💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치]

💻 모하메드 아와드 Arm "자체 CPU 없는 빅테크 겨냥…인프라 최적화가 핵심" https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026060500215419086 📌 IP 공급자에서 SoC 공급자로 확장 Arm, 반도체 설계자산(IP) 공급을 넘어 완성형 데이터센터 CPU 시장 진입 추진 지난 3월 공개한 AGI CPU를 통해 자체 AI 가속기를 보유했지만 CPU가 없는 하이퍼스케일러·빅테크 공략 기존 IP 라이선스 사업과 완성형 SoC 공급을 병행하는 투트랙 전략 📌 AGI CPU, 에이전틱 AI 시대 겨냥 AGI CPU는 에이전틱 AI 시대 데이터센터용 CPU로 설계 AI가 모델 호출, 도구 실행, 데이터 이동, 사용자 상호작용, 모델 선택 등을 수행하면서 CPU 역할 확대 Arm은 AGI CPU의 핵심 경쟁력으로 고성능, 확장성, 전력 효율성을 제시 📌 특정 가속기에 묶이지 않는 범용 호스트 CPU 엔비디아 Grace·Vera CPU는 GPU 지원에 최적화된 구조지만, Arm AGI CPU는 특정 가속기에 종속되지 않는 범용 설계 NVLink 없이도 다양한 AI 가속기와 클라우드 네이티브 워크로드를 지원 메타와 오픈AI처럼 자체 CPU가 없는 기업들이 AGI CPU를 AI 가속기용 호스트 프로세서로 활용 가능 📌 메모리·CXL 지원이 핵심 에이전틱 AI와 장기 컨텍스트 추론에서는 CPU 메모리, 벡터DB, 그래프DB, 툴 실행용 시스템 메모리 수요가 동반 확대 Arm은 코어 수 확대보다 코어와 메모리 간 지연시간·대역폭 균형 최적화에 집중 CXL 3.0 지원을 통해 향후 메모리 확장성과 메모리 오프로딩 수요에 대응 📌 AI 인프라 최적화 경쟁 본격화 Arm은 올해 AGI CPU 공급을 시작하고, 내년 20억 달러(약 3조 원) 이상 수요가 있다고 언급 AI 인프라는 전력, 메모리, 웨이퍼, 성능 제약 등을 동시 해결해야 하는 단계 향후 경쟁력은 범용 CPU가 아닌 실리콘부터 시스템까지 최적화된 AI 데이터센터 구조에서 결정될 전망 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 삼성전자, 메타와의 커스텀 SoC 협업 '이상신호'? https://www.greened.kr/news/articleView.html?idxno=341859 📌 메타 커스텀 SoC 프로젝트 보류 삼성전자, 지난해부터 시스템LSI 사업부 중심 메타와 커스텀 SoC 선행개발 양산 단계 진입 시 장기적으로 수십조 원 규모 협력이 거론 최근 메타 측 요청으로 프로젝트 잠정 중단 완전 종료보다는 일시 보류에 가깝지만, 향후 일정은 불확실하다는 평가 📌 오픈AI 이어 대형 AI 고객 프로젝트 흔들림 앞서 오픈AI와도 ARM 기반 IP를 활용한 커스텀 칩 선행개발을 진행했으나 고객사 사정으로 답보 상태 메타 프로젝트도 일정 수 진행 후 보류되며 대형 AI 로직 전략에 부담 AI 반도체 시장에서 커스텀 SoC를 미래 성장동력으로 육성하려던 시스템LSI 사업부에 부정적 변수 📌 시스템LSI 사업부 영향 메타 협력은 양산 진입 시 매출 구조에 큰 영향을 줄 수 있었던 핵심 프로젝트 초기 개발비 비중이 큰 커스텀 SoC 특성상 본계약 체결 시 매출 확대 여지도 컸던 상황 대형 프로젝트 연속 보류로 조직 사기와 사업부 내 성장 기대감 약화 우려 📌 앤트로픽 협력 가능성 주목 삼성전자는 최근 앤트로픽 시리즈H 투자 라운드에 전략적 인프라 파트너로 참여 앤트로픽 발표문에서 ‘로직 칩’ 분야가 직접 언급되며 시스템LSI·파운드리 협력 