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26-9 오픈AI Astra 출시 예상

자료 4건 · 2026.09

시스템이 출처별 판단을 하나의 결론으로 합치지 않습니다.
SOURCE COMPARISON

출처별 핵심 판단

핵심을 먼저 비교하고, 필요한 출처만 펼쳐 사실과 근거를 확인합니다.

  1. 1
    올바른 미국주식 by SAPIENS2026.09.03발생월 26-9발표·발생 전
    핵심 판단
    • Recurrent depth가 지능 향상의 다른 축을 열 수 있는지 확인할 계기로 봤다.
    상세 내용사실·반응·판단 근거·전망 중 원문에 있는 항목만 표시합니다.
    핵심 판단의 원문 근거
    근거 보기 1
    1. 원문 구간 1

      오픈AI가 이번 주에 Astra를 출시할 것으로 예상됩니다. Recurrent Depth를 통해 지능 향상의 아예 다른 축을 뚫을 Astra 출시를 앞두고 교통정리는 끝난 것으로 보입니다. 요즘 AI Labs 3등 싸움이 치열합니다. 글로벌로 AI Labs 3등을 꼽자면 중국이 최근 연구력으로 빠르게 치고 올라오고 있어서 Z.ai(GLM)와 Moonshot(Kimi)이 들어갈 것 같고, 서구권으로 한정해서 AI Labs 3등 자리를 놓고 xAI(Grok), DeepMind(Gemini), MSL(Muse)이 경쟁 중입니다. Terminal-bench 4.0 업데이트(Muse Spark 1.3 반영 안됨, 2026-09-03) → Opus 5 51.8% > Fable 5 44.5% > GLM-5.3 41.8% > GPT-5.6 Sol 37.3% > Opus 4.8 23.6% > GPT-5.6 Terra 21.5% > Grok 4.6 20.3% > Gemini 3.8 Flash 19.1% > GPT-5.6 Luna 17.3% > Grok 4.5 12.4% = Sonnet 5 12.4%입니다.

    이 자료에서 다룬 사실

    오픈AI가 이번 주 Astra를 출시할 것으로 예상된다고 적었다.

    근거 보기 1
    1. 원문 구간 1

      오픈AI가 이번 주에 Astra를 출시할 것으로 예상됩니다. Recurrent Depth를 통해 지능 향상의 아예 다른 축을 뚫을 Astra 출시를 앞두고 교통정리는 끝난 것으로 보입니다. 요즘 AI Labs 3등 싸움이 치열합니다. 글로벌로 AI Labs 3등을 꼽자면 중국이 최근 연구력으로 빠르게 치고 올라오고 있어서 Z.ai(GLM)와 Moonshot(Kimi)이 들어갈 것 같고, 서구권으로 한정해서 AI Labs 3등 자리를 놓고 xAI(Grok), DeepMind(Gemini), MSL(Muse)이 경쟁 중입니다. Terminal-bench 4.0 업데이트(Muse Spark 1.3 반영 안됨, 2026-09-03) → Opus 5 51.8% > Fable 5 44.5% > GLM-5.3 41.8% > GPT-5.6 Sol 37.3% > Opus 4.8 23.6% > GPT-5.6 Terra 21.5% > Grok 4.6 20.3% > Gemini 3.8 Flash 19.1% > GPT-5.6 Luna 17.3% > Grok 4.5 12.4% = Sonnet 5 12.4%입니다.

    그렇게 판단한 이유

    동시에 여러 모델이 출시된 흐름과 벤치마크 제시 방식의 차이를 Astra 출시 전 교통정리로 해석했다.

    근거 보기 2
    1. 원문 구간 1

      모델 출시와 관련해서 몇 가지 생각을 정리해보면: (ㄱ) 상대적으로 모델에 자신이 없으면 민낯을 가리려고 예전 벤치마크를 쓰는 경우가 많습니다. 그리고 (ㄴ) 상대적으로 자신 있으면 가장 핫하고 많이 인용하는 벤치마크부터 맨 위에 대문으로 걸어두는 경우가 많습니다. 그리고 (ㄷ) 정말 훌륭한 모델이 나오기 전에 그걸 며칠 앞두고 지금 '잠깐이라도 내가 우세했음!'을 말하려고 신규 모델들이 잔뜩 출시되는 경우가 많습니다(Fable 5.1, Qwen-3.8-0902, Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3). (ㄹ) 아니면 진짜 좋은 모델이 나오고 나서 마지막에 좀 더 짜내서 벤치마크 좋게 만든다음 출시해야지 하고 모델 출시를 살짝 미루는 경우도 있습니다(Grok 4.7).

    2. 원문 구간 2

      오픈AI가 이번 주에 Astra를 출시할 것으로 예상됩니다. Recurrent Depth를 통해 지능 향상의 아예 다른 축을 뚫을 Astra 출시를 앞두고 교통정리는 끝난 것으로 보입니다. 요즘 AI Labs 3등 싸움이 치열합니다. 글로벌로 AI Labs 3등을 꼽자면 중국이 최근 연구력으로 빠르게 치고 올라오고 있어서 Z.ai(GLM)와 Moonshot(Kimi)이 들어갈 것 같고, 서구권으로 한정해서 AI Labs 3등 자리를 놓고 xAI(Grok), DeepMind(Gemini), MSL(Muse)이 경쟁 중입니다. Terminal-bench 4.0 업데이트(Muse Spark 1.3 반영 안됨, 2026-09-03) → Opus 5 51.8% > Fable 5 44.5% > GLM-5.3 41.8% > GPT-5.6 Sol 37.3% > Opus 4.8 23.6% > GPT-5.6 Terra 21.5% > Grok 4.6 20.3% > Gemini 3.8 Flash 19.1% > GPT-5.6 Luna 17.3% > Grok 4.5 12.4% = Sonnet 5 12.4%입니다.

