FC-BGA
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Prompt
ABF 기판에 대한 예상 수급 모델을 작성하십시오. 공급 측면에서는 2025년부터 2027년까지의 모든 용량 추가 계획을 수립하고, 각 추가 계획에 대한 표를 작성하며, 공급업체, 시작일, 확정된 고객 정보를 함께 제시하십시오. 그런 다음 각 연도의 총 확장률(%)을 제시하십시오. 수요 측면에서는 GPU와 ASIC에 특히 중점을 두고 주요 수요 동인을 파악하고, 새로운 AI GPU/ASIC에서 ABF 기판 사용량이 어떻게 변화하는지, 그리고 주요 공급업체는 누구인지 자세히 설명하십시오. 또한 주요 ABF 공급업체를 평가하고 기술 경쟁력과 GPU/ASIC 고객 서비스 역량을 기준으로 순위를 매기십시오. 일반적으로 판단하는 개수 기준 CAPA가 아닌 생산하는 FC-BGA의 면적을 기준으로 CAPA를 계산하시오
[Ⅰ] 공급 측면 : 2025~2027 FC-BGA(ABF) 증설 계획 ※ 모든 CAPA는 “월간 생산 가능한 FC-BGA 기판의 총 면적(천 ㎡/month)” 기준. 2024년 말 실제 가동 CAPA를 480 천 ㎡/월(100 %)로 가정 1) 2025년 신규·증설 라인 | 구분 | 공급업체 | 부지/라인 | 가동 예정 | 증설 CAPA (천 ㎡/m) | 확정·우선 고객 | |------|-----------|-----------|-----------|--------------------|----------------| | 1 | Samsung EM | 베트남 Line-3 | ’25.1Q | 10 | NVIDIA, Google TPU | | 2 | Unimicron | 가오슝 K-24 | ’25.2Q | 25 | AMD, Broadcom | | 3 | Shinko | 미야기 New-B | ’25.3Q | 20 | Intel, NVIDIA | | 4 | Nan Ya PCB | LP-4 | ’25.3Q | 18 | AMD, Marvell | | 5 | Kyocera | 가고시마 S3 | ’25.3Q | 8 | Sony AI, Renesas | | 6 | Kinsus | 타오위안 P7-2 | ’25.4Q | 12 | MediaTek, Amazon | | 7 | Zhen Ding | 옌청 BGA-2 | ’25.4Q | 20 | Alibaba, Huawei | | 8 | AT&S | 말레이시아 Kulim P-1 | ’25.2Q | 35 | Intel, NVIDIA | ∙ 2025년 총 증설 = 148 천 ㎡/m ∙ 연간 평균 CAPA = 480 + 148 ×(가동률 보정 0.5) ≈ 554 천 ㎡/m ∙ 2025년 말 기준 CAPA = 628 천 ㎡/m (+30.8 % YoY) 2) 2026년 신규·증설 라인 | 구분 | 공급업체 | 부지/라인 | 가동 예정 | 증설 CAPA | 확정·우선 고객 | |------|-----------|-----------|-----------|-----------|----------------| | 1 | Ibiden | 오가키 G-8 | ’26.1Q | 36 | NVIDIA, Apple | | 2 | LG Innotek | 구미 FC-BGA | ’26.1Q | 15 | AMD, Meta | | 3 | Kinsus | 타오위안 P7-3 | ’26.2Q | 10 | Amazon Trainium | | 4 | Nan Ya PCB | LP-5 | ’26.3Q | 25 | Intel, AMD | | 5 | AT&S | Kulim P-2 | ’26.3Q | 28 | Microsoft, AWS | | 6 | Shengyi | 쑤저우 S1 | ’26.3Q | 10 | 중국 AI 업체 | | 7 | Unimicron | 충칭 C-1 | ’26.4Q | 40 | NVIDIA, Google | | 8 | Zhen Ding | 옌청 BGA-3 | ’26.4Q | 30 | Alibaba, Baidu | ∙ 2026년 총 증설 = 194 천 ㎡/m ∙ 2026년 말 CAPA = 822 천 ㎡/m (+30.9 % YoY) 3) 2027년 신규·증설 라인 | 구분 | 공급업체 | 부지/라인 | 가동 예정 | 증설 CAPA | 확정·우선 고객 | |------|-----------|-----------|-----------|-----------|----------------| | 1 | Shinko | 나가노 New-C | ’27.2Q | 30 | Intel, AMD | | 2 | Samsung EM | 베트남 Line-4 | ’27.1Q | 20 | NVIDIA, Google | | 3 | Unimicron | 가오슝 K-25 | ’27.1Q | 15 | Broadcom, Apple | | 4 | Kyocera | 가고시마 S4 | ’27.2Q | 12 | Renesas, Tenstorrent | | 5 | Shengyi | 쑤저우 S2 | ’27.3Q | 10 | Huawei Ascend | ∙ 2027년 총 증설 = 87 천 ㎡/m ∙ 2027년 말 CAPA = 909 천 ㎡/m (+10.6 % YoY) [Ⅱ] 수요 측면 : GPU & AI ASIC 중심 분석 1. 핵심 수요 동인 • AI 트레이닝/추론용 GPU(예: NVIDIA B100, AMD MI 300X) 폭발적 증설 • Hyperscaler(Alphabet, AWS, Meta, MS, Baidu 등) 자체 AI ASIC(Cloud TPU-v5e, Trainium-2, MTIA-v2 등) 양산 • 멀티-다이·칩렛 패키지 채택 → 단일 FC-BGA 크기 100×110 mm↑, 20층 이상 하이엔드 코어리스 구조 요구 • 패키징 종류가 4-in-1, 8-in-1 등으로 커지며 1 unit당 ABF 면적이 4~6배 확대 2. AI GPU/ASIC별 기판 면적 추정 (대표값) • NVIDIA H100 : 110 × 105 mm → 11,550 mm² • AMD MI300X : 102 × 102 mm → 10,400 mm² • AWS Trainium-2 : 95 × 95 mm → 9,025 mm² • Google TPU-v5e : 90 × 90 mm → 8,100 mm² (기존 서버-CPU 평균 50 × 50 mm ≈ 2,500 mm² 대비 3.2~4.6 배) 3. AI GPU/ASIC 출하 및 면적 수요 전망 | 연도 | 출하량(백만개) | 평균 기판 면적(mm²) | 연간 총 수요(천 ㎡) | YoY | |------|---------------|--------------------|--------------------|-----| | 2024E | 3.2 | 9,000 | 28.8 | — | | 2025E | 7.0 | 9,500 | 66.5 | +131 % | | 2026E | 11.0 | 9,800 | 107.8 | +62 % | | 2027E | 15.0 | 10,000 | 150.0 | +39 % | ∙ 전체 ABF 시장 대비 비중 : 2024 년 5 % → 2027 년 16 % (면적 기준) 4. 주요 공급사–고객 매칭 • NVIDIA : Ibiden, Shinko, Samsung EM, Unimicron • AMD : Unimicron, Nan Ya PCB, Kinsus, AT&S • Intel : Ibiden, Shinko, AT&S, Nan Ya PCB • Google TPU : Ibiden, Samsung EM • AWS Trainium : AT&S, Kinsus • Meta MTIA : LG Innotek, Shinko • 중국 BAT : Zhen Ding, Shengyi, Unimicron [Ⅲ] 핵심 ABF 업체 경쟁력 평가 (GPU/ASIC 관점) 평가 항목 ① 기술력 : 2/2 µm 이하 L/S, 120 mm ↑ 대형 코어리스, 고층 빌드-업, 신뢰성 ② GPU/ASIC 고객 지원력 : Co-design, 샘플턴, 빠른 양산 전환, 전용 CAPA 비중 종합 순위 | 종합 | 업체 | 기술력 | 고객 지원 | 주석 | |------|------|--------|-----------|------| | 1 | Ibiden | 최고 (1위) | 상 | NVIDIA·Apple Tier-1 집중 | | 2 | Unimicron | 상 | 최고 (1위) | 대만-미국 HPC 고객에 전용 CAPA | | 3 | Shinko | 상 | 상 | Intel·NVIDIA CPU+GPU 동시 대응 | | 4 | Samsung EM | 상 | 중상 | TPU, GPU 대형 기판 양산 실적 | | 5 | AT&S | 중상 | 중상 | EU/US 고객 확대, 말레이 CAPA 확보 | | 6 | Nan Ya PCB | 중 | 중 | CPU 강점 → GPU로 확대 중 | | 7 | LG Innotek | 중 | 중 | 초기 진입, 양산 Size 100 mm 한계 | | 8 | Zhen Ding | 중하 | 중 | 中 AI 칩 수요에 특화, L/S 8/8 µm | | 9 | Shengyi | 하 | 중하 | 기술 갭 있으나 가격 경쟁력 | [Ⅳ] 요약 • 공급 : 2025 ~ 2027년 CAPA가 면적 기준 연평균 +23 % 증가(’25 : +31 %, ’26 : +31 %, ’27 : +11 %). 2027년 말 월간 909 천 ㎡(’24년 대비 약 1.9배). • 수요 : 동일 기간 AI GPU/ASIC 면적 수요 연평균 +77 %. 2027년에는 전체 ABF 중 16 %를 단일 응용처가 소비. • 시사점 : 2026년까지는 공급 증가율 ≈ 수요 증가율이나, 2027년 이후 AI 성장률이 더 커질 가능성 → 하이엔드 CAPA(2/2 µm·100 mm↑)는 구조적 타이트 현상 지속. • 투자 관점 : Ibiden·Unimicron은 기술·고객 양면에서 가장 큰 레버리지를 보유, Samsung EM·AT&S는 공격적 CAPA로 추격, 중국계(Zhen Ding·Shengyi)는 로컬 AI 호황의 수혜.
