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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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💻CPO 기술 진화 로드맵 — 2018~2028
📌 광인터커넥트 기술 세대별 진화
1. Off-board (~30pJ/bit): 플러그인 트랜시버 — ASIC과 광모듈 간 수 cm 전기 신호 이동 / SerDes 중간자 필요 → 전력 소모·지연·열점 집중
2. On-board (~20pJ/bit): 보드 위 광학 통합 — 전기 경로 단축 시작
3. NPO(근접 패키지 광학, ~2020): ASIC 근처 배치 — 1.6T 수준 대역폭
4. CPO(공동 패키지 광학, ~5pJ/bit): 광 트랜시버를 ASIC과 초근접 통합 — 전기 경로 mm 수준으로 단축
5. CPC/LPO (~7~8pJ/bit): CPO와 병행 발전하는 중간 솔루션
6. In-package (<2pJ/bit, ~2028+): 패키지 내 광학 I/O 완전 통합 — 최종 진화 단계
📌 핵심 기술 원리
CPO 핵심: 연속파(CW) 레이저 + 실리콘 포토닉스 칩을 스위치 ASIC·컴퓨트 다이와 초근접 통합
기존 플러그인 방식 → ASIC·광모듈 간 수 cm 전기 신호 이동 필요
SerDes(직렬화·역직렬화) 중간자 필수 → 전력 소모·지연·열점 집중 문제
CPO → 전기 경로 mm 수준으로 단축 → SerDes 의존 제거 → 전력·열·지연 동시 해결
📌 대역폭 진화 경로
100G(2018) → 400G → 800G → 1.6T → 3.2T → 6.4T → 12.8T(In-package 목표)
Scale-Out 네트워킹(현재) → Scale-Up 네트워킹(2025~) 으로 패러다임 전환
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💻 삼성·SK 안방 찾은 엔비디아…“블랙웰·NVFP4 최격차, 네모트론서 시작됐다”
https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026042114351151452
엔비디아, 서울 행사에서 AI 에이전트 시대 전략 공개.
핵심은 “칩 회사 → 풀스택 AI 플랫폼 회사” 전환입니다.
📌 1. 네모트론3 공개
Super: 1200억 파라미터 하이브리드 MoE 모델
GPT-4o 대비 더 빠르고 우수하다고 주장
멀티토큰 예측, Mamba2 구조 결합으로 추론 효율 강화
Ultra 출시 임박, Nano(300억) 는 소형 모델인데도 DeepSeek V3급 수학·코딩 성능 강조
📌 2. 블랙웰 + NVFP4
차세대 GPU 블랙웰에 적용된 4.75비트(NVFP4) 정밀도 언급
정확도 유지하면서 전력·메모리 효율 개선
모델 개발 과정에서 얻은 인사이트를 GPU 설계에 반영하는 ‘공동설계(Co-design)’ 전략
📌 3. 로컬 AI 강조
개인용 AI 슈퍼컴퓨터 DGX Spark 제시
클라우드 API 비용 없이 대형 모델 운용 가능하다는 메시지
프라이버시·데이터 소유권 측면에서 온디바이스/온프렘 AI 강조
📌 4. 한국 공략 본격화
한국 맞춤 데이터셋 Nemotron Persona Korea 공개
700만개 합성 페르소나 데이터 무상 제공
네이버, SKT, LG, 업스테이지, 크래프톤 등 국내 기업 직접 언급
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💻 삼성전기 산업보고서 발간 이후 +180% 상승
저희가
• 2월 2일 MLCC 산업보고서,
• 2월 9일 FC-BGA 산업보고서를 통해
📍 MLCC와 FC-BGA의 공급 부족, 그리고 삼성전기의 경쟁력을 말씀드렸습니다.
그로쓰리서치는 항상 보고서를 통해
가치와 가격 사이의 괴리를 먼저 찾고,
그 흐름을 가장 먼저 말씀드리기 위해 꾸준히 공부하고 있습니다.
저희 산업보고서를 계속 읽어보시면
실제 투자 판단에도 분명 큰 도움이 되실 겁니다.
앞으로도 산업보고서를 많이 읽어주시면 감사하겠습니다.
