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바이오 뉴스와 IT/컨텐츠 중심 미세한 의견을 쓰는 공간
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AMAT 수율에서 야기된 HBM 경쟁구도 변화?

금일 오전부터 Robert 박사님이라는 분의 코멘트가 회자되며 이슈가 되고 있습니다.

골자는, SKH가 사용하는 AMAT의 Depo 장비 오류로 NVDA가 HBM 12단을 MU와 SEC로 대체한다! 라는 내용입니다.

일단, HBM Maker가 후공정에서 사용하는 AMAT의 장비는 넓게 보면 서너가지 정도로 볼 수 있겠습니다.

1) TSV filling 과정에서의 Cu Diffusion Barrier와 Glue Layer로 쓰이는 Ta/TaN의 ALD deposition

2) TSV filling 직전 Cu Seed Layer 형성을 위한 PVD Sputter 장비

3) TSV filling 이후 Excessive Cu CMP(AMAT M/S 1위)

4) Hybrid Bonding에서의 Plasma treatment(AMAT & BESI)

이 중에 1) ~ 3) 공정은 이미 매우 충분히 성숙된 공정입니다. 새로 문제될 여지가 크지 않습니다.

또한, 평소 nm 영역의 전공정에서도 하던 공정인데, um 영역인 후공정에서는 문제가 크지 않다고 판단합니다.

4) 공정의 경우 이제 새로 시도하고 있기 때문에 문제가 될 수는 있겠으나, 본문에서 언급된 12단은 어차피 HB의 적용 영역에서 멀어지고 있고, 본문에서 언급한 Depo 장비도 아닙니다.

본문의 결론이 설령 맞다 하더라도 요약본의 내용으로는 불충분 합니다.

또는 뭔가 다른 이슈가 있더라도 아마 요약자가 내용을 제대로 Delivery 못한 것이 아닐까 추측됩니다.

(원문이 있으신 분은 제보 부탁드립니다~~)

HBM 후공정이 공정상의 대단한 이슈로 M/S 100%가 따라잡힐 그런 분야가 아닙니다.

오히려 Warpage 관리나 열관리 등 Mechanical 한 분야에서 선발 후발의 차이가 일부 나고 있는 것입니다.

그리고 업계 선두업체가 수율을 못맞추면, M/S를 따질 것 보다는 그만큼 귀한 제품인 것이고 그만큼 더 비싸질 것입니다.

후발 주자들이 점차 Catch up 하며 HBM 시장 성장을 함께 누리는 것을 바라는 것이 정상적입니다.

저는 삼성전자가 Top pick 이지만 이런 노이즈는 그때 그때 정리 소멸 시켜야 한다고 생각합니다.

다시한번 강조 드리지만.. 저는 주식회사 메모리 Long에 삼성전자 Top pick이니..

오해가 있다면 거두어 주시길 부탁드립니다.
(최근자료 링크: https://t.me/semirae/2596 )

감사합니다.



== 이하 시장에 회자되는 내용 첨부 ==

Dr Robert castellano 보고서

Summary

Applied Materials' HBMx deposition tool used by SK hynix is not working, causing low yields and leading Nvidia to switch to Micron and Samsung.

AMAT engineers are struggling to identify the cause of the problem and are seeking help from metrology/inspection companies.

Samsung may become the sole supplier of 12-layer HBM products for Nvidia, potentially replacing SK hynix.

Micron, already making HBMx packages for Nvidia, will see the current relationship between the two companies grow.

(번역)

SK하이닉스가 사용하는 어플라이드 머티리얼즈의 HBMx 증착 툴이 작동하지 않아 수율이 낮고 엔비디아가 마이크론과 삼성으로 전환하게 되었습니다.

AMAT 엔지니어는 문제의 원인을 파악하는 데 어려움을 겪고 있으며 계측/검사 회사에 도움을 요청하고 있습니다.

삼성은 엔비디아의 12단 HBM 제품의 유일한 공급업체가 될 수 있으며, 잠재적으로 SK하이닉스를 대체할 가능성이 있습니다.

이미 Nvidia용 HBMx 패키지를 만들고 있는 Micron은 현재 두 회사의 관계 속에 성장기회를 모색하게 되었습니다.
AMAT 장비 문제라는건 현 시점에서는 뭐가 문제인지 모르겠으나 김영건 위원님 말씀이 맞다면 저쪽이 아니라 ALD쪽 이슈인가 싶기도 하고..

