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💻 HBM 경쟁의 변화: 메모리 용량에서 첨단 패키징 기술로[SemiVision] HBM 경쟁은 단순한 메모리 용량 확대를 넘어 적층 기술, I/O 밀도, 방열 성능, 제조 수율 중심으로 진화 중 고단 적층이 확대될수록 Stack Height, TSV, Hybrid Bonding, Thermal Management, Yield의 중요성 부각 📌 1. Hybrid Bonding: I/O 밀도 및 성능 향상 • HBM3: 1,024 I/O • HBM4: 2,048 I/O → 2배 확대 하이브리드 본딩은 기존 마이크로범프 방식 대비 칩 간 접합 간격을 축소하고 연결 밀도를 높이는 기술 자료에서 제시한 주요 개선 효과 • 데이터 전송 속도: 최대 11.9배 향상 • 집적 밀도: 최대 15배 증가 • 미세 피치 구현을 통한 I/O 연결 밀도 확대 단, 해당 수치는 특정 기술 비교 조건에 따른 것으로, HBM4의 실제 대역폭 증가율과는 구분 필요 📌 2. Stack Height: 적층 높이 감소 및 방열 개선 HBM 적층 구조가 12-Hi → 16-Hi 이상으로 확대되면서 패키지 두께와 발열 관리의 중요성 증가 하이브리드 본딩 적용 시 기대 효과 • 칩 간 접합 간격 축소 • 동일 적층 수 기준 전체 스택 높이 감소 • 제한된 패키지 높이 내 고단 적층 구현 가능성 확대 • 칩 간 열 전달 경로 개선 자료상 방열 성능 최대 100배 개선 효과 제시 다만 실제 패키지의 열 성능은 접합 구조뿐 아니라 TSV, 소재, 냉각 설계 등에 따라 달라지는 구조 📌 3. 16-Hi HBM의 본격 확대를 제한하는 요인 16단 HBM은 용량 확대 측면에서 유리하지만, 고용량이 반드시 시스템 단위의 비용 효율성 개선으로 연결되는 것은 아님 고단 적층 확대에 따른 5가지 핵심 과제 ① Stack Height — 전체 패키지 두께 제약 ② TSV — 수직 연결 구조 및 공정 복잡성 증가 ③ Hybrid Bonding — 미세 접합 정밀도와 공정 난이도 상승 ④ Thermal Management — 발열 및 열저항 관리 부담 ⑤ Yield — 적층 공정 수율과 제조 원가 관리 특히 AI 가속기에서는 HBM 용량과 대역폭뿐 아니라 GPU 통합 패키징, 전력 효율, 냉각 구조, 최종 제조 원가까지 종합적으로 고려할 필요 따라서 16-Hi HBM의 상용화와 본격적인 시장 확산은 별개의 문제 📌 4. 투자 관점 시사점 HBM 경쟁의 중심축이 단순 고용량·고단화에서 첨단 패키징 기술력과 양산 수율 확보 능력으로 확대되는 흐름 향후 핵심 경쟁력은 다음 4가지 요소의 동시 확보 여부 • 고단 적층을 통한 메모리 용량 확대 • 하이브리드 본딩을 통한 연결 밀도 개선 • 방열 및 열저항 관리 기술 고도화 • 안정적인 양산 수율과 원가 경쟁력 확보 결국 HBM 시장의 승부는 누가 더 많이 쌓느냐가 아니라, 제한된 공간에서 더 높은 성능을 안정적으로 구현하고 경제성을 확보하느냐에 달린 구조 핵심: HBM 경쟁력 = 고단 적층 × Hybrid Bonding × 방열 기술 × 양산 수율 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻UBS: AI 서버 확산에 DRAM 수요 폭증…2027년 성장 가속 📌 서버당 DRAM 탑재량 급증 전체 서버의 평균 DRAM 탑재량은 2025년 735GB에서 2027년 1,455GB로 약 2배 증가 전망 특히 AI 서버는 같은 기간 4,435GB에서 14,754GB로 3배 이상 확대되며 메모리 수요 견인 📌 서버 DRAM 수요, 2027년 83% 성장 전망 전체 서버 DRAM 수요는 2026년 1,771억Gb에서 2027년 3,241억Gb로 증가하며 전년 대비 83.1% 성장 예상 하이퍼스케일러 DRAM 수요는 같은 기간 