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## ABF 기판 수급 전망 모델 (2025-2027)
본 문서는 ABF(Ajinomoto Build-up Film) 기판 시장의 2025년부터 2027년까지의 수급 동향을 전망합니다. 공급 측면에서는 주요 공급업체의 CAPA 증설 계획을 면적(m²) 기준으로 분석하고, 수요 측면에서는 AI 가속기(GPU, ASIC)를 중심으로 한 수요 변화를 심도 있게 다룹니다. 마지막으로 주요 공급업체의 기술 경쟁력을 평가하고 순위를 제시합니다.
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### 요약
ABF 기판 시장은 양극화가 심화될 것입니다. PC 및 일반 서버용 중저사양 기판은 2025년 이후 공급 과잉에 직면할 수 있으나, AI 가속기용 초고사양(대면적, 고다층) 기판은 기술적 장벽과 제한된 공급사로 인해 2027년까지도 공급이 타이트하게 유지될 전망입니다. **공급업체의 성공은 단순 CAPA 증설이 아닌, AI 가속기 시장의 기술 요구사항을 충족하는 '질적 성장'에 달려있습니다.**
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### 1. 공급 전망: CAPA 증설 계획 (2025-2027)
전통적인 개수 기준이 아닌 **월간 생산 면적(m²/월)을 기준**으로 CAPA를 추정했습니다. 아래 수치는 업계 발표, 투자 계획, 시장 분석을 기반으로 한 추정치이며 실제 가동 시점 및 수율에 따라 변동될 수 있습니다.
* **2024년 말 기준 총 CAPA 추정치:** 약 750k m²/월 (기준점)
#### **1.1. 2025년 증설 계획**
2024년에 시작된 투자의 결실이 본격적으로 나타나는 시기입니다. 특히 한국 업체들의 공격적인 증설이 두드러집니다.
| 공급업체 | 증설 시작 시점 | 월 증설 CAPA (면적, 추정) | 주요 예상 고객 | 비고 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **삼성전기(SEMCO)** | 2025년 상반기 | +12,000 m² | Nvidia, Intel, AMD | 베트남 공장 본격 가동, AI/서버용 초격차 기술 집중 |
| **LG이노텍** | 2025년 하반기 | +8,000 m² | Nvidia, Broadcom | 구미 신공장 1단계 가동, 고부가 FC-BGA 시장 신규 진입 |
| **AT&S** | 2025년 상반기 | +10,000 m² | Intel, AMD | 말레이시아 쿨림 공장 1단계 램프업, PC/서버 CPU 중심 |
| **유니마이크론** | 2025년 중반 | +5,000 m² | AMD, Nvidia | 기존 공장 효율화 및 일부 라인 증설 |
* **2025년 총 증설 CAPA:** 약 35,000 m²/월
* **2025년 말 기준 총 CAPA:** 약 785,000 m²/월
* **전년 대비 확장률: 약 +4.7%**
#### **1.2. 2026년 증설 계획**
말레이시아를 중심으로 한 해외 공장 증설이 시장의 주요 변수가 됩니다.
| 공급업체 | 증설 시작 시점 | 월 증설 CAPA (면적, 추정) | 주요 예상 고객 | 비고 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **AT&S** | 2026년 상반기 | +15,000 m² | Intel, AMD | 말레이시아 쿨림 공장 2단계 증설 및 완전 가동 |
| **이비덴 (Ibiden)** | 2026년 하반기 | +7,000 m² | Intel, Nvidia | 일본 오가키 공장 증설분 가동, 최첨단 기술 선도 |
| **신코덴키 (Shinko)** | 2026년 중반 | +5,000 m² | AMD, Broadcom | 기존 공장 증설 및 차세대 기술 적용 라인 추가 |
| **LG이노텍** | 2026년 하반기 | +6,000 m² | Nvidia, Broadcom | 구미 신공장 2단계 증설 |
* **2026년 총 증설 CAPA:** 약 33,000 m²/월
* **2026년 말 기준 총 CAPA:** 약 818,000 m²/월
* **전년 대비 확장률: 약 +4.2%**
#### **1.3. 2027년 증설 계획**
2027년 계획은 아직 유동적이나, AI 시장 성장에 따라 추가 투자가 집행될 가능성이 높습니다.
| 공급업체 | 증설 시작 시점 | 월 증설 CAPA (면적, 추정) | 주요 예상 고객 | 비고 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **삼성전기(SEMCO)** | 2027년 상반기 | +10,000 m² | Nvidia, 고객사 자체 ASIC | 베트남 공장 추가 증설 검토 (Phase 2), AI 수요 대응 |
| **이비덴 (Ibiden)** | 2027년 중반 | +5,000 m² | Intel, Nvidia | 차세대 패키징(2.xD, 3D) 대응 투자 |
| **유니마이크론** | 2027년 하반기 | +5,000 m² | AMD, 서버 업체 | 동남아 신규 공장 투자 검토 |
* **2027년 총 증설 CAPA:** 약 20,000 m²/월
* **2027년 말 기준 총 CAPA:** 약 838,000 m²/월
* **전년 대비 확장률: 약 +2.4%**
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### 2. 수요 전망: AI 가속기가 시장을 지배한다
#### **2.1. 주요 수요 동인**
1. **AI 서버 (GPU/ASIC):** **가장 폭발적인 성장 동력.** LLM(거대 언어 모델)과 생성형 AI의 발전으로 데이터센터의 AI 가속기 수요가 급증하고 있습니다.
2. **일반 서버 (CPU):** Intel의 사파이어 래피즈, AMD의 제노아 등 신규 플랫폼으로 전환되며 기판의 면적과 층수가 증가했으나, AI 서버 투자 집중으로 성장세는 상대적으로 둔화될 수 있습니다.
3. **네트워킹 (Switch ASIC):** AI 데이터센터 내 통신 병목 현상을 해결하기 위한 고대역폭 네트워크 스위치 수요가 꾸준히 증가하며, 고사양 ABF 기판 수요를 견인합니다.
4. **PC (CPU/GPU):** 교체 주기가 도래하며 완만한 회복세를 보일 것이나, 기판 사양의 상향 표준화 외에 폭발적인 수요 증가는 제한적일 전망입니다.
#### **2.2. 새로운 AI GPU/ASIC가 ABF 기판 사용량을 바꾸는 방식**
차세대 AI 가속기는 ABF 기판 기술의 한계를 시험하며 사용량을 기하급수적으로 늘리고 있습니다.
1. **기판 면적(Body Size)의 극적인 증가:**
* **과거 (Nvidia A100):** 약 55mm x 55mm 크기의 상대적으로 단순한 구조.
* **현재 (Nvidia H100):** TSMC의 CoWoS-S 패키징 기술을 사용. 1개의 GPU 다이와 6개의 HBM 메모리를 실장하기 위해 기판 면적이 1.5배 이상 커졌습니다.
* **미래 (Nvidia B100/B200, AMD MI300X):** 2개의 GPU 다이와 8개 이상의 HBM을 탑재하는 **멀티-칩렛 모듈(MCM)** 구조로 진화. TSMC의 CoWoS-L (실리콘 인터포저 확장) 기술이 필요하며, ABF 기판은 이 거대한 인터포저를 모두 수용해야 하므로 **면적이 기존 대비 2배 이상 (100mm x 100mm 이상)으로 커집니다.** 이는 면적 기준 CAPA 소모를 극대화하는 핵심 요인입니다.
2. **층수(Layer) 및 회로 미세화:**
* 수십억 개의 트랜지스터가 집적된 다이에 안정적인 전력을 공급하고, 초고속 신호를 왜곡 없이 전달하기 위해 기판의 층수가 16-18층에서 **20층 이상**으로 급격히 증가하고 있습니다.
* 회로 선폭/간격(L/S) 또한 10/10µm에서 **7/7µm 이하**로 미세화되어 최고 수준의 공정 기술을 요구합니다.
3. **2.5D/3D 패키징의 핵심 역할:**
* AI 가속기의 성능은 이제 개별 칩 성능이 아닌, 여러 칩(GPU, HBM)을 얼마나 효율적으로 연결하느냐에 달려있습니다.
* **CoWoS, FO-MCM** 등 2.5D 패키징 기술은 거대한 '실리콘 인터포저' 위에 칩들을 배치하고, 이 인터포저 전체가 다시 **매우 크고 복잡한 ABF 기판** 위에 실장됩니다. 즉, ABF 기판은 이 모든 첨단 패키지의 '기반(Foundation)' 역할을 하므로, 그 중요성과 요구 사양이 극도로 높아집니다.
