DS투자증권 반도체 Analyst 이수림, RA 김진형

[반도체] SK하이닉스 - 4Q24 Re: 안정적 증익하는 업체로의 체질 개선

투자의견 : 매수(유지)
목표주가 : 290,000원(유지)
현재주가 : 225,500원(01/22)
Upside : 28.6%

1. 4Q24 Review: HBM 하드캐리
- 4Q24 매출액 19.8조원, 영업이익 8.1조원을 기록하며 당사 추정치(8.2조원)과 컨센서스(8.0조원)을 부합
- 4분기 DRAM은 B/G +5%, ASP +10% 추정하며 NAND는 B/G -3%, ASP -5% 감소로 추정
- DRAM ASP는 추정치를 상회한 반면 NAND는 ASP 하락이 지속되는 상황에서 수익성을 방어하기 위한 Bit 감소가 더욱 크게 나타남

2. 사이클은 반복되나, 이전과 다른 체력을 쌓아가는 중
- 올해 DRAM 매출의 45%인 28.6조원과 영업이익의 48%인 15.9조원이 HBM에서 발생할 것으로 전망
- HBM의 기여로 인해 과거 통상적인 메모리 사이클 대비 수요 둔화에도 이익 가시성이 크게 개선될 것
- 올해 상반기 48GB HBM3e 16단 양산 예정. HBM4 12단은 올해 하반기 양산, HBM4 16단 제품은 2026년 하반기 양산 예정. HBM3e 16단은 HBM4 16단 양산 전 기술 안정화 측면에서도 매우 중요

3. 투자의견 매수, 목표주가 290,000원 유지
- 2025년 영업이익 34조원 전망
- NAND가 예상보다 더 부진한 상황이나 HBM 매출 증가가 이를 상쇄할 것. 2026년 HBM 공급 계획 역시 상반기 중 대부분 결정될 예정
- 범용 DRAM 역시 2H25 일반 서버 교체주기 도래에 따른 회복 전망을 유지

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01/24 테크 주요 뉴스

◆ 노태문 삼성전자 사장 “갤럭시S25 엣지 올 상반기 출시… D램 1차 공급사는 삼성”
https://bit.ly/40xdW95

◆ 중국 반도체 장비 제조업체(AMEC, ACM, 나우라) 실적 및 기술 개발 현황 공개
https://bit.ly/4aClfkw

◆ 틱톡 모회사 바이트댄스, 25년까지 AI 칩에 120억 달러 투자, 중국 내 지출 두 배 증가
https://bit.ly/40swnM3

◆ 이구환신 효과, 현지 언론사에 의하면 티몰의 휴대폰과 태블릿 판매량 전월 동기 대비 300% 이상 증가
https://bit.ly/3Eijexv

◆ "TSMC, 지진으로 웨이퍼 2만장 손상…버려야 할 듯"
https://bit.ly/4jm1Loh

◆ Foxconn과 Mitac, 트럼프의 AI 인프라 계획의 수혜 대상
https://bit.ly/40lOG5y

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According to DoNews report, models such as Redmi K80, Xiaomi 15, OPPO Find X8, Xiaomi Tablet 7, Honor Tablet 9, and Little Genius Z8A are hot-selling models in the categories of Smart Phones, tablet computers, and Smart Watches (bands).

https://www.moomoo.com/news/post/48430547/a-new-round-of-trade-in-for-new-sales-is

어쩌면 당연한거지만 이구환신 효과는 중국 브랜드에만 나타나네요

연휴 기간 동안 테크 주요 뉴스는 쉬어갑니다! 모두 건강하고 즐거운 설날 되시고 새해 복 많이 받으시길 바랍니다.

MS의 Capex 상향 이후 META도 60-65B 까지 Capex 상향

https://www.cnbc.com/amp/2025/01/24/zuckerberg-sets-metas-ai-targets-for-the-year-expects-to-spend-60-billion-on-growth.html

중국의 오픈소스 AI 모델 ‘딥시크-R1’ 출시 소식에 미국 반도체 종목 장전 하락세

딥시크는 이전 모델인 V3 기술보고서에서 사전 연구와 실험을 제외하고 모델 훈련에 78억원을 소요했다고 언급. 뉴욕타임스는 “거대 기술기업 메타가 최신 AI 기술을 구축하는 데 지출한 비용의 약 10분의 1 수준”이라고 코멘트

https://www.cnbc.com/2025/01/24/how-chinas-new-ai-model-deepseek-is-threatening-us-dominance.html

딥시크가 준 충격으로 미국의 AI 투자의 큰 흐름이 바뀔 것으로 보진 않습니다. 미중간의 경쟁이 무역을 넘어 AI에서 본격화될 것입니다.

OpenAI says it has evidence China’s DeepSeek used its model to train competitor

https://www.ft.com/content/a0dfedd1-5255-4fa9-8ccc-1fe01de87ea6

ASML better-than-expected net sales and profit results for the fourth quarter.

- Net sales: 9.26 billion euros vs (9.07 billion euros est)
- Net profit: 2.69 billion euros (vs 2.64 billion euros est)
- Net bookings: 7.09 billion euros (vs 3Q 2.63)

https://www.cnbc.com/2025/01/29/asml-earnings-report-q4-2024.html

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ASML 4Q24 실적발표

실적자료 URL : https://buly.kr/BIU7ofW

*위 내용은 공개 실적발표 내용으로 별도의 승인절차 없이 제공됩니다.

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META 4Q24 실적발표

URL : https://buly.kr/FWSJgat

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Microsoft FY 2Q25 실적발표

URL : https://buly.kr/1GIwEUa

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Lam Research 4Q24 실적발표

URL : https://buly.kr/BpEP5Wo

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01/31 테크 주요 뉴스

◆ 트럼프, 반도체 보조금 중단 움직임… 삼성·SK ‘예의주시’
https://bit.ly/4gkdvok

◆ 라피두스, EUV 장비 10대 설치해 조기 양산 목표
https://bit.ly/4hDj6Hy

◆ 주요 파운드리 업체들, CAPA 확장에 5억 7,500만 달러 투자
https://bit.ly/3EhM15r

◆ TikTok, 태국 데이터센터 프로젝트에 38억 달러 투자
https://bit.ly/4aINrCm

◆ CXMT, DDR5 양산에 1z 공정 채택
https://bit.ly/40YzFqP

◆ 중국 반도체 자본 지출 둔화, 일본반도체장비협회 2025년 매출 전망치 하향 조정
https://bit.ly/40SDIpG

◆ 중국 패키징 기업 통푸마이크로일렉트로닉스, HBM2 시험생산 착수
https://bit.ly/42zUEmb

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DeepSeek 관련 노이즈에 따른 반도체 시나리오 분석

1) DeepSeek이 10분의 1 비용으로 R1을 개발한게 아니다
→ 기존 방식의 AI 투자 방식 유지

2) DeepSeek이 10분의 1 비용으로 R1을 개발한게 맞다
→ AI 시장이 빅테크의 독점이 아니라 분산된 경쟁 시장이 될 가능성이 있음
→ 한 개의 AI 모델이 모든 걸 장악하는 구조가 아니라 특정 산업·기업 맞춤형 AI들이 등장할 가능성 증가
→ 추론 AI 서비스의 확산 속도를 가속화
→ AI 칩의 총수요가 증가. 경량 AI 모델 확산으로 스마트폰, 자동차, IoT 기기 등에서도 AI를 직접 실행. 또 더 많은 기업이 자체 AI 모델을 운영하며 데이터센터 AI 칩 수요 유지

→ 즉, 고성능 GPU 독점 수요는 줄어들 가능성이 있지만 맞춤형 AI 칩의 수요(전력 효율이 높은 AI 가속기, AI ASIC 등)는 증가할 가능성이 큼
기존 고성능 GPU의 독점 구조는 약화되고, AI가 확산되면서 전체적으로 더 많은 반도체가 필요해지는 구조

+ AGI 달성에 있어서도 패러다임 변화가 나타날 수 있음

→ 연산 효율성을 극대화하는 최적화 기법(ex. LoRA, Mixture of Experts, Sparse Computing 등)이 LLM 뿐만 아니라 AGI에도 적용될 가능성 존재. 계산량이 줄어들고 필요한 훈련 비용과 자원 소모가 감소할 것
→ 현재 AGI 접근 방식은 "더 큰 모델이 더 똑똑하다"는 가설에 기반하고 있음. (ex. GPT-4 > GPT-3.5 > GPT-3). 하지만, 비용 절감이 가능해지면 단순한 크기 확장이 아니라 더 효율적인 구조의 AI 연구에 집중할 수 있음
→ 예를 들어, 강한 추론 능력과 메모리 기반 학습, 자율적인 목표 설정 능력을 갖춘 새로운 아키텍처들이 등장할 가능성이 있음

→ 결국 또 추론 칩에 대한 수요가 증가