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주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 23일~3월 27일)

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2026.03.23

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핵심 구조

AI 인프라의 병목은 칩 밖으로 넓어지고 있다

이 자료는 이란 변수와 주간 시장 흐름, 결제·메모리·광학·전력·클라우드 기업의 변화를 함께 다룬다. AI 수요가 커질수록 메모리·광학·전력·분산 추론의 병목과 이를 해결하는 사업의 가치가 중요해진다는 관점이다.

중동 변수와 실적 추정치

MSCI World의 2026년 EPS 추정치는 오르고 있으나 이란 전쟁 영향이 길지 않다는 가정에 기대고 있다. 소프트웨어 대출 요구수익률의 상승은 거시 금리보다 AI 대체 우려가 반영된 결과로 해석했다.

결제 규모와 이익의 관계

dLocal은 고객의 국가·결제수단 확대에 따라 TPV가 커지는 대신 규모 할인으로 Take Rate가 낮아질 수 있다. 따라서 4Q25의 매출총이익과 영업이익 성장, 2026년 이익 성장률을 핵심 판단 기준으로 제시했다.

KVTC와 메모리 수요

KVTC는 KV Cache의 저장·전송을 압축하지만 장기 에이전트 작업에서는 작은 손실의 누적이 변수라 점진 도입을 예상했다. 효율 개선은 사용 사례를 늘리는 제번스의 역설로 이어져 메모리 수요를 줄이기보다 시장을 넓힐 수 있다는 해석이다.

광학과 전력의 공급 제약

AI 광트랜시버에서는 InP 레이저 칩이 병목이고, 자체 조달 가능한 레이저와 EML·CW·ELS 구조가 기업별 차이를 만든다. 데이터센터는 전력망 대기열을 피하는 BTM 발전을 택할 수 있으며, 빠른 GPU 가동의 가치가 높은 설비비를 상쇄할 수 있다고 봤다.

엔비디아의 Pod 단위 확장

엔비디아는 칩·랙 단위 최적화에서 Vera Rubin Pod와 Factory로 확장하며 GPU·LPX·CPU·스토리지·스위치를 묶는다. 분산 추론과 Agentic AI에서 하드웨어·소프트웨어·네트워킹을 함께 최적화하는 생태계 경쟁이 핵심이라는 판단이다.

AI Labs와 빅테크의 사용 확장

작은 모델과 멀티에이전트, 오픈AI의 AWS 계약, 기업 내부의 코딩 에이전트 사용 증가는 추론 수요와 CSP 협상 구조의 변화를 보여준다. 다만 메타의 내부 데이터 노출처럼 에이전트의 권한·통제 문제도 함께 드러났다.

발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

이 자료가 이슈의 어떤 사실을 다루고, 작성자가 무슨 결론을 어떤 근거로 내렸는지 원문에 붙여 읽습니다.

발생발표·발생 후발생월 25-12

25-12 디로컬 4분기 실적과 성장 가속

작성자의 핵심 판단

매출총이익과 영업이익 성장률을 기준으로 보면 2026년 이익 성장과 PER 13배 조합은 매력적이라고 평가했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
Google Vertiv Bloom Energy Sea Limited DoorDash Micron dLocal MercadoLibre Figure Tech Sandisk CoreWeave Lumentum Applied Optoelectronics Viavi Solutions 디로컬(DLO) 디로컬DLO은 실적발표 이후로도 Overweight을 유지합니다. dLocal, CY26(G) 영업이익 성장률 YoY 30% / CY26 PER 13배 이번 실적발표 내용은 전반적으로 기대 이상이었고 좋았습니다. 디로컬을 처음 보실 때에는 주요 지표 파악이 중요합니다. TPV 성장률은 매우 좋고, 매출성장률도 좋은데, Net Tate Rate가 낮아짐으로 인한 영향을 받기에 이것을 모두 종합할 때의 단일 지표가 무엇이냐입니다. 그 지표가 매출총이익의 전년 대비 성장률 그리고 영업이익 성장률입니다. 자세한 4Q25 실적분석 자료를 쓰기에 앞서서 차트들로 간단하게 쭉 보시면, 매출성장률이 2Q25부터 YoY 기준 가속화 트렌드를 유지하고 있습입니다. 4Q25에는 매출 기준 YoY 65%까지 가속화됐고, 영업이익 기준으로도 YoY 48%로 성장세가 매우 높습니다. 주요 원인은 본격적으로 트럼프가 de minimis 조항 폐지를 하겠다고 전망했던 2Q25부터 알리바바/테무/쉬인 등이 미국에서의 매출성장이 줄어들 것을 우려하며, 남미/동남아시아/아프리카로 판촉활동을 늘리면서입니다.
원문 구간 2
디로컬의 Net Take Rate는 4Q25 기준 0.88%인데, 그럼 선진국에서 사업하고 있는 기업들의 Net Take Rate는 얼마인가를 정리하자면 Stripe가 0.30%이고 Adyen이 0.15%입니다. 자세한 내용은 기업분석 자료들에 모두 포함되어 있습니다. 기술발전으로 LLM 업계의 토큰 추론비용 자체는 계속해서 낮아지지만 중요한 것은 더 많은 노동력을 토큰화된 작업으로 바꿔내느냐이고, 이커머스에서도 제품당 받는 금액은 계속해서 낮아지지만 중요한 것은 더 많은 오프라인 소비를 온라인으로 바꿔내느냐인 것처럼, 핀테크에서도 중요한 건 결제 한 건당의 수수료율은 낮아지지만 더 많은 오프라인 결제를 온라인으로 바꿔내느냐가 중요합니다. 이 기준으로 본다면 결제의 허들을 낮춰서 새롭게 창출하는 규모가 커서 총 이익의 규모가 얼마나 늘고 있느냐가 중요하다는 것이며, 그것을 보여주는 것이자 경영진이 강조하는 것이 매출총이익(Gross Profit)의 YoY 성장률입니다. 결론 : CY26(G) 영업이익 성장률 YoY 30% / CY26 PER 13배 종합적으로 매출총이익의 전년 대비 성장률 및 영업이익의 성장률이 핵심인데 CY26 기준 YoY 25~30% 수준이며, CY26 PER 13배를 생각하면 매력적인 밸류로 보인다는 게 결론입니다. 마이크론(MU) 마이크론MU은 실적발표 이후로도 Overweight을 유지합니다.