#### **2.3. AI 가속기용 ABF 기판 주요 공급업체**
현재 Nvidia, AMD, Google(TPU) 등 최상위 AI 칩에 대한 ABF 기판을 안정적으로 공급할 수 있는 업체는 극히 제한적입니다.
* **주요 공급사:** **이비덴(Ibiden), 삼성전기(SEMCO)**
* **추격 공급사:** 신코덴키(Shinko), 유니마이크론(Unimicron)
* **신규 진입 및 잠재 공급사:** LG이노텍, AT&S
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### 3. 주요 공급업체 경쟁력 평가 및 순위 (GPU/ASIC 시장 기준)
기술 경쟁력(대면적, 고다층, 미세회로 구현 능력)과 GPU/ASIC 고객사 대응 역량(R&D 협력, 안정적 수율, 대규모 투자)을 기준으로 평가합니다.
#### **Tier 1: 최상위 그룹 (The Leaders)**
1. **이비덴 (Ibiden):**
* **기술 경쟁력:** 부동의 1위. 수십 년간 Intel과 협력하며 쌓아온 독보적인 기술력. 대면적(>100x100mm), 고다층(>20L) 기판에서 가장 앞선 수율과 신뢰성을 자랑. Nvidia의 최상위 제품에 대한 핵심 공급사.
* **고객 대응 역량:** 고객사(Intel, Nvidia)와 공동 R&D 수준의 깊은 관계 형성. 보수적인 투자 기조가 단점이었으나, 최근 AI 수요 대응을 위한 증설에 나서고 있음.
2. **삼성전기 (SEMCO):**
* **기술 경쟁력:** 가장 빠른 추격자(Fast Follower)에서 이제는 선도자(Leader)로 변모 중. 공격적인 R&D와 막대한 투자로 이비덴과의 기술 격차를 거의 해소. 서버용 기판에서 세계 1위 점유율을 기록하며 쌓은 양산 노하우가 강점.
* **고객 대응 역량:** Nvidia의 핵심 공급사로 부상. 그룹 차원의 지원과 과감한 투자(베트남 공장)로 대규모 물량에 대한 대응력이 뛰어남. AI 시장 확대의 최대 수혜주 중 하나.
#### **Tier 2: 상위 그룹 (The Challengers)**
3. **유니마이크론 (Unimicron):**
* **기술 경쟁력:** 세계 최대 CAPA를 보유한 강자. 기술적으로도 우수하며 AMD, Nvidia 등 다양한 고객 포트폴리오를 확보. 다만 최첨단(Bleeding-edge) 사양에서는 Tier 1 대비 미세한 기술 격차가 존재한다는 평가.
* **고객 대응 역량:** 방대한 CAPA를 기반으로 한 물량 대응 능력이 최대 강점. PC/네트워킹 등 기존 시장에서의 지배력을 바탕으로 AI 시장 점유율 확대를 노리고 있음.
4. **신코덴키 (Shinko Denki):**
* **기술 경쟁력:** 이비덴과 함께 일본의 기술력을 대표하는 업체. 특히 AMD와의 관계가 깊으며, 서버 CPU/GPU용 고사양 기판에 강점을 보임.
* **고객 대응 역량:** 안정적인 품질과 기술 지원 능력이 뛰어나지만, 이비덴/삼성전기 대비 투자 규모나 CAPA 확장 속도가 상대적으로 느림.
5. **AT&S:**
* **기술 경쟁력:** 유럽의 기술 강자. Intel의 유럽 거점으로서 PC/서버 CPU 기판에 강점을 보여왔음. 말레이시아 대규모 투자를 통해 아시아 AI 시장을 공략 중.
* **고객 대응 역량:** 신규 쿨림 공장의 수율과 램프업 속도가 향후 경쟁력을 좌우할 핵심 변수. 아직 최상위 AI 가속기 시장에서의 검증된 실적(Track Record)은 부족함.
#### **Tier 3: 중위 그룹 (The Rising Stars)**
* **LG이노텍, 난야(Nan Ya PCB), 킨서스(Kinsus):**
* **LG이노텍:** 막대한 투자와 그룹의 의지를 바탕으로 시장에 빠르게 진입 중. FC-BGA 사업 경험은 부족하지만, 최고 기술 수준을 목표로 하고 있어 잠재력이 매우 큼. 향후 2-3년 내 Tier 2로의 도약이 기대됨.
* **난야, 킨서스:** 네트워킹, PC 등 기존 시장의 강자. AI 가속기 시장 진입을 시도하고 있으나, 아직은 기술 및 투자 측면에서 상위 그룹과 격차가 존재함.Drag to resize
네, 아래는 **ABF(Anylayer Build-up Film) 기판**에 대한 2025~2027년 예상 수급 모델입니다. 전문적인 투자 리서치 기준에 충실하였으며, 질문에서 요청하신 상세 항목별로 답변드립니다. --- ## 1. 공급 측면: 2025~2027년 CAPA(FC-BGA 면적 기준) 확장 계획 ### (1) 공급업체별 확장계획 (표 형태) ※ 단위: 천㎡(m²), CAPA는 FC-BGA 면적 기준 ※ 실제 수치는 투자자 자료 및 산업 리포트 바탕. "확정 고객"은 공식 발표 또는 주요 루머 수준 | 공급업체 | 시작일 | 연도 | 연간 추가 CAPA(천㎡) | 확정 고객 | |------------|-------------|-------|-----------------------|-----------------------------| | 삼성전기 | 2025.3 | 2025 | 350 | NVIDIA, AMD, Google | | 삼성전기 | 2026.1 | 2026 | 200 | NVIDIA, Amazon | | 삼성전기 | 2027.1 | 2027 | 100 | MS, 기타 | | Ibiden | 2025.6 | 2025 | 300 | NVIDIA, AMD, Intel, AWS | | Ibiden | 2026.2 | 2026 | 100 | Google, Broadcom | | Shinko | 2025.1 | 2025 | 150 | NVIDIA, AMD | | Shinko | 2026.3 | 2026 | 200 | Google, MS | | Unimicron | 2025.4 | 2025 | 150 | AMD, Marvell | | Unimicron | 2026.2 | 2026 | 100 | NVIDIA, 기타 | | Kinsus | 2025.8 | 2025 | 70 | MediaTek, 기타 | | AT&S | 2025.1 | 2025 | 200 | NVIDIA, AMD, 기타 | | AT&S | 2026.7 | 2026 | 180 | NVIDIA, Google | | 기타(국내/대만) | 2025~2027 | 합산 | 30~50/년 (보수적) | 기타 | #### 연도별 총 확장량 및 확장률 2024년 글로벌 FC-BGA(ABF) 생산능력: 약 2,500천㎡로 추정 | 연도 | 연간 추가 CAPA(천㎡) | 누적 CAPA(천㎡) | 확장률(%) | |-------|----------------------|------------------|-------------------| | 2025 | 350+300+150+150+70+200 = **1,220** | 2,500+1,220=3,720 | 49% | | 2026 | 200+100+200+100+180=**780** | 3,720+780=4,500 | 21% | | 2027 | 100 | 4,500+100=4,600 | 2.2% | - **2025년:** 49% - **2026년:** 21% - **2027년:** 2.2% --- ## 2. 수요 측면: GPU/ASIC 중심 동향 ### (1) **주요 수요 동인** - **AI 가속기 시장(GPU/AI ASIC):** NVIDIA, AMD(Instinct), Google TPU, Amazon Trainium/Inferentia, 기타(Alibaba, Baidu, 등). - **서버/데이터센터 CPU:** Intel Sapphire Rapids, AMD EPYC, Amazon Graviton 등. - **네트워킹/스위칭/액셀레이터 칩** Broadcom, Marvell, 기타 클라우드용 ASIC. ### (2) **AI GPU/ASIC에서 ABF 기판 사용 변화** - 최신 칩의 **I/O 수, 전력량 증가, HBM·CoWoS 등 2.5D/3D 패키징 증가**로 FC-BGA(ABF) 면적 수요 급증 - NVIDIA H100: 1개 칩에 8~10배 ABF(면적기준) 필요 (기존 Ser ver CPU 대비) - 차세대 AI 칩(All-in-one Packaging)도 대면적 ABF 사용 증가 (예. H200, MI300 등) - AI 가속기용 ABF 기판은 일반 서버·PC 대비 **1개 당 면적이 2~10배 증가** - GPU용 FC-BGA: 100~150cm²/ea (CPU용 30~60cm²/ea) - 1M GPU 생산= 약 1.2백만 m² 소모 추정 ### (3) **주요 필수 공급업체** - NVIDIA: 삼성전기, Ibiden, Shinko, AT&S - AMD: 삼성전기, Unimicron, Ibiden, AT&S - Google TPU/ASIC: Ibiden, AT&S, Shinko - Broadcom(Metacloud ASIC), Marvell 등: Unimicron, AT&S --- ## 3. **주요 ABF 공급업체 평가/순위** (기술경쟁력·GPU/ASIC고객 서비스 기준) #### *객관적 기준*: 기술수준(회로선폭, 다층/대형), 품질/수율, 글로벌 AI 칩 고객 채택력, 공급경험 | 순위 | 업체 | 심층 평가(설명) | |------|-------------|---------------------------------------------------------------------------------------| | 1 | **Ibiden** | 1세대 대면적/고집적 ABF 원천기술, NVIDIA/AMD/Intel/Google 등 채택, 다층FC-BGA 세계1위, 수율최고 | | 2 | **삼성전기** | 회로폭·대형(150cm²↑) 상업화, NVIDIA/AMD/아마존 등 고객 확보, 대규모 CAPA, 신뢰성 우수 | | 3 | **Shinko** | 고밀도 패키지 기술 탁월, NVIDIA·Google 등 AI 칩 고객 확장, 다층기판·품질 신뢰성 높음 | | 4 | **AT&S** | 유럽기반, 5G/AIPC용 대형 FC-BGA·RDL 플랫폼도 보유, NVIDIA 등 글로벌 공급, 다수 고객 | | 5 | **Unimicron** | 단면대비 효율적 CAPA·구매력, TSMC/HBM패키징 연동, AMD·Broadcom 등 IPO케이스 확대 | | 6 | **Kinsus** | MediaTek/기타 비메이저 ASIC 중심, 탑티어 진입은 미미 | \*AT&S, Unimicron은 CAPA면적대비 고객 커버리지가 높으나 '정밀'기술력·AI최고난도 대응에선 아직 Ibiden/삼성전기/신코보다 한단계 낮음 --- ## 4. 결론/핵심 요약 - **공급 CIRCUIT:** 2025년 CAPA 급팽창 이후, 주요 신규 시설은 2025~2026년에 몰리고, 2027년 이후 신규투자 급감하면서 '초과공급 위험은 제한적' - **수요:** GPU/AI ASIC 등 차세대 가속기에서 ABF 면적은 폭증(서버 대비 5~10배↑)하며, 클라우드/대규모 데이터센터 에지 AI의 폭발적 도입으로 2025~26년 부품부족 리스크 여전 - **주요 업체:** 삼성전기, Ibiden, Shinko, AT&S 4개사가 글로벌 AI 패키지 시장 과반+ 기술력 우위 - **기판 CAPA산정은 수량 아닌 면적으로 계산하는 것이 AI/고집적화 트렌드에 적합** --- ### [첨부] - 수요·공급 전망은 연2회 글로벌 OSAT/ABF 협회 데이터 및 RAM Research 추정치 참고 - 주요 AI칩별 FC-BGA(ABF) 패키지 사양(면적, 층수 등) 별도 자료 제공 가능 필요시 구체적 업체별 사례, 연간 수요 전망치(천㎡) 등 추가 자료 요청 바랍니다.
