Forwarded from 에테르의 일본&미국 리서치
닛케이) 키옥시아, 호실적 이끄는 ‘기판 접합’ 기술… 성능은 삼성전자 넘어
키옥시아홀딩스의 실적이 성장하고 있습니다. 데이터센터용 반도체 메모리 수요가 확대되는 가운데, 경쟁사보다 앞서 실용화한 고성능 제품이 수주를 끌어올리고 있습니다. 한때 첨단 개발 경쟁에서 뒤처졌던 이 회사가 신기술을 무기로 점유율 탈환에 나서기 시작했습니다.
키옥시아는 2일, 1년 만에 투자자 대상 경영전략 설명회를 엽니다. 지난번과 비교해 주가는 34배 상승했으며, 투자자들의 관심도 높습니다. 기술 개발 로드맵도 제시될 전망입니다.
바뀌는 경쟁축, 적층에서 속도로
“우리는 NAND형 플래시메모리의 미래 가능성을 믿고 선제적으로 투자해 왔습니다. 경쟁사와 비교해 압도적인 우위가 있습니다.” 키옥시아의 기술자는 한국 삼성전자 등과 비교해 자사의 우위에 자신감을 보이고 있습니다.
데이터를 장기 저장하는 NAND는 저장용량을 높이기 위해 메모리셀, 즉 기억소자를 세로로 쌓아 올리는 기술이 오랫동안 경쟁의 핵심축이었습니다.
기억소자를 적층하는 기술은 2007년 키옥시아의 전신인 도시바가 세계 최초로 개발에 성공했습니다. 적층 기술의 원조라고도 할 수 있는 키옥시아이지만, 최근에는 적층 수 경쟁에서 열세라는 지적을 받아 왔습니다.
키옥시아는 2023년 봄, 적층 수가 218단인 제품 개발에 성공했다고 발표했습니다. 경쟁사인 한국 SK하이닉스는 같은 해 여름 300단을 넘는 제품 개발을 공개했습니다. 키옥시아의 주력 제품은 현재도 218단에 머물러 있습니다.
적층 수에서 우위를 내세우기 어려운 가운데, 키옥시아가 활로를 찾은 것이 ‘접합’ 기술이었습니다.
NAND는 정보 저장 자체를 담당하는 메모리셀뿐만 아니라 데이터 입출력을 제어하는 회로를 결합해 구성됩니다. 지금까지는 메모리셀과 제어회로가 기판이 되는 한 장의 실리콘 웨이퍼 위에 형성돼 왔습니다.
키옥시아의 접합 기술인 ‘CBA’는 메모리셀과 제어회로를 일단 각각 별도의 웨이퍼 위에 형성한 뒤, 나중에 두 장의 웨이퍼를 접합하는 방식입니다. 웨이퍼 위의 메모리셀 등의 배치를 효율화할 수 있어 NAND의 저장 밀도를 높일 수 있습니다.
다만 두 장의 웨이퍼를 조금의 어긋남도 없이 접합해 2층의 회로를 연결하는 정밀 기술은 어렵습니다. 이 기술 개발에서 키옥시아는 경쟁사보다 앞서 실용화에 도달했습니다.
이와이코스모증권의 사이토 가즈요시 시니어 애널리스트는 “키옥시아의 NAND는 읽기·쓰기 속도가 경쟁사와 비교해 20~30% 빠르다”고 지적합니다.
AI가 요구한 ‘고속 처리’
키옥시아가 2023년 말 CBA를 발표했을 당시 업계에서는 “적층 수를 높이는 것이 정공법이며, CBA는 과도하다”는 차가운 의견도 있었습니다. 다만 인공지능, AI용으로 NAND의 처리 속도가 요구되기 시작하면서 고속 처리에 적합한 CBA가 주목받게 된 모양새입니다.
CBA는 이미 주력 제품에 사용되고 있습니다. 시장에서는 “AI 서버 확대로 앞으로 수요가 높아질 것”이라는 견해가 강합니다. 이는 미국 조사회사 옴디아의 스즈키 도시야 씨의 평가입니다.
삼성전자 등 경쟁사들이 AI 붐 초기에 수요가 높아진 DRAM에 투자를 집중하면서 NAND 기술 개발이 늦어진 점도 순풍으로 작용하고 있습니다. NAND 전업 기업으로 연구개발을 이어온 키옥시아의 노력이 성과를 내기 시작하고 있습니다.
과제는 점유율 정체입니다. 대만 조사회사 트렌드포스에 따르면 2026년 1~3월 NAND 판매 점유율, 금액 기준으로 키옥시아는 13.9%로 3위였습니다.
1위인 삼성전자의 31.6%와는 큰 격차가 있으며, 4위인 미국 마이크론 테크놀로지 13.9% 및 미국 샌디스크와 근소한 차이로 경쟁하고 있습니다.
키옥시아는 데이터센터 고객 기반이 약하고, 가격 인상이 충분히 침투하는 속도가 늦었던 점이 영향을 미친 것으로 보입니다. AI용 NAND 수요가 급증한 시점이 2025년 가을 이후였기 때문에, 키옥시아 신기술의 성능 평가가 따라가지 못한 사정도 있습니다.
삼성전자와 SK는 공급 능력을 무기로 고객과 장기 계약을 맺고 있어, 단기적으로 점유율을 탈환하기는 쉽지 않습니다. 계속 하락해 온 키옥시아의 점유율을 반전시키기 위해서는 첨단 기술을 바탕으로 데이터센터 고객을 확보해 나갈 필요가 있습니다.
キオクシア、好業績導く「基板貼り合わせ」技術 性能はサムスン超え - 日本経済新聞
*이미지 GPT로 번역함.
키옥시아홀딩스의 실적이 성장하고 있습니다. 데이터센터용 반도체 메모리 수요가 확대되는 가운데, 경쟁사보다 앞서 실용화한 고성능 제품이 수주를 끌어올리고 있습니다. 한때 첨단 개발 경쟁에서 뒤처졌던 이 회사가 신기술을 무기로 점유율 탈환에 나서기 시작했습니다.
키옥시아는 2일, 1년 만에 투자자 대상 경영전략 설명회를 엽니다. 지난번과 비교해 주가는 34배 상승했으며, 투자자들의 관심도 높습니다. 기술 개발 로드맵도 제시될 전망입니다.
바뀌는 경쟁축, 적층에서 속도로
“우리는 NAND형 플래시메모리의 미래 가능성을 믿고 선제적으로 투자해 왔습니다. 경쟁사와 비교해 압도적인 우위가 있습니다.” 키옥시아의 기술자는 한국 삼성전자 등과 비교해 자사의 우위에 자신감을 보이고 있습니다.
데이터를 장기 저장하는 NAND는 저장용량을 높이기 위해 메모리셀, 즉 기억소자를 세로로 쌓아 올리는 기술이 오랫동안 경쟁의 핵심축이었습니다.
기억소자를 적층하는 기술은 2007년 키옥시아의 전신인 도시바가 세계 최초로 개발에 성공했습니다. 적층 기술의 원조라고도 할 수 있는 키옥시아이지만, 최근에는 적층 수 경쟁에서 열세라는 지적을 받아 왔습니다.
