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>>CFM : DDR5 메모리 가격 전분기 대비 100% 이상 급등… 서버용 현물가는 계약가 상회

•CFM 플래시 메모리 시장 데이터 기준 DDR5 메모리 모듈 가격이 QoQ 80~120% 급등

•계약가격 기준으로, DDR5 64GB: 820~950달러, DDR5 96GB: 1,310~1,600달러, DDR5 128GB: 2,100~2,400달러 수준으로 형성, 전분기 대비 최대 2배 가까운 상승폭을 기록

•특히 서버용 DDR5 현물 가격은 계약가보다 더 높은 수준을 보이고 있음. 64GB: 2,200~2,500달러, 96GB: 3,800~4,000달러, 128GB: 4,200~4,300달러로 거래되고 있음.
(과창판일보)

>【CFM：DDR5内存条价格相较上季度涨幅超过100%】《科创板日报》10日讯，CFM闪存市场数据显示，DDR5 64GB合约价格落在820至950美元区间，DDR5 96GB合约价格落在1310至1600美元区间，DDR5 128GB落在2100至2400美元区间，相比上季度价格涨幅高达80%-120%。而服务器DDR5内存条现货价格相对于合约价更高，服务器64GB/96GB/128GB DDR5内存条现货价格分别在2200至2500美金、3800至4000美金、4200至4300美金之间。(来自科创板日报APP)

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Forwarded from 한투증권 중국/신흥국 정정영

* 중국 광통신 부문 대규모 주문

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~ 중국 주문이 호조를 보인 게 기여했다. 작년 동월에는 대형 서버와 관련 등 중국 광통신 수주가 없었지만 올해는 대규모가 발주가 있었다. 미국에서 항공우주와 에너지 수주도 증대했다

https://n.news.naver.com/article/003/0013761991?sid=104

Naver

일본 1월 공작기계 수주 25.3%↑…"中 광통신 주문 호조"

일본 선행경기를 나타내는 2026년 1월 공작기계 수주 총액(속보치)은 전년 동월 대비 25.3% 크게 증가한 1455억8700만엔(약 1조3684억원)을 기록했다고 닛케이 신문과 지지(時事) 통신 등이 10일 보도

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#반도체

업계에 따르면 파두는 구글·메타·엔비디아 등 글로벌 빅테크를 중심으로 한 데이터센터 생태계에 연계된 것으로 알려졌다. 현재 SK하이닉스와 샌디스크 등 글로벌 낸드 제조사 공급망에 포함돼 있으며, 특히 샌디스크의 기업용 SSD(eSSD) 라인을 통해 하이퍼스케일 고객사와 연결되는 구조다.

글로벌 투자은행(IB) 골드만삭스는 최근 '아시아 기술 투어' 보고서를 통해 샌디스크의 구글 데이터센터용 엔터프라이즈 SSD(eSSD) 공급이 2026년 상반기부터 램프업(생산량 증가)에 들어갈 것으로 전망했다. 골드만삭스는 "파트너사 확인 결과, 해당 물량은 메타를 잠재적으로 상회할 수 있다"고 분석했다.

외부 시장 환경 역시 파두에 우호적으로 작용하고 있다. AI 확산으로 글로벌 데이터센터 투자가 본격화되면서 엔터프라이즈 SSD 수요가 구조적으로 증가하고 있고, 이에 따라 SSD의 핵심 부품인 컨트롤러의 전략적 가치도 함께 부각되고 있다. SK하이닉스는 최근 실적 컨퍼런스콜에서 "낸드는 단순 저장장치를 넘어 AI 연산 흐름을 지원하는 스토리지 솔루션으로 구조가 바뀌고 있다"며 "고성능·고용량 eSSD 수요가 구조적으로 확대될 것"이라고 전망했다.

파두는 SSD 컨트롤러 외에도 데이터센터용 전력관리반도체(PMIC)와 전력손실보호(PLP) IC 등으로 사업 영역을 확장하고 있다

https://www.newspim.com/news/view/20260205001336

뉴스핌

상폐 위기 넘긴 '파두'…6세대 SSD 컨트롤러로 승부수

[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 반도체 팹리스 기업 '파두'(FADU)가 차세대 SSD 컨트롤러 상용화와 글로벌 고객사 확대를 앞세워 재도약에 나섰다. 두 달간 주식 거래가 정지되며 상장폐지 심사 가능성까지 거론됐던 파두는 거래 재개 이후 대형 수주를 연이어 확보하고 있

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#PLTR

팔란티어-에어버스 데이터 분석 계약 10년 연장(AFP)

1) Palantir와 Airbus가 데이터 분석 플랫폼 'Skywise' 이용을 위한 10년 장기 계약 연장에 합의

2) 이번 계약 규모는 약 10억 달러로 추정

3) Skywise 플랫폼은 전 세계 150개 이상의 항공사가 데이터 분석을 통해 운영 비용을 절감하고 항공기 가동률을 높이는 데 활용 중임

4) 프랑스는 미국과 영국에 이어 Palantir의 3대 시장으로 부상했으며, 최근 프랑스 국내보안국(DGSI)과도 계약을 갱신한 바 있음

5) 다만 CIA 지원 설립 배경에 따른 데이터 주권 침해 우려와 시민 단체의 감시 리스크 경고 등 비판이 지속되고 있음

상업 부문에서 초대형 계약 나왔네요

https://www.lefigaro.fr/flash-eco/analyse-des-donnees-le-groupe-americain-palantir-renouvelle-son-contrat-avec-airbus-20260210#

Le Figaro

Analyse des données : le groupe américain Palantir renouvelle son contrat avec Airbus

Dans le cadre d’un nouveau contrat de dix ans, le géant de l’aéronautique continuera à utiliser le logiciel Foundry de Palantir pour sa plateforme Skywise.

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Forwarded from [삼성 이영진] 글로벌 AI/SW

xAI 창립 멤버 이탈 지속. 절반 퇴사

: xAI 초기 창립(‘23년 3월) 멤버는 12명(일론 머스크 포함). 현재 6명 퇴사. 최근 퇴사 직원은 자발적 퇴사지만, 이유로 내부 재편 이후 역할 변화 및 방향 전환이 꼽힘

Kyle Kosic
: 인프라 시스템 담당 엔지니어
: ‘24년 4월 퇴사. 오픈AI 합류(이전 직장)

Cristian Szegedy
: 엔지니어
: ‘25년 2월 퇴사

Igor Babuschkin
: 기술 책임. 핵심 엔지니어. 모델 개발 리드
: ’25년 8월 퇴사. AI 안전 연구 및 스타트업 지원 벤처 설립

Greg Yang
: 선임 리서처
: ’ 26년 1월. 건강 문제(라임병 진단)

Yuhuai (Tony) Wu
: 추론 조직 리드. 핵심 AI 모델 개발 담당
: ’26년 2월 퇴사

Jimmy Ba
: AI 튜터 팀 리드
: ‘26년 2월 퇴사

: 현재 재직 인원은 Manuel Kroiss(엔지니어), Toby Pohlen(엔지니어), Zihang Dai(리서처), Guodong Zhang(리서처), Ross Nordeen(프로그램 매니저)

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

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Forwarded from 투자 가해자 펭구

반도체 소부장 이야기 - 테스트 소켓 점검

소켓 4형제를 가만히 들여다 보면서 드는 몇가지 생각을 적어보면,

1. 삼전 向 소켓 기업(좌)의 주가 흐름이 좋음
- 리노공업은 이미 유명한 삼성 벤더
- 티에프이는 ISC가 SKC에 인수되면서 삼성물량 반사이익 수혜가 예상되었던 기업
→ 주가는 sk하이닉스가 강하지만, 소켓 벤더는 반대인 이유가 뭘지 궁금함. 2Q, 3Q 실적을 보면 알 수 있지 않을까

2. 리노와 티에프이는 영역이 나름 확실히 구분되어있어서 둘다 봐도 나쁠게 없어 보임
- 리노공업은 포고핀
- 티에프이는 러버

3. 소켓 시장에서 상대적으로 약한 HBM 내러티브
- 당근 소켓에서도 HBM이 중요한 모멘텀이었고, ISC와 티에스이가 관련해서 성과가 좋았다고 알려져 있는데 주가 흐름은 변변치 않음
→ 소켓 시장에서 HBM은 더이상 미래 성장동력으로 평가되기 어려운 것일까?

4. 소켓 시장의 새로운 모멘텀 후보?

4-1. ASIC
- 우선 '25년은 주문형 반도체 ASIC 用 소켓이 실적에 꽂히기 시작할 때로 알려져 있음
- 단가는 일반 메모리 소켓 대비 ~2배 정도 된다고 들리는데, 이익률에 기여가 높을 것 같음
→ 누가 메인으로 실적에 반영할지 실적공시를 유심히 뜯어봐야 때

4-2 실리콘포토닉스 NPO CPO
- 결국 칩의 패러다임이 한번 바뀌어주면, 준비된 테스트 업체가 수혜를 크게 입는 것은 당연한 수준
(참고: 실리콘 포토닉스가 잘 설명된 기사)
→ 관련해서 유의미한 성과가 있는 기업이 분명히 있을 것 같은데(있다고 들리는데)..

이번 시즌 톱스타가 될 소켓 플레이어는 과연 누가 될 것인가... 일단, 반붐온이와서 누구든 가면 좋은 것이리...

223 views06:51

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Forwarded from 투자 가해자 펭구

슬슬 들여다봐야할 실리콘포토닉스, CPO (내러티브 관점)

- 왜 지금 주목을 받고 있죠?

실리콘 포토닉스는 서버 간, GPU 간, GPU와 HBM 간의 데이터 전송을 구리에서 빛으로 대체해 데이터 전송 속도를 크게 높이고 전력 소모량을 획기적으로 줄일 수 있는 솔루션으로 주목받고 있습니다. 최근 GPT와 같은 AI 모델의 응답 속도가 느린 문제를 해결할 수 있는 기술로, 기존 인프라 효율과 성능을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대됩니다.

- 대안으로 Co-Packaged Optics(CPO)가 부상하고 있다고 하던데요.

CPO는 프로세서와 실리콘 포토닉스 칩을 하나의 패키지로 통합하는 방식으로, NPO보다 더욱 빠른 데이터 전송 속도와 우수한 전력 효율성을 제공합니다.

- 실리콘 포토닉스 기술을 적극적으로 도입하는 글로벌 기업들은 어디인가요?

AMD, 인텔, 엔비디아, 브로드컴, 마벨, 시스코 등이 있으며, 최근 AMD는 CPO 기술 확보를 위해 에노세미(Enosemi)를 인수했습니다.

https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=36659

디일렉(THE ELEC)

[영상] AI 한계 넘는 빛의 반도체, 실리콘 포토닉스가 몰고 올 기술 변화 - 디일렉(THE ELEC)

질문 : 장지영 발행인대답 : 한주엽 전문기자최근 반도체 업계에서 AI 데이터센터의 급격한 확장과 효율성 향상 요구가 커지면서 '실리콘 포토닉스(Silicon P

240 views06:58

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#반도체 #광통신

AI 인프라 보틀넥에서 국내 벤더가 뭐가 있는지 공부해보는 중. 소부장 볼거면 이런데서 봐야할거 같은데.. KODEX 반도체 레버리지랑 머가 더 나은지는 아직 고민

- 샌디스크 - 파두 - eSSD
- 브로드컴 - 티에프이 - AI 광통신(CPO) 테스트 솔루션

246 views07:10

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#에너지 #Oil

글로벌 오일 생산량 1위 미국 YoY 생산량 감소세 전환

- 셰일 파워가 떨어지는지 지켜보시죠

오일 붐은 온다..

480 views09:35

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#AI #GOOGL 구글 딥마인드 수장 하사비스 인터뷰 요약 Q. 구글의 경쟁 우위는? - 현대 AI의 핵심인 트랜스포머(Transformers), 심층 강화학습, 알파고 등 지난 10년의 혁신 90%가 구글과 딥마인드에서 나옴 - 구글은 자체 TPU, 하드웨어, 데이터 센터, 클라우드, 그리고 수십억 명이 사용하는 제품(검색, 메일 등)까지 모두 보유한 유일한 '풀스택' 기업임. 이것이 구조적인 승리 요인이 될 것 Q. 구글의 피지컬 AI 미래는?…

#AI #GOOGL #반도체

구글 딥마인드 수장 하사비스 인터뷰 요약 (후편)

Q. 얀 르쿤의 주장(트랜스포머와 LLM만으로는 AGI에 도달할 수 없다)에 동의하는지?

- 나는 동의하지 않음. 결과가 어떻든 스케일링은 반드시 해봐야 하는 '유용한 작업’이었음. 현재 방식으로 스케일업 하는 것만으로도 충분할 확률을 50%로 보고 있음

- LLM 자체는 AGI의 요소 중의 매우 중요한 부분임. 이 외에도 5개 미만의 다른 조건이 더 필요할 것임 (나머지 요소 = 월드 모델, 지속적인 러닝, 일관성, 추론 및 장기 계획)

1. 월드 모델: 현실 세계가 어떻게 돌아가는지 이해하는 능력 (ex. 구글 Genie 모델)

2. 지속적 학습: 새로운 정보를 배워도 기존 지식을 잊지 않고 계속 발전하는 능력

3. 일관성: 어떤 것은 잘하고 어떤 것은 못 하는 '들쭉날쭉한 성능(Jagged edges)'을 해결하는 것

4. 추론 및 장기 계획: 복잡한 문제를 단계별로 해결하는 능력

- 구글은 ‘스케일링’과 ‘새로운 아키텍처 발명’ 2가지를 모두 하고 있음

Q. 일리야 수츠케버의 주장 (스케일링으로 하는 AI 발전모델은 끝났다)에 동의하는지?)

- 동의하지 않음. 그가 말한건 AGI 연구 시대로 돌아간다는 의미였을 것임

- 다만 딥마인드는 한번도 연구의 시대를 떠난 적이 없음. 지난 10년간 구글과 딥마인드는 트랜스포머와 강화학습 등 현대 AI 혁신의 90%를 주도해왔음

- 지금까지 그랬던 것처럼 앞으로도 이전에 없던 새로운 길을 개척할 것

Q. 일론머스크의 ‘우리는 특이점에 들어섰다’는 주장에 동의하는지?

- 특이점이라고 말하기에는 아직 시기상조. 특이점은 '완전한 AGI'의 도달을 의미하는데, 현재는 그 수준에 도달하기까지 아직 갈 길이 멀음

- 아마 5년 뒤에는 도달할 수 있다고 생각하지만, 사실 AGI의 진정한 의미를 생각해보면 5년도 짧은 시간이라고 봄

Q. 구글 문화? 구글 창업자 래리 페이지와 세르게이는 어떻게 개입하는지?

- 래리는 주로 전략 담당. 실리콘 밸리나 이사회 미팅에서 주로 만남. 세르게이는 주로 제미나이의 알고리즘 코딩에 참여할 정도로 깊이 참여 중

- 스타트업의 속도와 리스크 감수 정신, 대기업의 방대한 자원, 그리고 단기 성과에 매몰되지 않는 장기적 탐구 연구라는 세 가지 요소를 동시에 유지하려고 노력 중

- 구글은 그 어떤 곳보다 가파른 성능 개선과 진보를 보여주고 있다고 생각

Q. 인류가 구글을 신뢰해야하는 이유?

- 구글은 탄생 자체가 박사 학위 프로젝트였던 '과학 기반 기업'이며 이사회에 노벨상 및 튜링상 수상자들이 포진해 있어 기술적 책임감과 엄격함을 유지하고 있음

- 과학적 방법론을 기술 개발뿐만 아니라 조직 운영 방식에도 적용 가능함. 이는 단순히 기술을 출시하는 것에 급급하지 않고, 얼마나 엄밀하고 책임감 있게 세상에 내놓을지를 고민하는 태도로 이어짐

- 모든 것을 완벽하게 맞출 수는 없음. 다만, 문제가 발생했을 때 과학적 데이터에 기반해 누구보다 빠르게 궤도 수정(Course-correct)을 할 수 있는 역량과 의지가 신뢰의 근거임

- 구글의 미션인 '전 세계 정보의 조직화'와 딥마인드의 미션인 '지능 해결을 통해 다른 모든 문제 해결' 두가지는 본질적으로 서로 맞닿아있음

Q: AGI 이후의 미래는? 우리는 지금 무엇을 해야하는가?

- AI가 노동을 대체하는 포스트 희소성 시대에는 경제적 배분보다 인간이 어디서 목적과 의미를 찾을 것인가라는 철학적 질문이 더 중요해질 것

- 미래 세대는 특정 기술보다 '학습하는 법을 배우는 능력(Learning to learn)'을 길러야 하며, 기업들은 책임감 있는 철학을 가진 파트너와 협력하는 것이 필수적임

https://www.youtube.com/watch?v=BbIaYFHxW3Y&t=841s

YouTube

Hassabis on an AI Shift Bigger Than Industrial Age

Demis Hassabis, Co-Founder & CEO of Google DeepMind, discusses the years ahead in artificial intelligence, including advances in foundational models, real-world applications and responsible AI development, with Bloomberg’s Emily Chang at Bloomberg House in…

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#AI #GOOGL #반도체 구글 딥마인드 수장 하사비스 인터뷰 요약 (후편) Q. 얀 르쿤의 주장(트랜스포머와 LLM만으로는 AGI에 도달할 수 없다)에 동의하는지? - 나는 동의하지 않음. 결과가 어떻든 스케일링은 반드시 해봐야 하는 '유용한 작업’이었음. 현재 방식으로 스케일업 하는 것만으로도 충분할 확률을 50%로 보고 있음 - LLM 자체는 AGI의 요소 중의 매우 중요한 부분임. 이 외에도 5개 미만의 다른 조건이 더 필요할 것임 (나머지…

#AI #반도체 #낸드

구글 딥마인드 Genie 월드모델로 엿보는 미래: Physical AI 시대의 신규 컴퓨팅 수요

1) LLM이 '다음 단어'를 예측하며 언어를 정복했다면, 월드모델은 '다음 물리적 상태(결과)'를 예측하는 제2의 사전학습 패러다임임

2) 현재의 VLM이나 VLA 모델은 언어 중심적(Language-first) 구조에 기반하고 있어 물리 법칙에 대한 이해보다는 지식 검색에 치중되어 있다는 한계가 있음

4) 구글 딥마인드의 Genie는 '비디오 토큰을 말하는 LLM'으로, 텍스트 대신 이산 비디오 토큰을 통해 행동에 따른 미래 프레임을 생성함

5) 텍스트 대비 비디오의 토큰 처리량은 차원이 다른 수준으로, Genie 3(720p, 24fps)는 LLM 대비 약 720배 많은 초당 72,000 토큰을 처리하며 KV Cache가 핵심 병목으로 작용함