1,599억Gb에서 3,059억Gb로 확대되며 전체 시장 성장 주도 📌 HBM 넘어 DDR·SOCAMM까지 확대 AI 서버용 HBM 수요는 2026년 322억Gb에서 2027년 615억Gb로 증가하며 91.2% 성장 전망 AI 서버용 DDR 수요는 500억Gb에서 1,461억Gb로 약 3배, LPDDR·SOCAMM은 146억Gb에서 380억Gb로 확대 예상 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻TrendForce: 반도체 공급 부족 심화…납기 최대 56주 AI 인프라 투자 확대로 DRAM·HDD·ABF 등 주요 부품의 공급이 부족해지면서 제품을 주문해도 받기까지 수개월이 걸리는 상황입니다. 특히 일부 부품은 정상적인 수급 상황보다 리드타임이 3~4배 길어지며 공급 부족 현상이 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 📌 리드타임이란? 리드타임은 제품 주문부터 실제 납품까지 걸리는 기간을 의미하며, W는 주(Week)를 뜻함 수요 대비 공급이 부족하면 주문이 밀리면서 리드타임이 길어지는 구조 따라서 리드타임이 정상 수준보다 길어질수록 공급 부족이 심화되고 있음을 시사 📌 DRAM·HDD·ABF 공급 부족 심화 DRAM 리드타임은 정상 수준 8주 대비 현재 20주로 증가하며 심각한 공급 부족 상태 HDD 역시 정상 수준 16주에서 50주로 늘어나며 납품까지 약 1년 소요 반도체 패키징 기판 소재인 ABF도 정상 수준 12주 대비 48~56주로 확대 📌 CPU·MLCC도 공급 제약 지속 CPU 리드타임은 정상 수준 16~20주 대비 현재 25~30주로 증가하며 공급 제약 지속 MLCC 역시 정상 수준 12주에서 현재 35주로 늘어나며 공급 부족 상황 반면 GPU는 현재 30~40주로 정상 수준과 동일해 다른 부품들과 달리 수급 균형 유지 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 마이크로소프트 자체 칩 Maia 300 공개, 자체 AI 칩으로 추론 인프라 확대 계획 마이크로소프트도 엔비디아 GPU에만 의존하지 않고, TSMC N2P 공정 기반 자체 AI 칩 ‘Maia’를 앞세워 2027년부터 멀티 GW 규모의 AI 추론 인프라를 본격 확대하려는 모습입니다. 📌 Maia 200, 이미 상용 AI 서비스 투입 Maia 200은 현재 Microsoft Copilot과 MAI 모델 개발 워크로드에 투입 중 연말까지 GitHub Copilot·Microsoft Foundry에도 적용 예정 OpenAI 모델·자체 MAI 모델·오픈소스 모델까지 폭넓게 구동하며 자체 AI 인프라 비중 확대 📌 2027년부터 Maia가 ‘주력 추론 인프라’ 마이크로소프트는 2027년부터 Maia 계열을 멀티 기가와트 규모로 확대할 계획 향후 Microsoft 제품·서비스의 주력 추론 시스템으로 Maia를 배치한다는 전략 GPU 의존도를 낮추고 자체 실리콘+소프트웨어 최적화로 AI 인프라 비용 효율을 끌어올리는 방향 📌 Maia 300, HBM4 8개·TSMC N2P 적용 Maia 300은 2027년 생산 배치 예정이며 장문 컨텍스트·에이전틱 AI·저지연 추론에 최적화 HBM4 8개를 탑재해 18.0TB/s 메모리 대역폭, 950W TDP 제공 컴퓨트 칩렛은 TSMC N2P 공정을 적용하고, 컴퓨트·메모리 컨트롤러·I/O를 분리한 칩렛 구조 채택 📌 랙 단위 AI 처리량 7배 확대 96개 가속기 구성에서 Maia 300은 Maia 200 대비 최대 7배의 랙 단위 토큰 처리량 제공 랙당 HBM 용량 27.6TB, 총 HBM 대역폭 1.7PB/s, 전력은 167kW 마이크로소프트는 주요 GPU 시스템 대비 MW당 토큰 처리량을 40% 높이는 것을 목표로 제시 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 엔비디아·시스코 12.8Tb/s ‘USFP’ 공개, AI 데이터센터 광통신 밀도 4배 확대 AI 데이터센터 확장 방향성이 GPU 수보다 ‘네트워크 대역폭·전력’에 중시되는 흐름에서, 엔비디아와 시스코가 플러거블 광모듈 자체를 다시 설계했습니다. 