  2. 2
    올바른 미국주식 by SAPIENS2026.09.04발생월 26-9진행 중
    핵심 판단
    • 작성자는 Astra가 오픈AI의 연구 주도권을 되찾고, 기존 벤치마크와 고부가 작업의 성능 상한을 넓힌 모델이라고 평가한다.
    상세 내용사실·반응·판단 근거·전망 중 원문에 있는 항목만 표시합니다.
    핵심 판단의 원문 근거
    근거 보기 6
    1. 원문 구간 1

      이보다 더 성능을 한 단계 끌어올린 모델의 사전훈련은 끝났고 사후훈련 과정에서 정렬 문제로 멈춰있는 상태입니다. 앤스로픽이 Mythos 5.2(이걸 성능 제한한 버전이 Fable 5.2)를 내부적으로 사용해서 Mythos 5.3를 개발 중인 것처럼 오픈AI도 SOTA 위의 SOTA 모델을 내부적으로 쓰는 중입니다. GPT-6 Astra의 API 가격은 백만토큰당 $10/$50으로 Mythos/Fable과 같은 가격입니다: 주요 모델 API 가격 업데이트(2026-09-04) → GPT-6 Astra $10/$50(SOTA)​ > Mythos/Fable 5.1 $10/$50 > GPT-5.6 Sol $5/$30 > Opus 5 $5/$25 > Kimi-K3 $3/$15

    2. 원문 구간 2

      > GPT-5.6 Terra $2/$12 > Gemini 3.1 Pro $2/$12 > Sonnet 5 $2/$10 > Qwen 3.8-Max-0902 $2/$6 = Grok 4.6 $2/$6(8일 내 4.7 출시 예정) > GLM-5.3 $1.4/$4.4 > Muse Spark 1.3 $1.25/$4.25 > DeepSeek-V4-Pro-0813 $1.32/$3.96 > Gemini 3.8 Flash $0.75/$3.75 > DeepSeek-V4-Flash-0731 $0.44/$1.32 > GPT-5.6 Luna $0.20/$1.20 전일 일간보고로 전해드렸던 Terminal-bench 4.0 기준으로 업데이트해보면: Terminal-bench 4.0 업데이트(202

    3. 원문 구간 3

      6-09-04) → GPT-6 Astra 58.2% > Fable 5.1 57.9% > Opus 5 51.8% > Fable 5 44.5% > GLM-5.3 41.8% > GPT-5.6 Sol 37.3% > Opus 4.8 23.6% > GPT-5.6 Terra 21.5% > Grok 4.6 20.3% > Gemini 3.8 Flash 19.1% > GPT-5.6 Luna 17.3% > Grok 4.5 12.4% = Sonnet 5 12.4%입니다. Terminal-bench가 가장 개발자들의 환경에 가까운 비교인 이유는 실제 개발자들은 모델 + 에이전트/하네스 조합으로 사용하게 되는데 이 벤치가 그것을 모두 종합적으로 고려한 환경에서의 성능을 비교하기 때문입니다. GPT-6 Astra+Codex, Fable 5.1+Claude Code, Opus 5+Claude Code 이런 느낌으로 한쌍을 이뤄 문제를 풀게 합니다.

    4. 원문 구간 4

      몇 가지 생각을 정리합니다: 코딩 에이전트는 양질의 coding trajectory를 먹고 자랍니다. 챗봇이 아니라 에이전트이기 때문에 그럴듯한 답변을 내놓는 게 아니라 어떤 도구, 어떤 경로로건 진짜 문제를 풀게 만드는 게 핵심입니다. 양질의 피드백이 많으면 에이전트의 성능이 높아집니다. GPT-6 Astra 모델이 SOTA 모델이 됐으니 Codex 사용자 및 피드백이 많아지면 Codex 전반의 코딩 및 장시간 작업 퍼포먼스가 좋아질 것으로 예상합니다. 이는 Codex 자체를 개선시키는 것이니 GPT-6 Astra가 아니더라도 GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.6 Luna에게도 적용됩니다. 그렇다보니 후발주자 입장에서는 모델을 깡스펙 자체가 좋게끔 만들고 나서 → 가성비를 큰 격차로 좋게 만들어서 사용자 풀을 크게 늘린다음 → 에이전트/하네스를 개선시켜야 합니다.

    5. 원문 구간 5

      GPT-6 Astra System Card에서 인상적이었던 몇 가지 차트들을 정리해봅니다: *첨부자료 3* Figure 47 — ExploitBench Internal Port / PDF p.89 : 사이버보안 영역에서 오픈AI가 처음으로 'Critical' 등급을 줬다고 꼽은 핵심 배경입니다. 일단 기존 ExploitBench는 과거에 공개한 취약점들을 갖고 평가하는 것이라서 학습 데이터의 오염(벤치맥싱 가능성, 늘 벤치마크를 잘 따져가며 봐야 하는 이유) 우려가 있는데 오픈AI는 이를 피하려고 Astra의 knowledge cutoff 이후인 2026년 6~8월 신규 취약점만으로 별도 평가했습니다. 해당 벤치에서 Astra는 GPT-5.6 Sol보다 훨씬 더 적은 output 토큰으로 훨씬 더 높은 성공률을 보였습니다.

    6. 원문 구간 6

      *첨부자료 11* Figure 28 — CoT Controllability / PDF p.57 : 이건 모델을 얼마나 스텔스 상태로 만들 수 있는가를 확인하는 평가입니다. 같은 길이의 CoT를 놓고 모델에게 "특정 단어를 쓰지 마라", "대소문자를 번갈아 써라" 같은 제약을 줬을 때 얼마나 자기 reasoning을 의도적으로 통제할 수 있는지를 측정합니다. 10K token CoT에서 Astra 60.9% vs Sol 16.1% vs GPT-5.5 1.7%입니다. 모델이 자기 reasoning의 형태를 의도적으로 조절하는 능력이 강해졌다는 뜻입니다. ​ (2) Thinking Machines Labs가 $40B 밸류로 $1B 투자를 유치하기 위한 협상 진행 중입니다.

