제주반도체가 인공지능(AI) 활성화로 인한 온디바이스 AI(On Divice AI) 확산에 따른 수혜주로 부각되고 있다.
온디바이스AI는 클라우드 시스템에 연결하지 않고 디바이스 자체 AP 등 반도체칩을 활용, AI 기술을 구현하는 것을 의미한다. 온디바이스AI 열풍을 확산할 디바이스는 AI스마트폰을 꼽고 있으며, 이를 구현할 핵심칩 중 하나가 LPDDR이다.
또한 AI스마트폰 뿐만 아니라 앞으로 연계를 확장할 AI가전 등에도 LPDDR의 중요성이 커질 전망이다.
16일 IT·금융투자업계에 따르면 삼성전자는 지난 7일 초거대 AI를 주제로 '삼성 AI 포럼 2023', 14일 '삼성개발자 콘퍼런스 코리아 2023(SDC2023)'를 열었다. 이날 주요 화두 중 하나가 온디바이스AI였다. 또한 삼성이 온디바이스AI를 적용한 AI스마트폰으로 갤럭시S24(내년 출시 예정)를 낙점했다는 전망도 동시에 나오고 있다.
업계 관계자는 “스마트폰 업체를 비롯해 사물인터넷(IoT) 분야를 아우르는 온디바이스AI에 적용할 반도체 칩은 LPDDR”이라며 “LPDDR은 D램의 처리 속도를 2배 개선한 'DDR(Double Data Rate)'에 전력 소모량을 최소화한 특성으로 'LP(Low Power)'라는 이름이 붙은 모바일용 D램 규격”이라고 설명했다.
국내 대표적인 LPDDR 강자는 삼성전자와 SK하이닉스다. 양사는 LPDDR의 설계와 제조를 하고 있다. 주로 스마트폰 등 대규모 마켓을 대상으로 사업을 영위하고 있다.
제주반도체는 LPDDR을 설계하는 국내 대표 팹리스기업이다. 제주반도체가 설계하는 메모리 반도체가 주로 사용되는 장치는 모바일 기기와 데이터카드 등이다. 또 △사물인터넷(IoT) 관련 장치 △스마트 그리드, RFID 등 사물간통신(M2M) 모듈 △자동차 내 단일칩(Discrete chip), MCP(복합칩), SiP(System in Package) 형태로 적용되고 있다.
LPDDR의 강소기업으로 꼽히는 제주반도체는 삼성전자와 SK하이닉스가 주력으로 삼고 있지 않는 니치마켓(Niche market)인 사물인터넷, 엣지 디바이스 위주로 LPDDR을 공급해 왔다. 고객사는 중국, 대만, 유럽, 미주 등 다양한 국가의 기업을 확보하고 있다. 대표적인 기업이 프랑스 탈레스, 이탈리아 텔릿 등이며 특정 고객사 매출 비중이 높지 않고, 안정적인 매출이 다각화됐다.
주목할 점은 온디바이스AI의 중심에 엣지 디바이스이며, 관련 시장의 확장도 가속하고 있다. 온디바이스AI가 현 시점에서 제대로 된 구현을 하려면 필수 항목이 있다. 대표적인 요소가 LPDDR의 고도화와 적용 확대다.
제주반도체는 저용량, 저전력, 고신뢰성 DRAM에 해당하는 LPDDR2 또는 LPDDR4X을 생산하고 있다. 납품 대상인 모바일 기기는 스마트폰을 포함해 전통적인 사물인터넷 기기와 엣지 디바이스를 포함한다. 특히 제주반도체의 기술의 핵심은 NAND MCP 제작·양산 능력이다. MCP의 구성 요소 중에서 DRAM이 LPDDR2이면 4G LTE 기기용이다. 만약에 LPDDR2이 아니고 LPDDR4X라면 5G 기기용이다.
김경민 한국IR협의회 연구원은 “MCP는 멀티 칩 패키지를 의미하며 서로 다른 메모리 반도체를 같이 패키징한(조립한) 복합칩을 의미한다”며 “특히 NAND Flash와 DRAM을 결합한 제품을 MCP라고 부른다”고 설명했다.
이어 “제주반도체는 자체 설계한 칩 또는 타사에서 공급받은 DRAM과 NAND Flash 메모리를 결합해 다양한 사양(specification)의 NAND MCP 제품을 상용화해 고객에게 공급하고 있다”며 “제주반도체는 이들 제품을 범용 시장뿐만 아니라 고정 거래선을 목표시장으로 하는 주문형 반도체(ASIC) 성격의 제품시장에도 공급하고 있다”고 덧붙였다.
앞으로 주목할 점은 AI스마트 기기 보급, 사물인터넷 인프라 확대 가능성이다.
회사 관계자는 “글로벌 경기 부진과 고객사 주문량 감소로 작년 대비 올해 실적은 부진하다”면서도 “경기 회복과 온디바이스AI로 촉발될 사물인터넷 분야의 LPDDR 성장 전망이 중장기적으로 유효하다”고 말했다.
https://n.news.naver.com/mnews/article/031/0000788779?sid=101
온디바이스AI는 클라우드 시스템에 연결하지 않고 디바이스 자체 AP 등 반도체칩을 활용, AI 기술을 구현하는 것을 의미한다. 온디바이스AI 열풍을 확산할 디바이스는 AI스마트폰을 꼽고 있으며, 이를 구현할 핵심칩 중 하나가 LPDDR이다.
또한 AI스마트폰 뿐만 아니라 앞으로 연계를 확장할 AI가전 등에도 LPDDR의 중요성이 커질 전망이다.
16일 IT·금융투자업계에 따르면 삼성전자는 지난 7일 초거대 AI를 주제로 '삼성 AI 포럼 2023', 14일 '삼성개발자 콘퍼런스 코리아 2023(SDC2023)'를 열었다. 이날 주요 화두 중 하나가 온디바이스AI였다. 또한 삼성이 온디바이스AI를 적용한 AI스마트폰으로 갤럭시S24(내년 출시 예정)를 낙점했다는 전망도 동시에 나오고 있다.
업계 관계자는 “스마트폰 업체를 비롯해 사물인터넷(IoT) 분야를 아우르는 온디바이스AI에 적용할 반도체 칩은 LPDDR”이라며 “LPDDR은 D램의 처리 속도를 2배 개선한 'DDR(Double Data Rate)'에 전력 소모량을 최소화한 특성으로 'LP(Low Power)'라는 이름이 붙은 모바일용 D램 규격”이라고 설명했다.
국내 대표적인 LPDDR 강자는 삼성전자와 SK하이닉스다. 양사는 LPDDR의 설계와 제조를 하고 있다. 주로 스마트폰 등 대규모 마켓을 대상으로 사업을 영위하고 있다.
제주반도체는 LPDDR을 설계하는 국내 대표 팹리스기업이다. 제주반도체가 설계하는 메모리 반도체가 주로 사용되는 장치는 모바일 기기와 데이터카드 등이다. 또 △사물인터넷(IoT) 관련 장치 △스마트 그리드, RFID 등 사물간통신(M2M) 모듈 △자동차 내 단일칩(Discrete chip), MCP(복합칩), SiP(System in Package) 형태로 적용되고 있다.
LPDDR의 강소기업으로 꼽히는 제주반도체는 삼성전자와 SK하이닉스가 주력으로 삼고 있지 않는 니치마켓(Niche market)인 사물인터넷, 엣지 디바이스 위주로 LPDDR을 공급해 왔다. 고객사는 중국, 대만, 유럽, 미주 등 다양한 국가의 기업을 확보하고 있다. 대표적인 기업이 프랑스 탈레스, 이탈리아 텔릿 등이며 특정 고객사 매출 비중이 높지 않고, 안정적인 매출이 다각화됐다.
주목할 점은 온디바이스AI의 중심에 엣지 디바이스이며, 관련 시장의 확장도 가속하고 있다. 온디바이스AI가 현 시점에서 제대로 된 구현을 하려면 필수 항목이 있다. 대표적인 요소가 LPDDR의 고도화와 적용 확대다.
제주반도체는 저용량, 저전력, 고신뢰성 DRAM에 해당하는 LPDDR2 또는 LPDDR4X을 생산하고 있다. 납품 대상인 모바일 기기는 스마트폰을 포함해 전통적인 사물인터넷 기기와 엣지 디바이스를 포함한다. 특히 제주반도체의 기술의 핵심은 NAND MCP 제작·양산 능력이다. MCP의 구성 요소 중에서 DRAM이 LPDDR2이면 4G LTE 기기용이다. 만약에 LPDDR2이 아니고 LPDDR4X라면 5G 기기용이다.
김경민 한국IR협의회 연구원은 “MCP는 멀티 칩 패키지를 의미하며 서로 다른 메모리 반도체를 같이 패키징한(조립한) 복합칩을 의미한다”며 “특히 NAND Flash와 DRAM을 결합한 제품을 MCP라고 부른다”고 설명했다.
이어 “제주반도체는 자체 설계한 칩 또는 타사에서 공급받은 DRAM과 NAND Flash 메모리를 결합해 다양한 사양(specification)의 NAND MCP 제품을 상용화해 고객에게 공급하고 있다”며 “제주반도체는 이들 제품을 범용 시장뿐만 아니라 고정 거래선을 목표시장으로 하는 주문형 반도체(ASIC) 성격의 제품시장에도 공급하고 있다”고 덧붙였다.
앞으로 주목할 점은 AI스마트 기기 보급, 사물인터넷 인프라 확대 가능성이다.
회사 관계자는 “글로벌 경기 부진과 고객사 주문량 감소로 작년 대비 올해 실적은 부진하다”면서도 “경기 회복과 온디바이스AI로 촉발될 사물인터넷 분야의 LPDDR 성장 전망이 중장기적으로 유효하다”고 말했다.
https://n.news.naver.com/mnews/article/031/0000788779?sid=101
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[종목이슈] 제주반도체, 온디바이스 AI 'LPDDR' 숨은 진주
제주반도체가 인공지능(AI) 활성화로 인한 온디바이스 AI(On Divice AI) 확산에 따른 수혜주로 부각되고 있다. 온디바이스AI는 클라우드 시스템에 연결하지 않고 디바이스 자체 AP 등 반도체칩을 활용, AI
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Forwarded from 도PB의 생존투자 (도PB)
1. 일반적인 클라우드 컴퓨팅은 데이터와 컴퓨팅 리소스가 중앙 집중식 데이터 센터에 저장되고 처리하는 방식인 반면, 온 디바이스 AI는 기기 자체에서 AI 알고리즘을 실행하며 클라우드(인터넷 연결) 없이 기기 자체에서 데이터를 처리하는 것.
2. 최근 삼성전자가 삼성 AI 포럼에서 공개한 생성형 AI '삼성 가우스(Gauss)'는 머신 러닝 기술 기반으로 언어, 코드, 이미지 등 3가지 모델로 구성되는데, 이 가운데 언어 모델이 '온 디바이스 AI' 기술을 사용하고 있음.
3. 삼성전자가 선보인 온 디바이스 AI 서비스는 '갤럭시 AI' 라는 이름으로 실시간 통역 통화(AI Live Translate Call) 기능이 가능함.
4. 내년 초 공개할 갤럭시 S24 시리즈에 적용이 유력한 이 기능은 별도의 앱 설치 없이 사용자가 전화 통화 중 모국어로 말하면 실시간으로 상대방 언어로 통역해주며 상대방 휴대폰에 갤럭시 AI가 탑재되지 않아도 적용이 가능한 기술임.
5. 휴대폰 적용을 시작으로 아이언맨의 자비스 처럼 자율주행 차량, 각종 웨어러블 기기 내 AI 비서 등으로 활용하기에 적합한 것이 바로 온 디바이스 AI임.
6. 온 디바이스 AI는 데이터가 생성되는 기기에서 AI 알고리즘을 실행하기 때문에 '높은 처리 속도'와 '저전력 소비'가 요구되며, 이러한 장점을 지니고 있는 모바일용 D램이 LPDDR임.
7. LPDDR(Low Power Double Data Rate)은 D램의 처리 속도를 2배 개선한 DDR(Duouble Date Rate)에 전력 소모량을 최소화한 특성으로 LP(Low Power)라는 이름이 붙은 모바일용 D램 규격을 뜻함.
8. 올해 SK하이닉스가 공급을 시작한 LPDDR5T(Low Power Double Data Rate 5 Turbo)는 초당 9.6Gb(기가비트)의 데이터를 전송할 수 있는 현존 최고속 모바일용 D램인 ‘LPDDR5T(Low Power Double Data Rate 5 Turbo)’의 16GB(기가바이트) 패키지임.
- LPDDR5X: 22년 11월 개발, 8.5Gbps, 1.01~1.12V
- LPDDR5T: 23년 1월 개발, 9.6Gbps, 1.01~1.12V
9. LPDDR5T는 SK하이닉스가 최초 개발한 버전으로, 8세대 LPDDR6가 업계에 공식 출시되기 전 7세대인 LPDDR5X의 성능을 업그레이드한 제품이며 지난 1월 LPDDR5T 개발에 성공한 직후부터 글로벌 모바일 AP 기업들과 성능 검증을 진행하며 제품 상용화를 준비해 왔음.
10. 이는 국제반도체표준화기구(JEDEC)가 정한 최저 전압 기준 범위인 1.01~1.12V(볼트)에서 작동한다. 또 이 패키지의 데이터 처리 속도는 초당 77GB로, 이는 FHD(Full-HD)급 영화 15편을 1초에 처리하는 수준임.
11. 반면 삼성전자는 지난달 미국 실리콘밸리에서 열린 '삼성 메모리 테크 데이'에서 온디바이스 AI에 특화한 'LLW(Low Latency Wide I/O) D램'을 공개했음.
12. 내년 말 양상을 목표로 한 LLW는 기존 LPDDR에서 대역폭을 높인 제품으로 실시간 데이터 처리 속도가 더 빠름.
13. 기존 LPDDR의 경우 삼성전자와 SK하이닉스가 주력으로 삼고 있지 않는 니치마켓인 사물인터넷, 엣지디바이스 위주로 공급해왔는데, 온 디바이스 AI가 붙으면서 기대감이 커진 상태임.
14. 생성형 AI 이후 AI 시장이 폭발적으로 성장하면서 메모리 반도체 업계는 HBM에 이어 온디바이스 AI 관련 고성능·고용량·저전력 제품의 수요가 늘고 있기에 '온디바이스 AI'가 확대하는 만큼 업계가 성장할 것으로 전망.
[참고] 노컷뉴스 '온디바이스AI'가 온다
[작성] 👔도PB의 생존투자
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반도체 슈퍼사이클 이끌 또다른 기대주, '온디바이스 AI'가 온다
챗GPT로 시작한 생성형 AI(인공지능) 열풍이 '온디바이스 AI(On Divice AI)'로 확대하고 있다. AI 서버용 D램인 HBM(고대역폭메모리)의 수요 폭발에 이어 온디바이스 AI 가속화로 메모리 반도체 산
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