이 자료에서 다룬 사실

디로컬의 4Q25 매출은 전년 대비 65%, 영업이익은 48% 성장했고, 가맹점주 수는 760개, 분기 TPV는 131억달러라고 제시했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
Google Vertiv Bloom Energy Sea Limited DoorDash Micron dLocal MercadoLibre Figure Tech Sandisk CoreWeave Lumentum Applied Optoelectronics Viavi Solutions 디로컬(DLO) 디로컬DLO은 실적발표 이후로도 Overweight을 유지합니다. dLocal, CY26(G) 영업이익 성장률 YoY 30% / CY26 PER 13배 이번 실적발표 내용은 전반적으로 기대 이상이었고 좋았습니다. 디로컬을 처음 보실 때에는 주요 지표 파악이 중요합니다. TPV 성장률은 매우 좋고, 매출성장률도 좋은데, Net Tate Rate가 낮아짐으로 인한 영향을 받기에 이것을 모두 종합할 때의 단일 지표가 무엇이냐입니다. 그 지표가 매출총이익의 전년 대비 성장률 그리고 영업이익 성장률입니다. 자세한 4Q25 실적분석 자료를 쓰기에 앞서서 차트들로 간단하게 쭉 보시면, 매출성장률이 2Q25부터 YoY 기준 가속화 트렌드를 유지하고 있습입니다. 4Q25에는 매출 기준 YoY 65%까지 가속화됐고, 영업이익 기준으로도 YoY 48%로 성장세가 매우 높습니다. 주요 원인은 본격적으로 트럼프가 de minimis 조항 폐지를 하겠다고 전망했던 2Q25부터 알리바바/테무/쉬인 등이 미국에서의 매출성장이 줄어들 것을 우려하며, 남미/동남아시아/아프리카로 판촉활동을 늘리면서입니다.
원문 구간 2
하나의 가맹점주이지만 여러 국가, 여러 결제수단을 택할 수록 디로컬 입장에서는 하나의 가맹점주로 인한 TPV가 커지는 효과입니다. 디로컬의 가맹점주의 수는 760개입니다. 분기 TPV는 $13.1B이니 가맹점주당 분기에 $17.25M정도를 결제하고 있는 셈입니다. 연간으로는 $69M정도입니다. 디로컬 입장에서 절대적인 결제 규모가 늘어나고, 절대적으로 버는 금액 자체가 커지는 게 가장 중요합니다. 그러면 모든 업계가 그렇듯이 더 많이 결제할수록 할인을 해줍니다. 예시로 들었던 넷플릭스가 여러 가지 국가, 여러 가지 결제수단을 디로컬을 통해 대신 하는 과정에 있어서, 예를 들어 1년에 $100K를 결제한다면 5% 수수료를 받지만 $10M를 결제하면 4%를, $100M 이상을 결제하면 2.5%를 받는다고 가정해봅니다. 이들을 가중평균한 비율이 디로컬의 전체 Take Rate가 될 것이므로 디로컬의 결제망을 사용하여 사업하는 규모가 커질수록 Take Rate는 낮아지고, 새로운 고객이 들어올 때에는 사업하는 규모는 작지만 Take Rate는 높다는 말이 이런 의미입니다. 결제망이 커지고 하다보면 디로컬 입장에서는 Take Rate가 낮아지는 쪽으로 수렴하게 되어 있습니다. 대신 페드로 아른트는 여기서 일단 결제망을 훨씬 더 키우고 나서, Phase 2의 성장으로 BNPL Fuse, 카드 결제 지원 등 디로컬이 자체적으로 개발한 결제 인프라들을 더 붙여서 Take Rate가 낮아지는 속도를 늦추거나 혹은 높이는 것이 목표입니다.

그렇게 판단한 이유

가맹점이 국가와 결제수단을 늘리면 TPV가 커지고 규모 할인으로 Take Rate는 낮아질 수 있다. 이에 따라 건당 수수료보다 매출총이익과 영업이익의 성장률을 보아야 한다고 설명했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
물론 메르카도리브레 CFO 출신인 페드로 아른트가 CEO로 부임하면서 이러한 순풍을 제대로 누릴 수 있게 된 것도 맞습니다. 좋은 돛을 단 시기에 순풍이 불어왔다 정도입니다. 이익률을 보시면 GPM, OPM이 꾸준히 감소하는 모습을 보실 수 있습니다. 대신 NPM은 유지 중입니다. 그리고 Take Rate, Net Take Rate도 감소합니다. 디로컬과 관련하여 가장 많은 오해가 이쪽이 아닌가 싶은데요. 디로컬이 무슨 일을 하는가에 대한 이해가 중요합니다. 북미 등 글로벌 플랫폼 기업들이 남미/아프리카/동남아시아 등에서 사업하면서 결제를 하거나 정산을 할 때, 예를 들어 넷플릭스라고 하면 넷플릭스가 이 결제망을 직접 운영하고 하려면 비효율이 너무 크니 약간의 수수료를 더 주고 디로컬에게 이 결제/정산을 맡깁니다. 디로컬은 이를 현지 결제 파트너사들과 협력하여 디로컬의 자체 API에서 원활하게 결제될 수 있도록 만들어놓습니다. 이걸 넷플릭스가 첫해에는 브라질에서만 사업을 할 수도 있는 것이고, 이듬해에는 브라질+아르헨티나+멕시코에서, 다음해에는 브라질+아르헨티나+멕시코에 더해 동남아시아 국가들까지도 광범위하게 사업을 할 수도 있습니다. 그리고 첫해에는 카드결제만 지원하다가, 이듬해에는 카드결제와 현지의 각종 대체결제 수단들(우리나라로 치면 네이버페이, PAYCO, 브라질에서는 Pix)까지도 지원할 수도 있습니다.
원문 구간 2
하나의 가맹점주이지만 여러 국가, 여러 결제수단을 택할 수록 디로컬 입장에서는 하나의 가맹점주로 인한 TPV가 커지는 효과입니다. 디로컬의 가맹점주의 수는 760개입니다. 분기 TPV는 $13.1B이니 가맹점주당 분기에 $17.25M정도를 결제하고 있는 셈입니다. 연간으로는 $69M정도입니다. 디로컬 입장에서 절대적인 결제 규모가 늘어나고, 절대적으로 버는 금액 자체가 커지는 게 가장 중요합니다. 그러면 모든 업계가 그렇듯이 더 많이 결제할수록 할인을 해줍니다. 예시로 들었던 넷플릭스가 여러 가지 국가, 여러 가지 결제수단을 디로컬을 통해 대신 하는 과정에 있어서, 예를 들어 1년에 $100K를 결제한다면 5% 수수료를 받지만 $10M를 결제하면 4%를, $100M 이상을 결제하면 2.5%를 받는다고 가정해봅니다. 이들을 가중평균한 비율이 디로컬의 전체 Take Rate가 될 것이므로 디로컬의 결제망을 사용하여 사업하는 규모가 커질수록 Take Rate는 낮아지고, 새로운 고객이 들어올 때에는 사업하는 규모는 작지만 Take Rate는 높다는 말이 이런 의미입니다. 결제망이 커지고 하다보면 디로컬 입장에서는 Take Rate가 낮아지는 쪽으로 수렴하게 되어 있습니다. 대신 페드로 아른트는 여기서 일단 결제망을 훨씬 더 키우고 나서, Phase 2의 성장으로 BNPL Fuse, 카드 결제 지원 등 디로컬이 자체적으로 개발한 결제 인프라들을 더 붙여서 Take Rate가 낮아지는 속도를 늦추거나 혹은 높이는 것이 목표입니다.
원문 구간 3
디로컬의 Net Take Rate는 4Q25 기준 0.88%인데, 그럼 선진국에서 사업하고 있는 기업들의 Net Take Rate는 얼마인가를 정리하자면 Stripe가 0.30%이고 Adyen이 0.15%입니다. 자세한 내용은 기업분석 자료들에 모두 포함되어 있습니다. 기술발전으로 LLM 업계의 토큰 추론비용 자체는 계속해서 낮아지지만 중요한 것은 더 많은 노동력을 토큰화된 작업으로 바꿔내느냐이고, 이커머스에서도 제품당 받는 금액은 계속해서 낮아지지만 중요한 것은 더 많은 오프라인 소비를 온라인으로 바꿔내느냐인 것처럼, 핀테크에서도 중요한 건 결제 한 건당의 수수료율은 낮아지지만 더 많은 오프라인 결제를 온라인으로 바꿔내느냐가 중요합니다. 이 기준으로 본다면 결제의 허들을 낮춰서 새롭게 창출하는 규모가 커서 총 이익의 규모가 얼마나 늘고 있느냐가 중요하다는 것이며, 그것을 보여주는 것이자 경영진이 강조하는 것이 매출총이익(Gross Profit)의 YoY 성장률입니다. 결론 : CY26(G) 영업이익 성장률 YoY 30% / CY26 PER 13배 종합적으로 매출총이익의 전년 대비 성장률 및 영업이익의 성장률이 핵심인데 CY26 기준 YoY 25~30% 수준이며, CY26 PER 13배를 생각하면 매력적인 밸류로 보인다는 게 결론입니다. 마이크론(MU) 마이크론MU은 실적발표 이후로도 Overweight을 유지합니다.

