▶ Keyword : 반도체 기판, 반도체 소부장, 반도체 장비, AI, Data Center, Chiplet, 2.5D, AI Infra
| ♥ 반도체 기술 자료 (6건) | ||||||
| NO | 키워드 | 제목 | 내용 요약 | 등록일 | 출처 | URL |
| T1 | 반도체 기판 | 테마리포트, 기판의 구조적 성장, 판이 바뀌었다 | 최근 기판 관련 종목들의 주가 상승세가 가파릅니다. 삼성전기, LG이노텍을 필두로 주요 기판업체들은 높은 수익률을 기록하며 시장의 주도주로 자리매김하고 있습니다.과거 단순 부품공급처에 불과했던 기판산업의 판이 바뀌면서 향후 추가적인 상승이 기대됩니다. [판의 변화①:에이전틱 AI 시대 도래] ’22년 말 오픈 AI의 ChatGPT와 함께 시작된 AI는 텍스트와 이미지 생성 등 추론 단계를 거쳐 현재 에이전틱 AI 시대를 눈앞에 두고 있습니다. 스스로 목표를 설정하고 연속적인 과업을 수행하는 에이전틱 AI의 특성상 실시간 데이터 처리량과 토큰 사용량은 초기 LLM 시대와 비교할 수 없을 정도로 폭증할 것입니다. 뿐만 아니라 AI가 학습→추론→에이전틱 AI로 진화하면서 반도체칩 영역도 동반 확산되고 있습니다. [판의 변화②:기판의 대면적화·다층화 트렌드] 데이터 처리량과 전력 공급량이 임계점을 넘기면서 기판의 대면적화와 고층화는 이제 필수입니다.이비덴의 로드맵에 따르면, 패키지 기판의 크기는 기존 대비 2~4배 이상 커지고, 층수 역시 고층화가 진행 중입니다. 이런 가운데 엔비디아는 베라루빈부터 POD (AI 서버·스토리지·네트워크를 하나의 모듈 단위로 묶은 블록/유닛) 시스템을 도입하면서 패키지와 메모리 기판에 전례 없는 수요를 만들 것으로 예상됩니다. [판의 변화③:높아진 위상] 과거 기판은 단순히 칩을 메인보드 위에 고정시키던 부품에 불과했습니다. 하지만 미세공정의 물리적 한계로 2.5D 패키징이 대세가 되면서 기판이 반도체의 병목을 해결하는 파트너의 위치로 격상되었습니다.더 나아가 유리기판이라는 혁신적 소재의 도입으로 반도체 시스템 전체의 성능을 주도하는 게임체인저 역할을 할 것으로 기대됩니다. 최근 강한 주가 상승에도 불구하고 여전히 기판에 대한 긍정적인 시각을 견지합니다. 에이전틱 AI 시대의 도래,기판의 트렌드 및 위상 변화는 현재의 높은 주가와 밸류에이션을 정당화 할 수 있습니다. 따라서 기판에 대한 지속적인 관심이 필요한 시점입니다. |
2025-05-28 | 삼성증권 | https://share.google/Jrj8kU6jFHiLOsoun |
| T2 | 반도체 소부장 | 반도체 소부장, 소부장, 조정은 곧 기회 | CSP 사의 CAPEX 의 증가율이 꺾일 기세가 보이지 않는다. 25-26 년 매출 성장률은 15% 내외에 불과하나 CAPEX 성장률은 60-80%에 달할 전망이다. KV cache 증가, CPU 오케스트레이션에 따른 메모리 할당 요구 등 AI 내에 새로운 메모리 수요는 계속 생겨난다. 반면, HBM 의 CAPA 잠식 효과, 선단 공정의 수율 등 실질 CAPA 증가의 제약은 여전히 심하다. 결국 명목 CAPA 를 크게 늘리는 것이 해결책이다. LTA로 중단기 수요에 대한 예측 가시성도 높아지고 있다. 가격의 하방을 방어하기 위한 메모리사의 노력이 시작되었기에 증설 부담 역시 크지 않다. 2027 년 상반기부터 클린룸 공간 부족이 점차 해소되기 시작한다. 메모리사의 본격적인 증설이 시작되어 2028 년말까지 이어질 예정이다. P6, Y2 와 같은 신규 팹 이후의 신규 팹 착공 관련 얘기도 벌써 들려오기 시작했다. 2027 년 증설 피크 아웃에 대한 우려도 점차 옅어질 것으로 보인다. DRAM 3사의 장비 투자는 26 년 210K, 27년 400K, 28년 500K 이상으로 점차 확대될 것으로 전망한다. NAND 투자 재개 움직임도 포착된다. 올해는 중국에 위치한 팹을 적극 활용할 계획이며 내년에는 국내에서 신규 투자가 재개될 가능성이 높다. AI/HPC 수요가 폭증하며 TSMC 선단 공정 CAPA 가 부족이 심각하다. 애플의 2-3 나노 선점에 더해 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 등 AI 관련 칩 발주를 대규모 늘리고 있다. TSMC 역시 클린룸 공간 부족은 메모리 쪽과 다를 바가 없다. EUV 장비의 리드타임까지 고려하면 탄력적인 증설은 사실상 불가능하다. 반사 수혜는 삼성전자와 인텔 쪽으로 이어진다. 후공정에서도 산업 변화 흐름도 감지된다. 선단 패키징 영역인 CoWoS, SoIC 등으로 AI 수요가 몰리면서 TSMC 뿐만 아니라 OSAT 업체들도 증설에 드라이브를 걸고 있다. 27 년 전세계 CoWoS 증설 규모는 100K 를 넘어설 것으로 보인다. 자본 집약적인 후공정의 산업 특수성을 고려하면 테스트와 패키징의 외주화 흐름도 가속화될 것으로 예상된다. 소부장 내 전공정 장비를 가장 선호한다. 1분기 실적 이후 장비사들의 톤업도 감지된다. 2Q26, 3Q26 를 거치면서 2027 년 업황과 실적에 대한 확신은 더욱 강해질 전망이다. 신규 장비 모멘텀(BSD)와 NAND 기대감까지 얹혀질 수 있는 테스가 최선호주이며, 원익 IPS 와 피에스케이가 차선호주이다. |
