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💻 TSMC 2027년 파운드리 가격 최대 10% 인상, HPC 초과 물량엔 추가 할증 📌 첨단·성숙 공정 전반 가격 인상 고객사 협상과 준비 기간을 고려해 인상 시점을 2027년으로 연기 첨단·성숙 공정 기본 가격을 5~10% 인상할 전망 미국 등 해외 생산시설 투자에 따른 비용 증가와 수익성 방어 목적 📌 HPC 초과 주문에 최대 15% 추가 할증 고객사가 기존 약정 물량을 초과하면 기본 인상분 외 10~15% 할증 부과 2Q26 HPC 매출 비중은 66%, 전분기 대비 20% 증가 AI 가속기 수요 확대를 기반으로 HPC 중심 가격 결정력 강화 📌 엔비디아·애플 원가 부담 확대 엔비디아는 2026년 TSMC 매출의 22%인 약 330억달러를 차지할 전망 블랙웰은 4나노, 차세대 루빈은 3나노로 이전하며 가격 인상 영향 불가피 애플 A20 프로는 2나노 전환과 HPC 할증으로 칩당 원가 10~20달러 증가 가능성 📌 성숙 공정도 최대 10% 인상 12·16·28나노 등 레거시 공정 가격도 최대 10% 인상 추진 2Q26 매출에서 성숙 공정 비중은 약 23%, 7나노 이하 첨단 공정은 77% 인텔 파운드리의 반사이익은 제한적이며 TSMC의 첨단 공정 우위 지속 전망 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 연산량 줄여도 메모리 더 쓴다…구글·키미의 ‘역설’ https://www.sedaily.com/article/20070121?ref=naver 📌 구글, 제미나이 전용 AI 칩 개발 구글, 2028년 데이터센터 적용 목표의 AI 특화칩 '프로즌 v2' 개발 제미나이 연산을 칩에 하드코딩해 TPU 대비 토큰 처리량 6~10배 향상 목표 TSMC 생산능력 부족으로 삼성전자 파운드리 활용 가능성도 거론 📌 AI 연산 효율화 경쟁 본격화 문샷AI '키미 K3', 2.8조개 파라미터 기반 MoE 구조로 연산량은 줄이고 성능 유지 필요한 모듈만 활성화해 추론 효율은 높였지만 전체 파라미터는 메모리에 상시 저장 필요 📌 효율화에도 HBM 수요 확대 키미 K3 구동에는 저정밀도 기준 약 1.4TB 메모리 필요, 엔비디아 GB300급 AI 랙 요구 연산 효율 개선과 별개로 대용량 HBM 탑재 수요는 지속 확대 전망 📌 삼성·SK하이닉스 수혜 기대 구글 AI 칩 확대 시 삼성전자 파운드리와 SK하이닉스 HBM 공급 기회 확대 가능 중국 AI 기업의 미국 파운드리 제약도 국내 메모리 업체에 우호적 환경 조성 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 해성DS, CXMT를 DDR5 기판 고객사로 확보… DDR6용 패널 생산 검토 중 https://www.digitimes.com/news/a20260721VL212/ddr5-substrate-production-cxmt-panel.html 📌 CXMT, 신규 DDR5 기판 고객 확보 해성디에스가 중국 DRAM 업체 CXMT를 DDR5 패키지 기판 고객사로 확보 CXMT의 DDR5 생산 확대에 맞춰 기판 공급을 본격 확대할 전망 📌 중국 DDR5 공급망 진입 CXMT는 중국 DDR5 생산 확대를 추진하며 공급망 다변화 진행 해성디에스, 글로벌 메모리 업체에 이어 중국 고객사까지 확보하며 DDR5 기판 고객 기반 확대 📌 DDR6 대비 패널 공정 검토 DDR6는 기판 고다층화가 예상돼 생산 효율 개선이 중요 해성디에스는 차세대 DDR6용 패널(Panel) 기반 기판 생산을 검토 중으로 원가 경쟁력 확보를 추진 📌 차세대 메모리 기판 성장 기대 AI 서버 확대로 DDR5 수요가 지속되는 가운데 DDR6 전환도 준비 중국 고객 확보와 차세대 공정 투자로 메모리 기판 사업 확대 기대 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 [단독] SK하이닉스의 승부수…인텔 美오하이오 공장 산다 https://www.joongang.co.kr/article/25446993 📌 5년 