山口県の投資好きワンコ($MU)

兼業で株式投資（成績はインデックス以下😂）／情報収集と投資のメモ用／2020年からインデックス積立／2023年から個別株/休日は愛犬とお出かけ🐕️🚗

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

2026年のNISA成長枠埋まりました

早速、爆損中です

#マイクロン
$MU
#NISA

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@Biihyo これはサステナブルです

容器の洗浄に水を必要としません

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@gihuboy 一度、手放してスッキリしてみては如何でしょうか

自動車や防衛などが安くておススメです
半導体は良くないと思います

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@bankinmatu この写真から、ものすごいやる気を感じます🐶

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@sukesan1976 まさに、棚からぼた餅

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

SemiAnalysisは、技術的なボトルネックを見つける力はある。

しかし、市場はそれを“需要崩壊”や“テーマ終了”に変換しがち。

そこに毎回大きな株価反応が出ている。

[ByungJun Ahn @dubidubabap]

SemiAnalysis는 올해 연초부터 같은 패턴을 반복하고 있다.

1. Micron HBM4 배제론

연초에는 Micron이 NVIDIA Rubin HBM4에서 사실상 배제됐다는 식의 이야기가 돌았다.

시장은 “Micron은 차세대 NVIDIA HBM 경쟁에서 밀렸다”로 받아들였다.

그런데 이후 Micron은 Vera Rubin용 HBM4 출하를 발표했고, NVIDIA가 SK하이닉스·삼성전자·Micron을 모두 Vera Rubin HBM4 공급사로 인증했다는 보도까지 나왔다.

최소한 이건 너무 단정적으로 전달됐거나, 후속 현실과 맞지 않았다.

2. SOCAMM 수요 붕괴론

그다음은 Vera Rubin rack의 CPU-side SOCAMM 메모리 축소 이슈였다.

55TB에서 28TB로 줄었다는 이야기가 나오자 시장은 바로 “AI memory demand가 식는다”로 받아들였다.

Micron은 급락했다.

그런데 이 역시 단순한 수요 붕괴로 보기 어려웠다.

오히려 공급 제약 때문에 realistic configuration으로 조정됐다는 반론이 나왔다.

수요가 꺾인 게 아니라, 병목과 공급부족 때문에 구성이 조정됐을 가능성도 있었던 것이다.

3. CPO·800VDC 지연론

그다음이 CPO와 800VDC였다.

SemiAnalysis 리포트 이후 optical 관련주가 한꺼번에 박살났다.

AAOI, COHR, LITE, CIEN, MRVL 같은 이름들이 동시에 맞았다.

논리는 CPO 대량 양산이 2028~2029년으로 밀릴 수 있고, 800VDC ramp도 늦어질 수 있다는 것이었다.

기술적으로 어려운 건 맞다.

CPO는 yield, serviceability, optical engine failure, ASIC integration 문제가 있다.

800VDC도 전력 구조 전환, 부품 신뢰성, rack architecture 난이도가 있다.

하지만 “어렵다”와 “끝났다”는 다른 말이다.

CPO adoption이 느려질 수 있다는 말과 optical interconnect chain 전체가 무너진다는 말도 전혀 다르다.

CPO가 늦어진다고 AI 데이터센터의 optical 수요가 사라지는 게 아니다.

오히려 NPO, LPO, pluggable, ELS, laser source 같은 중간 경로가 더 오래 살아남을 수도 있다.

4. Kyber NVL144 지연론

그리고 이번엔 Kyber NVL144다.

SemiAnalysis는 NVIDIA Kyber NVL144 rack architecture가 78-layer PCB midplane 제조 난이도 때문에 2028년으로 12개월 이상 지연됐다고 주장했다.

여기에 NVL72x2 취소, NVL576 저물량 가능성, Rubin Ultra scale-up domain 제한, AMD·Google 기회론까지 붙었다.

즉 이번에도 단순 제조 리스크가 아니라 NVIDIA 차세대 rack-scale roadmap 전체를 흔드는 narrative가 만들어졌다.

문제는 아직 NVIDIA 공식 확인이 아닌데도 시장은 또 “NVIDIA roadmap 차질”로 바로 소비한다는 점이다.

5. 진짜 문제는 반복 패턴이다

올해 흐름을 보면 계속 같다.

강한 단정.
시장 충격.
후속 반론.

그리고 시간이 지나면 실제 산업 흐름은 훨씬 복잡했다.

Micron HBM4 배제론.
SOCAMM 수요 붕괴론.
CPO 지연론.
800VDC 지연론.
Kyber NVL144 지연론.

하나하나 기술적 논점은 있을 수 있다.

하지만 매번 결론이 너무 자극적이다.

