Forwarded from 현대차 방산 담당 곽민정(Ph.D, Member of SPIE, Member of IEEE)
Naver
美 마이크론, HBM3E 12단 샘플 공급...설비투자 상향 조정
미국 메모리 업체 마이크론이 AI 반도체 수요 증가에 대응하기 위해 고대역폭메모리(HBM) 시설투자 규모를 늘린다. 마이크론은 지난 2월 HBM3E 8단 양산에 이어, 최근 HBM3E 12단 샘플 공급을 시작했다고
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Forwarded from 탐방봇
🤖탐방봇 탐방노트 : 아이엠티(I am T), 오빠 T발 HBM이야?
✅ SUMMARY
1. 실적 및 밸류
- 시가총액 1450억, 2024년 추정치 매출액 300억 · 영업이익 90억, P/O 16.1
- 2025년 추정치 매출액 500억 · 영업이익 150억, P/O 9.6
(매출액 증권신고서 기준)
2. 모멘텀
- HBM 수율 향상 및 비용 절감을 위한 다양한 후공정 세정 장비를 개발 및 퀄 테스트 진행중
- HBM3는 마이크론에 납품중에 있으며, HBM4에는 메모리 3社에 모두 납품될 것으로 예상
- 이 외에도 TEL, 디스코, 디아이티 등의 장비와 integration한 제품 출시 가능성
- 동사의 Laser 세정 · CO2 세정 · 캐리어 웨이퍼 재생 기술 모두 반도체 공정에 상용화한 경쟁사 글로벌 전무한 상황
✅ 사업내용
1. 사업영역
- 건식 세정 기술 20여년 간 연구개발, Laser 건식 세정과 CO2 건식 세정 장비 사업 영위
- 반도체 후공정에서 사용되는 건식 세정 장비를 개발 · 판매 · 퀄 테스트 진행중에 있음
2. HBM용 웨이퍼 CO2 세정장비
- HBM 적층시 디램 사이 파티클을 제거하는 장비
- 파티클은 불량의 원인이 되며, HBM 요구 두께가 얇아짐에 따라 파티클 허용 크기는 10μm -> 5μm -> 1μm까지 미세해지고 있음
- 현재 마이크론에 장비 납품 완료하였으며, 2~3분기에 SK하이닉스와 삼성전자 퀄 테스트 진행하는 것으로 추정
3. HBM용 Substrate CO2 세정장비
- 국내 D社(디아이티 추정)의 AOI 장비에 탑재하여 SK하이닉스에 납품 예정으로 추정
- HBM 수율 약 2~4% 향상 효과 기대
4. 프로브 카드 레이저 세정 장비
- TEL社의 프로브카드 스테이션에 탑재하여 TSMC 납품 협의중
5. 패키지 몰드 레이저 세정 장비
- ASML의 모회사였던 ASM은 하반기 패키징 몰드 검사장비 출시 예정
- 출시되는 ASM 장비에 아이엠티의 건식 세정 모듈 탑재하여 판매 예정
6. HBM용 캐리어 웨이퍼 재생 사업
- HBM의 두께가 더욱 얇게 요구되는데, 얇은 웨이퍼에서의 공정이 어려워 두꺼운 웨이퍼를 캐리어 웨이퍼로 붙여서 사용 후 폐기하고 있음
- 폐기되는 캐리어 웨이퍼는 약 장 당 10만원 x 월 10만장까지 사용
- 아이엠티는 캐리어 웨이퍼에 레이저 세정 및 CO2 세정을 거쳐 새 웨이퍼와 동일한 퀄리티로 재생시키는 기술 개발
- SK하이닉스 퀄 테스트 진행중이며, 상용화시 고객사는 월 100억 원의 비용 절감 가능
✅ 리스크
- HBM4에 본격 납품하는 만큼, 올해 말이나 내년 상반기에 대규모 수주가 가능할 수 있음
- 생각보다 시계열이 긴 것이 아쉬운 점
- 피케홀, 제우스, 엘티씨 등 전공정 세정 기업들과 겹치는 부분이 아니니 혼동하지 말 것!
🎯총평 : EUV인줄 알았는데 T발 HBM이었다.
🤖탐방봇 평점 : 🤖🤖🤖🤖(4/5)
🤖탐방봇 텔레그램 : https://news.1rj.ru/str/TambangVot
🤖상세내용은 블로그 확인
👉 https://blog.naver.com/learn_to_earn/223454697356
✅ SUMMARY
1. 실적 및 밸류
- 시가총액 1450억, 2024년 추정치 매출액 300억 · 영업이익 90억, P/O 16.1
- 2025년 추정치 매출액 500억 · 영업이익 150억, P/O 9.6
(매출액 증권신고서 기준)
2. 모멘텀
- HBM 수율 향상 및 비용 절감을 위한 다양한 후공정 세정 장비를 개발 및 퀄 테스트 진행중
- HBM3는 마이크론에 납품중에 있으며, HBM4에는 메모리 3社에 모두 납품될 것으로 예상
- 이 외에도 TEL, 디스코, 디아이티 등의 장비와 integration한 제품 출시 가능성
- 동사의 Laser 세정 · CO2 세정 · 캐리어 웨이퍼 재생 기술 모두 반도체 공정에 상용화한 경쟁사 글로벌 전무한 상황
✅ 사업내용
1. 사업영역
- 건식 세정 기술 20여년 간 연구개발, Laser 건식 세정과 CO2 건식 세정 장비 사업 영위
- 반도체 후공정에서 사용되는 건식 세정 장비를 개발 · 판매 · 퀄 테스트 진행중에 있음
2. HBM용 웨이퍼 CO2 세정장비
- HBM 적층시 디램 사이 파티클을 제거하는 장비
- 파티클은 불량의 원인이 되며, HBM 요구 두께가 얇아짐에 따라 파티클 허용 크기는 10μm -> 5μm -> 1μm까지 미세해지고 있음
- 현재 마이크론에 장비 납품 완료하였으며, 2~3분기에 SK하이닉스와 삼성전자 퀄 테스트 진행하는 것으로 추정
3. HBM용 Substrate CO2 세정장비
- 국내 D社(디아이티 추정)의 AOI 장비에 탑재하여 SK하이닉스에 납품 예정으로 추정
- HBM 수율 약 2~4% 향상 효과 기대
4. 프로브 카드 레이저 세정 장비
- TEL社의 프로브카드 스테이션에 탑재하여 TSMC 납품 협의중
5. 패키지 몰드 레이저 세정 장비
- ASML의 모회사였던 ASM은 하반기 패키징 몰드 검사장비 출시 예정
- 출시되는 ASM 장비에 아이엠티의 건식 세정 모듈 탑재하여 판매 예정
6. HBM용 캐리어 웨이퍼 재생 사업
- HBM의 두께가 더욱 얇게 요구되는데, 얇은 웨이퍼에서의 공정이 어려워 두꺼운 웨이퍼를 캐리어 웨이퍼로 붙여서 사용 후 폐기하고 있음
- 폐기되는 캐리어 웨이퍼는 약 장 당 10만원 x 월 10만장까지 사용
- 아이엠티는 캐리어 웨이퍼에 레이저 세정 및 CO2 세정을 거쳐 새 웨이퍼와 동일한 퀄리티로 재생시키는 기술 개발
- SK하이닉스 퀄 테스트 진행중이며, 상용화시 고객사는 월 100억 원의 비용 절감 가능
✅ 리스크
- HBM4에 본격 납품하는 만큼, 올해 말이나 내년 상반기에 대규모 수주가 가능할 수 있음
- 생각보다 시계열이 긴 것이 아쉬운 점
- 피케홀, 제우스, 엘티씨 등 전공정 세정 기업들과 겹치는 부분이 아니니 혼동하지 말 것!
🎯총평 : EUV인줄 알았는데 T발 HBM이었다.
🤖탐방봇 평점 : 🤖🤖🤖🤖(4/5)
🤖탐방봇 텔레그램 : https://news.1rj.ru/str/TambangVot
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탐방봇
압도적인 리서치를 보여드리겠습니다.
채널 운영자 : 탐방봇, 작은슈퍼개미
Disclaimer
- 본 텔레그램은 참고자료로만 활용되며, 어떠한 경우에도 투자 결과에 대한 법적 책임소재의 증빙자료로 활용될 수 없습니다.
- 콘텐츠에 수록된 내용은 작성자 개인의 견해로서 정확성이나 완전성을 보장할 수 없습니다.
- 작성자는 콘텐츠 제공 시점 기준 주식을 보유하고 있을 수 있으며, 언제든 매수 또는 매도 할 수 있습니다.
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Forwarded from 오를 주식(GoUp)📈 - 뉴스/정보/주식/경제/정치/코인
#영구자석 #희토류 로봇에도 자석은 필수
https://www.energy-news.co.kr/news/articleView.html?idxno=202862
서보모터에는 희토류 자석이 필수다.
서보모터 1개에는 최소 100g의 희토류가 필요하다. 휴머노이드 로봇 1대에 서보모터 30개가 사용된다면 약 4~5kg 정도의 희토류가 필요하게 된다.
장차 휴머노이드 로봇 생산량이 10억대, 아니 1억대만 돼도 희토류 자석 40만톤이 요구된다. 현재 전 세계적으로 네오디뮴(희토류)은 6만톤 정도 생산되고 있다. 이 6만톤의 원료로는 최대 18만톤 정도의 희토류 자석을 만들 수 있다.
망간비스무스(MnBi) 폐라이트자석 같은 중간계자석(middle earth magnet)이 희토류 자석의 대체재가 될 수 있을 것이다.
중간계 자석을 선점하기 위한 연구가 필요한 시기다.
https://www.energy-news.co.kr/news/articleView.html?idxno=202862
에너지신문
휴머노이드 로봇 시대, ‘중간계 자석’ 확보 중요하다
[에너지신문] 최근 휴머노이드 로봇에 인공지능(AI)이 속속 탑재되고 있다.그 전에는 휴머노이드 로봇이 상용화되기까지 최소 10년이 걸릴 것으로 예상했지만, 이제 AI의 도입으로 향후 5~7년 내에 상용화 될 것이란 예상이 지배적이다.한때 ‘기술 과시용’ 정도로만 취급됐던 휴머노이드
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