내 미국 현지 메모리 생산 목표 • SK하이닉스가 인텔의 오하이오 반도체 캠퍼스 부지와 시설 인수를 위한 실제 절차에 돌입 • 내부 검토와 정부 승인 절차를 진행 중이며, 인수 금액과 시기는 인텔과 조율 중 📌 최대 8개 팹 가능한 초대형 부지 • 오하이오 캠퍼스 부지는 약 120만평 규모로 최대 8개 반도체 공장 건설 가능 • 전체 개발비는 약 1,000억달러로 추산되며, 기초 콘크리트와 철골 공사는 상당 부분 진행된 상태 📌 인텔 투자 지연이 인수 기회로 전환 • 인텔은 파운드리 고객 확보 부진과 자금난으로 공장 가동 시점을 2030~2031년으로 연기 • SK하이닉스는 신규 부지 조성보다 시간과 비용을 줄이며 미국 생산 기반을 확보할 수 있는 구조 📌 미국 내 HBM 밸류체인 확장 • SK하이닉스는 인디애나주에 38억7,000만달러 규모 HBM 패키징 공장을 건설 중이며 2028년 가동 목표 • 오하이오 전공정 생산까지 확보하면 미국 내 메모리 생산부터 HBM 후공정까지 밸류체인 구축 가능 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 엔비디아 Vera Rubin 양산 본격화, AI 인프라 주도권 강화 https://blogs.nvidia.com/blog/vera-rubin/ 📌 Vera Rubin 글로벌 양산 시작 • Vera Rubin NVL72가 본격 양산에 돌입했으며 CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud 등 주요 고객사에 공급 시작 • 30개국 350개 이상 생산거점을 기반으로 역대 최대 규모의 AI 서버 공급망 구축 📌 전력 효율 10배, 토큰 비용 최소화 • CoreWeave 벤치마크 기준 DeepSeek-R1 추론에서 Grace Blackwell NVL72 대비 MW당 처리량(Throughput) 10배 향상 • AI 데이터센터의 핵심 지표인 성능/Watt와 Token Cost를 크게 개선하며 전력 제약 환경에서 경쟁력 확보 📌 랙 단위 설계 혁신 • 케이블·팬·호스를 제거한 설계로 컴퓨트 트레이 조립 시간을 수시간에서 1분으로 단축 • 45℃ 고온 액체냉각을 적용해 칠러 없이 운영 가능하며, MW당 연간 수백만 갤런의 물 절감 효과 기대 📌 AI 팩토리 생태계 확대 • Spectrum-6 스위치, CPO 기반 NVIDIA Photonics, Spectrum-XGS, NVLink Fusion을 함께 공급하며 AI 팩토리 플랫폼 확장 • NVLink Fusion을 통해 외부 XPU까지 연결 가능한 개방형 생태계를 구축하며 AI 인프라 표준 주도 강화 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 엔비디아 블랙웰 울트라, DeepSeek-V3 사전학습에서 GPU당 처리량 3배 달성 📌 벤치마크 결과 ・DeepSeek-V3 671B 사전학습(Pre-Training) 기준, GPU당 처리량이 GB300 NVL72에서 1,648 TFLOPS 기록 ・직전 세대 GB200 NVL72(Megatron-Core 2025년 초 기준) 606 TFLOPS 대비 약 3배 향상 ・GB300은 2026년 하반기 Megatron-Core 기준 📌 성능 향상의 배경 ・하드웨어-소프트웨어 익스트림 코디자인(extreme co-design)이 핵심 동력 ・Megatron-Core, TorchTitan, JAX 등 주요 프레임워크 전반에 걸친 지속적 소프트웨어 최적화가 병행 GPU당 처리량이 세대 간 3배 뛰었다는 것은 단순 스펙 경쟁이 아니라, 동일 전력·랙 공간당 학습 처리 능력이 그만큼 개선됐다는 의미 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 DRAM 공급 부족, 2028년까지 심화 전망 📌 웨이퍼 생산능력(WSPM) 요구량 급증 ・전체 DRAM 웨이퍼 요구량(WSPM): 2025년 1,921k → 2030년 3,775k, 25~30년 누적 +14% CAGR 수준 성장 ・같은 기간 예상 공급능력(캐파)은 2025년 1,921k → 