복잡한 제조 리스크가 수요 붕괴처럼 소비되고,
타임라인 조정이 사이클 종료처럼 소비되고,
특정 architecture의 병목이 밸류체인 전체 악재처럼 소비된다.

이 정도면 SemiAnalysis를 단순한 기술 리서치로 보면 안 된다.

지속적으로 이런 식의 교묘한 시장 흔들기성 리포트를 내는 것처럼 보인다면, 리서치 기관의 본질인 “리서치 신뢰도”는 사실상 0에 가깝게 봐야 한다.

리서치 기관의 핵심 자산은 예측력이 아니라 신뢰다.

틀릴 수는 있다.

하지만 계속 강한 단정으로 시장을 흔들고, 나중에 보면 실제 산업 흐름과 맞지 않거나 훨씬 복잡했던 사례가 반복된다면 그건 단순 오판이 아니다.

리서치 품질의 문제이고,
표현 방식의 문제이고,
시장 영향력에 대한 책임의 문제다.

누군가는 이미 SEC에 제보했어도 이상하지 않은 사안이다.

핵심은 리포트가 틀렸냐 맞았냐가 아니다.

market-moving 리서치가 반복적으로 섹터 가격을 흔들었고,
그 과정에서 이해상충, 선행 배포, 포지션 노출, 파생상품 거래 여부가 불투명하다면,
규제기관이 들여다볼 영역이 된다.

특히 SemiAnalysis는 AI 반도체, 데이터센터, 네트워킹 모델을 팔고,
기관용 리서치와 컨설팅을 팔고,
이제는 메모리·포토닉스 ETF 파트너십까지 하는 유료 정보사업자다.

그런 주체가 리포트 하나로 섹터 밸류에이션을 흔들 수 있다면 시장은 당연히 물어야 한다.

사실관계는 충분히 검증됐는가?

기술 리스크가 과장돼 전달된 건 아닌가?
기관 고객 배포 구조와 시장 반응 사이에 이해상충은 없는가?
작성자나 관련 주체의 포지션, 파생상품 노출, 거래 패턴은 투명한가?

부정적 리서치는 필요하다.

NVIDIA roadmap에도 리스크는 있다.
CPO도 어렵다.
800VDC도 어렵다.
Kyber도 쉽지 않다.

하지만 어려운 것과 망한 것은 다르다.
지연 가능성과 수요 붕괴도 다르다.
제조 병목과 산업 thesis 훼손도 다르다.

SemiAnalysis 리포트는 기술 자료로 참고할 수 있다.

하지만 그대로 믿고 매매하면 안 된다.

반드시 NVIDIA, Micron, Broadcom, Marvell, GF, Jabil, Coherent, Lumentum, Sivers 같은 primary source와 대조해야 한다.

올해 SemiAnalysis가 보여준 건 기술 통찰만이 아니다.

시장 narrative가 어떻게 만들어지고,
그 narrative가 어떻게 주가를 때리고,
그 과정에서 nuance가 얼마나 쉽게 사라지는지도 보여줬다.

리서치가 시장을 움직이는 순간,

그건 단순한 의견이 아니다.

검증받아야 할 권력이 된다.

[Shay Boloor @StockSavvyShay]

$NVDA is disputing SemiAnalysis report that Kyber NVL144 has been delayed into 2028 due to manufacturability issues.

Nvidia says its AI chip “roadmap remains intact” after the report also claimed the planned NVL72x2 rack was cancelled following hyperscaler pushback.

[Semi-journal公式 @semi_journal_jp]

【光電融合の部素材と主要企業】

出典：日経XTECH
製品化ラッシュ到来、NTTや国内素材大手は勝負の年
https://t.co/rxk8MiRjbL

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@4Xj8lrC0M6i7D7Z ペット用キャリーバッグも顔出しはダメとかいろいろあるので、明確にしてほしいですね・・・🐶

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

マイクロンの株価戻すかなぁと期待していたけどイマイチ…😂

DRAMは少し戻したかな

決算後に売り抜けた人が現状は正解だったが、自分には無理だったのでこのまま握るしかなさそう
ファンダは生きている（はず）

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@nikutaberuru

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@yukimamax 18倍を超えるものだけがグロースを名乗りなさい

[Semiconductor Insider @SemiconductorsX]

Nomura just dropped a blockbuster forecast for the global memory market.

It sees total memory revenue exploding from $181 billion in 2024 to $2.625 trillion by 2030. That is roughly 14.5x growth in six years.

The real driver is data centers. Nomura expects them to account for more than half of all memory demand soon.

AI-specific needs are ramping hard, but even standard cloud, training, and inference workloads are pushing massive growth.

This goes beyond a normal chip cycle. Memory is becoming the lifeblood of the entire AI infrastructure buildout. Every GPU cluster, hyperscale facility, and edge deployment needs more of it.