가능성 부각 다만 투자 협력과 실제 커스텀 SoC 수주는 별개인 만큼 신규 AI 로직 고객 확보 여부가 핵심 관전 포인트 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 선 없는 GPU의 비밀…젠슨 황이 마벨을 띄운 이유 https://www.inews24.com/view/1973979 📌 GPU 경쟁에서 네트워크 경쟁으로 이동 AI 산업의 다음 전장이 GPU·HBM 확보 경쟁에서 데이터센터 연결성 경쟁으로 이동 중 젠슨 황 엔비디아 CEO는 컴퓨텍스 2026에서 마벨을 “차세대 1조달러 기업”으로 평가 차세대 AI 플랫폼 ‘베라루빈’ 공개 당시 “케이블이 없다”고 강조하며 광통신 기반 연결 구조 확대 시사 📌 구리선 한계와 CPO 부상 AI 데이터센터는 수만 개 GPU가 연결되며 대규모 데이터가 실시간 이동 기존 구리 케이블은 속도가 높아질수록 연결 거리가 급격히 짧아지는 ‘Copper Wall’ 한계 직면 마벨은 이를 극복할 핵심 기술로 공동 패키징 광학(CPO)을 제시 📌 마벨이 주목받는 이유 CPO는 광통신 장치를 반도체 패키지 안에 직접 넣어 데이터 이동 효율을 높이는 기술 전기 신호 대신 빛으로 데이터를 전송해 전력 소모를 줄이고 대용량 데이터 전송 속도를 개선 AI 데이터센터의 복잡한 배선을 줄이고 서버·GPU 간 연결 효율을 높일 수 있는 차세대 인프라 기술로 부각 📌 AI 인프라 경쟁 구도 변화 엔비디아는 이미 양산형 CPO 스위치 ‘스펙트럼-X 포토닉스’를 공개하며 상용화에 착수 향후 경쟁력은 GPU와 HBM 성능뿐 아니라 네트워크·광통신·시스템 통합 효율에서 결정될 전망 마벨은 AI 데이터센터 연결성 병목을 해결할 핵심 수혜 기업으로 재평가 가능성 확대 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 포토닉스 밸류체인 섹터맵 AI 데이터센터, 광통신, 반도체 장비, 센서, 레이저 산업 이해를 위해 함께 봐야 할 포토닉스 밸류체인 포토닉스는 빛을 생성·제어·검출하는 기술 산업 구조는 크게 5단계로 구분 📌 1. Materials & Wafers 소재·웨이퍼 단계 $GLW $AXTI $IQE $AIXA $AMS 📌2. Core Photonic Devices 레이저, 광원, 광검출기 등 핵심 소자 단계 $COHR $LITE $LASR $SIVE $IPGP 📌3. Components & Modules 광트랜시버, 광모듈, 서브시스템 단계 $AAOI $MTSI $VIAV $LPTH Finisar는 Coherent에 인수 📌4. Systems & Equipment 포토닉스 기술이 적용된 반도체·전자 제조 장비 단계 $ASML $BESI $ASM $LPKF $MKS 📌5. Test, Metrology & Yield 검사, 계측, 수율 관리 단계 $CAMT $FORM $AEHR $ONTO $VIAV 핵심 흐름은 다음과 같음 소재 → 소자 → 모듈 → 장비 → 검사·계측 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 애플, 구글 엔비디아 칩 활용하여 새로운 Siri 업데이트 [MacRumors] 📌 애플의 새로운 Siri 업데이트 이번 9월에 출시될 예정 구글 엔비디아 칩에서 실행될 예정 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 삼성은 'HPB' SK는 'iHBM'…HBM5 발열 관리 기술 승부처 https://n.news.naver.com/mnews/article/031/0001033043 📌 삼성전자: HPB로 열 배출 강화 컴퓨텍스 2026에서 HBM5(8세대) 실물 모형 최초 공개 핵심 