[예스티/반도체 장비/기업분석]
제목: Ye고 없이 오르는 스타일
작성자: 이운학 (S.T.A.R Research)
투자의견: Buy
목표주가: 42,800원

[투자포인트: HPA 장비 매출 확대]
· 2027년 HPA(고압수소어닐링) 장비 부문 매출액은 850억 원(YoY +325.0%)으로 전망되며, 이는 경쟁사 대비 압력 제어 및 웨이퍼 처리량 측면의 기술적 우위와 전방산업의 개화에 기인함.
· 파운드리 및 메모리(NAND, DRAM) 시장의 선단공정 전환에 따라 고압 어닐링 장비 수요가 급증하고 있으며, 동사는 삼성전자 등 주요 고객사 납품 레퍼런스를 확보하여 본격적인 수주 확대가 기대됨.

[주요 모멘텀: HPO 시장 진입 및 기술력 입증]
· 2028년 이후 개화할 HPO(고압산화장비) 시장에서 국책과제 주관기관 선정 및 핵심 파티클 제어 기술(70~80% 제어 성공) 확보를 통해 경쟁사 대비 비교우위를 점하고 있음.
· 경쟁사와의 특허 소송이 동사에 유리한 방향으로 전개되면서 시장 내 독점적 지위가 완화되고, 오히려 동사의 기술력이 입증되는 역설적인 호재로 작용하여 시장 진입 장벽을 견고히 함.

[리스크 요인: 소송 이슈 및 기술적 진입장벽]
· 경쟁사 HPSP와의 특허 소송이 일부 진행 중이나, 주요 쟁점인 특허 무효 심결 및 비침해 판결 등을 통해 부정적 영향은 상당 부분 해소된 것으로 판단됨.
· 다만, 고압 수소 장비는 폭발 위험 등으로 인해 고객사의 신뢰성 평가에 장기간(약 2년)이 소요되므로, 신규 고객사 확보 및 양산 PO 전환 과정에서의 일정 지연 가능성은 지속적인 모니터링이 필요함.

PS일렉트로닉스 분기별 실적

PS일렉트로닉스 부문별 실적

고성능서버 2분기 305억원
하반기 예정분 1059억원
2027년 2350억원(신한)

자동화장비 반도체 테스트 핸들러
상반기에 작년 연간치의 81% 달성
(작년 합병한 영진하이텍)

[한화투자증권 박준영]

★후공정 산업에 불어오는 훈풍

▶️메모리와 비메모리가 동시에 움직이는 2026~2028년
-2026~2028년은 메모리와 비메모리 업체의 증설이 동시에 진행되는 구간이다. HBM과 AI 가속기 출하 확대에 따라 투자도 전공정에서 첨단패키징과 테스트 등 후공정으로 빠르게 확산되고 있다. -TSMC는 CoWoS 공급 부족에 대응해 2026년 CAPEX 가이던스를 520억~560억달러에서 600억~640억달러로 상향했으며, 첨단패키징과 테스트 투자 비중도 확대하고 있다. Intel 역시 미국과 말레이시아를 중심으로 EMIB와 Foveros 생산능력을 확충하고 있으며, ASE 등 OSAT 업체도 AI 수요에 대응해 CAPEX를 늘리는 모습이다.
-메모리 업체 역시 삼성전자 P4, SK하이닉스 M15X 및 청주 후공정 투자, Micron 싱가포르 HBM 패키징 공장 등을 통해 HBM 생산과 패키징·테스트 CAPA를 동시에 확대하고 있다. 결국 2026~2028년은 파운드리, OSAT, 메모리 업체가 함께 후공정 생산능력을 늘리는 투자 사이클이 될 전망이다.

▶️AI가 바꾼 패키징 기술
-AI 반도체에서는 미세공정만으로 성능을 높이는 데 한계가 나타나면서 GPU·ASIC·HBM 등 서로 다른 칩을 효율적으로 연결하는 첨단패키징의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 패키징은 단순 조립 공정에서 시스템 성능과 전력 효율을 결정하는 핵심 기술로 변화하고 있다. -2.5D 패키징은 GPU나 ASIC과 HBM을 실리콘 인터포저 또는 브리지로 연결하며, TSMC CoWoS와 Intel EMIB가 대표적이다. 3D 패키징에서는 HBM 고단화와 HBM4 전환으로 웨이퍼 박형화, 정밀 적층, 열 제어, 휨 관리 등 공정 난도가 높아지고 있다.
-마이크로 범프의 미세화 한계를 보완하기 위해 하이브리드 본딩도 부상하고 있다. 이에 따라 Grinding, Dicing, Bonding, Reflow, Molding, Underfill뿐 아니라 검사와 Test 장비까지 후공정 전반의 장비 수요와 기술 요구 수준이 동시에 높아질 전망이다.

▶️후공정 장비의 성장은 구조적 변화
-AI 시대에는 최첨단 칩 자체의 성능뿐 아니라 여러 종류의 칩을 하나의 시스템으로 연결하는 능력이 중요해지고 있다. 패키징 공정이 복잡해질수록 필요한 장비의 종류와 공정 수가 늘어나고, 장비의 정밀도와 성능 요구도 함께 높아질 것으로 보인다.
-한미반도체의 TC Bonder가 HBM 투자 확대와 함께 핵심 장비로 부상한 것이 대표적인 사례다. 과거 전공정 미세화가 장비 산업 성장의 중심이었다면, 첨단패키징 기술 변화가 후공정 장비 시장의 새로운 성장축을 만들고 있다.
-이러한 변화는 TC Bonder에만 국한되지 않는다. HBM과 2.5D 패키징 생산 확대는 Dicing, Grinding, Bonding, Reflow, Molding, 검사, Test 등 다양한 장비 수요를 동시에 증가시키며, 장비당 부가가치 상승까지 이끌 가능성이 높다.

▶️지금부터는 후공정에 집중할 시점
-지난해 말부터 올해 상반기까지 국내 반도체 장비주의 재평가는 메모리 CAPEX 회복과 선단공정 증설 기대를 반영한 전공정 대형주가 주도했다. 반면 후공정 관련주는 상대적으로 주가와 밸류에이션 재평가가 제한적이었다.
-그러나 TSMC의 CoWoS·Test 증설, Intel의 첨단패키징 투자, ASE 등 OSAT의 CAPEX 확대, 삼성전자·SK하이닉스·Micron의 HBM 후공정 투자까지 글로벌 투자 방향은 후공정으로 빠르게 확산되고 있다.


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2026.09.16 10:26:10
기업명: 비에이치아이(시가총액: 1조 9,278억) A083650
보고서명: 단일판매ㆍ공급계약체결

계약상대 : 한국서부발전주식회사
계약내용 : LNG 복합화력 발전설비 공급계약
공급지역 : 국내
계약금액 : 2,170억

계약시작 : 2026-09-15
계약종료 : 2029-12-31
계약기간 : 3년 3개월
매출대비 : 28.9%

공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20260916900117
최근계약 : https://www.awakeplus.co.kr/board/contract/083650
종목공시 : https://www.awakeplus.co.kr/disclosure/083650

AI Infra Summit Day 1: AI 인프라 모멘텀은 견고하다 (Bofa)

1. 인프라 투자 확대, 둔화 조짐 없음

• 2026년 AI 인프라 서밋(산타클라라)에서 NVDA, AMD, INTC, OpenAI, Meta, AWS, Google, CRDO 등과 키노트 진행

