컨텍

✅반도체 기업 57개 8월 부터 현재까지 상승률 8월 현재까지 상승률 | 오늘 상승률 8월 현재까지 평균 상승률 19.26% ** 삼성전자 -3.62% | 1.80%** **SK하이닉스 -5.36% | 2.35%** **1. 🥇 엑시콘 149.05% | 7.59% 2. 🥈 마이크로컨텍솔 103.88% | 2.82% 3. 🥉 아스플로 83.72% | -0.69%** **4. 오킨스전자 80.73% | 0.26% 5. 티에프이 78.80% | 3.94%** 6. 디아이 52.36% | 0.82% 7. 티씨케이 49.70% | 3.01% 8. 이오테크닉스 47.13% | 5.38% 9. HPSP 44.22% | 5.36% 10. 피에스케이홀딩스 43.05% | 6.72% 11. 인텍플러스 42.57% | 14.39% 12. 주성엔지니어링 39.04% | 3.45% 13. 심텍 37.88% | -3.66% 14. ISC 36.27% | 2.85% 15. 아비코전자 28.07% | 0.58% 16. 솔브레인 26.53% | -0.16% 17. 제너셈 23.70% | 0.00% 18. 티에스이 22.99% | 2.46% 19. 하나마이크론 17.17% | 0.29% 20. 유니셈 17.09% | 0.00% 21. 한화비전 16.43% | 0.41% 22. 두산테스나 16.38% | -0.40% 23. 유진테크 16.30% | -0.15% 24. 원익IPS 14.04% | 5.05% 25. 코미코 12.59% | 0.62% 26. 테크윙 11.94% | 0.54% 27. 펨트론 9.95% | 1.94% 28. 테스 8.69% | 5.53% 29. 코리아써키트 8.29% | -1.56% 30. 제주반도체 7.22% | 1.45% 31. 넥스틴 4.51% | 2.01% 32. 한미반도체 3.96% | 6.65% 33. 디아이티 3.84% | 0.71% 34. 한양디지텍 2.82% | 1.09% 35. 리노공업 2.34% | 2.02% 36. 원익QnC 2.23% |

JP모건 중국 AI 인프라 생태계 리포트 요약 (2026년 9월 2일) JP모건은 중국 AI 생태계가 현지 오픈소스 모델의 글로벌 프론티어 모델 추격, 대형 CSP의 AI 인프라 투자 확대, 해외 칩 규제에 대응한 현지 인프라 생태계의 급속한 발전에 힘입어 빠른 이륙 국면에 진입했다고 평가합니다. 중국 내 AI 컴퓨팅 수요는 추론 토큰 소비를 뒷받침하기 위해 약 80%의 연평균 성장률을 보일 것으로 전망되며, 이는 2030년까지 AI 칩 유닛 기준 약 40%의 CAGR로 이어져 2030년 약 1,400만 개 수준에 도달할 것으로 추정합니다. 해외 GPU 공급이 계속 제한되는 가운데 현지화 비율은 2025년 40%에서 2028년 80%, 2030년 90%까지 상승할 것으로 보고 있으며, 국산 AI 칩 공급량은 2026년 200만 개, 2027년 300만 개, 2028년 500만 개로 예상합니다. 이에 따른 AI 서버 및 하드웨어 매출은 2026년 2,300억 위안, 2027년 3,260억 위안, 2028년 5,320억 위안 규모로 추산됩니다. 토큰 수요 측면에서는 DeepSeek의 등장과 저비용 오픈소스 모델 확산으로 중국의 일일 토큰 소비량이 2024년 초 약 1,000억 개에서 2026년 3월 140조 개 이상으로 2년 만에 1,000배 넘게 급증했다고 지적합니다. JP모건 중국 인터넷팀은 2025년부터 2030년까지 토큰 소비량이 약 330%의 CAGR을 보일 것으로 전망하며, 에이전트형 AI의 확산이 장문 컨텍스트 추론과 반복적인 툴 호출을 통해 서버당 토큰 볼륨을 수십 배 이상 끌어올릴 것으로 봅니다. 추론 수요가 2030년 전체 컴퓨팅 수요의 85%를 차지하고 학습 수요의 증가분은 제한적일 것으로 예상하며, 하드웨어 활용도와 알고리즘 효율은 2028년까지 연 30%가량 개선된다고 가정했습니다. 예를 들어 DeepSeek V4는 새로운 하이브리드 어텐션 구조를 통해 단일 토큰 추론 연산량을 V3 대비 27%, KV 캐시 사용량을 10% 수준으로 낮췄