기술: HPB(Heat Path Block) -HBM 내부 PHY에서 발생하는 열을 외부로 효율적으로 전달 -별도 열전달 경로 추가 HBM5에 2나노 베이스다이 적용 예정 -기존 HBM4E의 4나노 대비 전력 효율 및 성능 개선 HPB 기술은 HBM4E에서도 이미 적용 및 검증 완료 📌 SK하이닉스: iHBM으로 직접 냉각 HBM5용 iHBM(Integrated HBM) 기술 공개 패키지 내부에 냉각소자(ICE) 내장 발열이 집중되는 D2D PHY 영역에 직접 배치 전용 열 배출 통로 형성 기존 대비 열저항 30% 이상 감소 MR-MUF 기반 WLP 공정 적용으로 양산성 확보 📌 왜 발열이 중요해졌나? AI GPU 성능 향상 → HBM 소비전력 및 발열 증가 AI 데이터센터 운영비에서 냉각 비용 비중 확대 향후 HBM 경쟁력 = 대역폭 + 전력효율 + 발열관리 📌 시장 점유율 현황 SK하이닉스: 64% 마이크론: 21% 삼성전자: 15% 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 [단독] LG, 엔비디아 블랙월 GPU 1만장 도입 https://www.mk.co.kr/news/business/12066133 📌 LG그룹, 대규모 AI 인프라 투자 본격화 LG그룹이 엔비디아 블랙웰 GPU 1만장을 도입할 것으로 알려짐 과거 엔비디아 GPU를 도입한 적은 있으나, 이번처럼 대규모 구매는 처음 칩 구매 및 관련 설비 구축까지 포함하면 조 단위 투자가 예상됨 📌 활용처: 엑사원·휴머노이드·AI 데이터센터 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 ‘엑사원’ 학습에 활용될 전망 LG전자가 개발 중인 휴머노이드·홈 로봇 등 피지컬 AI 학습에도 사용 가능 LG유플러스의 AI 데이터센터에 배정돼 국내 클라우드 사업에 활용될 가능성도 있음 📌 LG의 핵심 방향은 ‘AX’와 ‘피지컬 AI’ 구광모 회장은 올해 들어 그룹 차원의 빠른 AI 전환, 즉 AX를 강조 독자 AI 모델 개발과 로봇·모빌리티 등 피지컬 AI 확장에 GPU 인프라가 필수 LG전자는 이미 엔비디아 아이작 시뮬레이션, 젯슨 토르 GPU 등을 활용 중 📌 엔비디아와 협력 확대 가능성 LG전자는 글로벌 완성차 업체 다수에 차량용 솔루션을 공급 중 현대차가 엔비디아 플랫폼을 도입하면서 LG전자와 엔비디아 간 모빌리티 협력 여지도 확대 데이터센터 냉각솔루션, AI 서버용 기판, 로봇용 센싱 부품 등 그룹 계열사 전반으로 수혜 가능성 존재 📌 국내 대기업 AI GPU 확보 경쟁 심화 지난해 삼성, SK, 현대차, 네이버도 엔비디아 블랙웰 GPU 대규모 도입을 발표 네이버 6만장, 삼성·SK·현대차 각각 5만장 규모 LG도 1만장 도입에 나서며 국내 AI 인프라 경쟁에 본격 합류 📌 투자 포인트 LG그룹의 AI 투자가 단순 모델 개발을 넘어 로봇, 모빌리티, 데이터센터 인프라로 확장되는 구도 관련 계열사: LG전자, LG유플러스, LG이노텍 등 관전 포인트는 GPU 확보 이후 실제 그룹 차원의 AI 전환 속도와 사업화 성과 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻씨이랩 이우영 의장 엔비디아 젠슨황 대만 타이베이 회동 씨이랩, 대만 GTC 타이베이 2026 현장 직접 참관 — 글로벌 AI 공급망 변화를 최전선에서 흡수 📌 대만 GTC 타이베이 2026 배경 젠슨 황·AMD 리사 수 등 글로벌 반도체 최경쟁의 인사들이 집결한 사실상 컴퓨텍스 2026 개막 무대 씨이랩 이우영 의장·채정환 대표 현장 직접 참관 젠슨 황 기조연설(6월 1일, 타이베이 뮤직센터)에서 차세대 AI 컴퓨팅 비전 현장 최선착순 