• AI 인프라 투자는 칩벤더, 프론티어랩, 데이터센터 운영사 전반에 걸쳐 여전히 견고

• 추론 연산의 분산화 추세는 지속되나, 범용성 수요도 매우 높음

• 메모리·전력·인터커넥트 제약은 지속되며 2027년에는 더욱 타이트해질 전망

• 트레이닝 스케일링 법칙은 여전히 유효하며, GPT-6 Astra 등에서 ROI가 점점 가시화

• GPU/가속기 수명은 상각 주기를 훨씬 뛰어넘어 10년에 근접

• 소프트웨어/최적화가 전력당 성능 개선의 핵심 동력으로 부상

2. AI 트렌드: 추론 분산화, 그러나 범용성 병행

• 추론 컴퓨트는 프리필(prefill)과 디코드(decode) 최적화 실리콘으로 점차 분화되는 중

• 다만 에이전틱 워크로드는 다양성이 크고 빠르게 변화하여, 하드웨어를 지나치게 특화하는 것은 칩벤더·데이터센터 모두에게 리스크

• 대용량 메모리 대역폭 등 범용성을 유지하는 제품이 유리

• 범용 GPU가 약 70~75%의 시장 점유율을 차지하고, 나머지는 특화 ASIC/XPU가 담당할 것으로 전망

3. 핵심 병목: 메모리, 전력, 인터커넥트

• 메모리 대역폭과 용량이 가장 광범위하고 타이트한 제약으로 부각, 2027년에는 더욱 타이트해질 전망

• 전력이 다음 제약 요인으로, 칩벤더·프론티어 모델 개발사·데이터센터 운영사 모두 전력 효율 공동설계에 주력

• NVDA는 신규 DSX MaxLPS 기술을 공개, 동일한 데이터센터 전력 한도 내에서 연산·처리량·매출을 40% 추가 확보 가능

• 인터커넥트는 부족 현상이 심화되며, 결국 광통신/CPO로의 전환을 촉진할 전망이나 신뢰성이 여전히 도입의 관건

4. 스케일링 법칙 유효, GPU 수명은 10년에 근접

• 트레이닝 스케일링 법칙은 여전히 유효하며, 매년 컴퓨트 단계적 증가를 뒷받침

• GPT-6 Astra는 Blackwell에서 대규모로 학습된 첫 모델로 성과가 가시화

• OpenAI는 Blackwell 최적화 Astra 모델을 최신 Vera Rubin 스택에서 구동해 최소한의 수정만으로 약 3배의 처리량 향상을 달성했고, 약 72시간의 경량 최적화만으로 추가로 약 2배 향상을 이끌어냄 — 이는 NVDA의 프로그래머 친화성, 컴파일러, 툴링 경쟁력을 뒷받침

• GPU 자산 수명은 소프트웨어(CUDA) 개선과 공급 부족으로 계속 길어지는 추세: AWS는 2017년형 V100을, GCP는 2020년형 A100을, Google은 내부적으로 6~10년 된 TPU v2~v4를 여전히 활용 중이며, 이는 상각 주기를 훨씬 초과하는 수준

DB하이텍 'AI 속도 조절론' 비켜간 이유
-파운드리 中 매출 비중 65%⋯美 'AI 쇼크' 노출 제한적
-삼성·TSMC 빠진 '8인치' 시장, 수급 불균형 지속 심화
https://naver.me/GDQ8ObUC

>>“지속적인 학습”의 AI가 메모리 ‘공급 부족’을 2031년까지 연장할 것인가?
(CITI)

•Citi는 AI가 단순한 학습과 추론 단계에서 ‘지속적인 학습’ 시대로 진입하면서 HBM, 서버 DDR5 및 eSSD 수요가 2027년부터 동시에 폭발적으로 증가할 것으로 봄. 수요가 빠르게 증가하는 동시에 공급 측면에서는 HBM 생산능력 점유와 기술 전환 지연의 제약을 받으면서 생산능력 확대 속도가 수요를 크게 따라가지 못해 수급 불균형이 2031년까지 지속될 것으로 전망

>“持续学习”的AI将把内存“供不应求”延伸至2031年? https://wallstreetcn.com/articles/3781868#from=ios

https://naver.me/GoweXBGS

경찰은 불송치
검찰은 재수사