📌 400Gb/s-per-lane, 최대 12.8Tb/s 엔비디아와 시스코는 차세대 광모듈 규격 ‘USFP’를 공개 기존 200Gb/s-per-lane에서 400Gb/s-per-lane으로 확대 OSFP급 크기 안에 16개 풀듀플렉스 레인을 넣어 최대 12.8Tb/s 용량 지원 📌 같은 공간에서 대역폭 밀도 4배 기존 200Gb/s-per-lane 플러거블 모듈 대비 대역폭·전면부 대역폭 밀도 4배 전력 효율도 약 1.3배 개선 추가 네트워크 계층을 늘리지 않고 더 많은 AI 시스템을 연결하는 것이 핵심 📌 최대 100W 방열, 고밀도 광모듈 대응 USFP는 별도 전용 임베디드 냉각회로 없이 최대 100W 방열을 지원하도록 설계 새로운 2차원 배열 커넥터를 적용해 신호 무결성과 내구성을 개선 향후 32개 이상 풀듀플렉스 레인으로 확장 가능한 구조 📌 TE·암페놀 참여, 오픈 생태계 구축 엔비디아·시스코는 TE Connectivity·Amphenol과 케이지·커넥터·모듈 생태계를 공동 구축 향후 USFP를 오픈 산업 규격으로 확장할 계획 AI 네트워크 경쟁이 GPU뿐 아니라 광모듈·커넥터·스위치까지 함께 고도화되는 흐름 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 [단독] 솔리다임, 美상장 속도...현지 대관 총괄 첫 영입 https://www.sedaily.com/article/20100563 흐음... 진짜 상장하려는 건 아니겠지..? 📌 미국 정부 대응 위한 독자 조직 구축 - 솔리다임 출범 이후 처음으로 대관 담당 부사장직 신설 - 미국 상무부·퀄컴 출신 안드레스 카스트리욘 부사장 영입 - 워싱턴DC에 상주하며 미국 정부 및 규제기관과 직접 협력 추진 📌 기업가치 최대 200조원, 초대형 IPO 추진 - SK하이닉스 자회사 솔리다임, 이르면 2027년 미국 증시 상장 추진 - 목표 기업가치 최대 1,500억달러(약 200조원) 수준 - IPO를 통한 기업가치 재평가 및 SK하이닉스 보유 지분가치 부각 가능성 📌 미국 첫 낸드 공장 건설 검토 - 미국 동부 지역에 신규 낸드플래시 생산공장 건설 검토 - 공장 부지 및 투자 조건 등을 검토 중이며, 현지 생산거점 확보 가능성 확대 - 미국 외국인투자심의위원회(CFIUS) 관련 대응도 신임 부사장이 총괄 📌 중국 리스크 대응과 SK하이닉스 기업가치 재평가 - 미국 하원이 솔리다임의 중국 다롄 공장을 거론하며 대중국 투자 우려 제기 - SK그룹도 북미 대관 조직을 강화하며 미국 정책·규제 대응 확대 - 솔리다임 IPO 현실화 시 SK하이닉스의 낸드 사업 가치가 별도로 평가받는 계기가 될 수 있음 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

✅ 주가에 고민이 많은 상장사 IR 담당자분들께 ✅ 🔥위 사진은 그로쓰리서치 세미나실입니다. (여의도에 위치해있습니다) 120석 규모로, 대규모 IR 진행 시 활용하실 수 있습니다🔥 그로쓰리서치가 귀사의 IR/PR을 서포트합니다. IR 담당자로 계시면서, 이런 고민 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 📌 "우리 회사, 좋은 회사인데 왜 시장은 몰라줄까?" 요즘 코스닥, 정말 쉽지 않으시죠? 😥 상장폐지 규제까지 강해지면서 (올해 코스닥 상폐 대상 기업이 당초 50개사 내외에서 약 150개사 규모로 늘어날 것으로 추산됩니다) 이럴 때 IR의 본질은 결국 하나입니다. 🔥우리 회사의 진짜 가치를, 시장에 제대로 전달하는 것. 