2030년 3,396k로 +12% 성장에 그침 — 수요 증가 속도가 공급 캐파 확충 속도를 지속적으로 상회 📌 수급 괴리(Surplus/Shortfall), 매년 확대 ・2026년 -210k 부족 → 2027년 -507k → 2028년 -795k로 부족폭 최대치 기록 ・2029년 -575k, 2030년 -379k로 소폭 완화되나 여전히 대규모 공급 부족 지속 📌 수요/공급 비율(Demand/Supply), 전 구간 100% 초과 ・2026년 110% → 2027년 121% → 2028년 129%(피크) → 2029년 118% → 2030년 111% ・즉 향후 5년 내내 수요가 공급을 웃도는 구조적 타이트 사이클 지속 📌 HBM이 부족의 핵심 축 ・HBM향 WSPM 비중은 2025년 18%에서 2030년 35%까지 확대 — 25~30년 누적 성장률 +967k로 표준 DRAM(+887k)보다도 절대 증가폭이 큼 ・HBM 비트 수요 성장률은 2026~2028년 각각 +56%, +55%, +67%로 표준 DRAM 대비 압도적으로 높은 성장 유지 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 하이브리드 본딩 관련 산업보고서 하이브리드 본딩 본격적인 양산라인 구축한다는 뉴스가 나왔네요. 하이브리드 본딩은 앞으로 중장기적으로 봤을 때 도입 및 양산에 대한 논의가 진행될 수밖에 없는 기술일 가능성이 높습니다. 이전에 저희가 하이브리드 본딩 관련 산업보고서 작성을 했었는데, 한번씩 읽어보시면 좋을 것 같습니다. 범프 Pitch 한계, Cu-Cu 직접 접합, CMP·어닐링·계측 장비 밸류체인까지도 정리해둔 자료입니다. 관련 산업을 공부하시는 분들은 한 번씩 읽어보시면 흐름을 이해하는 데 도움이 되실 것 같습니다. 🔥하이브리드본딩 산업보고서 다시보기 https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth/contents/251123201756858ul 🔥 HBM 두께 완화 산업보고서 다시보기(하이브리드 본딩 채택 가능성 관련) https://contents.premium.naver.com/growthresearch/growth/contents/260406003827183dn 💥 하이브리드 본딩 핵심 포인트 📌 범프 기반 본딩의 한계와 Hybrid Bonding 전환 기존 범프 방식은 20㎛ 이하 Pitch에서 쇼트 및 접합 불량 리스크 확대 HBM4 이후 I/O 증가와 고대역폭 구현을 위해 더 높은 연결 밀도 필요 Cu Hybrid Bonding은 범프 없이 Cu-Cu 직접 접합을 구현하는 Bumpless 구조 신호 경로 단축, 열저항 저감, 패키지 높이 축소를 동시에 달성 가능한 해법 📌 투자 포인트: 후공정의 전공정화 Hybrid Bonding은 패키징 공정에 전공정급 청정도와 정밀도를 요구 핵심 공정은 CMP, Plasma Activation, 저온 Annealing, Nano Metrology CMP는 825㎛·900㎛ 어느 두께 시나리오에서도 구조적 수요 확대 가능 수혜 축은 AMAT·Besi·HPSP·KLA와 국내 CMP·계측·본딩 장비사로 압축 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi

💻 삼성, 평택에 하이브리드 본딩 50대 규모 양산 라인 만든다 https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=59804 📌 평택 P5에 하이브리드 본딩 50대 규모 투자 평택 P5에 D2W 하이브리드 본더 약 50대 규모 양산라인 구축 추진 올해 말부터 장비 반입·설치 예정, 차세대 HBM·로직 패키징 생산 기반 마련 📌 베시 우선 선정…국산 장비사에도 기회 확대 베시(BESI)를 최우선 협력사로 검토 중이나 장비 가격(약 60억원)과 구조 변경 협의로 발주 지연 세메스와 한화세미텍도 대안으로 부상하며 공급 가능성 확대 📌 cHBM·3D 패키징 핵심 공정으로 채택 하이브리드 본딩 적용 시 성능·전력효율·발열 개선, cHBM과 3D Cube-H 등 차세대 