발생발표·발생 후발생월 26-3

26-3 마이크론의 HBM4·데이터센터 SSD·SOCAMM2 양산 발표

작성자의 핵심 판단

메모리 공급 제약과 AI 랙의 메모리 탑재량 증가가 지속되면 마이크론은 구조적 성장주로 바뀌는 구간에 들어설 수 있다고 평가했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
GTC 2026에서 밝힌 마이크론의 신제품들 마이크론이 HBM4 36GB 12H 양산, PCIe Gen6 데이터센터 SSD 양산, 192GB SOCAMM2 양산을 시작했다고 발표했습니다. 핀 속도 11Gbps 이상으로 칩 기준 대역폭은 2.8TB/s(칩으로 하면 36GB * 8이므로 대역폭 22TB/s+)입니다. HBM4는 Rubin GPU에, SOCAMM2는 VR200 NVL72 랙과 Vera CPU 랙에, PCIe Gen6 데이터센터 SSD는 BlueField-4 STX 랙에 탑재될 예정입니다. 메모리 쇼티지의 원인은 '웨이퍼 공급 부족'부터 시작된다 SKH CEO는 GTC 2026에서 메모리 쇼티지의 근본적인 원인은 선단의 웨이퍼 공급 부족이기 때문에 향후 4~5년 간 지속될 것이며, 이를 해결하는 데에는 분기가 아니라 수년이 걸릴 것이라 전망했습니다. 업계 전체로 보자면 수요 대비 공급이 20% 가량 부족한 상태가 게속해서 유지될 것이라 봤습니다. 마이크론 CY1Q26 실적발표 : 구조적 성장주로 바뀌어가는 과정 마이크론 FY2026 기준으로는 PER이 7.05배로 낮아졌습니다. 메모리 공급이 크게 늘어나지 않는 이유로 클린룸 제약과 EUV 장비 생산의 병목, DDR5의 HBM 전환비 상승이 있기에 2H27까지 수요가 공급을 초과하는 상태가 꽤나 오래 이어질 것이라 전망합니다.
원문 구간 2
클린룸 제약이 2H27부터 약간씩 풀린다고 하지만 그때부터 VR300 NVL144에서 훨씬 더 많은 양의 메모리를 흡수할 예정입니다. 2H26의 VR200 NVL72(GPU 다이는 144개, 패키징은 72개)가 랙당 80TB이므로 GPU당으로는 1.1TB를 연결하는 것인데, 2H27의 VR300 NVL144(GPU 다이는 576개, 패키징은 144개)는 랙당 365TB이므로 GPU당 2.5TB를 연결할 예정입니다. 구조적 성장주로 바뀌는 게 중요한 구간입니다. 장기 공급계약들을 늘려서 구조적 성장주로 인정받기 시작할 경우 HDD 기업들처럼 CY26 PER 25배를 받는 섹터가 될 수도 있다는 생각입니다. 구조적 성장주란 TSMC처럼 바뀌는 것을 의미합니다. ⓐ다년간의 탄탄한 수주 잔고를 갖는 것, ⓑ수주잔고가 잡혀있으니 팹을 증설할 때 혹은 라인을 늘릴 때 수율만 빠르게 잡는다면 가동률은 얼마가 나올 것이 정해지므로 장기적인 이익성장 가이던스를 세울 수 있게 되는 것, ⓒ제품 개발단계부터 협력하여 Lock-in이 발생하는 것, ⓓ결과적으로 지금보다 높은 PER을 받게 되는 것을 의미합니다. 2026년 2월 6일에 나온 'NVIDIA KVTC'에 대한 생각 주말 사이 갑작스럽게 주목받고 있지만, 엔비디아의 KVTC(KV Cache Transform Coding) 논문은 실제로는 2월 6일경에 공개되었습니다.

이 자료에서 다룬 사실

마이크론은 GTC 2026에서 HBM4 36GB 12H, PCIe Gen6 데이터센터 SSD, 192GB SOCAMM2의 양산 시작을 발표했고 각각 Rubin GPU, VR200 NVL72·Vera CPU 랙, BlueField-4 STX 랙 탑재 예정이라고 밝혔다.

근거 보기 1

원문 구간 1
GTC 2026에서 밝힌 마이크론의 신제품들 마이크론이 HBM4 36GB 12H 양산, PCIe Gen6 데이터센터 SSD 양산, 192GB SOCAMM2 양산을 시작했다고 발표했습니다. 핀 속도 11Gbps 이상으로 칩 기준 대역폭은 2.8TB/s(칩으로 하면 36GB * 8이므로 대역폭 22TB/s+)입니다. HBM4는 Rubin GPU에, SOCAMM2는 VR200 NVL72 랙과 Vera CPU 랙에, PCIe Gen6 데이터센터 SSD는 BlueField-4 STX 랙에 탑재될 예정입니다. 메모리 쇼티지의 원인은 '웨이퍼 공급 부족'부터 시작된다 SKH CEO는 GTC 2026에서 메모리 쇼티지의 근본적인 원인은 선단의 웨이퍼 공급 부족이기 때문에 향후 4~5년 간 지속될 것이며, 이를 해결하는 데에는 분기가 아니라 수년이 걸릴 것이라 전망했습니다. 업계 전체로 보자면 수요 대비 공급이 20% 가량 부족한 상태가 게속해서 유지될 것이라 봤습니다. 마이크론 CY1Q26 실적발표 : 구조적 성장주로 바뀌어가는 과정 마이크론 FY2026 기준으로는 PER이 7.05배로 낮아졌습니다. 메모리 공급이 크게 늘어나지 않는 이유로 클린룸 제약과 EUV 장비 생산의 병목, DDR5의 HBM 전환비 상승이 있기에 2H27까지 수요가 공급을 초과하는 상태가 꽤나 오래 이어질 것이라 전망합니다.

