2024년 반도체 업계 현황과 반도체 경영자를 위한 투자 아이디어 : 온디바이스 AI, 반도체 기판, 3D 패키징 기술 – 12월 월간 아신 요약

2024년 반도체 주가 전망

반도체주 내년 상반기까지 매우 긍정적 온디바이스 AI 테마+메모리 반도체 상승 사이클 내년 상반기 본격 시작 4분기 고정거래가격 급등세, 특히 모바일과 PC 시장은 하락세 온디바이스 AI 개선 : 2024년 반도체 테마 지난해 11월 Chat GPT 등장으로 2023년 AI 반도체 주식시장에 열풍이 일었다.

엔비디아가 가장 큰 수혜를 입었고, 글로벌로는 디스코, 벳시, 한국의 한미반도체 , SK하이닉스 등이 엔비디아와 함께 수혜를 입었고, 특히 첨단패키징 관련주가 수혜를 입었습니다.

좋은. AI 테마는 내년에 엣지 디바이스와 함께 제공될 예정입니다.

서버 측에서 데이터 트레이닝, 학습이 완료되어 이제 추론 단계에 들어갑니다.

추론 단계가 오면 서비스가 추가되는데, 이를 클라우드에서 제공하는 것은 컴퓨팅 및 에너지 측면에서 비효율적입니다.

이러한 기능 엣지 디바이스의 변화로 인해 LLM이 스마트폰이나 PC에서 역할을 해야 합니다.

대규모 언어 모델을 모두 로컬 컴퓨팅으로 가져오기는 어렵습니다.

당분간은 클라우드 및 로컬의 세 가지 핵심 수요원 중 가장 큰 규모입니다.

보완반도체(서버, 스마트폰, PC) 디바이스(스마트폰, PC)에 변화가 나타날 것이다 PC와 스마트폰의 교체주기가 돌아오고 있고, 온디바이스 AI(On-Device AI)라는 마케팅 포인트도 있다.

PC와 스마트폰 온디바이스 AI 지원 vs. PC 비지원 기기 차별화 스마트폰 수요 자극 기대 삼성전자 온디바이스 AI 지원 제품 출시 삼성전자가 내년 1월 출시 예정인 갤럭시S24에 탑재할 예정 올해 온디바이스 AI ‘삼성 가우스’ 탑재 : 스마트폰 제어, 문장 요약, 문법 교정 등 온디바이스 AI 지원 기대 반도체 업계도 개발 중인 인텔의 새로운 PC 칩셋인 ‘미티어 레이크’ 2개 탑재 AI 전용 연산 반도체 NPU 블록 : AI 연산 속도는 기존 PC와는 더 빠르고 차별화 NPU : GPU보다 AI 연산에 특화되고 최적화된 프로세서 과거 일본 SK하이닉스와 SK하이닉스는 변화의 변곡점에서 SK하이닉스와 다르다 삼성전자와 겹치는 온디맨드 메모리 반도체 트렌드. SK하이닉스가 온디맨드 메모리 반도체에 적극 대응한 반면, 범용 반도체에서는 삼성전자가 여전히 두각을 나타내고 있다.

여기에 삼성전자와 SK하이닉스 간 D램 시장 점유율 격차도 줄어들고 있다.

예: 기존 격차가 18%에서 4.4%로 좁아집니다.

삼성전자의 적극적인 투자가 진행될 것이다.

삼성전자 밸류체인의 좋은 기회다.

반도체사업부장의 투자 아이디어. AI에만 집중적으로 투자하겠습니다.

HBM3에서 HBM3E 16으로 변경, 18나노 공정에서 14나노 또는 12나노 공정으로 전환 필요 EUV 공정수 증가, IK 메탈 게이트 공정 추가 (=ALD 원자층 증착 장치, High-K 수요 증가) 장비 : 유진테크, 주성엔지니어링, 원익IPSHigh-K 소재 : DNF, 레이크소재 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론의 지속적인 투자로 후공정 첨단 패키징 호조세 지속될 것 반도체 기판 시장 반도체 기판 : 반도체, 패시브 디바이스 등 최근 상승한 종목 심텍, 해성DS 등 적자: 중국 모바일 시장이 살아나고 있기 때문이다.

지난해까지 플립칩 BGA 이슈로 대덕전자와 삼성전기 주가가 좋았다면, 내년에도 서버용 PCB보다는 중국산 모바일에 주력하는 업체들이 강세를 보일 것으로 보인다.

AI와 낸드플래시 시장 서버 AI에 낸드 수요는 크지 않고, 일반 서버에 투자해 낸드 수요가 살아남아야 한다.

NAND 수요에는 스마트폰 시장이 중요하다.

중국 모바일 수요가 27개월 만에 반등하고 있고, 특히 화웨이의 부활 영향이 크다.

2011년 Apple에 Siri가 탑재되었으며 스토리지는 온디바이스 AI의 5%를 차지: 온디바이스 AI가 되기 위해서는 스마트폰에 프로그램을 업로드해야 하며, 스토리지의 10~15%를 차지하게 되어 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

NAND 수요 차세대 3D 패키징 신기술 2.5D 패키징 : GPU와 메모리 반도체를 최대한 탑재 수평으로 붙인 구조의 3D 패키징 : GPU 위에 HBM을 얹는 구조로 변경. 통로의 변화로 인해 전자의 이동이 더 빨라집니다.

하지만 두 반도체 사이에 발열과 간섭 노이즈 문제가 있다.

3D 패키징 기술은 서버보다 온디바이스 AI에 더 적합합니다.

우선 적용할 것 : 현재의 움직임과 발열을 줄이는 것이 중요하기 때문이다.

삼성의 Saint-S 기술 : CPU나 GPU 위에 SRAM(캐시 메모리)을 수직으로 연결하는 기술이 개발돼 내년에 선보일 예정이다.

DRAM(Saint-D) 증설 기술, AP 모바일 반도체에 적용할 Saint L 기술도 개발 중이다.

결국 3D 패키징 기술이 발전한다는 것은 TSV로 구멍을 뚫고 부착하고 검사하는 기업이 계속해서 발전한다는 의미다.

BSPDN 기술 전공정에서는 계속해서 선폭을 줄이는 것이 어렵기 때문에 BSPDN(BSPDN) BSPDN(Back Side Power Delivery Network) 기술: 반도체를 작동시키는 전력을 웨이퍼 뒷면에서 공급한다.

기존에는 공정상의 편의를 위해 회로가 그려진 웨이퍼 상부에 전원선을 배치했으나, 회로의 소형화에 따라 웨이퍼를 따라 전원선을 배치하게 됐다.

전원선 한쪽에 각인이 어려워 간섭이 발생하며, 후면 전원은 전원선을 웨이퍼 뒷면에 배치하여 회로와 전원 공급 공간을 분리한다.

TSV도 여기에 사용됩니다.

자체 설계 반도체 및 메모리 시장 증가 맞춤형 AI 반도체의 증가는 곧 맞춤형 메모리의 증가를 의미합니다.

HBM뿐만 아니라 모바일 D램도 온디맨드로 바뀌고, AI칩용으로 설계·생산될 만큼 2.5 패키징, 3D 패키징 기술도 중요해질 것 2023년 12월 월간 아신 : 이형수 대표이사 2024년 반도체 Polarmermaid 보기, 소스 Unsplash