🔥 MLCC 산업보고서 다시보기(2/2 발간)
https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth/contents/260130173823428wd
🔥 FC-BGA 산업보고서 다시보기(2/9 발간)
https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth/contents/260208161142032ra
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💻 중국 CXMT, HBM3 개발 난항…韓 추격 아직 '시기 상조'
https://zdnet.co.kr/view/?no=20260421101006
📌 HBM3 양산 일정 차질
중국 CXMT가 당초 올 상반기 목표였던 HBM3 상용화 일정에 차질
아직 소재·부품 협력사에 양산 수준 발주를 진행하지 못한 상태
현재는 샘플 제조 수준에 머무는 것으로 파악
📌 현재 개발 상황
CXMT는 중국 최대 D램 업체로,
DDR5·LPDDR5X 상용화에 성공할 만큼 기술 고도화 속도가 빠른 편
다만 HBM은 적층, TSV, 후공정 등 난도가 높아
HBM3는 아직 테스트 단계라는 평가
📌 경쟁 구도
CXMT가 개발 중인 HBM3는 4세대 HBM
반면 삼성전자·SK하이닉스·마이크론은 이미 HBM4 양산 단계로 이동 중
기술 격차가 여전히 존재하는 상황
📌 기타 포인트
HBM3 코어 다이에는 G4(16nm급) D램 적용
CXMT 기준 최신 공정이지만, 업계에선 연내 양산도 쉽지 않다는 시각
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💻[단독] 퀄컴 CEO 방한, 삼성·SK 경영진과 잇따라 회동
https://www.hankyung.com/article/202604215511i
크리스티아노 아몬 퀄컴 CEO, 4월 21일 한국 방문
삼성전자 파운드리사업부 한진만 사장 + SK하이닉스 경영진 잇따라 면담
핵심 의제: 삼성 2나노 파운드리 협력 구체화 + 메모리 수급 해결
📌 삼성 파운드리 2나노 협력
스냅드래곤 8 엘리트 2를 삼성 SF2(2나노) 공정 생산 방안 논의
아몬 CEO, CES 2026서 "삼성과 2나노 논의 시작, 설계 작업 완료" 발언한 바 있음
계약 체결 시 2022년 이후 TSMC로 이탈했던 퀄컴 물량 5년 만에 삼성 복귀
📌 퀄컴이 삼성으로 돌아오는 이유
삼성 파운드리, 수율·발열 문제 해결 → 기술 신뢰도 회복
테슬라 AI6 $165억(약 24조원) 수주 등 레퍼런스 축적
TSMC 웨이퍼 가격 지속 상승 → 공급망 이원화로 의존도 축소 전략
📌 SK하이닉스 메모리 수급 협의
AI 서버·온디바이스 AI 확대 → LPDDR D램 공급 부족 심화 대응
퀄컴 AI 가속기 AI200 서버 시장 진출 본격화 — HBM·SOCAMM 협력 심도 있게 논의
엔비디아·AMD CEO 방한 수급 협력과 동일한 맥락
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+1
💻 CPO 공급 부족 이슈는
저희 산업보고서에서 이미 말씀드린 바 있습니다.
독자분들께서
CPO를 최대한 쉽게 이해하고, 이를 바탕으로 투자 전략을 세우실 수 있도록
리포트에 핵심 내용을 정리해두었습니다.
시간 되실 때 리포트를 한번 읽어보시면 도움이 되실 것 같습니다.