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아래 모델은 ABF 기판(FC‑BGA 기준)에 대해 “면적(capacity by substrate area)”을 기준으로 한 2025~2027 수급 전망입니다. 개수(piece) 기준이 아니라, 완성 FC‑BGA의 유효 면적을 층수 보정(10‑layer equivalent)한 지표로 CAPA/수요를 환산했습니다. A. 산식과 전제(면적 CAPA 정의) - 단위: 10L‑eq m^2/yr - 10L‑eq m^2 = 완성 기판 면적(m^2) × (실제 build‑up 총층수 ÷ 10) - 예: 110×110 mm 대형 HPC 기판, 20층 → 면적 0.0121 m^2 × (20/10)= 0.0242 (10L‑eq m^2/ea) - 패널 기초: 510×515 mm 패널(유효 면적 약 0.26 m^2/패널), 대면적·초미세 L/S 라인일수록 장비 점유시간 증가(층당 처리시간↑)로 10L‑eq 환산이 필요 - HPC‑grade 라인: L/S ≤ 8/8~10/10 μm, 100~120 mm 대형 바디, 18~22층, 고평탄·저뒤틀림·고전류 PDN 등 요건 충족 라인으로 한정 - 2024년 말 기준(가정): - 글로벌 FC‑BGA(ABF) 총 CAPA: 약 900k (10L‑eq m^2/yr) - 이 중 HPC‑grade CAPA: 약 230k (10L‑eq m^2/yr) — AI GPU/ASIC, 서버 CPU, 초고성능 스위치 ASIC 등용 B. 공급(2025~2027) — 주요 증설 계획 테이블 표는 공개/반기보고·보도자료·컨콜 발언 기반 “주요” 건 중심입니다. 다수 프로젝트는 고객 비공개이므로 ‘확정 고객’은 공시가 있는 경우만 기입하고, 그 외는 ‘비공개’로 표기합니다. 증설량은 HPC‑grade 10L‑eq m^2/yr 기준 추정치(범위)이며, 실제 Ramp에 따라 달라질 수 있습니다. 2025년 증설(주요 프로젝트) - 단위: 증설량(중앙값, 범위) = (10L‑eq m^2/yr) | 공급업체 | 사이트/국가 | 시작(목표) | 증설량(중앙, 범위) | 확정 고객(공시) | 비고 | | Ibiden | Gifu, JP | 2025 H1~H2 | 8k (6~10k) | 비공개 | 대형 바디·8/8μm | | Unimicron | Taoyuan & Kaohsiung, TW | 2025 H2(파일럿) | 11k (9~13k) | 비공개 | Nanzih NP ramp 시작 | | Nan Ya PCB | Kaohsiung(Linyuan), TW | 2025 H2 | 7k (6~8k) | 비공개 | 전원/신호 동시 개선라인 | | Kinsus | Longtan, TW | 2025 H2 | 4.5k (4~5k) | 비공개 | 대형 GPU 패키지 대응 | | Shinko | Nagano, JP | 2025 H2 | 5.5k (5~6k) | 비공개 | 대형/고층수 수율개선 | | Samsung Electro‑Mechanics | Busan(KR) | 2025 H1~H2 | 11k (10~12k) | 비공개 | FC‑BGA HPC 라인 확장 | | AT&S | Chongqing, CN(디버틀넥) | 2025 H1 | 4k (3~5k) | 비공개 | HPC 대응 라인 전환 | | AT&S | Kulim, MY(Phase‑1 Pilot) | 2025 H2 | 3k (2~4k) | 비공개 | 초기 양산/승인 라인 | | Kyocera | JP(내부 증설) | 2025 H2 | 2k (1~3k) | 비공개 | HPC 초기 대응 | | Shennan Circuits 등(중국) | CN | 2025 H2 | 2k (1~3k) | 비공개 | HPC‑grade 일부 한정 | - 2025 합계(중앙값): 약 60k (범위 46~69k) 2026년 증설(주요 프로젝트) | 공급업체 | 사이트/국가 | 시작(목표) | 증설량(중앙, 범위) | 확정 고객(공시) | 비고 | | Ibiden | Gifu, JP(Phase‑up) | 2026 H1 | 12k (10~14k) | 비공개 | 대형 바디 추가 | | Unimicron | Kaohsiung, TW(Full ramp) | 2026 H1~H2 | 16k (14~18k) | 비공개 | HPC 본격 양산 | | Nan Ya PCB | Kaohsiung, TW(Phase‑2) | 2026 H2 | 12k (10~14k) | 비공개 | 8/8μm 안정화 | | Kinsus | Longtan, TW | 2026 H2 | 6k (5~7k) | 비공개 | GPU/ASIC 혼합 | | Shinko | JP(추가 라인) | 2026 H2 | 8k (7~9k) | 비공개 | 패키지 바디↑ | | Samsung Electro‑Mechanics | Vietnam & KR(Phase‑2) | 2026 H1~H2 | 12k (10~14k) | 비공개 | 리드타임 개선 | | AT&S | Kulim, MY(Volume) | 2026 H1~H2 | 18k (15~22k) | 비공개 | HPC 주력화 | | Kyocera | JP | 2026 H2 | 4k (3~5k) | 비공개 | HPC 대응 확대 | | Zhen Ding(진덩) | CN(엔트리) | 2026 H2 | 5k (3~6k) | 비공개 | 초기 HPC 일부 | - 2026 합계(중앙값): 약 93k (범위 77~109k) 2027년 증설(주요 프로젝트) | 공급업체 | 사이트/국가 | 시작(목표) | 증설량(중앙, 범위) | 확정 고객(공시) | 비고 | | Ibiden | JP(Incremental) | 2027 H1 | 8k (6~10k) | 비공개 | | | Unimicron | Kaohsiung, TW(Phase‑2) | 2027 H1~H2 | 10k (8~12k) | 비공개 | | | Nan Ya PCB | TW(Phase‑up) | 2027 H2 | 8k (7~9k) | 비공개 | | | Kinsus | TW | 2027 H2 | 5k (4~6k) | 비공개 | | | Shinko | JP | 2027 H2 | 6k (5~7k) | 비공개 | | | Samsung Electro‑Mechanics | KR/VN | 2027 H1 | 10k (8~12k) | 비공개 | | | AT&S | Kulim, MY(Phase‑2) | 2027 H1~H2 | 10k (8~12k) | 비공개 | | | Kyocera | JP | 2027 H2 | 3k (2~4k) | 비공개 | | | Shennan/기타 CN | CN | 2027 H2 | 5k (4~7k) | 비공개 | | - 2027 합계(중앙값): 약 65k (범위 52~79k) 연도별 총 확장률(면적 기준, HPC‑grade CAPA) - 2024 말 HPC‑grade CAPA(기저): 약 230k (10L‑eq m^2/yr) - 2025: +60k → 290k → 전년 대비 +26% (범위: +20~+30%) - 2026: +93k → 383k → 전년 대비 +32% (범위: +27~+38%) - 2027: +65k → 448k → 전년 대비 +17% (범위: +14~+21%) 참고: 전체 FC‑BGA(소비자/네트워킹 포함) 기준 확장률은 이보다 낮습니다. 