Ryu일무이

램리서치( $LRCX) 2026 회계연도 3분기 실적 (시간외 +3%) 매출액: 58.4억 달러 (시장 예상치: 57.3억 달러) — 상회 주당순이익(EPS): 1.47달러 (시장 예상치: 1.35달러) — 상회 수익성(Non-GAAP 기준): 매출총이익률은 49.9%, 영업이익률은 35.0% 4분기 가이던스 매출액: 62억 ~ 70억 달러 (시장 예상치: 60.5억 달러) 주당순이익(EPS): 1.50 ~ 1.80달러 (시장 예상치: 1.45달러) 매출총이익률: 약 50.5% (오차 범위 ±1%). 영업이익률: 약 36.5% (오차 범위 ±1%). 지역별 매출 비중 중국: 34% 한국 및 대만: 각 23% 일본: 8% 미국: 6% 동남아시아: 4% 유럽: 2% 팀 아처(Tim Archer) CEO: "AI 기반 수요가 반도체 산업을 재편하는 가운데 Lam이 3월 분기에 사상 최대 매출과 EPS를 달성했다"며, "전략적 투자와 빠른 실행력이 강한 모멘텀을 만들어 내고 있으며, 고객의 AI 로드맵을 지원하고 업계 성장의 핵심 국면에서 Lam의 초과 성과를 이끌고 있다"고 밝혔습니다.

현재 반도체에서의 병목

요즘 AI반도체 키워드는, 1) 기판 (삼성전기, 이수페타시스, 대덕전자, 심텍, 코리아써키트, 티엘비, 해성디에스, LG이노텍) 2) OSAT (두산테스나, 하나마이크론, 네패스, SFA반도체) 3) 전력반도체 (DB하이텍, KEC, RFHIC) 4) 유리기판 (필옵틱스, 켐트로닉스, SKC, 한빛레이저) 5) 낸드 (파두, 엑시콘, 한솔아이원스, 테스 등) 6) MLCC (삼성전기, 아모텍, 아바텍) 이런 종목들이 강세흐름이네요.

구글의 차세대 AI 학습·추론용 신규 TPU 2종 공개 구글은 Google Cloud Next 2026에서 AI용 맞춤형 칩 2종, 8세대 TPU 8t와 TPU 8i를 공개했습니다. 이전의 Ironwood TPU가 하나의 대형 추론 플랫폼이었다면, 이번에는 대규모 학습용과 고동시성 추론용으로 아키텍처를 분리한 것이 특징입니다. 이는 AI 에이전트 확산으로 학습과 추론 수요가 동시에 커진 데 대응한 것입니다. TPU 8t: 대규모 학습 특화 TPU 8t는…

구글의 차세대 AI 학습·추론용 신규 TPU 2종 공개 구글은 Google Cloud Next 2026에서 AI용 맞춤형 칩 2종, 8세대 TPU 8t와 TPU 8i를 공개했습니다. 이전의 Ironwood TPU가 하나의 대형 추론 플랫폼이었다면, 이번에는 대규모 학습용과 고동시성 추론용으로 아키텍처를 분리한 것이 특징입니다. 이는 AI 에이전트 확산으로 학습과 추론 수요가 동시에 커진 데 대응한 것입니다. TPU 8t: 대규모 학습 특화 TPU 8t는 사전학습(pretraining) 과 임베딩 중심 워크로드에 최적화됐습니다. 3D 토러스 네트워크 토폴로지를 적용해 확장성을 높였고, 단일 포드에서 9,600개 칩을 연결할 수 있어 Ironwood의 9,216개보다 늘어났습니다. 또한 SparseCore와 네이티브 4비트 부동소수점을 활용해 대규모 언어모델에서 발생하는 불규칙한 메모리 접근과 대역폭 병목을 줄였습니다. 그 결과 더 작은 메모리 사용량으로도 정확도를 유지하면서 학습 속도와 처리량을 높일 수 있다고 설명했습니다. 구글은 TPU 8t가 대규모 학습에서 Ironwood 대비 최대 2.7배의 달러당 성능 향상을 제공한다고 주장했습니다. TPU 8i: 대규모 추론 특화 TPU 8i는 후학습(post-training) 과 고동시성 추론에 초점을 맞춘 칩입니다. Ironwood보다 3배 많은 SRAM을 탑재해 LLM 추론 시 더 큰 KV 캐시를 올릴 수 있고, 이를 통해 텍스트 생성 속도를 높입니다. 구글은 또 Collectives Acceleration Engine을 통해 자기회귀 디코딩과 chain-of-thought 과정에서 필요한 연산을 가속한다고 밝혔습니다. 네트워크 측면에서는 Boardfly ICI를 적용해 최대 1,152개 칩을 연결하고, MoE 모델에 중요한 all-to-all 통신 홉 수를 최대 50% 줄인다고 설명했습니다. TPU 8i는 낮은 지연시간 환경에서 Ironwood 대비 약 80%의 달러당 성능 향상을 목표로 합니다. https://siliconangle.com/2026/04/22/google-unveils-new-tpus-power-next-wave-ai-training-inference/

4/19에 삼성전자와 하이닉스의 목표주가를 상향했던 MS 1. 목표주가 상향 • 삼성전자 : 251,000원 → 362,000원 • 하이닉스 : 130만원 → 170만원 2. 영업이익 전망 상향 • 삼성전자 : 26년 299조 → 428조, 27년 367조 → 631조, 28년 271조 → 610조 • 하이닉스 : 26년 222조 → 227조, 27년 298조 → 408조, 28년 226조 → 403조

4/19에 삼성전자와 하이닉스의 목표주가를 상향했던 MS 1. 목표주가 상향 • 삼성전자 : 251,000원 → 362,000원 • 하이닉스 : 130만원 → 170만원 2. 영업이익 전망 상향 • 삼성전자 : 26년 299조 → 428조, 27년 367조 → 631조, 28년 271조 → 610조 • 하이닉스 : 26년 222조 → 227조, 27년 298조 → 408조, 28년 226조 → 403조

4/19에 삼성전자와 하이닉스의 목표주가를 상향했던 MS 1. 목표주가 상향 • 삼성전자 : 251,000원 → 362,000원 • 하이닉스 : 130만원 → 170만원 2. 영업이익 전망 상향 • 삼성전자 : 26년 299조 → 428조, 27년 367조 → 631조, 28년 271조 → 610조 • 하이닉스 : 26년 222조 → 227조, 27년 298조 → 408조, 28년 226조 → 403조

아시아 반도체 및 주요 부품, 소재 수급/가격 전망 변화 (1월 vs 4월) (GS) 1. DRAM / NAND • 수급 변화: 2026년 4분기 및 2027년 상반기 전망이 기존 'Tight'에서 'Very Tight'로 강화 • 가격 전망: 2026년 가격 상승폭이 DRAM은 기존 150%에서 250-280%로, NAND는 100%에서 200-250%로 대폭 상향 2. MLCC • 수급 변화: 2026년 2분기부터 2027년 1분기까지의 수급…

아시아 반도체 및 주요 부품, 소재 수급/가격 전망 변화 (1월 vs 4월) (GS) 1. DRAM / NAND • 수급 변화: 2026년 4분기 및 2027년 상반기 전망이 기존 'Tight'에서 'Very Tight'로 강화 • 가격 전망: 2026년 가격 상승폭이 DRAM은 기존 150%에서 250-280%로, NAND는 100%에서 200-250%로 대폭 상향 2. MLCC • 수급 변화: 2026년 2분기부터 2027년 1분기까지의 수급…

아시아 반도체 및주요 부품, 소재 수급/가격 전망 변화 (1월 vs 4월) (GS) 1. DRAM / NAND • 수급 변화: 2026년 4분기 및 2027년 상반기 전망이 기존 'Tight'에서 'Very Tight'로 강화 • 가격 전망: 2026년 가격 상승폭이 DRAM은 기존 150%에서 250-280%로, NAND는 100%에서 200-250%로 대폭 상향 2. MLCC • 수급 변화: 2026년 2분기부터 2027년 1분기까지의 수급 전망이 'Tight'에서 'Very Tight'로 강화 • 가격 전망: 2026년 가격 상승폭이 기존 0%에서 0-5% 상승으로 상향 3. ABF Substrate • 수급 변화: 2026년 하반기 및 2027년 1분기 전망이 'Tight'에서 'Very Tight'로 강화 • 가격 전망: 2026년 가격 상승폭이 기존 20-30%에서 30-35%로 상향 4. CCL • 수급 변화: 2026년 4분기 및 2027년 1분기 수급이 'Tight'에서 ‘Very Tight'로 상향 • 가격 전망: 2026년 가격 상승폭이 기존 5-10%에서 35-40%로 상향

[몇 개의 그래프들] HDD VS NAND, Seagate vs Sandisk,Kioxia https://m.blog.naver.com/tosoha1/224261423254 #농구천재 님