청취 📌 베라 루빈 출시와 대만 공급망 베라 루빈 하반기 출시 앞두고 대만 협력업체 100~150개사 참여 확정 TSMC(위탁생산)·폭스콘(AI 서버 제조)·델타 일렉트로닉스(전력 부품) 등 공급망 전 단계 대만 기업 장악 엔비디아, 대만 연간 최대 1,500억 달러(약 205조 원) 투자 계획 발표 타이베이 북부 베이터우-스린 과학단지에 신사옥 '컨스텔레이션(Constellation)' 건립 계획 공개 📌 씨이랩이 이번 참관에서 얻는 것 GPU 인프라 운영·관제 기술을 글로벌 AI 생태계 변화 흐름과 직접 연결하는 전환점 베라 루빈 플랫폼 전략과 씨이랩 인프라 관제 솔루션 간 시너지 가능성 최우선 타이밍 검증 구글·아마존·MS·메타 등 빅테크들이 AI 서버 위탁제조를 대만에 집중시키는 글로벌 AI 인프라 흐름의 진앙지 체감 📌 GPU '얼마나 가졌는가' → '얼마나 잘 운영하는가' AI 인프라 시장 핵심 키워드 전환: GPU 확보 → 사용률·자원 최적화·장애 모니터링·운영 효율화 베라 루빈급 차세대 고성능 플랫폼 도입 확대 시 GPU 운영 효율의 중요성 폭발적 증가 씨이랩의 GPU 인프라 관제·최적화 솔루션이 정확히 이 수요에 위치 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 FC-BGA 산업보고서(2/09) 탑픽 네오티스, 금일 +19% 상승 중 2월 9일 발간드린 FC-BGA 산업보고서 탑픽 네오티스가 금일 +19% 상승 중입니다. 금일 코스닥 활성화 정책 기대감과 최태원 회장의 SK하이닉스의 생산능력을 2030년까지 2배로 늘리겠다는 소식에 반도체 소부장이 움직이는 걸로 보이네요 네오티스도 같이 주목해보면 좋을 것 같습니다. 📌 네오티스 주요 포인트 • 국내 PCB 가공용 마이크로비트 1위 업체 • AI 서버 확산 → 고난도 PCB 증가 → 마이크로비트 수요 확대 • 레이저 공정 한계로 기계식 드릴링 중요성 부각 • 2026년 고객사 서버용 FC-BGA Full-CAPA 진입 예상 • 고성능·고정밀 제품 중심 믹스 개선 가능성 🔥자세한 내용을 아래 FC-BGA 산업보고서에 쉽게 정리했으니 도움 받아가시기 바랍니다. https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth/contents/260208161142032ra 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 “리벨리온 NPU 적용 수질정화 로봇, 중동서 러브콜” https://www.sedaily.com/article/20051758?ref=naver 📌 국산 AI 반도체 실증 성과 에코피스, 과기정통부 주최 ‘K-AI 반도체 성장 포럼’에서 리벨리온 NPU 적용 수질정화 로봇 성과 공개 리벨리온의 저전력·고효율 NPU ‘아톰 맥스(ATOM™-Max)’ 서버 추론을 기반으로 로봇 구동 신재생에너지 기반 저전력 운용이 필요한 수상 로봇에 국산 AI 반도체 적용 📌 수질정화 로봇 핵심 기능 로봇은 서버에서 연산된 AI 데이터를 명령으로 받아 수상에서 자율 주행 기름, 쓰레기, 녹조 등 다양한 오염원을 탐지하고 제거 고성능 비전 AI를 통해 장애물을 인식하고 회피 주행하는 기능도 탑재 📌 중동 시장 진출 성과 에코피스, UAE 두바이 현지 에너지 회사와 협력해 실시간 수상 오염원 탐지 및 자율 정화 수질 관리 플랫폼 개발 과기정통부·NIPA의 ‘국산 AI 반도체 해외 실증 사업’을 기반으로 해외 진출 성과 확보 중동 산유국 관계자들이 기술 확인을 위해 국내를 방문할 정도로 관심 확대 📌 K-AI 반도체 생태계 지원 확대 정부는 국산 AI 반도체 지원 방향으로 R&D, 사업화, 실증, 자금 