#한화투자증권 #2024 #연간전망 #자율주행 #반도체 #이차전지 #자동차 #AI #SDV첨부파일산업_자동차,반도체,이차전지-2024년간전망.pdf파일다운로드내컴퓨터저장네이버 MYBOX에 저장개인적으로 읽을 거리 많은 보고서 같다.작문이 더 쉽게 이쁘게 쓰면 좋았을텐데..조금은 유감이다.문장이 길어지너무 이해하기 어렵고 짧게 자르다 지나자 문장이 어색하지만.이 보고서는 문장이 긴 너무 측면이 있다.즉, 가독성이 좋지 않았다.150쪽 분량이라서 다 읽는데 시간이 부족한 분들 때문에 매우 계략적으로 요약하려고 한다.당연히, 원문을 모두 읽는 것이 최선이지만 세상에 살기에는 시간이 부족할 수도 있지 않으므로 그런 분들에게 도움이 되기를 바란다.실제, 요약해서 보면 분명한 내용일 가능성은 있다는 생각이 든다.내용은 크게 3파트이다.자동차 반도체의 이차 전지, 각각의 산업 트렌드와 향후 전망이다.그리고 마지막은 상기 1~3의 산업별 최고 피크를 택했다.그보다는 세상의 흐름을 한꺼번에 정리한 느낌이므로 이를 보고개인이 각자 전망을 하면서 각자가 생각하고 본 종목과 애널리스트가 선택한 종목을 비교하고 겹치는 것을 투자하고 보는 것도 어떨까 싶다.1. 자동차 1-1. 자동 운전 2025년부터 SDV(software define vehicle)이 본격화할 것으로 예상된다.SDV는 스마트 폰의 안드로이드 체계(OS), 컴퓨터의 윈도 체계처럼 자동차 전반의 전자 작동을 조절하는 소프트웨어를 말한다.지금은 에어컨 작동하는 프로그램, 창문을 내린 프로그램, 크루즈 시스템을 동작하는 프로그램 등 중소 기업이 현대 자동차에 납품되면 현대 차는 그것을 잘 조립하는 방식이다.그러나 SDV가 장착되면 중앙 조절 타워에서 전반적인 명령을 내리는 방식이다.이렇게 되면 우리가 컴퓨터에 여러 프로그램을 자유롭게 깔아 쓰도록 운전자는 본인이 필요로 하는 다양한 프로그램, 예를 들면 음악, 나비, 비디오 등 뭐든지 설치하고 사용할 수 있다.그러나 이런 것은 부차적인 즐거움이며 최후의 왕은 결국 자동 운전이다.이런 자동 운전은 SDV가 깔려야 가능하다.문제는 자동 운전을 하려면 여러 기술적 문제가 있다.(도덕적/법률적 문제는 고사하고 우선 기술적으로도 완벽하지 않다)우선 사람들이 인식하는 자동 운전의 장점은 안전성과 자율성이다.즉 인간보다 훨씬 높은 안정성이 보장되어야 믿고 맡기는데 이것이 쉽지 않다.예를 들면 다음과 같은 사례이다.그림은 앞차를 추월하기 위해서 중앙선을 넘는 차가 있으며 반대 쪽으로 차선 변경을 하려는 순간에 무단 횡단을 하는 사람까지 있는 상황이다.테슬라 팬텀 브리에트로에서 8중 추돌이 일어났다. 테슬라 사고 8천건 중 1,500건이 브레이크 관련 사고다.(약20%)테슬라 팬텀 브리에트로에서 8중 추돌이 일어났다. 테슬라 사고 8천건 중 1,500건이 브레이크 관련 사고다.(약20%)그러나 1750억 개의 매개변수를 거쳐 결론을 내릴 때까지의 시간은 짧을수록 좋다. 이를 위해서는 반도체 연산 속도가 중요하다. 돈이 많이 들기 때문에 엄청난 속도로 연산 속도가 개선되고 있다. 반도체 무어의 법칙은 2년마다 집적도(간단히 동일 면적 내에 트랜지스터 수)는 2배로 증가한다는 것인데 지금 AI 반도체의 연산 속도는 2년마다 10배씩 증가하고 있다. 즉 무어의 법칙에 비해 5배나 빠르게 성장하고 있다.그러나 이는 필연적으로 높은 전력 소모와 발열, 그리고 엄청나게인 반도체 가격을 맞게 된다. 1-3. 자동 운전 상용화를 위한 AI”효율화”기술 chat gpt에 들어간 NVIDIA A100은 1개당 약 1~1.5만달러, 원화로 약 15백만원이다.이런 GPU을 1억달러 이상 지출했다니 GPU가 1만개 이상 들어간 셈이다.하지만 곧 다음에 발매된 H100을 사용한 아마존 AWS에는 2만개를 썼다고 하지만 H100의 가격은 1개당 무려 3만달러라고 해서 우리 돈으로 4~5천 만원 하는 것이어서 이런 것이 2만개가 들어가서 1조원어치를 쏟아 부은 것이다.마이크로 소프트, 오라클, 메타, 마이크로 소프트 한국 네이버 등 굴지의 기업이 AI에 사활을 걸고 있는 상황이다.