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[삼성전자(005930)] Investor Forum: 경쟁력과 성장성을 재확인
20/12/01 07:41(180.71.***.10)
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* 비즈니스 모델, killer application으로서의 AI, 그리고 beyond silicon에 주목. 
* 사업의 균형 성장은 배당확대의 근간이 될 것. 아직 발표는 없지만 확대 기조 기대. 
* 목표가를 7만원에서 7.8만원으로 상향. ‘21년 Book에 기존 멀티플 1.75배 산정
 

WHAT’S THE STORY

One day with Samsung Investors Forum 2020: 11월 30일, 당사는 웹으로 진행된 삼성 투자가 포럼과 하루를 보냈다. 포럼은 메모리 전망과 함께 파운드리, CIS, 모바일, AI 등 application에 대한 전망도 포함되었다. 진행된 순서는 1) 메모리 시장 전망과 삼성의 전략 2) 삼성 파운드리 성장 전략 3) System LSI, CIS 시장 성장 4) 모바일, Form factor 혁신전략 그리고 5) On device AI를 통한 User experience 혁신이었다. 당사는 3가지에 집중하였다. 

1. 말도 안되는 Business model과 이에 대한 평가. 이렇게 다양한 사업을 한 회사가 진행하는 것은 새로운 일이 아니지만 정말 놀라운 일이다. 

▶ 삼성 디램이 TSMC 전체보다 돈을 더 번다. 삼성의 디램만 떼어 본다면 지난 3년간 이익이 TSMC의 동기간 이익보다 46%가 많고 TSMC의 최고 이익률이 삼성 디램의 최저 이익률과 비슷하다 (삼성 디램 영업이익률은 지난 3분기 43%이다). 이러한 디램 사업은 동기간 삼성 매출의 15% 밖에 되지 않지만, 그래도 시총은 TSMC가 21% 더 많다.

 파운드리 성장이 평가의 관건. 결국 삼성은 메모리 사업의 극심한 변동에 따라 많은 할인 (높은 Risk premium)을 면할 수 없고, 이는 다른 사업이 성장하여 이를 완화시키는 수 밖에 없다. 그 중심에는 파운드리가 있다. 디램 점유율 20%대의 마이크론이 점유율 50%대의 삼성을 이긴다고 하는 것을 믿기 어렵듯이, 점유율 20%의 삼성 파운드리가 점유율 50%대의 TSMC를 이긴다고 하는 것은 어려운 길이다. 포럼에서 삼성이 이에 대한 전략을 구체적으로 제시하지는 않았지만 자금력과 공격적인 투자, 공정 기술력, 그리고 향후 메모리와 로직의 Integration 등이 삼성의 장점으로 예상된다. CIS에서도 디램 공정에서 닦은 기술 (Capacitor를 높이 쌓는 것)의 시너지로 아이소셀 기술을 진행하듯이, 파운드리에서도 디램과 병행하는 EUV에서의 장점이 있을 것이다. 메모리가 양산에서의 문제점을 개선하고, 파운드리가 random한 문제점을 개선하며 공정 기술력을 개선할 것으로 예상된다.

 2019년부터 2030년까지 133조원의 투자계획을 들어 고성장을 위한 투자계획을 재확인하였고, 3나노부터 적용되는 GAA단계의 MBCFET 기술과 함께 기술적 차별화를 더해갈 것을 전망하였다. 특히 Package단에서 향후는 웨이퍼 단에서 die 단계를 서로 연결하고 적층하는 기술이 강조될 것이므로 이는 당사의 판단에는 메모리와 로직을 동시에 하고 있는 삼성에게 유리한 기회로 판단된다.

 목표주가는 2021년 Book 기준을 반영하여 상향. 주가는 이미 목표가에 근접하였고, 당사는 목표가를 기존 7만원 (2020년 Book에 평균 +1STD multiple, 1.75배 적용)에서 Book을 2021년을 적용하여 7.8 만원으로 상향한다. 당사는 내년 메모리 업황이 수퍼 사이클이 아닌 개선되는 사이클 정도로 판단하고 있다. 그러나 삼성의 비즈니스 모델은 이보다 더욱 sustainable한 점을 평가할 필요가 있다. 특히 이러한 수익성과 현금흐름을 바탕으로 1월 발표 예정인 신규 주주환원 정책을 기다려 볼 수도 있으나, 실망스러운 결과가 될 가능성은 제한적으로 판단된다.

2. Beyond silicon? 공정전환의 어려움과 향후 삼성의 경쟁력을 주장하는 발표와 이에 대한 질문이 집중 되었다.

 마이크론의 176단이 삼성을 앞섰다? 앞선 것은 사실이지만 이것은 기술 개발주기의 문제. 마이크론의 3D 낸드 176단 판매와 디램 1Z나노 진입이 삼성보다 시점에서 더 빠르다. 그러나 그것만 가지고 평가 하기는 어렵다는 것이 당사의 판단이다. 우선 당사는 Tech node change의 Cadence (기술전환의 주기) 가 삼성이 1.5년인 반면 마이크론은 1년으로 더 빠르다는 점에 주목한다. 1년에 한 단계씩 개선한다면 1.5년을 기본으로 하는 삼성보다 마이크론이 기술개발에서 앞설 수 있지만 그것으로 전체적인 우위를 설명하기 어렵다. 왜냐하면, 개발기간이 짧아지는 만큼 투자 효율성은 떨어지기 때문이다. 전체적인 스케일, 그리고 수율, 그리고 투자효율 등을 감안하면 삼성의 마진은 여전히 절대적인 우위를 다지고 있다. 때문에 최근에는 마이크론도 1년 주기에서 1.5년 주기로 다시 돌아가는 것을 검토하는 것으로 알려져 있다.