    이 자료에서 다룬 사실

    GPT-6 Astra가 발표됐고 API 가격은 백만 토큰당 $10/$50이며, Terminal-bench 4.0에서 58.2%로 제시됐다.

    근거 보기 6
    1. 원문 구간 1

      이보다 더 성능을 한 단계 끌어올린 모델의 사전훈련은 끝났고 사후훈련 과정에서 정렬 문제로 멈춰있는 상태입니다. 앤스로픽이 Mythos 5.2(이걸 성능 제한한 버전이 Fable 5.2)를 내부적으로 사용해서 Mythos 5.3를 개발 중인 것처럼 오픈AI도 SOTA 위의 SOTA 모델을 내부적으로 쓰는 중입니다. GPT-6 Astra의 API 가격은 백만토큰당 $10/$50으로 Mythos/Fable과 같은 가격입니다: 주요 모델 API 가격 업데이트(2026-09-04) → GPT-6 Astra $10/$50(SOTA)​ > Mythos/Fable 5.1 $10/$50 > GPT-5.6 Sol $5/$30 > Opus 5 $5/$25 > Kimi-K3 $3/$15

    2. 원문 구간 2

      > GPT-5.6 Terra $2/$12 > Gemini 3.1 Pro $2/$12 > Sonnet 5 $2/$10 > Qwen 3.8-Max-0902 $2/$6 = Grok 4.6 $2/$6(8일 내 4.7 출시 예정) > GLM-5.3 $1.4/$4.4 > Muse Spark 1.3 $1.25/$4.25 > DeepSeek-V4-Pro-0813 $1.32/$3.96 > Gemini 3.8 Flash $0.75/$3.75 > DeepSeek-V4-Flash-0731 $0.44/$1.32 > GPT-5.6 Luna $0.20/$1.20 전일 일간보고로 전해드렸던 Terminal-bench 4.0 기준으로 업데이트해보면: Terminal-bench 4.0 업데이트(202

    3. 원문 구간 3

      6-09-04) → GPT-6 Astra 58.2% > Fable 5.1 57.9% > Opus 5 51.8% > Fable 5 44.5% > GLM-5.3 41.8% > GPT-5.6 Sol 37.3% > Opus 4.8 23.6% > GPT-5.6 Terra 21.5% > Grok 4.6 20.3% > Gemini 3.8 Flash 19.1% > GPT-5.6 Luna 17.3% > Grok 4.5 12.4% = Sonnet 5 12.4%입니다. Terminal-bench가 가장 개발자들의 환경에 가까운 비교인 이유는 실제 개발자들은 모델 + 에이전트/하네스 조합으로 사용하게 되는데 이 벤치가 그것을 모두 종합적으로 고려한 환경에서의 성능을 비교하기 때문입니다. GPT-6 Astra+Codex, Fable 5.1+Claude Code, Opus 5+Claude Code 이런 느낌으로 한쌍을 이뤄 문제를 풀게 합니다.

    4. 원문 구간 4

      몇 가지 생각을 정리합니다: 코딩 에이전트는 양질의 coding trajectory를 먹고 자랍니다. 챗봇이 아니라 에이전트이기 때문에 그럴듯한 답변을 내놓는 게 아니라 어떤 도구, 어떤 경로로건 진짜 문제를 풀게 만드는 게 핵심입니다. 양질의 피드백이 많으면 에이전트의 성능이 높아집니다. GPT-6 Astra 모델이 SOTA 모델이 됐으니 Codex 사용자 및 피드백이 많아지면 Codex 전반의 코딩 및 장시간 작업 퍼포먼스가 좋아질 것으로 예상합니다. 이는 Codex 자체를 개선시키는 것이니 GPT-6 Astra가 아니더라도 GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.6 Luna에게도 적용됩니다. 그렇다보니 후발주자 입장에서는 모델을 깡스펙 자체가 좋게끔 만들고 나서 → 가성비를 큰 격차로 좋게 만들어서 사용자 풀을 크게 늘린다음 → 에이전트/하네스를 개선시켜야 합니다.

    5. 원문 구간 5

      GPT-6 Astra System Card에서 인상적이었던 몇 가지 차트들을 정리해봅니다: *첨부자료 3* Figure 47 — ExploitBench Internal Port / PDF p.89 : 사이버보안 영역에서 오픈AI가 처음으로 'Critical' 등급을 줬다고 꼽은 핵심 배경입니다. 일단 기존 ExploitBench는 과거에 공개한 취약점들을 갖고 평가하는 것이라서 학습 데이터의 오염(벤치맥싱 가능성, 늘 벤치마크를 잘 따져가며 봐야 하는 이유) 우려가 있는데 오픈AI는 이를 피하려고 Astra의 knowledge cutoff 이후인 2026년 6~8월 신규 취약점만으로 별도 평가했습니다. 해당 벤치에서 Astra는 GPT-5.6 Sol보다 훨씬 더 적은 output 토큰으로 훨씬 더 높은 성공률을 보였습니다.

    6. 원문 구간 6

      *첨부자료 11* Figure 28 — CoT Controllability / PDF p.57 : 이건 모델을 얼마나 스텔스 상태로 만들 수 있는가를 확인하는 평가입니다. 같은 길이의 CoT를 놓고 모델에게 "특정 단어를 쓰지 마라", "대소문자를 번갈아 써라" 같은 제약을 줬을 때 얼마나 자기 reasoning을 의도적으로 통제할 수 있는지를 측정합니다. 10K token CoT에서 Astra 60.9% vs Sol 16.1% vs GPT-5.5 1.7%입니다. 모델이 자기 reasoning의 형태를 의도적으로 조절하는 능력이 강해졌다는 뜻입니다. ​ (2) Thinking Machines Labs가 $40B 밸류로 $1B 투자를 유치하기 위한 협상 진행 중입니다.