AI 패키징 핵심 기술 로직 다이 위에 HBM을 직접 적층하는 3D SiP 구조 구현 추진 📌 2030년 대량 양산 목표 삼성전자는 하이브리드 본딩 대규모 양산 시점을 2030년으로 전망 업계는 엔비디아 차세대 AI 가속기 '파인만' 출시가 예상되는 2029년부터 적용 확대를 기대 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 AMD, AI 랙 '헬리오스'로 엔비디아 NVL72 정면 승부, MS도 고객 합류 📌 마이크로소프트, AMD AI 랙 도입 본격화 AMD가 연내 첫 랙스케일 AI 시스템 Helios를 출시하며 Microsoft가 신규 고객으로 합류 Microsoft는 Azure AI와 자체 AI 서비스 추론용으로 Helios를 데이터센터에 배치 Meta, OpenAI, Oracle에 이어 Microsoft까지 확보하며 하이퍼스케일러 고객 확대 AMD는 상위 10개 AI 기업 중 8곳이 Instinct GPU를 사용 중이라고 설명 2027년부터 AI 데이터센터 매출이 수백억달러 규모로 성장할 것으로 전망 📌 메모리 용량 앞세워 엔비디아 Vera Rubin 공략 Helios는 72개 MI455X GPU와 최대 256코어 Venice CPU를 탑재 연산 성능은 VR200 NVL72보다 다소 낮지만 HBM4 용량과 대역폭에서 우위 대용량 메모리가 중요한 LLM 추론 시장에서 경쟁력 강화 Pensando 네트워킹까지 통합해 AI 인프라 스택 완성도 제고 📌 HBM4 수혜 확대…삼성전자·SK하이닉스 공급 기회 MI450은 GPU당 HBM4 432GB를 탑재할 전망 엔비디아 Vera Rubin의 288GB보다 약 50% 많은 HBM4 필요 삼성전자는 AMD 차세대 AI GPU용 HBM4 주요 공급사로 진입 엔비디아 Rubin용 HBM4도 최종 품질 인증을 통과한 것으로 전해짐 SK하이닉스도 AMD 생태계 내 공급 확대 가능성 존재 📌 TSMC 2nm 채택으로 공정 경쟁력 강화 Venice CPU와 MI450·MI455·MI550은 TSMC 2nm 공정 적용 전망 MI450은 엔비디아 Rubin과 직접 경쟁하는 차세대 AI 가속기 Rubin은 TSMC 3nm N3P 공정을 적용할 예정 첨단 공정과 대용량 HBM4 조합으로 AI 추론 시장 공략 강화 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 "반도체 장비 시장 매출, 2028년 약 340조원 전망" https://www.yna.co.kr/view/AKR20260721068200003?input=1195m 📌 5년 연속 성장 전망 글로벌 반도체 장비 매출은 2026년 1,659억달러로 전년 대비 23.2% 증가 전망 2028년에는 역대 최대인 2,295억달러, 약 340조원까지 확대 예상 반도체 장비 시장은 5년 연속 성장세를 이어갈 전망 📌 AI·첨단공정 투자가 성장 견인 AI 인프라 확산에 따른 첨단 로직 생산능력 투자 확대 HBM을 포함한 차세대 메모리 설비투자 증가 테스트·첨단 패키징 분야 투자도 동반 확대 📌 웨이퍼 팹 장비 2,000억달러 전망 AI 관련 생산능력 증설과 첨단공정 전환이 주요 성장 동력 2028년 웨이퍼 팹 장비 시장은 2,000억달러 규모에 이를 전망 📌 메모리 장비 투자 확대 2028년 D램 장비 매출 569억달러 전망 낸드 장비 매출은 208억달러 예상 HBM 수요 증가와 첨단 D램·낸드 공정 전환이 투자 확대를 견인 📌 아시아 투자 집중 지속 중국·대만·한국이 2028년까지 세계 3대 반도체 장비 투자 시장 지위 유지 전망 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 [단독] CXMT 증권신고서 해부…30% 싼 D램으로 삼성·하이닉스 물량 뺏는다 https://m.newspim.com/news/view/20260720001033 📌 HBM 대신 DDR5 집중 전략 IPO 증권신고서에서 HBM 기술 격차(2~4년)를 인정하고 DDR5·LPDDR5X·서버 D램을 우선 육성 HBM 정면 승부보다 범용·모바일 D램 점유율 