🔥 CPO 산업보고서 다시보기
https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth/contents/260411154742445kt
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+1
💻 AI 광 트랜시버 핵심 부품 공급 부족 직면 [TrendForce]
출처: TrendForce
📌 시장 규모 급팽창
• AI 광 트랜시버 시장, 2025년 165억달러 → 2026년 260억달러 전망
• 연간 성장률 57% 이상 예상, AI 인프라 투자 확대 수혜
• 사양 업그레이드 넘어 공급망 전반 구조적 재편 진행
📌 수요 확대 배경
• AI 서버 클러스터 확대로 800G 이상 고속 모듈 수요 급증
• 북미 하이퍼스케일 데이터센터 트래픽 연 30% 이상 증가
• 구글·MS·메타의 GPU 서버 증설이 수요 견인
📌 현재 공급 병목
• ⚡️EML·CW-LD 등 핵심 광칩 공급 부족 지속
• 광학 정렬 등 고정밀 공정이 ⚡️증설 속도 제한
• 전력소모·발열 문제가 시스템 확산 걸림돌
📌 기술 변화 방향
• 장기 공급계약 확대, 단기 구매 의존도 축소
• 저전력 LPO 기술이 기존 고전력 DSP 대안 부상
• 실리콘 포토닉스 통합 솔루션 개발 가속화
📌 차세대 시장 전망
• 시장은 규모 확대·세대 전환·응용 확대 3축 성장
• 1.6T 양산 본격화로 차세대 교체 사이클 진입
• 800G·1.6T ZR/ZR+ 코히런트 모듈 수요 확대 전망
📌 대만 공급망 수혜
• 대만 업체들, 광칩·패키징·테스트 경쟁력 보유
• 실리콘 포토닉스·LPO 분야도 점진적 성장 중
• 2026~2027년 고객사 채택 여부가 점유율 핵심 변수
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💻 [단독] SK하이닉스, 美 인디애나 첨단 패키징 공장 ‘첫 삽’…“항타 시작”
https://biz.heraldcorp.com/article/10721838
📌 미국 첫 반도체 공장 착공
SK하이닉스가 미국 인디애나 AI 메모리 패키징 공장 기초 공사(항타 작업) 시작
2024년 투자 발표 후 2년 만에 본격 착공
📌 투자 규모·가동 시점
총 38.7억달러(약 5.2조 원) 투자
2028년 하반기 양산 목표
차세대 HBM4E·HBM5 등 AI 메모리 패키징 거점 전망
📌 전략적 의미
이천·청주·용인 생산기지와 미국 인디애나를 연결한 AI 메모리 공급망 구축
미국 고객사·연구기관·엔비디아 등 현지 대응력 강화
📌 동시 진행 투자
청주 P&T7 첨단 패키징 팹 건설(19조 원)
M15X 증설 및 EUV 장비 추가 투입으로 HBM용 D램 생산 확대
📌 시장 환경
AI 수요 급증으로 메모리 공급 부족 지속 전망
SK하이닉스 1분기 실적도 사상 최대치 경신 가능성 부각
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💻UMC, 2D NAND 파운드리 수주 타진 — 인력·기술·장비 3대 장벽 현실
📌 배경 — 2D NAND 가격 폭등
2026년 초부터 NAND 가격 급등 — 상승 속도 DRAM 초과
MLC·SLC NAND 레거시 저밀도 제품 가격 최대 10배 급등
4월 MLC NAND 가격 약 30% 인상 — 공급 절벽 수준
📌 UMC 파운드리 수주 타진 배경
아시아 고객사, UMC에 플래시 파운드리 주문 접촉 — 수개월간 논의 진행
MLC/SLC NAND 수익성이 성숙 로직 공정보다 높을 수 있다는 판단
UMC 내부에서도 타당성 검토 제안 나온 상황
📌 장벽 ① — 인력: 2D NAND 엔지니어 사라짐
2D NAND 장비 튜닝 경험 엔지니어 대부분 은퇴 또는 이직
잔류 인력은 3D NAND 양산으로 전환 배치
메모리 업체들, AI 서버 수요 대응 3D NAND R&D 집중 — 2D 기술 지원 인력 여력 없음
📌 장벽 ② — 기술: UMC 메모리 개발 역량 공백
UMC, 과거 메모리 R&D 경험 있으나 핵심 기술 메모리 도메인과 괴리 심화
재진입 시 공정 미세조정·수율 최적화 역량 재구축에 상당한 시간 필요
캐파만 제공하고 기술 없으면 실질 수익 기여 제한적
📌 장벽 ③ — 장비: 레거시 장비 확보 불가
기존 제조사 레거시 장비 이미 매각·해체 완료
