보고서 해설

개요

이 보고서는 Google TPU v10의 설계 서비스 업무 분담과 미국 클라우드 서비스 제공업체 자체 개발 칩 공급망에서 MediaTek, GUC 및 Alchip이 확보할 매출 기회에 초점을 맞춘다. 핵심 견해는 TPU v10의 복잡성 증가가 더 많은 외주 설계 모듈을 창출하겠지만, MediaTek은 I/O 다이, SerDes 및 패키징 통합 역량으로 주요 조정자 역할을 유지할 것이라는 것이다. 한편 GUC와 Alchip은 Google, AWS, Microsoft 및 Meta 프로젝트에서 더 큰 매출 기여를 얻을 수 있다.

핵심 견해

Google TPU v10은 ‘신규 공급업체가 기존 공급업체를 대체하는’ 단일 승자 시나리오가 아니다. 보고서는 MediaTek이 아시아 공급망의 주요 통합업체로 남을 것으로 보며, Marvell 같은 참여업체는 미국의 Broadcom이나 대만의 MediaTek을 대체하기보다는 TPU 생태계 내 인접하거나 새롭게 추가된 모듈을 확보할 가능성이 더 높다고 판단한다. TPU v10에는 세 가지 구조적 변화가 있다. 첫째, 컴퓨트 다이가 KGD 모델을 채택하여 Google이 컴퓨트 다이 설계와 마스크 세트를 소유하고 후공정 설계 서비스를 다른 공급업체에 배정할 수 있다. 둘째, 3.5D 패키징을 채택하여 3D IC IP 및 적층 설계 서비스가 필요하다. 셋째, 레티클 크기가 현재 약 9개에서 12개 이상으로 확대될 수 있다. 보고서는 TPU v10이 계속 Intel EMIB-T를 사용할 것으로 예상하며, 지속적으로 개선되는 MediaTek의 SerDes IP는 설계 서비스의 고객 고착성을 강화한다. MediaTek의 TPU v10 관련 역할은 자체 SerDes IP를 사용한 I/O 다이 설계와 컴퓨트 다이 KGD, I/O 다이 및 HBM의 통합을 포함해 TPU v9와 유사할 것으로 예상된다. TPU v10의 I/O 다이가 더 크기 때문에, MediaTek이 Google의 독점 컴퓨트 다이 매출을 인식하지 않더라도 칩당 인식 매출은 여전히 TPU v9를 초과할 수 있으며, 보고서는 이를 약 US$18k로 추정한다. MediaTek의 2027년 및 2028년 TPU 매출 전망은 각각 US$13-15bn 및 US$43-45bn로 유지된다. 이는 2027년 약 3mn개의 TPU v8t 칩, 2028년 약 1mn개의 TPU v8t 칩과 3mn개의 TPU v9 칩에 해당한다. 2029년에는 4mn개의 TPU v9 칩과 약 1mn개의 TPU v10 칩 출하가 예상되어 TPU 매출이 약 US$70bn에 이를 것으로 본다. 보고서는 MediaTek에 대한 OW를 재확인하며, 이 회사가 2028년 EPS의 약 12배에 거래되고 있다고 언급한다. GUC의 주요 성장 동력은 우선 Google Axion CPU에서 나온다. 용량 제약으로 보고서는 2026년 Axion2 출하량 전망을 1.5mn-2mn개에서 1.2mn-1.3mn개로 낮춘다. 칩 ASP 약 US$700를 기준으로 이는 GUC에 US$900-1000mn의 매출을 기여할 것이다. 2027년 수요는 2026년에서 이연된 일부 Axion2 출하와 Axion3 양산 시작을 포함해 크게 상향 조정된다. Google CPU 매출은 Axion2 3mn개 및 Axion3 500k개로 구성되어 US$2.8bn에 근접할 것으로 예상된다. Axion3는 3nm 컴퓨트 다이 수가 하나에서 두 개로 늘어나므로 ASP는 Axion2의 약 두 배가 될 것으로 예상된다. 2028년 Axion3 전망은 2.5mn개로, 주로 컴퓨트 다이 수가 두 배가 되기 때문에 Axion2의 연간 3mn-4mn개 운행률보다 낮다. 이들 Turnkey 2 또는 3 프로젝트에서 GUC는 실리콘 인터포저 및 ABF 기판 같은 첨단 패키징 설계 지원을 제공하지만 ASIC 마스크 세트를 소유하지 않으므로 매출총이익률은 약 10%에 그칠 수 있다. Axion3의 매출총이익률은 더 큰 프로젝트 규모와 높은 ASP로 인해 Axion2보다 약간 낮을 수 있다. GUC는 Microsoft 및 Meta 프로젝트의 수혜도 받는다. 보고서는 2027년 Microsoft Maia 200 및 Cobalt 200 수요가 전년 대비 두 배 이상 증가하여 GUC에 최소 US$250mn의 매출을 기여할 것으로 예상한다. 공급망 조사에 따르면 GUC는 Rivos 팀이 주도하는 Meta MTIA 600 프로젝트를 확보할 가능성도 있다. 이 칩은 2027년 상반기 테이프아웃을 목표로 하며 2027년 말 또는 2028년 상반기에 CoWoS 단계에 진입할 수 있다. 추가 TSMC 3nm 웨이퍼 배정은 Google CPU 매출 상향을 뒷받침하고 GUC가 2028년 Google TPU v10의 3D IC 설계 서비스에 참여할 가능성을 만든다. 보고서는 GUC의 2026년, 2027년 및 2028년 EPS 전망치를 각각 13%, 11%, 11% 상향한다. 