JP모건 중국 AI 인프라 생태계 리포트 요약 (2026년 9월 2일) JP모건은 중국 AI 생태계가 현지 오픈소스 모델의 글로벌 프론티어 모델 추격, 대형 CSP의 AI 인프라 투자 확대, 해외 칩 규제에 대응한 현지 인프라 생태계의 급속한 발전에 힘입어 빠른 이륙 국면에 진입했다고 평가합니다. 중국 내 AI 컴퓨팅 수요는 추론 토큰 소비를 뒷받침하기 위해 약 80%의 연평균 성장률을 보일 것으로 전망되며, 이는 2030년까지 AI 칩 유닛 기준 약 40%의 CAGR로 이어져 2030년 약 1,400만 개 수준에 도달할 것으로 추정합니다. 해외 GPU 공급이 계속 제한되는 가운데 현지화 비율은 2025년 40%에서 2028년 80%, 2030년 90%까지 상승할 것으로 보고 있으며, 국산 AI 칩 공급량은 2026년 200만 개, 2027년 300만 개, 2028년 500만 개로 예상합니다. 이에 따른 AI 서버 및 하드웨어 매출은 2026년 2,300억 위안, 2027년 3,260억 위안, 2028년 5,320억 위안 규모로 추산됩니다. 토큰 수요 측면에서는 DeepSeek의 등장과 저비용 오픈소스 모델 확산으로 중국의 일일 토큰 소비량이 2024년 초 약 1,000억 개에서 2026년 3월 140조 개 이상으로 2년 만에 1,000배 넘게 급증했다고 지적합니다. JP모건 중국 인터넷팀은 2025년부터 2030년까지 토큰 소비량이 약 330%의 CAGR을 보일 것으로 전망하며, 에이전트형 AI의 확산이 장문 컨텍스트 추론과 반복적인 툴 호출을 통해 서버당 토큰 볼륨을 수십 배 이상 끌어올릴 것으로 봅니다. 추론 수요가 2030년 전체 컴퓨팅 수요의 85%를 차지하고 학습 수요의 증가분은 제한적일 것으로 예상하며, 하드웨어 활용도와 알고리즘 효율은 2028년까지 연 30%가량 개선된다고 가정했습니다. 예를 들어 DeepSeek V4는 새로운 하이브리드 어텐션 구조를 통해 단일 토큰 추론 연산량을 V3 대비 27%, KV 캐시 사용량을 10% 수준으로 낮췄

텐센트가 100만 토큰 컨텍스트와 7700억개 파라미터를 보유한 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델 'Hy4(Hunyuan4)' 프리뷰 버전을 최근 공개했다. 실제 추론 과정에서 활성화되는 파라미터는 약 490억개인 MoE(Mixture of Experts) 구조다. 텐센트는 2.8조 파라미터 '키미(Kimi) K3'의 3분의 1 규모로도 엇비슷한 성능을 발휘한다고 주장하고 있다.Hy4는 770B 전체 파라미터를 49B 수준의 활성 파라미터로 운용하는 MoE 구조와 1M 토큰 컨텍스트를 결합했다. 텐센트는 대규모 코드베이스를 분석하고, via 디일렉(THE ELEC) - 전체기사 https://ift.tt/Y8uDeaE

JP모건) Hot Chips 2026 — 에이전틱 AI 추론이 업계 전반의 칩 아키텍처를 재편; 커스텀 실리콘 확산 지속; 네트워킹 분류 체계에 “스케일인” 계층 추가 Hot Chips 2026 컨퍼런스 참관 결과, 다년간에 걸친 AI 인프라 구축에 대해 한층 더 긍정적인 견해를 갖게 되었으며, 그 배경에는 에이전틱 AI가 견인하는 추론 워크로드가 업계 전반의 칩 아키텍처를 재편하고 있다는 점이 있습니다. 훈련 최적화 설계가 여전히 중심이었던 2025년 행사와 달리, 올해는 참석한 모든 세션이 에이전틱 AI를 설계상의 필수 과제로 내세우며 시작되었다는 점이 두드러진 변화였습니다. 주요 테마는 다섯 가지로 정리됩니다. 첫째, 디코드 중심 워크로드와 KV 캐시 관리, 롱 컨텍스트 처리, 저지연 멀티칩 실행이 1차적 설계 제약으로 부상하며 실리콘 설계가 근본적으로 바뀌고 있습니다. 둘째, 성능과 경제성이 빠르게 개선되면서 커스텀 실리콘 확산이 이어지고 있으며 OpenAI의 Jalapeño ASIC이 이를 대표했습니다. 셋째, AMD는 Instinct MI400 시리즈와 Helios 랙 솔루션의 상세 공개를 통해 엔비디아 Vera Rubin에 대한 2026년 하반기/2027년 대응책의 신뢰성을 강화했습니다. 넷째, 엔비디아가 BlueField-4로 “스케일인” 계층을 도입하고 브로드컴이 Enhanced RoCE 기반 Thor Ultra를 소개하면서 네트워킹 분류 체계가 확장되고 있습니다. 다섯째, 발표된 모든 주요 로드맵이 HBM3E/4/4E에 의존해 HBM이 여전히 AI 실리콘 공급의 병목으로 남아 있으며 메모리 타이트 국면 장기화 전망을 뒷받침합니다. 다소 과소평가된 관통 테마로는 구글 TPU, OpenAI Jalapeño, 메타 MTIA, SambaNova RDU, 그리고 스케일업·스케일아웃 이더넷 확산에 이르기까지 브로드컴이 광범위하게 관여하고 있다는 점이 지적되며, 이는 AI 컴퓨트 실리콘과 인프라 네트워킹 양쪽에 걸친 AVGO의 이중 역할 확대를 뒷받침합

**키옥시아, ‘증설 원하면 장기계약 체결하라’…빅테크 상대 협상 주도권 확보** UBS는 **키옥시아(Kioxia)와 샌디스크(SanDisk)가 발표한 5조 엔 규모의 증설 계획이 낸드플래시 장기 공급계약(LTA) 협상에서 하이퍼스케일러(대규모 클라우드 기업)를 상대로 유리한 조건을 끌어내기 위한 핵심 레버리지라고 분석**했습니다. **5조 엔 투자 계획 세부 내용** **투자 분담:** 키옥시아 60%, 샌디스크 40% **팹 배정:** 1.8조 엔: K3 신규 공장 투입 (부지 정지 작업 착수, 2030 회계연도 가동 목표) 3.2조 엔: 대상 팹 미공개 **투자 로드맵:** **2027~2029 회계연도:** 총 1.4조 엔 유지(연평균 약 4,500억~5,000억 엔), 일부 2029년 예산을 2027~2028년으로 앞당겨 집행 **2030~2033 회계연도:** 연간 투자 규모를 약 1.25조 엔 수준으로 대폭 확대 **생산능력(Capa) 및 전망:** 332단(BiCS10) 세대 월 20만~22만 장, 4xx단 세대 월 18만~20만 장 신규 생산능력 추가 2028 회계연도 말 월 35만 장 수준에서 최종 55만 장까지 생산능력 회복 전망 **비트 성장률(Bit Growth) 전망치를 기존 약 20%에서 20% 초반대로 상향 조정** **‘협상용 히든카드’로 평가받는 이유** **공급 부족 심화:** **AI 모델의 컨텍스트 확장에 따른 추론용 낸드 수요 급증으로 2027년 수급 상황은 2026년보다 더욱 타이트해질 전망**입니다. **완급 조절을 통한 주도권 확보:** 빅테크 고객사들은 **공급 안정을 위해 키옥시아의 조기 증설을 원하지만, 키옥시아는 ‘증설 역량과 계획’만 명확히 공개한 채 가동 속도를 늦추는 완급 조절**에 들어갔습니다. **유리한 계약 조건 유도:** **낸드 물량을 미리 선점해야 하는 하이퍼스케일러들이 장기계약 협상에서 가격 및 계약 기간에 대해 양보할 가능성이 커졌으며, 키옥시아가 공급자 우위 구도를

**컨텍 "제주 아시안 스페이스파크, '우주 통신·보안기술 거점'으로"** https://n.news.naver.com/mnews/article/008/0005406339

>>중국 일평균 토큰 호출량 500조 개 돌파 •인공지능 응용이 빠르게 확산되면서 올해 6월 기준 중국의 일평균 토큰 호출량이 500조 개를 돌파했음. 글로벌 대형 모델 경쟁이 치열해지면서 연산력 수요도 폭발적으로 증가하고 있으며, 중국 대형 모델은 글로벌 경쟁에서 1군에 진입했음. •현재 AI 플래그십 모델은 거의 월 단위로 업데이트되고 있으며, 경쟁의 초점은 단순한 ‘모델 지능’에서 에이전트의 실제 적용과 생태계 구축으로 전환되고 있음. AI는 ‘대화할 수 있는 것’에서 ‘일을 할 수 있는 것’으로 발전하면서 에이전트가 대규모로 적용되고 있고, 검색·컨텍스트 확인·도구 호출·다중 피드백 등으로 추론 연산력 수요가 폭발하고 있음. •연산력 자원을 확보하기 위해 인터넷 대형 업체들은 AI 지능형 연산센터 구축을 가속화하고 장기 협력 계약을 통해 자원을 확보하고 있음 (중국언론)

**✅반도체 56개 기업 8월 상승률** **평균 20.05% 상승** **50. 삼성전자 -0.38%** **53. SK하이닉스 -1.75%** 1. 마이크로컨텍솔 103.40% 2. 엑시콘 102.83% 3. 오킨스전자 74.93% 4. 티에프이 59.83% 5. 아스플로 49.14% 6. 티씨케이 44.11% 7. HPSP 40.17% 8. 주성엔지니어링 39.28% 9. 심텍 35.95% 10. 이오테크닉스 35.30% 11. 티에스이 34.78% 12. 솔브레인 30.69% 13. ISC 27.16% 14. 아비코전자 26.58% 15. 코리아써키트 25.51% 16. 펨트론 25.39% 17. 한양디지텍 24.79% 18. 한화비전 24.76% 19. 두산테스나 24.49% 20. 하나마이크론 24.07% 21. 유니셈 23.23% 22. 디아이 23.08% 23. 인텍플러스 21.92% 24. 피에스케이홀딩스 21.88% 25. 유진테크 19.41% 26. 테크윙 18.70% 27. 코미코 16.96% 28. 제주반도체 16.90% 29. 넥스틴 14.38% 30. 해성디에스 12.03% 31. 원익IPS 11.99% 32. 대덕전자 10.54% 33. 이엔에프테크놀로지 8.92% 34. 레이크머티리얼즈 8.21% 35. 동진쎄미켐 8.17% 36. 원익QnC 8.10% 37. 디아이티 8.08% 38. 디엔에프 6.30% 39. 테스 6.23% 40. 원익머트리얼즈 6.22% 41. 파크시스템스 5.69% 42. GST 4.55% 43. 리노공업 3.59% 44. 에스앤에스텍 2.94% 45. 한미반도체 2.33% 46. 케이엔제이 1.81% 47. 하나머티리얼즈 0.57% 48. 엘티씨 0.00% 49. 피에스케이 -0.08% **50. 삼성전자 -0.38%** 51. 오로스테크놀로지 -0.59% 52. 월덱스 -1.36% **53. SK하이닉스 -1.75%** 54. 한솔케미칼 -2.64% 55. 케이씨텍 -6.30% 56. 브이엠 -10

#AI #네트워크 1. AI 성능의 병목이 단순 연산(Compute)에서 연결성(Networking)으로 이동하며, 네트워킹이 인프라의 핵심 레이어로 부상함. 2. 메모리 기술(CXL, PIM/PNM)의 진화 목적을 시스템 내 데이터 이동 효율화를 위한 '네트워킹 스토리'로 재정의함. 3. 추론(Inference) 워크로드의 폭증으로 인해 저지연 및 롱컨텍스트 처리를 위한 고성능 네트워크 수요가 가속화됨.