그렇게 판단한 이유

클린룸·EUV·DDR5의 HBM 전환 제약과 VR200·VR300의 랙당 메모리 증가를 들어 2H27까지 수요가 공급을 웃돌 수 있다고 보았다.

근거 보기 2

원문 구간 1
GTC 2026에서 밝힌 마이크론의 신제품들 마이크론이 HBM4 36GB 12H 양산, PCIe Gen6 데이터센터 SSD 양산, 192GB SOCAMM2 양산을 시작했다고 발표했습니다. 핀 속도 11Gbps 이상으로 칩 기준 대역폭은 2.8TB/s(칩으로 하면 36GB * 8이므로 대역폭 22TB/s+)입니다. HBM4는 Rubin GPU에, SOCAMM2는 VR200 NVL72 랙과 Vera CPU 랙에, PCIe Gen6 데이터센터 SSD는 BlueField-4 STX 랙에 탑재될 예정입니다. 메모리 쇼티지의 원인은 '웨이퍼 공급 부족'부터 시작된다 SKH CEO는 GTC 2026에서 메모리 쇼티지의 근본적인 원인은 선단의 웨이퍼 공급 부족이기 때문에 향후 4~5년 간 지속될 것이며, 이를 해결하는 데에는 분기가 아니라 수년이 걸릴 것이라 전망했습니다. 업계 전체로 보자면 수요 대비 공급이 20% 가량 부족한 상태가 게속해서 유지될 것이라 봤습니다. 마이크론 CY1Q26 실적발표 : 구조적 성장주로 바뀌어가는 과정 마이크론 FY2026 기준으로는 PER이 7.05배로 낮아졌습니다. 메모리 공급이 크게 늘어나지 않는 이유로 클린룸 제약과 EUV 장비 생산의 병목, DDR5의 HBM 전환비 상승이 있기에 2H27까지 수요가 공급을 초과하는 상태가 꽤나 오래 이어질 것이라 전망합니다.
원문 구간 2
클린룸 제약이 2H27부터 약간씩 풀린다고 하지만 그때부터 VR300 NVL144에서 훨씬 더 많은 양의 메모리를 흡수할 예정입니다. 2H26의 VR200 NVL72(GPU 다이는 144개, 패키징은 72개)가 랙당 80TB이므로 GPU당으로는 1.1TB를 연결하는 것인데, 2H27의 VR300 NVL144(GPU 다이는 576개, 패키징은 144개)는 랙당 365TB이므로 GPU당 2.5TB를 연결할 예정입니다. 구조적 성장주로 바뀌는 게 중요한 구간입니다. 장기 공급계약들을 늘려서 구조적 성장주로 인정받기 시작할 경우 HDD 기업들처럼 CY26 PER 25배를 받는 섹터가 될 수도 있다는 생각입니다. 구조적 성장주란 TSMC처럼 바뀌는 것을 의미합니다. ⓐ다년간의 탄탄한 수주 잔고를 갖는 것, ⓑ수주잔고가 잡혀있으니 팹을 증설할 때 혹은 라인을 늘릴 때 수율만 빠르게 잡는다면 가동률은 얼마가 나올 것이 정해지므로 장기적인 이익성장 가이던스를 세울 수 있게 되는 것, ⓒ제품 개발단계부터 협력하여 Lock-in이 발생하는 것, ⓓ결과적으로 지금보다 높은 PER을 받게 되는 것을 의미합니다. 2026년 2월 6일에 나온 'NVIDIA KVTC'에 대한 생각 주말 사이 갑작스럽게 주목받고 있지만, 엔비디아의 KVTC(KV Cache Transform Coding) 논문은 실제로는 2월 6일경에 공개되었습니다.

발생발표·발생 후발생월 26-3

26-3 메타와 네비우스의 AI 컴퓨팅 용량 계약

작성자의 핵심 판단

계약은 네비우스의 일부 클러스터 자금조달에 유리할 수 있으나 1GW 가동에는 아직 충분한 조달이 이뤄지지 않았다고 짚었다.

근거 보기 2

원문 구간 1
메타가 네비우스와 5년 간 $27B 규모의 계약을 발표했습니다. 디테일이 중요한데: 메타향 1GW 전용 용량 '1년' : 네비우스는 VR200 NVL72 기반으로 $12B 규모의 메타 전용 용량을 제공할 예정입니다. 2027년 초부터 용량을 지원할 것이며 여러 지역에 걸쳐서 지원 예정입니다. 1년에 $12B면 1GW 규모입니다. 이건 '전용 용량'입니다. 2년~5년차는 쪼개서 임대 : 그리고 네비우스는 1년간 메타에게 VR200 NVL72 전용으로 1GW를 서비스하고 나서, 이를 잘개 쪼개 더 높은 ROI로 서비스할 예정입니다. 그 과정에서 메타는 잘개 쪼개서 임대할 때 향후 5년간 총 $15B 규모의 컴퓨팅 용량을 특정 네비우스 클러스터에서 구매하기로 약속했습니다. 그러면 네비우스 입장에서도 자금조달을 받을 때 일부 몇백MW 클러스터는 메타가 전용해서 쓸 것이라는 것이므로 사실상 일부 클러스터에 대해서는 지급보증을 한 것과 비슷하게 되기 때문에 더 낮은 금리로 자금조달을 받았을 것이라 예상합니다. AI Labs별 VR200 클러스터 온라인 시점차이 : 네비우스가 VR200 NVL72를 온라인하는 시점이 2027년 초입니다. TML도 VR200 NVL72 온라인 시점이 2027년 초였는데, 비슷합니다. 오픈AI는 AWS를 통해서, 앤스로픽 Azure를 통해서 2H26에 1GW의 VR200을 서비스 받을 예정인데 Tier 2 AI Labs들향으로 서비스되는 시점은 1Q27쯤부터입니다.
원문 구간 2
같은 날, 코어위브는 2H26에 VR200 NVL72를 실제 GA할 최초의 클라우드 중 하나가 될 것이라 말했습니다. 2H26에 받는 CSP/AI Labs이냐, 1Q27에 받는 CSP/AI Labs이냐의 묘한 톤 차이가 있습니다. 이 계약이 나오고 나서 네비우스는 전환사채를 통해서도 자금조달 했습니다. 1GW를 온라인하려면 네비우스가 대략 $30B 정도를 조달해야 한다는 의미인데 아직 충분한 양의 조달을 한 상태가 아닙니다. 피겨 테크(FIGR) 피겨 테크FIGR는 Overweight을 유지합니다. Figure Forge 출시 피겨 테크가 "Figure Forge"를 발표했습니다. 복잡한 현실 세계의 대출 자산(자동차 대출 등)을 블록체인상에서 쉽게 사고팔 수 있도록 잘게 쪼개진 표준화된 토큰으로 만들어주는 서비스입니다. 블록체인 금융(DeFi)에서는 보통 자산을 담보로 맡기고 돈을 빌립니다. 담보 가치가 떨어지면 담보를 팔아서(청산해서) 돈을 회수해야 합니다. 하지만 현실의 대출(예: 자동차 대출)은 디파이에서 담보로 쓰기엔 너무 불편합니다. 피겨 포지는 제각각인 대출 덩어리들을 모아서 똑같은 가치를 지닌 1달러짜리 참여 토큰으로 변환해주는 서비스입니다. Agora Data가 첫 번째 고객입니다. Agora의 자동차 대출 상품들이 토큰으로 전환될 예정입니다. 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance TVL 볼륨은 $1.543B입니다.