    그렇게 판단한 이유

    코딩 에이전트의 성능은 모델과 하네스, 사용자 피드백의 결합에서 나오며, System Card의 보안·디버깅·사후학습 평가가 단순 암기가 아닌 실제 작업 능력의 근거라고 든다.

    근거 보기 6
    1. 원문 구간 1

      이보다 더 성능을 한 단계 끌어올린 모델의 사전훈련은 끝났고 사후훈련 과정에서 정렬 문제로 멈춰있는 상태입니다. 앤스로픽이 Mythos 5.2(이걸 성능 제한한 버전이 Fable 5.2)를 내부적으로 사용해서 Mythos 5.3를 개발 중인 것처럼 오픈AI도 SOTA 위의 SOTA 모델을 내부적으로 쓰는 중입니다. GPT-6 Astra의 API 가격은 백만토큰당 $10/$50으로 Mythos/Fable과 같은 가격입니다: 주요 모델 API 가격 업데이트(2026-09-04) → GPT-6 Astra $10/$50(SOTA)​ > Mythos/Fable 5.1 $10/$50 > GPT-5.6 Sol $5/$30 > Opus 5 $5/$25 > Kimi-K3 $3/$15

    2. 원문 구간 2

      > GPT-5.6 Terra $2/$12 > Gemini 3.1 Pro $2/$12 > Sonnet 5 $2/$10 > Qwen 3.8-Max-0902 $2/$6 = Grok 4.6 $2/$6(8일 내 4.7 출시 예정) > GLM-5.3 $1.4/$4.4 > Muse Spark 1.3 $1.25/$4.25 > DeepSeek-V4-Pro-0813 $1.32/$3.96 > Gemini 3.8 Flash $0.75/$3.75 > DeepSeek-V4-Flash-0731 $0.44/$1.32 > GPT-5.6 Luna $0.20/$1.20 전일 일간보고로 전해드렸던 Terminal-bench 4.0 기준으로 업데이트해보면: Terminal-bench 4.0 업데이트(202

    3. 원문 구간 3

      6-09-04) → GPT-6 Astra 58.2% > Fable 5.1 57.9% > Opus 5 51.8% > Fable 5 44.5% > GLM-5.3 41.8% > GPT-5.6 Sol 37.3% > Opus 4.8 23.6% > GPT-5.6 Terra 21.5% > Grok 4.6 20.3% > Gemini 3.8 Flash 19.1% > GPT-5.6 Luna 17.3% > Grok 4.5 12.4% = Sonnet 5 12.4%입니다. Terminal-bench가 가장 개발자들의 환경에 가까운 비교인 이유는 실제 개발자들은 모델 + 에이전트/하네스 조합으로 사용하게 되는데 이 벤치가 그것을 모두 종합적으로 고려한 환경에서의 성능을 비교하기 때문입니다. GPT-6 Astra+Codex, Fable 5.1+Claude Code, Opus 5+Claude Code 이런 느낌으로 한쌍을 이뤄 문제를 풀게 합니다.

    4. 원문 구간 4

      몇 가지 생각을 정리합니다: 코딩 에이전트는 양질의 coding trajectory를 먹고 자랍니다. 챗봇이 아니라 에이전트이기 때문에 그럴듯한 답변을 내놓는 게 아니라 어떤 도구, 어떤 경로로건 진짜 문제를 풀게 만드는 게 핵심입니다. 양질의 피드백이 많으면 에이전트의 성능이 높아집니다. GPT-6 Astra 모델이 SOTA 모델이 됐으니 Codex 사용자 및 피드백이 많아지면 Codex 전반의 코딩 및 장시간 작업 퍼포먼스가 좋아질 것으로 예상합니다. 이는 Codex 자체를 개선시키는 것이니 GPT-6 Astra가 아니더라도 GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.6 Luna에게도 적용됩니다. 그렇다보니 후발주자 입장에서는 모델을 깡스펙 자체가 좋게끔 만들고 나서 → 가성비를 큰 격차로 좋게 만들어서 사용자 풀을 크게 늘린다음 → 에이전트/하네스를 개선시켜야 합니다.

    5. 원문 구간 5

      GPT-6 Astra System Card에서 인상적이었던 몇 가지 차트들을 정리해봅니다: *첨부자료 3* Figure 47 — ExploitBench Internal Port / PDF p.89 : 사이버보안 영역에서 오픈AI가 처음으로 'Critical' 등급을 줬다고 꼽은 핵심 배경입니다. 일단 기존 ExploitBench는 과거에 공개한 취약점들을 갖고 평가하는 것이라서 학습 데이터의 오염(벤치맥싱 가능성, 늘 벤치마크를 잘 따져가며 봐야 하는 이유) 우려가 있는데 오픈AI는 이를 피하려고 Astra의 knowledge cutoff 이후인 2026년 6~8월 신규 취약점만으로 별도 평가했습니다. 해당 벤치에서 Astra는 GPT-5.6 Sol보다 훨씬 더 적은 output 토큰으로 훨씬 더 높은 성공률을 보였습니다.

    6. 원문 구간 6

      *첨부자료 11* Figure 28 — CoT Controllability / PDF p.57 : 이건 모델을 얼마나 스텔스 상태로 만들 수 있는가를 확인하는 평가입니다. 같은 길이의 CoT를 놓고 모델에게 "특정 단어를 쓰지 마라", "대소문자를 번갈아 써라" 같은 제약을 줬을 때 얼마나 자기 reasoning을 의도적으로 통제할 수 있는지를 측정합니다. 10K token CoT에서 Astra 60.9% vs Sol 16.1% vs GPT-5.5 1.7%입니다. 모델이 자기 reasoning의 형태를 의도적으로 조절하는 능력이 강해졌다는 뜻입니다. ​ (2) Thinking Machines Labs가 $40B 밸류로 $1B 투자를 유치하기 위한 협상 진행 중입니다.