당연히 NVIDIA는 더 높은 성능을 지속적으로 개발하고 업체가 더 많이 필요하다며 다시 개선된 반도체를 내놓으면서 이렇게 성능과 가격이 상승하는.결국 AI시장이 커지면서 모든 업자들이 쓰기에는 너무 범용적이지만 높은 반도체가 되고 자연스럽게 틈새 시장을 겨냥한 여러 군소 기업이 등장하기 시작했다.이들은 적정한 비용과 만족스러운 성능을 발휘하는 합리적 가격에 시장에 알렸다.다시 말하면 알고리즘도 좀 더 단순화시키고 연산에 필요한 반도체 성능도 떨어지지만 내가 돌리고 AI알고리즘은 NVIDIA제품에 돌리는 것과는 차이가 크다 사라졌다.따라서 나에게 맞는 고성능/저전략 반도체가 각 제조사마다 필요하게 되었다.이는 엔비디아가 후퇴하는 것이 아니라 매우 커지는 AI 반도체 시장에서 모든 제조사가 엔비디아 제품을 쓸 수 없기 때문에 나에게만 맞는 주문형 반도체 수요가 증가하는 것이다.그리고 그런 움직임은 이미 나타나고 있다. 알리바바와 아마존은 엔비다가 아닌 반도체를 쓰기 시작했다.1-4. 향후 자동 운전 경쟁력 확보 요건:”클라우드·디바이스 AI밸류 체인”구축 업체에 주목할 필요가 있는 투자 비용과 전략 소모 문제는 전 과목 100점 반도체에서 국영 수만 100점의 반도체 개발로 해결했다.즉, 필요한 성능만 유지하고 가격과 전력 소모를 모두 줄이는 방식이다.그럼 먼저 언급한 문제 중 통신이 남는다.자동 운전을 위해서는 직관적으로 매우 짧은 순간에도 통신 지연이 벌어져서는 안 된다.상식적으로 사람인지 물건인지 파란불인지를 인식해야 하지만 순간적으로라도 더듬거리면, 교통 범칙금은 내 몫이 된다(굳이 자극적인 예를 들지 않아도 된다).또 통신 중의 바이러스, 해커의 침입 같은 보안도 문제가 될 수 있다.그러므로 이를 근본적으로 해결하려면 한가지 방법밖에 없다.AI을 클라우드에 맡기는 것이 아니라, 직접 하면 된다.즉 차에 AI을 돌릴 수 있는 반도체를 심는 것이다.이를 on device ai라고 한다.(아…이것도 역시 못마땅하다.).직관적이면서도 어색하지 않은 단어가 있을 텐데.예를 들면 AI탑재 차량이며 AI연산 가능 기계라고..)이러한 AI를 기계에 직접 탑재해 높은 생산성을 달성하는 주요 5개 산업은 여행, 운송/물류, 리테일, 자동차다.개인적으로 방위산업이 왜 저렇게 낮은지 이해할 수 없다. 방산이 필수인 것 같은데.상기 5개 분야와 같이 특정 분야에서만 사용되는 온디바이스 ai를 엣지용 AI라고 하는데, 이 시장의 크기는 연평균 19.3% 성장할 것으로 예상되며, 2026년에는 2019년 대비 3.4배 증가할 것으로 예상된다.또 자동차 부품뿐만 AI시장은 2019년 42. 5천만달러 한국 돈 그로 바리 550억원 규모에서 2026년 1600억원 규모로 연평균 19.1%의 성장이 예상된다.음…글로벌 1,600억은 굉장히 작은 규모인 것 같은데… 그렇긴 그러라고···어쨌든 국내의 이 기차는 물론, 도요타, GM, 포드, 폴크스바겐 등 기존의 내연 기관 업체들은 모두 사활을 걸고 있다.그러나 물론 테슬라가 최고의 최고 최고 최고이며 AI의 측면에서 소프트웨어 자체 AI연산 프로그램 자체 개발 반도체 등 수직 계열화를 하고, 가장 많은 정보를 습득/훈련시켰다.이런 가운데 GM, 포드는 약간 전기 자동차 신규 투자를 줄이는데 이것이 나중에 독이 돌아올지도 모른다는 생각이 든다.결국 피처 폰 노키아가 되는 것은 아닌지…이에 나이 현 기차도 문제는 있다 올해 나온 제네시스 G90과 EV9에서 자동 옵션이 삭제되고 자동 운전 테스트의 기회가 늦어 버렸다.학습은 시간이 갈수록 복리와 마찬가지로 엄청난 일어나지만, 이런 의사 결정이 현 기차에 뼈아픈 실책으로 남는 것 아니냐는 것이 애널리스트들의 생각이다.물론 나의 개인적인 생각은 다르다.어차피 모든 투자는 상황에 맞게 하는 것이지 그런 식으로 무조건 빨리 감기 한다고 능사는 아니다.어차피 테슬라를 따라잡기란 애당초 불가능하다.인생은 상대적이어서, 도요타, 폴크스바겐, GM포드의 중간만 해도 지금의 시장 지위 유지는 가능하기 때문이다.언제 이 기차가 글로벌 1위였다고… 그렇긴붉은 머리 오목눈이에 대해서 가면 황새의 다리가 터질 거야..여기까지 처음의 파트의 자동 운전으로 분량은 52쪽까지다.반도체는 다음의 글에서.
