TSMC 컨콜 중
- capex 가이던스 상향


저희는 이에 따라 2026회계연도 연간 자본적 지출 예산을 600억~640억 달러로 상향 조정하기로 결정했습니다. 고객사들의 성장을 지원하기 위해 계속해서 대규모 투자를 지속할 것입니다. 또한 저희는 물량을 선제적으로 확보할 수 있도록 두 공급업체와 충분히 앞서 긴밀히 협력해 생산능력을 준비하고 있습니다. 강한 업사이클이든 다운사이클이든 말입니다.

고객사들이 저희와 충분히 앞서 긴밀히 협력해 저희 생산능력을 계획하듯이, 따라서 저희는 생산능력 확장 계획에 있어 어떠한 병목도 예상하지 않고 있습니다. 2026년 자본예산의 약 70~80%는 첨단 공정 기술에 배정될 예정입니다. 약 10%는 특화 기술에 투입될 예정이며, 약 10~20%는 첨단 패키징 테스트에 투입될 예정입니다.

이전 가이던스 상단 $56B였으므로 상당히 큰 폭 상향

TSMC 컨콜 중
(수요 관련)


수요는 계속해서 매우 견조한 수준을 유지하고 있습니다. AI 메가트렌드는 더 많고 더 많은 연산 수요를 지속적으로 촉진하고 있으며, 이는 최첨단 실리콘에 대한 견조한 수요를 뒷받침하고 있습니다.

저희 고객들은 주로 클라우드 서비스 제공업체에 속해 있는 고객들입니다. 이들 고객은 저희에게 매우 강한 신호와 긍정적인 전망을 계속해서 제공하고 있습니다. 따라서 저희는 견고한 기술 차별화를 바탕으로, 수년에 걸친 AI 메가트렌드에 대한 확신이 여전히 매우 높습니다.

희망사항이지만 F아니더라도 펠자 하나만 나왔으믄 좋겠다

CODEX 유저 증가속도

- 한달에 +100만 페이스였던게(이것도 대단했지만)
- GPT 5.6 발표 이후 하루에 +100만으로

인텔이 18A 공정에서 팬서 레이크의 특정 레이어에 고NA EUV(High-NA EUV)

- Fab 62 마이그레이션: 시장 정보에 따르면 Fab 62에 HNA 장비가 설치되고 초기 14A 생산 능력이 확보될 가능성이 있습니다.

18A 공정에 HNA를 사용함으로써 설치 및 마이그레이션이 훨씬 수월해졌습니다.

- 인텔-ASML 파트너십.

문샷 AI, Kimi K3 발표

: 2.8T 파라미터 규모의 Kimi K3 발표. 네이티브 비전, 100만 토큰 컨텍스트. 전체 모델 가중치는 7월 27일 공개 예정

: Artificial AnalysisIntelligence Index 57점. Fable 5(60점), GPT-5.6-Sol(59점)에 이어 3위. Opus 4.8(56점) 상회

: 인풋 $3 및 아웃풋 $15. 기존 K2.6보다 평가에서 출력 토큰 21% 적게 사용

: 작업 당 비용은 $0.94. GPT-5.6-Sol($1.04)과 유사. Opus 4.8($1.80)의 절반 수준. GLM-5.2($0.32)보다는 비쌈

: 모델은 Kimi com, Kimi Work, Kimi Code, Kimi API에서 즉시 사용할 수 있으며, 기본적으로 최대 추론모드로 제공

■ 오픈소스 최대 규모 모델

: 896개 Expert 중 16개만 활성화하는 Stable LatentMoE 구조와 KDA, AttnRes를 적용해 Kimi K2 대비 약 2.5배 높은 스케일링 효율 달성

- Kimi Delta Attention(KDA): 기존 어텐션보다 긴 컨텍스트에서 정보 전달 효율을 높이도록 설계된 새로운 어텐션 구조

- Attention Residuals(AttnRes): 모든 레이어 정보를 누적하는 대신 필요한 중간 표현만 선택적으로 재활용해 정보 전달 효율과 모델 확장성을 높이는 구조

- Stable LatentMoE: 896개의 Expert 중 16개만 활성화하는 고희소성 Mixture-of-Experts(MoE) 구조로, 계산량을 줄이면서 모델 규모를 효율적으로 확장

: MXFP4 Weight / MXFP8 Activation 기반 양자화 학습을 적용했으며, 64개 이상 가속기(Supernode) 환경을 권장

■ 장기 코딩(Long-horizon Coding)

: 대규모 코드 저장소 탐색과 장시간 자율 코딩 작업 최적화. GPU 커널 최적화 벤치마크에서 Claude Fable 5와 유사한 수준 기록 및 GPT-5.6 Sol·GPT-5.5·Opus 4.8 상회 주장

: 자체적으로 MiniTriton GPU 컴파일러를 구축했으며, 일부 워크로드에서 Triton 및 torch.compile보다 높은 성능 기록

■ 에이전트 기반 작업

: 금융 리서치, 산업 보고서, 과학 연구 등에서 수천 회의 웹 검색·문서 분석·터미널 작업을 자율 수행하고, 인터랙티브 차트와 프레젠테이션을 생성

: Widgets와 Dashboard 기능을 추가해 실시간 데이터와 연결되는 시각적 워크플로우를 지원

■ 멀티모달

: 텍스트·이미지·영상 이해를 기반으로 게임 개발, 영상 편집, 모션 그래픽 제작까지 수행 가능하며, 코드와 스크린샷을 반복 활용하는 Vision-in-the-Loop 방식을 지원

■ 연구 적용 사례

: 48시간 동안 자율적으로 AI 칩을 설계하고, 계산 천체물리 연구에서는 20편 이상의 논문 검토, 300개 이상의 상태방정식(EOS) 평가, 3,000줄 이상의 Python 코드 생성을 수행하는 사례를 제시

→ 🚨

https://www.kimi.com/blog/kimi-k3

구글, Gemini 3.5 Pro 출시 수개월 지연. 원인은 코딩 성능 개선 부진

: 구글의 차세대 플래그십 AI 모델 Gemini 3.5 Pro 출시가 당초 계획보다 수개월 지연(당초 내부 목표는 6월 출시)

: 코딩 성능 향상을 위해 학습 데이터와 모델 성능을 추가 개선 중이지만, 지난달 말 진행한 학습 데이터 업데이트도 기대에 못 미친 것으로 전해짐

: 내부에서는 출시 지연과 경쟁력 약화에 대한 우려가 확대. AI 연구자들은 최상위 범용 모델 경쟁에서 앤스로픽과 오픈AI가 앞서 있다고 평가하며, 일부 인재 유출로도 이어지는 분위기

: 검색, 지도, 유튜브 등 다양한 제품군에 AI를 통합하는 과정에서 여러 조직과 이해관계자가 의사결정에 참여하는 구조가 출시 지연의 원인으로 지목

: 세르게이 브린 등 경영진은 AI 코딩 시장 선점을 위해 개발 속도 확대를 주문했지만, Google Cloud, DeepMind, Android 등 여러 조직이 각각 AI 코딩 도구를 개발하면서 내부 조율이 늦어진 것으로 알려짐

: 구글은 내부 AI 코딩 도구를 Google Antigravity 중심으로 통합하고, 최고 AI 아키텍트 코레이 카부크추오글루와 DeepMind AI 코딩 전담 조직을 중심으로 조직 정비를 진행 중

: 과거에는 사내 코드 유출 우려로 Gemini를 이용한 코드 작성·분석이 제한됐으나 현재는 정책이 완화. 구글은 사내 코드의 75%가 AI로 생성된 뒤 검토를 거쳐 실제 운영 환경에 반영되고 있다고 설명

: 다만 엔지니어들의 AI 활용이 사실상 의무화됐음에도 내부 컴퓨팅 자원 부족으로 AI 사용 시 연산 캐파 제약을 자주 겪는 것으로 전해짐

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

삼성전자 파운드리 5나노 핀펫 X 네덜란드 AI 칩 회사 악셀레라ai

https://semiconductor.samsung.com/kr/news-events/tech-blog/powering-the-next-wave-of-edge-ai-from-market-momentum-to-scalable-silicon-innovation/

유럽 개장상황

[WallStreetCN]

애플 인텔리전스, 알리바바 거대언어모델 'Qwen' 전격 탑재 승인 소식에 알리바바 미 주식 급등세 연출 (WallStreetCN.07.16) 국가인터넷정보판공실(CAC)의 전격 승인 소식은 애플의 중국 내 시장 방어와 알리바바의 상업용 대형 클라우드 서버 공급 가속화라는 두 마리 토끼를 단숨에 잡는 최고조의 국산 AI 연합 모델로 해석됩니다.

중국 딥시크(DeepSeek), 기업 가치 740억 달러 목표로 상하이 STAR 시장 기업공개 계획 공식 전향 (WallStreetCN.07.16) 외부 투자를 완벽히 배제하고 저비용 효율 연구를 고집하던 딥시크가 GPU 인프라 전력 병목과 자사 가속 칩 양산을 극대화하기 위해 국가의 상장 지원 트랙을 정식 수용했습니다.

중국 NPO 광인터커넥트 표준 MSA 전격 연합 출범에 광통신 테마주 동반 급등세 (WallStreetCN.07.17) 서방의 광 네트워크 특허 규제를 사전에 무력화하기 위해 화웨이와 바이두가 주축이 되어 결성한 광통신 신소재 표준 MSA가 정식 공개되면서 고대역폭 CPO 제조 기술 국산화 공급망의 실적이 집중 조명되고 있습니다.

TSMC 2나노 공정 Tape-out 실적 폭증은 중국 파운드리 업계에 더 거대해진 장벽으로 작용 (WallStreetCN.07.16) TSMC의 독점 미세 공정 양산화 속도가 예상을 아득히 초월하는 400% 설계 완료 실적을 보여줌에 따라 자국 기업들의 칩 미세화 이탈 및 글로벌 시장과의 사양 격차 심화 우려가 대두되고 있습니다.

삼성전자, 비용 압박으로 High-NA EUV 상용 적용 연기 검토…성급한 첨단 경쟁보단 수익 내실 최우선 전략 전향 (WallStreetCN.07.17) 삼성 파운드리가 비용 효율이 보장되지 않는 무리한 미세 공정 경쟁을 잠시 멈추고 파운드리 흑자 도달을 위한 가용 설비 가동 효율화에 힘을 쓰기로 결정하며 단기 마진 개선에 집중하고 있습니다.

"중국의 문샷 프로젝트가 강력한 개방형 AI 모델을 공개한 후 투자자들은 AI 주도 랠리의 강도에 의문을 제기하고 있습니다"


* 시장은 Kimi K3를 25년 1월의 '딥시크 모멘트' 정도의 하방 무게감으로 해석하려고 하는듯 함

* 그러나 둘 사이의 공통점은 '중국이 (과거 산업들처럼) AI에서도 미국을 추격한다'라는 명제 하나이며

* 극명한 구별점은 '딥시크는 가격 충격'이었지만 'K3는 스케일 충격'이라는 점

* 개인적으로 이번 K3 모델 이벤트는 오히려 그간의 중국발 우려, 즉 '중국의 저가모델 경쟁으로 빅테크의 스케일업 당위성이 축소된다'라는 논제를 날려버리는, 상당히 중요한 변곡점이라고 생각

* 중국의 SOTA 모델이 된 K3는 '모델의 크기를 키우는게 결국 답'이라는 걸 인정했고, 향후 다른 중국 경쟁모델들도 이 추세를 따를 가능성이 크다고 봄

* K3와 같은 초대형 MoE 모델에서 파라미터 수 증가는 명확히 연산보다 메모리 바운드임

세계적인 AI 반도체 제조사인 엔비디아(NVIDIA)는 7월 16일, 도요타 자동차와의 제휴 관계 확대를 발표함과 동시에, 도요타의 레벨 2++ 자율주행 기능에 자사의 차량용 반도체와 차량용 OS가 채택될 것이라고 밝혔다.

　또한 이번 제휴를 통해 토요타의 소프트웨어 엔지니어링, 공장 로봇 시뮬레이션, ‘Woven by Toyota’의 멀티모달 비전 언어 모델에 NVIDIA의 솔루션이 채택될 것이라고 발표했다. 자동차, 로봇, 도시 분야에서 물리적 AI의 활용이 확대될 것으로 전망했다.



https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/2125545.html

최태원 “미국에도 하이닉스 공장 고려...공급 늘려 메모리 가격 낮춰야”

최태원 SK그룹 회장이 15일 제주에서 열린 대한상의 하계 포럼 기자간담회에서 밝힌 반도체 시장 관련 발언을 요약하면 다음과 같습니다.

최 회장은 현재 메모리 반도체 가격이 비정상적으로 높은 수준이라고 진단하며, 반도체 기업들을 위해서라도 공급을 늘려 가격을 떨어뜨려야 한다고 주장했습니다. AI 기업은 투자를 받아 비용 상승을 감당할 수 있지만 PC와 스마트폰 업체는 반도체 가격 상승분을 제품 가격에 전가할 수밖에 없고, 이들 제품의 고객은 대부분 개인이어서 가격 인상에 한계가 있는 만큼, 칩 가격 상승이 완제품 가격을 끌어올리는 '칩플레이션'을 막기 위해 공급 확대가 필요하다는 것입니다.

또한 높은 반도체 가격이 장기화되면 국내 반도체 기업에 오히려 독이 될 수 있다고 경고했습니다. 마진율을 낮추더라도 공급을 늘리고 시장을 보호하며 함께 키워야 한국 반도체 산업이 유지·발전할 수 있으며, 공장을 짓지 않고 가격만 계속 올리면 시장이 줄고 새로운 참여자가 뛰어들게 된다고 지적했습니다. 일론 머스크 등이 반도체 생산에 관심을 보이는 것도 현재의 높은 수익성 때문이라고 봤습니다. 아울러 칩플레이션이 나타나면 미국과 중국 등 주요국의 견제로 지정학적 문제가 생길 수 있다며, 눈앞의 사과를 전부 먹는 것은 전략이 아니고 시장을 잘 가꿔야 계속 수확할 수 있다고 말했습니다.

다만 공급 확대의 필요성을 강조하면서도 당분간 가격이 쉽게 내려가지는 않을 것으로 전망했습니다. AI용 반도체 수요가 내년에 올해보다 60~100% 늘어날 수 있는 반면 주요 업체의 공급 증가량은 거의 없어, 전체 수요도 최소 50~60% 증가할 수 있다는 설명입니다. 내년에는 공급난이 '아비규환'이라는 표현을 써야 할 정도로 극심해질 수 있으며, 자신도 각계로부터 로비와 압력을 받고 있고 한국 정부도 다른 정부로부터 압력을 받기 시작할 공산이 크다고 했습니다.

이에 따라 최 회장은 호남뿐만 아니라 미국에도 SK하이닉스 반도체 공장을 지어야 한다고 생각하며, 통상 압력 등 여러 문제를 고려해 설립을 검토 중이라고 밝혔습니다. 현재 부지를 찾고 있으며, 전 세계에서 가능한 곳을 모두 찾아 어디가 가장 좋고, 가장 빨리, 가장 크게 지을 수 있는지 우선순위를 가려 신속하게 지어야 한다는 입장을 전했습니다.

https://n.news.naver.com/mnews/article/023/0003988354?sid=101

PM좌가 선물은 못해도 주식은 잘 한단말이지

#Hegemony #상륙작전

씌우면 끝날 일인데...

https://m.blog.naver.com/hegemony1234/224350874378

BofA 글로벌 메모리 테크
주간 테마: 3분기 DRAM ASP 순조롭게 상승 중, TSMC/ASML 가이던스에 따른 메모리 업사이드

3분기 계약 가격 점검에서 우리가 알게 된 것
투자자들은 컨센서스 대비 제한적인 ASP 인상을 감안할 때 메모리 칩 제조사들의 3분기 실적이 예상치를 하회할 가능성에 대해 점점 더 많이 문의해 왔습니다. 이에 따라 우리는 새로 협상된 3분기 DRAM 계약 가격을 더 면밀히 점검하게 되었습니다. 우리가 알게 된 것은 다음과 같습니다. (1) 서버 DRAM 가격이 더 강세를 보이며, 고속 LPDDR5가 주도하는 가운데 전분기 대비 20-30% 상승해 컨센서스인 20% 이하를 상회했고, (2) 범용 DDR5와 심지어 레거시 DDR4가 주도하는 현물 수요가 호조를 보이며 7월 가격이 전월 대비 다시 상승했으며, (3) 더 저렴한 HBM3e 대비 더 높은 가격의 HBM4에 대한 주문이 단기적으로 증가하고 있고, (4) LTA 기반 DRAM 매출은 전체의 50%를 훨씬 밑돌며 비(非)LTA 비중이 60-70%에 달하고, 전분기 대비 견조한 가격 상승(예: 5-10%)이 LTA 하에서도 종종 타결되고 있으며, (5) 일부 OEM들의 긴급 주문은 범용 DRAM뿐만 아니라 NAND에서도 전분기 대비 20%를 넘는 가격 상승을 확인해 주고 있습니다. 전반적으로 3분기 DRAM ASP가 전분기 대비 21% 상승한다는 우리의 글로벌 전망은 채널 점검에서 알게 된 내용과 일치합니다. 이는 3분기 컨벤셔널 DRAM이 전분기 대비 13-18% 상승하거나 HBM 포함 시 8-13%에 그친다는 TrendForce의 현재 가정보다 더 낙관적인 것입니다. 물론 TrendForce의 2분기 DRAM ASP 가정, 즉 컨벤셔널 DRAM만 기준으로 전분기 대비 58-63% 상승 또는 HBM을 포함한 전체 혼합 기준 53-58% 상승은 한국 기준 평균보다 10%p 높아 보이지만, 한국 제외 글로벌 가정과는 부합합니다.