확대를 통해 시장 침투 전략 채택 중국 내 D램 수입 대체를 발판으로 글로벌 시장 확대 추진 📌 6.8조원 조달로 생산능력 확대 상하이증시 IPO를 통해 46억달러(약 6.8조원) 조달 추진 생산라인 증설, 공정 미세화, 웨이퍼 생산량 확대 및 차세대 D램 R&D에 투자 규모의 경제 확보와 수율 개선으로 원가 경쟁력 강화 목표 📌 30% 저가 전략으로 중국 시장 공략 CXMT D램 가격은 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 대비 약 30% 낮은 수준 중국 스마트폰·PC·서버 업체를 중심으로 자국산 D램 공급 확대 추진 장비·소재·패키징까지 포함한 중국 메모리 공급망 국산화도 병행 📌 삼성·SK하이닉스 가격 압박 확대 중국 내 범용 D램 점유율 확대 시 삼성전자와 SK하이닉스의 고객 기반 및 가격 결정력 약화 가능성 삼성전자는 범용 D램 비중이 높아 상대적으로 직접적인 영향이 예상 SK하이닉스도 HBM 경쟁력은 유지하지만 범용 D램 가격 하락 시 수익성 압박 가능성 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 삼성·엔비디아 ‘낸드 동맹’ 확대…“V10 공급 시작” https://www.sedaily.com/article/20069608?ref=naver 📌 삼성전자, 엔비디아 낸드 공급 확대 삼성전자는 월 10만 장 이상의 V낸드 생산능력을 확보 V낸드 생산량의 60% 이상을 엔비디아 등 빅테크에 공급 주력 제품은 9세대 V낸드인 V9 10세대 V낸드 V10도 양산해 엔비디아 공급에 들어간 것으로 확인 📌 AI 서버용 낸드 수요 급증 엔비디아는 하반기 차세대 저장장치 CMX 출시 예정 CMX는 AI 추론 과정에서 발생하는 KV 캐시를 저장하는 장치 SSD 576장을 탑재해 총 9,600TB 저장용량 제공 CMX 관련 낸드 수요는 올해 3,500만TB에서 내년 1억TB 이상으로 증가 전망 📌 V9 생산 안정화 삼성전자 V9 수율은 80% 이상으로 양산 안정화 단계에 진입했다는 평가 평택 P4에 추가 낸드 생산 공간도 확보 향후 수요 증가에 맞춰 V9 생산라인 증설 가능 📌 V10·V11 개발 속도 V10은 400단급 제품, 286단인 V9보다 저장 밀도가 50% 이상 높음 올해 상반기부터 양산을 본격화 500단급 V11도 시험 생산에 착수, 하반기 시험 생산 물량을 두 배 확대할 계획 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 AI 데이터센터 넘어 자동차로…메모리 주도권 각축전 https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03089766645516488&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y 📌 차량용 메모리 장기계약 확대 마이크론, 퀄컴·하만·덴소·현대모비스 등과 전략적 고객협약(SCA) 체결 ADAS, 디지털 콕핏, 인포테인먼트용 D램·낸드 공급 전망 포드·GM과도 장기공급계약 체결 공급망 안정화를 위해 3~5년 단위 계약 확산 📌 SDV·자율주행 확산으로 탑재량 증가 고해상도 카메라·레이더 등 센서 데이터 처리량 급증 실시간 AI 연산용 고성능 D램과 데이터 저장용 낸드 수요 동반 확대 자율주행 고도화 시 차량 1대당 메모리 용량이 AI 서버를 넘어설 가능성 📌 글로벌 시장 10년간 2.5배 성장 전망 글로벌 차량용 메모리 시장: 2025년 75억달러 → 2034년 192억달러 SDV 전환과 차량 내 AI 기능 확대가 중장기 성장 동력 📌 삼성전자, 차량용 D램 1위 등극 2015년 차량용 메모리 시장 진출 LPDDR5X·UFS 등 저전력·고성능 제품 중심으로 시장 확대 2025년 글로벌 차량용 D램 점유율 40% 기록해, 마이크론을 제치고 처음으로 시장 1위 차지 올해 온디바이스 AI 최적화 차량용 UFS 5.0 업계 최초 개발했으며 연말부터 양산 예정 인포테인먼트·ADAS 등 고성능 차량용 저장장치 수요 대응 📌 차량용 메모리 가격 급등 HBM·서버 D램에 