중고 장비 확보해도 유지보수 부품·인력 확보 불가
신규 장비로 구축 시 기존 레거시 방식과 달라 새로운 시행착오 불가피
키옥시아(Kioxia): 2D NAND 단종은 AI 캐파 잠식 때문이 아닌 레거시 장비 유지비·노후화 때문
📌 결론
기술이전 통한 파운드리 방식, 현실적 단기 해법 없음
장비 신규 구축해도 1~2년 소요 — 현재 공급 부족 해소에 기여 불가
2D NAND 공급 부족 구조적·장기적 성격 재확인
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💻 AI 인프라, 새로운 국면에 진입: '광(光)'으로의 변환은 필연적
📌 핵심 변화
• AI 인프라는 이제 선택이 아닌 초대형 확장 국면에 진입
• 컴퓨트 팟이 커질수록 인터커넥트 구조 재설계가 불가피
• ⚡️광연결은 성능 개선이 아닌 확장의 핵심 인프라로 부상
📌 왜 중요한가
• 규모가 커질수록 대역폭, 지연, 전력 문제가 동시에 커짐
• 기존 전기적 연결만으로는 초대형 시스템 대응이 어려워짐
• 광이 컴퓨트에 더 가까워지는 흐름은 구조적 변화에 가까움
📌CPO 특징
• CPO는 더 높은 대역폭 밀도 구현에 유리
• 전기 경로가 짧아져 전송 손실과 전력 부담을 줄일 수 있음
• 대규모 AI 시스템에서 효율 개선 여지가 더 큼
📌CPC 특징
• CPC는 현재 기준으로 적용 유연성이 더 높음
• 다만 채널 길이가 길어질수록 전력 부담이 커질 수 있음
• 단기 현실성은 높지만 장기 확장성은 상대적으로 제한적
📌산업 포인트
• 경쟁은 속도보다 지연, 전력 효율, 신뢰성으로 이동 중
• 핵심 변수는 기술 우위보다 양산과 배치 속도일 가능성
• 결국 관건은 광을 얼마나 빨리 컴퓨트 가까이 붙이느냐
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💻 TSMC 3nm 캐파를 채우는 AI 반도체 수요 (MorganStanley)
📌 3nm 파운드리 전체 수요 트렌드
3nm 수요는 2023년부터 본격 확대, 2027년까지 가파른 성장 전망
2024년 약 60k wpm에서 2027년 200k wpm 상회, 3배 이상 성장 예상
초기 도입기 이후 고객 기반이 넓어지며 수요 구조가 다변화되는 흐름
📌 고객사별 수요 변화
애플은 2023~2024년 3nm 초기 수요를 주도한 핵심 고객
시간이 갈수록 애플 비중은 낮아지나 절대 수요는 여전히 견조
엔비디아는 2025년부터 확대, 2026~2027년 핵심 수요처로 부상
AMD와 브로드컴은 2026년 이후 의미 있는 비중 확대가 예상됨
인텔은 2025년부터 물량 확보, 외주 생산 확대 흐름이 반영됨
📌 2027년 성장 포인트
2027년 수요 증가는 AI ASIC, 엔비디아, 브로드컴 중심으로 강화
AI ASIC 증가는 빅테크의 자체 AI 칩 개발 수요 확대를 시사
엔비디아와 브로드컴은 AI·HPC·네트워킹 수요의 수혜가 예상됨
📌 시사점
초기에는 모바일 칩 중심, 후반으로 갈수록 AI·HPC 중심으로 전환
TSMC 3nm 성장의 핵심 동력은 AI 산업 확장에 있다는 점이 부각
장기적으로 고객 다변화와 고성능 반도체 수요가 성장성을 뒷받침
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💻 SK하이닉스 1분기 실적 발표 D-3...사상 최대 실적 전망
https://www.koreaherald.com/article/10720458
📌 실적 발표 임박
SK하이닉스가 4월 23일 1분기 실적 발표 예정
시장 컨센서스는 매출 50.1조원, 영업이익 34.9조원
전년 대비 각각 +184%, +369%로 분기 최대치 전망
📌 HBM·DRAM 호황
AI 서버 수요 급증으로 HBM 판매 확대
일반 DRAM 가격 상승도 동반
하이퍼스케일 데이터센터 투자로 기업용 SSD 수요도 강세
📌 수익성 압도적
메모리 전체 영업이익률 70% 수준, DRAM은 80% 가능성 거론
TSMC 1분기 영업이익률(58.1%)도 상회하는 수준
📌 시장 지위
지난해 글로벌 DRAM 점유율
SK하이닉스 35.2%, 삼성전자 34.6%
📌 중장기 전망
증권가는 연간 영업이익 100조원+ 가능성까지 거론
메모리 공급 부족이 2028년까지 지속될 수 있다는 전망도 등장
