HBM3 에스티아이는 무엇으로 돈을 벌까?｜CCSS·Wet System·리플로우 장비와 실적 분석 반도체 공장을 새로 건설하려면 노광·식각·증착장비만 필요한 것이 아닙니다.각 공정장비가 정상적으로 작동하려면 세정과 식각 등에 사용하는 화학약품을 필요한 장소까지 안전하고 정확하게 공급하는 기반시설이 먼저 갖춰져야 합니다.에스티아이의 주력 제품인 CCSS는 이러한 역할을 담당합니다.에스티아이는 최근 HBM과 첨단 패키징 시장에서 사용될 수 있는 리플로우 장비로도 관심을 받고 있습니다. 그러나 HBM 시장이 성장한다는 사실만으로 에스티아이의 실적 증가를 단정할 수는 없습니다.에스티아이를 제대로 이해하려면 다음 질문에 답할 수 있어야 합니다.에스티아이는 현재 어떤 장비로 매출을 올리고 있으며, 신규 장비가 실제 수주와 이익으로 얼마나 연결되고 있는가?이번 글에서는 에스티아이의 사업구조와 최근 실적, CCSS.. 2026. 7. 7. CPU·GPU·NPU·HBM 차이 쉽게 이해하기｜AI 반도체는 어떻게 함께 작동할까? 챗GPT 같은 생성형 AI가 확산되면서 CPU, GPU, NPU, HBM이라는 용어를 자주 접하게 됩니다.AI 반도체 관련 뉴스를 보면 GPU와 HBM이 함께 등장하고, 스마트폰이나 AI PC에서는 NPU라는 용어도 자주 등장합니다.처음 접하면 네 가지가 모두 비슷한 종류의 반도체처럼 보일 수 있습니다.하지만 가장 먼저 알아야 할 차이가 있습니다.CPU·GPU·NPU는 주로 계산을 담당하는 프로세서이고, HBM은 계산에 필요한 데이터를 빠르게 공급하는 메모리입니다.따라서 AI 반도체를 이해할 때는 단순히 어떤 칩이 가장 빠른지를 보는 것보다연산 → 메모리 → 패키징 → 네트워크가 어떻게 연결되는지를 이해하는 것이 중요합니다.2026년 AI 시스템에서도 이러한 관계는 더욱 중요해지고 있습니다. NVIDIA.. 2026. 7. 1. 엔비디아 AI칩은 왜 HBM을 필요로 할까? GPU·HBM 수요 구조와 국내 반도체 산업 연결 AI 산업을 이야기할 때 엔비디아 GPU와 HBM은 거의 항상 함께 등장합니다.그렇다면 한 가지 의문이 생깁니다.GPU의 성능이 좋아지면 왜 HBM도 함께 중요해지는 것일까요?핵심은 단순합니다.GPU가 아무리 빠르게 계산할 수 있어도 계산에 필요한 데이터를 제때 공급받지 못하면 GPU의 연산능력을 충분히 활용하기 어렵습니다. AI 모델이 커지고 추론 과정이 복잡해질수록 이러한 메모리 용량과 데이터 전송속도의 중요성이 커집니다.실제로 엔비디아의 차세대 Rubin GPU는 HBM4를 채택하고 최대 288GB의 HBM4와 최대 22TB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다. 엔비디아는 Blackwell 대비 메모리 대역폭이 약 2.8배 확대됐다고 설명합니다. (NVIDIA Developer)이번 글에서는 막연한 H.. 2026. 6. 30. 이전 1 다음
