GreatQ

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ABF는 왜 공급망 가장 깊은 곳에 있는가

AI 칩의 병목은 기판에서 끝나지 않고, 기판을 만드는 소재와 공정으로 내려간다

AI 반도체 공급망을 따라 내려가면 처음에는 GPU가 보인다.

그다음에는 HBM이 보인다.

HBM이 늘어나면 GPU와 HBM을 하나로 묶는 CoWoS와 advanced packaging이 보인다.

CoWoS가 늘어나면 그 아래에서 IC substrate가 보인다.

그리고 여기서 다시 한 번 더 내려가야 한다.

IC substrate가 병목이라면, 그 substrate를 만드는 구조와 소재는 더 깊은 병목이 될 수 있다.

이 지��에서 ABF substrate가 등장한다.

ABF는 단순히 낯선 소재 이름이 아니다. AI 반도체 공급망에서 ABF substrate는 고성능 패키지를 가능하게 하는 핵심 기판 구조다. 고성능 CPU, GPU, AI accelerator, 5G networking chip처럼 고속 신호와 높은 전력 밀도를 다루는 반도체는 단순한 기판 위에 올릴 수 없다. 미세 배선, 다층 구조, 낮은 신호 손실, 높은 신뢰성, 열 안정성을 동시에 만족하는 substrate가 필요하다.

그중 하나가 ABF substrate다.

중요한 것은 ABF substrate가 AI 공급망의 “아래쪽”에 있다는 점이다. GPU나 HBM처럼 시장의 눈에 보이는 부품이 아니다. CoWoS처럼 이름이 자주 등장하는 패키징 기술도 아니다. 하지만 이 기판이 부족하면 고성능 패키지는 완성되지 못한다. 완제품 안에서는 잘 보이지 않지만, 공급망 전체를 멈출 수 있는 전형적인 병목이다.

ABF substrate를 이해하려면 먼저 substrate가 어떤 역할을 하는지 다시 봐야 한다.

AI 패키지는 위쪽에 GPU와 HBM이 올라간다. 그 아래에는 interposer 또는 RDL 구조가 들어가고, 다시 그 아래에는 IC substrate가 위치한다. substrate는 패키지를 물리적으로 지탱하고, 패키지 내부의 미세한 연결을 서버 보드의 외부 연결로 확장한다. 동시에 전력과 접지를 공급하고, 열과 기계적 응력을 견뎌야 한다.

즉 substrate는 단순한 회로판이 아니다.

AI 패키지와 서버 시스템 사이의 변환층이다.

반도체 die의 세계는 매우 미세하다. bump pitch는 작고, 배선 밀도는 높으며, 신호는 고속으로 움직인다. 반면 서버 보드의 세계는 상대적으로 크고 거칠다. IC substrate는 이 두 세계를 연결한다. 미세한 칩 단자의 신호를 받아서 더 큰 보드 레벨 연결로 확장하고, 동시에 전력과 접지 경로를 안정적으로 제공한다.

이 구조가 고성능화될수록 substrate는 점점 더 어려워진다.

GPU가 커지고 HBM 스택이 늘어나면 연결해야 할 신호선이 많아진다. AI accelerator의 전력 소모가 증가하면 substrate 내부의 power delivery network도 더 복잡해진다. 패키지 면적이 커지면 열팽창과 warpage 문제도 커진다. 결국 substrate는 더 많은 층, 더 미세한 배선, 더 엄격한 신뢰성을 요구한다.

ABF substrate는 바로 이런 고성능 substrate 요구를 받아내는 영역에 있다.

그렇다면 왜 ABF substrate가 병목이 되는가.

첫 번째 이유는 수요의 방향이 너무 분명하기 때문이다.

AI 서버는 더 많은 GPU를 요구하고, 더 많은 GPU는 더 많은 HBM을 요구한다. HBM이 늘어나면 패키지는 커진다. 패키지가 커지면 기판도 커진다. 기판이 커지면 단순히 면적만 늘어나는 것이 아니라 층수와 배선 난이도가 함께 증가한다.

즉 AI 수요는 ABF substrate 수요를 간접적으로 밀어 올린다.

AI 기업이 “ABF substrate를 사겠다”고 말해서 수요가 생기는 것이 아니다. GPU와 HBM이 결합된 고성능 패키지가 늘어나기 때문에 그 아래에 필요한 ABF substrate 수요가 증가한다. 이것이 공급망 전이 효과다.