저평가의 상당 부분은 실적이 나빠서가 아니라, "좋은 회사인데 시장이 아직 모르고 있어서"인 경우가 많습니다. 그 가치를 시장에 알리는 일, 담당자분과 함께 저희 그로쓰리서치가 풀어가겠습니다. 담당자분이 아무리 좋은 자료를 만들어도 닿기 어려웠던 투자자에게, 저희 채널이 그 다리가 되어드립니다. 🔥 유튜브 구독자 7만명 🔥 텔레그램 합산 구독자 7만명 (증권사·운용사·PB 등 기관투자자분들도 다수 구독 중!) 유튜브 영상 / 텔레그램으로 이어지는 멀티채널로 확산시켜, 개인은 물론 기관 투자자에게까지 귀사의 가치가 닿도록 만듭니다. 담당자분이 IR 성과를 내부에 보고하실 때, 눈에 보이는 결과로 남습니다. 📌 이런 담당자분들께 권해드립니다 ✔️ 좋은 실적·기술을 가졌는데 시장에서 저평가받고 있다고 느끼시는 분 ✔️ 강화된 규제 환경에서 IR을 어떻게 풀어가야 할지 막막하신 분 ✔️ 상장을 앞두고 투자자와의 접점을 미리 만들어두고 싶으신 예비 상장사 담당자분 편하게 문의부터 주세요. 신청해주시면 귀사 상황에 맞는 IR 방향을 담당자분과 미팅 진행하면서 안내드리겠습니다. 신청 링크👇 https://naver.me/xcgLCFdP

💻SK하이닉스, 범용 CPU 한계 넘는 초경량 'H-TPU' 솔루션 공개 https://zdnet.co.kr/view/?no=20261012144007 SK하이닉스가 범용 CPU 대비 면적과 전력 소모를 크게 줄인 차세대 SSD 컨트롤러용 H-TPU를 공개했습니다. AI 데이터센터의 병목이 메모리·스토리지로 이동하면서 H-TPU와 차세대 HBF의 결합 가능성에 주목할 필요가 있습니다. 📌 범용 CPU 한계 극복하는 H-TPU GPU 성능과 PCIe 대역폭은 빠르게 증가하지만 기존 SSD 컨트롤러의 CPU는 성능과 전력 효율에 한계 SK하이닉스는 제어 기능을 소형 프로세서로 분산하는 H-TPU를 개발했으며 CPU 코어 대비 면적 약 4%, 전력 약 2.5% 수준 📌 하드웨어 자동화로 효율 극대화 H-TPU는 필요한 기능만 작동시키고 미사용 모듈은 저전력 상태로 전환해 전력 소모 최소화 향후 반복적인 명령 처리와 데이터 검색을 전용 회로에 맡기는 HWA 기술로 확장 추진 📌 차세대 HBF와 결합 기대 AI 추론은 데이터 읽기 비중이 높아 대용량 데이터를 빠르게 공급하는 스토리지 기술의 중요성 확대 SK하이닉스는 낸드의 대용량과 높은 대역폭을 결합한 HBF에 H-TPU 기술을 적용해 시너지 확보 기대 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 삼성전자, 차세대 'z낸드' 개발영역 넓힌다…맞춤형 AI 메모리 전략 https://zdnet.co.kr/view/?no=20261012103405 AI 메모리 경쟁이 HBM을 넘어 낸드까지 확장되면서, 삼성전자가 온디바이스·고대역폭·고IOPS 수요를 각각 겨냥한 ‘맞춤형 z낸드’ 전략에 들어갔습니다. 📌 z낸드, O·T·I 3개 라인업으로 세분화 삼성전자는 기존 z낸드-O에 이어 z낸드-T·z낸드-I까지 초기 개발 중 AI 인프라의 워크로드별 요구가 달라지면서 낸드도 용도별 최적화 전략으로 전환 낸드가 저장장치를 넘어 AI 연산을 보조하는 메모리 계층으로 역할 확대 📌 z낸드-T는 ‘대역폭’, 사실상 HBF z낸드-T는 AI 데이터센터용 처리량 확대에 특화한 제품 낸드를 수직 적층하고 TSV로 연결해 대역폭을 극대화 업계에서 말하는 고대역폭플래시(HBF)와 사실상 동일한 개념 📌 z낸드-I는 AI 추론 ‘IOPS’ 공략 z낸드-I는 초당 입출력 처리량(IOPS)을 극대화한 제품 KV 캐시처럼 작은 데이터를 빈번하게 읽고 쓰는 AI 추론 워크로드를 겨냥 AI 메모리 경쟁이 HBM의 대역폭뿐 아니라 낸드의 응답속도·IOPS까지 확장되는 흐름 📌 삼성·SK 모두 ‘AI 낸드 패밀리’ 구축 SK하이닉스도 AIN P·D·B로 성능·용량·대역폭을 각각 최적화한 AI 낸드 라인업 개발 중 삼성 역시 온디바이스용 z낸드-O, HBF형 z낸드-T, 추론형 z낸드-I로 대응 결국 AI 인프라가 커질수록 HBM뿐 아니라 낸드까지 ‘워크로드 맞춤형 메모리’로 재편되는 단계 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