키옥시아는 2023년 봄, 적층 수가 218단인 제품 개발에 성공했다고 발표했습니다. 경쟁사인 한국 SK하이닉스는 같은 해 여름 300단을 넘는 제품 개발을 공개했습니다. 키옥시아의 주력 제품은 현재도 218단에 머물러 있습니다.
적층 수에서 우위를 내세우기 어려운 가운데, 키옥시아가 활로를 찾은 것이 ‘접합’ 기술이었습니다.
NAND는 정보 저장 자체를 담당하는 메모리셀뿐만 아니라 데이터 입출력을 제어하는 회로를 결합해 구성됩니다. 지금까지는 메모리셀과 제어회로가 기판이 되는 한 장의 실리콘 웨이퍼 위에 형성돼 왔습니다.
키옥시아의 접합 기술인 ‘CBA’는 메모리셀과 제어회로를 일단 각각 별도의 웨이퍼 위에 형성한 뒤, 나중에 두 장의 웨이퍼를 접합하는 방식입니다. 웨이퍼 위의 메모리셀 등의 배치를 효율화할 수 있어 NAND의 저장 밀도를 높일 수 있습니다.
다만 두 장의 웨이퍼를 조금의 어긋남도 없이 접합해 2층의 회로를 연결하는 정밀 기술은 어렵습니다. 이 기술 개발에서 키옥시아는 경쟁사보다 앞서 실용화에 도달했습니다.
이와이코스모증권의 사이토 가즈요시 시니어 애널리스트는 “키옥시아의 NAND는 읽기·쓰기 속도가 경쟁사와 비교해 20~30% 빠르다”고 지적합니다.
AI가 요구한 ‘고속 처리’
키옥시아가 2023년 말 CBA를 발표했을 당시 업계에서는 “적층 수를 높이는 것이 정공법이며, CBA는 과도하다”는 차가운 의견도 있었습니다. 다만 인공지능, AI용으로 NAND의 처리 속도가 요구되기 시작하면서 고속 처리에 적합한 CBA가 주목받게 된 모양새입니다.
CBA는 이미 주력 제품에 사용되고 있습니다. 시장에서는 “AI 서버 확대로 앞으로 수요가 높아질 것”이라는 견해가 강합니다. 이는 미국 조사회사 옴디아의 스즈키 도시야 씨의 평가입니다.
삼성전자 등 경쟁사들이 AI 붐 초기에 수요가 높아진 DRAM에 투자를 집중하면서 NAND 기술 개발이 늦어진 점도 순풍으로 작용하고 있습니다. NAND 전업 기업으로 연구개발을 이어온 키옥시아의 노력이 성과를 내기 시작하고 있습니다.
과제는 점유율 정체입니다. 대만 조사회사 트렌드포스에 따르면 2026년 1~3월 NAND 판매 점유율, 금액 기준으로 키옥시아는 13.9%로 3위였습니다.
1위인 삼성전자의 31.6%와는 큰 격차가 있으며, 4위인 미국 마이크론 테크놀로지 13.9% 및 미국 샌디스크와 근소한 차이로 경쟁하고 있습니다.
키옥시아는 데이터센터 고객 기반이 약하고, 가격 인상이 충분히 침투하는 속도가 늦었던 점이 영향을 미친 것으로 보입니다. AI용 NAND 수요가 급증한 시점이 2025년 가을 이후였기 때문에, 키옥시아 신기술의 성능 평가가 따라가지 못한 사정도 있습니다.
삼성전자와 SK는 공급 능력을 무기로 고객과 장기 계약을 맺고 있어, 단기적으로 점유율을 탈환하기는 쉽지 않습니다. 계속 하락해 온 키옥시아의 점유율을 반전시키기 위해서는 첨단 기술을 바탕으로 데이터센터 고객을 확보해 나갈 필요가 있습니다.
キオクシア、好業績導く「基板貼り合わせ」技術 性能はサムスン超え - 日本経済新聞
*이미지 GPT로 번역함.
Forwarded from 문서진의 캐시메이커 (메이커 캐시)
다시 한번 말씀 드리지만 4분기 이후 시장의 자금은 소부장으로 쏠릴 겁니다.
25년: M7 중심의 AI플렛폼 쏠림현상
(AI 수익 독식)
26년:메모리 중심의 AI 하드웨어 쏠림현상
(M7 투자 확대에 따른 수익 독식)
27년:소부장 중심의 쏠림현상 예상
(메모리주요 기업들 이익 확대에 따른 투자 증가 수익 독식)
저는 이런 구도로 시장이 흘러갈거라 봅니다. 그렇기 때문에 중장기 시장 모멘텀을 기대하는 분들은 지금부터 소부장 부지런히 모으세요. 다만 현재 상승장을 놓칠 수 없기에 전체 포트 구성은 삼전닉스 유니버스 60% 소부장 40% 정도로 구성하셨으면 합니다.
25년: M7 중심의 AI플렛폼 쏠림현상
(AI 수익 독식)
26년:메모리 중심의 AI 하드웨어 쏠림현상
(M7 투자 확대에 따른 수익 독식)
27년:소부장 중심의 쏠림현상 예상
(메모리주요 기업들 이익 확대에 따른 투자 증가 수익 독식)
저는 이런 구도로 시장이 흘러갈거라 봅니다. 그렇기 때문에 중장기 시장 모멘텀을 기대하는 분들은 지금부터 소부장 부지런히 모으세요. 다만 현재 상승장을 놓칠 수 없기에 전체 포트 구성은 삼전닉스 유니버스 60% 소부장 40% 정도로 구성하셨으면 합니다.
Forwarded from [하나 Global ETF] 박승진 (박승진 하나증권)
» 한국증시 추종 ETF인 EWY(MSCI Korea 25/50 Index)에서 투자자금 유출 지속. 잠시 주춤하는듯 했던 메모리반도체 테마 ETF DRAM(삼성전자/SK하이닉스/Micron 합산 비중 74.9%)의 자금 유입 기조 재확인
Forwarded from Harvey's Macro Story
로직의 퇴조, 메모리의 귀환: 2026년 반도체 주도권 변화
-메모리(DRAM, NAND 등)가 AI 인프라 확장의 핵심 병목 구간으로 인식되면서, 시장 평균(필라델피아 반도체 지수)보다 월등히 높은 프리미엄을 부여받고 있음을 시사.
-특정 '메모리 3사'에 수급이 집중되는 '쏠림 현상'이 강하게 나타나고 있음.
-4월 이후 상승 기울기가 급격히 가팔라진 점은 AI용 메모리 수요 폭발에 대한 기대치가 주가에 급격히 반영.
-진짜 분기점은 HBM이 이 시클리컬리티를 얼마나 깨느냐
-HBM은 컨트랙트·퀄 베이스에 고객 집중도가 높고 진입장벽이 커서, 메모리 반도체가 단순 원가 경쟁 상품이 아니라 차별화된 제품으로 바뀌면서, 높은 수익성이 더 오래 유지될 수 있음.
-메모리 기업이 단순한 제조업체에서 필수 인프라 공급자(Enabler)로 지위가 격상되었음을 의미.