생산능력이 우선 배정되며 차량용 공급 타이트 2026년 1분기 LPDDR5X 계약가격 전분기 대비 약 90% 상승 2분기에도 80%대 상승률 전망 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 "기존 D램 갉아먹을라"…메모리 3사, CXL 자체 칩 개발 않기로 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260720150435 📌 메모리 3사, 자체 컨트롤러 상용화 중단 삼성전자·SK하이닉스·마이크론의 CXL 컨트롤러 자체 개발 축소 마이크론의 프라임마스 솔루션 채택, SK하이닉스의 외부 칩 도입 전환 삼성전자의 자체 컨트롤러 연구용 활용, 상용 제품의 팹리스 칩 적용 📌 DIMM 자기잠식 우려가 핵심 컨트롤러와 D램을 결합한 고가 일체형 CXL 모듈의 사업성 저하 고객사의 범용 D램 재활용이 가능한 분리형 저비용 구조 선호 CXL 확대 과정에서 기존 DIMM 수요 감소와 핵심 캐시카우 훼손 가능성 📌 SK하이닉스, R&D 인력 PIM으로 재배치 CXL 컨트롤러 개발 인력의 차세대 연산용 메모리 PIM 분야 이동 제한된 연구개발 자원의 AI 메모리 중심 재배분 삼성전자의 LPDDR 기반 CXL 등 선행 연구 중심 탐색 지속 📌 CXL 포기 아닌 생태계 분업 강화 컨트롤러 설계는 전문 팹리스, 메모리 공급은 빅3가 담당하는 구조 몬타지·아스테라랩스·프라임마스 등 CXL 팹리스의 수혜 가능성 확대 메모리사의 개발비 부담 축소와 CXL 시장 대응력 유지 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 닷컴 버블 vs AI 붐: 기술주 상승 강도 비교 📌 핵심 요약 AI 기대감에 따른 기술주 중심의 강한 상승세 과거 닷컴 버블 당시에는 미치지 못하는 누적 수익률 현재 AI 붐의 기술주 수익률이 닷컴 버블의 약 절반 수준이라는 비교 📌 기술주 누적 수익률 비교 닷컴 버블(1993~1999년): +1,097% AI 붐(2019~2026년 6월 30일): +569% 닷컴 버블 대비 약 52% 수준의 누적 상승률 과거 기술주 과열 국면과의 뚜렷한 격차 📌 닷컴 버블 시기 특징 미국 전체 주식 누적 수익률 +292% 기술주 누적 수익률 +1,097% 시장 전체 대비 압도적인 기술주 초과수익 1998년 기술주 수익률 +78.1% 1999년 기술주 수익률 +78.7% 버블 후반부에 집중된 폭발적 상승세 📌 AI 붐 시기 특징 미국 전체 주식 누적 수익률 +237% 기술주 누적 수익률 +569% 2019년 기술주 수익률 +50.3% 2020년 기술주 수익률 +43.9% 2023년 기술주 수익률 +57.8% 2022년 기술주 수익률 -28.2% 강한 상승과 급락이 반복된 높은 변동성 📌 투자 시사점 AI가 현재 증시를 주도하는 핵심 테마라는 점 기술주의 시장 대비 높은 초과수익 지속 닷컴 버블 절정기와 비교하면 제한적인 상승 규모 현재 시장을 역사적 버블 정점으로 단정하기에는 부족한 수치 향후 실적 성장과 밸류에이션 확장 여부에 대한 지속적인 점검 필요 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 한미반도체, 연말 2세대 하이브리드 본더 공개…2027년 공장 가동 https://n.news.naver.com/mnews/article/123/0002386840 📌 2세대 하이브리드 본더, 2027년 양산 체제 구축 올해 말 2세대 하이브리드 본더 시제품 공개, 2027년 상반기 전용 생산공장(팩토리7) 가동 예정 하이브리드 본딩은 HBM 고적층 시대 핵심 기술로 평가되지만, 고객사 인증과 양산 적용까지는 시간이 필요한 만큼 단기 TC 본더 대체 가능성은 제한적 📌 TC 본더 제품군 확대…HBM 넘어 AI 패키징 공략 JEDEC HBM 높이 기준 완화에 대응한 '와이드 TC 본더' 출시 추진 적층형 GDDR·낸드용 'BOC COB 본더'와 AI GPU·ASIC용 '2.5D TC 본더'를 추가해 메모리 중심에서 시스템반도체 후공정까지 시장 확대 추진 📌 미국 법인 설립으로 AI 반도체 시장 진출 올해 하반기 미국 법인 설립, 현지 AI 반도체 생산시설 대상 영업·기술지원 체계 구축 고객사 인접 서비스 거점 확보를 통해 장비 유지보수와 수주 경쟁력 강화 기대 📌 생산능력 확대·주주환원 병행 AI 반도체 및 HBM 투자 확대에 대응해 신제품 개발과 생산능력 증설을 동시에 추진 2025 사업연도 배당금 759억원으로 전년 대비 11.1% 증가, 배당성향 35.5% 기록 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