🎬 혜인, 천안 제1공장 탐방 | 비상발전·해상엔진·고객지원 본부장 3인 인터뷰 [기업탐방 인터뷰] https://youtu.be/4gXq3b3pvoc?si=H1EWIXMEon302E0e 최근 혜인이 AI 데이터센터 관련주로 주목받았는데요, 시장에 많이 알려져있던 기업이 아닌 만큼 저희가 혜인 공장에 직접 다녀와 캐터필러 비상발전기, 특수엔진 등을 직접 살펴보고 각 본부장님들과 인터뷰를 나눴습니다. 자세한 내용을 영상을 통해 확인하시고, 🔥국내 데이터센터 현황과 국내에서 캐터필러 비상발전기의 중요성🔥 등 비상발전기 산업 현황에 대해서 생생하게 얘기 나눴습니다! 자세한 내용은 영상 한번 씩 보시면서 도움 받아가시기 바랍니다. ✅ 독립리서치 그로쓰리서치 https://telegram.me/growthresearch

💻BofA: AI 데이터센터 시장, 2030년 2.2조 달러 전망 글로벌 AI 데이터센터 시장은 2030년 약 2.2조 달러 규모로 성장하며 연평균 40%의 고성장이 예상됩니다. AI 가속기뿐 아니라 HBM·네트워크·CPU 등 인프라 전반으로 투자가 확대되며 관련 산업의 동반 성장이 기대됩니다. 📌 AI 데이터센터 시장, 2030년 2.2조 달러 AI 데이터센터 시장은 2025년 2,783억 달러에서 2026년 5,692억 달러, 2030년 2조2,060억 달러로 성장 전망 전체 데이터센터 시장에서 AI 비중은 2025년 55%에서 2030년 86.1%까지 확대 예상 📌 AI 가속기와 HBM이 성장 주도 AI 가속기 시장은 2026년 3,824억 달러에서 2030년 1조4,605억 달러로 성장 전망 HBM 시장 역시 같은 기간 774억 달러에서 2,769억 달러로 확대되며 수요 증가 예상 📌 네트워크·CPU까지 투자 확대 AI 네트워킹 시장은 2026년 956억 달러에서 2030년 3,943억 달러로 성장하며 연평균 43% 증가 전망 AI 서버용 CPU 시장도 같은 기간 424억 달러에서 1,804억 달러로 확대되며 연평균 44% 성장 예상 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻Mizuho: 엔비디아, AMD·인텔 제치고 서버 CPU 시장 1위 전망 엔비디아가 차세대 CPU 'Vera'를 앞세워 2028년 서버 CPU 매출 600억 달러를 기록할 것으로 전망됩니다. GPU 시장을 장악한 엔비디아가 이제 CPU 시장에서도 AMD와 인텔을 넘어설 가능성이 제기되고 있습니다. 📌 엔비디아, 서버 CPU 시장의 새로운 강자 엔비디아 서버 CPU 매출은 2024년 약 40억 달러에서 2026년 200억 달러, 2028년 600억 달러로 급성장 전망 2028년 AMD는 약 440억 달러, 인텔은 약 410억 달러로 예상되며 엔비디아가 두 기업을 모두 추월할 것으로 추정 같은 기간 ARM 기반 기타 서버 CPU 매출은 약 40억 달러 수준으로 전망되며 엔비디아의 성장세가 두드러지는 모습 📌 AI 인프라 확장, CPU 시장까지 변화 기존 서버 CPU 시장은 AMD와 인텔이 주도했지만 AI 데이터센터 확대로 엔비디아의 CPU 사업이 빠르게 성장할 것으로 예상 특히 차세대 Vera CPU를 중심으로 AI 가속기와 CPU를 함께 공급하는 엔비디아의 사업 영역 확대에 주목 2028년 엔비디아의 서버 CPU 매출은 AMD 대비 약 36%, 인텔 대비 약 46% 높은 수준에 이를 것으로 전망 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 글로벌테크놀로지, 성호그룹과 협업 지속한다 https://m.thebell.co.kr/m/newsview.asp?svccode=00&newskey=202610120813032000109686 성호전자와 손잡은 글로벌테크놀로지가 CPO 장비 핵심부품 국산화에 나서며, AI 광통신 장비 시장으로 사업영역을 넓히고 있습니다. 