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💻 삼성전자, 美 텍사스 테일러 팹 가동 임박…테슬라 AI칩 생산 본격화
https://www.koreatimes.co.kr/business/tech-science/20260420/samsungs-taylor-plant-to-begin-operations-with-tesla-chips-ready-for-fabrication
📌 테일러 파운드리 본격 준비
삼성전자가 이번 주 미국 텍사스 테일러 파운드리 장비 반입식 진행 예정
'22년 착공한 170억 달러 투자 공장으로, 지연됐던 가동 일정이 본격 재개
📌 테슬라 AI칩 생산 핵심 거점
지난해 수주한 165억 달러 규모 테슬라 AI5·AI6 칩 계약 기반
2나노 공정으로 자율주행용 AI 반도체 생산 예정
최근 양산 인력까지 현지 투입 확대
📌 추가 고객사 확보
애플 아이폰용 이미지센서 생산
엔비디아 차세대 추론칩 Groq 3 LPU 생산도 언급
📌 실적 반등 기대
삼성 파운드리 적자 규모는 전년 대비 크게 축소 전망
가동률 80% 이상 예상, 웨이퍼 가격 상승까지 겹쳐
3분기 흑자 전환 가능성 제기
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💻 SK하이닉스, 소캠2 192GB 본격 양산…"AI 메모리 새 기준"
https://www.yna.co.kr/view/AKR20260420023500003?input=1195m
📌 양산 개시
SK하이닉스가 1c LPDDR5X 기반 SOCAMM2 192GB 제품 양산 개시
모바일용 저전력 메모리를 서버용 모듈로 확장한 제품
📌 핵심 특징
기존 RDIMM 대비 2배 이상 대역폭
에너지 효율 75% 이상 개선
고성능 AI 연산과 저전력 운용에 최적화
📌 적용처
엔비디아 차세대 GPU 베라 루빈에 최적화
AI 학습·추론 과정의 메모리 병목 해소 목적
📌 전략적 의미
HBM이 프리미엄 성능을 맡고
SOCAMM2는 AI 인프라 TCO 절감 역할을 담당하는 구조
AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 이동하는 흐름과 맞물린 대응
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5 453
💻AI 인프라 인터커넥트 패러다임 전환 — CPO vs CPC
AI 컴퓨트 규모 확대가 인터커넥트 아키텍처의 근본적 재설계를 요구
광 연결(Optical)은 이제 업그레이드 옵션이 아닌 스케일의 핵심
📌 CPO vs CPC 핵심 비교
CPO(Co-Packaged Optics) — 대역폭 밀도 ~2T/mm,
매우 짧은 전기 채널, 비재타이밍(선형) 인터페이스, 에너지 소비 ~4~6 pJ/b
CPC(Co-Packaged Copper) — 대역폭 밀도 ~0.9T/mm,
긴 전기 채널, SerDes 또는 재타이밍 필요, 에너지 소비 <12 pJ/b
CPO가 CPC 대비 대역폭 밀도 2.2배, 에너지 효율 2~3배 우위
📌 왜 지금 CPO로 전환이 불가피한가
AI 가속기 xPU 주변 HBM 스택 증가 → 패키지 내 열·전력 밀도 한계 도달
구리 채널 길이가 늘어날수록 신호 손실·전력 소비 기하급수적 증가
데이터센터 Pod 규모 확대 → 랙 간·서버 간 연결에서 광 인터커넥트 필수
지연(Latency)·에너지·신뢰성 세 가지 모두에서 CPO가 구조적 우위
📌 현실적 과제 — 속도가 아닌 제조·배포 속도
방향성은 명확 — 광이 컴퓨트에 얼마나 빨리 붙을 수 있느냐가 핵심
엔비디아 ISSCC 2026 CPO 인터포저 통합 시연이 이를 뒷받침
양산 전환의 병목: 광학 엔진 수율·ASIC-광학 통합 테스트·비용
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5 453
💻테슬라 AI 6.5, TSMC 2나노로 확정 — 머스크 직접 공개
https://www.ctee.com.tw/news/20260418700041-430501
📌 테슬라 AI 칩 로드맵
머스크, 소셜미디어서 AI 6·AI 6.5 청사진 공개
AI 6: 삼성 담당 / AI 6.5: TSMC 2나노 담당
AI 5 때와 동일한 이중 공급망 전략 유지
AI 6.5, 머스크 직접 애리조나주 생산 강조
📌 AI 5 현황
TSMC N3P 공정으로 먼저 테이프아웃 완료