일단 삼성이 12단을 먼저 개발에 성공했다는 것은 맞고 삼성 입장에서는 수율이 그지같이 나와서 돈을 좀 덜 벌더라도 고단화 영역에서는 일단 선점을 해보자는 의지가 느껴지기는 하죠.

삼성이 하고 있는 NCF가 HBM 고단화에 유리하다는 부분도 있기 때문에 아예 근거 없지는 않을테고..근데 SK하이닉스도 곧 12단 제품을 공개한다고 들었던거 같은데 아무튼 선점도 중요하긴 하지만 아예 못하는 것도 아니고 SK하이닉스의 HBM을 삼성이 완전히 대체한다! 이런건 좀 많이 오버스럽긴 하네요.
https://www.youtube.com/watch?v=RBWKZ_Ro0Rc

◆데이터센터 기반으로 클라우드 영역에서 소수의 빅테크들과 엔비디아의 독점은 당분간 이어질 것. 그러나 추론영역에서의 강력한 성능으로 인해 AI스타트업들에게 기회가 있음.

◆AI경쟁구도의 변화는 AI의 헤게모니가 추론 영역으로 넘어왔기 때문. 트레이닝(AI학습) 같은 경우는 몇군데서만 해도 됨. 이건 그냥 메이저들만의 싸움이고 훈련을 마친 AI모델을 활용해 서비스를 개발하는 경쟁이 시작되었음(AI추론).

◆오픈AI의 가장 큰 문제는 AI는 스마트폰이나 SNS와 다르게 쓰다가 더 좋은게 나오면 언제든지 바꿀 수 있다는 점. 즉 스위칭 코스트가 낮아 플랫폼의 지배력이 약함.

◆MS와 오픈AI 사이도 멀어진 것 같음. MS가 챗GPT 얘기를 전혀 하지 않고 있으며 코파일럿과 챗GPT는 이미 독립적으로 서비스를 하고 있음.

◆구글은 AI부문에 있어 여전히 1위의 기술력과 안드로이드라는 강력한 플랫폼이 있으며 그동안 쌓아놓은 유튜브, 그림, 데이터 등이 너무 많기 때문에 AI영역에서 절대적으로 유리한 해자를 갖고 있음.

◆애플도 AI에 있어서는 스타트가 늦었지만 구글과 마찬가지로 엄청난 디바이스 플랫폼과 데이터를 보유했기에 언제든지 역전시킬 수 있는 잠재력이 있음.
2024.3.29(금) Healthcare News

◆모더나 독감 백신 개발 위해 1조원 투자 유치
- 블랙스톤과 협력 체결...후기 연구 자금 추가
http://www.newsmp.com/news/articleView.html?idxno=240069

◆FDA, 만성 신장병 빈혈 치료제 ‘바프세오’ 승인
- 2년 만에 재도전 끝에 허가…투석환자에 심혈관 합병증 블랙박스 경고
https://www.medisobizanews.com/news/articleView.html?idxno=115107

◆길리어드, 엑실리오 항암 면역치료제 라이선스 확보
- 광범위한 암 치료 가능성...임상 1상 진행 중
http://www.newsmp.com/news/articleView.html?idxno=240096

◆소액주주 몰표 받은 한미약품 형제…"주주환원 정책 강화할 것"
- 모녀 꺾고 경영권 확보…OCI와 통합 무산..5400억 상속세는 향후 숙제로
https://www.hankyung.com/article/2024032841821

◆美 메디케어 GLP-1 약물 지출 급증
- 2018년 5700만$→2022년 57억$ …비만 등 확대로 상승 예상
https://www.pharmstoday.com/news/articleView.html?idxno=329400

◆ASCO, 폐암 진료지침 변화...타그리소·리브리반트 강조
- 2년 만에 암 유발 유전자 돌연변이 유무 따라 가이드라인 변경
http://www.monews.co.kr/news/articleView.html?idxno=330843

◆뇌졸중 환자 회복 막는 우울증, 5년 지나도 문제
- 뇌졸중 후 우울증 환자 중 5년 이내 발생률 '87.9%'
http://www.monews.co.kr/news/articleView.html?idxno=330879