이 자료에서 다룬 사실

메타와 네비우스는 5년간 270억달러 계약을 발표했다. 네비우스는 2027년 초 VR200 NVL72 기반 메타 전용 1GW 용량을 제공하고, 이후 5년간 150억달러 규모의 컴퓨팅 구매 약정이 제시됐다.

근거 보기 1

원문 구간 1
메타가 네비우스와 5년 간 $27B 규모의 계약을 발표했습니다. 디테일이 중요한데: 메타향 1GW 전용 용량 '1년' : 네비우스는 VR200 NVL72 기반으로 $12B 규모의 메타 전용 용량을 제공할 예정입니다. 2027년 초부터 용량을 지원할 것이며 여러 지역에 걸쳐서 지원 예정입니다. 1년에 $12B면 1GW 규모입니다. 이건 '전용 용량'입니다. 2년~5년차는 쪼개서 임대 : 그리고 네비우스는 1년간 메타에게 VR200 NVL72 전용으로 1GW를 서비스하고 나서, 이를 잘개 쪼개 더 높은 ROI로 서비스할 예정입니다. 그 과정에서 메타는 잘개 쪼개서 임대할 때 향후 5년간 총 $15B 규모의 컴퓨팅 용량을 특정 네비우스 클러스터에서 구매하기로 약속했습니다. 그러면 네비우스 입장에서도 자금조달을 받을 때 일부 몇백MW 클러스터는 메타가 전용해서 쓸 것이라는 것이므로 사실상 일부 클러스터에 대해서는 지급보증을 한 것과 비슷하게 되기 때문에 더 낮은 금리로 자금조달을 받았을 것이라 예상합니다. AI Labs별 VR200 클러스터 온라인 시점차이 : 네비우스가 VR200 NVL72를 온라인하는 시점이 2027년 초입니다. TML도 VR200 NVL72 온라인 시점이 2027년 초였는데, 비슷합니다. 오픈AI는 AWS를 통해서, 앤스로픽 Azure를 통해서 2H26에 1GW의 VR200을 서비스 받을 예정인데 Tier 2 AI Labs들향으로 서비스되는 시점은 1Q27쯤부터입니다.

그렇게 판단한 이유

1년간 전용 제공 뒤 용량을 분할 임대하는 구조와 메타 구매약정이 조달 여건에 영향을 줄 수 있다고 해석했으며, 1GW 온라인에는 약 300억달러 조달이 필요하다고 추산했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
메타가 네비우스와 5년 간 $27B 규모의 계약을 발표했습니다. 디테일이 중요한데: 메타향 1GW 전용 용량 '1년' : 네비우스는 VR200 NVL72 기반으로 $12B 규모의 메타 전용 용량을 제공할 예정입니다. 2027년 초부터 용량을 지원할 것이며 여러 지역에 걸쳐서 지원 예정입니다. 1년에 $12B면 1GW 규모입니다. 이건 '전용 용량'입니다. 2년~5년차는 쪼개서 임대 : 그리고 네비우스는 1년간 메타에게 VR200 NVL72 전용으로 1GW를 서비스하고 나서, 이를 잘개 쪼개 더 높은 ROI로 서비스할 예정입니다. 그 과정에서 메타는 잘개 쪼개서 임대할 때 향후 5년간 총 $15B 규모의 컴퓨팅 용량을 특정 네비우스 클러스터에서 구매하기로 약속했습니다. 그러면 네비우스 입장에서도 자금조달을 받을 때 일부 몇백MW 클러스터는 메타가 전용해서 쓸 것이라는 것이므로 사실상 일부 클러스터에 대해서는 지급보증을 한 것과 비슷하게 되기 때문에 더 낮은 금리로 자금조달을 받았을 것이라 예상합니다. AI Labs별 VR200 클러스터 온라인 시점차이 : 네비우스가 VR200 NVL72를 온라인하는 시점이 2027년 초입니다. TML도 VR200 NVL72 온라인 시점이 2027년 초였는데, 비슷합니다. 오픈AI는 AWS를 통해서, 앤스로픽 Azure를 통해서 2H26에 1GW의 VR200을 서비스 받을 예정인데 Tier 2 AI Labs들향으로 서비스되는 시점은 1Q27쯤부터입니다.
원문 구간 2
같은 날, 코어위브는 2H26에 VR200 NVL72를 실제 GA할 최초의 클라우드 중 하나가 될 것이라 말했습니다. 2H26에 받는 CSP/AI Labs이냐, 1Q27에 받는 CSP/AI Labs이냐의 묘한 톤 차이가 있습니다. 이 계약이 나오고 나서 네비우스는 전환사채를 통해서도 자금조달 했습니다. 1GW를 온라인하려면 네비우스가 대략 $30B 정도를 조달해야 한다는 의미인데 아직 충분한 양의 조달을 한 상태가 아닙니다. 피겨 테크(FIGR) 피겨 테크FIGR는 Overweight을 유지합니다. Figure Forge 출시 피겨 테크가 "Figure Forge"를 발표했습니다. 복잡한 현실 세계의 대출 자산(자동차 대출 등)을 블록체인상에서 쉽게 사고팔 수 있도록 잘게 쪼개진 표준화된 토큰으로 만들어주는 서비스입니다. 블록체인 금융(DeFi)에서는 보통 자산을 담보로 맡기고 돈을 빌립니다. 담보 가치가 떨어지면 담보를 팔아서(청산해서) 돈을 회수해야 합니다. 하지만 현실의 대출(예: 자동차 대출)은 디파이에서 담보로 쓰기엔 너무 불편합니다. 피겨 포지는 제각각인 대출 덩어리들을 모아서 똑같은 가치를 지닌 1달러짜리 참여 토큰으로 변환해주는 서비스입니다. Agora Data가 첫 번째 고객입니다. Agora의 자동차 대출 상품들이 토큰으로 전환될 예정입니다. 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance TVL 볼륨은 $1.543B입니다.