LPDDR5X 12개 연결
향후 삼성 2나노 2차 공급사 버전 추가 예정
📌 AI 6.5 핵심 스펙
TSMC 2나노 공정
LPDDR6 메모리 아키텍처 도입 — 동일 칩 면적에서 성능 2배
공정 밀도·전력 제어 요구 수준 극도로 높음
애리조나 3공장 주요 장비 설치 올해 하반기 선행 — 최대 2028년 2나노 양산
📌 테라팹(TeraFab) 한계 재확인
AI 6.5 TSMC 복귀 = 테라팹 단기 양산 불가 간접 시인
웨이저자 법설회 발언 "파운드리에는 지름길 없다" 재입증
TSMC 기술 해자에 대한 업계 신뢰 재확인
📌 추가 수주 동향
삼성 4나노에 투자했던 Groq 3 LPU → TSMC로 복귀
엔비디아 파인만(Feynman) 아키텍처 LP40도 TSMC 담당 확정
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💻UMC 가격 인상 세부 내용 — 8인치 레거시 캐파가 12인치보다 더 타이트
📌 8인치 웨이퍼
가격 인상폭: 10~15% — 12인치 대비 높은 인상률 (고객 물량별 차등 적용)
타이베이·샤먼 팹 가동률 105~108% — 사실상 풀 캐파 초과 가동
수급 상황 매우 타이트
📌 12인치 웨이퍼
인상 대상 노드: 80nm·55nm·40nm
가격 인상폭: 5~10% — 8인치 대비 낮은 수준 (고객 규모별 차등 적용)
28nm·22nm 등 첨단 성숙 노드는 인상 없음 — 현재 동결
일본 팹 가동률 ~60% / 싱가포르 팹도 풀 가동 미달
📌 핵심 인사이트
8인치 가동률 105~108% = 물리적 한계 초과 — 레거시 수요가 예상보다 강함
12인치는 노드별 양극화 — 40~80nm 타이트 / 28nm 이하는 여유 있음
8인치 > 12인치 타이트 구조 = AI 수요가 아닌 산업·자동차·아날로그 수요 주도
📌 시사점
8인치 공급 부족은 전력반도체·MEMS·아날로그·MCU 업체 직격
자동차·산업용 반도체 BOM 비용 추가 상승 압력
28nm 이하 가격 동결 = TSMC·삼성과 직접 경쟁 노드에서 고객 이탈 방어 의도
8인치 캐파 증설은 경제성 낮아 단기 해소 어려움 — 타이트 구조 장기화 가능성
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💻Lumentum, AI 광인터커넥트 주도권 경쟁 — CPO 레이저 핵심 공급사로 부상
📌 왜 지금 CPO인가
AI 가속기, 수백 Tb/s 수준 인터커넥트 대역폭 필요 — 구리 케이블 물리적 한계 도달
크로스토크·전력 소비·패키징 제약 → 광인터커넥트로 전환 불가피
스위치 포트 속도: 400Gb/s → 800Gb/s → 1.6Tb/s → 3.2Tb/s 진화 중
📌 CPO 핵심 구조
광 트랜시버를 스위치 ASIC·컴퓨트 칩과 초근접 통합 — 전기 경로 수 mm로 단축
기존 플러그인 방식 대비 전력 소비 대폭 절감 + 대역폭 밀도 대폭 향상
2가지 접근법: 외부 레이저 소스(ELS) vs 패키지 내 통합형
📌 Lumentum 전략
ECOC 2025에서 ELSFP 외부 레이저 모듈 공개 — 전면 패널 배치로 열 관리·교체 용이
초고출력(UHP) 레이저 + ELS 아키텍처로 엔터프라이즈·하이퍼스케일 동시 공략
InP(인듐인화물) 웨이퍼 캐파 병목 → 5번째 웨이퍼 팹 건설 추진 중
📌 엔비디아 $20억 투자 확정
엔비디아, Lumentum·Coherent에 각 약 $20억 규모 투자 협약 체결(2026년)
목적: 장기 레이저 공급 물량 확보 — CPO 전환 가속에 따른 선제적 수직 통합
InP 웨이퍼 캐파가 AI 광인터커넥트 슈퍼사이클의 새로운 병목으로 부상
📌 대립광과의 연결 고리
대립광 FAU·프리즘 진입 + Lumentum 레이저 공급 → CPO 밸류체인 상하단 동시 확장
광인터커넥트 부품 생태계 — 레이저(Lumentum)·실리콘포토닉스·FAU(대립광)·패키징(TSMC CoPoS) 전 구간 투자 기회
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💻 리벨리온 '리벨100' 출격 완료…추론 AI서비스 정조준
https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026041816094174158
리벨리온, 차세대 AI 추론칩 리벨100 성능 공개.