2025-05-28 | SK증권 / 매일경제 마켓 | https://share.google/9ZlCgfWV59Ks3kKUC |
| T3 | 반도체 장비 | 반도체 장비 : 타오르는 시장에 솟구치는 투자 | 반도체 장비 업종에 대해 투자의견 OVERWEIGHT 제시하며 커버리지를 개시한다. 2026년 주요 5개 CSP(Google, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle)의 CapEx는 전년 대비 +80.7% 증가한 7,438억달러에 달할 전망이다. CapEx의 상당 부분이 AI Datacenter 투자에 집중될 것으로 예상되며, 막대한 수요에 대응하기 위해 주요 반도체 제조사들의 CapEx 확대 사이클이 본격화되고 있다. 반도체 제조사들의 CapEx도 2026년 전년 대비 +45.0% 상승한 1,817억달러가 예상된다. 전방사의 CapEx 확대에 직접적인 수혜를 받는 반도체 장비 기업들은 2026년 본격적인 실적 성장 국면에 진입할 것으로 판단한다. AI Datacenter 구축 과정에서는 대규모 AI 가속기 수요가 발생한다. 고성능 AI 가속기는 HBM과 Logic Die를 CoWoS 기반으로 Packaging하는 구조를 채택하고 있어, AI 가속기 출하 확대는 Advanced Packaging 수요 증가로 직결된다. 이에 따라 CoWoS Capa 병목이 AI 가속기 공급 확대 주요 제약 요인으로 부각되며, TSMC를 중심으로 Advanced Packaging 투자가 본격화되고 있다. Reasoning과 Agentic AI 산업의 개화로 메모리 병목이 심화되고 있다. Agentic AI는 막대한 토큰 처리량을 요구하는데, 이는 구조적으로 Decode 단계에서 메모리 대역폭과 용량의 병목을 초래한다. 이에 대응해 AI GPU/ASIC 제조사들은 HBM 탑재량과 대역폭을 확대하고 있으며, HBM4로의 세대 전환도 빠르게 진행되고 있다. 다만 HBM4는 TSV 수가 증가하면서 제조 난이도가 높아지고 있어, TSV Capa 확대뿐 아니라 Warpage 제어 등 수율 개선 장비의 중요성도 부각될 전망이다. Top pick으로 피에스케이홀딩스, 차선호주로 테스를 제시한다. 피에스케이홀딩스는 CoWoS 공정과 TSV 공정 모두에 장비를 공급하며 AI Cycle 내 Advanced Packaging과 HBM 투자 확대의 수혜가 집중될 것으로 기대한다. 테스는 메모리 투자 Cycle이 본격화되는 가운데 HBM 수율 개선 장비 신규 공급 가능성이 부각되고 있어, 기존 전공정 장비 사업의 성장성에 신규 모멘텀이 가세하는 구간에 진입한 것으로 판단한다. |
2026-05-13 | 현대차증권 / 알파스퀘어 | https://share.google/XBRTAmxnM28Sc8g1y |
| T4 | AI, Data Center | Powering AI: The Semiconductor Ecosystem at the Foundation of Data Centers | 반도체는 인공지능(AI)의 기반이며, AI는 우리 경제와 사회를 변화시키고 다양한 산업의 생산성과 혁신을 높이며 중요한 과학적 돌파구를 이끌고 있습니다. 오늘날의 AI 시스템은 반도체 생태계 전반에 걸친 수십 년간의 혁신 위에 구축되어 있습니다. 칩 기술이 계속 발전함에 따라 AI는 더욱 강력해지고, 에너지 효율이 높아지며, 비용 효율성도 향상될 것입니다. 한편, 더욱 발전된 AI는 칩 설계를 개선하고 반도체 제조를 최적화하며, AI를 구현하는 다양한 반도체 수요를 더욱 확대할 것입니다.\ Semiconductors are the foundation of artificial intelligence (AI), a technology that is transforming our economy and society, making entire industries more productive and innovative, and driving major scientific breakthroughs. Today’s AI systems are built on decades of innovation across the entire semiconductor ecosystem. As chip technologies continue to advance, AI will become more capable, energy-efficient, and cost effective. Stronger AI, in turn, will help improve chip design, optimize semiconductor manufacturing, and drive more demand for the broad range of chips that enable AI. |