발생발표·발생 후발생월 26-3

26-3 피겨 테크의 Figure Forge 출시

작성자의 핵심 판단

배달원 네트워크와 별개로 현실 대출자산을 토큰화하는 새 서비스의 첫 고객이 나온 점을 기록했고, TVL과 YLDS 유통량은 추적 지표로 제시했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다. ⓑFigure Markets가 잘 돌아가고 있는지를 파악할 수 있는 YLDS 유통량 $595M입니다. 마찬가지로 계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다. 도어대시(DASH) 도어대시DASH은 Overweight을 유지합니다. 도어대시, "Dasher Tasks" 출시 도어대시가 "Dasher Tasks"를 출시했습니다. 당장의 EPS 성장에 영향을 줄 제품은 아닙니다만, 1~2년을 생각하면 새로운 전략입니다. 도어대시 플랫폼을 사용하는 배달원(Dasher)들이 배달만 하는 것이 아니라 현실 속의 AI 라벨러로서 보수를 받을 수 있게 하는 것입니다. 기업들이 도어대시에게 돈을 지불하고 그것의 일부를 배달원에게 지급하는 구조입니다. 기업들은 매장에 실제로 어떤 제품이 진열되어 있는지, 아니면 다른 지점의 매장 배치가 지난주와 어떻게 달라졌는지, 복잡한 주소로 배달할 때 문은 어디에 있는지, 단골 빵집이 공휴일에 실제로 영업을 하는지 등 다양한 문제들을 해결하고 돈을 주는 것입니다. 도어대시는 이 모든 것에 대한 데이터를 갖게 되며, 이를 AI 및 로봇에 입력하고 테크/소매/레스토랑 사업자 파트너들에게 판매할 수도 있습니다. 800만 명의 배달원들이 활동하면서 소일거리로 여러 Tasks들을 수행하고 배달 한 건당 수익을 높일 수 있는 기회이자, 도어대시 입장에서도 아예 새로운 사업이기도 하고 앞으로 리얼월드 데이터 수집 파이프라인의 규모를 훨씬 더 키울 수도 있는 작업이라 흥미로운 사업입니다.

이 자료에서 다룬 사실

피겨 테크는 자동차 대출 같은 현실 대출자산을 표준화된 토큰으로 바꾸는 Figure Forge를 발표했고 Agora Data가 첫 고객으로 예정됐다. Provenance TVL은 15억4300만달러, YLDS 유통량은 5억9500만달러라고 적었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다. ⓑFigure Markets가 잘 돌아가고 있는지를 파악할 수 있는 YLDS 유통량 $595M입니다. 마찬가지로 계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다. 도어대시(DASH) 도어대시DASH은 Overweight을 유지합니다. 도어대시, "Dasher Tasks" 출시 도어대시가 "Dasher Tasks"를 출시했습니다. 당장의 EPS 성장에 영향을 줄 제품은 아닙니다만, 1~2년을 생각하면 새로운 전략입니다. 도어대시 플랫폼을 사용하는 배달원(Dasher)들이 배달만 하는 것이 아니라 현실 속의 AI 라벨러로서 보수를 받을 수 있게 하는 것입니다. 기업들이 도어대시에게 돈을 지불하고 그것의 일부를 배달원에게 지급하는 구조입니다. 기업들은 매장에 실제로 어떤 제품이 진열되어 있는지, 아니면 다른 지점의 매장 배치가 지난주와 어떻게 달라졌는지, 복잡한 주소로 배달할 때 문은 어디에 있는지, 단골 빵집이 공휴일에 실제로 영업을 하는지 등 다양한 문제들을 해결하고 돈을 주는 것입니다. 도어대시는 이 모든 것에 대한 데이터를 갖게 되며, 이를 AI 및 로봇에 입력하고 테크/소매/레스토랑 사업자 파트너들에게 판매할 수도 있습니다. 800만 명의 배달원들이 활동하면서 소일거리로 여러 Tasks들을 수행하고 배달 한 건당 수익을 높일 수 있는 기회이자, 도어대시 입장에서도 아예 새로운 사업이기도 하고 앞으로 리얼월드 데이터 수집 파이프라인의 규모를 훨씬 더 키울 수도 있는 작업이라 흥미로운 사업입니다.

그렇게 판단한 이유

서로 다른 대출을 같은 가치의 참여 토큰으로 만들면 DeFi에서 담보로 쓰기 어려운 현실 대출자산의 거래가 쉬워진다는 구조를 설명했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다. ⓑFigure Markets가 잘 돌아가고 있는지를 파악할 수 있는 YLDS 유통량 $595M입니다. 마찬가지로 계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다. 도어대시(DASH) 도어대시DASH은 Overweight을 유지합니다. 도어대시, "Dasher Tasks" 출시 도어대시가 "Dasher Tasks"를 출시했습니다. 당장의 EPS 성장에 영향을 줄 제품은 아닙니다만, 1~2년을 생각하면 새로운 전략입니다. 도어대시 플랫폼을 사용하는 배달원(Dasher)들이 배달만 하는 것이 아니라 현실 속의 AI 라벨러로서 보수를 받을 수 있게 하는 것입니다. 기업들이 도어대시에게 돈을 지불하고 그것의 일부를 배달원에게 지급하는 구조입니다. 기업들은 매장에 실제로 어떤 제품이 진열되어 있는지, 아니면 다른 지점의 매장 배치가 지난주와 어떻게 달라졌는지, 복잡한 주소로 배달할 때 문은 어디에 있는지, 단골 빵집이 공휴일에 실제로 영업을 하는지 등 다양한 문제들을 해결하고 돈을 주는 것입니다. 도어대시는 이 모든 것에 대한 데이터를 갖게 되며, 이를 AI 및 로봇에 입력하고 테크/소매/레스토랑 사업자 파트너들에게 판매할 수도 있습니다. 800만 명의 배달원들이 활동하면서 소일거리로 여러 Tasks들을 수행하고 배달 한 건당 수익을 높일 수 있는 기회이자, 도어대시 입장에서도 아예 새로운 사업이기도 하고 앞으로 리얼월드 데이터 수집 파이프라인의 규모를 훨씬 더 키울 수도 있는 작업이라 흥미로운 사업입니다.

발생발표·발생 후발생월 26-3

26-3 도어대시의 Dasher Tasks 출시

작성자의 핵심 판단

당장 EPS에 영향을 줄 제품은 아니지만 배달원 수입 기회와 현실 데이터 수집 파이프라인을 넓힐 수 있는 1~2년 관점의 새 전략으로 평가했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
도어대시는 일상적인 작업을 촬영하거나 다른 언어로 말하는 것을 녹음하는 활동도 제시하며 이에 대한 새로운 별도의 앱도 시범 운영 중입니다. 예를 들자면, ⓐ스페인어로 대화를 녹음하라고 하고 클립당 몇 달러를 주고, ⓑ마트를 걸어가면서 모든 선반을 촬영해주고 몇 달러를 주고, ⓒ빨래를 개는 모습을 30초~2분짜리로 찍고 몇 달러를 줄 수도 있습니다. 루멘텀(LITE) 루멘텀LITE은 Overweight을 유지합니다. 최근에 전해드린 광학 관련 자료들입니다. AI 인프라의 새로운 병목 '광학' : 앞으로의 2~3년 가파른 채택곡선 (트랜시버, OCS, CPO) (바로가기) 엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 AI 슈퍼컴퓨터 (바로가기) OFC 2026 : 광학이 중요해지고 있는 이유들, 태풍의 눈에 있는 두 가지 기업 분석 (바로가기) 최근 OFC 2026 컨퍼런스가 상당히 중요했기에 OFC 자료는 챙겨보시길 권해드립니다. 루멘텀 경영진이 OFC 2026에서 재무전망을 업데이트하면서 영업이익 레버리지가 애널리스트 추정 OPM 27%를 넘기는, OPM 42%까지도 가능할 것이라고 전망했습니다. 업계는 현재 InP 광학 레인이 병목입니다. OFC에서 루멘텀의 EML/CW 레이저 수주잔고가 2년 이상이라고 말했으므로 2027년 말까지 꽉찬 상황입니다.