◆저농도 MVK 생리기능 악화기전 밝혀져
- PI3K에 결합해 당 흡수에 중요한 인슐린 등 작용 억제
http://www.bosa.co.kr/news/articleView.html?idxno=2219510
▷ 노보 노디스크 (#버니 샌더스)
- 버니 샌더스 의원은 제2형 당뇨 치료제 오젬픽이 터무니없이 높은 가격으로 팔리고 있고, 이를 JAMA에 발표된 월 $5 미만으로 생산될 수있다는 내용을 기반으로 발언
- 해당 내용에 따르면 GLP1As는 $0.75 미만의 가격으로 팔릴 수 있음을 지적
(JAMA: https://t.ly/BbI5P)
<https://t.ly/y_02b>
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하이투자증권_산업_반도체_및_관련장비_20240329081855.pdf
CXL만 제대로 언급한 풀리포트는 처음인데 좋은 내용 너무 감사드리고..
관련해서 CXL 인터페이스 IP 관련 퀄리타스나 CXL컨트롤러 IP 오픈엣지테크 등 IP업체들도 같이 다뤄주셨으면 더 좋았을텐데 살짝 아쉽네요.
사실 짐 켈러는 엔비디아를 까는 것이라기보다는 RISC-V를 강조하고 싶었던 것으로..
2024.4.01(월) Healthcare News

◆대장염 치료제 ‘제포시아’, 크론병 임상에서 실패
- BMS "12주 치료 후 임상적 관해 1차 평가변수 충족 못해"
https://www.medisobizanews.com/news/articleView.html?idxno=115146

◆BMS KRAS 억제제 크라자티 확증 임상서 효능 확인
- 폐암 환자 무진행 생존 개선...생존 혜택 계속 평가 중
http://www.newsmp.com/news/articleView.html?idxno=240105

◆알데이라, 안구건조증 치료제 새 임상시험 돌입
- 안구 증상 개선 입증 목표...신약 허가 재신청 계획
http://www.newsmp.com/news/articleView.html?idxno=240135

◆비만 치료제 대박열풍 타고 獨 주사기 제조사까지 ‘덩달아 대박’
- 독일 게레스하이머社, 노보ㆍ릴리와 'GLP-1 주사기' 공급 계약
https://www.medisobizanews.com/news/articleView.html?idxno=115145

◆불안한 ‘K-바이오’ …감사의견 거절 쏟아지며 상폐위기 ‘사이렌’
- 셀리버리ㆍ뉴지랩파마ㆍ카나리아바이오ㆍ제넨바이오 등 거절…엔케이맥스ㆍ파멥신 등 거래정지도
https://www.medisobizanews.com/news/articleView.html?idxno=115142

◆FDA, 길리어드 베믈리디 6세 이상에 사용 허가
- 소아 B형 간염에도 효과적...바이러스 억제 효과 입증
http://www.newsmp.com/news/articleView.html?idxno=240116

◆美ACC 장식한 'RNA 치료제'…심혈관 분야 화두로
- 미국심장학회 연례학술대회 6~8일 애틀랜타서 개최
http://www.monews.co.kr/news/articleView.html?idxno=330906

◆SGLT-2·GLP-1 접근성 문제, 세 가지 연구 ‘주목’
- AHA EPI/Lifestyle, SGLT-2·GLP-1 문제 관련 연구 결과 잇따라
https://www.medicopharma.co.kr/news/articleView.html?idxno=61952

◆리바록사반+항혈소판요법, CAD/PAD 환자 심혈관 사건 감소
- 뇌졸중 27%ㆍ심근경색 12% ↓...치명적 출혈엔 차이 없어
http://www.newsmp.com/news/articleView.html?idxno=240130

◆APAC 제약사 간 제휴 관심 고조
- 2019~23년 673건 전략적 제휴…韓, 마케팅 약물 딜 1위
https://www.pharmstoday.com/news/articleView.html?idxno=329436

◆차세대 유망기술 ‘첨단재생의료’ 시장 주목
- 글로벌 연평균 27%, 국내 31.5% 성장률 기록
https://www.pharmstoday.com/news/articleView.html?idxno=329444
생성형 AI 버블은 언제 터질까요? (게리 마커스)

- 생성AI 개발과 관련된 막대한 비용을 어떻게 회수할 수 있는지 보여줄 수 있는 스타트업은 거의 없는 상황입니다.

- 벤처캐피탈 세쿼이아에서는 AI업계가 지난해 첨단 AI 모델을 훈련하는데 67조원을 썼지만 수익은 4천억원에 불과한 것으로 추산했는데 이와 같은 방식은 분명히 지속 가능하지 않습니다.

- 샘 올트먼은 최근 인터뷰에서 GPT-4가 "좀 짜증난다"고 말했습니다. 돈을 많이 벌지 못하고 안전하지 않으며, 할루시네이션(환각)과 같은 핵심 문제는 잘 풀리지 않고 있습니다.