지원 4대 축 제시 설계 소프트웨어와 시제품 제작 지원을 통해 기업별 제품화 비용 12억~16.5억원 절감, 개발 기간 최대 19개월 단축 효과 상반기 중 K-AI 반도체 기술지원센터 개소 예정이며, AI 반도체·서버·SW·AI 서비스까지 연계한 K-AI 풀스택 실증 지원 추진 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 삼성전자, 1분기 D램 이어 낸드도 전세계 점유율 1위 https://www.sedaily.com/article/20051480 📌 순위 개요 삼성전자는 올해 1분기 글로벌 낸드 시장 점유율 1위 유지 카운터포인트리서치에 따르면 1분기 낸드 시장 매출 전년 대비 3.5배 증가 직전 분기 대비 90% 성장, 메모리 수급 불균형으로 가격 상승 영향 📌 점유율 현황 삼성전자 29% 점유율로 1위 SK하이닉스 18%, 키옥시아 14%, 마이크론 13% 삼성전자와 SK하이닉스 격차 11%포인트, 전 분기 5%포인트 대비 확대 중국 YMTC 점유율 1년 전 8% → 1분기 13%, 샌디스크·마이크론 근접 📌 업계 전망 YMTC, IPO 통한 자금 확보 시 생산능력 본격 확대 가능 AI 수요 확대에 따라 서버용 기업용 SSD(eSSD) 비중 증가 1분기 전체 낸드 시장의 43%, 연말에는 60% 이상 전망 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻브로드컴 2분기 실적 및 AI 반도체 전망 📌 실적 요약 브로드컴은 2026 회계연도 2분기 매출 222억 달러 기록, 전년 대비 48% 성장 AI 반도체 매출 108억 달러로 전년 대비 143% 증가, 기록적 성과 영업이익률 67%, 조정 EBITDA 매출 대비 69%로 가이던스 상회 비AI 반도체 매출 42억 달러(6% 성장), 인프라 소프트웨어 매출 72억 달러(9% 증가) 2분기 자유현금흐름 103억 달러, 현금 보유액 196억 달러 📌 업황 전망 3분기 매출 294억 달러 예상, 전년 대비 84% 성장 3분기 AI 반도체 매출 160억 달러 예상, 전년 대비 200% 이상 증가 2026 회계연도 AI 반도체 매출 560억 달러, 2027년 1000억 달러 초과 전망 2028년에도 AI 반도체 매출 성장이 지속될 것으로 예상 📌 3분기 가이던스 반도체 매출 약 205억 달러, 인프라 소프트웨어 89억 달러 매출총이익률 74% 예상, 제품 믹스로 인한 일시적 하락 영업이익률 67%로 안정적 유지 비GAAP 세율 16%, 희석 주식수 49.4억 주 예상 📌 경영진 코멘트 AI 반도체 매출 급성장과 주요 고객(Google, Anthropic, OpenAI, Meta) 장기 계약 강조 AI 컴퓨팅 클러스터 확장에 네트워킹 기술과 제품 리더십 핵심 역할 Kirsten Spears CFO: 매출총이익률 하락은 제품 믹스 때문, 구조적 변화 아님 자유현금흐름 증가와 재고 확보 현황 공유 AI 수요 증가에 따른 공급 확보 자신감 표명 인프라 소프트웨어 부문 견고한 성장세 유지, AI 수요 기업·소비자 시장 확산 전망 📌 Q&A 요약 AI 매출 2026년 560억 달러, 2027년 1000억 달러 초과 예상 Google 장기 계약: 전략적, 일부 경쟁사 존재하나 상당 금액 확정 매출총이익률 하락 원인: AI 반도체 내 저마진 TPU·고마진 네트워킹 제품 믹스 변화 기가와트당 매출 증가: 칩 복잡성과 가격 상승 영향 웨이퍼 및 HBM 공급 능력: 공급 확보 자신감, 고객 추가 주문 대응 가능 2027년 기가와트 출하 계획: 10기가와트, 후반기 집중 네트워킹 부문 비중: 최대 40%, 장기적으로 30% 내외 전망 Anthropic 거래: TPU 칩 제공 