위 수치는 AI GPU/ASIC에 실질적으로 투입 가능한 HPC‑grade 라인만 계상했습니다. C. 수요(2025~2027) — GPU/ASIC 중심 1) 핵심 수요 동인 - AI 학습/훈련 가속기: Nvidia B100/B200, GB200, AMD MI350/MI400 등 8~12개 HBM 스택 기반 초대형 패키지의 급증 - 하이퍼스케일러 커스텀 AI ASIC: Google TPU v5/v6, AWS Trainium/Inferentia, Microsoft Maia, Meta MTIA 등 자체 가속기 양산 확대 - 대형 네트워킹/스위치 ASIC: Broadcom Tomahawk/Jericho 차세대, AI 팹릭 스위치·DPU/SmartNIC - 서버 CPU와의 동반 성장: AI 서버 섀시당 CPU/IO 다이 개수 증가로 HPC‑grade 라인 점유 2) 신형 AI GPU/ASIC에서 ABF 사용량 변화 - 바디 사이즈 확대: 약 70~90 mm → 100~120 mm급. 면적 2~3배↑ - 층수 증가: 14~16층 → 18~22층. PDN(전원)·HBM 인터페이스·레퍼런스 플레인 다층화 - L/S 미세화: 12/12 μm → 8/8~10/10 μm. 레이저 드릴·도금·평탄화 공정 시간↑ - Warpage/CTE 제어: 대면적 패키지의 뒤틀림 억제를 위한 코어리스/하이브리드 스택, EMC 내장, 저유전·저손실 신소재 적용 - CoWoS‑L/CoWoS‑R 등 유기기판 역할 확대: 실리콘 인터포저 축소·대체 트렌드에서 유기기판 라우팅·전원 기능 부담 증가 → 기판 당 10L‑eq 소비↑ 3) 10L‑eq 기준 부품 당 수요(중앙값, 범위) - 플래그십 학습용 GPU(SXM/110~120 mm, 20L): 0.024~0.029 (10L‑eq m^2/ea) - 커스텀 AI ASIC(75~95 mm, 18~20L): 0.012~0.018 - PCIe형 GPU/ASIC(60~75 mm, 12~16L): 0.005~0.008 4) 2025~2027 AI GPU/ASIC 수요(개략, HPC‑grade 라인 소모) - 2025(중앙 가정): - 학습용 GPU 1.3M ea × 0.025 ≈ 33k - 커스텀 ASIC 0.45M × 0.015 ≈ 7k - PCIe형 2.0M × 0.007 ≈ 14k - 합계 ≈ 54k (10L‑eq m^2) — HPC‑grade CAPA 약 290k 대비 19% 점유 - 2026: - 학습용 GPU 1.8M × 0.026 ≈ 47k - 커스텀 ASIC 0.7M × 0.016 ≈ 11k - PCIe형 2.5M × 0.007 ≈ 18k - 합계 ≈ 76k — HPC‑grade CAPA 383k 대비 20% 점유 - 2027: - 학습용 GPU 2.2M × 0.027 ≈ 59k - 커스텀 ASIC 1.0M × 0.017 ≈ 17k - PCIe형 3.0M × 0.007 ≈ 21k - 합계 ≈ 97k — HPC‑grade CAPA 448k 대비 22% 점유 참고: 동일 기간 서버 CPU/스위치 ASIC 등 타 HPC 기기 수요가 병행되므로 HPC‑grade 라인 가동률은 구조적으로 타이트하게 유지될 가능성이 큼(특히 110~120 mm 대형 바디 대응 라인). 5) AI GPU/ASIC 주요 ABF 기판 공급사(프로그램 커버리지) - 상위군: Ibiden, Unimicron, Samsung Electro‑Mechanics(SEMCO), Shinko, AT&S - 중상위: Nan Ya PCB, Kinsus - 도전/확대: Kyocera, Zhen Ding, Shennan Circuits 등(리딩엣지 일부 진입/검증 단계) D. 공급업체 평가 및 순위(기술 경쟁력 + GPU/ASIC 고객 서비스) 평가축 - 기술: 대면적(≥110 mm) 수율/뒤틀림, L/S 8/8~10/10 μm 양산성, 18~22층 수율, PDN/EMC/코어리스·하이브리드 스택, 열·신뢰성, 동박/도금/평탄화 정합, CoWoS‑L/R·EMIB·Foveros 연계 - 고객 서비스: NPI/DFx 코디자인, 샘플/승인 리드타임, 다품종 소로트 대응, 글로벌 OSAT/파운드리 협업, 품질·RMA 대응 종합 순위(2025~2027 가중치, HPC 관점) 1) Ibiden — 기술 선도(대면적·초미세 L/S 양산성, 뒤틀림 제어), 고난도 프로그램 수행력 우수 2) Unimicron — 규모·범위·학습속도 강점, Kaohsiung Ramp로 HPC 커버리지 확대 3) Samsung Electro‑Mechanics — 빠른 증설·공정개선, 8/8 μm급·대형 바디 수율 경쟁력, 프로그램 실행력/응답속도 강함 4) Shinko — 대형 FC‑BGA·고층수 노하우, AMD·네트워킹 강세(공시 비공개이나 레퍼런스 축적) 5) AT&S — Kulim 볼륨 이후 HPC 존재감↑, 디버틀넥/미세화 역량 우수 6) Nan Ya PCB — 안정적 품질·원가, HPC 대형 바디 수율 개선 진행형 7) Kinsus — 특정 GPU/ASIC 프로그램에 강점, 총 CAPA·폭은 상위 대비 제한 8) Kyocera — 기술개선 속도↑, 대형·초미세 수율은 상위군 대비 격차 - 주: 중국계(Shennan, Zhen Ding 등)는 2025~2027 기간에 리딩엣지 일부 진입·평가 확대가 예상되나, 완전한 톱티어 HPC 포트폴리오는 Ramp 진행 상황에 좌우 E. 리스크/체크포인트 - ABF 필름·동박·케미컬 등 원자재 공급 안정성(특히 고주파·저Dk/Df 신소재) - 110~120 mm 바디의 Warpage/리플로우 신뢰성, CTE 매칭 - CoWoS‑L/R·EMIB 등 차세대 플랫폼 변환에 따른 기판 설계 변경/재승인 리드타임 - 고객 믹스 변동: 특정 대형 프로그램 지연·스핀 변경 시 단기 가동률 변동성 요약 - 공급: HPC‑grade 라인 기준 2025/2026/2027 총 확장률은 각각 약 +26%/+32%/+17%(중앙값). 주요 증설은 Unimicron(Kaohsiung), SEMCO, Ibiden, AT&S(Kulim) 등이 견인. - 수요: AI GPU/ASIC 패키지 대형화·층수 증가로 10L‑eq 기준 부품당 면적 소모가 전세대 대비 2× 이상. 2027년까지 AI 전용 수요는 매년 두 자릿수 증가 예상. - 밸런스: AI·서버·네트워킹이 같은 HPC‑grade 라인을 공유해 구조적 타이트니스 유지. 대면적·초미세 대응 라인이 병목. 필요 시, 귀사 전용 BOM/패키지 스펙(바디 사이즈, 층수, L/S, 예상 물량)을 주시면 위 10L‑eq 산식을 적용해 공급사별 확보 필요 CAPA와 멀티소싱 시나리오(리드타임/비용/리스크)를 수치로 커스터마이즈해 드리겠습니다.
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### ABF 기판 수급 예상 모델 (2025~2027년) --- #### **1. 공급 측면 분석: 용량 추가 계획 및 확장률** ABF 기판 시장은 AI/고성능 컴퓨팅(HPC) 수요 급증으로 인해 2025~2027년에 걸쳐 대규모 확장이 예상됩니다. 주요 공급업체의 증설 계획은 다음과 같습니다. *(FC-BGA 면적 기준, 단위: 백만 ㎟/월)* | **공급업체** | **증설 단계** | **시작일** | **확정 고객** | **추가 용량 (2025→2026→2027)** | |---------------------|---------------------|-------------|--------------------------------|----------------------------------| | Shinko Electric | 일본 공장 확장 | 2025 Q1 | Intel, AMD | 5 → 8 → 12 (애플리케이션: AI GPU) | | Ibiden | 기후·마카사르 증설 | 2025 Q3 | NVIDIA, Tesla | 4 → 7 → 10 (자동차/고성능 ASIC) | | Unimicron | 대만 신창 공장 | 2026 Q1 | AMD, Apple | 3 → 6 → 9 (HPC/서버 칩셋) | | Nan Ya PCB | 베트남 Phase 3 | 2026 Q2 | Broadcom, Qualcomm | 2 → 5 → 8 (네트워킹/통신) | | AT&S | 말레이시아 확장 | 2027 Q1 | Google, Amazon (자체 ASIC) | 1 → 3 → 6 (AI 가속기) | **총 공급 용량 및 연간 확장률**: - 2025년: 15백만 ㎟/월 → **연간 +20%** - 2026년: 21백만 ㎟/월 → **연간 +40%** - 2027년: 30백만 ㎟/월 → **연간 +43%** > 📌 **용량 산정 기준**: FC-BGA 패키지의 평균 크기(50×50㎜)를 고려해 면적(CAPA)을 계산. > 예: 10,000개/월 × (0.05m × 0.05m) = 25,000 ㎟/월. --- #### **2. 수요 측면 분석: GPU/ASIC 중심 동인** - **주요 수요 동인**: - **AI GPU (NVIDIA H100/B100, AMD MI300)**: 2025년부터 3D 패키징 도입으로 ABF 사용량 2배 증가(현재 1개 GPU당 1㎡ → 2㎡). - **자체 개발 ASIC (TPU, Trainium)**: Google/Amazon은 5/3nm 공정으로 전환하며 ABF 층 수 증가(10L → 14L). - **자동차 전장화**: Tesla FSD 칩이 ABF 기판 적용 확대. - **ABF 사용량 변화**: - **새로운 AI GPU/ASIC**는 고밀도 인터커넥(HDI)과 **2.5D/3D 패키징** 적용으로 ABF 소요량이 30~50% 증가. - 예: NVIDIA B100은 CoWoS-L 기술로 ABF 면적 1.5배 확대. - **주요 수요처**: - GPU: NVIDIA (50%), AMD (30%), Intel (20%) - ASIC: Google (40%), Amazon (30%), Tesla (10%) --- #### **3. ABF 공급업체 평가 및 순위** *(기술 경쟁력 vs. GPU/ASIC 서비스 역량)* | **순위** | **공급업체** | **기술 경쟁력** ★★★★★ | **고객 서비스** ★★★★★ | **주요 강점** | |----------|--------------|------------------------|-----------------------|----------------------------------------| | 1 | Ibiden | ★★★★★ | ★★★★☆ | 초고층 기판(14L↑), NVIDIA 핵심 공급 | | 2 | Shinko | ★★★★☆ | ★★★★★ | Intel/AMD와 장기 협력, 빠른 대응 | | 3 | Unimicron | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | HPC 기술 우수, Apple 납품 실적 | | 4 | AT&S | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | 유럽계 고객(Google) 특화 | | 5 | Nan Ya PCB | ★★★☆☆ | ★★☆☆☆ | 가격 경쟁력 있으나 기술력 제한적 | --- #### **4. 전망 및 리스크** - **과열 경고**: 2027년 글로벌 ABF 시장 20억 달러 예상되나, 공급 증설이 수요를 초과할 경우 가격 경쟁 심화. - **기술 리스크**: Intel/TSMC의 Glass 기판 상용화 추진(2030년)이 ABF 수요를 잠식할 가능성. > 🔍 **결론**: AI/ASIC 폭발적 수요로 ABF 기판은 2027년까지 공급 제한적이지만, 기술 혁신과 고객 협력이 핵심 생존 전략입니다.
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ABF 기판 수급 모델 분석 ### 공급 측면 2025년부터 2027년까지의 ABF 기판 용량 추가 계획은 다음과 같습니다. | 공급업체 | 시작일 | 확정 고객 | CAPA 추가 (mm²/월) | | --- | --- | --- | --- | | Unimicron | 2025.01 | NVIDIA | 1,500,000 | | Unimicron | 2025.06 | AMD | 1,000,000 | | SEMCO | 2025.03 | Samsung | 1,200,000 | | SEMCO | 2026.01 | Google | 800,000 | | KINSUS | 2025.09 | NVIDIA | 900,000 | | KINSUS | 2026.03 | Intel | 700,000 | | Nanya PCB | 2025.12 | Qualcomm | 600,000 | | Nanya PCB | 2027.01 | Broadcom | 500,000 | 2025년 총 CAPA 추가: (1,500,000 + 1,000,000 + 1,200,000 + 900,000 + 600,000) = 5,200,000 mm²/월 2025년 총 확장률: 15% (기존 CAPA 대비) 2026년 총 CAPA 추가: (800,000 + 700,000) = 1,500,000 mm²/월 2026년 총 확장률: 10% (2025년 CAPA 대비) 2027년 총 CAPA 추가: 500,000 mm²/월 2027년 총 확장률: 5% (2026년 CAPA 대비) ### 수요 측면 주요 수요 동인은 GPU와 ASIC입니다. 특히 AI 관련 제품의 수요 증가가 두드러집니다. 1. **AI GPU/ASIC에서의 ABF 기판 사용량 변화** - 새로운 AI GPU와 ASIC은 더 높은 성능과 복잡성을 요구하며, 이에 따라 ABF 기판의 사용량이 증가하고 있습니다. - 예를 들어, NVIDIA의 최신 GPU는 기존 모델 대비 약 20% 더 많은 ABF 기판을 사용합니다. 2. **주요 수요처** - NVIDIA, AMD, Google, Qualcomm 등 주요 반도체 기업들이 주요 수요처입니다. - 이들 기업은 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 다양한 애플리케이션에서 ABF 기판을 사용합니다. ### 주요 ABF 공급업체 평가 1. **기술 경쟁력** - Unimicron: 높은 기술력과 다양한 제품 포트폴리오를 보유하고 있습니다. - SEMCO: 안정적인 품질과 대규모 생산 능력을 갖추고 있습니다. - KINSUS: 기술 혁신과 고객 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 2. **GPU/ASIC 고객 서비스 역량** - Unimicron: NVIDIA와 AMD 등 주요 고객사와 긴밀한 협력 관계를 유지하고 있습니다. - SEMCO: Samsung과 Google 등 대형 고객사를 확보하고 있습니다. - KINSUS: NVIDIA와 Intel 등 주요 고객에게 높은 만족도를 제공하고 있습니다. ### 순위 평가 기술 경쟁력과 GPU/ASIC 고객 서비스 역량을 기준으로 한 주요 ABF 공급업체의 순위는 다음과 같습니다. 1. **Unimicron**: 기술력과 고객 서비스 모두에서 높은 점수를 받았습니다. 2. **SEMCO**: 대규모 생산 능력과 주요 고객 확보로 높은 순위를 차지했습니다. 3. **KINSUS**: 기술 혁신과 주요 고객 서비스에서 강점을 보였습니다. ### 결론 ABF 기판 시장은 2025년부터 2027년까지 공급 측면에서 지속적인 용량 확장이 예상되며, 수요 측면에서는 AI GPU와 ASIC의 수요 증가가 주요 동인으로 작용할 것입니다. Unimicron, SEMCO, KINSUS 등 주요 공급업체들은 기술 경쟁력과 고객 서비스 역량을 강화하며 시장을 주도할 것으로 전망됩니다.
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### ABF 기판 수급 예상 모델 (2025-2027) 본 모델은 ABF(Ajinomoto Build-up Film) 기판의 공급과 수요 측면을 종합적으로 분석한 것입니다. **CAPA(생산 능력)는 생산되는 FC-BGA(Flip Chip-Ball Grid Array)의 면적(만 m²/월) 기준으로 계산**되었으며, 수요는 GPU와 ASIC에 집중하여 분석했습니다. 데이터는 업계 보고서(TechSearch International, TTMAP, TrendForce), 기업 발표 및 시장 동향을 종합해 추정한 것으로, 실제 상황과 차이가 있을 수 있습니다. --- ### **1. 공급 측면: 용량 추가 계획 및 확장률** #### **용량 추가 계획 표 (2025-2027)** 전체 ABF 공급 CAPA는 FC-BGA 면적(만 m²/월) 기준입니다. 아래 표는 주요 업체의 증설 계획을 요약한 것으로, 증설 완료 시점에 따라 CAPA가 반영됩니다. 모든 증설은 **FC-BGA 전용 라인**을 기준으로 하며, 확정된 고객 정보는 공급업체 발표 및 업계 보고서를 참조했습니다. | 공급업체 | 생산 기지 | 용량 증설 규모 (만 m²/월) | 완료 시기 | 확정된 고객 정보 (주요 파트너) | |----------------|----------------|----------------------------|-----------|--------------------------------| | **Ibiden** | 일본 기타큐슈 | +2.0 | 2025년 Q2 | Intel, AMD | | **Shinko** | 일본 나가노 | +1.5 | 2025년 Q3 | AMD, Intel | | **Unimicron** | 대만 타오위안 | +2.5 | 2025년 Q4 | NVIDIA, AMD, Google | | **Nan Ya PCB** | 대만 윤린 | +1.5 | 2026년 Q1 | AMD, Intel, AWS | | **KYEC** | 대만 신베이 | +0.8 | 2026년 Q2 | Intel | | **AT&S** | 말레이시아 Kulim | +3.0 (Phase 1) | 2026년 Q3 | NVIDIA, Intel | | **LG Innotek** | 한국 청주 | +1.0 | 2026년 Q4 | NVIDIA, Samsung Foundry | | **Samsung Electro-Mechanics** | 한국 부산 | +1.2 | 2027년 Q1 | Samsung Foundry, NVIDIA | | **AT&S** (추가) | 말레이시아 Kulim | +2.0 (Phase 2) | 2027년 Q2 | Intel, AI 스타트업 (협의 중) | | 기타 소규모 업체 합계 | 대만/일본/한국 | +1.0 | 2025-2027 | 중소 AI/자동차 칩 업체 | | **총 증설 합계** | - | **+16.5** | 2025-2027 | - | - **증설 규모 해석**: 총 증설량 16.5만 m²/월은 기존 글로벌 CAPA 대비 약 20% 증가 수준입니다(2024년 기준 글로벌 CAPA 60.0만 m²/월). - **고객 정보**: 주요 확정 고객은 AI GPU/ASIC 시장에서 80% 이상 점유하는 NVIDIA, AMD, Intel, Google, AWS 등입니다. 특히 AT&S의 Kulim 공장은 NVIDIA의 고급 AI GPU(H100/B100) 공급 계약을 확보했습니다. - **시작일**: 증설은 완료 시점부터 CAPA에 반영되며, 완료 전 시험 생산 단계에서는 부분 반영됩니다. - **CAPA 계산 기준**: **FC-BGA 면적(만 m²/월)** 으로 통일. 개수가 아닌 면적 기반이므로 GPU/ASIC의 대형화 트렌드를 반영합니다. (예: 100x100mm 이상 AI GPU 패키징). #### **연도별 전체 공급 CAPA 및 확장률 (%)** - **베이스라이언 (2024년)**: 글로벌 월간 CAPA 60.0만 m²/월, 연간 CAPA 720.0만 m²/년. - **계산 방식**: - 매년 증설 완료분만 CAPA에 추가(완료 시점 기준). - 연간 공급량 = 월간 CAPA × 12. - 확장률 = [(당해 연간 공급량 - 전년 연간 공급량) / 전년 연간 공급량] × 100. - **추정치**: | 연도 | 월간 CAPA (만 m²/월) | 연간 CAPA (만 m²/년) | 전년 대비 확장률 (%) | |------|-----------------------|-----------------------|----------------------| | 2024 | 60.0 | 720.0 | - (기준 연도) | | 2025 | 67.0 (+7.0) | 804.0 | **11.7%** | | 2026 | 74.5 (+7.5) | 894.0 | **11.2%** | | 2027 | 80.0 (+5.5) | 960.0 | **7.4%** | - **해석**: - 2025년: Ibiden, Shinko, Unimicron 증설 완료로 확장률 11.7% 예상. - 2026년: Nan Ya, KYEC, AT&S(Phase 1), LG Innotek 증설로 +11.2%, AI 수요 증가에 대응. - 2027년: 삼성전기 및 AT&S(Phase 2) 증설로 확장률 둔화(7.4%), 공급 과잉 우려 가능성. - **전체 동향**: 2025-2027년 누적 확장률 33.3%(2024→2027), 연평균 10% 성장. 2027년 이후에는 증설 속도가 둔화될 전망. --- ### **2. 수요 측면: GPU 및 ASIC 중심 분석** #### **주요 수요 동인** ABF 기판 수요는 **AI 및 HPC(High-Performance Computing)** 에 의해 주도되며, GPU와 ASIC이 핵심입니다. 수요 동인은 다음과 같습니다: - **AI GPU 성장**: NVIDIA H100/B100, AMD MI300 시리즈 등 고성능 GPU 수요 폭증. 데이터센터 확대, 생성형 AI(대규모 언어 모델) 학습/추론 요구 증가. - **AI ASIC 확대**: Google(TPU), AWS(Inferentia), Microsoft(Maia) 등 클라우드 서비스 사업자(CSP)의 자체 칩 개발. 에너지 효율과 맞춤형 연산 수요 증가. - **고성능 컴퓨팅** 적용 확산: 자율주행, 메타버스, 양자컴퓨팅 등 신기술로 GPU/ASIC의 전력 및 대역폭 요구 상승. - **반도체 고도화**: 3nm 이하 공정에서 패키징 복잡성 증가로 ABF 기판 비중 확대. #### **AI GPU/ASIC에서 ABF 사용량 변화** 새로운 AI 제품에서 ABF 소비량은 **규모와 복잡성 증가로 대형화** 추세입니다. - **사용량 증가 요인**: - **다중 다이 구조**: HBM(고대역폭 메모리) 6-8개 적층으로 기판 크기 확대 (예: NVIDIA H100 = 110x110mm → 12,100mm²). - **레이어 수 증가**: 회로 밀집화에 따라 ABF 레이어 12-20층으로 확대 (이전 8-12층 대비 50%↑). - **고속 통신**: PCIe Gen5/6 및 고대역폭 메모리(>1TB/s) 요구로 트레이스 정밀도 향상 필요. - **소비량 추정**: AI GPU당 평균 ABF 면적 1,500cm²(0.015m²) 사용. ASIC은 800-1,200cm². - 2024년 AI GPU 출하량 300만 개 → ABF 수요 45만 m²/년. - 2027년 AI GPU 출하량 1,000만 개 가정 → ABF 수요 150만 m²/년 (연평균 50%↑). #### **주요 수요 발생 업체** 수요는 NVIDA, AMD, CSP(Google/AWS)가 70-80% 점유. - **NVIDIA**: AI 시장 점유율 90% 이상, ABF 수요 급증 주도. 주 공급업체 Unimicron, Ibiden, AT&S. - **AMD**: MI300 시리즈로 시장 공략, 수요 연평균 30% 성장 예상. 주 공급업체 Shinko, Unimicron. - **CSP 자체 ASIC**: Google TPU, AWS Inferentia 등. 맞춤형 설계로 ABF 복잡성 증가. 주 공급업체 Unimicron, Nan Ya PCB. - **기타**: Intel Gaudi, Tesla Dojo 등도 수요에 기여. --- ### **3. 주요 ABF 공급업체 평가: 기술 경쟁력 및 GPU/ASIC 서비스 역량 순위** #### **평가 기준** - **기술 경쟁력**: 레이어 수, 미세 회선 정밀도(5/3μm), 수율(80% 이상 우수), 대형 기판 생산 능력. - **GPU/ASIC 고객 서비스 역량**: NVIDIA/AMD/CSP 협력 실적, AI 수요 대응력, R&D 투자(매출 대비 5% 이상 우수). - **CAPA 규모**: FC-BGA 면적 기준 월간 생산 능력(2024년 기준). - **순위 체계**: 각 항목 10점 만점, 기술(40%), 서비스(40%), CAPA(20%) 가중치 적용해 종합 점수 산정. #### **순위 및 평가표** | 순위 | 공급업체 | 종합 점수 | 기술 경쟁력 (40%) | GPU/ASIC 서비스 역량 (40%) | CAPA (20%, 만 m²/월) | |------|----------------|-----------|----------------------------------------|----------------------------------------------|----------------------| | **1** | **Unimicron** | 94 | 38 (최다 20층 생산, 3μm 정밀도, 수율 85%) | 38 (NVIDIA 주 공급업체(50%↑), GPU 협력 최우수)| 18 (16.0) | | **2** | **Ibiden** | 90 | 37 (18층, 4μm 정밀도, 수율 83%) | 36 (Intel/AMD 주 공급업체, 전력 효율 특화) | 17 (15.0) | | **3** | **Shinko** | 85 | 34 (15층, 5μm 정밀도, 수율 82%) | 35 (AMD MI 시리즈 주 공급, 중소 AI 신뢰↑) | 16 (9.0) | | **4** | **AT&S** | 83 | 34 (16층, 4μm, 수율 80%) | 33 (NVIDIA Kulim 협약, 유럽 고객 공략) | 16 (10.0) | | **5** | **Nan Ya PCB** | 80 | 32 (14층, 5μm, 수율 78%) | 33 (Google TPU 공급, CSP 역량 강화) | 15 (8.0) | | **6** | **LG Innotek** | 76 | 30 (12층, 6μm, 수율 75%) | 30 (NVIDIA 협력 확대, 삼성 생태계) | 16 (6.0) | | **7** | **KYEC** | 73 | 29 (12층, 6μm, 수율 75%) | 28 (Intel 주 공급, AI 역량 제한적) | 16 (5.0) | | **8** | **Samsung Electro-Mechanics** | 70 | 30 (14층, 5μm→개선 중) | 25 (삼성 파운드리 한정, 외부 고객 미약) | 15 (7.0) | #### **세부 평가 해석** - **Unimicron**: AI GPU 시장에서 압도적 점유율(50%↑), 최다 기술 특허 보유. NVIDIA의 B100 공급 계약으로 1위. - **Ibiden**: 안정적 기술력, Intel/AMD와 오랜 협력. AI 고출력 GPU에 특화됐으나 R&D 투자 둔화. - **Shinko**: AMD와의 강한 동맹, 비용 경쟁력 우수. 기술력 향상 중이지만 소규모 CAPA 한계. - **AT&S**: 말레이시아 증설로 고성능 GPU 역량 강화. 유럽 기반으로 신규 고객 발굴 중. - **리스크 요인**: 기술 격차로 중소 업체(KYEC 등)의 수율 저하 가능성. 삼성전기, LG Innotek는 CAPA는 높으나 외부 고객 확보 필요. --- ### **4. 종합 수급 전망 (2025-2027)** - **공급-수요 균형**: - **2025년**: 수요(AI GPU/ASIC 폭증) > 공급(11.7% 확장)로 단기 과소 공급 가능성. - **2026년**: 증설 본격화(11.2%)로 균형 전환. AI 칩 사상 최대 물량 지원. - **2027년**: 공급(7.4%) > 수요 성장률 예상됨. 공급 과잉으로 가격 하락 압력 가시화. - **추가 변수**: - 반도체 경기 사이클: 메모리/PC 수요 회복 시 전체 ABF 수요 확대. - 기술 대체: Glass 기판 등장 가능성, 但 2027년까지 ABF 주력 지속 예상. 이 모델은 현재 증설 계획과 수요 추정을 기반으로 작성되었으며, 반도체 시장 동향에 따라 변동할 수 있습니다.
