애석하게도 현재 AI CAPEX 단계에서 실질적 수혜를 보는 국내기업은
SK하이닉스,한미반도체,테크윙 등 일부 기업들 정도로 한정적.
(삼성전자는 HBM3E 시장 진입이 늦어지며 일단은 탈락..동네 바보형)
현재 미국 하이퍼스케일러들의 ASIC칩 도입에 대해 실질적 수혜를 보는 기업들 역시 미국 대표기업들.
국내 반도체 기업들의 직접적 수혜는 아직 제한적.
다만 산업의 트렌드 팔로잉 관점에서 미리 공부해 둘 필요는 있을 것으로 생각.
특히 K증시 특성상 무지성 테마 수급에 의한 과열 상승 역시 무시할 수도 없기에..
한편으로는 동네바보형이 ASIC 쪽에서 좀 잘해준다면? 이런 생각도 해보기는 하지만
이런 거 정리할때마다 삼성전자가 나오면 왜 이렇게 갑갑한 마음이..
어쨋거나 ASIC에 대한 개인 공부 및 개념 정립, 기록 차원에서 정리해 봄.
* ASIC(Application - Specific Integrated Circuit)칩
-특정한 용도를 위해 설계된 반도체 칩.
-범용적으로 사용되는 CPU나 GPU와 달리 특정 작업이나 애플리케이션을 효율적으로 수행하도록 설계
-높은 성능과 전력 효율을 자랑함.
*ASIC의 장점
- 최적화된 성능 : 특정 작업에 대한 탁월산 성능 제공
- 전력효율성 : 에너지 소비를 줄여 친환경적
- 소형화 : 칩 크기가 작아 기기의 소형화에 기여
*ASIC의 단점
- 유연성 부족 : 다른 작업으로 전환할 수 없음. 목적 변경시 설계 다시 해야함
- 초기 비용 높음 : 설계 및 제조 초기 비용이 높아 소량 생산에는 비적합
- 제작 기간 : 맞춤 설계와 제조 과정 때문에 생산까지 시간이 오래 걸림
*ASIC칩의 주요 사용 사례
-암호화폐 채굴 / 통신장비 / AI 및 머신러닝 / 전자제품
(현재 AI쪽으로는 미국의 브로드컴이 최수혜)
(향후 전자제품(온디바이스AI) 단에서도 ASIC칩 시장 확대 전망)
*ASIC칩 vs FPGA 비교
- ASIC과 FPGA(Field Programbble Gate Array)는 종종 비교됨.
- FPGA는 프로그래밍 가능하며, 초기 개발에 유리
- ASIC은 대량 생산과 최적화된 성능 측면에서 더 우수함
* ASIC 설계 비용
- ASIC 설계는 매우 복잡하고 전문성이 요구됨. 설계 단계에서 상당한 비용 발생
- 설계 단계에서 들어가는 구체적 분야는 아래와 같음
1) 사양 정의 및 요구사항 분석 비용
: 설계 초기 단계에서 제품의 사양과 목적을 정의하는 데 드는 비용.
: 시장 조사 및 사용 사례 분석 포함.
2) EDA (Electronic Design Automation) 툴 비용
: 설계를 자동화하고 최적화하기 위한 소프트웨어 사용 비용.
: Synopsys, Cadence, Mentor Graphics 같은 툴 라이선스는 매우 고가.
3) 설계자 및 엔지니어 인건비
: 칩 설계를 위해 고도로 숙련된 엔지니어와 설계자 고용 비용
4) IP라이선스 비용
: 설계에서 필요한 특정기능(예 : 메모리컨트롤러, 인터페이스)의 IP(Intellectual Property)모듈 구매 비용
*ASIC 제조 비용
- ASIC 제작은 고정비가 매우 높은 공정을 포함
1) 반도체 제조 공정 비용
: 팹(Fab)에서 ASIC웨이퍼를 제작하는 비용
: 최신 공정(5nm, 7nm 등)은 매우 고가. 공정 노드가 작을수록 비용 증가
2) 마스크 세트 비용
: 포토리소그래피 공정에 필요한 마스크 제작 비용
: ASIC 칩 제작 시 사용하는 마스크는 한 번 설계되면 변경하기 어려우며, 마스크 한 세트 제작에 수백만 달러 소요
3) 웨이퍼 테스트 및 수율 손실 비용
: 웨이퍼 제조 후 테스트 및 결함 칩 제거 과정에서 발생
*ASIC 패키징 및 후공정 비용
- ASIC 칩을 사용 가능한 형태로 패키징하고 테스트하는 단계에서 발생
1) 칩 패키징 비용
: 칩 보호 및 연결을 위한 패키징 공정
2) 최종 테스트 비용
: ASIC의 기능, 성능, 신뢰성 테스트 비용
ASIC칩 개발에는 설계비용, 제조비용이 비중이 압도적으로 높은 편
(설계비용 30% ~ 40% / 제조비용 30% ~ 50%)
결국 여기저기서 TSMC는 무조건 수혜.
범용반도체를 쓰던, ASIC을 쓰던 무조건 TSMC가 만들어야 함. 일단은..
삼성전자 하..
ASIC 개발 과정에서 수혜를 볼 수 있는 한국 기업들.
1) ASIC 설계
- 리벨리온(비상장)
: 인공지능 반도체를 설계하여 인텔의 제품보다 우수한 성능을 입증한 스타트업.
: 현재 삼성전자와 협력하여 5나노 공정으로 차세대 AI 반도체를 제작
-에이직랜드(상장)
: TSMC의 VCA(Value Chain Alliance) 파트너로서, ASIC 설계 자동화 플랫폼을 보유
-에이디테크놀로지, 코아시아,가온칩스, 세미파이브 등
: 삼성전자와 파트너십을 맺고 ASIC 설계 및 디자인 솔루션을 제공하는 디자인 서비스 파트너(DSP)
2) ASIC 제조
-삼성전자
: ASIC 수요 증가에 따라 AI 반도체 생산을 확대
:리벨리온과 협력하여 4나노 공정으로 AI 반도체를 제조...한다고 하지만
: 글로벌 ASIC칩 생산확대에 대한 당장의 수혜 단계는 아직 아님.
: 어차피 TSMC가 제조....
3) ASIC 패키징 , 후공정
-ISC / 리노공업 (테스트소켓)
: ASIC은 특정 용도에 맞게 설계된 맞춤형 칩. 설계 단계부터 제작 후까지 정확한 동작 보장 필요
: 따라서 ASIC칩이 설계된 대로 작동하는지 확인을 위한 테스트 소켓의 중요도와 수요가 확대될 가능성
(반도체 제조 과정에서 결함이 있는 칩을 걸러내는 테스트는 매우 중요함)
-> 그마나 가장 우선순위로 수혜를 기대해 볼 수 있는 국내기업들은 소켓쪽이 아닐까 싶음. 글로벌리 경쟁력도 우수함.
4) HBM
-ASIC칩에도 HBM반도체가 필요. SK하이닉스가 독보적.
- 추후에는 HBM도 커스터마이징 될 것.
*ASIC 관련 해외 기업들
해외 기업들은 딱히 설명이 필요없는 것 같아서 생략..
굳이 투자를 한다면 ASIC반도체도 미국주식이 정베.
1) 설계 : 브로드컴 , 마벨테크놀로지
2) 제조 : TSMC
3) 테스트 : 아드반테스트(Advantest-일본) / 테라다인(Teradyne-미국) / 코후(Cohu-미국)
ps. 삼성전자 좀 잘하자.
Disclaimer
- 당사의 모든 콘텐츠는 저작권법의 보호를 받은바, 무단 전재, 복사, 배포 등을 금합니다.
- 콘텐츠에 수록된 내용은 개인적인 견해로서, 당사 및 크리에이터는 그 정확성이나 완전성을 보장할 수 없습니다. 따라서 어떠한 경우에도 본 콘텐츠는 고객의 투자 결과에 대한 법적 책임소재에 대한 증빙 자료로 사용될 수 없습니다.
- 모든 콘텐츠는 외부의 부당한 압력이나 간섭없이 크리에이터의 의견이 반영되었음을 밝힙니다.