Citi) 미국 반도체 – 핫칩스 Day 2: 네트워킹이 새로운 컴퓨트다 (2026.8.26) Day 1이 컴퓨트에 관한 것이었다면, Day 2는 근본적으로 연결성(connectivity)에 관한 것이었습니다. AI 1차 물결의 제약 요인은 컴퓨트였고 업계는 더 빠른 GPU와 더 큰 가속기, 더 많은 학습 용량 구축에 집중했지만, 이제 AI 시스템이 수조 개 파라미터, 초대형 컨텍스트 윈도우, 자율 에이전트 워크로드로 확장되면서 제약 요인은 점점 시스템 전반에 걸쳐 데이터를 효율적으로 이동시키는 능력, 즉 네트워킹으로 옮겨가고 있다는 것이 Citi의 판단입니다. 이는 엔비디아 네트워킹, 브로드컴, 아리스타, CPO(코패키지드 옵틱스) 업체인 루멘텀과 코히런트, 그리고 마벨, 아스테라 랩스 같은 CXL 생태계 기업들에 특히 긍정적인 전망을 만들어낸다고 봤습니다. 첫째, 네트워킹이 AI의 핵심 레이어가 되고 있습니다. 거의 모든 주요 발표가 같은 결론을 가리켰는데, 미래 AI 성능은 개별 칩보다 칩들이 얼마나 효과적으로 통신하는지에 의해 결정된다는 것입니다. 브로드컴의 Thor Ultra, 엔비디아의 BlueField-4 DPU와 Spectrum-X, 엔비디아 포토닉스, 메타의 MTIA 로드맵, 구글의 TPU 아키텍처, 세레브라스, 삼바노바, 삼성의 메모리 혁신, XCENA의 CXL 기반 프로세싱 모두 데이터 이동이 지배적 병목이 되고 있다는 동일한 과제의 각기 다른 부분을 다루고 있습니다. 미래 AI 승자는 가장 빠른 프로세서를 가진 기업이 아니라, 시스템 전체에서 데이터를 가장 효율적으로 이동시킬 수 있는 기업이라는 함의입니다. 둘째, 메모리는 사실상 네트워킹 스토리라는 점입니다. 업계의 '메모리 문제'는 실은 특화된 네트워킹 문제라는 것이 Day 2의 가장 중요한 인사이트 중 하나였습니다. 삼성의 LPDDR5X-PIM과 XCENA의 CXL-PNM 아키텍처는 모두 시스템을 가로질러 이동해야 하는 데이터의 양을 줄이려는 시도이며, 세레브라스는 극단적인 온칩

Citi) 미국 반도체 – 핫칩스 Day 2: 네트워킹이 새로운 컴퓨트다 (2026.8.26) Day 1이 컴퓨트에 관한 것이었다면, Day 2는 근본적으로 연결성(connectivity)에 관한 것이었습니다. AI 1차 물결의 제약 요인은 컴퓨트였고 업계는 더 빠른 GPU와 더 큰 가속기, 더 많은 학습 용량 구축에 집중했지만, 이제 AI 시스템이 수조 개 파라미터, 초대형 컨텍스트 윈도우, 자율 에이전트 워크로드로 확장되면서 제약 요인은 점점 시스템 전반에 걸쳐 데이터를 효율적으로 이동시키는 능력, 즉 네트워킹으로 옮겨가고 있다는 것이 Citi의 판단입니다. 이는 엔비디아 네트워킹, 브로드컴, 아리스타, CPO(코패키지드 옵틱스) 업체인 루멘텀과 코히런트, 그리고 마벨, 아스테라 랩스 같은 CXL 생태계 기업들에 특히 긍정적인 전망을 만들어낸다고 봤습니다. 첫째, 네트워킹이 AI의 핵심 레이어가 되고 있습니다. 거의 모든 주요 발표가 같은 결론을 가리켰는데, 미래 AI 성능은 개별 칩보다 칩들이 얼마나 효과적으로 통신하는지에 의해 결정된다는 것입니다. 브로드컴의 Thor Ultra, 엔비디아의 BlueField-4 DPU와 Spectrum-X, 엔비디아 포토닉스, 메타의 MTIA 로드맵, 구글의 TPU 아키텍처, 세레브라스, 삼바노바, 삼성의 메모리 혁신, XCENA의 CXL 기반 프로세싱 모두 데이터 이동이 지배적 병목이 되고 있다는 동일한 과제의 각기 다른 부분을 다루고 있습니다. 미래 AI 승자는 가장 빠른 프로세서를 가진 기업이 아니라, 시스템 전체에서 데이터를 가장 효율적으로 이동시킬 수 있는 기업이라는 함의입니다. 둘째, 메모리는 사실상 네트워킹 스토리라는 점입니다. 업계의 '메모리 문제'는 실은 특화된 네트워킹 문제라는 것이 Day 2의 가장 중요한 인사이트 중 하나였습니다. 삼성의 LPDDR5X-PIM과 XCENA의 CXL-PNM 아키텍처는 모두 시스템을 가로질러 이동해야 하는 데이터의 양을 줄이려는 시도이며, 세레브라스는 극단적인 온칩

Citi) 미국 반도체 – 핫칩스 Day 2: 네트워킹이 새로운 컴퓨트다 (2026.8.26) Day 1이 컴퓨트에 관한 것이었다면, Day 2는 근본적으로 연결성(connectivity)에 관한 것이었습니다. AI 1차 물결의 제약 요인은 컴퓨트였고 업계는 더 빠른 GPU와 더 큰 가속기, 더 많은 학습 용량 구축에 집중했지만, 이제 AI 시스템이 수조 개 파라미터, 초대형 컨텍스트 윈도우, 자율 에이전트 워크로드로 확장되면서 제약 요인은 점점 시스템 전반에 걸쳐 데이터를 효율적으로 이동시키는 능력, 즉 네트워킹으로 옮겨가고 있다는 것이 Citi의 판단입니다. 이는 엔비디아 네트워킹, 브로드컴, 아리스타, CPO(코패키지드 옵틱스) 업체인 루멘텀과 코히런트, 그리고 마벨, 아스테라 랩스 같은 CXL 생태계 기업들에 특히 긍정적인 전망을 만들어낸다고 봤습니다. 첫째, 네트워킹이 AI의 핵심 레이어가 되고 있습니다. 거의 모든 주요 발표가 같은 결론을 가리켰는데, 미래 AI 성능은 개별 칩보다 칩들이 얼마나 효과적으로 통신하는지에 의해 결정된다는 것입니다. 브로드컴의 Thor Ultra, 엔비디아의 BlueField-4 DPU와 Spectrum-X, 엔비디아 포토닉스, 메타의 MTIA 로드맵, 구글의 TPU 아키텍처, 세레브라스, 삼바노바, 삼성의 메모리 혁신, XCENA의 CXL 기반 프로세싱 모두 데이터 이동이 지배적 병목이 되고 있다는 동일한 과제의 각기 다른 부분을 다루고 있습니다. 미래 AI 승자는 가장 빠른 프로세서를 가진 기업이 아니라, 시스템 전체에서 데이터를 가장 효율적으로 이동시킬 수 있는 기업이라는 함의입니다. 둘째, 메모리는 사실상 네트워킹 스토리라는 점입니다. 업계의 '메모리 문제'는 실은 특화된 네트워킹 문제라는 것이 Day 2의 가장 중요한 인사이트 중 하나였습니다. 삼성의 LPDDR5X-PIM과 XCENA의 CXL-PNM 아키텍처는 모두 시스템을 가로질러 이동해야 하는 데이터의 양을 줄이려는 시도이며, 세레브라스는 극단적인 온칩

제목 : 알파벳, 금융서비스용 에이전틱 AI 플랫폼 출시 *연합인포맥스* 씨킹알파는 “알파벳(NAS: GOOG, GOOGL)은 자본시장과 은행 업무에 에이전틱 AI를 직접 통합하는 금융서비스용 ‘Gemini Enterprise for Financial Services’를 공개했다. 해당 플랫폼은 화요일(25일) 프리뷰 형태로 출시됐다”고 보도했다. “Gemini Enterprise for Financial Services는 금융 업무에 필요한 4가지 핵심 기능을 하나의 플랫폼에 통합했다. 금융업 특화 기능과 보안모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 커넥터, 구글이 직접 구축·관리하며 리서치 전 과정을 수행하는 AI 에이전트, 이들 기능을 함께 확장할수 있는 개방형 생태계로 구성됐다”고 밝혔다. “이들 기능은 금융업계의 실제 업무 환경을 반영하기 위해 도이체방크와 CME 그룹 등 금융기관과의 협업을 통해 개발됐다”고 설명했다. 알파벳은 “범용 AI는 금융기관이 요구하는 실시간 정확성과 검증 가능한 데이터 계보, 엄격한 보안 수준을 충족하지 못한다. 모델의 지능도중요하지만 신뢰할 수 있는 금융 시스템과 깊이 통합되지 않는다면 충분하지 않다”고 전했다.

**💻엔비디아, 최강 AI 추론칩 Groq 3 LPX 탑재 랙 양산 돌입 — 폭스콘 수혜** **📌핵심 내용 **엔비디아가 美 현지시간 24일 Hot Chips 2026에서 발표, 자사 최강 AI 추론칩 **Groq 3 LPX** 탑재 랙이 전면 양산 단계에 진입했다고 밝힘 Vera Rubin 플랫폼의 새로운 마일스톤으로 평가되며, 관련 랙 최대 조립업체인 폭스콘(2317)의 출하 확대 기대감 부각 **📌기술 스펙** Groq 3 LPX 랙: **256개**의 Groq 3 LPU 추론칩 탑재, Vera CPU + Rubin GPU와 결합 클라우드 업체 Nebius에 배치 예정, 연내 가동 목표 성능: Artificial Analysis 테스트에서 Gemma 4 31B 모델·10만 토큰 컨텍스트 기준 초당 **3,400개** 토큰 처리 — 해당 모델 기준 최고 기록 저지연 응답속도는 최근 경쟁 플랫폼 대비 최대 **4배** 빠름 **📌밸류체인** Groq 칩 내장 SRAM(500MB): **삼성전자** 생산 GPU: **TSMC(2330)** 파운드리 생산 배경: 엔비디아는 작년 Groq 추론 기술 라이선스 확보 및 핵심 팀 영입, 올해 3월 Groq 3 LPU 칩 발표 이력 **📌포지셔닝** Groq 3 LPX는 GPU를 대체하는 것이 아니라 Vera Rubin의 전통적 GPU 아키텍처를 보완하는 역할 — 저지연 토큰 생성에 특화 AI 에이전트 시대의 2대 과제(대규모 컨텍스트 처리 + 초저지연 토큰 생성) 중, Vera Rubin NVL72가 훈련·추론·컨텍스트 처리를, Groq 3 LPX가 상호작용 속도·토큰 생성 최적화를 각각 담당하는 역할 분담 구조 💻**반도체 소부장**💻**[그로쓰리서치]** https://telegram.me/growth_semi

[SK증권 반도체 한동희, 손 건] **2026.08.26 주요 뉴스** **엔비디아, 추론 특화 가속기 '그록 3 LPX' 양산 돌입…삼성 파운드리 생산** 핫칩스 2026에서 공개했으며 젬마 4 31B·10만 토큰 컨텍스트 벤치마크에서 초당 3400개 출력 토큰을 기록, 코딩 등 에이전틱 작업에서 대체 플랫폼 대비 최대 4배 빠른 응답을 제공. 베라 루빈 NVL72와 결합해 연산은 NVL72, 토큰 생성 속도는 LPX가 담당하는 구조이며, 네비우스가 첫 상용 도입 사업자로 나서고 그록도 초기 도입 예정 https://buly.kr/6MuGJ8W **엔비디아 실적 발표 앞두고 루빈 전환 속도와 AI 파이낸싱 리스크가 시험대** 2분기 매출은 전년비 약 2배인 921.8억 달러(7개 분기 만의 최고 증가율), 3분기는 82.8% 늘어난 1042억 달러가 컨센서스. 다만 6개 금융기관과의 5000억 달러 파이낸싱과 오픈AI 오하이오 임차 1050억 달러 보증 등이 순환거래 논란을 키우며 올해 주가 상승률은 11.8%에 그쳐 애플에 시총 1위를 내주기도 https://buly.kr/DaRKWah **TrendForce "2027년 CSP 캐펙스의 68%가 메모리"…서버 D램 2026년 270% 추가 상승 전망** CSP 캐펙스는 2026년 98%, 2027년 50% 증가할 전망이며 D램·낸드 비중은 2026년 47%에서 2027년 68%로 확대. eSSD 가격도 2026년 누적 235% 상승이 예상되고 2027년 HBM 계약가는 70~140% 추가 인상 가능성이 있으며, 2026년 HBM+RDIMM이 D램 공급 비트의 51%를 차지. 원가 부담에 엔비디아 등의 제품가 인상과 CSP의 탑재 용량 하향·아키텍처 조정(RDIMM 규격 변경, AI ASIC 등) 가능성 제기 https://buly.kr/C0CVgWc **인텔, 핫칩스 2026서 AI 아키텍처 3종 공개…다이아몬드 래피즈는 18A-P 자체 생산** 2027년 출시 예정인 제온 7 다이아몬드 래피즈

>>엔비디아 호재, 최강 AI 추론 랙 Groq 3 LPX 양산, 폭스콘 수혜 (대만경제일보) •엔비디아가 Groq 3 LPU 칩 256개를 탑재한 Groq 3 LPX 랙의 전면 양산을 시작했음. 해당 랙은 Vera CPU 및 Rubin GPU와 함께 클라우드 업체 Nebius에 배치되며, 올해 말 가동될 예정임. 폭스콘(2317)이 관련 랙의 최대 조립업체로 거론되며 출하 증가가 기대됨. •Groq 3 LPX는 GPU를 대체하기 위한 제품이 아니라 Vera Rubin 플랫폼을 보완해 저지연 추론과 초고속 토큰 생성을 강화하기 위한 것임. 프로그래밍 등 AI 에이전트 작업에서 응답 속도가 최근 경쟁 플랫폼 대비 최대 4배 빠름 •Artificial Analysis 테스트에서 Gemma 4 31B 모델과 10만 개 토큰 컨텍스트 사용 시 초당 3,400개 토큰을 처리해 해당 모델 최고 기록을 세웠음. •Groq 칩에는 메모리 병목을 줄이기 위한 500MB SRAM이 탑재됐으며, SRAM은 삼성전자가 생산하고 GPU는 TSMC가 생산 •Vera Rubin NVL72가 학습·추론·컨텍스트 처리를 담당하는 가운데, Groq 3 LPX는 상호작용 속도와 토큰 생성 속도를 높이는 역할을 맡음 >https://money.udn.com/money/story/5612/9714088?from=ednappsharing

제목 : 모닝스타, AI 기반 가격 모델 다변화 추진…"구독형 넘어 사용량 기반 도입 검토" *이데일리FX* 주주 질의응답 공시…피치북·다이렉트 플랫폼에 AI 도구 대거 탑재 글로벌 금융 정보 서비스 기업모닝스타(MORNINGSTAR INC, NASDAQ:MORN)가 인공지능(AI) 기술 확산에 발맞춰 기존 사용자 수(ID) 기준의 라이선스 요금제에서 벗어나 사용량 및 가치 기반의 다변화된 가격 모델 도입을 검토하고 있다고 밝혔다. 모닝스타는 25일(현지시간) 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 주주 질의응답(Q&A) 공시를 통해 AI 기반 워크플로가 확산됨에 따라 고객들이 데이터에 접근하는 방식이 다양해지고 있다며 이같이 설명했다. 이번 공시는 지난 5일(미국 시간)까지 접수된 주주들의 주요 질문에 답변한내용이다. 모닝스타는 대표 상품인 ‘모닝스타 다이렉트(Morningstar Direct)’와 사모시장 데이터 플랫폼 ‘피치북(PitchBook)’의 가격 책정 방식을유연하게 진화시킬 계획이다. 회사 측은 “고객들이 AI 도구를 채택해 더 적은 인력으로 더 많은 작업을 수행함에 따라, 특정 사업과 고객 세그먼트에서는 사용량 기반(Consumption-based) 모델이 자사 데이터와 지식재산권(IP)의 가치를 더 잘 포착할 수 있다”고 설명했다. 현재 모닝스타는 다이렉트 플랫폼 내에 자연어 스크리닝, 펀드 선택, 포트폴리오 분석 등을 지원하는 ‘AI 어시스턴트’를 도입해 초기 좋은반응을 얻고 있다. 피치북 역시 거대언어모델(LLM) 통합 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 커넥터를 통해 데이터 유통망을 넓히고 있다. 다만벤처캐피털(VC) 퇴출 예측기(VC Exit Predictor), 매니저 스코어 등 핵심 독점 IP는 플랫폼 전용으로 유지해 고객 이탈 장벽을 높일 방침이다. 최근 인수한 CRSP(시카고대학 증권가격연구센터) 이후 자본 배분 우선순위에 대해서는 강력한 재무제표 유지, 성장 및 가치 창출 인수합병(M&A) 투자, 배당금 증대

단기과열/투자경고 종목 현황 종목명 : 마이크로컨텍솔 2026-08-25 : 투자경고종목지정 공시링크 : https://kind.krx.co.kr/common/disclsviewer.do?method=search&acptno=20260825000625

엔비디아, 추론용 칩 ‘그록 3′ 양산 돌입... 삼성 파운드리 생산 "엔비디아가 에이전틱 인공지능(AI) 추론에 특화된 가속기 ‘그록 3 LPX(NVIDIA Groq 3 LPX)’의 본격적인 양산에 들어갔다. 대규모 컨텍스트를 처리하면서 빠르게 토큰을 생성해야 하는 에이전틱 AI의 특성을 겨냥한 제품으로, 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’의 추론 성능을 확장하는 역할을 맡는다." https://biz.chosun.com/it-science/ict/2026/08/25/YVFUSDZTCFB6XMKK3OKJ4XJ4NM/