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아래 내용은 2024년 기준으로 공개자료, 업계 컨퍼런스, 공급망 리포트 등을 바탕으로 작성한 *ABF(아주 얇은 Build-up Film) 기판 수급 모델*의 예시입니다. 실제 CAPA 수치는 공개되지 않거나 시점별로 변동될 수 있으므로, 추정 기준은 **생산 FC-BGA 기준면적(m² 기준 CAPA)** 로 환산한 상대적 지표로 작성하였습니다. --- ## 1. 공급(공급 측면) 모델: 2025~2027 CAPA(면적 기준) 확대 계획 ### (1) 주요 공급업체별 CAPA 확장 계획 요약 | 공급업체 | 신규 CAPA 개시 시점 | 주요 신규 팹/라인 | 예상 완공시기 | 확정/주요 고객 | 연간 CAPA 증가율(면적 기준, %) | |-----------|--------------------|--------------------|----------------|------------------|--------------------------------| | **Ibiden (일본)** | 2025 Q2 | Ogaki 5라인 증설 | 2026 Q1 | NVIDIA, AMD, Intel | ‘25: +10%, ‘26: +8%, ‘27: +5% | | **Shinko Electric (일본)** | 2025 Q3 | Gunma 신규 라인 | 2026 Q4 | AMD, Apple, Broadcom | ‘25: +6%, ‘26: +10%, ‘27: +5% | | **Unimicron (대만)** | 2025 Q1 | Taoyuan ABF C동 | 2025 Q4 | NVIDIA, Intel, Marvell | ‘25: +12%, ‘26: +8%, ‘27: +3% | | **Nan Ya PCB (대만)** | 2026 Q1 | Kaohsiung ABF 전용 라인 | 2027 Q1 | MediaTek, AMD, Qualcomm | ‘25: +0%, ‘26: +15%, ‘27: +5% | | **Kinsus (대만)** | 2025 Q4 | Taoyuan P5 FAB (고다층 ABF) | 2026 Q3 | NVIDIA, Google TPU | ‘25: +5%, ‘26: +12%, ‘27: +6% | | **AT&S (오스트리아/중국)** | 2025 Q2 | Chongqing III + Kulim (말레이시아) | 2026 Q3 | AMD, Microsoft, NVIDIA | ‘25: +15%, ‘26: +10%, ‘27: +5% | | **삼성전기** | 2026 Q2 | 부산 ABF 신규 FAB | 2027 Q1 | AMD, NVIDIA, Samsung LSI | ‘25: +0%, ‘26: +20%, ‘27: +10% | | **LG이노텍** | 2025 Q4 | 구미 신규라인(테스트 베드) | 2026 Q4 | Apple, AI ASIC 고객군 | ‘25: +3%, ‘26: +6%, ‘27: +5% | #### 연도별 총 공급 CAPA 증가율(면적 기준) | 연도 | 전체 CAPA 증가율(전년 대비, %) | 주도 공급사 | |------|----------------------------------|---------------| | **2025년** | **+8~10%** | Unimicron, AT&S, Ibiden | | **2026년** | **+12~14%** | Samsung 전기, Nan Ya PCB, Kinsus | | **2027년** | **+6~8%** | Ibiden, Shinko, AT&S | > • 면적 기준 CAPA 증가율은 총 생산 가능 ABF 코어층 면적(㎡) 기준. > • 공급업체들은 2026년 전후까지 AI용 GPU/ASIC 고객 대응용 고층(10+층) ABF 공정 확대 중임. --- ## 2. 수요(수요 측면) 모델 ### (1) 주요 수요 동인 - **AI GPU (NVIDIA, AMD, Intel, etc.)** - HBM 통합 및 대규모 I/O 인터커넥트로 FC-BGA 면적이 급격히 증가. - 예: 2024~2025년 ‘Blackwell’, ‘MI300’ 계열의 경우 ABF 기판 면적이 약 **2배~2.5배** 증가. - AI 추론 및 트레이닝 서버용 GPU 1개당 필요 면적이 2023년 대비 평균 **+70~120%** 증가 추정. - **AI ASIC (Google TPU, AWS Trainium, Tesla Dojo, 등)** - 고객 맞춤형 설계로 인한 기판 패턴 복잡도 증가, 다층화가 가속. - 2025년 이후 대부분 **20층 이상 build-up 구조** 채택 예상. - 고전력·고속 신호 대응을 위한 ABF Dk/Df 개선 소재 수요 급증. - **서버/데이터센터용 CPU, DPU, Networking ASIC** - 포장(패키징) 집적도 증가, HBM 채용 확산으로 동일 조립량 대비 면적 1.3~1.5배 확대. > **요약:** 2024~2027년 ABF 기판의 총 수요는 면적 기준으로 연평균(CAGR) **+15~18%** 수준 예상. > 이중 AI GPU/ASIC 부문이 전체 시장 성장분의 약 **70% 이상**을 차지할 전망. --- ## 3. 주요 GPU/ASIC용 ABF 기판 공급망 구조 | 주요 반도체 고객 | 주된 ABF 공급업체 | 특징 | |------------------|------------------|------| | NVIDIA | Ibiden, Unimicron, AT&S, 삼성전기 | 대형 ABF (3,000mm² 이상), HBM 채용 | | AMD | Shinko, AT&S, Ibiden | 고전력 MI 시리즈용 대면적 FC-BGA | | Intel | Unimicron, Ibiden | CPU + GPU FPGA 병용 | | Google (TPU) | Kinsus, 삼성전기 | AI ASIC 맞춤형 설계 | | AWS, Azure | 삼성전기, AT&S | 내부 설계 ASIC 대응 | | Apple (AI 프로세서) | Shinko, LG이노텍 | 모바일/서버용 병행 | | Broadcom/Marvell | Unimicron, Nan Ya | Networking/AI 가속 부문 | --- ## 4. 주요 ABF 공급업체 기술·서비스 경쟁력 평가(2024~2025 기준) | 순위 | 업체 | 기술 경쟁력(10점) | GPU/ASIC 대응 역량(10점) | 종합 점수 / 강점 요약 | |:---:|:---|:---:|:---:|----------------------------| | **1** | **Ibiden** | 9.5 | 9 | 미세 회로(2µm L/S) 구현, NVIDIA·AMD 핵심공급 | | **2** | **AT&S** | 9 | 8.5 | 대면적 FC-BGA, 유럽/중국 듀얼 생산, 고속 적층 기술 우수 | | **3** | **Unimicron** | 8.5 | 8 | Intel·NVIDIA 고객 다수, CAPA 확장 가속 | | **4** | **Shinko** | 8 | 8 | 품질 안정, 일본계 고객 비중 높음 | | **5** | **삼성전기** | 8 | 8.5 | AI 고층화 대응 신공정 확보 중 | | **6** | **Kinsus** | 7.5 | 8 | GPU/ASIC 신규 고객 확대 중 | | **7** | **Nan Ya PCB** | 7 | 7.5 | 범용 제품 강점, 기술 고도화 속도는 느림 | | **8** | **LG이노텍** | 6.5 | 6.5 | 파일럿 단계, 장기 확장성 확보 필요 | --- ## 5. 종합 전망 | 구분 | 2024 | 2025 | 2026 | 2027 | |------|------|------|------|------| | **총 공급 CAPA (상대지수, 면적 기준)** | 100 | 110 | 125 | 135 | | **총 수요(면적 기준)** | 100 | 117 | 135 | 155 | | **수급 밸런스 (CAPA 대비 수요 비율)** | 100% | 106% | 108% | 115% | | **시장 전망** | 타이트 | 구조적 타이트 | 심화 | 일부 완화 시작(신규 CAPA 발효) | > • 2025~26년 수요 초과 구조 지속 예상. > • 2027년부터 신규 설비 본격 가동으로 수급 불균형이 점진 완화 예상. > • AI 고도화로 인해 고다층·대면적 ABF는 지속적인 공급 압력 유지. --- ### **요약** - **수요 CAGR(2024~2027):** 약 +15~18% - **공급 CAGR(면적 기준):** 약 +9~10% - **핵심 리스크:** 설비 완공 지연, 소재(ABF 필름) 공급 병목 - **핵심 기회:** 고부가(20층 이상) ABF 플랫폼화, AI용 전용 라인 확보 --- > ※ 본 모델은 면적 기준 CAPA(㎡) 및 GPU/ASIC별 설계 트렌드를 반영한 추정치입니다. > 실제 증설 일정이나 고객 포트폴리오는 향후 공급업체 공시 또는 고객 로드맵에 따라 변동될 수 있습니다.
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