-NVIDIA 기반의 AI 에이전트를 도입한다는 것은, 전 산업 분야에서 AI 인프라 구축이 본격화됨을 뜻하는데 메모리 3사의 제품이 단순히 사이클의 끝자락에서 소모되는 것이 아니라, 기업용 AI 인프라의 핵심 CAPEX로 자리 잡았음을 시사.
-과정에서 메모리 3사는 '범용 메모리 제조사'에서 'AI 가속기 파트너'로 밸류에이션 리레이팅을 정당화 될수도?
-리스크도 존재하는데 대규모 인프라 구축이 어느 정도 마무리되는 시점에 메모리 업체들이 증설한 전용 라인들이 가동되기 시작하면 'HBM 공급 부족'이 'HBM 가격 경쟁'으로 급변할 수 있음.
-AI 인프라 투자(HBM)는 폭발적이지만, 일반 IT 수요가 회복되지 않아 전체 매출 중 HBM 비중이 기대만큼 빠르게 올라오지 않는다면 '범용 사이클'의 하방 압력이 이익 성장을 훼손될 수 있음.
사진 출처: Bloomberg
텔레그램: https://t.me/harveyspecterMike
-메모리(DRAM, NAND 등)가 AI 인프라 확장의 핵심 병목 구간으로 인식되면서, 시장 평균(필라델피아 반도체 지수)보다 월등히 높은 프리미엄을 부여받고 있음을 시사.
-특정 '메모리 3사'에 수급이 집중되는 '쏠림 현상'이 강하게 나타나고 있음.
-4월 이후 상승 기울기가 급격히 가팔라진 점은 AI용 메모리 수요 폭발에 대한 기대치가 주가에 급격히 반영.
-진짜 분기점은 HBM이 이 시클리컬리티를 얼마나 깨느냐
-HBM은 컨트랙트·퀄 베이스에 고객 집중도가 높고 진입장벽이 커서, 메모리 반도체가 단순 원가 경쟁 상품이 아니라 차별화된 제품으로 바뀌면서, 높은 수익성이 더 오래 유지될 수 있음.
-메모리 기업이 단순한 제조업체에서 필수 인프라 공급자(Enabler)로 지위가 격상되었음을 의미.
-NVIDIA 기반의 AI 에이전트를 도입한다는 것은, 전 산업 분야에서 AI 인프라 구축이 본격화됨을 뜻하는데 메모리 3사의 제품이 단순히 사이클의 끝자락에서 소모되는 것이 아니라, 기업용 AI 인프라의 핵심 CAPEX로 자리 잡았음을 시사.
-과정에서 메모리 3사는 '범용 메모리 제조사'에서 'AI 가속기 파트너'로 밸류에이션 리레이팅을 정당화 될수도?
-리스크도 존재하는데 대규모 인프라 구축이 어느 정도 마무리되는 시점에 메모리 업체들이 증설한 전용 라인들이 가동되기 시작하면 'HBM 공급 부족'이 'HBM 가격 경쟁'으로 급변할 수 있음.
-AI 인프라 투자(HBM)는 폭발적이지만, 일반 IT 수요가 회복되지 않아 전체 매출 중 HBM 비중이 기대만큼 빠르게 올라오지 않는다면 '범용 사이클'의 하방 압력이 이익 성장을 훼손될 수 있음.
사진 출처: Bloomberg
텔레그램: https://t.me/harveyspecterMike
Forwarded from 강해령의 테크앤더시티
<송재혁 사장 삼성전자 DS부문 CTO 질의응답>
오늘 간담회의 주제는 HBM5였습니다. 대만 컴퓨텍스 2026 현장!
Q. Heat Path Block 소재는 무엇을 쓰나?
송재혁 사장(이하 송): 대부분 알려져 있듯 실리콘 베이스 소재를 중심으로 생각 중.
실리콘이 thermal conductivity(열전도율)가 매우 우수하기 때문.
Q. 엑시노스에는 카파(Copper, 구리) 기반 HPB 만든 것 아니었나.
송: 구리+실리콘 기반도 개발 중이지만, 메모리 적층 통합(integration) 구조에서는 실리콘이 최적이라고 판단.
금속을 적층하는 것은 integration 제약상 어려움이 있음.
Q. SK하이닉스도 실리콘 기반의 방열블록(ICE)을 개발 중인데 차별화는?
송: 베이스다이와 코어다이의 최적 위치를 찾아 조정하는 것이 중요. 삼성은 내부에서 거의 원팀처럼 협업. 개발 시간·최적화 측면에서 강점 있음.
경쟁사를 평가하긴 어렵지만, 월드 베스트 협업으로 만들 수 있지 않을까 생각.
Q. HPB 적용 시 열 개선 효과는 어느 정도인가?
송: 정확한 퍼센트는 공개 어려움. 하지만 개발 단계에서 굉장히 괜찮은 놀라운 결과들이 나오고 있음.
Q. HPB가 들어가면 코어다이 면적을 줄여야 하나?
송: 전체 최적화 문제. 삼성 같은 IDM 회사가 유리함. 코어다이도 HPB 구조에 맞춰 함께 준비 중.
Q. 세대가 늘어날수록 베이스 다이 크기가 더 커지는 건 아닌가?
송: 주어진 환경 내에서 최적화 중. 고객에게 추가적인 사이즈 부담은 주지 않도록 설계 중.
Q. 외부 D2D 인터페이스는 HBM5에서 처음 적용되나?
송: 현재는 그렇게 포지셔닝.
Q. 외부 파트너 IP를 사용하는 건가?
송: 가장 최적화된 솔루션 제공을 위해 외부 리소스 활용. 어떤 파트너사인지는 공개불가.
Q. 베이스다이를 4나노 대신 2나노를 쓰는 차별점은?
송: 삼성은 세계 최초 GAA 도입 이후 3~4년 데이터 축적. 현재 내부적으로 GAA 트랜지스터 결과가 목표대로 나오고 있음.
Q. 목업 보니 20단. HBM5의 최종단인가?
송: 12단 16단 20단 정도로 생각 중. 그 이상의 스펙도 내부 연구 중. 고객 고용량 요구 증가 시 대응 가능하도록 준비 중.
Q. 모두 Hybrid Bonding 적용 제품인가?
송: HCB 기술은 삼성이 리딩. 하지만 시장 상황, 생산 capacity, 고객 적용 등을 고려해 deployment 시점을 결정할 계획. 중요한 것은 당장이라도 준비할 수 있는 기술을 가지고 있다는 것.
Q. HPB의 트레이드오프는?
송: 아까 얘기했듯이 코어다이가 줄어드는 상황에서의 최적화. 디자인부터 패키지까지 전체 최적화 필요.
삼성이 가장 잘할 수 있는 건 각 요소들의 orchestration.
Q. 1d D램 양산 시점은?
송: 정확한 양산 시점은 공개 어려움. HBM5 이후 세대 정도에는 가능하지 않을까 생각. (현재 로드맵으로는 HBM5E에 적용 계획임).
개발은 매우 스무스하게 진행 중. 특별한 허들은 아직 없음.
Q. B1b D램은?
송: 스케일링의 한계가 조금씩 오고 있다고 기술적으로 판단됨. 갈 수 있는 옵션들은 상당히 많고, 나름 모든 옵션에서 연구소 단계에서는 성과들이 조금씩 나오고 있음.
