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3차 상법 개정안 본회의 상정 기대감에 상승
더불어민주당이 자사주 소각 의무화를 핵심으로 하는 3차 상법 개정안을 비롯해 행정통합 특별법, 개헌 목적의 국민투표법 개정안, 사법개혁 법안들을 2월 임시국회 중 처리하기로 했다고 언론이 전함. 한병도 민주당 원내대표는 전날 국회 기자간담회에서 "가용한 모든 수단과 방법을 동원해 국회를 정상화하고 민생 법안을 신속하게 처리하겠다"고 밝혔음. 이에 민주당은 우원식 국회의장에게 24일 국회 본회의 개회를 요청할 예정임.
▷3차 상법 개정안은 기업의 자사주 소각 의무화가 핵심임. 이는 기업 지배구조 개선을 통한 주식시장 활성화라는 이재명 정부의 국정과제 일환임. 지난 13일 국회 법제사법위원회 법안심사 제1소위원회는 3차 상법 개정안 공청회를 열어 각계 의견 수렴을 마쳤음.
▷한편, 이날 코스피지수가 사상 처음 장중 5,600선을 돌파하며 급등세를 보였음. 외국인과 기관의 동반 순매수로 코스닥지수가 4% 넘게 급등한 점도 증권주에 긍정적으로 작용.
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차세대 디스플레이 페로브스카이트 합성 신기술 개발 소식 등에 상승
▷오늘 과학기술정보통신부는 이태우 서울대 재료공학부 교수 연구팀이 페로브스카이트 나노결정을 발광효율 100%로 유지하면서 대량 생산할 수 있는 새로운 합성법 개발에 성공했다고 밝혔음. 서울대 김성진 박사와 김선아 석박사통합과정생이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 최고 권위 국제학술지 '네이처'에 발표되었음. 연구팀은 0도 수준의 낮은 온도로 냉각한 리간드 용액에 페로브스카이트 전구체 용액을 주입해 '유사 유화'(pseudo-emulsion) 상태를 만든 후 합성하는 '콜드 인젝션'(저온 주입) 기술을 개발했음. 이 기술은 페로브스카이트 나노결정 합성 속도를 제어해 결함 발생을 막아 100% 발광효율을 가진 고품질 나노결정을 대량 생산할 수 있음. 20L 이상 대량 생산에서도 발광효율이 저하되지 않았다고 이 교수는 설명했음.
▷이번 성과는 이태우 교수팀이 지난 10여 년간 PeLED 등 LED 분야를 개척하고 선도하며 쌓아 온 연구의 결실로 평가받고 있음. 이 교수는 태양전지 재료가 상온에서 발광하기 어렵다는 문제를 해소하기 위한 나노구조 기술을 제시해 고효율 PeLED를 최초로 개발했음. 이를 토대로 2014년 페로브스카이트 발광소재 관련 원천 특허 9건을 확보한 후 이론 한계에 근접한 28.9% 효율을 달성했고, 이번에는 대량 생산 가능성까지 증명했음. 이 교수는 지난 13일 세종 과기정통부 청사에서 브리핑을 갖고 "페로브스카이트는 다른 재료들이 확보할 수 없는 초고화질(UHD) 기준인 'Rec.2020'을 100% 만족할 수 있어 차별성이 있다"며 "값비싼 희귀 금속을 사용하지 않고 카드뮴 이용에 따른 환경규제도 회피할 수 있다"고 강조한 바 있음.
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AI용 MLCC 가격 인상 기대감 등에 상승
▷메리츠증권은 보고서를 통해 세계 최대 MLCC 공급업체인 Murata Manufacturing이 2월 17일 인터뷰에서 AI 서버용 MLCC 수요가 공급을 상회하고 있다며 가격 인상 가능성을 시사했다고 밝힘. Murata의 나카지마 노리오 사장은 현재 AI 데이터센터향 고사양 MLCC 주문 규모가 자사 생산능력의 약 두 배에 달한다고 강조함. 그는 이번 분기 말까지 실제 수요를 더욱 명확히 파악한 후, 이번 분기 내 가격 인상 여부를 결정할 계획이라고 밝힘. 인터뷰 직후 Murata 주가는 이틀간 10% 상승하며 시장의 긍정적 반응을 확인함.
▷한편, 메리츠증권은 삼성전기의 현재 MLCC 가동률이 90~95% 수준에 근접해 있어, 추가적인 가동률 상승을 통한 실적 개선 여력은 제한적이라고 밝힘. 이에 따라 향후 실적 추정치 상향의 핵심 변수는 AI 서버향 고사양 MLCC의 가격 인상 여부가 될 것으로 전망함. 이번 Murata의 가격 인상 가능성 언급은 시장이 기대해온 가격 인상 흐름이 현실화되는 신호로 해석 가능하며, 향후 삼성전기 실적 상향의 트리거로 작용할 수 있다고 설명함. 현재 주가는 컨센서스 기준 PBR 2.3배 수준으로, AI용 MLCC 가격 인상이 현실화될 경우 ROE 개선과 함께 멀티플 확장 여력이 존재한다고 밝힘.
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정부국가 AI컴퓨팅센터에 국산 NPU 탑재 수혜
생성형 AI의 확산은 데이터센터부터 엣지, 온디바이스에 이르기까지 막대한 연산 수요를 만들고 있다. 초기에는 대규모 언어 모델 학습을 위한 GPU가 중심이었지만, 이제는 학습된 모델을 실무 서비스에 적용하는 추론 단계가 핵심 경쟁력으로 부상했다.
이 과정에서 AI 연산에 특화된 NPU(신경망처리장치) 시장이 본격 활성화되고 있다. NPU는 범용 GPU와 달리 AI 알고리즘 처리에 최적화돼 전력 효율과 비용 면에서 압도적인 강점을 지닌다. 글로벌 기업들이 효율적인 AI 인프라 구축을 위해 NPU에 주목하면서, NPU는 GPU의 대안을 넘어 차세대 반도체의 핵심으로 자리잡고 있다.
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[이용자 유의사항 및 면책고지]