 셀 동작 특성 검증 완료" — 단순 이론 적층이 아닌 실제 구동 가능 수준
📌 기술적 난제 극복
웨이퍼 휨(Warpage): 고도화된 상부 척(Upper Chuck) 설계 도입으로 해결
접합 시 미세 정렬 어긋남(Misalignment): 독자 오버레이 보정(Overlay Correction) 기술로 극복
신규 비트라인(BL)·워드라인(WL) 구조 → 전력 소비 + 칩 크기 동시 축소
📌 경쟁사 현황 비교
SK하이닉스: 321단 QLC NAND 세계 최초 개발 — 현재 양산 최고 단수
삼성전자: V10(400단 이상) 올해 양산 준비 + 연구 단계 900단 구현 동시 진행
YMTC(중국): 300단 이상 양산 연내 목표 — 정부 지원 + 현지 장비 국산화
삼성 900단 = YMTC 300단 대비 3배 — 기술 장벽 압도적
📌 전략적 의미
"단순히 300단의 3배가 아닌 적층 공정 패러다임 자체를 바꾸는 기술"
글로벌 고객사에 삼성이 여전히 기술 리더라는 명확한 메시지
중국 YMTC 물량·가격 공세 기술 장벽으로 제한 효과
AI 서버·온디바이스 AI 고용량·고효율 핵심 기술 선점
📌 시장 의미
낸드 적층 경쟁: 321단(SK하이닉스 양산) → 400단+(삼성 양산 준비) → 900단(삼성 연구) → 1000단 로드맵
SK하이닉스 321층 QLC + 삼성 900단 = 한국, 낸드 기술 격차 중국 대비 압도적 유지
AI 서버 eSSD·HBF(고대역폭 플래시) 시대 개막 시 초고단 낸드 수요 폭발 대비
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