방식, 금융 지원 모델 아님 AI 수요 영향: VMware 제품 성장에 긍정적, 대부분 프런티어 모델 개발자 중심, 엔터프라이즈 초기 단계 고객 선제 주문 이유: 컴퓨팅 수요 대비, 공급 및 전력 인프라 준비 필요 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 모건스탠리, AI 사이클 최중요 데이터 패키지 발표…2027년 빅4 CAPEX 1조 달러 돌파 📌 하이퍼스케일러 캐팩스 추이 구글·아마존·마이크로소프트·메타 4사 합산 기준 2024년 $2,500억 → 2025년 $4,130억 → 2026년 $7,370억 → 2027년 $1조 180억 2024~2027년 누적 합산 $2조 이상 집행 예정 📌 달러보다 중요한 숫자 — 실물 컴퓨트 용량 2025년 증설 컴퓨트 용량: 6.7GW 2027년 증설 컴퓨트 용량: 19.5GW 단 2년 만에 3배 규모의 AI 인프라가 단일 연도에 가동 구글 단독으로 2027년 6.8GW 증설 예정 참고: AWS가 2024년말까지 역사상 누적 구축한 전체 용량이 4~6GW — 구글은 1년에 그걸 넘는다 📌 GW당 구축 비용 2024년 GW당 $620억 → 2027년 GW당 $520억 (밀도는 오히려 상승) 구글(커스텀 ASIC): GW당 $440억 마이크로소프트(NVIDIA GPU): GW당 $590억 → GW당 $150억 격차, 원인은 단 하나 — 커스텀 실리콘 vs 범용 GPU 📌 NVIDIA GPU vs 커스텀 ASIC 비용 구조 NVIDIA GB300 랙: GW당 $190억 NVIDIA Vera Rubin (차세대, 랙 전력밀도 600kW): GW당 ~$250억 Broadcom(구글향)·Marvell(아마존향) 커스텀 ASIC 랙: GW당 $60~110억 커스텀 실리콘으로 전환한 하이퍼스케일러는 비용 절감을 넘어 동일 달러 대비 지수적으로 더 많은 컴퓨트 확보 범용 실리콘에 머무는 경쟁자 대비 구조적 우위 형성 📌 투자 시사점 발주는 이미 완료, 전력 계약 체결, 부지 확보 끝 유일한 변수는 서플라이체인이 따라올 수 있느냐 Broadcom — ASIC 설계 Marvell — 커스텀 실리콘 + 광 DSP AAOI — InP 레이저 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 Marvell × NVIDIA, AI 인프라 '연결성' 시대 선언…광인터커넥트 본격 개화 📌 핵심 메시지 Computex 2026에서 Marvell CEO Matt Murphy, AI 인프라 발전 3단계 제시 컴퓨트(GPU) → 메모리(HBM) → 연결성(Connectivity 다음 병목은 데이터를 얼마나 빠르게 옮기느냐 📌 'Copper Wall' 선언 초고속 전송에서 구리 인터커넥트의 물리적 한계 공식화 광(Optical) 기술이 이 한계를 돌파할 핵심 솔루션으로 부상 업계 최초 102.4Tbps AI 전용 스위치 출시 51.2T CPO 스위치 (16×3.2T 광엔진) 무대 현장 시연 1.6Tbps 2nm 코히어런트 광 솔루션 — 올해 내 샘플링 예정 (세계 최초) 📌 거리별 솔루션 구조 데이터센터 간 (수백~수천km): 코히어런트 DSP → Marvell COLORZ 1600 (4세대 실리콘 포토닉스) 데이터센터 내 (~500m): PAM4 방식 전력 최적화 광링크 "구리 쓸 수 있는 곳엔 구리, 불가능한 구간엔 광" — Jensen Huang 📌 Jensen 무대 등판 NVIDIA의 Marvell 20억 달러 투자 재확인 광·실리콘 포토닉스·NVLink Fusion 전반으로 협력 확대 "수천 개 칩이 분산된 데이터센터에서 진정 불가결한 건 연결성" — Jensen "Marvell은 다음 