저마진 턴키 매출의 비중이 믹스에서 증가함에 따라 본문은 매출총이익률이 2026년 20.8%에서 2028년 15.3%로 하락할 것으로 예상하는 반면, 재무 표의 2028년 전망치는 15.8%이다. GUC의 목표주가는 2027~2028년 이익 전망, 추가 3nm 용량, Meta 및 Microsoft 프로젝트 기회를 주로 반영하여 NT$5,688에서 NT$6,288로 상향된다. 목표주가는 보고서의 2027년 EPS 전망치 45배에 해당하며, 2013년 이후 회사의 역사적 향후 12개월 P/E 평균보다 1 표준편차 높은 수준을 밑돈다. 강세 및 약세 시나리오는 각각 NT$8,545 및 NT$3,870으로, 2027년 EPS의 각각 61배 및 28배에 해당한다. 잔여이익모형 가정은 변함없다. 베타 1.2, 위험 프리미엄 6%, 무위험 이자율 2%를 포함한 자기자본비용 9.2%, 중기 성장률 14.5%, 영구 성장률 5%이다. 보고서는 GUC의 2027년 및 2028년 EPS가 각각 NT$142.53 및 NT$212.89일 것으로 예상하며, 현재 2028년 EPS의 약 25배에 거래된다고 밝힌다. 보고서의 다른 부분에서 본문은 목표주가를 NT$6,388로 제시하지만, 표지, 수정 표 및 밸류에이션 섹션은 모두 NT$6,288를 제시한다. Alchip의 주요 증분 성장은 AWS Trainium에서 나온다. Trainium4의 잠재 시장 규모가 Google TPU에 근접할 수 있다는 경영진의 발언과 공급망 조사를 바탕으로, 보고서는 2028년 Trainium4 출하량을 최소 2.5mn개, HBM 제외 ASP를 약 US$10k, Alchip의 턴키 점유율을 Trainium3의 약 3분의 1 점유율과 유사한 약 30%로 가정한다. 이를 바탕으로 Trainium4의 2028년 매출 기여도를 US$4bn에서 US$8bn로 상향한다. Trainium3의 경우 이전 점유율 가정이 너무 높았기 때문에, 보고서는 2026년과 2027년 Alchip에 대한 추정 매출 기여도를 각각 US$1.8bn 및 US$2.8bn로 소폭 낮춘다. 그러나 대규모 Trainium ASIC은 TSMC의 강력한 지원을 받을 것으로 예상되며 매출총이익률은 이전에 예상했던 10%대 초중반에서 10%대 후반에 근접하는 수준으로 개선될 전망이다. 이러한 변화로 보고서는 Alchip의 2026년, 2027년 및 2028년 이익 전망을 각각 17%, 25%, 67% 상향하며, 2028년 매출과 이익은 이전 전망 대비 두 배 이상 증가한다. 재무 전망은 2027년 및 2028년 EPS가 각각 NT$225.82 및 NT$363.29이며, 2028년 EPS 성장은 전년 대비 약 60%임을 보여준다. 목표주가는 NT$5,088에서 NT$5,888로 상향되어 50% 이상의 상승 여력을 시사하며, 보고서는 두 번째 클라우드 서비스 제공업체 고객을 확보할 가능성도 언급한다. 밸류에이션은 잔여이익모형을 계속 사용하며, 베타 1.4, 위험 프리미엄 6.0%, 무위험 이자율 2.0%에 해당하는 자기자본비용은 10.4%로 유지된다. GUC, QCOM, AMD 및 기타 신규 진입업체와의 경쟁을 고려해 중기 성장률은 16%에서 12.5%로, 영구 성장률은 5.0%에서 4%로 낮춘다. 강세, 기준 및 약세 시나리오 가치는 각각 NT$6,880, NT$5,888 및 NT$2,465로, 2027년 EPS의 각각 30배, 26배 및 11배에 해당한다. 보고서는 Alchip이 2028년 EPS의 약 10배에 거래된다고 밝힌다. 보고서는 또한 CoWoS 용량, 칩 출하량 및 전력 수요를 사용하여 AI 공급망 전망을 교차 검증한다. 2027년 약 19mn개의 GPU/ASIC을 칩당 평균 TDP 2kW로 추정하면 약 38GW의 설치 전력 용량이 필요해 전력 공급이 잠재적인 글로벌 병목이 된다. 규모 차원의 예로, 추가 8GW의 컴퓨팅 파워는 약 4mn개의 Rubin GPU 또는 TSMC가 2027년에 생산할 수 있는 AI 가속기의 약 20%에 해당한다. 보고서는 AI HBM 수요가 2027년에 최대 50bn Gb에 달할 수 있고 AI 웨이퍼 소비액은 최소 US$59bn일 것으로 추정한다. 해당 2026년 수치는 각각 최대 약 30bn Gb 및 최소 US$26bn이다. GPU 수급 검증에서 보고서는 각 HGX가 8개의 GPU를 포함하고 9개의 HGX 시스템이 약 하나의 NVL72 랙에 해당한다고 가정하여 HGX 시스템을 칩 소비 모형에 포함한다. 2026년 Blackwell 출하량은 5.4mn개로 예상되며, 공급은 2026년 하반기 Grace Blackwell NVL72 수요를 충족하기에 충분할 것으로 본다. 이전에 재고로 보였던 Blackwell 칩은 공급망 버퍼 재고로 간주되며 2026년 중 소진될 것으로 예상된다. Rubin은 2026년 3분기에 램프업을 시작하고 4분기에 랙 출하가 시작될 것으로 예상된다. 2027년 Rubin과 Rubin Ultra 출하량은 약 7mn개에 근접하고 Rubin NVL72 랙은 약 90k개일 것으로 예상된다. 따라서 보고서는 칩과 시스템 출하가 정렬될 수 있으며 Rubin도 유사한 버퍼 재고 패턴을 따를 수 있다고 본다.