이 자료에서 다룬 사실

도어대시는 배달원이 매장 진열, 주소, 영업 여부 같은 현실 정보를 수집해 보수를 받는 Dasher Tasks를 출시했고, 촬영·녹음 작업용 별도 앱도 시범 운영했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
도어대시는 일상적인 작업을 촬영하거나 다른 언어로 말하는 것을 녹음하는 활동도 제시하며 이에 대한 새로운 별도의 앱도 시범 운영 중입니다. 예를 들자면, ⓐ스페인어로 대화를 녹음하라고 하고 클립당 몇 달러를 주고, ⓑ마트를 걸어가면서 모든 선반을 촬영해주고 몇 달러를 주고, ⓒ빨래를 개는 모습을 30초~2분짜리로 찍고 몇 달러를 줄 수도 있습니다. 루멘텀(LITE) 루멘텀LITE은 Overweight을 유지합니다. 최근에 전해드린 광학 관련 자료들입니다. AI 인프라의 새로운 병목 '광학' : 앞으로의 2~3년 가파른 채택곡선 (트랜시버, OCS, CPO) (바로가기) 엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 AI 슈퍼컴퓨터 (바로가기) OFC 2026 : 광학이 중요해지고 있는 이유들, 태풍의 눈에 있는 두 가지 기업 분석 (바로가기) 최근 OFC 2026 컨퍼런스가 상당히 중요했기에 OFC 자료는 챙겨보시길 권해드립니다. 루멘텀 경영진이 OFC 2026에서 재무전망을 업데이트하면서 영업이익 레버리지가 애널리스트 추정 OPM 27%를 넘기는, OPM 42%까지도 가능할 것이라고 전망했습니다. 업계는 현재 InP 광학 레인이 병목입니다. OFC에서 루멘텀의 EML/CW 레이저 수주잔고가 2년 이상이라고 말했으므로 2027년 말까지 꽉찬 상황입니다.

그렇게 판단한 이유

기업이 지급한 보상의 일부를 배달원에게 주고, 수집 데이터는 AI·로봇에 입력하거나 사업자 파트너에게 판매할 수 있다는 사업 구조를 들었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
도어대시는 일상적인 작업을 촬영하거나 다른 언어로 말하는 것을 녹음하는 활동도 제시하며 이에 대한 새로운 별도의 앱도 시범 운영 중입니다. 예를 들자면, ⓐ스페인어로 대화를 녹음하라고 하고 클립당 몇 달러를 주고, ⓑ마트를 걸어가면서 모든 선반을 촬영해주고 몇 달러를 주고, ⓒ빨래를 개는 모습을 30초~2분짜리로 찍고 몇 달러를 줄 수도 있습니다. 루멘텀(LITE) 루멘텀LITE은 Overweight을 유지합니다. 최근에 전해드린 광학 관련 자료들입니다. AI 인프라의 새로운 병목 '광학' : 앞으로의 2~3년 가파른 채택곡선 (트랜시버, OCS, CPO) (바로가기) 엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 AI 슈퍼컴퓨터 (바로가기) OFC 2026 : 광학이 중요해지고 있는 이유들, 태풍의 눈에 있는 두 가지 기업 분석 (바로가기) 최근 OFC 2026 컨퍼런스가 상당히 중요했기에 OFC 자료는 챙겨보시길 권해드립니다. 루멘텀 경영진이 OFC 2026에서 재무전망을 업데이트하면서 영업이익 레버리지가 애널리스트 추정 OPM 27%를 넘기는, OPM 42%까지도 가능할 것이라고 전망했습니다. 업계는 현재 InP 광학 레인이 병목입니다. OFC에서 루멘텀의 EML/CW 레이저 수주잔고가 2년 이상이라고 말했으므로 2027년 말까지 꽉찬 상황입니다.

발생발표·발생 후발생월 26-3

26-3 엔비디아의 Vera Rubin 생산·Pod 전략 발표

작성자의 핵심 판단

칩·랙을 넘어 Pod와 Factory 단위로 최적화하는 방향, LPX 우선 배치와 생태계 통합은 Agentic AI 워크로드를 겨냥한 변화라고 평가했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
Magnificent 7 Vera Rubin Pod, GPT-5.4 mini/nano, 젠슨 황의 $250K 토큰 발언, 테라팹 *왼쪽 테이블 : 2026년 3월 22일자로 EPS 추정치를 변경했습니다. *오른쪽 차트 : Mag 7 기업들의 CY26, CY27 순이익 차트입니다. 엔비디아, 26년 PER 19배 / Overweight 엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 슈퍼컴퓨터 (바로가기) 엔비디아 GTC 2026 Preview : 새로운 시대, 새로운 패러다임 (바로가기) AI 사이클 한 눈에 보기, SemiAnalysis 인터뷰 : "거품은 없다. AI ARR $100B가 온다" (바로가기) 엔비디아 4Q25 실적발표 : 담백한 실적발표, 핵심은 모두 그린라이트 (바로가기) 엔비디아 4Q25 Preview : 컴퓨팅이 곧 매출인 시대, 결국 엔비디아의 시간은 온다 (바로가기) GTC 2026 리뷰 : Chip → Rack → Pod → Factory(Feynman 너머) 7개의 칩, 5개의 랙, 하나의 팟을 구성하는 것까지가 핵심입니다. Hopper에서는 칩 단위로 최적화된 제품을 팔았고, Blackwell에서는 랙 단위로 최적화된 제품을 팔았으며, Rubin에서는 포드 단위로 최적화된 제품을 팔을 예정입니다.
원문 구간 2
Agentic AI 워크로드를 선점하기 위한 방향입니다. NVIDIA KVTC에 대해서는 메모리와 관련된 이슈이므로 자세한 내용은 위의 마이크론/샌디스크 파트에 남겼습니다. 엔비디아 입장에서는 좋은 방향입니다. GTC 2026 Analyst 컨퍼런스콜 GTC 2026 이후 Analyst Q&A 세션에서 밝힌 몇 개의 디테일을 더하면, 2025~2027년까지의 $1T+ Blackwell/Rubin 수주잔고는 말그대로 'Blackwell과 Rubin'에만 해당하는 값이며, Groq LPX 랙, Vera CPU 랙, BlueField STX 랙 등은 포함되지 않은 보수적인 수치라고 말했습니다. 젠슨 황은 BofA 애널리스트와의 Q&A에서 만약 Rubin으로 인한 시장이 $1T라면, Groq LPX가 추가되면 시장이 $1.25T가 되고, 스토리지와 CPU를 추가하면 TAM이 $1.5T가 될 거라고 봤습니다. 5개의 랙 스케일 제품을 MGX ETL 구조 덕에 독립적으로 판매하기 때문에 생각보다 Groq LPX + CPU + STX 랙을 합친 규모가 클 것이라 시사한 내용입니다. Vera Rubin은 이미 생산 단계(in full production)에 있기 때문에, Vera Rubin이 3Q26에 출하되기 시작할 Groq LPX보다 먼저 출하될 예정입니다.
원문 구간 3
Rubin Ultra 칩도 taping out 중입니다. 각종 생산에 대한 부분은 중요하니 정확하게 따로 짚자면, "GB300을 양산하면서 동시에 VR200 랙도 양산할 예정입니다. 현재 저희는 양산 단계에 진입했습니다." ("And so we're going to crank out these Vera Rubin racks while we're cranking out the GB300 racks. We are in full production.") "차세대 Rubin인 Rubin Ultra는 현재 테이프 아웃 작업이 진행 중입니다."("The next generation of Rubin with Rubin Ultra, we have the Rubin Ultra chip, which is coming -- which is taping out.") 무료/기본 구독자는 high throughput을 강조한 Rubin이 담당하고, 프리미엄 티어는 Rubin + LPX를 통해서 고가의 고성능 토큰을 생성하는 쪽으로 도입될 예정입니다. 개인적으로 느끼기에는 이게 NVL72 당시의 Scale-up 혁신보다 훨씬 더 파괴적인 변화가 될 거라 예상합니다. 주주환원에 대해서는 우선적으로 공급망 확보와 생태계 성장에 투자되지만 투자 약속이 모두 이행된 이후에 남는 FCF의 50% 수준을 자사주 매입과 배당을 통해 주주에게 환원할 계획이라 말했습니다.