💻 AI 데이터센터, 전력 확보 넘어 '설비 경쟁력'이 자산가치 가른다 https://www.etnews.com/20260720000239 📌 AI 데이터센터 평가 기준 변화 전력 확보는 데이터센터 개발의 기본 조건이지만, 우량 자산을 보장하는 충분조건은 아님 AI 서버의 전력 소비와 발열이 급증하면서 랙당 전력 밀도, 냉각 방식, 바닥 하중, 전력 분배 구조가 핵심 평가 요소로 부상 향후 설비 보강 비용과 자본적 지출 부담도 임대 경쟁력과 매각가치를 좌우할 전망 📌 기존 데이터센터와 AI 서버 간 설비 격차 기존 데이터센터의 평균 랙당 전력 밀도는 15~25kW 수준 엔비디아 블랙웰 기반 AI 서버의 실운영 전력은 랙당 40~100kW 수준 2026~2028년 루빈·파인만 세대 진입 시, 산업 평균 전력 밀도가 50kW 이상으로 상승할 전망 전력을 확보했더라도 고밀도 GPU 서버를 수용하지 못하면 임차 경쟁력과 자산가치가 하락할 가능성 📌 핵심 설비 요건 AI 서버 수용을 위한 바닥 하중은 기존 1.5톤/㎡에서 최소 2.5톤/㎡ 수준으로 상향 냉각 방식은 공랭식에서 액체냉각 중심으로 전환되는 추세 향후 AI GPU 시스템의 피크 전력 요구는 250~1,000kW를 웃돌 가능성 전력 분배·냉각·하중 보강이 어려운 기존 데이터센터는 기술적 노후화가 빨라질 수 있음 📌 AI 추론 확대에 따른 입지 변화 학습용 데이터센터는 저렴한 전력과 넓은 부지를 확보할 수 있는 외곽 입지가 가능 추론용 데이터센터는 실시간 응답이 중요해, 사용자와의 거리, 지연율, 네트워크 안정성이 핵심 AI 수요에서 추론이 차지하는 비중은 2025년 26%에서 2030년 42%까지 확대될 전망 수도권과 주요 수요처 인근의 전력·통신 인프라 확보 자산 가치가 높아질 가능성 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi

✅ 주가에 고민이 많은 상장사 IR 담당자분들께 ✅ 🔥위 사진은 8월 완공 예정인 그로쓰리서치 세미나실입니다. (여의도에 위치해있습니다) 100석 이상 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 6.6만명 (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

💻 TSMC "AI 메가트렌드 수년간 이어진다"…美애리조나공장 투자 가속 https://www.news1.kr/world/international-economy/6232476 📌 AI 수요 지속 전망 TSMC, 고객사들의 강한 수요가 수년간 이어질 구조적 수요라고 평가 저비용 AI 모델 확산에도 AI 인프라 투자 사이클 지속에 자신감 📌 CAPEX·미국 생산거점 동시 확대 올해 설비투자 계획을 600억 ~ 640억달러로 확대 미국 애리조나 투자 규모도 총 2,650억달러로 상향 AI 반도체 수요 대응을 위해 선단공정·첨단 패키징 증설 지속 📌 애리조나 생산기지 확대 4나노 1공장 가동 중, 대만 공장과 유사한 수준의 수율 확보 2공장 장비 반입 예정, 3공장 건설 진행 4공장과 첨단 패키징 공장도 착공 준비 향후 팹·패키징·R&D센터 등 총 12개 시설 구축 계획 📌 최첨단 공정은 대만 중심 향후 수년간 대만에 첨단 반도체·패키징 공장 13개 건설 연구개발과 생산의 긴밀한 연계를 위해 최선단 기술은 대만에서 우선 양산 기술 안정화 이후 해외 이전 검토 💻반도체 소부장💻 [그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi