1. AI 반도체 시장의 판도가 바뀐다: HBM4 전환이 가져올 파장1-1. 단순 메모리를 넘어선 'Custom HBM' 시대로의 진화AI 데이터센터의 학습 및 추론 연산량이 기하급수적으로 폭증하면서 기존의 HBM3E 규격은 전력 효율과 데이터 전송 속도 면에서 한계에 다다르고 있습니다. 이에 따라 차세대 규격인 HBM4(6세대 고대역폭 메모리) 도입이 당초 예상보다 빠르게 추진되고 있습니다.HBM4가 기존 세대와 차별화되는 가장 결정적인 특징은 '베이스 다이(Base Die)'의 제작 방식입니다. HBM4부터는 2048개의 입출력(I/O) 통로를 수용하고 전력 효율을 극대화하기 위해 최첨단 파운드리 공정을 적용해 베이스 다이를 제작합니다.1-2. Base Die 제작 주체의 변화와 파운드리-메모리 동맹..

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..