📌 CPO 능동정렬 장비용 UV 광원 개발 글로벌테크놀로지는 ADST의 CPO·고속 광트랜시버용 능동정렬 장비에 들어갈 UV LED 구동 IC 개발 착수 향후 LED 광원 모듈·제어부까지 개발해 광원 유닛 전체를 공급하는 것이 목표 디스플레이 중심 사업에서 AI 데이터센터용 광통신 장비로 영역 확대 📌 CPO 수율 좌우하는 핵심 공정 부품 CPO 생산 과정에서는 광섬유·렌즈·광소자를 정밀 정렬한 뒤 UV 광원으로 접착제를 경화 전송 용량이 커질수록 정렬 포인트가 늘어나 광원 출력·조사시간 제어 정밀도가 수율에 직접 영향 현재 해당 UV 경화 광원은 해외 제품 의존도가 높은 편 📌 기존 LED 구동 기술 재활용 글로벌테크놀로지는 디스플레이용 LED 구동 IC에서 확보한 정전류 제어·온도 보상 기술을 적용 칩 설계뿐 아니라 CSP LED 패키징·광학 렌즈·모듈·제어 SW까지 일괄 개발 추진 제품화 성공 시 단순 IC가 아니라 광원 시스템 단위 공급 가능 📌 ADST 장비 적용이 첫 상용화 관건 ADST는 광트랜시버·실리콘포토닉스·CPO용 능동정렬·검사 장비 업체로 글로벌 1,300여대 공급 실적 보유 개발 완료 후 ADST 장비에 순차 적용 검토 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 DRAM 수급 전망(2025~2030): 2030년까지 구조적 공급 부족 지속 가능성 DRAM 산업은 구조적인 공급 제약에 따른 장기 호황 가능성에 주목할 필요. 📌 1. 수요 급증 vs 공급 확대 한계 • DRAM 수요: 2025년 100 → 2030년 240 (+140%) • DRAM 공급: 2025년 95 → 2030년 194 (+104%) • AI·데이터센터 투자 확대에 따른 DRAM 수요 급증 • 공급 증설에도 수요 증가 속도를 따라가지 못하는 구조 → 수요와 공급 간 격차 확대 전망 📌 2. 장기공급계약(LTA)에 따른 공급 제약 • 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 생산능력의 약 60~75%가 LTA로 고정된 시나리오 • 장기계약 물량 확대로 시장 내 가용 물량 감소 • 신규 고객 및 현물시장에 공급 가능한 물량 제한 → 공급업체의 가격 협상력 강화 가능성 📌 3. 2028년 신규 팹 증설 효과는 점진적 • 평택 P5·용인 클러스터 등 신규 생산시설 확대 반영 • 신규 팹 가동 이후에도 수율 안정화 및 생산능력 확대까지 시간 필요 • 2028년 공급지수 149 vs 수요지수 179 • 2030년 공급지수 194 vs 수요지수 240 → 신규 팹 가동에도 수급 불균형 지속 전망 📌 4. 메모리 업황 및 투자 시사점 • DRAM 공급 부족 장기화 시 가격 상승 압력 지속 • LTA 확대에 따른 실적 가시성 개선 가능성 • 공급자 우위 시장에서 메모리 3사의 가격 결정력 강화 • 과거 대비 메모리 업황의 호황 사이클 장기화 가능성 → 삼성전자·SK하이닉스·마이크론의 중장기 수익성 개선에 우호적 📌 핵심 포인트 ① AI 수요 증가 속도 > DRAM 공급 확대 속도 ② LTA 확대 → 시장 가용 공급량 제한 ③ 2028년 신규 팹 가동 → 공급 부족 해소에는 한계 ④ 2030년까지 공급자 우위 시장 지속 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 최태원 SK 회장 "美中 반도체 증설 경쟁서 뒤처지면 점유율 하락…공장 확장 서둘러야" 상하이에서 열린 IBLAC 최태원 회장의 발언입니다. 📌 발언 요지 최태원 SK그룹 회장이 미국·중국의 반도체 생산능력 확장 경쟁에서 뒤처질 경우 시장점유율이 하락할 수 있다고 경고 이에 따라 공장 증설을 서둘러야 한다며 속도전의 필요성을 강조 🖥반도체 소부장🖥[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