1조 달러 기업" 발언 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 HBM 공급 부족 심화… 2027년 계약가 급등 전망[TrendForce] 📌 HBM 가격 협상력 강화… 2027년 가격 급등 전망 2025년 하반기 이후 범용 DRAM 가격이 급등하며 메모리 공급 부족 심화 HBM은 연간 계약 구조 때문에 시장 가격 상승이 즉시 반영되지 못했음 현재 2027년 HBM4 공급 계약 협상이 진행 중 공급 부족이 지속되면서 메모리 업체들의 HBM 가격 협상력이 크게 강화되는 상황 📌 HBM 수익성, DDR5 서버 DRAM에 역전 TrendForce 분석에 따르면 1Q26 기준 HBM의 웨이퍼당 매출이 DDR5 64GB RDIMM에 추월당함 HBM 수익성 역시 DDR5 64GB RDIMM보다 낮아진 상태 이에 따라 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 HBM 가격 수준에 따라 HBM과 일반 DRAM 생산 비중을 조정할 가능성 📌 2026년 HBM 수요 성장 동력은 AI ASIC 2026년 HBM 수요 증가는 AI ASIC이 주도 AI ASIC 탑재 HBM 용량 증가 기존 96GB~192GB 신규 216GB~288GB NVIDIA Rubin 플랫폼은 GPU당 HBM 용량 변화는 크지 않지만 출하량 증가로 수요 확대 예상 📌 2027년 Rubin Ultra와 TPU가 수요 폭증 견인 NVIDIA Rubin Ultra는 GPU당 HBM 용량이 384GB까지 확대될 전망 Google TPU 등 AI ASIC 채택 확대도 HBM 비트 수요 증가 요인 AI 인프라 투자 확대가 2027년까지 지속될 것으로 예상 📌 HBM 생산 비중 지속 확대 HBM 웨이퍼 투입 비중 전망 2025년 말: 18% 2026년 말: 22% 2027년 말: 30% 전체 DRAM 비트 공급 중 HBM 비중 2025년: 8% 2026년: 9% 2027년: 13% 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 르네 하스 Arm CEO "AI 시대 승부처는 CPU"…'AGI CPU' 양산 발표 https://www.asiae.co.kr/article/2026060216221274812 📌 발표 및 핵심 메시지 르네 하스 Arm CEO, 2026 컴퓨텍스 기조연설 생성형 AI 시대는 GPU 중심 → 에이전틱 AI 시대는 CPU 역할 중요 AI 에이전트가 24시간 동작하며 토큰 분배·작업 조율을 CPU가 담당 📌 시장 전망 CPU 수요, 기존 예상보다 4~10배 증가 5년 내 CPU 시장 규모 1,000~1,200억 달러 이상 전망 📌 신제품: Arm AGI CPU 양산 시작: 공랭식 8,000코어 / 수랭식 45,000코어 이상 동일 전력 기준 x86 대비 랙당 성능 2배 고객사: 메타, 오픈AI, SAP, SK텔레콤 + 신규 OCI, 바이트댄스 📌 주요 사례 구글: x86 → Arm 네오버스 기반 ‘악시온(Axion)’ CPU 전환 → 전력 60% 절감 엔비디아 젠슨 황: AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’ 20코어 Arm CPU + 블랙웰 GPU 128GB 메모리, NVFP-4 포맷으로 1,000억 파라미터 AI 모델 로컬 실행 가능 미래 PC는 사용자 대신 AI 에이전트가 지속적 업무 수행 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 "D램값 60% 뛴다"…메모리 품귀 확산, 가격 상승 압력 https://www.hankyung.com/article/2026060233017 📌 D램 가격 급등 2분기 D램 계약가격, 직전 분기 대비 58~63% 상승 예상 AI 활용 중심이 대형언어모델(LLM) 훈련에서 추론 응용으로 이동 데이터센터 구축 전략 변화 → 범용 서버용 D램 수요 확대 📌 공급 상황 D램 공급업체 재고 매우 낮음 AI 서버용 대용량 RDIMM 생산 우선 → PC·노트북·스마트폰용 확보 어려움 수요 급증에도 공급 여력 제한 → 가격 상승 압력 증가 📌 가격 협상 환경 클라우드 서비스 기업, 안정적 공급 우선 → 가격 인상 수용 가능성 높음 다른 고객사들도 안정적 물량 확보 위해 가격 인상 받아들일 가능성 📌 업체 전략 변화 삼성전자·SK하이닉스·마이크론: 첨단 AI 메모리 집중 대만 업체: 성숙 공정 제품으로 시장 공백 일부 메움 전체적으로 AI 서버용 고부가 제품 생산 집중 → 일반 범용 메모리 시장 일부 공백 발생 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 [속보]삼성전자, 컴퓨텍스 2026서 HBM5 세계 최초 공개 https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03926166645477784&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

✅ “삼전·하닉 뛰어넘어”…日키옥시아 ‘기판 접합’ 기술 자신감 https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03686726645477784 📌 기술 개요 키옥시아, NAND 메모리 적층 수 경쟁에서 벗어나 CBA(CMOS Bonded to Array) 접합 기술 적용 메모리셀과 제어회로를 각각 웨이퍼 위에 형성 후 결합 → 저장 밀도 향상 정밀 접합으로 읽기·쓰기 속도 20~30% 향상, AI용 고속 처리에 최적 📌 시장 성과 주력 제품에 CBA 기술 적용, 올해 주가 500% 상승 AI 붐으로 NAND 수요 증가 → 기술 선점 효과 삼성전자·SK하이닉스 대비 고속·효율 경쟁력 강조 📌 과제 및 전망 올해 상반기 NAND 점유율 13.9%, 3위 유지 데이터센터 고객 기반 약하고, 가격 반영 속도 지연 → 점유율 확대 필요 첨단 기술과 고속 처리력을 바탕으로 데이터센터 고객 확보 시 경쟁력 강화 가능 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 LG이노텍, 인텔 'EMIB'용 기판 공급망 노린다…SK하이닉스에 샘플 공급 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260602095436 📌 협력 현황 SK하이닉스에 EMIB용 FC-BGA 기판 샘플 공급 기술 개발 협업 진행 중 SK하이닉스는 EMIB에 최적화된 HBM 특성 파악 가능 📌 EMIB 기술 개요 인텔 2.5D 패키징 기술: 소형 실리콘 브릿지로 칩 연결 기존 인터포저 대비 비용 효율 높고, 칩 배치 유연성 증가 AI·HPC 수요 증가로 중요도 상승 📌 시장 현황 현재 공급사: 일본 이비덴, 신코덴키, 대만 유니마이크론, 오스트리아 AT&S EMIB용 기판은 기존 FC-BGA 대비 기술 난도 높음, 고부가 제품 📌 LG이노텍 과제 서버용 고사양 FC-BGA 분야에서는 아직 후발주자 양산 위해 전용 라인 구축 및 대규모 투자 필요 실제 EMIB 공급망 진입 여부는 불확실 📌 체크포인트 ES → QS → 양산 승인 단계 진행 여부 인텔 EMIB 공급망 실제 진입 가능성 전용 라인 구축 및 투자 계획 경쟁사 대비 원가·수율 경쟁력 확보 여부 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi