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💻 AI 연산량 증가 속도, 이미 무어의 법칙을 상회 AI 발전을 이해할 때 중요한 지표 중 하나는 주요 AI 시스템 학습에 투입되는 연산량(Compute). 차트의 핵심은 2010년을 전후로 연산량 증가 속도가 구조적으로 달라졌다는 점. 📌 딥러닝 이전: 연산량 연평균 1.4배 증가 1950~2009년: AI 학습 연산량 연평균 약 1.4배 증가 장기간에 걸친 비교적 완만한 증가 추세 반도체 성능 개선과 전통적 컴퓨팅 기술 발전 중심의 성장 📌 딥러닝 시대: 연산량 연평균 4배 증가 2010년 이후: AI 학습 연산량 연평균 약 4배 증가 로그 스케일에서도 확인되는 추세선 기울기의 급격한 상승 대규모 딥러닝 모델 확산에 따른 Compute 수요 폭증 연간 4배 증가를 단순 복리로 환산할 경우, 5년 → 약 1,000배 10년 → 약 100만 배 수준의 연산량 확대 가능성. 📌 무어의 법칙보다 빠른 이유 전통적인 컴퓨팅 성능은 18~24개월마다 약 2배 향상되는 무어의 법칙 기반의 성장. 반면 AI는 단순한 반도체 성능 개선을 넘어 여러 기술 요소가 동시에 개선되는 구조. • 대규모 GPU·AI 가속기 클러스터 확대 • HBM·메모리·네트워크 성능 향상 • 모델 아키텍처 및 학습 방식 등 알고리즘 효율 개선 • AI 데이터센터 중심의 자본투자 및 인프라 확대 • 시스템 단위 최적화를 통한 실질 연산 효율 상승 📌 투자 관점의 핵심 포인트 AI 성능 향상은 단순한 반도체 성능 개선의 함수가 아닌 전체 인프라 스택의 동시 발전 결과. Chip → Memory → Networking → System → Data Center → Algorithm • GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력·냉각까지 확장되는 AI 인프라 수요 • 모델 대형화에 따른 데이터센터 규모 및 전력 소비 증가 • 연산량 확대 과정에서 부각되는 전력·HBM·네트워크·데이터센터 병목 • 단일 칩 성능보다 중요해지는 시스템 전체의 확장성 및 효율성 👉 AI가 무어의 법칙을 넘어서는 핵심 배경은 하나의 기술 혁신이 아니라 여러 기술 곡선의 동시 가속. 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 [단독] 'HBF 원팀' 나온다…주성엔지 등 소부장 60곳 참여 https://www.wowtv.co.kr/NewsCenter/News/Read?articleId=A202608200823&t=NNv 📌 삼성·SK 인프라 활용해 HBF 상용화 가속 삼성전자·SK하이닉스가 정부 주도 ‘K-문샷’ 프로젝트 참여 반도체 부문에 약 1조원 예산 투입, HBF 핵심 기술 선점 목표 양사의 선단공정·생산설비를 활용해 HBF 발열 등 핵심 기술 검증 추진 📌 주성엔지니어링 등 소부장 60곳 참여 타진 국내 반도체 소부장 약 60곳이 프로젝트 참여 의향서 제출 주성엔지니어링 등이 참여 의사를 밝혔으며 과제 공고 후 최종 기업 선발 예정 특히 HBF 패키징 분야에서 국내 소부장 역할이 커질 것으로 기대 📌 삼성·SK 핵심 인력까지 R&D 전진 배치 삼성전자·SK하이닉스 핵심 인력이 참여하는 별도 R&D 위원회 구성 추진 메모리 업체 개발 일정과 소부장 기술개발을 연계해 산업 현장 적용 속도 제고 HBM에 이어 차세대 AI 메모리 HBF 생태계까지 국내 공급망 선점 전략 📌 9월 로드맵 확정→내년 상반기 사업 착수 정부는 9월 HBF 연구개발 로드맵을 확정하고 2027년 상반기 사업 착수 계획 삼성·SK 인프라와 국내 소부장 기술력을 결합해 HBF 상용화 시점 단축 목표 향후 과제 선정 과정에서 장비·소재·패키징 관련 기업의 직접 수혜 여부가 핵심 관전 포인트 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 피에스케이·램리서치, 베벨에처 특허소송 핵심 쟁점 압축...9월 원본 도면 확인(TrendForce) 📌 핵심은 GDR 구조 침해 여부 램리서치는 피에스케이 장비가 자사 247 특허의 GDR 구조를 침해했다고 주장 PSK는 해당 부품이 링 형태가 아닌 중앙이 막힌 패널 구조라고 반박 구조 차이가 직접침해 판단의 핵심 쟁점 📌 9월 원본 설계도면 직접 확인 재판부는 피에스케이가 비공개 원본 도면을 다음 기일에 제출하도록 조정 램리서치가 문제 삼는 수치 정보를 재판부가 직접 확인할 예정 도면상 구조가 링인지 패널인지가 향후 판단에 중요 📌 피에스케이, 6개 특허 중 5개 무효화 피에스케이는 램리서치·참엔지니어링 관련 6개 특허에 무효심판 제기 이 가운데 5개는 무효화에 성공 현재 남은 247 특허는 2024년 대법원에서 유효성이 확정 📌 국산 장비 시장 진입과 특허 리스크 병존 피에스케이는 베벨에처 국산화 후 SK하이닉스 등 고객사에 공급 램리서치 독점 시장에 진입하며 경쟁구도 변화 9월 도면 검증과 이후 침해 판단이 사업 불확실성 해소의 핵심 촉매 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 AMD, 아시아 최초 AI 기술센터 韓 설립…"한국서 성공사례 만들어 글로벌로" https://www.mt.co.kr/tech/2026/08/20/2026082015381945231 📌 엔비디아 의존 낮추는 ‘다이아몬드 전략’ AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연결하는 이기종 AI 아키텍처 개발 출연연·공공기관에서 먼저 실증 후 글로벌 표준 아키텍처로 확장 AMD가 미국 외 특정 국가 NPU와 이기종 실증에 나서는 첫 사례 📌 연내 아시아 최초 AI CoE 설립 AMD가 한국에 아시아 최초 AI 기술센터 구축 상주 엔지니어·PM을 배치하고 2027년 말까지 인력 확대 초기에는 GPUaaS 형태로 컴퓨팅 자원 지원 📌 2027년 ‘헬리오스’ 1세트 배치 검토 조건 충족 시 차세대 AI 통합 플랫폼 Helios를 국내 배치 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 AI 시장 변화 대응 GPU·NPU·CPU를 혼합하는 개방형 인프라 확대가 핵심 📌 ROCm·공공 AI 실증까지 연계 올해 국가과학AI연구소 등과 AMD GPU·ROCm 효용성 검증 내년부터 국가 과학 AI 과제 지원 추진 국산 NPU의 공공 레퍼런스 확보와 글로벌 판로 확대 기대 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 “TSMC, 1.6나노칩 개발 성공…4분기 양산 돌입” https://www.joongang.co.kr/article/25454762 📌 A16, 4분기 양산 진입 전망 TSMC가 1.6나노급 A16 공정 개발과 검증을 완료한 것으로 전해짐 AI·HPC용 반도체를 중심으로 올해 4분기 양산 시작 전망 차세대 A14로 넘어가기 위한 핵심 중간 공정 📌 후면전력공급 ‘SPR’ 적용 웨이퍼 후면에 전력망을 배치하는 Super Power Rail 도입 신호·전력 배선을 분리해 병목을 줄이고 전력효율 개선 수직 후면 접점을 통해 트랜지스터에 직접 전력 공급 📌 N2P 대비 성능·전력 모두 개선 A16은 N2P 대비 연산속도 8~10% 향상 전망 전력소비는 15~20% 감소, 집적도는 8~10% 증가 AI 가속기와 HPC 칩의 성능당 전력 경쟁력 강화 📌 첨단공정·패키징 투자 41조원 TSMC 이사회는 첨단공정·패키징 등에 약 41조원 CAPEX 승인 CoWoS 공급 부족으로 일부 후공정 물량은 인텔 말레이시아로 외주 가능성 A16 양산과 CoWoS 증설이 AI 반도체 공급 확대의 핵심 촉매 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 삼성전자, 美 테일러팹 2기 구축 속도…공급망에 장비 '선제 인증' 주문 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260820103918 📌 테일러 2기 팹 선제 준비 삼성전자가 협력사에 장비 반입용 SEMI 인증 선취득 요청 아직 팹 세부 스펙 확정 전부터 장비 공급망 준비 착수 올해 말 착공, 2030년 양산 목표 📌 1기 팹은 연말 가동 목표 테일러 1기 팹은 현재 장비 입고·설치 진행 중 주력 공정은 최첨단 2나노로 예정 미국 내 첨단 파운드리 생산 거점 역할 강화 📌 테슬라 22.76조원 수주가 투자 재개 촉매 지난해 3분기 테슬라와 22조7,600억원 규모 위탁생산 계약 체결 고객 확보 난항으로 지연됐던 테일러 투자 속도 재가속 2기 팹도 테슬라 물량 확대 여부가 핵심 변수 📌 추가 대형 고객 확보가 관건 삼성E&A도 2공장 건설 인력 현지 파견을 준비 중 클린룸 이후 실제 양산라인 구축 속도는 고객 수요에 좌우 2나노 신규 고객 확보가 후속 CAPEX의 핵심 촉매 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 TSMC·삼성전자 – 1.4나노 양산 격차 1년, TSMC 선단공정 우위 지속 대만 자료입니다. 삼성의 일정 조정으로 옹스트롬급 고객 선점은 TSMC에 유리한 구도이고, 삼성은 HBM 베이스다이 주문 확대와 이에 기반한 2나노 수율 개선이 우선 과제가 될 것 같습니다. 📌 TSMC A14, 삼성보다 1년 앞선다 TSMC A14는 2028년 양산 시작 계획 삼성 1.4나노는 기존 2027년→2029년으로 일정 조정 옹스트롬급 선단공정에서 TSMC 선점 효과 지속 전망 📌 A16부터 후면전력공급 본격 적용 TSMC A16은 2026년 하반기 생산 준비 완료 목표 나노시트와 Backside Power Rail을 결합해 성능·밀도 개선 애플·엔비디아 외 OpenAI ASIC 수주 가능성도 거론 📌 2029년까지 차세대 공정 연속 전개 A14는 2028년, A13과 A12는 2029년 양산 예정 A12에는 2세대 후면전력공급 기술 적용 계획 선단공정 세대 전환 속도가 고객 락인 강화 요인 📌 삼성은 2나노 수율 개선에 우선 집중 2세대 GAA SF2P 고도화와 SF2P+ 양산 추진 SF2P+는 성능 약 20% 개선 목표 HBM 베이스다이·미국 고객 주문 확대가 파운드리 실적 개선 변수 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 인텔, 차세대 CPU Razor Lake에 TSMC 2나노 N2X 채택 가능성 인텔이 첨단 공정에서도 자체 18A뿐 아니라 경쟁사인 TSMC 2나노도 병행해 리스크를 분산하려 하고 있습니다. 특히 2나노 확대 시 CMP 공정 증가로 연마패드·다이아몬드 디스크 등 첨단공정 소재 수요 확대 가능성도 주목할 만 합니다. 📌 Razor Lake, TSMC N2X 채택설 차세대 Razor Lake가 고성능 2나노 N2X 공정을 활용할 가능성 제기 Nova Lake는 인텔 18A와 TSMC 공정을 병행하는 전략이 거론 확정 시 인텔의 TSMC 2나노 활용 범위가 한층 확대 📌 bLLC로 AMD 3D V-Cache 정조준 Nova Lake 데스크톱부터 대용량 최종 캐시 bLLC 적용 전망 메모리 접근 지연을 낮춰 게이밍·고성능 CPU 경쟁력 강화 노트북은 후속 Razor Lake-HX부터 적용 가능성이 제기 📌 2나노 전환, CMP 공정 난도 상승 N2 계열은 나노시트 구조로 증착·식각·세정·평탄화 정밀도 요구 증가 공정 미세화로 CMP 횟수와 고급 소모품 사용가치 확대 기대 PVI는 대만 자체기술 CMP 연마패드 업체로 선단공정·패키징 수요 확대 수혜 가능 📌 CMP 소재 공급망 직접 수혜 키닉(KINIK)은 CMP 패드 컨디셔닝용 다이아몬드 디스크 공급 2나노·첨단패키징 투자 확대가 패드·다이아몬드 디스크 수요를 동시에 자극 인텔의 N2X 채택 여부와 TSMC 2나노 증설 속도가 핵심 촉매 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 SK하이닉스, HBM 넘어 '빛'으로 연결…AI 데이터 병목 푼다 https://www.inews24.com/view/1996535 📌 CPO 기술 로드맵 ‘네이처 일렉트로닉스’ 게재 SK하이닉스가 글로벌 연구진과 CPO 발전 방향 공동 제시 버지니아대·MIT·일리노이대·NTU·연세대 등이 연구 참여 차세대 AI·HPC 인프라 핵심 기술 확보에 본격 착수 📌 연산보다 느린 인터커넥트가 새 병목 연산 성능은 2년마다 약 3배 증가 반면 인터커넥트 대역폭은 약 1.4배 증가에 그침 GPU·HBM 성능 향상만으로는 시스템 전체 효율 개선에 한계 📌 프로세서·메모리를 빛으로 직접 연결 CPO는 전기 대신 광신호로 칩 간 데이터를 전송 프로세서 인근에 광 송수신기를 배치해 대역폭 확대·전력 절감 연산 자원과 메모리 자원을 광 인터포저로 연결하는 구조 제시 📌 메모리업체 역할, 시스템 공동설계로 확장 메모리·컨트롤러·광소자·패키지를 통합 설계하는 방향 AI 데이터센터 대형화로 광인터커넥트 중요성 지속 확대 SK하이닉스가 HBM 공급사를 넘어 AI 시스템 파트너로 확장 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 태성, 올해 누적 수주 1,800억원 확보…PCB 장비 성장 지속 https://www.newsis.com/view/NISX20260820_0003755165 📌 누적 수주 1,800억원 확보 태성은 올해 국내외 주요 고객사의 신규·추가 발주를 기반으로 누적 수주 약 1,800억원 확보 현재 협의 중인 추가 장비 공급이 확정될 경우 8월 말 누적 수주액 2,000억원 돌파 기대 📌 올해·내년 실적 성장 기반 장비 수주는 제작·납품 이후 매출로 인식되는 구조 현재 확보한 수주 물량이 올해뿐 아니라 2027년 실적에도 반영될 전망 📌 천안 신공장으로 생산능력 확대 최근 천안 신공장 완공과 본사 이전을 마치고 본격 생산체제 돌입 확대된 생산능력을 기반으로 기존 수주 물량의 생산·납품과 추가 고객사 수요에 대응 📌 유리기판 장비 신규 성장축 유리기판 제조에 적용되는 자동화 공정장비 기술 확보 한국세라믹기술원 및 국내외 고객사와 기술개발·실제 공정 적용 협력 진행 중 회사 측은 국내외 고객사와 구체적인 협의를 진행하고 있으며 연내 유리기판 장비 수주 가시화를 예상 📌 체크포인트 현재 성장은 PCB 자동화 장비 수주 확대가 핵심 향후 유리기판 장비가 실제 수주와 매출로 연결될 경우 기존 PCB 장비와 함께 추가 성장축으로 작용할 가능성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 HBM 비트 출하량, 3년 만에 4.5배 성장 전망 — 메모리 강세론의 핵심 근거 📌 핵심 수치 ・HBM 비트 출하량(2GB 환산 기준, 백만 단위): 2024년 6,000 → 2025년 10,500 → 2026년 전망 17,000 → 2027년 전망 27,000 ・3년간(2024→2027) 누적 4.5배 성장 ・성장률 자체는 둔화되지 않고 유지 — 2025→2026 약 62%, 2026→2027 약 59% 증가 📌 왜 이 성장세가 중요한가 ・HBM은 범용 상품이 아니라 엔비디아 GPU 등 AI가속기 바로 위에 탑재되는 특수 고대역폭메모리 — AI 컴퓨팅 캐파가 늘어날수록 비례적으로 더 많은 HBM이 필요 ・가속의 진짜 의미는 기저가 커짐에도 성장률이 꺾이지 않는다는 점 — 이는 AI 인프라 구축이 성숙기에 접어들며 자연스럽게 둔화될 것이라는 일반적 예상과 배치 📌 마이크론·SK하이닉스에 대한 함의 ・HBM은 표준 DRAM 대비 훨씬 높은 가격·마진을 확보하는 제품 — 출하량이 이 정도 속도로 늘어난다는 것은 물량과 가격결정력이 동시에 같은 방향(상승)으로 작용한다는 의미 ・앞서 다뤘던 마이크론의 자체 공시 내용과도 부합 — 경영진이 데이터센터 고객들이 실제 요청하는 HBM 물량의 절반 미만만 충족하고 있다고 밝힌 바 있어, 실수요는 이 가파른 출하곡선보다도 앞서 있는 상태 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 삼성파운드리 가격 최대 15% 인상, 적자 탈출 가시화[로이터] 📌 4·5나노 가격 최대 15% 인상 삼성전자, 7월부터 신규 파운드리 주문 가격 인상 SF4는 중국·미국 고객 10~15%, 대만 고객 5~10% 인상 SF5는 10~15%, 8나노 공정도 약 10% 가격 인상 📌 평택 SF4 풀가동, 공급자 우위 전환 평택 SF4 라인은 지난해 말부터 풀가동 상태 TSMC 첨단공정 캐파 부족으로 삼성전자·인텔 등 대체 파운드리 수요 확대 특히 중국은 첨단 장비 규제로 해외 파운드리 의존도가 높아 가격 인상 수용 📌 AI·HBM이 파운드리 가동률 견인 올해 첨단공정 매출 비중 50% 이상, AI·HPC 비중 30% 이상 전망 SF4에서 퀄컴 칩과 삼성전자 HBM용 베이스다이 생산 엔비디아·브로드컴·테슬라·애플 고객 확보, 구글도 SF4 생산 협의 중 📌 가격·가동률·수율 개선, 흑자전환 기대 삼성 파운드리 점유율은 1Q26 매출 기준 7%, TSMC는 70% 이상 하반기 파운드리 매출은 전년 대비 두 자릿수 이상 성장 전망 가격 인상과 가동률·수율 개선으로 이르면 2027년 흑자전환 가능성 부각 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 DRAM 현물 거래량 부진 지속…DDR4 가격은 상승 📌 3분기 DRAM 현물 거래량 낮은 수준 전망 높은 DRAM 가격이 수요를 억제하면서 매수자와 매도자 간 가격 눈높이 차이 지속 TrendForce는 수급 측면의 뚜렷한 개선이 없어 3Q26 현물 거래량이 낮은 수준을 유지할 것으로 전망 다만 공급자의 가격 방어가 이어지면서 현물 가격은 완만한 상승세가 예상 📌 DDR4 가격 상승 지속 8월 12일 → 8월 18일 평균 현물가격 DDR4 16Gb 3200: $87.35 → $89.43 (+2.37%) DDR4 8Gb 3200: $42.61 → $42.90 (+0.67%) DDR5 16Gb 4800/5600: $52.50 → $52.73 (+0.44%) DDR5·DDR4 eTT 제품은 같은 기간 가격 변동 없음 📌 거래 부진에도 가격이 오르는 이유 현재 현물시장은 높은 가격으로 구매 수요는 위축됐지만 매수·매도자 간 가격 합의가 이뤄지지 않아 거래량도 제한적인 상황 거래량 감소가 가격 하락으로 이어지기보다 높은 가격대에서 거래가 정체 TrendForce 역시 7월 PC DRAM 계약가격에서도 가격 상승세가 이어지는 가운데 구매자의 가격 저항과 공급자의 협상력이 동시에 발생 📌 체크포인트 향후 DRAM 가격 흐름은 거래량보다 공급사의 가격 유지 여부와 실제 수요 회복 여부가 중요 현재까지는 거래량 부진에도 DDR4를 중심으로 가격 상승 흐름이 유지 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 SK하이닉스, 40조 자사주 매입·소각, 주주환원 ‘FCF 50% 이상’으로 확대 📌 40조원 자사주 취득·전량 소각 SK하이닉스는 2,407만 주를 약 40조원에 취득한 뒤 전량 소각하기로 결정 발행주식 7억3,049만주의 약 3.3%에 해당 취득 기간은 8월 20일부터 약 3개월 📌 2025~2027년 FCF 기준 주주환원 규모(Bloomberg 기준) 2025A FCF: 25.9조원 → 50% 적용 시 12.95조원 2026F FCF: 169.0조원 → 50% 적용 시 84.5조원 2027F FCF: 284.5조원 → 50% 적용 시 142.25조원 3년 누적 FCF 컨센서스는 479.4조원 현재 공시된 ‘누적 FCF의 50% 이상’ 기준을 단순 적용하면 주주환원 규모는 ​최소 239.7조원 수준 단, 정책은 3개년 누적 FCF 기준이므로 연도별 환원액은 비교를 위해 50%를 단순 적용한 환산치이며 실제 집행 시점과 방식은 달라질 수 있음 📌 현재 시가총액 대비 환원률 글 작성 시점 기준 1,177.5조원 이에 따른 현재 시총 대비 주주환원 규모는 2025~27년 예상 주주환원액: 239.7조원 → 주주환원률 약 20% 📌 이번 공시의 핵심 기존 주주환원 정책은 2025~2027년 누적 FCF의 ‘50% 범위 내’​였지만 이번 공시에서 ‘50% 이상’으로 확대 향후 자사주 취득·소각과 현금배당을 병행하고 고정배당·특별배당 확대도 검토 구체적인 추가 환원 규모와 방식은 3분기 실적발표 시점에 안내 예정 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 [단독] SK하이닉스, 美에 HBM 설계 정예팀 가동…빅테크 AI칩부터 '밀착' https://www.newspim.com/news/view/20260819000419 📌 HBM 경쟁, 생산능력 넘어 ‘설계 선점’으로 산호세 HBM 설계팀이 글로벌 빅테크의 차세대 AI칩 개발 초기부터 공동 설계 고객별 용량·대역폭·전력 요구를 HBM에 반영해 맞춤형 제품 경쟁력 강화 특정 AI칩과 공동개발 시 후발 업체의 공급망 진입장벽이 높아질 가능성 📌 HBM4부터 베이스다이 기술력 중요 HBM4는 첨단 로직 베이스다이 적용으로 AI 가속기와 HBM 동시 최적화가 핵심 풀커스텀·Co-Design·PDN 분석·로직 파운드리 설계 역량까지 요구 파운드리 3나노 이하 첨단공정 경험자를 우대하며 설계 역량 강화 📌 실리콘밸리에서 엔비디아·AMD 밀착 산호세 인근에 엔비디아·AMD·브로드컴 등 주요 AI 반도체 설계 거점 위치 현지 기술 이슈를 고객과 직접 조율하고 한국 본사 개발조직에 신속 전달 설계 인력 연봉은 15만~26만달러, 핵심 HBM 인재 확보에 적극 투자 📌 맞춤형 HBM이 수주 조기 확보 수단 AI칩 개발 초기부터 참여해 고객 요구를 반영하면 자사 HBM 채택 가능성 확대 HBM4 이후 공동설계 역량이 생산능력과 함께 핵심 수주 경쟁력으로 부상 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 AMD: AI 랙 전력효율 4배 개선, 2030년 20배 목표보다 빠른 진척 📌 2026년 목표치 3배 넘어선 4배 개선 AMD의 AI 학습·추론 랙 스케일 에너지 효율은 2026년 중반 기준 약 4배 향상 당초 예상한 3배를 웃돌았으며, 같은 시점의 역사적 개선 추세 대비 2배 이상 빠른 수준 실리콘·시스템·소프트웨어 전반의 통합 최적화가 성과를 견인 📌 2030년 AI 성능당 전력 효율 20배 목표 AMD는 2024년 대비 2030년 AI 성능(FLOPs/W)을 20배 높이는 것이 목표 동일한 에너지로 20배 많은 AI 연산을 처리하거나, 같은 연산을 훨씬 적은 전력으로 수행 가능 AI 데이터센터의 전력·냉각 제약 완화와 총소유비용(TCO) 절감으로 연결될 전망 📌 570개 랙의 연산을 단 2개 랙으로 대표 AI 학습 워크로드 기준, 2030년형 AMD 랙 약 2개가 2024년형 랙 570개의 연산 성능을 제공할 것으로 예상 사용 단계 전력 소비는 20분의 1, 탄소 집약도는 28분의 1까지 낮아질 전망 제한된 데이터센터 전력 안에서 대규모 AI 인프라를 확장할 수 있는 핵심 경쟁력 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

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💻 中 휴머노이드 AI칩도 '자국우선주의' 확산...K-반도체에 불똥튀나 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260818163734 📌 DX-M1, 中 휴머노이드 테스트서 경쟁력 확인 복수의 중국 주요 휴머노이드 업체가 딥엑스 NPU 샘플 평가 진행 저전력·발열 제어 부문에서 우수한 결과를 기록한 것으로 전해짐 중국 팹리스 악세라 등 현지 업체와 직접 경쟁 📌 5W 전력으로 25TOPS 구현 DX-M1은 5W 전력에서 최대 25TOPS 연산 성능 제공 Yolo5s 구동 시 표면온도 35.5℃로 경쟁사 60.7℃ 대비 낮은 수준 배터리 제약이 큰 휴머노이드에 적합한 저전력 특성 부각 📌 성능보다 ‘자국산 우선’이 수주 변수 현지 로봇 업체들이 중국산 반도체 우선 채택 기조로 PO를 고심 데이터센터에 이어 피지컬 AI 반도체까지 국산화 압력 확대 기술 경쟁력과 실제 수주 전환 사이 정책 리스크가 존재 📌 中 휴머노이드 투자 확대는 기회와 위험 공존 중국은 2026~2030년 휴머노이드를 최우선 기술로 지정 베이징은 100억위안 펀드, 상하이는 기업당 최대 3,000만위안 지원 시장 성장성은 크지만 해외 부품사의 현지 공급망 진입 장벽도 높아질 전망 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 CXMT – DDR5 9,000MT/s 돌파·수율 90%, 중국 D램 추격 가속(TrendForce) 📌 DDR5 9,000MT/s 벽 돌파 CXMT 기반 DDR5가 AMD 플랫폼에서 9,014MT/s 기록 2025년 말 8,000MT/s 수준에서 성능 한 단계 상승 DDR5-6000 CL30, 예비 테스트에서는 CL28까지 확인 📌 17nm DDR5 수율 90% 도달 CXMT 17nm급 DDR5 수율이 90% 수준까지 상승 공정은 여전히 삼성·SK하이닉스·마이크론보다 뒤처져 있지만 양산 안정성 개선 기가바이트도 DDR5 전 제품군에서 CXMT 메모리 지원 확대 📌 글로벌 D램 점유율 7.6% 2026년 1분기 매출 기준 세계 4위 D램 업체로 성장 삼성·SK하이닉스·마이크론 3사의 합산 점유율은 89.7% CXMT ASP는 삼성·SK하이닉스 대비 불과 5~10% 낮은 수준까지 상승 📌 월 CAPA 50만장까지 확대 추진 현재 월 30만장 수준에서 연말 35만장 예상 2028년 말에는 약 50만장까지 확대 전망 HBM·서버 중심 공급 전환으로 범용 D램이 타이트해진 점도 CXMT에 우호적 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 삼성전자, 평택 팹 3층으로 높인다…생산능력 1.5배 확대 https://www.dt.co.kr/article/12078874 📌 P5 팹 2층→3층 증축 기반 마련 평택캠퍼스 산업용지 A1-1 용적률을 350%→490%로 상향 추진 국가첨단전략산업 특화단지 특례를 활용한 후속 조치 2030년 완공 목표인 P5-1·2 팹에 적용 가능 📌 클린룸 4개→최대 6개 기존 2층 구조에서는 클린룸 4개 배치 가능 3층으로 높이면 최대 6개까지 설치 가능 단순 계산 기준 팹당 생산능력 약 1.5배 확대 효과 📌 11월 행정절차 마무리 전망 경기도 검토 후 국토부 산업입지정책심의 필요 10월 국토부 심의, 11월 절차 완료 예상 승인 시 동일 부지 내 생산공간 확장 여력 확보 📌 평택 CAPA 확장성 재부각 현재 평택캠퍼스에서는 3개 팹이 가동 중 P5 고층화로 향후 반도체 수요에 맞춘 탄력적 증설 가능 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi