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- 본 채널/유튜브에서 업로드 되는 모든 종목은 작성자 및 작성자와 연관된 사람들이 보유하고 있을 가능성이 있습니다. 또한, 해당 종목 및 상품은 언제든 매도할 수 있습니다.

- 본 게시물에 올라온 종목 및 상품에 대한 투자 의사 결정 시, 전적으로 투자자의 책임과 판단하에 진행됨을 알립니다.
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Bernstein: WFE(웨이퍼 팹 장비) 투자 전망

생산능력 및 장비 비용

생산능력 증가 1GW를 구축하려면 DRAM, Logic, HBM, NAND를 합쳐 월 약 4만6,000장(WSPM, Wafer Starts Per Month)의 웨이퍼 생산능력이 필요합니다.

생산능력 비중은 DRAM이 53%로 가장 크며, 그 뒤를 NAND(20%), HBM(16%), Logic(11%)이 잇습니다.

장비 투자 비용은 첨단 파운드리/로직 공정이 가장 높습니다.
10K WSPM(월 1만 장) 기준으로 약 34억 달러($3.4B)의 장비 투자가 필요합니다.
반면 메모리는 상대적으로 비용이 낮아,

HBM/DRAM:14억 달러($1.4B)
NAND:13억 달러($1.3B)
의 장비 투자가 필요한 것으로 추정됩니다.



WFE(반도체 장비) 투자 전망

WFE 투자 규모는 향후 수년간 큰 폭으로 증가할 것으로 전망됩니다.

2024년: 1,100억 달러
2026년(E): 1,480억 달러
2027년(E): 1,750억 달러
2028년(E): 1,980억 달러(약 2,000억 달러)

Logic/Foundry 부문이 전체 WFE 투자의 가장 큰 비중을 지속적으로 차지할 전망입니다.
2028년에는 약 930억 달러 규모의 투자가 예상됩니다.

DRAM, NAND, 웨이퍼 레벨 패키징(Wafer-Level Packaging) 장비 투자도 꾸준히 증가할 것으로 예상됩니다.

DRAM: 2028년 710억 달러
NAND: 2028년 230억 달러
"美, '키미'에 화들짝…자국 기업들의 中 AI 접근금지 검토"

: 중국의 AI 모델을 사용하는 미국 기업에 대해 조달 규정을 적용하거나 거래제한 명단으로 지정해 압박하는 "느리지만 지속적인" 방안을 고려

: 중국 AI 모델에 잠재적인 보안 취약성이 있으며, 이를 사용할 경우 회사의 지배구조 문제로 이어질 수 있다는 점을 부각해 기업들의 사용을 가로막으려는 움직임

https://n.news.naver.com/article/001/0016204691
Forwarded from [하나 Global ETF] 박승진 (박승진 하나증권)
» S&P500 기업들의 2분기 EPS 증가율에 대한 시장 컨센서스 변화(6월말 대비, Factset)

» 전쟁 여파로 상승한 유가 모멘텀을 반영해 가장 큰 폭의 실적 증가가 예상되는 에너지 섹터. 다만 이슈의 특성상 연속성에 대한 신뢰는 제한

» IT 섹터의 경우 6월말대비 +0.1%p 상향 조정에 그치면서 꾸준히 기대치가 높아졌던 패턴도 약화되는 모습
Forwarded from [하나 Global ETF] 박승진 (박승진 하나증권)
🔹미국증시 주요 기업 실적 및 이벤트(7/20~7/24)
▶️ 하나 Global ETF 박승진
▶️ 텔레그램: https://t.me/globaletfi

» 금주 미국에서는 주 중반 Alphabet과 Tesla를 기점으로 본격적인 빅테크 실적 시즌이 개막합니다. AI 투자 확대가 실제 실적으로 이어지고 있는지와 기업들의 Capex 및 하반기 가이던스가 시장의 핵심 관심사가 될 전망입니다.

» 경제지표 일정은 한산한 편입니다. 24일(금) S&P 글로벌 제조업·서비스업 PMI 잠정치와 신규주택판매가 사실상 유일한 체크포인트이며, 23일(목)에는 주간 신규실업수당청구와 캔자스시티 연은 제조업지수가 발표됩니다. 다음주 FOMC를 앞둔 연준의 블랙아웃 기간 가운데 지표 공백 속에서 기업 실적이 시장 방향을 결정하는 한 주가 될 전망입니다.

» 가장 큰 이벤트는 수요일(7/22) 장 마감 후 발표되는 Alphabet과 Tesla의 실적입니다. AlphabetAI 검색과 클라우드 사업 성장세, AI 인프라 투자 확대에 따른 Capex 계획이 핵심이며, Tesla차량 인도량 감소 이후 수익성 회복 여부와 FSD·로보택시·Optimus 등 AI 사업 전략에 대한 경영진 코멘트가 중요할 전망입니다.

» 반도체 업종에서는 Texas Instruments와 Intel의 실적 발표가 예정되어 있습니다. Texas Instruments는 산업·자동차 반도체 업황의 바닥 통과 여부를 확인할 수 있는 대표 기업이며, Intel은 AI 반도체 경쟁력과 파운드리 사업의 진행 상황, 비용 절감 계획이 주요 체크포인트입니다.

» 이 밖에도 IBM, ServiceNow, GE Vernova, Thermo Fisher, Honeywell, T-Mobile, SAP, Roche 등 AI 인프라·산업재·헬스케어 대표 기업들의 실적이 이어질 예정입니다. 기업들의 AI 투자 확대가 IT뿐 아니라 산업재와 전력, 헬스케어 등으로 확산되고 있는지를 확인할 수 있는 한 주입니다.

» 한편 20일부터 23일까지 영국에서 Farnborough Airshow가 개최되는 가운데 Northrop Grumman, Lockheed Martin, RTX의 실적이 함께 발표되면서 방산 업종에 대한 관심도 높아질 전망입니다.


🔹주간 주요 기업 실적발표 일정

» 월(7/20): Ryanair, WR Berkley, Steel Dynamics, Domino's Pizza, AMC Entertainment
» 화(7/21): Novartis, Charles Schwab, Chubb, 3M, Northrop Grumman, GM, MSCI, Equifax
» 수(7/22): Alphabet, Tesla, IBM, Philip Morris, ServiceNow, AT&T, GE Vernova, Texas Instruments, CME, Moody's
» 목(7/23): SAP, Roche, T-Mobile, Thermo Fisher, RTX, Intel, Union Pacific, Honeywell, Lockheed Martin, Comcast, Newmont
» 금(7/24): American Express, Verizon, NextEra Energy
Forwarded from [하나 Global ETF] 박승진 (박승진 하나증권)
🔹주요 Open Weight AI 모델의 규모 및 연산 효율성 비교

» Open Weight AI 모델은 2024년 DeepSeek V3(6,710억 파라미터)에서 2026년 Kimi K3(2.8조 파라미터), Qwen3.8 Max(2.4조 파라미터)까지 빠르게 대형화되는 추세

» 전체 모델 규모는 크게 확대되는 가운데, 실제 연산에 사용되는 활성 파라미터(Active Params)는 130억~500억 개 수준으로 제한하며 연산 효율성을 높이는 방향으로 진화

» 연산 효율성(배)도 DeepSeek V3·R1의 18배에서 Kimi K3의 56배까지 높아지며, 동일한 규모 대비 실제 연산 부담은 지속적으로 감소

» AI Intelligence Index 역시 Kimi K3가 57로 가장 높은 수준을 기록하며, Open Weight AI 모델 간 성능 경쟁이 한층 치열해지는 모습

» AI 모델은 더 큰 규모와 더 높은 효율성을 동시에 추구하는 방향으로 발전하고 있으며, 이에 따라 HBM, AI 서버, 첨단 패키징 등 AI 인프라의 중요성도 함께 확대되는 추세
올해 하반기부터 마이크로소프트를 포함한 주요 고객들에게 AMD의 헬리오스가 공급된다는 점이 중요하네요

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[Microsoft, 차세대 AMD Instinct·EPYC 도입…Azure AI 인프라 파트너십 확대]

* 파트너십 확대
- AMD와 Microsoft는 Azure에서 AMD GPU, CPU, 네트워킹, 소프트웨어를 아우르는 전략적 파트너십을 확대한다고 발표
- Microsoft는 AMD Helios Rackscale Solution을 Azure에 배치해 Microsoft 자체 AI 서비스, AI 고객, Azure AI 서비스를 위한 frontier model 추론을 지원할 예정
- AMD는 Helios를 Microsoft를 포함한 고객들에게 2026년 하반기부터 출하하기 시작할 예정이라고 밝힘

* AMD Helios 구성
- AMD Helios는 AMD Instinct MI455X GPU, AMD EPYC “Venice” CPU, AMD Pensando 네트워킹, ROCm 소프트웨어를 결합한 rackscale AI 플랫폼
- 해당 플랫폼은 대규모 AI 학습과 추론을 위한 개방형 통합 랙스케일 플랫폼으로 설명
- Azure 배치는 frontier model, Azure AI services, 고객 애플리케이션의 추론 워크로드에 Helios를 활용할 예정

* Azure 신규 VM
- Azure는 6세대 AMD EPYC “Venice” 프로세서 기반 신규 VM 시리즈 2종을 추가할 예정
- 신규 VM은 agentic AI와 데이터 파이프라인용 Azure HDv2, 반도체 설계용 Azure HXv2로 구성
- AMD는 이를 통해 Azure의 AMD EPYC 포트폴리오가 AI, 데이터, 엔지니어링 워크로드 전반으로 확대

* 네트워킹 협력
- Azure는 AMD Pensando DPU 배치를 확대해 Azure 네트워킹 서비스와 AI backend networking infrastructure를 지원할 예정
- AMD와 Microsoft는 AMD 기술을 Azure Boost와 통합해 클라우드 전반의 네트워킹 성능, 효율성, 연결 처리 성능을 확대할 계획
- 이번 협력은 AI 인프라에서 GPU와 CPU뿐 아니라 네트워킹 계층까지 포함한 full-stack 협력으로 설명

* 경영진 발언
- AMD CEO Lisa Su는 Microsoft의 신규 AMD 배치가 Azure 고객에게 리더십 컴퓨트 솔루션을 제공하고 차세대 AI 인프라를 함께 확장하는 중요한 이정표
- Microsoft CEO Satya Nadella는 고객들이 학습, 추론, 데이터 준비, 검색, 강화학습 등 다양한 워크로드에 최적화된 AI 인프라를 찾고 있다고 말함
- Nadella는 AMD와의 협력을 통해 Azure 인프라 포트폴리오를 AMD Helios로 확대하고, 고객에게 차세대 AI 애플리케이션 구축·운영에 필요한 성능, 규모, 선택권을 제공

* 고객 접근성
- AMD는 이번 협력이 Azure 전반에서 AMD AI 인프라 접근성을 확대한다고 설명
- Frontier model 개발자는 AMD 기반 인프라를 활용해 대규모 AI 모델을 학습하고 서비스할 수 있음
- 엔터프라이즈 고객은 Azure Foundry Managed Compute를 통해 production AI 워크로드를 배포하고 확장할 수 있다고 설명


링크: https://ir.amd.com/news-events/press-releases/detail/1291/microsoft-to-deploy-next-gen-amd-instinct-and-amd-epyc-processors-as-the-companies-expand-their-long-term-strategic-partnership
Forwarded from BUYagra
AMD는 헬리오스를 마이크로소프트를 포함한 고객사에 올해 말부터 공급할 계획이다. 계약 조건과 연산 용량은 공개하지 않았다.

헬리오스 도입 기업도 늘고 있다. 메타는 2월 AMD GPU를 장기적으로 최대 6기가와트까지 사용하겠다고 밝혔고, 올해 말 헬리오스 랙에 1기가와트를 먼저 배치할 계획이다. 오픈AI와 오라클, 타타 컨설턴시 서비스도 올해 헬리오스 도입을 약속했다. AMD는 상위 10개 AI 기업 가운데 8곳이 자사 인스팅트 GPU에서 워크로드를 운영하고 있다고 밝혔다.

AMD는 헬리오스 강점으로 비용 효율과 성능을 내세웠다. 포리스트 노로드 AMD 데이터센터 부문 책임자는 총소유비용과 토큰당 비용을 낮추는 데 집중하고 있다고 말했다.

https://share.google/o22VukAXP5k14sTJX
마이크로소프트(MS)가 자사 클라우드 플랫폼 '애저'에 엔비디아 경쟁사인 AMD의 인공지능(AI) 랙을 도입하기로 했다.

AMD는 자사의 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU), 네트워킹·소프트웨어를 하나의 캐비닛에 통합해 탑재한 AI 랙 시스템 '헬리오스'를 MS 애저에 공급한다고 20일(현지시간) 밝혔다.


MS, 클라우드 '애저'에 AMD AI랙 대거 도입…엔비디아 독주 견제
- "AMD 시장점유율 4.5% → 20∼25%로 늘어날수도"…AMD 주가 장중 3.6% 상승
https://n.news.naver.com/article/001/0016204707?sid=104
JP모건) 한국 주식 전략; 디레버리징 진행 상황 업데이트 (7/21)

JP모건은 한국 시장의 펀더멘털이 견조함에도 불구하고 강도 높은 디레버리징이 주가 하락을 주도했다고 진단합니다. KOSPI는 6월 22일 고점 대비 28% 하락했으며, 통상적인 펀더멘털 우려와 로테이션 매물로 시작된 조정이 레버리지 ETF에 의해 증폭되었고, 최근에는 프라이스 모멘텀 팩터가 30% 급락하는 등 헤지펀드 포지션 청산의 전형적인 양상을 보이고 있다고 분석합니다. 현재 레버리지 ETF 청산은 약 75%, 주식 헤지펀드 디레버리징은 50% 이상 진행된 것으로 추정하며, 글로벌 AI 투자, 안보·복원력 지출, 자산효과, 지배구조 개선이 결합된 펀더멘털 강세가 수년간 지속될 것이라는 관점에서 시장이 포지션 청산을 극복하고 상승 추세를 이어갈 것으로 전망합니다. 한국에 대한 비중확대(OW) 의견과 12개월 KOSPI 목표치 12,500을 유지합니다.

레버리지 경로별로 보면, 선물·옵션은 기관 중심 시장으로 투기적 과열 징후가 제한적이고, 신용융자 등 개인 레버리지도 상대적으로 크지 않다고 평가합니다. 반면 스왑 캐파시티 제약과 레버리지 ETF발 변동성은 여전히 남아 있으나, 시장 하락과 구조적 대응으로 상당히 완화되었다고 봅니다.

레버리지 ETF의 경우 한국 기초자산 상품의 AUM이 6월 말 500억 달러까지 성장해 시장 규모 대비 미국의 4배에 달했고, 이로 인해 VKOSPI/VIX 비율이 통상 1배 수준에서 5배 가까이 치솟는 등 변동성이 크게 확대되었습니다. 2015년 닛케이, 2022년 나스닥, 2020년 유가, 2018년 인버스 VIX 상품의 사례와 유사한 청산 과정을 거치며 현재 AUM은 260억 달러로 축소되었습니다. 규제 측면에서는 8월 5일부터 최소 예탁금이 1,000만원에서 3,000만원으로 상향되고, 8월 19일부터 위탁증거금으로 현금만 인정되며, 개별주식 레버리지 ETF 신규 상장이 일시 중단되고, 11월부터 개별주식 레버리지 상품의 최소 거래단위가 1주에서 20주로 확대되는 등 추가적인 규모 축소가 예상됩니다.

헤지펀드 레버리지와 스왑 캐파시티 측면에서는 4월 이후 JPM 프라임북 내 한국 익스포저가 급증하며 캐파시티 제약이 심화되었으나, 시장 규모 축소와 메모리 종목의 언더퍼폼으로 상당 부분 완화되었고, L/S 비율도 5.5배 이상에서 4배 미만으로 하락했습니다. 개인 신용융자 잔고는 250억 달러에서 210억 달러로 감소했는데 대부분 KOSDAQ에서 발생했으며, 시가총액 대비 0.5%로 미국(1.9%)이나 중국 A주(2.8%)보다 낮은 데다 마진콜에 버퍼와 재량이 있어 시스템 리스크로 번질 가능성은 낮다고 평가합니다.

외국인 순매도는 연초 이후 1,100억 달러를 넘어 아시아 시장 사상 최대 기록을 경신할 규모이나, 이 중 약 90%가 메모리 2개 종목에서 발생했습니다. 두 종목이 EM 투자자의 종목 편입 한도(mandate limit)에 걸릴 만큼 커지면서 랠리 시마다 매도가 강제되었는데, 최근 언더퍼폼으로 MSCI EM 내 비중이 6월 말 9.5%와 8.3%에서 각각 7.5%와 5.7%로 낮아지며 매도 압력이 완화되고 있습니다.

펀더멘털에 대해서는 AI 사이클에 대한 강세 관점을 유지합니다. 한국의 이익 성장률은 2026년의 가파른 속도에서 둔화되겠지만, 이제 관건은 성장이 아니라 높아진 이익 수준의 지속 가능성이라고 지적합니다. 모델 레이어의 수익화에 대한 의문이 다시 제기되고 있으나 하이퍼스케일러 레이어의 데이터센터 임대 경제성은 매우 양호해 투자 확대가 이어질 것으로 보며, 모델 역량·자금 조달·임대료 등 모든 지표가 현재 긍정적이라고 평가합니다. 기술 혁신으로 메모리 수요가 줄어들 것이라는 우려는 아직 현실에서 확인되지 않았으며, 메모리 주식의 공급과 실물 메모리의 공급을 혼동해서는 안 된다고 강조합니다. AI 외에도 산업재 전반의 성장, 금융·소비재에 대한 자산효과, 그리고 하반기 다시 부각될 지배구조 개혁발 밸류에이션 개선이 이익 모멘텀을 뒷받침할 것으로 전망합니다.
역사적으로 SOX 지수가 고점 대비 -20% 조정을 받았을 때가 매수 기회

- 고점 대비 -20% 수준의 조정을 받은 후 평균 수익률은 5일 후 +1.5%, 20일 후 +8.0%, 60일 후 +11.4%를 기록

- 5일 후 수익률: 단기적으로는 -16.6%에서 +12.4%까지 변동성이 크지만, 평균적으로 +1.5%의 소폭 반등을 보임

- 20일 후 수익률: 과거 총 17번의 사례 중 대부분이 반등에 성공하며 평균 +8.0%의 우수한 회복력을 기록함

- 60일 후 수익률: 중기 관점에서는 약 -22.4% 하락했던 2022년 사례를 제외하면 대부분 큰 폭으로 회복하여 평균 +11.4%의 수익률을 보임
반도체 저가 매수세 유입과 한국 시장 사상 최대 ETF 자금 유입 (JPM)

1. 한국 시장으로의 역대 최대 규모 ETF 자금 유입

약 4개월간의 투자 수요 둔화 흐름을 깨고, 한 주 동안 한국 시장으로 사상 최대 규모인 33억 달러(4.9z)의 자금이 유입

• 자금 유입의 대부분은 iShares MSCI South Korea ETF(EWY)로 집중되며 강한 반등세를 견인

• 주식 시장의 전반적인 약세와 달리, 한국 중심의 ETF 시장에는 매우 강력한 매수세가 형성

2. 테크 및 반도체 업종 중심의 강력한 저가 매수세

• 섹터별 자금 흐름에서 테크 섹터가 총 66억 달러(3.1z) 유입을 기록하며 전체 주식 시장 자금 흐름을 주도

주가 조정 및 시장 변동성 확대 과정에서 반도체/메모리 테마에 대한 저가 매수가 집중

• 주요 반도체 ETF 유입액: SOXX ETF로 42억 달러 유입, 레버리지 상품인 SOXL ETF로 19억 달러 유입, 메모리 테마(DRAM)로 18억 달러의 자금이 유입

• 레버리지/인버스 및 단일 종목 ETF: 레버리지 매수세에도 불구하고 엔비디아, 마이크론 등 단일 종목 레버리지 상품에서는 일부 환매(-8억 달러)가 발생하며 종목별 차별화 양상을 보임
한국 증시 디레버리징 진행 상황 점검 및 매수 관점 & 코스피 목표지수 12,500p 유지 (JPM)

1. 증시 급락의 배경 및 디레버리징 세부 진행 현황

증시 조정 폭: KOSPI 지수는 2026년 6월 22일 고점 대비 약 -28%~-29% 급락하며 변동성이 극심하게 확대

하락 원인: '루틴한' 펀더멘털 우려와 순환매로 시작되었으나, 레버리지 ETF의 강제 청산과 헤지펀드의 포지션 축소(Price Momentum 팩터의 -30% 손실 등)가 하락세를 대폭 증폭시킴

레버리지 ETF 디레버리징: 레버리지 ETF의 AUM은 6월 말 고점인 500억 달러에서 현재 260억 달러로 급감하였으며, 시장이 안정화될수 있다고 판단되는 수준인 180억 달러 대비 약 75% 수준까지 청산이 진행됨

헤지펀드 포지션 청산: JPM Prime 북 기준 주식 롱/숏 비율이 고점인 5.5배 이상에서 현재 4배 미만으로 축소되며 디레버리징 절차가 50% 이상 완료된 것으로 추정

2. 제도적 규제 강화 및 변동성 완화 요인

증거금 및 매매 단위 규제: 금융당국의 규제 강화에 따라 레버리지 ETF 최소 예치금이 1,000만 원에서 3,000만 원으로 인상되고, 위탁증거금으로 현금만 인정되며, 단일종목 레버리지 상품의 최소 매매 단위가 1주에서 20주로 상향됨

신규 상장 제한: 단일종목 레버리지 ETF 상품의 신규 상장이 한시적으로 중단되어 시장의 파생적 변동성이 제도적으로 억제될 전망

스왑 한도 완화: 브로커를 통한 증시 접근 스왑 한도 부족 현상이 주가 하락 및 메모리 반도체 주가 조정으로 인해 전술적으로 대폭 완화

3. 외국인 자금 이탈 현황 및 메모리 반도체 매도 압력 완화

외국인 유출 규모: 연초 이후 외국인 자금 유출액은 1,100억 달러를 초과하여 아시아 증시 역대 최대 기록을 경신함

메모리 종목 집중: 전체 외국인 순매도 자금의 약 90%가 삼성전자·SK하이닉스 등 2개 주요 메모리 반도체 종목에 집중

EM 펀드 비중 제약 해소: 메모리 대형주의 2분기 급등으로 신흥국 펀드 내 투자 한도 상한에 걸려 매도가 강제되었으나, 최근 주가 조정으로 MSCI EM 내 비중이 각각 9.5%·8.3%에서 7.5%·5.7%로 하락함에 따라 기술적 매도 압력이 대폭 완화

4. 개인 레버리지 위험도 및 건전성 평가

신용공여 잔고 추이: 개인 신용공여 잔고는 고점인 250억 달러 이상에서 210억 달러 수준으로 하락

리스크 전이 가능성 제한: 개인 신용잔고는 시가총액 대비 0.5% 수준으로 미국(1.9%), 중국 A주(2.8%) 대비 매우 낮은 수준이며, 반대매매도 KOSPI가 아닌 KOSDAQ 소형주에 집중

가계의 흡수 여력: 국내 개인 투자자들은 그간 쌓아둔 주식 평가이익, 현금 잔고, 해외 자산 및 소득 여력이 충분하여 마진콜이 시스템 리스크로 전이될 가능성은 매우 낮음

5. 펀더멘털 분석 및 중장기 투자 전략

목표지수 및 투자의견: KOSPI 목표지수 12,500pt 및 아시아 지역 내 한국 시장에 대한 '비중확대(OW)' 의견을 지속 유지

AI 설비투자 지속성: 오픈소스 모델 등장에도 불구하고 하이퍼스케일러들의 데이터센터 임대 수익성이 우수하여 AI 하드웨어 지출(투자가능성, 모델 역량, 임대료 지표 모두 '청신호')이 견조하게 유지될 전망

실적 및 밸류에이션 모멘텀: 2026년 한국 기업의 이익 성장세가 가파르게 이어지는 가운데 테크 및 산업재 분야의 EPS 하향 조정 압력이 적고, 주주환원 및 지배구조 개혁 재개가 중장기 밸류에이션 재평가를 견인할 것임.
Forwarded from [하나 Global ETF] 박승진 (박승진 하나증권)
» Moonshot AI의 Kimi K3 공개 이후, AI 모델의 효율성이 높아질수록 반도체 수요가 감소할 수 있다는 우려가 재부각되며 반도체 업종 전반의 투자심리 위축

» 다만 Kimi K3는 연산 비용 절감에 초점을 맞춘 DeepSeek R1과 달리, 초거대 모델 기반의 메모리 수요 확대가 핵심 차별화 요소라는 평가

» Kimi K3는 2.8조개의 파라미터를 갖춘 중국 최대 규모 AI 모델로, 일부 파라미터만 활성화하는 MoE(Mixture of Experts) 구조를 적용해 연산 효율성이 역대 최고 수준 기록

» 활성화되는 파라미터 수는 줄었지만, 전체 2.8조개의 파라미터는 모두 메모리에 저장해야 하는 구조로 메모리 수요는 여전히 높은 수준. 저정밀 데이터 형식으로 압축하더라도 모델 크기는 약 1.4TB에 달해, 서비스 운영을 위해서는 대용량 메모리를 탑재한 AI 시스템 필수