🖥 10월 1차, 한 주간 반도체 소부장 섹터 핵심 정리 📌 한미반도체, 삼성전기에 245억원 규모 AI 반도체 기판용 MSVP 장비 수주…삼성그룹과 대규모 거래 재개 📌 중국, ASML 침지형 DUV 장비 약 343대 확보…미국 내 대중국 장비·서비스 통제 강화 요구 확대 📌 피엠티, 삼성전자와 73억원 규모 프로브카드 공급계약…삼성향 수주 회복 여부 주목 📌 제이앤티씨, 2mm TGV 유리기판 구리 충진 시간을 분 단위로 단축…2027년 양산 추진 🔎 이번 주 포커스: 제이앤티씨, 유리기판 구리 충진 기술이 중요한 이유 • 제이앤티씨는 커버글라스에서 축적한 유리 가공 기술을 기반으로 반도체용 TGV 유리기판 사업으로 영역을 확대 • TGV는 유리를 관통하는 미세 구멍 내부를 구리로 채워 기판 위아래를 전기적으로 연결하는 핵심 공정 • 특히 구리 충진은 보이드·표면 결함과 긴 공정 시간이 문제였는데, 제이앤티씨는 2mm 대면적 기판에서도 이를 분 단위로 단축했다고 발표 • 미국 반도체 고객사와 일본 TOPPAN의 검증을 거쳤고, 현재 NDA 고객 27곳 가운데 7곳이 유상 샘플 단계까지 진입 • 회사는 2027년부터 2mm 글라스코어 양산을 시작하고, 2030년까지 김천에 3,470억원을 투자해 생산능력을 확대할 계획 • 다만 아직 본격적인 양산 수주 단계는 아닌 만큼 실제 공급계약과 고객사의 유리기판 상용화 일정, 대규모 CAPEX에 따른 재무 부담을 함께 확인할 필요 🔥 한 주 동안의 반도체 소부장 흐름과 함께 제이앤티씨가 유리기판의 핵심 병목인 TGV 구리 충진 공정을 어떻게 개선했고, 이 기술이 실제 신사업 성장으로 이어질 수 있을지 자세히 정리해드립니다! https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth 🖥반도체 소부장🖥[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 UBS "엔비디아 매출 FY29 약 9,850억 달러까지 성장 후 FY30 역성장" 전망 📌 연도별 매출 전망 (회계연도, 1월 결산) FY24 $60.9B(실적) FY25 $130.5B(실적, +114%) FY26 $215.9B(실적, +65%) FY27E $420.3B(+95%) FY28E $744.2B(+77%) FY29E $985.1B(+32%) — 정점 FY30E $934.5B(-5%) — 역성장 전환 FY26 약 2,160억 달러에서 FY29 약 9,850억 달러로 3년간 약 4.6배 성장하는 시나리오로, FY27~28에도 연 80~90%대 고성장이 이어질 것으로 UBS는 추정 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 로봇용 DRAM 수요, 2030년까지 20배 이상 성장 전망[카운터포인트리서치] 휴머노이드용 저전력 DRAM·고용량 NAND 비중 확대 속도도 같이 체크해봐야할듯합니다. 📌 수요 전망 휴머노이드 전체 DRAM 수요, 올해 약 8,300Tb → 2030년 약 172,000Tb로 20배 이상 증가 전망 로봇 1대당 평균 DRAM 탑재량은 19GB → 39GB로 약 2배 증가에 그침, 수요 증가의 대부분은 로봇 출하 대수 확대에서 발생 단순 환산하면 연간 휴머노이드 출하가 약 5만 5천 대 수준에서 2030년 약 55만 대 수준으로 늘어나는 구조(환산 추정치) 📌 메모리 수요 구조 휴머노이드는 카메라·센서 데이터를 실시간 처리해 다음 동작을 판단, AI 모델이 무거워질수록 필요한 메모리도 동반 증가 배터리 