  3. 3
    태린이아빠2026.09.05발생월 26-9발표·발생 후
    핵심 판단
    • Astra 출시를 계기로 반도체가 다음 주에도 계속 부각될 수 있다고 본다.
    상세 내용사실·반응·판단 근거·전망 중 원문에 있는 항목만 표시합니다.
    핵심 판단의 원문 근거
    근거 보기 2
    1. 원문 구간 1

      그게 이제 매크로 이슈가 진정되면서 수급이 들어올 텐데 지금 상황에서는 그 어제 같이이 오픈 AI의 아스트라가 새로 나오면서 반도체가 부각됐는데음 반도체가 핵심이겠죠. 그러면 이제 반도체를 또 어떻게 해야 될지 이런 고민도 해야 되고 다음 주는 어떻게 할까 이런 고민도 좀 하고자 합니다.음 아시다시피 저는 이제 그 여기는 이제 국장이고 여기는 미장인데 미장은 아시다시피 주도 업종을 그 하방 표준 편차 대비 수익률이 6개월 강한 놈들을 등수를 먹겨 가지고 그 등수 안에 들어가는데 그 등수에 해당하는 종목이면서 거래대금 강도가 낮으냐를 보고 종목단으로 보기도 하고 그다음에 이제 아시다시피 어 어 제가 최근에 미국 시장의 월간 리밸런싱 전략이랑 52주 신고가 전략 두 가지를 포트폴리오에 좀 반영을 하려고 해요.

    2. 원문 구간 2

      그래서 반도체랑 반도체 소부장 요런 쪽으로 이제 계속 봐야 된다 이렇게 생각을 하고 있습니다. 그러면서 뭐 부 이제 이벤트 있는 것들은 좀 비중을 좀 바꾸든지 이렇게 생각을 하고 있고 다음 주는 이제 또 물가 지표 물가 지표가 이제 단기적인 어떤 금리를 어 또 저우할 수 있는 그런 이벤트가 있고 그다음에 유동성은 좀 공급될 것 같아요. 여기 보게 되면 9월 9일에 또 어 알테오젠에 대한 이벤트가 있고 미국 국채 바이백 기간 이런 것들이 있기 때문에 어 여기 이제 이런 이벤트 일정들이나 그다음에 우리가 계속 보고 있었던 쏘라티노 지표나 그다음에 장 마감하거나 서보는 뭐 수급이 어디로 이제도 그 가고 있는지에 대한 어떤 제가 그 텔레그램을 계속 올려 드리잖아요.

    이 자료에서 다룬 사실

    오픈AI의 Astra가 새로 나오면서 반도체가 부각됐다고 말한다.

    근거 보기 1
    1. 원문 구간 1

      그게 이제 매크로 이슈가 진정되면서 수급이 들어올 텐데 지금 상황에서는 그 어제 같이이 오픈 AI의 아스트라가 새로 나오면서 반도체가 부각됐는데음 반도체가 핵심이겠죠. 그러면 이제 반도체를 또 어떻게 해야 될지 이런 고민도 해야 되고 다음 주는 어떻게 할까 이런 고민도 좀 하고자 합니다.음 아시다시피 저는 이제 그 여기는 이제 국장이고 여기는 미장인데 미장은 아시다시피 주도 업종을 그 하방 표준 편차 대비 수익률이 6개월 강한 놈들을 등수를 먹겨 가지고 그 등수 안에 들어가는데 그 등수에 해당하는 종목이면서 거래대금 강도가 낮으냐를 보고 종목단으로 보기도 하고 그다음에 이제 아시다시피 어 어 제가 최근에 미국 시장의 월간 리밸런싱 전략이랑 52주 신고가 전략 두 가지를 포트폴리오에 좀 반영을 하려고 해요.

    그렇게 판단한 이유

    대만 TSMC의 8월 매출 발표와 글로벌 반도체협회 행사가 이어져 반도체에 대한 생각이 긍정적일 수밖에 없다고 연결한다.

    근거 보기 1
    1. 원문 구간 1

      그래서 반도체랑 반도체 소부장 요런 쪽으로 이제 계속 봐야 된다 이렇게 생각을 하고 있습니다. 그러면서 뭐 부 이제 이벤트 있는 것들은 좀 비중을 좀 바꾸든지 이렇게 생각을 하고 있고 다음 주는 이제 또 물가 지표 물가 지표가 이제 단기적인 어떤 금리를 어 또 저우할 수 있는 그런 이벤트가 있고 그다음에 유동성은 좀 공급될 것 같아요. 여기 보게 되면 9월 9일에 또 어 알테오젠에 대한 이벤트가 있고 미국 국채 바이백 기간 이런 것들이 있기 때문에 어 여기 이제 이런 이벤트 일정들이나 그다음에 우리가 계속 보고 있었던 쏘라티노 지표나 그다음에 장 마감하거나 서보는 뭐 수급이 어디로 이제도 그 가고 있는지에 대한 어떤 제가 그 텔레그램을 계속 올려 드리잖아요.

    원문에서 직접 연결한 대상반도체
  4. 4
    주식의코드2026.09.09발생월 26-9진행 중
    핵심 판단
    • 작성자는 Astra 이슈가 유가와 금리 상승에도 AI 인프라, AI 서버, 네오클라우드 주가를 동시에 강하게 만든 동력으로 봤다.
    상세 내용사실·반응·판단 근거·전망 중 원문에 있는 항목만 표시합니다.
    핵심 판단의 원문 근거
    근거 보기 2
    1. 원문 구간 1

      ​ - 엔비디아는, 경쟁사인 퀄컴이 아마존과 AI칩 계약을 했다는 악재가 반영되었습니다. ​ - 메타는 다른 앱에 접근해 이메일을 보내고 결제할 수 있는 AI 에이전트를 출시했습니다. ​ - 애플은 오늘 한국 장 마감후, 아이폰18 등 신제품 발표 앞두고, 약세를 보였습니다. 한편, BoA는 새로운 아이폰 출시가 긍정적인 영향을 미칠것이라며, 목표주가 380달러, 매수의견을 제시했습니다 ​ - 테슬라(+3.94%)는 슬로베니아가 테슬라의 FSD를 승인했다는 소식에 상승했습니다. 약 한달뒤인 10월 6일 EU 전체 FSD 승인 표결 이벤트가 있습니다. ​ ​ ​ ㅇ AI인프라, 반도체, 광통신 ​ ​ - WTI, 금리 상승에도 불구하고, Astra 이슈를 금요일, 화요일 이틀간 반영하는 모습입니다. ​ - 반도체 관련 종목들이 대부분 상승했습니다. 필라델피아 반도체 지수는 1.30% 상승했습니다. * SK하이닉스 ADR(+4.83%), 시게이트(+6.49%), 웨스턴 디지털(+2.14%) ​ - 인텔(+9.05%)은 10월에 PC용 CPU에 대해 10% 가격 인상을 추진한다는 소식에 강세를 보였습니다. - 퀄컴(+3.17%)은 아마존과 AI 추론용 반도체 계약 소식(최대 600억 달러, AI 추론용 맞춤형 실리콘뿐 아니라 1.6T 광연결 기술 공동 개발) 이 있었습니다. 엔비디아가 빅테크 중에서도 유독 하락한 반면 퀄컴은 3대 상승을 보였다는 점에서, 시장이 엔비디아와 퀄컴간의 경쟁관계를 중요하게 반영했다는 것을 알수 있었습니다. - AMD(+5.90%)는 Citi TMT 컨퍼런스에서 2030년 전체 시장규모를 2조달러로 제시하는 등 긍정적인 전망을 제시하자 크게 상승했습니다. ​ - 다만, 마이크론(-1.61%), 샌디스크(-0.12%)는 장 막판에 차익실현 매물이 나오면서 하락 마감했습니다. ​ ​ - 반도체 뿐만 아니라, AI 인프라 섹터인 광통신 섹터도 상승했습니다.

    2. 원문 구간 2

      최근 순환매 차원에서 8월 상승분을 상당폭 반납했었는데, 이번 기회에 다시 반등했습니다. * 멘텀(+11.04%), 코히런트(+7.10%), 시에나(+6.32%) - 코닝(+7.56%)은 버라이존과 2032년까지 8,000만 마일 이상의 고밀도 광섬유를 공급하는 계약을 발표했습니다.(버라이즌의 유무선망과 장거리 AI 네트워크를 하나로 연결) ​ ​ ​ ㅇ AI서버, 네오클라우드 ​ - AI인프라 섹터가 강하게 상승하기 위해서는, AI서버, 네오클라우드 기업들의 주가도 동시에 강세를 보여야 하는 구조입니다. 데이터센터 사업이 지속되어야, AI인프라 수요도 지속되기 때문입니다. Astra 이슈로 관련 기업들의 주가가 동시에 강세를 보였습니다 * 코어위브+11% 네비우스 +7%, 오라클+2.3%, 아이렌 +5% , DELL +1.8% 등 ​ ​ ​ ㅇ SW ​ - AI가 발전하면서 25년말 ~26년 초 많이 언급된 내용이 AI가 레거시 SW를 대체한다는 것이었습니다.(SaaSpocalypse) 그래서 SW 기업들의 주가가 크게 조정을 받았습니다. 이번 실적발표 시즌에서 해당 내러티브가 틀렸고 반대로 SW 기업들의 실적이 좋게 나온다는 점이 확인되었습니다. 그래서 SW 섹터가 8월 가장 큰 상승을 보였습니다. ​ - 그런데 다시 AI의 발전이 대두되자 SaaSpocalypse 내러티브가 다시 부각되는 구간입니다. 실적발표도 대부분 마무리되어, 그간 반등폭이 컸던 SW 섹터의 차익실현 타이밍도 겹쳤습니다. 그래서 SW 섹터의 하락이 유발되었습니다. * 팔란티어(-2.31%), 세일즈포스(-3.90%), 서비스나우(-4.99%), 어도비(-3.47%) ​ ​ ​ ​ 5. 한국증시 ​ ​ ​ ㅇ 전반 ​ - 장중 강세를 보였으나, 중동 이슈가 부각 되면서 장 막판에 상승분을 반납하면서 약보합으로 마감했습니다. * 코스피 6,954pt -0.58%, 코스닥 -1.25% , 니케이-1..69% , 대만50 -0.3%, 상하이 +0.05%, 항셍-0.5%

    이 자료에서 다룬 사실

    Astra 이슈가 지속되는 가운데 AI 인프라·네오클라우드 기업 주가가 올랐고, 필라델피아 반도체 지수는 1.30% 상승했다고 적었다.

    근거 보기 2
    1. 원문 구간 1

      ​ - 엔비디아는, 경쟁사인 퀄컴이 아마존과 AI칩 계약을 했다는 악재가 반영되었습니다. ​ - 메타는 다른 앱에 접근해 이메일을 보내고 결제할 수 있는 AI 에이전트를 출시했습니다. ​ - 애플은 오늘 한국 장 마감후, 아이폰18 등 신제품 발표 앞두고, 약세를 보였습니다. 한편, BoA는 새로운 아이폰 출시가 긍정적인 영향을 미칠것이라며, 목표주가 380달러, 매수의견을 제시했습니다 ​ - 테슬라(+3.94%)는 슬로베니아가 테슬라의 FSD를 승인했다는 소식에 상승했습니다. 약 한달뒤인 10월 6일 EU 전체 FSD 승인 표결 이벤트가 있습니다. ​ ​ ​ ㅇ AI인프라, 반도체, 광통신 ​ ​ - WTI, 금리 상승에도 불구하고, Astra 이슈를 금요일, 화요일 이틀간 반영하는 모습입니다. ​ - 반도체 관련 종목들이 대부분 상승했습니다. 필라델피아 반도체 지수는 1.30% 상승했습니다. * SK하이닉스 ADR(+4.83%), 시게이트(+6.49%), 웨스턴 디지털(+2.14%) ​ - 인텔(+9.05%)은 10월에 PC용 CPU에 대해 10% 가격 인상을 추진한다는 소식에 강세를 보였습니다. - 퀄컴(+3.17%)은 아마존과 AI 추론용 반도체 계약 소식(최대 600억 달러, AI 추론용 맞춤형 실리콘뿐 아니라 1.6T 광연결 기술 공동 개발) 이 있었습니다. 엔비디아가 빅테크 중에서도 유독 하락한 반면 퀄컴은 3대 상승을 보였다는 점에서, 시장이 엔비디아와 퀄컴간의 경쟁관계를 중요하게 반영했다는 것을 알수 있었습니다. - AMD(+5.90%)는 Citi TMT 컨퍼런스에서 2030년 전체 시장규모를 2조달러로 제시하는 등 긍정적인 전망을 제시하자 크게 상승했습니다. ​ - 다만, 마이크론(-1.61%), 샌디스크(-0.12%)는 장 막판에 차익실현 매물이 나오면서 하락 마감했습니다. ​ ​ - 반도체 뿐만 아니라, AI 인프라 섹터인 광통신 섹터도 상승했습니다.

    2. 원문 구간 2

      최근 순환매 차원에서 8월 상승분을 상당폭 반납했었는데, 이번 기회에 다시 반등했습니다. * 멘텀(+11.04%), 코히런트(+7.10%), 시에나(+6.32%) - 코닝(+7.56%)은 버라이존과 2032년까지 8,000만 마일 이상의 고밀도 광섬유를 공급하는 계약을 발표했습니다.(버라이즌의 유무선망과 장거리 AI 네트워크를 하나로 연결) ​ ​ ​ ㅇ AI서버, 네오클라우드 ​ - AI인프라 섹터가 강하게 상승하기 위해서는, AI서버, 네오클라우드 기업들의 주가도 동시에 강세를 보여야 하는 구조입니다. 데이터센터 사업이 지속되어야, AI인프라 수요도 지속되기 때문입니다. Astra 이슈로 관련 기업들의 주가가 동시에 강세를 보였습니다 * 코어위브+11% 네비우스 +7%, 오라클+2.3%, 아이렌 +5% , DELL +1.8% 등 ​ ​ ​ ㅇ SW ​ - AI가 발전하면서 25년말 ~26년 초 많이 언급된 내용이 AI가 레거시 SW를 대체한다는 것이었습니다.(SaaSpocalypse) 그래서 SW 기업들의 주가가 크게 조정을 받았습니다. 이번 실적발표 시즌에서 해당 내러티브가 틀렸고 반대로 SW 기업들의 실적이 좋게 나온다는 점이 확인되었습니다. 그래서 SW 섹터가 8월 가장 큰 상승을 보였습니다. ​ - 그런데 다시 AI의 발전이 대두되자 SaaSpocalypse 내러티브가 다시 부각되는 구간입니다. 실적발표도 대부분 마무리되어, 그간 반등폭이 컸던 SW 섹터의 차익실현 타이밍도 겹쳤습니다. 그래서 SW 섹터의 하락이 유발되었습니다. * 팔란티어(-2.31%), 세일즈포스(-3.90%), 서비스나우(-4.99%), 어도비(-3.47%) ​ ​ ​ ​ 5. 한국증시 ​ ​ ​ ㅇ 전반 ​ - 장중 강세를 보였으나, 중동 이슈가 부각 되면서 장 막판에 상승분을 반납하면서 약보합으로 마감했습니다. * 코스피 6,954pt -0.58%, 코스닥 -1.25% , 니케이-1..69% , 대만50 -0.3%, 상하이 +0.05%, 항셍-0.5%

    이 자료에서 다룬 실제 시장 반응

    코어위브·네비우스·오라클·아이렌·델과 반도체·광통신 종목이 상승한 반면, SW 섹터는 약세를 보였다고 정리했다.

    근거 보기 1
    1. 원문 구간 1

      최근 순환매 차원에서 8월 상승분을 상당폭 반납했었는데, 이번 기회에 다시 반등했습니다. * 멘텀(+11.04%), 코히런트(+7.10%), 시에나(+6.32%) - 코닝(+7.56%)은 버라이존과 2032년까지 8,000만 마일 이상의 고밀도 광섬유를 공급하는 계약을 발표했습니다.(버라이즌의 유무선망과 장거리 AI 네트워크를 하나로 연결) ​ ​ ​ ㅇ AI서버, 네오클라우드 ​ - AI인프라 섹터가 강하게 상승하기 위해서는, AI서버, 네오클라우드 기업들의 주가도 동시에 강세를 보여야 하는 구조입니다. 데이터센터 사업이 지속되어야, AI인프라 수요도 지속되기 때문입니다. Astra 이슈로 관련 기업들의 주가가 동시에 강세를 보였습니다 * 코어위브+11% 네비우스 +7%, 오라클+2.3%, 아이렌 +5% , DELL +1.8% 등 ​ ​ ​ ㅇ SW ​ - AI가 발전하면서 25년말 ~26년 초 많이 언급된 내용이 AI가 레거시 SW를 대체한다는 것이었습니다.(SaaSpocalypse) 그래서 SW 기업들의 주가가 크게 조정을 받았습니다. 이번 실적발표 시즌에서 해당 내러티브가 틀렸고 반대로 SW 기업들의 실적이 좋게 나온다는 점이 확인되었습니다. 그래서 SW 섹터가 8월 가장 큰 상승을 보였습니다. ​ - 그런데 다시 AI의 발전이 대두되자 SaaSpocalypse 내러티브가 다시 부각되는 구간입니다. 실적발표도 대부분 마무리되어, 그간 반등폭이 컸던 SW 섹터의 차익실현 타이밍도 겹쳤습니다. 그래서 SW 섹터의 하락이 유발되었습니다. * 팔란티어(-2.31%), 세일즈포스(-3.90%), 서비스나우(-4.99%), 어도비(-3.47%) ​ ​ ​ ​ 5. 한국증시 ​ ​ ​ ㅇ 전반 ​ - 장중 강세를 보였으나, 중동 이슈가 부각 되면서 장 막판에 상승분을 반납하면서 약보합으로 마감했습니다. * 코스피 6,954pt -0.58%, 코스닥 -1.25% , 니케이-1..69% , 대만50 -0.3%, 상하이 +0.05%, 항셍-0.5%

    그렇게 판단한 이유

    데이터센터 사업이 지속돼야 AI 인프라 수요도 이어지는 구조이며, 씨티와 골드만삭스 컨퍼런스가 학습용 GPU에서 추론·CPU·네트워크·실제 AI 사용으로의 확장을 재확인했다고 설명했다.

    근거 보기 2
    1. 원문 구간 1

      ​ - 엔비디아는, 경쟁사인 퀄컴이 아마존과 AI칩 계약을 했다는 악재가 반영되었습니다. ​ - 메타는 다른 앱에 접근해 이메일을 보내고 결제할 수 있는 AI 에이전트를 출시했습니다. ​ - 애플은 오늘 한국 장 마감후, 아이폰18 등 신제품 발표 앞두고, 약세를 보였습니다. 한편, BoA는 새로운 아이폰 출시가 긍정적인 영향을 미칠것이라며, 목표주가 380달러, 매수의견을 제시했습니다 ​ - 테슬라(+3.94%)는 슬로베니아가 테슬라의 FSD를 승인했다는 소식에 상승했습니다. 약 한달뒤인 10월 6일 EU 전체 FSD 승인 표결 이벤트가 있습니다. ​ ​ ​ ㅇ AI인프라, 반도체, 광통신 ​ ​ - WTI, 금리 상승에도 불구하고, Astra 이슈를 금요일, 화요일 이틀간 반영하는 모습입니다. ​ - 반도체 관련 종목들이 대부분 상승했습니다. 필라델피아 반도체 지수는 1.30% 상승했습니다. * SK하이닉스 ADR(+4.83%), 시게이트(+6.49%), 웨스턴 디지털(+2.14%) ​ - 인텔(+9.05%)은 10월에 PC용 CPU에 대해 10% 가격 인상을 추진한다는 소식에 강세를 보였습니다. - 퀄컴(+3.17%)은 아마존과 AI 추론용 반도체 계약 소식(최대 600억 달러, AI 추론용 맞춤형 실리콘뿐 아니라 1.6T 광연결 기술 공동 개발) 이 있었습니다. 엔비디아가 빅테크 중에서도 유독 하락한 반면 퀄컴은 3대 상승을 보였다는 점에서, 시장이 엔비디아와 퀄컴간의 경쟁관계를 중요하게 반영했다는 것을 알수 있었습니다. - AMD(+5.90%)는 Citi TMT 컨퍼런스에서 2030년 전체 시장규모를 2조달러로 제시하는 등 긍정적인 전망을 제시하자 크게 상승했습니다. ​ - 다만, 마이크론(-1.61%), 샌디스크(-0.12%)는 장 막판에 차익실현 매물이 나오면서 하락 마감했습니다. ​ ​ - 반도체 뿐만 아니라, AI 인프라 섹터인 광통신 섹터도 상승했습니다.

    2. 원문 구간 2

      최근 순환매 차원에서 8월 상승분을 상당폭 반납했었는데, 이번 기회에 다시 반등했습니다. * 멘텀(+11.04%), 코히런트(+7.10%), 시에나(+6.32%) - 코닝(+7.56%)은 버라이존과 2032년까지 8,000만 마일 이상의 고밀도 광섬유를 공급하는 계약을 발표했습니다.(버라이즌의 유무선망과 장거리 AI 네트워크를 하나로 연결) ​ ​ ​ ㅇ AI서버, 네오클라우드 ​ - AI인프라 섹터가 강하게 상승하기 위해서는, AI서버, 네오클라우드 기업들의 주가도 동시에 강세를 보여야 하는 구조입니다. 데이터센터 사업이 지속되어야, AI인프라 수요도 지속되기 때문입니다. Astra 이슈로 관련 기업들의 주가가 동시에 강세를 보였습니다 * 코어위브+11% 네비우스 +7%, 오라클+2.3%, 아이렌 +5% , DELL +1.8% 등 ​ ​ ​ ㅇ SW ​ - AI가 발전하면서 25년말 ~26년 초 많이 언급된 내용이 AI가 레거시 SW를 대체한다는 것이었습니다.(SaaSpocalypse) 그래서 SW 기업들의 주가가 크게 조정을 받았습니다. 이번 실적발표 시즌에서 해당 내러티브가 틀렸고 반대로 SW 기업들의 실적이 좋게 나온다는 점이 확인되었습니다. 그래서 SW 섹터가 8월 가장 큰 상승을 보였습니다. ​ - 그런데 다시 AI의 발전이 대두되자 SaaSpocalypse 내러티브가 다시 부각되는 구간입니다. 실적발표도 대부분 마무리되어, 그간 반등폭이 컸던 SW 섹터의 차익실현 타이밍도 겹쳤습니다. 그래서 SW 섹터의 하락이 유발되었습니다. * 팔란티어(-2.31%), 세일즈포스(-3.90%), 서비스나우(-4.99%), 어도비(-3.47%) ​ ​ ​ ​ 5. 한국증시 ​ ​ ​ ㅇ 전반 ​ - 장중 강세를 보였으나, 중동 이슈가 부각 되면서 장 막판에 상승분을 반납하면서 약보합으로 마감했습니다. * 코스피 6,954pt -0.58%, 코스닥 -1.25% , 니케이-1..69% , 대만50 -0.3%, 상하이 +0.05%, 항셍-0.5%