🔹미국 12월 고용보고서
- 월간 비농업 고용자수 감소 + 실업률 하락

» 비농업 고용자수: +5.0만명. 예상 하회
- 예상치 +7.0만명, 11월 +5.6만명
- 11월은 +6.4만명에서 하향 수정

» 실업률: 4.4%. 예상 하회
- 예상치 4.5%, 11월 4.5%

» 경제활동참가율: 62.4%. 예상 하회
- 예상치 62.4%, 11월 62.5%

» 시간당 평균 임금 상승률
- 전년대비 +3.8%. 예상 상회
(예상치 YoY +3.6%, 11월 +3.6%)
- 전월대비 +0.3%. 예상 부합
(예상치 MoM +0.3%, 11월 +0.2%)

» 평균 주간근로시간: 34.2시간
- 예상치 34.3시간, 11월 34.3시간

» 지난 11월의 둔화 흐름을 일부 되돌리는 가운데, 또 다시 비농업 고용자수와 실업률이 엇갈린 방향성을 보이는 모습

트럼프 대통령의 현재 행보:

1. ​신용카드 이자율 10% 상한제 요구

2. ​기관 투자자의 단독 주택 매수 금지

3. ​금리를 낮추기 위해 2,000억 달러 규모의 모기지 채권 매입

4. ​연준(Fed)에 2026년까지 금리를 1%로 인하할 것을 요구

5. ​갤런당 2달러의 휘발유 가격을 최우선 경제 과제로 설정

6. ​2,000달러 규모의 관세 기반 "경기 부양 지원금(Stimulus Checks)" 발표

​중간선거가 치러지는 올해는 정말 엄청난 한 해가 될 것 같습니다.

데이터센터 광학소자 밸류체인을 보면 이렇게 이어집니다.

AXT(소재)
↓
루멘텀·코히어런트(부품)
↓
엔비디아·하이퍼스케일러·텔코(제품)

AXT가 InP 기판을 제공하고 이를 통해 루멘텀이 레이저 모듈을 제조하고 조립까지 합니다. 루멘텀은 이 모듈을 광트랜시버, 광회로스위치(OCS), 광패키지(CPO) 스위치에 최종적으로 공급하는 구조입니다.

레이저 소재는 원래 GaAs를 썼는데 이제는 신호 손실이 적고 지연 속도가 짧은 InP로 바뀌는 추세입니다. 루멘텀과 코히어런트가 차세대 EML 레이저 모듈의 소재로 InP를 채택하는 중이죠.

하나 추가하면 타워세미컨덕터(제조)가 있겠죠? 루멘텀이 빛을 내는 엔진(레이저)을 만든다면, TSEM은 이 엔진을 보조하는 IC 부품을 수탁 제조합니다. 참고로 TSEM의 고객사는 루멘텀은 아니고 코히어런트입니다.

※이미지는 제미나이 생성물입니다

스페이스X, 스타링크 2세대 위성 7500기 추가 승인 받아

(Reuters) 미 연방통신위원회(FCC)는 금요일 전세계 인터넷 서비스를 확대하기 위해 스페이스X의 스타링크 2세대 위성 7500기 추가 배치 요청을 승인. 기존 2022년 12월에 설치한 7500기에 이어 4년 만.에 7500기를 추가해 총 15000기로 확장. 또한 FCC는 스타링크 위성이 동일한 지역에 동시에 신호를 쏘는 '중복 커버리지' 요건을 면제하고, 추가로 쏘는 위성들이 미국 외 지역에서 이동 통신 연결이 가능하도록 지원할 방침. 스타링크는 이 조치로 초당 최대 1GB의 인터넷 속도를 제공할 것으로 전망. 한편 스페이스X는 약 3만 개의 위성 배치 승인을 요청했으나, FCC는 당분간 1만 5천 개만 승인한다고 밝혔음

칩이 빨라도 소용없다! AI 시대의 진짜 병목은 '전력'과 '열'

2026년 산업 결전 포인트 완전 분석

AI는 의심할 여지 없이 현재 기술 산업의 가장 강력한 엔진입니다. 엔비디아(NVIDIA) CEO 젠슨 황이 예고한 방대한 주문 수요에 따라, AI 산업의 발전은 초기 하드웨어 구축 단계를 지나 이제 더 핵심적이고 기술 진입 장벽이 높은 실질적 응용 단계로 진입했습니다.

2026년, 이 파고는 어떻게 진화할까요?

다음은 《디지털 시대》 왕즈런 편집장의 질문(Q)과 카운터포인트(Counterpoint) 리서치 디렉터 류징민의 답변입니다. 광전 및 반도체 산업에서 30년 가까이 종사해 온 류 디렉터는 칩의 연산 능력과 전력 소모가 증가함에 따라 시장의 초점이 '전력'과 '열'이라는 물리적 한계를 해결하는 쪽으로 옮겨갈 것이라고 지적했습니다.

Q1: 2025년 AI 산업이 빠르게 발전했습니다. 2026년 가장 중요한 발전 트렌드는 무엇이라고 보십니까?

A: 2026년에도 AI의 번영은 계속되겠지만, AI가 요구하는 '속도'와 '전력 소모'가 점점 높아지면서 많은 신기술과 신소재의 도입이 가속화될 것입니다. 구체적으로 전력 효율을 높이고 연산 속도를 끌어올리기 위해 업계는 두 가지 방향으로 움직일 것입니다.

전원 효율의 향상 (HVDC): 현재 업계의 뜨거운 화두는 '고압직류(HVDC)'입니다. 전압을 높이면 동일 전력 대비 전류가 작아지고, 전류가 작아지면 구리선을 통한 전송 손실이 줄어 효율이 좋아집니다. 자연스럽게 열 발생 문제도 완화됩니다.

광전송 (실리콘 포토닉스): 전기 전송이 병목 현상에 직면하고 구리선이 속도를 따라가지 못할 때, '빛'이 훌륭한 대안이 됩니다. 반도체단에서 빛으로 속도 문제를 해결하고, 전원단에서 고압으로 효율 문제를 해결하는 것이 내년과 내후년의 핵심 트렌드입니다.


Q2: 칩 적층 기술이 복잡해짐에 따라 어떤 신소재나 기술이 기회를 얻게 될까요?
A: CoWoS와 같은 첨단 패키징은 칩 크기가 커지면서 웨이퍼 한 장당 생산량이 줄어들어 비용이 급증하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 원형 웨이퍼 대신 사각형 패널을 사용하는 '패널 레벨 패키징(PLP)'이 면적 효율을 높이고 비용을 낮추는 대안으로 발전하고 있습니다.

또한 '방열'과 '열팽창'이 핵심 문제입니다. AI 칩은 고가의 부품들이 밀집되어 있어 작동 시 온도가 매우 높습니다. 주변 재료가 고온을 견디지 못하고 휘어지면(Warpage) 칩이 파손됩니다. 과거에는 비싸서 쓰지 못했던 고사양 재료들이 AI 제품의 높은 단가 덕분에 시장에 진입하고 있습니다.

세라믹 기판: 열전도율이 매우 높아 과거 LED나 차량용으로만 쓰였으나 이제 AI 칩에 도입되고 있습니다.

음의 열팽창 계수 충전재(Negative CTE Filler): 열을 받으면 수축하는 성질을 가진 충전재를 섞어 전체 재료의 열팽창을 억제하고 칩의 변형을 방지합니다.

미세 유로(Micro Channel): 방열 커버(Lid)에 미세한 홈을 파서 냉각액이 칩 깊숙이 흐르게 하는 방식입니다. 기존 표면 방열보다 훨씬 효율적입니다.


Q3: 대만의 전통 화학/소재 기업들이 반도체 공급망에 진입하며 일본·미국 대기업을 대체하고 있는 이유는 무엇입니까?
A: 이는 대만 공급망의 선순환 구조 덕분입니다. 과거 반도체 대기업들은 일본 공급사를 선호했지만, 일본 기업은 샘플 수정에 수개월(Iteration)이 걸릴 정도로 대응이 느립니다. 하지만 엔비디아 같은 고객사는 제품 업데이트 주기가 매우 빠릅니다.

이 틈을 타 대만 업체들이 빠르게 파고들었습니다. 대만 공급업체들은 TSMC 근처에 있어 일주일 만에 새 버전을 내놓을 정도로 반응 속도가 빠릅니다. 선두 기업들이 대만 제품을 테스트하고 개선 방향을 제시하면서 기술 격차를 빠르게 좁혔습니다. 장흥화공(Eternal Materials), 남보수지(Nam Pao) 같은 전통 노포 기업들이 AI 반도체 봉지재나 특수 소재 분야에서 새로운 무대를 찾고 있습니다.

Q4: 패키징 소재 외에 AI로 인해 구조적 변화가 일어나는 산업은 어디인가요?
A: 인쇄회로기판(PCB)과 테스트 산업에 주목해야 합니다. PCB는 과거 사양 산업으로 여겨졌으나, AI 서버용 기판은 30층 이상의 고다층 및 HDI(고밀도 연결) 기술이 필요해 기술 장벽과 수익성이 매우 높아졌습니다.

테스트 산업의 경우 '시프트 레프트(Shift Left)' 트렌드가 뚜렷합니다. HBM처럼 비싼 부품을 다 조립한 뒤에 불량을 발견하면 손실이 너무 큽니다. 따라서 웨이퍼 단계부터 매 공정마다 테스트하여 '알려진 양품(Known Good Die, KGD)'임을 확인해야 합니다. 이로 인해 프로브 카드(Probe Card) 수요가 폭증하고, 극한 환경을 모의하는 번인(Burn-in) 테스트 장비 기업들의 주가가 강세를 보이고 있습니다.

Q5: 엣지 AI(Edge AI)와 로봇 공학은 2026년에 어떻게 발전할까요?
A: 로봇과 엣지 AI는 확실한 미래 트렌드이지만, 본격적인 폭발은 2027~2028년쯤으로 조금 더 인내심이 필요합니다. 현재 AI가 '두뇌' 문제를 해결하고 있다면, 로봇에게는 기계 구조와 전동 부품(행성 기어 등) 같은 '손과 발'이 필요합니다. 이는 대만의 전통 기계 산업에 큰 기회입니다. AI라는 두뇌와 대만의 정밀 기계 부품이 결합하는 시점이 대만 산업의 다음 업그레이드 계기가 될 것입니다.

https://www.ctee.com.tw/news/20260110700005-430502