#삼성전자 #HBM5
오늘 간담회의 주제는 HBM5였습니다. 대만 컴퓨텍스 2026 현장!
Q. Heat Path Block 소재는 무엇을 쓰나?
송재혁 사장(이하 송): 대부분 알려져 있듯 실리콘 베이스 소재를 중심으로 생각 중.
실리콘이 thermal conductivity(열전도율)가 매우 우수하기 때문.
Q. 엑시노스에는 카파(Copper, 구리) 기반 HPB 만든 것 아니었나.
송: 구리+실리콘 기반도 개발 중이지만, 메모리 적층 통합(integration) 구조에서는 실리콘이 최적이라고 판단.
금속을 적층하는 것은 integration 제약상 어려움이 있음.
Q. SK하이닉스도 실리콘 기반의 방열블록(ICE)을 개발 중인데 차별화는?
송: 베이스다이와 코어다이의 최적 위치를 찾아 조정하는 것이 중요. 삼성은 내부에서 거의 원팀처럼 협업. 개발 시간·최적화 측면에서 강점 있음.
경쟁사를 평가하긴 어렵지만, 월드 베스트 협업으로 만들 수 있지 않을까 생각.
Q. HPB 적용 시 열 개선 효과는 어느 정도인가?
송: 정확한 퍼센트는 공개 어려움. 하지만 개발 단계에서 굉장히 괜찮은 놀라운 결과들이 나오고 있음.
Q. HPB가 들어가면 코어다이 면적을 줄여야 하나?
송: 전체 최적화 문제. 삼성 같은 IDM 회사가 유리함. 코어다이도 HPB 구조에 맞춰 함께 준비 중.
Q. 세대가 늘어날수록 베이스 다이 크기가 더 커지는 건 아닌가?
송: 주어진 환경 내에서 최적화 중. 고객에게 추가적인 사이즈 부담은 주지 않도록 설계 중.
Q. 외부 D2D 인터페이스는 HBM5에서 처음 적용되나?
송: 현재는 그렇게 포지셔닝.
Q. 외부 파트너 IP를 사용하는 건가?
송: 가장 최적화된 솔루션 제공을 위해 외부 리소스 활용. 어떤 파트너사인지는 공개불가.
Q. 베이스다이를 4나노 대신 2나노를 쓰는 차별점은?
송: 삼성은 세계 최초 GAA 도입 이후 3~4년 데이터 축적. 현재 내부적으로 GAA 트랜지스터 결과가 목표대로 나오고 있음.
Q. 목업 보니 20단. HBM5의 최종단인가?
송: 12단 16단 20단 정도로 생각 중. 그 이상의 스펙도 내부 연구 중. 고객 고용량 요구 증가 시 대응 가능하도록 준비 중.
Q. 모두 Hybrid Bonding 적용 제품인가?
송: HCB 기술은 삼성이 리딩. 하지만 시장 상황, 생산 capacity, 고객 적용 등을 고려해 deployment 시점을 결정할 계획. 중요한 것은 당장이라도 준비할 수 있는 기술을 가지고 있다는 것.
Q. HPB의 트레이드오프는?
송: 아까 얘기했듯이 코어다이가 줄어드는 상황에서의 최적화. 디자인부터 패키지까지 전체 최적화 필요.
삼성이 가장 잘할 수 있는 건 각 요소들의 orchestration.
Q. 1d D램 양산 시점은?
송: 정확한 양산 시점은 공개 어려움. HBM5 이후 세대 정도에는 가능하지 않을까 생각. (현재 로드맵으로는 HBM5E에 적용 계획임).
개발은 매우 스무스하게 진행 중. 특별한 허들은 아직 없음.
Q. B1b D램은?
송: 스케일링의 한계가 조금씩 오고 있다고 기술적으로 판단됨. 갈 수 있는 옵션들은 상당히 많고, 나름 모든 옵션에서 연구소 단계에서는 성과들이 조금씩 나오고 있음.
#삼성전자 #HBM5
Forwarded from 루팡
TrendForce: HBM 공급 부족과 2027년 가격 급등 전망
2026년 6월 2일, TrendForce의 최신 시장 분석에 따르면, HBM 시장은 공급 부족 심화와 함께 공급업체의 가격 결정력이 더욱 강력해질 것으로 전망됩니다.
1. HBM 가격 및 수익성 현황
가격 반영의 지연: 2025년 하반기부터 일반 DRAM 가격이 급등했음에도 불구하고, HBM은 주요 공급사들이 연간 가격 계약 방식을 채택하고 있어 분기별 시장 가격 변동이 즉각적으로 반영되지 못했습니다.
수익성 역전: 2026년 1분기부터 HBM의 웨이퍼당 수익이 DDR5 64GB RDIMM보다 낮아졌습니다. 이에 따라 공급사들은 HBM과 일반 DRAM 간의 생산 비중을 재조정하며 수익성 확보에 나서고 있습니다.
2. 2027년 가격 급등 전망
HBM4로의 전환: 현재 시장은 2027년 주력 세대가 될 HBM4 공급 계약 협상 단계에 진입했습니다.
공급 부족 심화: HBM은 AI 훈련 및 추론 인프라의 핵심 부품입니다. 더 커진 다이(Die) 사이즈와 증가하는 수요로 인해 일반 DRAM 생산 능력이 잠식되는 ‘구축 효과(Crowding-out effect)’가 2027년에는 더욱 심화될 것입니다. 이는 공급업체들이 2027년 HBM 협상에서 가격을 대폭 인상할 수 있는 강력한 근거가 되고 있습니다.
3. AI 수요 증가에 따른 HBM 성장 동력
2026년 동력: AI ASIC(주문형 반도체)의 용량 업그레이드가 핵심입니다. AI 칩당 HBM 탑재 용량이 기존 96GB/192GB에서 216GB/288GB로 크게 증가할 것으로 보입니다.
2027년 동력: 엔비디아의 ‘루빈 울트라(Rubin Ultra)’ 플랫폼이 등장하면서 GPU당 HBM 탑재 용량이 384GB까지 확대될 전망입니다. 또한, 구글 TPU와 같은 AI ASIC 플랫폼의 배포 물량 증가가 HBM 비트(bit) 수요를 더욱 가속화할 것입니다.
4. 생산 비중 확대
상위 3개 메모리 공급업체의 전체 DRAM 웨이퍼 투입량 중 HBM이 차지하는 비중은 2025년 18%에서 2026년 22%, 2027년 30%까지 확대될 것으로 예상됩니다. 전체 DRAM 비트 공급량 중 HBM이 차지하는 비중 또한 같은 기간 8%에서 13%까지 증가할 전망입니다.
결론적으로, HBM 시장은 AI 기술 발전과 함께 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이에 따른 생산 자원 배분 문제로 인해 2027년에는 HBM 가격이 현재보다 몇 배 더 급등할 가능성이 높습니다.
https://www.trendforce.com/presscenter/news/20260602-13074.html
2026년 6월 2일, TrendForce의 최신 시장 분석에 따르면, HBM 시장은 공급 부족 심화와 함께 공급업체의 가격 결정력이 더욱 강력해질 것으로 전망됩니다.
