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250220_산업_반도체_ASIC
Gon산업

250220_산업_반도체_ASIC

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Gons
2025.02.20조회수 9회
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Gons
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근거

최근 반도체 설계, ASIC 관련 기업들의 주가가 상승하였다. 오늘 주가를 보면서 미국 상장 기업과 비 미국상장 기업(한국, 대만)의 주가 흐름이 다른 부분이 흥미로웠다. 미국의 ASIC 대장주라고 하면 브로드컴(AVGO)가 있다.


브로드컴과 마벨의 주가를 보면 1년 동안 우상향 한 것을 볼 수 있는 반면에 대만과 한국 기업의 주가는 우하향하다가 최근 상승하고 있다.

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한국 기업의 주가만 봤을 때는 삼성파운드리의 부진 때문이라고 생각했는데 알칩 주가까지 같이 보니 미국과는 다른 산업의 흐름이 있었던 것인가 라는 생각도 든다. ASIC 산업을 공부하면서 이 의문이 해소되기를 기대한다.


아래의 ASIC 리서치는 DS투자증권의 '죽느냐 사느냐: 2025Ver. 배틀로얄의 Part 1 반도체 커스텀 HBM으로 미중 AI 전쟁 돌파' 리포트를 중점으로 리서치 하였다.


제목에도 나와있지만 이 리포트는 한국 메모리 시장의 전망에 대해서 서술하고 있다. 메모리에 대한 상세한 설명은 제외하였으며, 내 편의를 위해서 내용의 순서는 리포트 흐름과는 무관할 수 있다.


-> 생각


ASIC

1. 추론 시장의 성장

  • 2027년에는 훈련용 서버 GPU 시장 대비 10배 이상의 Q 전망

  • 추론용 서버 ASIC 칩 시장은 2024년 144억 달러에서 2027년 963억 달러 수준까지 CAGR 89%로 성장하며 전체 AI 칩 시장 성장률 29%를 상회할 전망

    • 추론용 서버 ASIC 칩은 훈련용 서버 GPU 대비 저렴하며 공급 업체들(Google TPU, AWS Inferentia, NVIDIA L4/L40 등)간 가격 경쟁으로 가격 하락 지속 전망

      • AI 모델을 한 번 훈련하는 데는 막대한 비용과 시간이 소요되지만, 한 번 학습된 모델은 매우 낮은 단가로 수억, 수조 회의 추론 수행 가능

      • -> 오른쪽의 차트는 엔비디아아 지금의 위치를 공고히 유지한다는 전제가 있는 것 같다. 리포트의 P 하락의 근거중 하나가 공급 업체 경쟁 심화인데, GPU ASP가 유지된다고 전망하는 것은 경쟁이 상대적으로 적다는 것이고 지금의 엔비디아의 독보적인 위치가 유지된다는 가정일 것이다. 현재 2025년, 과연 2027년까지 엔비디아의 지금의 위치가 확고 할까? 그러면 엔비디아 투자도 괜찮은 투자가 될 수 있을 것이다.

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    • AI 기반 서비스 확산 (광고 추천, 검색, 영상/이미지 생성, 챗봇 등) (1.2에서 팩첵)

    • 브로드컴은 구글, 메타, 바이트댄스 3개의 하이퍼스케일러 고객이 2027년 한 해에만 XPU(브로드컴의 ASIC) 100만개가 장착된 데이터센터 구축 계획

      • 240719_"오픈AI, 자체 AI 칩 개발 위해 美 브로드컴과 논의 중"

      • 241216_구글·메타 등과 AI칩 합작… 브로드컴, 엔비디아 대항마로

        • "혹 탄(Tan) 브로드컴 최고경영자(CEO)는 “대형 클라우드 기업 3곳과 AI 반도체를 개발 중”이라며 “향후 3년간 AI에서 기회를 보고 있다”고 밝혔다. 그가 언급한 협력 대상은 구글과 메타, 그리고 ‘틱톡’을 운영하는 중국의 바이트댄스다."

        • "탄 CEO는 위의 세 곳보단 규모가 작은 하이퍼스케일러 2곳과도 비슷한 계약을 체결했다고 덧붙였다. 브로드컴은 이미 오픈AI·애플과의 협력 사실을 공개했었다. 지난 11일 IT 전문 매체 디인포메이션은 “애플이 브로드컴과 함께 AI 연산 처리를 위한 서버 칩을 개발하고 있다”고 보도했다. 칩 생산은 대만 TSMC의 3나노 공정이 맡을 것으로 알려졌다."

    • 비용, 데이터 보안, 지연 시간 제어 등의 이유로 자체 AI 서버 수요 증가

    • 연산 효율 증가와 전력 소비 개선 측면에서 자체 칩 설계 니즈 증가

    • 자체 서비스(SW)에 최적화된 맞춤형 HW, 맞춤형 칩 개발하여 추론 비용 감소

      • 서비스를 확대 할 수록 추론 비용 감소가 더욱 중요한 요소가 됨. 이는 실시간 사용자 요청에 따라 모델이 반복적으로 호출되며 사용자 수가 많을 수록 작업 횟수가 기하급수적으로 증가하기 때문

      • 구글은 자사 AI 서비스(검색, 추천, 번역 등)에 TPU 활용, AWS는 Inferentia 칩 활용하고 있으며 실제 추론 작업에 효율성이 증가하였음을 발표

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1.1 DeepSeek

  • DeepSeek의 등장은 추론 시장의 경제성을 재확인하며 시장에 이를 확실하게 각인시킨 계기로 작용했다는 판단

-> 얼마의 특정 비용이 들어갔는지는 진위여부가 불명확하나 어찌되었건(DeepSeek가 나는 chatGPT라고 하더라도) AI가 개발되어가는 과정의 여러가지 방법 중에 더 ...

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