분석 프레임워크

보고서는 먼저 TPU v10의 다이 소유권, I/O 설계, 첨단 패키징 및 레티클 구조를 분석하여 각 공급업체가 수행할 수 있는 설계 모듈을 결정한다. 이후 공급망 조사에서 도출한 칩 물량, ASP, 턴키 점유율 및 용량 배정을 사용해 MediaTek, GUC 및 Alchip의 프로젝트 매출을 추정하고, 매출과 매출총이익률의 변화를 이익 전망에 반영한다. 마지막으로 잔여이익모형과 역사적 P/E 비율을 사용해 목표주가를 결정하고 CoWoS 용량, HBM 및 웨이퍼 수요, 랙 출하량 및 전력 소비를 이용해 공급망을 교차 검증한다.

방법론 메모

• 산업/섹터 분석 프레임워크물량-가격 분해

  칩 물량, ASP 및 공급업체 점유율에 따른 분해

  보고서는 예상 출하량에 칩당 ASP를 곱한 뒤 공급업체의 턴키 점유율을 적용해 프로젝트 매출을 추정한다. 예를 들어 최소 2.5mn개의 Trainium4 칩, 약 US$10k의 ASP, 약 30%의 점유율을 사용하여 Alchip의 약 US$8bn 매출을 도출한다.

• 산업/섹터 분석 프레임워크업스트림-미드스트림-다운스트림 산업 체인 전이

  클라우드 서비스 제공업체 칩 수요에서 설계 서비스, 웨이퍼, 첨단 패키징 및 HBM으로의 전이

  보고서는 Google, AWS, Microsoft 및 Meta의 자체 개발 칩 수요를 ASIC 설계 서비스 매출, TSMC 3nm 및 CoWoS 배정, HBM 소비 및 최종 랙 출하량으로 순차적으로 연결한다.