» 이에 따라 SK하이닉스의 HBM, Nvidia의 Blackwell GB300 AI 시스템, TSMC 첨단 공정에 대한 수요가 지속될 가능성

» Moonshot AI는 7월 27일에 Kimi K3의 모델 가중치를 공개할 예정. 기업들은 자체 서버에서 모델을 직접 운영할 수 있게 되지만 대규모 서비스 구축에는 여전히 고성능 AI 인프라 필요

» 중국 AI 기업들이 자국산 AI 반도체에 최적화된 모델 개발을 확대하면서 중국 AI 하드웨어 생태계 성장 기대감 확대

» 단기적으로는 AI 모델 효율화에 대한 우려가 반도체 주가 변동성을 키울 수 있지만, 중장기적으로는 초거대 AI 모델 확산이 메모리와 AI 인프라 수요를 지속적으로 견인할 가능성 제기
Forwarded from TIME ACT!VE ETF
Kimi K3, 연산보다 메모리가 핵심일 수 있다

블룸버그는 문샷AI의 Kimi K3 공개로 반도체주가 급락했지만, 이를 딥시크 R1과 동일한 충격으로 해석해서는 안 된다고 분석했다.

딥시크가 더 적은 연산으로 AI 모델의 학습·구동 비용을 낮췄다면, Kimi K3는 연산 효율을 높이는 동시에 전체 파라미터를 2.8조개까지 확대한 초대형 모델이다.

작업마다 일부 파라미터만 활성화하지만 전체 모델은 메모리에 저장해야 하며, 저정밀 방식으로 압축해도 약 1.4TB의 메모리가 필요하다. 이에 따라 엔비디아 GB300과 같은 대용량 HBM 기반 시스템이 요구된다.

오는 7월 27일 모델 가중치가 공개되면 기업들이 Kimi K3를 직접 구동할 수 있지만, 대규모 활용에는 여전히 상당한 AI 하드웨어가 필요하다.

중국 AI 모델의 성능 향상과 오픈웨이트 확산은 미국 모델 기업의 가격 결정력에는 부담이 될 수 있지만, HBM·AI 가속기·첨단 파운드리 등 인프라 수요는 오히려 지속될 수 있다는 분석이다.

출처: Bloomberg
HBM 수요 전망이 계속 상향 조정되고 있습니다.

삼성전자의 HBM 출하량은 2026년 약 1,200억Gb에서 2027년 2,000억Gb로 증가할 전망입니다.

SK하이닉스는 1,800억Gb에서 2,400억Gb로 확대될 것으로 예상됩니다.

HBM4의 베이스 다이(Base Die)는 12nm 공정으로 제작되며, HBM4E부터는 더 첨단 로직 공정이 적용될 것으로 예상됩니다.

SK하이닉스는 HBM4 베이스 다이에 TSMC 3nm 공정을 사용할 것으로 전망됩니다. 이는 TSMC의 첨단 공정과 CoWoS(첨단 패키징) 공급망에 긍정적인 수혜가 될 것으로 평가됩니다.

한편 생산능력 격차를 줄이기 위해 증설도 본격화됩니다.

삼성전자: 평택 P5 Fab 1은 2027년 7월 가동, P5 Fab 2와 용인 신규 팹은 2029년 가동 예정입니다.

SK하이닉스: 용인 Y1은 2027년 2월, Y2는 2028년 하반기 가동될 예정입니다.

이에 따라 설비투자(CapEx)도 큰 폭으로 확대됩니다.

삼성전자: 2025년 약 48조 원 → 2028년 100조 원 이상

SK하이닉스: 2025년 28조 원 → 2028년 약 80조 원

다만 신규 생산능력이 본격적으로 가동되는 시점(SK하이닉스 2027년 2월, 마이크론 2027년 5월, 삼성전자 2027년 7월)은 메모리 업황 상승 사이클의 후반부를 시사하는 신호인 경우가 많습니다.

https://x.com/semiconductorsx/status/2078978348647424358?s=46
Forwarded from 머지노의 Stock-Pitch
그래도 EM과 Tech Fund로 돈이 많이 들어오는 중
CXMT 증권신고서 해부…30% 싼 D램으로 삼성·하이닉스 물량 뺏는다
https://m.newspim.com/news/view/20260720001033

CXMT는 AI 시장의 성장성을 인정하면서도 당장 HBM을 앞세우기보다 DDR5와 서버용 D램 등 기존 제품군의 생산과 기술 경쟁력을 끌어올리는 전략을 택했다.