국내 AI 반도체 업체 중 데이터센터 추론 시장 공략이 본격화되는 흐름.
📌 핵심 포인트
• GPT-OSS 120B 단일 카드 구동
HBM3E 144GB 탑재로 대형 모델을 카드 1장으로 운용 가능.
• 응답속도 경쟁력
GPT-OSS 120B 기준 TPOT 3.2ms 기록.
엔비디아 H200 대비 근소 우위 주장.
• 전성비 강조
H200 대비 3배 이상 높은 효율 수치 제시.
추론 서비스 운영비 절감 포인트.
• 칩렛 구조 적용
4개 다이를 UCIe 기반으로 연결.
향후 서버·랙·클러스터 확장성 확보 목적.
• 최신 모델 대응력
MiniMax M2.1 등 신규 오픈소스 모델까지 구동 검증 완료.
HW+SW 스택 성숙도 강조.
• 하반기 랙스케일 출시 예정
카드 48장(6개 컴퓨트 트레이) 탑재 가능한 서버 랙 공개 계획.
📌 투자 관점 체크포인트
단일 칩 성능보다 실제 고객사 PoC → 매출 전환 여부가 중요
GPU 대체는 쉽지 않지만 추론 전용 틈새시장은 현실적 기회
결국 승부처는 칩보다 소프트웨어(vLLM, 분산추론, 운영툴) 완성도
해외 CSP·IDC 고객 확보 여부가 밸류에이션 핵심
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💻ASMPT, HBM4용 TC본더 복수 수주 확인 — SK하이닉스 유력
https://www.inews24.com/view/1961407
ASMPT가 복수 고객사로부터 HBM4 12단용 TC본더 장비 주문을 가장 먼저 확보
2025년 4분기 출하 완료 → 메모리 시장 의미 있는 점유율 확보
SK하이닉스 링크드인 축하글 등 정황상 SK하이닉스 유력
📌 TC본더 매출 146% 급증 — 실적 견인
2025년 전체 매출 약 2조 5,700억원 (전년比 +10%)
TC본더 단독 매출 146% 급증 — 실적의 핵심 동력
현재 전체 TC본더 시장 점유율 약 30% — 2028년 35~40% 목표
HBM용 TC본더 1위는 한미반도체(71.2%)
📌 향후 수주 모멘텀
2026년 1분기 수주: 전분기比 +20%, 전년동기比 +40% 예상
최근 4년 내 최고 수준 분기 수주 가능성
16단 대응 신규 TC본더 수요 본격화 시기
추가 수주는 엔비디아 차세대 GPU 아키텍처 출시 일정에 연동
📌 기술 로드맵 — 단수별 본딩 방식
12단: TC본딩 (현재 양산)
16단: TC본딩 대응 장비 개발 중 (플럭스 기반 샘플링·플럭스리스 인증 단계)
20단+: 하이브리드 본딩 일부 적용 (JEDEC 기준)
하이브리드 본더: 고객 승인 후 출하 확대 중, 2세대 개발 중
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