전력이 제약 요인이라 서버용 RDIMM이 아닌 저전력 DRAM과 고용량 NAND 중심으로 수요가 형성될 전망 마이크론 CEO는 9월 30일 실적발표에서 Level 4 이상 자율주행차가 통상 200GB 이상 메모리와 수 TB 스토리지를 탑재하며, 휴머노이드도 비슷한 수준의 사양이 필요할 것이라고 언급 모델 고도화에 따라 엔비디아 GPU 등 연산 칩 수요도 함께 증가할 것으로 전망 📌 HBM과의 차이 HBM이 데이터센터향 수요라면, 로봇은 동일한 3대 메모리 공급사에 열리는 신규 최종 시장이지만 제품은 다름(저전력 DRAM·NAND 중심) 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 머스크 "테라팹, 누구보다 잘 만드는 칩 공장 될 것" https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-10-11/musk-says-terrafab-plant-will-make-chips-better-than-anyone 📌 발언 요지 일론 머스크, X Takeover 행사(텍사스 기가팩토리 인근)에 라이브스트림으로 참석해 "반도체 제조 방법은 아직 모르지만 알아낼 것"이라고 언급 반도체 제조를 "세계에서 가장 어려운 일 중 하나"로 인정하면서도, 맞춤형 장비 제작 경험이 풍부한 자사 역량을 바탕으로 "결국 누구보다 잘 만들게 될 것"이라고 자신감 표명 경쟁사 공장 투어에서 맞춤형 장비가 많지 않다는 점을 확인했다고 언급, 이 부분이 공정 개선 여지라는 논리 소요 시간은 알 수 없으며 수년이 걸릴 수 있다고 인정 📌 테라팹(Terrafab) 프로젝트 개요 텍사스 그라임스(Grimes)에 건설 추진, 테슬라·스페이스X 합작에 인텔이 참여하는 구조 초기 투자 규모 150억 달러 이상 일자리 약 3000개 창출 예정, 텍사스 엔터프라이즈 펀드 보조금 3000만 달러 수령 시설 규모 1억 sqft, 약 3000 에이커 부지에 단계적으로 건설, 스페이스X가 확보한 부지는 1만 3000 에이커 이상 스페이스X는 칩 공장용 천연가스 발전소도 건설 예정 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 AMD 리사 수 "공급 훨씬 더 필요"…CPU 공급 부족 장기화 시각 부각 GPU에 이어 에이전틱 AI 확산으로 서버 CPU까지 공급 부족 국면 TSMC 2nm 캐파 배분과 CPU 가격 인상 여부가 AMD·인텔 실적 방향을 가를 변수 📌 핵심 내용 리사 수 AMD CEO가 10월 대만·한국 방문에서 처음으로 AMD에 훨씬 더 많은 공급이 필요하다고 인정한 것으로 전해짐 2023~2024년 TSMC가 엔비디아 성장 대응에 최우선 물량을 배정했던 것처럼, 현재는 에이전틱 AI(Agentic SI) 수요에 맞춰 AMD가 가장 큰 폭의 물량 증가를 배정받고 있다는 해석 그럼에도 리사 수가 추가 물량을 요구했다는 점에서 공급 부족이 여전히 심각하다는 평가 — 인텔도 CPU 공급 부족을 가장 먼저 언급했으나 당시 시장은 크게 주목하지 않았음 📌 TSMC 2nm 증설 현황 신주 Fab 20·가오슝 Fab 22 등 2nm 팹 5개 동시 램프업 진행 초기 생산능력은 3nm 동일 시점 대비 약 45% 높은 수준으로 전망 2nm 고객 설계 테이프아웃 건수는 3nm 동일 시점 대비 4배 수준 📌 CPU 공급 부족 시 예상되는 변화 인텔·AMD 모두 가격 결정력 강화 최우선 CPU 물량 확보를 위한 장기계약 확대 마진 확대 — EPYC가 이미 AMD 내 최고 마진 제품으로, 4Q26부터 믹스 마진 개선 기여 전망 R&D 여력 확대로 제품 출시 주기를 9개월 이하로 단축, 2028~2029년 EPYC 384코어/768스레드, 448코어/896스레드급 로드맵 언급 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi