인공지능(AI) 열풍이 단순한 기대감을 넘어 실질적인 산업의 표준으로 자리 잡으면서, 메모리 반도체의 한계를 극복하기 위한 기술 경쟁도 가속화되고 있습니다. 그 중심에는 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)이 있습니다. 현재 시장은 HBM3E 세대에 머물러 있지만, 업계의 시선은 이미 차세대 규격인 'HBM4'로 향하고 있습니다. HBM4는 적층 단수가 16단 이상으로 높아지고 공정의 복잡도가 비약적으로 상승함에 따라, 기존의 공급망(Value Chain)에도 큰 변화가 예고되어 있습니다. 오늘은 HBM4 공정 전환 시기에 우리가 주목해야 할 핵심 소재·부품·장비(소부장) 리스트와 기술적 근거를 정리해 드립니다.16단 이상의 적층 기술, 본딩 장비의 진화HBM4의 가장 큰 특..

2026년 2월 넷째주 글로벌 기술 섹터 뉴스의 핵심 키워드는 단 하나입니다.AI 인프라 투자 지속 + 추론(Inference) 시장 확대 + 산업 자동화 가속화 과거에는 AI “학습(Training)”이 중심이었다면, 이제는 실제 서비스에 적용되는 추론 연산 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.이 변화는 단순 테마가 아니라 서버, 기판, 메모리, 로봇 자동화까지 연결되는 산업 구조 변화입니다.이번 글에서는 뉴스 흐름과 산업 구조를 바탕으로, 국내 AI반도체·로봇 관련주 7개를 팩트 기반으로 정리해드립니다.1️⃣ AI 인프라 확대의 핵심: 서버·HBM·고다층 기판AI 서버 한 대에는 다음이 필요합니다.고성능 GPUHBM(고대역폭 메모리)초고다층 PCB(MLB)고성능 패키징 기술즉, 단순히 GPU 기업만 보는..