[투자 인사이트 -T] 반도체, 낸드, 파운드리, 에너지, 유가, 오프쇼어, 바이오, AI
울렁이는 세상 속에서 각자만의 템포를 찾아가시길
3주가 금방 지나가는 걸 보니, 26년도 금방 지나갈 것 같습니다.
오늘은 크게 반도체, 에너지, 바이오 w/AI에 대해서 다룹니다.
#반도체
#NAND #eSSD
저번 글에서 NAND를 주목해볼 필요가 있다고 언급했는데, 시장에서 NAND 쪽을 굉장히 강하게 pricing 중. SNDK는 YTD +100% 달성. 참고로 올해 1달도 안 지남.
강해령
이는 베라루빈에서 eSSD의 역할이 대두되고 있기 때문. 기존 GPU가 처리하던 KV캐시를 '추론 컨텍스트 메모리 스토리지(ICMS)'가 맡으면서 스토리지 용량과 처리량이 증가. 특히 TLC 제품을 pSLC 모드로 전환하여 사용하면 실제 저장 용량은 1/3 수준으로 줄어들기 때문에, 고객이 원하는 동일한 용량을 공급하기 위해서는 투입량이 최소 3배 이상 증가해야 하는 구조.
TrendForce
HBF의 등장과 함께 HBF가 HBM의 수요를 넘어설 수도 있다는 의견
김 교수는 AI 워크로드에서 HBF의 역할에 대해, 현재 GPU가 추론(inference) 과정에서 HBM에서 가변 데이터를 먼저 가져와 처리한 뒤 출력 결과를 생성한다고 설명하며, 향후에는 이 역할을 HBF가 맡게 될 수 있다고 봤습니다. HBM이 속도 면에서는 더 빠르지만, HBF는 용량이 약 10배 수준으로 훨씬 커서 해당 작업을 지원하는 데 유리하다는 설명입니다. 다만 HBF는 읽기(read) 횟수는 사실상 제한이 없지만, 쓰기(write) 수명은 약 10만 회 수준으로 제한되므로, OpenAI나 구글 같은 기업들이 읽기 중심(read-intensive) 작업에 최적화된 소프트웨어를 개발해야 한다고 지적했습니다.
또한 김 교수는 현재 GPU에 데이터를 공급하는 과정이 스토리지 네트워크 → 데이터 프로세서 → GPU 파이프라인 등으로 경로가 길다는 점을 언급하며, 앞으로는 보다 단순화된 구조로 진화할 것으로 전망했습니다. 즉, HBM ‘뒤쪽’에서 데이터를 바로 처리하는 방식의 아키텍처가 가능해질 수 있으며, 이러한 구조는 HBM7과 함께 등장할 수 있다고 내다봤습니다. 일부에서는 이를 “메모리 팩토리(memory factory)”라고 부르고 있다고 합니다.
개인적으론 HBM이 나오고 하이닉스 → 소부장 흐름이 이어졌듯이, NAND/eSSD도 소부장에 여전히 기회가 있다고 생각 중.
베라
관련해서 Nand 리서치를 빡세게 해주신 분들이 있어 공유. 감사합니다.
LePain
관련해서 Lepain님의 글도 참고할만하다. 가장 눈여겨봤던 건 결국 Capex 집행은 하게 되어있다.
그리고 IDM들이 증설을 한다 만다 장비주가 별로다 아니다 가지고 이야기가 많은데 어디까지나 의사결정을 하는 주최는 '임원(임시직원)'임.
초호황 시기에 오너 일가도 아닌 임원이 다른 회사들 다 Capex 투자하는 상황에서 "우리는 수익성을 위해 Capex 투자를 하면 안됩니다" 라고 지를 임원은 없다는 것.
대기업 자체가 이렇게 돌아가는 구조가 아님. Yes라고 하기는 쉽고 No라고 하기는 어렵다는 얘기.
만약 나혼자 No했는데 경쟁사들 다 Capex해서 Market Share 뺏기면 바로 짐싸서 집으로 가야함.
막말로 내돈으로 투자하는 것도 아닌데 증설하지 말자고 할 사람이 어디있을까? 대세에 편승하게 되어있고 반도체 업사이클마다 이번엔 P사이클이니 뭐니 이런 소리는
항상 있어왔음.
따라서 장비주에 대한 긍정적인 뷰는 계속 깔고가야 함
#테스트 #프로브카드 #번인테스트
최근 또 관심 가지고 있는 쪽은 테스트 업체들.
https://www.ctee.com.tw/news/20260110700005-430502
테스트 산업의 경우 '시프트 레프트(Shift Left)' 트렌드가 뚜렷합니다. HBM처럼 비싼 부품을 다 조립한 뒤에 불량을 발견하면 손실이 너무 큽니다. 따라서 웨이퍼 단계부터 매 공정마다 테스트하여 '알려진 양품(Known Good Die, KGD)'임을 확인해야 합니다. 이로 인해 프로브 카드(Probe Card) 수요가 폭증하고, 극한 환경을 모의하는 번인(Burn-in) 테스트 장비 기업들의 주가가 강세를 보이고 있습니다.
#삼성전자 #파운드리
시장에서 아직 pricing 받지 못한 섹터가 있다면 삼파 수혜 아닐지..
파운드리가 좋아질 것이라는 전망에 대해 매우 희망적이라고 평가한다. 삼성 기술자에게 들은 바에 따르면, 파운드리 관련 회의에 일론 머스크가 직접 참석하며 끊임없이 질문하고 있다고 한다. 퀄컴이 AP를 삼성 파운드리에서 만들겠다는 소식 등 계속 좋은 뉴스가 나오고 있다. 미국 반도체 전문가로부터 "삼성이 오랜만에 물 만났다"는 이야기를 들었다.
Trillion
관련해서 분석한 기업 #에이엘티
#에너지
#유가 #오프쇼어
https://www.politico.com/news/2026/01/05/trump-venezuela-oil-fields-00710893
미국이 베네수엘라를 사실상 먹음(?). 원유 생산이 목적인 듯 하나, 오일 메이저들은 현 유가에서 당연히 Capex를 집행할 이유가 없음. 현 유가에서 공급은 막혀있고, 수요는 안 줄어들 거 같은데.. 과연 언제까지 저유가가 유지될 수 있을지 의문
유가가 결국 오를 수밖에 없다는 사실을 시장에서도 어느 정도 인지하고 있는 건가? 오일 메이저들의 주가 흐름은 52주 신고가를 향해 가는 느낌.
관련해서 가장 느리지만, 가장 강하게 튀어오를 가능성이 있는 섹터로 오프쇼어를 보는 중. 자세한 내용은 위 글을 참고하면 된다. 한 줄로 요약하자면 공급은 막혔고, 수요는 증가할 가능성이 높은 상황.
#AI
#바이오
26년은 AI가 실제 Industry에서 적용되고, 성과가 나오는 것이 주목받는 한 해가 될 것. 그런 성과가 나오지 않는다면, AI 투자에 대한 의구심이 다시 한 번 생길 수 있기 때문에..
가장 주목하는 Industry는 바이오. 현재 시장에서는 Physical AI가 주목 받고 있지만, 바이오와 결합됐을 때의 파괴력이 훨씬 크다고 본다. Physical AI는 10 to 100이 될 수 있지만, Bio AI는 0 to 1이 100번 일어날 수도 있는 구조 아닌가 싶음. 꿈이 훨씬 커질 수 있다.
NVIDIA Korea
무언가 이 시장에 큰 붐이 올 것임은 위 소식을 통해 알 수 있다. 엔비디아가 일라이 릴리에 5년간 10억 달러를 투자하여 AI Innovation lab을 설립. 이에 더해..
- Revvity, Lilly와 협력하여 AI 신약 발견 모델에 대한 접근성 확대 (링크)
- Thermo Fisher Scientific, Nvidia/TetraScience와 협력하여 차세대 AI 워크플로우 프로젝트 협력 (링크)
- Multipl Labs, 세포 치료제 제조 자동화 (링크)
개인적으로는 요즘 시장에서 핫한 우주, 로봇보다는 훨씬 더 가시적으로 보이는 미래고, 창출되는 밸류도 굉장히 클 것으로 본다.
#일자리
AI에게 대체될 걱정하기 전에 AI를 내 목적에 맞게 잘 활용할 준비를 하자.
AI는 생산성을 높이고 있습니다. 그 결과 병원들은 더 잘 되고 있고, 더 많은 사람을 고용하고 싶어 합니다. 병원에 가기 위해 너무 오래 기다리는 사람들이 너무 많으니까요. 이 두 가지가 완벽한 예시입니다.
AI가 특정 직업에 미치는 영향을 생각하는 가장 쉬운 방법은 그 직업의 '목적'과 '과업'이 무엇인지 이해하는 것입니다. 만약 카메라로 우리 두 사람만 지켜본다면, 아마 우리가 타이피스트(typist)라고 생각할 겁니다. 저는 하루 종일 타이핑만 하니까요. 만약 AI가 단어 예측을 자동화해서 우리의 타이핑을 도와준다면 우리는 일자리를 잃겠지만, 분명히 타이핑이 우리 직업의 목적은 아닙니다.
따라서 질문은 "당신 직업의 목적은 무엇인가?"가 되어야 합니다. 영상의학과 의사와 간호사의 경우, 목적은 사람을 돌보는 것이며, 과업이 자동화됨으로써 그 목적은 강화되고 더 생산적이 됩니다. 각자의 목적 대 과업을 추론해 본다면 도움이 되는 프레임워크가 될 것입니다.
마무리
#시장단상
Trillion
요즘 시장 속도가 너무 빨라서 마인드컨트롤 차 글을 작성했다.
내 템포에 맞게 가자.