2026-04-21 | Deloitte / Semiconductor Industry Association | SIA | https://share.google/uqdeeD4PEMJ9zwYRk |
| T5 | Chiplet, 2.5D | CLIPGen: A Chiplet Link IP Modeling and Generation Framework for 2.5D Architecture Exploration | 고성능 시스템에서 첨단 2.5D 시스템 인 패키지(SiP)의 비중이 점점 증가하고 있다. 패키징 및 인터커넥트 선택이 전체 시스템 설계에 큰 영향을 미치지만, 시스템 아키텍트들은 이러한 요소를 고려한 초기 설계 공간 탐색을 위한 적절한 프레임워크를 아직 갖추지 못한 상태이다. 현재의 인터커넥트 모델은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째는 상세 모델로, 높은 정확도를 제공하지만 유연성이 떨어지고 깊은 패키징 전문 지식을 요구한다. 둘째는 고수준 모델로, 사용은 용이하지만 정확한 아키텍처 설계 결정을 내리기에는 정보가 부족하다. 본 연구에서는 다양한 2.5D 패키징 및 통신 구성에 대해 전력, 성능, 면적(PPA)을 추정할 수 있는 자동화된 칩렛 IP 생성 프레임워크를 제안한다. 이 IP 생성기는 고수준 시뮬레이션/추정, RTL 시뮬레이션, 그리고 배치 및 배선 수준 구현을 위해 필요한 표준 산출물(Verilog, Liberty, LEF, 데이터시트)을 생성한다. 제안한 프레임워크를 통해 아키텍트는 다양한 패키징 전략에 대한 신속한 PPA 추정을 기반으로 패키지와 칩렛 아키텍처를 공동 최적화할 수 있다. 사례 연구로, 우리는 여러 패키징 옵션에 걸쳐 생성된 UCIe 인터페이스를 분석한다. |
2026-05-26 | arXiv | https://share.google/E1RYjYcEHPwpq3heB |
| T6 | AI Infra | [Initiation] Beyond the Chip , 추론의 시대, 시스템으로 확장되는 AI 인프라 | ◼ 추론 시장의 개화와 AI 에이전트 모델의 확산으로 인해, AI 인프라 투자는 개별 XPU가 병목으로 작용하던 컴퓨트 인텐시브(Compute Intensive) 국면에서 시스템 전체의 구성·관리·연결 역량이 클러스터 성능을 좌우하는 시스템 인텐시브(System Intensive) 국면으로 전환되고 있다. 2026년 하이퍼스케일러 캐팩스는 전년비 76% 증가한 7,250억달러에 달할 전망이며, AI 인프라의 시스템 수요는 구조적으로 확대될 것으로 판단한다. AI 시스템 아키텍처를 선도하는 엔비디아(Nvidia)를 선호주로 제시한다. ◼ AI 에이전트 워크로드는 기존 응답형 LLM의 추론 워크로드와 달리 멀티 스탭 루프 구조를 가진다. 이로 인해 XPU 외부에서 워크로드를 오케스트레이션하는 CPU의 중요성이 구조적으로 상승하고 있다. 또한 에이전트 환경에서 대규모로 발생하는 KV 캐시를 저장·분배·관리하는 DPU 기반 시스템이 지속 확대될 것으로 전망한다. 이에 따라 데이터센터 서버 CPU 탑재량 증가와 ASP 상승이 동시에 기대되는 상황이다. CPU의 리드 플레이어인 인텔(Intel), ARM을 선호주로 제시한다. ◼ AI 인프라 경쟁 단위가 단일 랙을 넘어 팟·클러스터·캠퍼스 단위로 확대되며, 고성능 네트워크의 수요 또한 구조적으로 증가하고 있다. 다만 네트워크의 속도가 상승할수록 구리 인터커넥트의 한계가 부각되며, AI 인프라 내 광 인터커넥트의 채택 확대가 기대된다. 단기적으로는 플러거블 트랜시버, 중장기적으로는 CPO가 광 인터커넥트 채택 확대를 견인할 전망이다. 고성능 광 네트워크 채택 확대 수혜가 기대되는 비아비 솔루션스(Viavi Solutions), 이노라이트(Innolight)를 선호주로 제시한다. |
2026-05-11 | 유진투자증권 / Naver | https://share.google/IjFNBWk2h6cc0JpFi |