As models get bigger and real-time inference spreads, the demand for high-bandwidth, power-efficient DRAM and NAND looks insatiable.

For the supply chain, this is a multi-year secular tailwind. Samsung, SK Hynix, Micron, equipment makers, and materials suppliers all stand to gain.

But it also spotlights coming bottlenecks in energy, advanced packaging, and next-gen architectures like HBM.

The shift is clear. In 2024 data centers took about one-third of memory demand. By 2030 that share tops 50 percent, with AI driving a big portion.

The industry is moving from consumer/PC-led cycles to enterprise/AI-led ones.

If you are tracking the AI boom, memory infrastructure deserves close attention. The data center memory supercycle is just getting started.

Which memory names or themes are you watching most closely right now?

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

この人のYouTube最初の方は見てて面白かった
歴史の話とかお金の話とか

ただ、ネタが付きたのか内容が似たり寄ったりだったり、スピード重視で信憑性が怪しかったりで見るのをやめた

AIが出てからは、もう動画の価値が微妙

[ライブドアニュース @livedoornews]

【告白】福田萌、5年間暮らしたシンガポールから日本へ帰国
https://t.co/ysZjrmTa2z

数年前にシンガポールに移住し、子どもたちと夫・中田敦彦と暮らしている福田は、帰国を決断。中田が「シンガポールはもう十分にわかったから」と帰国を切り出したという。

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@tadakabu ここはキオクシアもガッツリ絡んでいます

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@YOS85491160

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@utamurashima AKBが流行って、ろくにトレーニングもないままデビューさせられたアイドル達との比較かと

[루팡 @DrNHJ]

삼성, AI 메모리 수요 급증으로 영업이익 18배 급증 전망

Samsung, SK hynix, $MU, $SNDK, Kioxia

기록적인 영업이익 전망: AI 산업의 성장이 메모리 공급을 압박하고 칩 가격을 끌어올림에 따라, 삼성전자의 2분기 영업이익은 전년 동기(4조 7천억 원) 대비 약 18배 급증한 86조 원(약 563억 5천만 달러)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 3분기 연속 사상 최고치 경신입니다.

AI 수요의 다변화: 고대역폭 메모리(HBM)뿐만 아니라, 복잡한 다중 작업을 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'의 확장이 서버 프로세서와 데이터 스토리지 용량 수요를 견인하며 일반 DRAM 및 NAND 제품의 수요를 크게 높이고 있습니다. 애널리스트들은 메모리 공급 부족 현상이 적어도 내년까지 지속될 것으로 전망하고 있습니다.

주요 시장 지표 및 동향
메모리 가격 급등: 씨티 리서치(Citi Research)에 따르면, 2분기 DRAM과 NAND의 평균 판매 가격은 전 분기 대비 각각 44%, 53% 상승했습니다.

반도체 기업 주가 폭등: 지속적인 메모리 부족 현상으로 올해 삼성전자(158%), SK하이닉스(273%), 마이크론(242%)의 주가가 크게 상승하며 세 기업 모두 시장 가치 1조 달러를 돌파했습니다.

주목해야 할 주요 변수 및 리스크
직원 성과급 지급 규모: 파업을 막기 위해 타결된 임금 협상에 따라 반도체 부문 영업이익의 10.5%가 직원 특별 상여금으로 할당됩니다. 누적 상여금 충당금이 40조 원을 넘어설 수 있어, 이 비용이 회계에 반영되는 시기에 따라 2분기 실제 이익이 시장 전망치를 하회할 가능성도 있습니다.

AI 인프라 투자 지연 가능성: 클라우드 서비스 제공업체들의 자본 지출 중 AI 메모리 비중이 올해 52%, 내년 70% 이상으로 급증할 것으로 예상되지만, 시장에서는 이러한 막대한 투자가 수익으로 직결되어 장기적으로 지속될 수 있을지에 대해 우려하고 있습니다. AI 지출 감소는 반도체 기업들에 큰 리스크로 작용할 수 있습니다.

모바일 사업부 마진 압박: 메모리 가격 상승이 스마트폰 부품 원가 상승으로 이어져 모바일 부문의 수익성을 압박하고 있습니다. 이에 따라 하반기에 추가적인 스마트폰 가격 인상이 필요할 수도 있습니다.

향후 대규모 투자 계획
삼성전자와 SK하이닉스는 한국 내 반도체 생산 능력 확대를 위해 총 3,200조 원을 투자하기로 약속했습니다. 이 중 삼성전자는 2026년부터 2040년 사이에 해당 투자를 집행할 예정입니다.

[RJC @RJCcapital]

Kospi fwd p/e at lowest levels since the great financial crisis

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@satopan_fire 長期 分散 積立 が投資の基本だからでしょうか

[山口県の投資好きワンコ($MU) @dottomato]

@yukimamax 理解しました