AI 수요
→ GPU/HBM 수요
→ CoWoS/advanced packaging 수요
→ IC substrate 수요
→ ABF substrate 수요

이 흐름이 중요하다.

ABF substrate는 AI 공급망의 첫 번째 병목은 아니다. 하지만 위 단계들이 확장될수록 결국 압력이 모이는 깊은 층이다. 위에 있는 병목들이 풀릴수록 아래쪽 substrate 병목이 ��� 선명하게 드러난다.

두 번째 이유는 제조 난이도다.

ABF substrate는 단순히 절연재 위에 구리선을 깔아 만든 판이 아니다. 고성능 substrate는 build-up layer를 여러 층 쌓고, 각 층에 미세 배선을 형성하고, via를 통해 층과 층을 연결한다. 이 과정에서 line/space, via 정렬, 도금 균일성, 절연층 품질, 표면 평탄도, 열팽창 안정성이 모두 중요하다.

AI용 substrate가 어려운 이유는 고속 신호와 고전력 요구가 동시에 존재하기 때문이다.

고속 신호는 배선 형상에 민감하다. 배선 폭, 배선 간격, 절연재의 전기적 특성, 표면 거칠기, via 구조가 모두 신호 품질에 영향을 준다. 신호가 왜곡되면 데이터 오류가 발생하거나 더 많은 보정 회로가 필요해지고, 이는 전력과 설계 복잡도를 증가시킨다.

전력 공급은 또 다른 문제다.

AI GPU는 낮은 전압에서 큰 전류를 소비한다. 큰 전류가 흐르면 전압 강하와 발열 문제가 커진다. substrate는 전력층과 접지층을 통해 안정적인 power delivery network를 제공해야 한다. 전력 공급이 불안정하면 고성능 GPU는 제 성능을 내기 어렵다.

���국 ABF substrate는 신호 고속도로이면서 동시에 전력 배관이다.

이 두 역할을 동시에 만족해야 하기 때문에 제조 난이도가 높아진다.

세 번째 이유는 생산능력 확장이 느리기 때문이다.

고급 substrate 공장은 하루아침에 늘릴 수 없다. 장비를 사서 라인을 깔면 끝나는 문제가 아니다. 공정 조건을 안정화해야 하고, 고객 인증을 받아야 하며, 수율을 확보해야 한다. 특히 AI 서버용 substrate는 제품 난이도가 높기 때문에 초기에는 생산 부하가 커지고 수율 안정화 기간도 길어질 수 있다.

여기서 SAP capacity가 중요해진다.

SAP는 미세 배선을 만들기 위한 핵심 공정 중 하나다. AI 서버용 substrate가 대형화되고 다층화될수록 SAP 기준 생산 부하가 증가한다. 같은 수량의 substrate를 생산하더라도 더 어려운 제품을 만들면 공정 시간이 길어지고, 장비 점유 시간이 늘어나며, 생��능력은 더 빨리 소진된다.

이것이 공급망에서 자주 놓치는 부분이다.

수요 증가율만 보면 안 된다. 제품 난이도 증가율도 봐야 한다.

AI 서버용 substrate는 수량만 늘어나는 것이 아니다. 더 커지고, 더 다층화되고, 더 정밀해진다. 그 결과 생산능력 부담은 단순 물량 증가보다 더 빠르게 증가할 수 있다. 이것이 AI substrate 병목이 구조적으로 위험한 이유다.

네 번째 이유는 공급자가 제한되어 있기 때문이다.

고성능 ABF substrate를 안정적으로 생산할 수 있는 기업은 많지 않다. 이 시장은 기술, 고객 인증, 설비 투자, 수율 관리, 장기 공급 관계가 모두 필요하다. 따라서 단기간에 새로운 공급자가 진입하기 어렵다.

공급자가 제한된다는 것은 단순히 시장점유율이 집중되어 있다는 뜻이 아니다.

공급망의 회복력이 낮다는 뜻이다.

한 공급자의 생산 차질, 화재, 자연재해, 장비 문제, 품질 이슈가 발생하면 전체 고객사의 출하 일정이 영향을 받을 수 있다. 실제로 substrate 공급 부족은 과거 자동차 칩 부족과도 연결된 사례가 있었다. 특정 substrate 납기가 장기간 늘어나는 상황이 발생하면, 칩 자체가 있어도 최종 제품 출하가 지연된다.

이것이 substrate 병목의 본질이다.

고성능 반도체에서 가장 비싼 부품은 GPU일 수 있다. 하지만 전체 공급망을 멈추게 만드는 부품은 substrate일 수 있다.

다섯 번째 이유는 ABF substrate가 원재료와 화학소재 병목으로 연결되기 때문이다.

substrate를 만들려면 단순히 설비만 필요한 것이 아니다. core, laminate, prepreg, 구리, 금, 팔라듐, 도금 화학품, 식각 화학품, 표면처리 화학품이 필요하다. 여기에 절연재, 접착재, underfill, molding compound, photoresist, wet chemical 같은 패키징 소재까지 연결된다.

이 말은 ABF substrate 병목이 substrate 공장 안에서 끝나지 않는다는 뜻이다.

기판 생산이 늘어나려면 금속과 화학소재 공급도 같이 늘어나야 한다. 구리 가격이 오르거나, 특정 화학품 공급이 불안정해지거나, 고순도 소재 공급망이 특정 지역에 집중되어 있으면 substrate 생산은 영향을 받을 수 있다.

AI 공급망은 이렇게 깊어진다.

GPU 병목을 풀면 HBM이 보인다.
HBM 병목을 풀면 CoWoS가 보인다.
CoWoS 병목을 풀면 IC substrate가 보인다.
IC substrate 병목을 풀면 ABF substrate와 원재료가 보인다.

즉 ABF substrate는 반도체 공급망이 소재 산업으로 내려가는 지점이다.

여기서 중요한 점은 ABF substrate를 단순 소재 투자 아이디어로 보면 안 된다는 것이다.

ABF substrate는 하나의 소재 이름처럼 보이지만, 공급망 관점에서는 고성능 반도체 패키징을 가능하게 하는 구조적 기반이다. 그 안에는 미세 배선, 절연층, 구리 도금, 다층 build-up, 고객 인증, 수율 관리, 원재료 조달이 모두 포함된다.

따라서 ABF substrate 병목은 “필름이 부족하다”는 단순한 이야기가 아니다.

더 정확하게 말하면 고성능 AI 패키지를 지탱할 수 있는 substrate 생태계 전체가 수요 압력을 받고 있다는 의미다. 여기에는 substrate 제조사, ABF build-up material, 구리, 화학품, 도금·식각 공정, 검사 장비, 고객 인증 체계가 함께 포함된다.

이렇게 봐야 공급망이 보인다.

AI 산업은 소프트웨어 혁명처럼 보인다.

하지만 가장 깊은 곳으로 내려가면 이야기는 매우 물리적이다.

고속 신호를 전달하려면 구리가 필요하다.
전력 공급을 안정화하려면 다층 substrate가 필요하다.
기판을 만들려면 절연재와 화학품이 필요하다.
고급 패키지를 만들려면 소재의 전기적·열적 특성이 맞아야 한다.
그리고 이 모든 것은 검증된 공급망 안에서만 작동한다.

AI 모델이 커질수록 더 많은 GPU가 필요하다.
GPU가 많아질수록 HBM이 필요하다.
HBM이 늘어날수록 패키징이 필요하다.
패키징이 커질수록 substrate가 필요하다.

substrate가 복잡해질수록 ABF와 원재료가 필요하다.

이것이 AI 공급망의 하강 알고리즘이다.

결론적으로 ABF substrate는 AI 공급망의 가장 깊은 병목 중 하나다.

그 이유는 단순히 특정 소재가 귀해서가 아니다. ABF substrate가 고성능 AI 패키지의 전기적 연결, 전력 공급, 신호 무결성, 기계적 안정성을 지탱하는 기반이기 때문이다. 그리고 이 기판은 생산 난이도가 높고, 공급자가 제한적이며, 증설에 시간이 걸리고, 원재료·화학소재 공급망과도 연결되어 있다.

따라서 AI 공급망을 제대로 이해하려면 GPU에서 멈추면 안 된다.

GPU 아래에는 HBM이 있고, HBM 아래에는 CoWoS가 있으며, CoWoS 아래에는 IC substrate가 있고, 그 아래에는 ABF substrate와 소재 공급망이 있다.

AI 시대의 진짜 병목은 점점 더 아래로 내려간다.

다음 편에서는 이 흐름을 조립과 테스트의 세계로 연결한다.

OSAT는 왜 AI 시대의 마지막 관문이 되었는가.

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散户投研的外挂来了

Serenity @aleabitoreddit 白毛股神爆火，核心不是追龙头，而是找供应链瓶颈

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完整复刻供应链瓶颈分析流程
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2/ 推文 archive + Skill 版

基于 Serenity 公开推文和观点整理，带 ticker 知识库和��期跟踪，适合持续跟进她的最新焦点

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3/ 多版本辩论融合包

融合 Serenity 和其他交易 / 研究思路，让 AI 从不同角度碰撞同一标的，适合做多视角 thesis review

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4/ Alpha 假设生成版

适合把市场新闻转成可验证的 alpha 假设
新闻 → 需求变化 → 财报映射 → 小盘弹性 → 验证路径

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5/ 0xAgata 粉丝精炼版

轻量、直接、好上手，适合快速体验 Serenity 式供应链瓶颈研究

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6/ W-Y-P 完整框架版

基于大量公开内容蒸馏出的投资框架 Skill，通用性强，适合做系统化产业链研究

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9/ A股卡脖子选股版

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10/ AI 基建 / 半导体供应链分析版

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Serenity 这套方法的价值，不是让 AI 直接告诉你买什么

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下游巨头是不是绕不开
财报里有没有验证
市场是不是还没 price in

装上这些 Skill，相当于给 Claude / Cursor / Codex 配了一个 24h 在线的供应链研究员

最��提醒

股市有风险，以上内容仅供学习和研究参考，不是投资建议
Skill 是研究工具，不是印钞机
仓库代码和具体标的都请自行 DYOR

[Frank trading @Franktradinglog]

新来了好多朋友，自我介绍一下，我不是permanent bear，也不是permanent bull。
我就是一个做空100%胜率且每次都精准在暴跌前一天call顶从来不抗单的macro trader。
谢谢大家！

[0xkevin (🖤 , 💙) @0xKevin00]

如何追踪美国政府合法老鼠仓？

$MRVL 最近两天因为黄仁勋喊单暴涨150%都知道吧

但有两个人，早在4月初就已经买在最低点了

这俩人是美国众议院金融服务委员会委员，专门负责监管AI政策， $MRVL 刚好���在管辖范围内

他们买入17天后，谷歌与Marvell合作开发定制AI芯片的消息才公开出来

这不是妥妥的老鼠仓吗，但美国证监会不管

《STOCK 法案》禁止的是利用公司内幕信息，但"知道政策走向"不等于"知道内幕"。这叫信息优势，不叫内幕交易。迟报违规的罚款首次也只有200美元，形同虚设

这就是美国的游戏规则

但规则同时也留了个口子给普通人

因为美国法律要求，所有议员的股票交易必须在45天内强制公开披露

有人专门做了追踪平台：

https://t.co/rFg9OxPGdA
免费，实时更新，按议员名字或股票代码直接搜 https://t.co/02g98vFhP7
更全面，有委员会关联分析，能看到哪个委员会的人在集中买哪个板块

跟单的正确姿势

先寻找多人共振买入
同一委员会的多位议员���短期内买入同一标的，比单人买入信号强度高出数倍。唐纳兹和萨拉查正是这种模式

关注刚披露的新交易
MRVL 案例中，@pelositracker 在5月19日披露时，距离买入已过去近7周，但 MRVL 在6月2日财报日仍单日暴涨25%，说明及时跟单仍有机会，但窗口越早越好

最后不要忽视卖出信号。 议员集中卖出，有时是不利政策即将落地的预警，往往比买入更值得警惕

[贾洛德森pro_🦞💎 @two3pro]

我看到有人居然在X卖giffgaff电话卡
叫价￥218你怎么不去抢 中文区钱这么好骗吗

都™什么年代了
一台支持eSIM的手机 充值£10 保号15年
还不知道方法的直接抄作业

1. 应用市场搜索下载「giffgaff」
2. 打开应用注册并登录账号
3. 第一次开app反应会比较慢因为要检测手机的 eSIM 环境
4. 点击「eSIM」，划至底部「I don’t want a plan」
5. Continue→选10英镑（最便宜）→再次Continue进入订单界面
6. 点击Add a payment method填信用卡信息(国际VISA卡或者U卡)
7. 勾选协议点击Go to payment填账单地址 first name/last name要跟信用卡用户名相同 其他无所谓（网上找个英国地址生成器） 然后点击Add card details
8. eSIM ��买成功，会有结算画面，继续安装激活即可