- GPT-5는 더 만족스러울 수 있지만 훈련 및 운영 비용이 훨씬 더 비쌀 수 있습니다. 오픈AI가 올해 정말 놀라운 GPT-5를 출시한다면 거품은 금방 터지지 않을 것입니다. 버블은 사람들이 점점 더 높은 비용을 정당화 할 수 있는 킬러앱이 없다는 것을 깨달았을 때 터질 것입니다.

- 하지만 올해 정말 놀라운 GPT를 볼 수 있을까요? 올해 말까지 그 누구도 신뢰성, 환각, 데이터유출, 보안과 관련된 주요 문제를 실질적으로 해결하지 못한다면 내년 이맘때쯤 거품이 꺼질 수도 있습니다.

- 생성형AI는 여전히 존재하고 어느 정도 유용하게 사용되겠지만 밸류에이션과 흥분이 사라질 수 있으며 진정한 발전이 이루어졌을때 다시 등장할 수 있습니다.

https://garymarcus.substack.com/p/when-will-the-genai-bubble-burst?r=8tdk6&utm_campaign=post&utm_medium=web&triedRedirect=true
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생성형 AI 버블은 언제 터질까요? (게리 마커스) - 생성AI 개발과 관련된 막대한 비용을 어떻게 회수할 수 있는지 보여줄 수 있는 스타트업은 거의 없는 상황입니다. - 벤처캐피탈 세쿼이아에서는 AI업계가 지난해 첨단 AI 모델을 훈련하는데 67조원을 썼지만 수익은 4천억원에 불과한 것으로 추산했는데 이와 같은 방식은 분명히 지속 가능하지 않습니다. - 샘 올트먼은 최근 인터뷰에서 GPT-4가 "좀 짜증난다"고 말했습니다. 돈을 많이 벌지 못하고…
생성형AI(AI학습)과 관련된 기대감이 다소 꺾일 수 있다는 부분에는 동의합니다. 빅테크들은 이미 최대한 학습영역에서 비용절감을 하면서 효율적으로 자신들의 플랫폼을 강화할 수 있는 AI추론(서비스)에 관심을 갖고 움직이고 있으니까요.

다만 AI학습 시장도 과도한 기대감이 꺾일 수는 있겠지만 당연히 고 성장이 지속될 것이고 AI추론 시장은 이제 막 시작되고 있는 시장이기 때문에 AI전체 버블이 터진다는 소리는 아니지요.
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https://v.daum.net/v/20240402082421303
삼성전자는 HBM에서도 고단화 및 로직과의 연결을 강점으로 차별화 노력중..
2024.4.02(화) Healthcare News

◆AACR 개막 D-3…"초기 라이선스 아웃 감소세나, 가능성 여전히 활활"
- 지난해 '신약후보 발굴·전임상' 단계 거래 수 최대 24%↓, 전체 거래 중에선 과반
https://www.yakup.com/news/index.html?mode=view&nid=292490

◆AZ 희귀질환 치료 신약 보이데야 FDA 승인
- 울토미리스ㆍ솔리리스에 대한 추가 요법...혈관 외 용혈 치료 용도
http://www.newsmp.com/news/articleView.html?idxno=240157

◆FDA, 첫 경구용 발작성 야간 혈색소뇨증 치료제 승인
- 보체 D인자 저해제 '보이데야' 허가…울토미스 등 불응환자 치료
https://www.medisobizanews.com/news/articleView.html?idxno=115186

◆알테오젠, 중국 치루제약서 허셉틴 바이오시밀러 마일스톤 수령
- 2017년 기술수출 계약...중국 임상 완료 마일스톤
https://www.yakup.com/news/index.html?mode=view&cat=12&nid=292503

◆한미약품, 차세대 비만 삼중작용제 美 1상 IND 제출
- 'HM15275', 6월 ADA서 주요 연구결과 발표 예정
https://www.pharmstoday.com/news/articleView.html?idxno=329493

◆린버크, 크론병 증상 ‘호전 속도’ 연구…“5일 차 해결”
- “1일 1회 린버크 45mg, 크론병 환자 배변 빈도·복통 점수 첫 주 완화”
https://www.medicopharma.co.kr/news/articleView.html?idxno=61958

◆늘어나는 폐동맥고혈압 치료제로 질환 '극복' 한 발짝
- FDA, 폐동맥고혈압 치료제 '윈리베어'·'옵신비' 연이어 허가
http://www.monews.co.kr/news/articleView.html?idxno=330958

◆앱티스, 프로젠과 이중항체 ADC 개발 공동연구 MOU
- 양사 플랫폼 활용…"기술력 시너지 통해 새 모달리티 약물 개발"
https://www.medisobizanews.com/news/articleView.html?idxno=115177

◆BMS KRAS 약물 폐암 치료 선두로 부상 전망
- 암젠 ‘루마크라스’ 비소세포폐암 완전 승인 거부…‘크라자티’ 긍정적 데이터 공유
https://www.pharmstoday.com/news/articleView.html?idxno=329480
이번주 AACR을 앞두고 바이오 업종에 대한 차익실현이 강하네요. 어제부터 알테오젠 등 대장 바이오 종목들에서 중소형 바이오텍으로의 분산이 있었는데 오늘은 전체적으로 매도가 나오는군요.

바이오에서 빠져나온 자금이 오늘 보고서가 잔뜩 나온 반도체를 중심으로 유입되고 있는 분위기입니다. 바이오는 이번 AACR이 지나면 6월 ASCO가 있기 때문에 잠시 쉬어가는 구간이라고 생각하지만 미리 많이 쉬어간 AI진단과 AI신약개발쪽분야는 긍정적으로 보고 있습니다.

반도체쪽에서는 AI추론에서 부각되는 온디바이스AI 등의 영역과 삼성전자의 HBM고단화, CXL 등이 긍정적인 상황이네요. 최근 국내에서는 한미반도체가 대단한 성과를 보이고 있지만 미 증시에서 엔비디아가 주춤한 상황을 봤을 때 AI학습 영역보다는 AI추론 영역에서의 수혜 종목들을 계속해서 찾을 필요가 있어 보입니다.
[ APPLE은 온디바이스AI로 승부를 볼 예정 - ReALM 이라는 새로운 AI 모델 발표 ]

📜 주요 내용

- APPLE은 성장하는 인공지능 산업에서 음성 비서 Siri의 경쟁력을 위해 ReALM(Reference Resolution As Language Modeling) 시스템을 논문으로 공개

- ReALM이란 AI 서비스는 화면의 문장들과 이미지들을 언어 모델이 쉽게 인식할 수 있도록 변환하는데 특화된 AI

(다만 언어 모델들이 쉽게 인식 될 수 있도록 하는 AI 모델이기 때문에 결국 Antrophic 이나 Alphabet 의 AI 언어 모델을 사용할 것으로 보임)

- 인식된 텍스트와 이미지를 바탕으로 Siri의 대화 능력이 향상되어 Siri 등 음성 명령을 사용하는 사용자에게 더욱 유용한 서비스

- 팀 쿡이 내부적으로 광범위한 AI 연구를 진행하고 있다고 암시한 것처럼, Multimodal 모델과 AI 기반 애니메이션 분야에서도 진전을 이루며 애플 기기 전반에 걸쳐 소비자에게 유용한 AI 도구를 제공한다는 비전을 보여준 것

- 해당 기능만 놓고 보면 파라미터를 줄여 AI를 경량화한 상태에서도 GPT-4 보다 나으며 파라미터를 GPT-4 수준으로 하면 GPT-4.0 보다 훨씬 튀어났음

- APPLE의 뛰어난 자금력을 기반으로, 6월의 WWDC에서 새로운 언어 모델이 포함된 ‘통합 AI’를 선보일 것으로 기대됨

📝 관련한 생각

- Apple AI 관련해 많은 뉴스들이 나오고 있으며 뉴스 뿐만 아니라 논문들도 많이 나오고 있음

- Apple은 본래 논문을 잘 내지 않는 점을 고려할때 AI 에 대해서는 전향적이고 전력을 다하고 있음

- 최근 Antrophic과 Alphabet의 AI 를 쓸 수 있다는 뉴스가 나오며 Apple의 AI 경쟁력에 대해서 의구심이 나오는 상태

- 하지만, Apple은 AI 논문들도 많이 내고 있으며 특정 용도에 특화된 AI 모델 개발에 집중하는 모습

- 특정 용도에 특화된 AI 모델은 범용적인 AI 모델에 비해 경량화가 가능함

- 이를 통해 진정한 온디바이스 AI 를 구현하고 싶어하는 것으로 보임

- 다만, 특정 용도에서 자사가 부족하다고 생각되면 Antrophic이나 Alphabet 등의 시장에서 검증된 모델을 사용할 것으로 보임

- 즉, Apple은 여러 AI 모델을 혼용해 사용할 가능성이 높으며 자사 AI 모델이 발전할 수록 타사 사용을 줄여나갈듯

- 그리고 무엇보다 온디바이스 AI 를 제대로 하기 위해 모든 초점을 맞출 것으로 보임

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