 EUV에서는 삼성이 앞선다. 포럼에서 삼성은 디램에서 EUV는 향후 1Z나노 이후 10년간 디램 경쟁력의 기초가 될 것이며 EUV에서 앞서 있는 삼성의 기술력을 강조하였다. 여기에는 단순 장비 투자를 넘어 mask, material, measuring 등 여러 가지 ecosystem이 필요하며, 이를 통해 Defect와 공정의 스텝 수는 줄이고, 보다 정교하고 싸게 만들 수 있다는 점을 강조하였다.

 낸드에서는 삼성의 경쟁력을 경쟁사가 추격하는 것은 사실. 128단까지는 삼성이 싱글 에칭을 할 때경쟁사는 더블 스택으로 삼성이 공정수를 줄이고 원가에서 앞서가고 있다. 그러나 128단 이후는 모두가 더블 스택으로 차이가 없다. 삼성이 유일하게 128단을 싱글 스택으로 해서 경쟁사는 200단 이상 에서 40~60단 급을 여러 개 스택하는 것이 아니라는 것이다. 따라서, 128단 이후부터는 기술에서는별 차이 없지만 수율과 효율성, 그리고 스케일에서 차이 날 것이다. 삼성은 더 개선된 stack height와더 작은 cell pitch등으로 경쟁력을 유지할 것이라 전망하였다.

 “2021년 낸드 투자는 시장의 예상보다 클 것입니다”. 삼성은 2021년 낸드에서 시장의 기대보다 더 많이 투자할 것이라는 언급을 하였고, 이는 눈에 띄는 언급이다. 가격에 탄력적인 낸드 시장의 성격과 이에 따른 시장의 확대라면, 투자확대로 인한 가격인하를 용인하며 스케일과 높은 수율 등 양산력에 의한 원가경쟁력으로 점유율을 확대하는 기조로 판단된다.

 디램 팹을 CIS로 전환. 그러면 DRAM Capa는 줄까? 삼성은 디램에서 팹 하나를 CIS로 주기로 했다는 언급을 하였고, 이 또한 눈에 띄는 언급이다. 그러면 디램 Capa는 줄어들까? 아니다. 당사는 11라인과 13라인에 있는 디램 Capa가 작년 10만장에서 올해 75K 수준으로 줄어 내년은 다시 65K 수준으로 줄어들 것으로 생각한다. 반면, 평택 1기는 올해 10만장 수준에서 내년 11만장으로 늘고, 평택 2기는 올해 3만장 수준에서 내년 9만장 이상 늘어, DRAM capa는 여전히 작년에서 올해 늘어난 것보다 내년더 많이 늘어날 것이라는 판단이다.

3. Killer application, AI: AI가 컴퓨팅을 어떻게 바꾸는가? 삼성의 AI관련 발표는 On-device AI에 대한 것으로, AI의 활용성이 확대되고 성능의 개선되며, 우리 주변의 스마트폰이나 가전 제품 등 Device에서도 AI를 손쉽게 적용하는 상황을 설명하였다. 또한 향후는 AR Glass나 로봇 등 더욱 많은 Device들이 AI에 연결되어 작동할 것을 예상하였다.

 On-device AI의 성장. 당사가 주목한 것은 기존의 클라우드 기반의 AI가 컴퓨팅 자원, 메모리, 그리고 소비전력의 제한 없이 AI의 성능을 발전시키고 있다면, 이제는 더욱 작고 많은 제한을 가진 Device에서도 일정 수준의 On-device AI를 담당하여 더욱 빠르고, 끊김 현상 없는, 다분히 개인의 사생활에 대한 보호를 포함하는 AI가 동반 성장하고 있다는 점이다.

 Killer application에서 Killer space로. 이를 위해서는 더욱 효율적인 AI와 이를 뒷받침하는 프로세서, 그리고 SW 환경이 필수적이다. 삼성은 기존의 CPU가 담당하는 과제를 GPU가 3배 정도 더 빠르게 수행한다면 NPU는 약 20배 수준으로 발전되고 있음을 지적하였다. 최근 애플이 발표하는 아이폰 AP 인 A14과 맥에 쓰이는 프로세서 M1에 Neural engine이 내재되어 있는 것은 우연이 아니다. 이제 AI 의 적용은 우리 주변에 가깝게 다가와 있다. 현재 대부분의 NPU들은 visual task에 그 동작이 집중되고 있지만 이는 voice에도 적용될 것이다. 이러한 영상과 음성에 대한 AI는 AI의 활동범위를 우리 주변의 Device를 넘어 space로 적용될 것이라는 판단이다. 많은 IoT 컨셉의 활용사례가 그 중심이 될것이고, 이 중 절대적인 신뢰성을 중요시하는 자동차 등 이동수단에 대한 적용은 필수적이라 판단된 다.

삼성 황민성
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