1. HBM 가격 및 수익성 현황
가격 반영의 지연: 2025년 하반기부터 일반 DRAM 가격이 급등했음에도 불구하고, HBM은 주요 공급사들이 연간 가격 계약 방식을 채택하고 있어 분기별 시장 가격 변동이 즉각적으로 반영되지 못했습니다.
수익성 역전: 2026년 1분기부터 HBM의 웨이퍼당 수익이 DDR5 64GB RDIMM보다 낮아졌습니다. 이에 따라 공급사들은 HBM과 일반 DRAM 간의 생산 비중을 재조정하며 수익성 확보에 나서고 있습니다.
2. 2027년 가격 급등 전망
HBM4로의 전환: 현재 시장은 2027년 주력 세대가 될 HBM4 공급 계약 협상 단계에 진입했습니다.
공급 부족 심화: HBM은 AI 훈련 및 추론 인프라의 핵심 부품입니다. 더 커진 다이(Die) 사이즈와 증가하는 수요로 인해 일반 DRAM 생산 능력이 잠식되는 ‘구축 효과(Crowding-out effect)’가 2027년에는 더욱 심화될 것입니다. 이는 공급업체들이 2027년 HBM 협상에서 가격을 대폭 인상할 수 있는 강력한 근거가 되고 있습니다.
3. AI 수요 증가에 따른 HBM 성장 동력
2026년 동력: AI ASIC(주문형 반도체)의 용량 업그레이드가 핵심입니다. AI 칩당 HBM 탑재 용량이 기존 96GB/192GB에서 216GB/288GB로 크게 증가할 것으로 보입니다.
2027년 동력: 엔비디아의 ‘루빈 울트라(Rubin Ultra)’ 플랫폼이 등장하면서 GPU당 HBM 탑재 용량이 384GB까지 확대될 전망입니다. 또한, 구글 TPU와 같은 AI ASIC 플랫폼의 배포 물량 증가가 HBM 비트(bit) 수요를 더욱 가속화할 것입니다.
4. 생산 비중 확대
상위 3개 메모리 공급업체의 전체 DRAM 웨이퍼 투입량 중 HBM이 차지하는 비중은 2025년 18%에서 2026년 22%, 2027년 30%까지 확대될 것으로 예상됩니다. 전체 DRAM 비트 공급량 중 HBM이 차지하는 비중 또한 같은 기간 8%에서 13%까지 증가할 전망입니다.
결론적으로, HBM 시장은 AI 기술 발전과 함께 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이에 따른 생산 자원 배분 문제로 인해 2027년에는 HBM 가격이 현재보다 몇 배 더 급등할 가능성이 높습니다.
https://www.trendforce.com/presscenter/news/20260602-13074.html
TrendForce
Tight DRAM Supply Gives Suppliers Greater Pricing Power in HBM, with HBM Contract Prices Expected to Surge Multiples Higher in…
Sharp increases in conventional DRAM prices since the second half of 2025 have reflected an increasingly tight supply-demand environment. However, the annual pricing mechanism adopted by the three major suppliers for HBM has prevented contract prices from…
Forwarded from 벨루가의 주식 헤엄치기
속보: HBM 가격, 2027년에 큰 폭 상승 전망 — 메모리 3사가 HBM4 계약 가격 인상 추진 (TrendForce)
TrendForce에 따르면 일반 DRAM 가격은 공급 부족으로 이미 급등했지만, HBM 계약 가격은 연 단위 협상 구조로 인해 가격 상승이 상대적으로 지연되고 있습니다.
2027년 공급분에 대한 HBM4 가격 협상이 2026년 2분기부터 본격화될 것으로 예상되며, 이에 따라 HBM 가격이 DRAM 시장의 공급 부족 상황을 반영하며 큰 폭으로 상승할 가능성이 제기되고 있습니다.
TrendForce에 따르면 일반 DRAM 가격은 공급 부족으로 이미 급등했지만, HBM 계약 가격은 연 단위 협상 구조로 인해 가격 상승이 상대적으로 지연되고 있습니다.
2027년 공급분에 대한 HBM4 가격 협상이 2026년 2분기부터 본격화될 것으로 예상되며, 이에 따라 HBM 가격이 DRAM 시장의 공급 부족 상황을 반영하며 큰 폭으로 상승할 가능성이 제기되고 있습니다.
Forwarded from 에테르의 일본&미국 리서치
JP모건) 키옥시아 2026 Investor Day; Capex와 NAND 성장률 상향, LTA 진전, 자사주 매입보다 배당 선호, 기술 업데이트는 투자자들이 대체로 예상했던 수준
1. Capex, NAND 수요 성장: 경영진은 FY3/27 Capex를 4,700억 엔으로 상향했고, FY3/28도 비슷한 수준으로 제시했습니다. 이는 JP모건 추정치 4,500억 엔/4,800억 엔과 비교됩니다. 또한 AI 추론이 KV 캐시 수요를 견인하고 있다며 업계 NAND CAGR 전망을 +22%로 상향했는데, 이는 시장 기대와 일치합니다. 투자자들은 추가적인 그린필드 클린룸 생산능력에 대해 질문했습니다. 경영진은 기존 요카이치와 기타카미 팹 공간으로 22% CAGR 성장을 수용할 수 있다고 밝혔지만, FY29~30부터는 확장을 위해 준비돼 있는 기타카미 K3, 즉 세 번째 건물에 대해 논의 중이라고 설명했습니다. CY28까지 데이터센터 매출 비중 60%, CY26 말까지 BiCS8 전환율 80%를 제시했으며, 두 가지 모두 기대치와 일치합니다.
2. LTA: 경영진은 시장이 예상했던 것처럼 FY28~29까지 이어지는 다년 LTA를 제시했습니다. 기존 1년 계약에서 기간이 늘어난 것입니다. FY28 이후까지 사업의 상당 비중이 LTA로 커버될 전망입니다. 이와 관련해 여러 투자자 질문이 나온 뒤, 경영진은 LTA 체결에서 진전을 보이고 있다고 밝혔습니다.
3. 배당: 회사는 F1Q26에 순현금 포지션으로 복귀할 것으로 전망했으며, FY27부터 배당을 지급할 가능성이 높다고 밝혔습니다. 경영진은 현금흐름의 50%를 주주환원에 사용할 수 있고, M&A가 없다면 100%도 가능하다는 예시를 들었습니다. 다만 이는 고정된 정책은 아니라고 설명했습니다. 일부 투자자들이 요청했던 자사주 매입에 대해서는 언급하지 않았으며, JP모건의 기본 가정도 배당 지급이었습니다.
4. 기술: 경영진은 FY26~28 R&D를 연간 2,300억 엔으로 상향했습니다. 이는 JP모건 추정 범위인 1,500억~1,600억 엔을 웃도는 수준입니다. 이는 신규 메모리, 연간 10%의 원가 절감을 예상하는 BiCS Gen 10/11, 그리고 데이터센터용 엔비디아 Super High IOPS 같은 신규 영역에 기반한 것입니다. 경영진은 많은 투자자들이 예상했던 것처럼 BiCS8 기술이 CBA 기술을 채택한다고 강조했습니다. CBA는 메모리와 CMOS를 분리한 뒤 접합하는 본딩 공정으로, 단일 패키지에 32개 다이를 적층해 초고용량을 구현할 수 있게 합니다. BiCS10은 332단 구조를 기반으로 할 예정이며, 경영진은 이것이 경쟁사의 400단 제품 대비 전력, 효율, 신뢰성 측면에서 더 우수함을 보여준다고 보고 있습니다. 또한 CBA 기술을 계속 채택할 계획입니다.
