반응형 SK하이닉스11 초호황기 진입한 메모리 반도체: 규제 완화 초호황기 진입한 메모리 반도체: 규제 완화·국민성장펀드가 SK하이닉스에 주는 기회금산분리(지주사 규제) 완화 검토와 국민성장펀드의 대규모 자금 투입 가능성이 동시에 부상했습니다. SK하이닉스와 관련 밸류체인에 미칠 영향과 투자 포인트를 일반 투자자 눈높이에서 정리합니다. 목차 1. 규제 완화 + 유동성 공급: 이례적 시그널 2. 지주회사 규제 완화(공정거래법 개정) — 핵심 요약 3. 국민성장펀드와 용인 반도체 클러스터 4. SK하이닉스에 미칠 영향과 전략 포인트 5. 투자 관점: 주목할 섹터 및 종목 6. 결론 및 투자 체크리스트1. 규제 완화 + 유동성 공급: 이례적 시그널메모리 산업은 AI 수요 폭증으로 수요 구조가 장기화되는 국면에 진입했습니다. 이런 가운데 지주사 규제 완화와 국민성장펀드의 동시.. 2025. 12. 5. 엔비디아 소캠2 공급 확대 전망 엔비디아 소캠2 공급 확대 전망: 왜 ‘삼성전자’가 핵심 수혜주인가?AI 서버 구조가 빠르게 변화하면서 메모리 시장에도 새로운 기회가 열리고 있습니다. 그 중심에는 엔비디아의 차세대 CPU 플랫폼 ‘베라(Vera)’, 그리고 이를 뒷받침하는 **2세대 소캠(SOCAMM, 이하 소캠2)**이 있습니다.최근 업계에서는 삼성전자가 소캠2 물량의 절반 이상을 공급할 수 있다는 분석이 제기되며 투자자들의 관심이 커지고 있습니다. 소캠2 기술의 핵심, 삼성전자·SK하이닉스 등 관련 기업의 수혜 포인트, 투자 관점에서의 기대·리스크 요인을 쉽고 명확하게 정리합니다. 🔍 소캠2가 무엇이고 왜 중요한가?소캠(SOCAMM)은 CPU 바로 옆에 장착되는 모듈형 메모리입니다.HBM처럼 대역폭을 높이면서도, LPDDR 기반이.. 2025. 12. 3. DRAM WFE 패러다임 | 메모리 가격 강세 뉴스 2026~2027년 반도체 장비(WFE) 대호황 전망DRAM·TSMC가 이끄는 새로운 WFE 패러다임 완전 분석반도체 시장은 AI 수요 폭발과 기술 전환이 맞물리면서 2026~2027년을 기점으로 또 한 번의 대규모 장비 투자 사이클에 진입하고 있습니다. 최근 모건스탠리는 2027년 WFE(웨이퍼 팹 장비) 시장 전망치를 기존 대비 크게 상향 조정하며, “DRAM과 파운드리/로직이 새로운 성장 축이 될 것”이라고 강조했습니다.여기에 최신 TrendForce 뉴스까지 더해 보면, 삼성전자와 SK하이닉스의 공급 전략 변화가 메모리 시장의 사이클을 더 길게, 더 강하게 유지시키는 방향으로 전개되고 있다는 점도 매우 중요한 포인트입니다.아래에서 전방 시장 전망, DRAM·NAND·파운드리별 투자 변화, 장비 업.. 2025. 12. 3. 2026년 메모리 생산능력 ‘완판’ 2026년 메모리 생산능력 ‘완판’… 글로벌 CSP, 2년 장기계약(LTA) 전쟁 시작됐다AI 수요 폭발로 글로벌 메모리 시장이 사상 초유의 대규모 공급 부족 국면에 진입했다. 업계에서는 2026년 생산능력이 이미 사실상 매진되었으며, 미국·중국 빅테크 CSP들은 1~2년짜리 장기공급계약(LTA)을 요구하며 2027~2028년 물량 확보 경쟁에 본격 뛰어들었다는 평가가 나온다. AI가 촉발한 ‘극단적 메모리 부족’… CSP의 재고 축적 경쟁 가속화AI 인프라 투자가 폭발하면서 서버용 DRAM·NAND가 최대 수요처로 부상했다.특히 CSP들은 대규모 자금을 보유한 만큼 2025년 하반기부터 예상 수요를 크게 상회하는 수준의 선제적 구매를 단행하고 있다.실제 소비량보다 많은 물량을 선점경쟁사보다 먼저 물량을.. 2025. 11. 28. AI 버블론, 새로운 논거로 등장한 GPU 감가상각 이슈 AI 버블론, 새로운 논거로 등장한 GPU 감가상각 이슈최근 투자 시장에서는 다시 한 번 ‘AI 버블’ 논의가 뜨겁게 떠오르고 있습니다. 이전에는 ‘순환 투자’나 ‘왼발이 오른발을 밟는 구조’라는 서사가 중심이었지만, 이번엔 GPU 감가상각(depreciation)이 새로운 논거로 등장했습니다. 즉, “AI 버블은 GPU 회계 착시다”라는 주장이 퍼지고 있는 것이죠.1️⃣ GPU 실제 사용 수명 2~3년설의 근거이 주장은 Meta의 Llama 3 기술 보고서에서 비롯됐습니다. 보고서에 따르면 Meta는 Llama 3.1 405B 모델 훈련 시 H100 GPU 16,384개를 사용했고, 54일간 훈련 과정에서 총 466회 중단(interruption)이 발생했습니다. 그중 419회는 비계획적 장애였죠.평균.. 2025. 11. 12. 이전 1 2 다음 반응형