• 밸류에이션 방법RIM 잔여이익모형

  잔여이익 밸류에이션

  GUC와 Alchip의 기준 시나리오 목표주가는 모두 자기자본비용, 중기 성장률 및 영구 성장률을 명시적으로 반영하는 잔여이익모형을 사용해 산출되며, 강세 및 약세 시나리오에서 재평가된다.

• 밸류에이션 방법PE/PEG 밸류에이션

  역사적 및 시나리오 P/E 비교

  보고서는 2027년 또는 2028년 EPS 기준 P/E 비율로 세 회사를 비교하고, GUC의 목표 밸류에이션을 2013년 이후 향후 12개월 P/E 비율 범위와 비교한다.

• (어휘 범위 밖 방법)기타

  칩-시스템-전력 소비 교차 검증

  보고서는 평균 TDP 2kW를 사용해 GPU/ASIC 물량을 전력 수요로 변환하고, 칩 출하량을 HGX 및 NVL72 랙 물량과 대조하여 공급망 전망이 시스템 인도 또는 전력 인프라에 의해 제약되는지 평가한다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

• MediaTek (2454.TW)

  I/O 다이, SerDes 및 최종 패키징 통합을 담당하는 Google TPU v10의 주요 통합업체.

  강점

  자체 SerDes IP가 계속 개선되고 있으며 기존 TPU 프로젝트 경험과 고착적인 시스템 통합 역량을 보유하고 있다. 2029년 TPU 매출은 약 US$70bn에 도달할 것으로 예상된다.

  약점

  COT 모델하에서 Google의 독점 컴퓨트 다이 KGD 매출을 인식하지 않으며, 일부 후공정 설계 모듈은 다른 공급업체가 수행할 수 있다.

  비교

  보고서는 이 회사가 2028년 EPS의 약 12배에 거래되어 약 25배인 GUC보다 낮지만 약 10배인 Alchip보다는 약간 높다고 밝힌다.

  위험

  TPU v10 모듈의 추가 분해와 예상보다 부진한 프로젝트 램프업 및 패키징 용량.

• Global Unichip Corp (3443.TW)

  Google Axion CPU, Microsoft Maia/Cobalt, 잠재적인 Meta MTIA 600 및 Google TPU v10 3D IC 설계 서비스의 수혜.

  강점

  2027년 증가한 3nm 웨이퍼 배정과 AI 가속기, 서버 CPU 및 BMC 칩 전반에 걸친 클라우드 AI 반도체 익스포저 확대.

  약점

  Google CPU 턴키 프로젝트의 매출총이익률은 약 10%에 불과할 수 있다. 사업 믹스 변화가 전체 매출총이익률을 압박하고 비AI 사업의 회복은 비교적 더디다.

  비교

  목표주가는 2027년 EPS의 45배에 해당하며, 주가는 현재 2028년 EPS의 약 25배에 거래되어 MediaTek 및 Alchip보다 높다.

  위험

  첨단 공정 배정 부족, 프로젝트 지연 및 저마진 턴키 매출 비중의 예상보다 큰 증가.

• Alchip Technologies Ltd (3661.TW)

  AWS Trainium 설계 서비스 제공업체로, 2028년 Trainium4 매출 기여 전망치는 US$8bn로 상향되었다.

  강점

  대규모 Trainium ASIC 프로젝트는 TSMC 지원을 받을 수 있다. Trainium3 매출총이익률은 10%대 후반으로 개선될 것으로 예상되며, 두 번째 클라우드 서비스 제공업체 고객을 확보할 기회가 있다.

  약점

  Trainium3 점유율 전망이 낮아졌고 매출은 클라우드 서비스 제공업체 프로젝트에 비교적 집중되어 있으며, 2028년 사업 램프업에는 매출총이익률 하락이 수반될 것이다.

  비교

  보고서는 이 회사가 2028년 EPS의 약 10배에 거래되어 약 12배인 MediaTek 및 약 25배인 GUC보다 낮다고 밝힌다.

  위험

  AI ASIC 프로젝트에서 GUC, QCOM, AMD 및 기타 신규 진입업체와의 경쟁이 점유율과 장기 성장률을 낮출 수 있다.

핵심 데이터

• MediaTek 2029년 TPU 매출US$70bnTPU v9 칩 4mn개 및 TPU v10 칩 약 1mn개 기준
• TPU v10 칩당 MediaTek 인식 매출약 US$18kGoogle의 독점 컴퓨트 다이 KGD 매출을 인식하지 않더라도 TPU v9를 초과할 것으로 예상
• GUC 2027년 Google CPU 매출US$2.8bn에 근접Axion2 칩 3mn개 및 Axion3 칩 500k개 포함
• GUC 이익 전망 수정2026 +13%, 2027 +11%, 2028 +11%클라우드 서비스 제공업체 프로젝트 및 중국 ADAS 고객에 의해 견인
• GUC 목표주가NT$6,288NT$5,688에서 상향, 2027년 EPS의 약 45배
• Alchip 2028년 Trainium4 매출US$8bn이전 전망은 US$4bn
• Alchip 이익 전망 수정2026 +17%, 2027 +25%, 2028 +67%Trainium3 매출총이익률 개선 및 Trainium4 기여 확대
• Alchip 목표주가NT$5,888NT$5,088에서 상향, 50% 이상의 상승 여력 시사
• 2027년 내재 GPU/ASIC 전력 수요약 38GW약 19mn개 칩 및 칩당 평균 TDP 2kW를 기준으로 추정
• 2027년 AI HBM 수요최대 50bn Gb보고서의 공급망 수요 전망
• 2027년 AI 웨이퍼 소비최소 US$59bnAI GPU 및 ASIC의 생산 수요에 의해 견인
• 2026년 Blackwell 출하량5.4mn개 칩2026년 하반기 Grace Blackwell NVL72 수요를 충족할 것으로 예상
• 2027년 Rubin 시리즈 출하량7mn개 칩에 근접약 90k개의 Rubin NVL72 랙에 해당

영향과 시사점

보고서는 TPU v10의 복잡성 증가가 단일 공급업체가 기존 설계사를 완전히 대체하는 결과가 아니라 ASIC 설계 서비스 시장을 확대할 것으로 본다. MediaTek은 I/O 및 패키징 통합이라는 고부가가치 역할을 유지할 수 있고, GUC는 Google CPU, Microsoft, Meta 및 잠재적인 TPU 3D IC 프로젝트를 통해 클라우드 AI 매출을 확대할 수 있으며, Alchip은 Trainium4 규모 상향의 수혜를 본다. 그러나 턴키 사업 비중 상승은 매출총이익률을 압박할 것이며, 경쟁, 전력 공급, 첨단 공정 및 패키징 용량은 계속해서 매출 실현 속도를 결정할 것이다.

위험

• 글로벌 전력 인프라는 2027년 약 19mn개의 GPU/ASIC에 해당하는 약 38GW 전력 수요를 적시에 지원하지 못할 수 있다.
• 3nm 웨이퍼 및 CoWoS 용량 제약으로 인해 2026년 Google Axion2 출하량 전망은 이미 이전 예상치를 밑돌게 되었다.
• GUC의 저마진 턴키 매출 비중 상승은 매출총이익률을 2026년 20.8%에서 2028년 약 15%로 하락시킬 수 있다.
• Alchip은 AI ASIC 프로젝트에서 GUC, QCOM, AMD 및 기타 신규 진입업체와의 경쟁에 직면한다.
• GUC의 비AI 사업 회복이 더디면 클라우드 AI 프로젝트 성장의 전체 실적 기여가 약화될 수 있다.

주시할 점

• Google이 컴퓨트 다이 후공정 작업, 3D IC, I/O 다이 및 패키징 통합과 같은 TPU v10 설계 모듈을 최종적으로 어떻게 분담하는지.
• MediaTek의 TPU v9 및 TPU v10이 2028~2029년 출하 궤적에 따라 램프업하고 TPU v10 칩당 약 US$18k의 인식 매출을 달성할 수 있는지.
• GUC가 2027년에 확보하는 TSMC 3nm 웨이퍼 배정과 Google Axion2 및 Axion3의 실제 출하 속도.
• Meta MTIA 600이 2027년 상반기에 테이프아웃하고 2027년 말 또는 2028년 상반기에 CoWoS 단계에 진입할 수 있는지.
• Alchip이 Trainium4의 약 30% 턴키 점유율을 확보할 수 있는지와 Trainium3 매출총이익률이 10%대 후반으로 상승할 수 있는지.
• CoWoS, HBM, 웨이퍼 및 전력 공급이 2027년 AI 가속기 수요와 부합할 수 있는지.
• Rubin이 2026년 3분기에 램프업을 시작하고 4분기에 랙 출하에 진입할 수 있는지.