5. 투자자 피드백: 전반적으로 내용은 대체로 예상 범위 내였던 것으로 보입니다. 투자자들은 주주환원과 관련해 보다 구체적인 배당성향에 대한 명확성을 요구했고, Capex와 관련해서는 시장이 FY29~30 계획을 기다리고 있으며, LTA가 최종적으로 확정되는 과정에서 추가 코멘트를 기대하고 있습니다. 주가는 이날 강한 랠리 이후 거래량이 적은 시간외 시장 시장에서 3% 하락했습니다.
1. Capex, NAND 수요 성장: 경영진은 FY3/27 Capex를 4,700억 엔으로 상향했고, FY3/28도 비슷한 수준으로 제시했습니다. 이는 JP모건 추정치 4,500억 엔/4,800억 엔과 비교됩니다. 또한 AI 추론이 KV 캐시 수요를 견인하고 있다며 업계 NAND CAGR 전망을 +22%로 상향했는데, 이는 시장 기대와 일치합니다. 투자자들은 추가적인 그린필드 클린룸 생산능력에 대해 질문했습니다. 경영진은 기존 요카이치와 기타카미 팹 공간으로 22% CAGR 성장을 수용할 수 있다고 밝혔지만, FY29~30부터는 확장을 위해 준비돼 있는 기타카미 K3, 즉 세 번째 건물에 대해 논의 중이라고 설명했습니다. CY28까지 데이터센터 매출 비중 60%, CY26 말까지 BiCS8 전환율 80%를 제시했으며, 두 가지 모두 기대치와 일치합니다.
2. LTA: 경영진은 시장이 예상했던 것처럼 FY28~29까지 이어지는 다년 LTA를 제시했습니다. 기존 1년 계약에서 기간이 늘어난 것입니다. FY28 이후까지 사업의 상당 비중이 LTA로 커버될 전망입니다. 이와 관련해 여러 투자자 질문이 나온 뒤, 경영진은 LTA 체결에서 진전을 보이고 있다고 밝혔습니다.
3. 배당: 회사는 F1Q26에 순현금 포지션으로 복귀할 것으로 전망했으며, FY27부터 배당을 지급할 가능성이 높다고 밝혔습니다. 경영진은 현금흐름의 50%를 주주환원에 사용할 수 있고, M&A가 없다면 100%도 가능하다는 예시를 들었습니다. 다만 이는 고정된 정책은 아니라고 설명했습니다. 일부 투자자들이 요청했던 자사주 매입에 대해서는 언급하지 않았으며, JP모건의 기본 가정도 배당 지급이었습니다.
4. 기술: 경영진은 FY26~28 R&D를 연간 2,300억 엔으로 상향했습니다. 이는 JP모건 추정 범위인 1,500억~1,600억 엔을 웃도는 수준입니다. 이는 신규 메모리, 연간 10%의 원가 절감을 예상하는 BiCS Gen 10/11, 그리고 데이터센터용 엔비디아 Super High IOPS 같은 신규 영역에 기반한 것입니다. 경영진은 많은 투자자들이 예상했던 것처럼 BiCS8 기술이 CBA 기술을 채택한다고 강조했습니다. CBA는 메모리와 CMOS를 분리한 뒤 접합하는 본딩 공정으로, 단일 패키지에 32개 다이를 적층해 초고용량을 구현할 수 있게 합니다. BiCS10은 332단 구조를 기반으로 할 예정이며, 경영진은 이것이 경쟁사의 400단 제품 대비 전력, 효율, 신뢰성 측면에서 더 우수함을 보여준다고 보고 있습니다. 또한 CBA 기술을 계속 채택할 계획입니다.
5. 투자자 피드백: 전반적으로 내용은 대체로 예상 범위 내였던 것으로 보입니다. 투자자들은 주주환원과 관련해 보다 구체적인 배당성향에 대한 명확성을 요구했고, Capex와 관련해서는 시장이 FY29~30 계획을 기다리고 있으며, LTA가 최종적으로 확정되는 과정에서 추가 코멘트를 기대하고 있습니다. 주가는 이날 강한 랠리 이후 거래량이 적은 시간외 시장 시장에서 3% 하락했습니다.
Forwarded from 에테르의 일본&미국 리서치
JP모건) 브로드컴; AI 네트워킹 실리콘에서 Broadcom의 리더십이 더 강화되고 있으며, Tomahawk 6 램프가 FY27 AI 네트워킹 매출의 폭발적 성장을 견인할 것. TP $500.
Broadcom은 클라우드·하이퍼스케일 데이터센터용 Ethernet 스위칭/라우팅 칩셋에서 약 70%의 1위 점유율을 유지하고 있으며, Tomahawk 제품군을 중심으로 2년마다 성능을 2배 높이는 로드맵을 이어가고 있습니다. 보고서는 이 2년 주기와 높은 R&D/IP 진입장벽 때문에 Broadcom이 경쟁사보다 한두 세대 앞서 있다고 평가합니다.
현재 주력인 Tomahawk 5는 5nm 기반, 51.2Tbps 처리량, 800G 광연결을 지원하며 2023년부터 양산 중입니다. 차세대 Tomahawk 6는 3nm 기반, 102.4Tbps 처리량, 1.6T 광연결을 지원하고 있으며, 현재 고속 양산 램프에 들어간 것으로 추정됩니다. 보고서는 Tomahawk 6가 NVIDIA보다 6~9개월, Marvell과 Cisco보다 12개월 이상 앞서 출하되고 있다고 봅니다.
AI 네트워킹 매출 전망도 매우 공격적입니다. Broadcom의 AI 네트워킹 실리콘 매출은 올해 3배 이상 성장하고, FY27에는 다시 2배 이상 증가해 450억 달러 이상에 이를 것으로 추정됩니다. 이는 Broadcom 전체 AI 매출의 약 28% 수준으로, Tomahawk 6 램프와 1.6T 광전환 사이클이 핵심 성장 동력입니다.
보고서는 Tomahawk 6 램프가 Broadcom 역사상 가장 빠른 네트워킹 제품 램프 중 하나가 될 가능성이 높다고 평가합니다. 특히 Tomahawk 6는 내년 물량이 거의 매진된 것으로 보이며, Google, Meta, Amazon, Microsoft, Alibaba, Oracle, ByteDance, Tencent 같은 대형 클라우드·AI 클러스터뿐 아니라 OpenAI ASIC 클러스터와 Anthropic TPU 클러스터에도 채택될 것으로 보고 있습니다.
기술적으로는 Tomahawk 6가 200Gbps/lane SERDES, 장거리 “Condor” I/O, 향후 CPO 구조, Thor 스마트 NIC 및 DPU 생태계 지원을 포함합니다. 또한 AI 클러스터에 필요한 cognitive routing, 혼잡 관리, 부하 분산, 텔레메트리 같은 기능이 강화되고 있으며, 100만 개 이상 XPU 클러스터를 목표로 하는 Ultra Ethernet Consortium 규격 일부도 선제적으로 반영하는 것으로 보입니다.
