바이오 기업 리서치 기본

차세대 NAND 양대 산맥: Storage Next vs HBF 최근 NAND 업계는 단순 용량 확대를 넘어 '속도'와 '대역폭'을 극대화한 두 가지 방향으로 진화 중 1️⃣ Storage Next : 속도 및 저지연 중심 핵심: 셀당 1Bit를 저장하는 SLC 기반 기술 (기존 TLC/QLC 대비 압도적 속도). 주요 특징: Kioxia가 GTC 2026에서 발표한 'Super High IOPS SSD'가 대표적. 16-Plane 아키텍처와 XL-Flash를 통해 기존 대비 10배 빠른 속도 구현. 부스팅 회로 탑재로 지연 시간(Latency) 최소화. 장점: 기존 인터페이스 활용이 가능해 에코시스템 형성이 유리하고 제조 원가가 상대적으로 낮음. 참여사: 삼성전자, Kioxia, Micron 등 주도. 2️⃣ HBF : High Bandwidth Flash, 대역폭 중 핵심: HBM(고대역폭 메모리)처럼 ...

1. AI 데이터센터의 전력 수요 폭증 (기가와트 시대 진입) 과거 200MW 수준이었던 데이터센터가 미국에서는 기본 1GW(기가와트)급으로 계획되고 있습니다. 엔비디아 GPU 세대교체에 따라 랙(Rack)당 필요 전력이 급증 올해 출시되는 루빈(Rubin)은 랙당 200~300kW가 필요하며, 2028년 도입될 카이버(Kyber)는 랙당 600~1000kW(최대 1MW)까지 전력 수요가 폭증할 전망 랙당 1MW의 전력이 필요할 경우, 1,000개의 랙을 갖춘 데이터센터는 필수적으로 1GW급 전력을 확보해야만 사업 개시가 가능 2. 초고압 변압기의 극심한 병목 현상과 과점 시장으로 수익성 상승 전력 손실을 줄이기 위해 기존 330~550kV 송전망이 더 높은 전압으로 업그레이드되고 있습니다. 765kV 초고압 송전은 345kV 대비 전력 전달 능력이 약 6배 ...

클로드 코드(Claude Code)와 같은 에이전트 AI의 등장은 컴퓨팅 패러다임을 뿌리째 흔들고 있습니다. 이제 핵심은 단순한 ‘추론 능력’을 넘어, ‘방대한 맥락을 얼마나 효율적으로 유지하는가’로 이동하고 있습니다. AI 인프라의 거대한 흐름을 4가지 핵심 축으로 정리했습니다. 1. 메모리 계층 구조의 대변화 :HBM에서 SSD까지의 ‘티어링’ 현재 AI 추론은 모든 KV 캐시(대화 맥락 데이터)를 가장 비싼 HBM에 넣으려다 보니 비용과 용량의 한계에 봉착했습니다. 앞으로는 데이터의 중요도에 따라 거처를 정해주는 계층형 아키텍처가 표준이 될 것입니다. Hot Data (HBM): 실시간 연산에 필요한 핵심 토큰 배치. Warm Data (CXL DRAM): 직전 대화나 곧 쓰일 맥락을 저장. HBM보다 저렴하면서 용량 확장이 용이. Cold Data (SSD): 과거 이력이나 대규모 문서를 보관하는 ‘KV 오프로딩(Offloading)’ 장소. Insight: 고가의 GPU를 무한정 늘리는 대신, 저렴한 DRAM과 SSD를 조합해 운영 비용(TCO)을 극적으로 낮추는 방향으로 갑니다. 2. ...

한국 방산의 성장 논리가 끝났다고 보기보다는, 유럽의 수요 자체가 커졌고 유럽 내부 생산능력은 아직 빠르게 못 따라오고 있으며 그래서 한국은 ‘긴급 납기 + 현지화/기술이전 + 가격 경쟁력’ 포지션으로 여전히 유효하고 중동 전쟁은 특히 방공·요격체계의 긴급 수요를 앞당기는 변수로 작동하고 있습니다. (SIPRI) 즉, 투자 포인트는 “한국 방산이 유럽 자주국방 때문에 배제된다”가 아니라 “자주국방으로 가는 과도기에 가장 빨리 메꿔줄 공급자”라는 쪽에 더 가깝습니다. (European Commission) 1) 유럽 수요는 줄어든 게 아니라 오히려 더 커졌다 SIPRI에 따르면 유럽은 2021~2025년에 세계 최대 무기 수입 지역이 되었고, 유럽 국가들의 무기 수입은 2016~2020 대비 210% 증가했습니다. NATO도 2025년 헤이그 정상회의에서 2035년까지 GDP의 5%를 국방·안보 관련 지출에 투입하기로 합의했습니다. 이건 “유럽이 이제 안 살 것”이 아니라, 앞으로 살 돈과 물량이 더 커졌다는 뜻에 가깝습니다. (SIPRI) EU 회원국 국방비도 이미 빠르게 늘고 있습니다. EDA에 따르면 EU 27개국 국방지출은 2024년 3,430억 유로, 2025년에는 약 3,920억 유로로 추정됩니다. 숫자만 놓고 보면 수요 절벽 논리보다는 재무장 본격화 국면으로 해석하는 게 맞습니다. (Default) 2) 그런데 유럽이 “지금 당장” 다 자체 생산할 수는 없다 핵심은 여기입니다. 유럽도 돈을 쓰기 시작했지만, 생산능력은 돈 집행 속도만큼 바로 늘지 않습니다. 유럽연합 집행위 백서와 Bruegel은 공통적으로 “수십 년의 저투자(decades of under-investment)”와 산업 생산능력 병목을 지적합니다. Bruegel은 유럽의 방산 생산능력 확대에 시간이 필요하다고 했고, EU도 현재 병목을 산업 생산의 신속한 확장 능력으로 보고 있습니다. 즉, 유럽 자주국방의 방향은 맞지만, 그 목표에 도달하는 동안 외부 공급자 의존이 남을 수밖에 없다는 뜻입니다. (European Commission) 로이터도 유럽이 탄약 100만 발 지원 약속을 제때 채우지 못해 신규 공장 증설로 대응했다고 짚었습니다. 이것도 같은 이야기입니다.의지는 커졌지만, 생산은 아직 늦다. (Reuters) 3) 그래서 한국 방산의 강점은 “유럽과 경쟁”이 아니라 “유럽의 시간 부족을 메우는 것” ...

지금 시장에서 초과이익이 어디에 쌓이느냐를 보면, 꼭 모델 소유자에게만 가지 않습니다. 오히려 공급 제약이 큰 구간, 즉 HBM, 첨단 패키징, EUV/노광, 선단 공정, 전력 장비, 그리드 연결, time-to-power를 가진 플레이어에게 협상력이 생깁니다. AI 수요가 아무리 강해도 compute를 현실 용량으로 바꾸는 마지막 관문이 이들 자산이기 때문입니다. 희소 자원을 쥔 것만으로는 부족하고, 그 자산을 실제로 경제적 산출로 회전시키는 고객 접근권이 있어야 합니다. 예를 들어 GPU를 보유해도 전력·냉각·소프트웨어 스택·고객 파이프라인이 없으면 ROIC가 깨질 수 있습니다. 반대로 AI 모델 회사도 단순 API 경쟁에만 머무르면 upstream 가격 인상분을 전가받는 쪽이 될 수 있습니다. GPU를 얼마나 많이 갖고 있느냐보다, 그 연산을 활용해 실제로 돈이 되는 서비스나 제품으로 팔 수 있느냐가 더 중요하다. 결국 승자는 컴퓨팅을 확보한 회사가 아니라, 그 컴퓨팅으로 고객의 매출을 늘려주고 높은 가격을 받을 수 있는 구조를 가진 회사다. “누가 희소한 연산 자원을 쥐고 있고, 누가 그 자원을 실제 경제적 산출로 전환할 수 있는가.” 1. AI 수요의 패러다임 변화: '비용'에서 '매출원가(원자재)'로 전통적인 IT 예산의 관점에서 벗어나, AI가 기업 성장률을 결정짓는 근본적인 동력이 되고 있습니다. 복리형 성장 격차(Compounding Gap): 법인카드 지출 관리 플랫폼 Ramp의 데이터에 따르면, AI 지출 강도가 높은 상위 25% 기업은 2022년 11월 대비 매출이 100% 이상 폭발적으로 성장했습니다. 비도입 기업의 정체: 반면 AI 지출이 없는 기업군은 미국 명목 GDP 성장률과 유사한 10~20% 수준의 완만한 성장에 머물러 있습니다. 노동 집약에서 토큰 집약으로: AI 도입 기업은 추가 인력 채용 없이도 영업, 코드 작성, 고객 응대 등의 처리량을 동시에 늘리며, 노동 집약적 성장을 '토큰 집약적 성장'으로 치환하고 있습니다. 비탄력적 수요 구조: AI 컴퓨팅 비용은 줄여야 할 '사치재'가 아니라, 태울수록 더 많은 매출을 만드는 ...