6) 월드모델은 사용자 대면 서비스가 아닌 자율주행 및 로봇 학습을 위한 '시뮬레이션 인프라' 성격이 강하며, 2029~2030년경 컴퓨팅 수요가 LLM 추론 규모와 대등해질 전망임

7) 월드모델이 필수적인 이유는 물리적 데이터 수집의 한계(사고 상황 등), 에이전트의 행동 결과 예측 필요성, 그리고 자율주행 안전 검증을 위한 유일한 경로이기 때문임

8)2026년은 대규모 세계 모델(LWM)이 로보틱스 분야의 'GPT-3 모먼트'를 견인하는 원년이 될 것이며, AI 연구는 다시 근본적인 제1원칙을 탐구하는 시대로 진입함

9) 결론적으로 GPU 수요의 다음 거대한 파도는 텍스트가 아닌 비디오(Physical AI)에서 올 것이며, 이는 단순 기술 트렌드가 아닌 구조적 필연

https://x.com/DrJimFan/status/2018754323141054786

https://x.com/BSPK_/status/2020111966250135

X (formerly Twitter)

Jim Fan (@DrJimFan) on X

The Second Pre-training Paradigm

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#AI #반도체 #낸드 구글 딥마인드 Genie 월드모델로 엿보는 미래: Physical AI 시대의 신규 컴퓨팅 수요 1) LLM이 '다음 단어'를 예측하며 언어를 정복했다면, 월드모델은 '다음 물리적 상태(결과)'를 예측하는 제2의 사전학습 패러다임임 2) 현재의 VLM이나 VLA 모델은 언어 중심적(Language-first) 구조에 기반하고 있어 물리 법칙에 대한 이해보다는 지식 검색에 치중되어 있다는 한계가 있음 4) 구글 딥마인드의 Genie는…

#단상 #AI

빅테크 CAPEX 우려에 대한 단상

1) 월스트릿이 상상하는 그 이상의 메모리, GPU 수요 파도가 또 한번 올거 같다. Where? 피지컬 AI에서. 지금 빅테크 CAPEX로 시장이 호들갑 떠는건 또 시간이 지나면 해결될 문제

2) 월드모델로 인한 신규 컴퓨팅 수요는 아직 시장에 프라이싱이 안된 영역이다. 개인적으로 요걸 시장이 언제 눈치챌지 궁금하다. 지금까지 시장이 보는건 텍스트 AI발 수요가 전부 아닌가? 이제야 AI 에이전트를 컴퓨팅 수요에 반영하는 중이지만 그마저도 과소추정이라고 생각한다

3) 예를 들어 자율주행 안전 검증을 위해 하루에 100만 번의 시뮬레이션을 돌린다는 개념, 혹은 Sora나 Genie가 실제 세계 학습을 위해 로봇의 교보재가 된다는 개념을 시장 인식하고 있는지? 여기서 발생하는 추가적인 컴퓨팅 수요가 반영됐나를 잘 생각해볼 필요가 있다. 몇년 뒤면 월드모델에서만 LLM 추론만큼의 또 다른 컴퓨팅 수요가 필요해진다.

4) 다만 피지컬 AI 시대가 제대로 개화하기도 전에 무리한 CAPEX로 크게 넘어지는 빅테크도 생길 수 있다. 그게 아직 Cash flow가 부족한 Open AI 일지, 아마존/MS 등 현재 시점에서 AI 경쟁력이 뒤쳐지는 빅테크일지는 모르겠지만, 그때 다시 한번 AI 버블 논란으로 시장은 우울증 환자처럼 발작을 일으킬거 같다. 이건 당장은 예측 불가능한 영역

5) 투자 관점에서는 AI 인프라 (메모리, 전력, 광통신 등)의 독주가 계속 될거 같다. 물론 위기가 올때 낙차도 크겠지만, 롱텀 인베스터라면 굳이 지금 팔 이유도 없어보인다.