Tomahawk 외에도 FY27 AI 네트워킹 매출에는 Jericho 4, Tomahawk Ultra, 1.6T 3nm PAM4 DSP가 기여할 전망입니다. Jericho 4는 scale-across 라우터 플랫폼, Tomahawk Ultra는 scale-up Ethernet 네트워킹 플랫폼으로, Broadcom이 AI 네트워킹 전 영역에서 포트폴리오를 확장하고 있다는 점이 강조됩니다.
결론적으로 보고서는 Broadcom이 AI 데이터센터 네트워킹 업그레이드 사이클, 특히 800G에서 1.6T로 넘어가는 전환에서 가장 직접적인 수혜를 받을 것으로 봅니다. FY27 네트워킹 성장 전망도 보수적일 수 있으며, 향후 수년간 클라우드·AI 네트워킹 실리콘 사업이 50% 이상 CAGR로 성장할 수 있다고 판단합니다. 이에 따라 AVGO에 대한 Overweight 의견을 재확인했습니다.
*GPT로 요약함
Broadcom은 클라우드·하이퍼스케일 데이터센터용 Ethernet 스위칭/라우팅 칩셋에서 약 70%의 1위 점유율을 유지하고 있으며, Tomahawk 제품군을 중심으로 2년마다 성능을 2배 높이는 로드맵을 이어가고 있습니다. 보고서는 이 2년 주기와 높은 R&D/IP 진입장벽 때문에 Broadcom이 경쟁사보다 한두 세대 앞서 있다고 평가합니다.
현재 주력인 Tomahawk 5는 5nm 기반, 51.2Tbps 처리량, 800G 광연결을 지원하며 2023년부터 양산 중입니다. 차세대 Tomahawk 6는 3nm 기반, 102.4Tbps 처리량, 1.6T 광연결을 지원하고 있으며, 현재 고속 양산 램프에 들어간 것으로 추정됩니다. 보고서는 Tomahawk 6가 NVIDIA보다 6~9개월, Marvell과 Cisco보다 12개월 이상 앞서 출하되고 있다고 봅니다.
AI 네트워킹 매출 전망도 매우 공격적입니다. Broadcom의 AI 네트워킹 실리콘 매출은 올해 3배 이상 성장하고, FY27에는 다시 2배 이상 증가해 450억 달러 이상에 이를 것으로 추정됩니다. 이는 Broadcom 전체 AI 매출의 약 28% 수준으로, Tomahawk 6 램프와 1.6T 광전환 사이클이 핵심 성장 동력입니다.
보고서는 Tomahawk 6 램프가 Broadcom 역사상 가장 빠른 네트워킹 제품 램프 중 하나가 될 가능성이 높다고 평가합니다. 특히 Tomahawk 6는 내년 물량이 거의 매진된 것으로 보이며, Google, Meta, Amazon, Microsoft, Alibaba, Oracle, ByteDance, Tencent 같은 대형 클라우드·AI 클러스터뿐 아니라 OpenAI ASIC 클러스터와 Anthropic TPU 클러스터에도 채택될 것으로 보고 있습니다.
기술적으로는 Tomahawk 6가 200Gbps/lane SERDES, 장거리 “Condor” I/O, 향후 CPO 구조, Thor 스마트 NIC 및 DPU 생태계 지원을 포함합니다. 또한 AI 클러스터에 필요한 cognitive routing, 혼잡 관리, 부하 분산, 텔레메트리 같은 기능이 강화되고 있으며, 100만 개 이상 XPU 클러스터를 목표로 하는 Ultra Ethernet Consortium 규격 일부도 선제적으로 반영하는 것으로 보입니다.
Tomahawk 외에도 FY27 AI 네트워킹 매출에는 Jericho 4, Tomahawk Ultra, 1.6T 3nm PAM4 DSP가 기여할 전망입니다. Jericho 4는 scale-across 라우터 플랫폼, Tomahawk Ultra는 scale-up Ethernet 네트워킹 플랫폼으로, Broadcom이 AI 네트워킹 전 영역에서 포트폴리오를 확장하고 있다는 점이 강조됩니다.
결론적으로 보고서는 Broadcom이 AI 데이터센터 네트워킹 업그레이드 사이클, 특히 800G에서 1.6T로 넘어가는 전환에서 가장 직접적인 수혜를 받을 것으로 봅니다. FY27 네트워킹 성장 전망도 보수적일 수 있으며, 향후 수년간 클라우드·AI 네트워킹 실리콘 사업이 50% 이상 CAGR로 성장할 수 있다고 판단합니다. 이에 따라 AVGO에 대한 Overweight 의견을 재확인했습니다.
*GPT로 요약함
Forwarded from 에테르의 일본&미국 리서치
Citi) Computex 2026 핵심 시사점: 개인용 AI, AI CPU, 피지컬 AI
CITI의 견해
대만에서 열린 Computex 2026 기간 동안 Nvidia, 담당 애널리스트 Atif Malik은 개인용 AI, AI CPU, 피지컬 AI 전반에 걸쳐 주요 업데이트를 공유했습니다. RTX Spark와 DGX Station은 기존 노트북/데스크톱 PC 대비 10배 이상 높은 DRAM 탑재량을 요구하기 때문에, DRAM 수요에 강한 업사이드가 있을 것으로 예상합니다. Vera CPU는 AI 추론에 힘입어 서버 DDR5와 SoCAMM2 수요를 견인할 것으로 보이며, 피지컬 AI로의 전환이 진행되면서 메모리 산업의 구조적 성장도 추가로 뒷받침될 전망입니다.
1. 개인용 AI: RTX Spark, N1X 칩, DGX Station — Nvidia는 GTC Taipei 기조연설에서 Windows AI PC 제품을 공개했습니다. 이는 대형 AI 모델과 에이전트를 클라우드가 아니라 로컬에서 구동하는 것을 목표로 합니다. N1X 칩 기반의 RTX Spark는 128GB LPDDR5X 메모리를 탑재하고, 최대 1페타플롭의 FP4 AI 성능과 600GB/s의 NVLink-C2C 대역폭을 제공합니다. RTX Spark를 통해 사용자는 최대 약 1,200억 개 파라미터 규모의 AI 모델을 실행할 수 있습니다. Nvidia는 또한 Windows용 데스크톱 PC인 DGX Station을 공개했는데, 이는 최대 748GB 메모리, 252GB HBM3e와 496GB LPDDR5X, 최대 20페타플롭의 FP4 연산 성능을 제공하며 최대 1조 개 파라미터 규모의 AI 모델을 실행할 수 있습니다. Nvidia의 새로운 개인용 AI PC는 기존 노트북의 평균 DRAM 탑재량 약 12GB 대비 10배 이상 많은 DRAM, 즉 128GB를 탑재합니다. 또한 데스크톱 PC 측면에서도 Nvidia는 748GB 메모리를 탑재한 DGX Station을 제공하고 있으며, 이는 일반 서버 DRAM 평균 탑재량인 600GB보다 높은 수준입니다.
2. AI CPU: Vera CPU — Nvidia는 Vera CPU가 본격 양산 중이며, 에이전틱 AI, 강화학습, 데이터 처리 등 워크로드 전반에서 x86 프로세서 대비 약 1.8배 빠른 작업 완료 속도를 제공한다고 밝혔습니다. Vera는 Olympus라는 커스텀 코어를 기반으로 하며, 88개 코어와 최대 1.2TB/s 대역폭의 LPDDR5X 메모리 서브시스템을 갖추고 있습니다. Vera는 호스트 CPU 역할을 하며 최대 1.8TB/s의 CPU-GPU 대역폭을 제공하고, BlueField-4 STX AI 스토리지 플랫폼에 통합됩니다. 당사는 AI CPU 수요가 서버 DDR5와 SoCAMM2 메모리 수요를 견인할 것으로 전망합니다. 이는 최근 보고서인 “Samsung Electronics (005930.KS): Sustained Memory ASP Momentum; Raise TP to W460k”에서 강조한 내용과 일치합니다.
3. 피지컬 AI: Cosmos 3 출시 — Nvidia는 피지컬 AI를 위한 오픈 프런티어 파운데이션 모델이자 세계 최초의 완전 개방형 ‘옴니모델’인 Cosmos 3를 출시했습니다. Cosmos 3는 텍스트, 이미지, 비디오, 사운드, 행동을 네이티브로 이해하고 생성할 수 있으며, 높은 물리 정확도를 바탕으로 피지컬 AI의 학습 및 평가 주기를 수개월에서 수일로 단축합니다. 모델은 세 가지 등급으로 제공됩니다. Cosmos 3 Super는 로보틱스/자율주행 후속 학습을 위한 최고 정확도 모델이고, Cosmos 3 Nano는 빠른 비디오 및 행동 추론용 모델이며, Cosmos 3 Edge는 실시간 엣지 추론용 모델입니다.
4. 시사점 — AI 추론 수요가 GPU에서 CPU로 확장됨에 따라 서버 DDR5와 SoCAMM2 수요가 추가로 증가할 것으로 전망합니다. 당사가 개인용 AI 심층 보고서인 “Global Semiconductors – The AI Hardware Shift in IT Devices: The Era of Personal AI Server Begins”에서 강조했듯이, AI 메모리 수요는 중앙집중형 컴퓨팅에서 분산형 컴퓨팅으로 확장될 것으로 판단합니다. 이에 따라 삼성전자와 같은 한국 메모리 공급업체가 누릴 수 있는 잠재적 업사이드는 더욱 뚜렷해질 것으로 봅니다.
CITI의 견해
대만에서 열린 Computex 2026 기간 동안 Nvidia, 담당 애널리스트 Atif Malik은 개인용 AI, AI CPU, 피지컬 AI 전반에 걸쳐 주요 업데이트를 공유했습니다. RTX Spark와 DGX Station은 기존 노트북/데스크톱 PC 대비 10배 이상 높은 DRAM 탑재량을 요구하기 때문에, DRAM 수요에 강한 업사이드가 있을 것으로 예상합니다. Vera CPU는 AI 추론에 힘입어 서버 DDR5와 SoCAMM2 수요를 견인할 것으로 보이며, 피지컬 AI로의 전환이 진행되면서 메모리 산업의 구조적 성장도 추가로 뒷받침될 전망입니다.
1. 개인용 AI: RTX Spark, N1X 칩, DGX Station — Nvidia는 GTC Taipei 기조연설에서 Windows AI PC 제품을 공개했습니다. 이는 대형 AI 모델과 에이전트를 클라우드가 아니라 로컬에서 구동하는 것을 목표로 합니다. N1X 칩 기반의 RTX Spark는 128GB LPDDR5X 메모리를 탑재하고, 최대 1페타플롭의 FP4 AI 성능과 600GB/s의 NVLink-C2C 대역폭을 제공합니다. RTX Spark를 통해 사용자는 최대 약 1,200억 개 파라미터 규모의 AI 모델을 실행할 수 있습니다. Nvidia는 또한 Windows용 데스크톱 PC인 DGX Station을 공개했는데, 이는 최대 748GB 메모리, 252GB HBM3e와 496GB LPDDR5X, 최대 20페타플롭의 FP4 연산 성능을 제공하며 최대 1조 개 파라미터 규모의 AI 모델을 실행할 수 있습니다. Nvidia의 새로운 개인용 AI PC는 기존 노트북의 평균 DRAM 탑재량 약 12GB 대비 10배 이상 많은 DRAM, 즉 128GB를 탑재합니다. 또한 데스크톱 PC 측면에서도 Nvidia는 748GB 메모리를 탑재한 DGX Station을 제공하고 있으며, 이는 일반 서버 DRAM 평균 탑재량인 600GB보다 높은 수준입니다.
2. AI CPU: Vera CPU — Nvidia는 Vera CPU가 본격 양산 중이며, 에이전틱 AI, 강화학습, 데이터 처리 등 워크로드 전반에서 x86 프로세서 대비 약 1.8배 빠른 작업 완료 속도를 제공한다고 밝혔습니다. Vera는 Olympus라는 커스텀 코어를 기반으로 하며, 88개 코어와 최대 1.2TB/s 대역폭의 LPDDR5X 메모리 서브시스템을 갖추고 있습니다. Vera는 호스트 CPU 역할을 하며 최대 1.8TB/s의 CPU-GPU 대역폭을 제공하고, BlueField-4 STX AI 스토리지 플랫폼에 통합됩니다. 당사는 AI CPU 수요가 서버 DDR5와 SoCAMM2 메모리 수요를 견인할 것으로 전망합니다. 이는 최근 보고서인 “Samsung Electronics (005930.KS): Sustained Memory ASP Momentum; Raise TP to W460k”에서 강조한 내용과 일치합니다.
3. 피지컬 AI: Cosmos 3 출시 — Nvidia는 피지컬 AI를 위한 오픈 프런티어 파운데이션 모델이자 세계 최초의 완전 개방형 ‘옴니모델’인 Cosmos 3를 출시했습니다. Cosmos 3는 텍스트, 이미지, 비디오, 사운드, 행동을 네이티브로 이해하고 생성할 수 있으며, 높은 물리 정확도를 바탕으로 피지컬 AI의 학습 및 평가 주기를 수개월에서 수일로 단축합니다. 모델은 세 가지 등급으로 제공됩니다. Cosmos 3 Super는 로보틱스/자율주행 후속 학습을 위한 최고 정확도 모델이고, Cosmos 3 Nano는 빠른 비디오 및 행동 추론용 모델이며, Cosmos 3 Edge는 실시간 엣지 추론용 모델입니다.
4. 시사점 — AI 추론 수요가 GPU에서 CPU로 확장됨에 따라 서버 DDR5와 SoCAMM2 수요가 추가로 증가할 것으로 전망합니다. 당사가 개인용 AI 심층 보고서인 “Global Semiconductors – The AI Hardware Shift in IT Devices: The Era of Personal AI Server Begins”에서 강조했듯이, AI 메모리 수요는 중앙집중형 컴퓨팅에서 분산형 컴퓨팅으로 확장될 것으로 판단합니다. 이에 따라 삼성전자와 같은 한국 메모리 공급업체가 누릴 수 있는 잠재적 업사이드는 더욱 뚜렷해질 것으로 봅니다.