이 자료에서 다룬 사실

엔비디아는 GTC 2026에서 VR200 NVL72, LPX, Vera CPU, BlueField STX, Spectrum SPX의 다섯 랙으로 Vera Rubin Pod를 구성한다고 설명했고, Vera Rubin은 양산 단계이며 Rubin Ultra는 테이프아웃 중이라고 밝혔다.

근거 보기 3

원문 구간 1
Magnificent 7 Vera Rubin Pod, GPT-5.4 mini/nano, 젠슨 황의 $250K 토큰 발언, 테라팹 *왼쪽 테이블 : 2026년 3월 22일자로 EPS 추정치를 변경했습니다. *오른쪽 차트 : Mag 7 기업들의 CY26, CY27 순이익 차트입니다. 엔비디아, 26년 PER 19배 / Overweight 엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 슈퍼컴퓨터 (바로가기) 엔비디아 GTC 2026 Preview : 새로운 시대, 새로운 패러다임 (바로가기) AI 사이클 한 눈에 보기, SemiAnalysis 인터뷰 : "거품은 없다. AI ARR $100B가 온다" (바로가기) 엔비디아 4Q25 실적발표 : 담백한 실적발표, 핵심은 모두 그린라이트 (바로가기) 엔비디아 4Q25 Preview : 컴퓨팅이 곧 매출인 시대, 결국 엔비디아의 시간은 온다 (바로가기) GTC 2026 리뷰 : Chip → Rack → Pod → Factory(Feynman 너머) 7개의 칩, 5개의 랙, 하나의 팟을 구성하는 것까지가 핵심입니다. Hopper에서는 칩 단위로 최적화된 제품을 팔았고, Blackwell에서는 랙 단위로 최적화된 제품을 팔았으며, Rubin에서는 포드 단위로 최적화된 제품을 팔을 예정입니다.
원문 구간 2
여기서 랙과 랙을 연결하는 것이, 구글은 OCS를 통한 Scale-up이었고 TPU v7에서 랙당 TPU 64개를 144개 엮어 9,216개를 하나의 포드로 구성 엔비디아도 광학(CPO, Spectrum-6 CPO Switch)을 통해서 Scale-up을 적용할 것입니다 VR200(Rubin)에서 랙당 GPU 72개를 8개 엮어 576개를 하나의 포드로 구성 VR300(Rubin Ultra)에서 랙당 GPU 144개를 8개 엮어 1,152개를 하나의 포드로 구성 5개의 랙으로 구성하는 'NVIDIA Vera Rubin Pod' 그래서 이제 제품들을 하나의 랙에 여러 트레이를 넣는 구조가 아니라, 여러 개의 랙으로 확장하는 제품을 만들고 있습니다. ⓐVR200 NVL72 랙(GPU) ⓑLPX 랙(LPU) ⓒVera CPU 랙(CPU) ⓓBlueField STX 랙(DPU-스토리지) ⓔSpectrum SPX 랙(Spectrum-X Switch)입니다. 도메인의 사이즈를 키우는 것이 컴퓨팅 성능 향상에 중요하기도 하고, 분산 추론 환경을 어떻게 잘 구현하느냐가 워낙 중요해졌기에 포드 단위를 하나의 단위로 보고 작업한 결과입니다. 또한 LPX를 통해서 기존에 도달할 수 없었던 새로운 파레토 프론티어를 만들어냈습니다. 과거에는 전력 대비 혹은 비용 대비 토큰 생산만 중요했는데 이제는 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라서 같은 백만 토큰이라도 창출하는 매출과 이익의 규모가 달라지면서 이를 서비스하기 위한 새로운 하드웨어를 Vera Rubin 포드 내에 하나의 랙으로 넣어서 가능해졌습니다.
원문 구간 3
Rubin Ultra 칩도 taping out 중입니다. 각종 생산에 대한 부분은 중요하니 정확하게 따로 짚자면, "GB300을 양산하면서 동시에 VR200 랙도 양산할 예정입니다. 현재 저희는 양산 단계에 진입했습니다." ("And so we're going to crank out these Vera Rubin racks while we're cranking out the GB300 racks. We are in full production.") "차세대 Rubin인 Rubin Ultra는 현재 테이프 아웃 작업이 진행 중입니다."("The next generation of Rubin with Rubin Ultra, we have the Rubin Ultra chip, which is coming -- which is taping out.") 무료/기본 구독자는 high throughput을 강조한 Rubin이 담당하고, 프리미엄 티어는 Rubin + LPX를 통해서 고가의 고성능 토큰을 생성하는 쪽으로 도입될 예정입니다. 개인적으로 느끼기에는 이게 NVL72 당시의 Scale-up 혁신보다 훨씬 더 파괴적인 변화가 될 거라 예상합니다. 주주환원에 대해서는 우선적으로 공급망 확보와 생태계 성장에 투자되지만 투자 약속이 모두 이행된 이후에 남는 FCF의 50% 수준을 자사주 매입과 배당을 통해 주주에게 환원할 계획이라 말했습니다.

그렇게 판단한 이유

2025~2027년 1조달러 이상 Blackwell·Rubin 수주잔고에는 다른 랙이 빠져 있으며, LPX·CPU·스토리지를 더하면 시장이 커질 수 있다는 젠슨 황의 설명을 근거로 들었다.

근거 보기 2

원문 구간 1
Agentic AI 워크로드를 선점하기 위한 방향입니다. NVIDIA KVTC에 대해서는 메모리와 관련된 이슈이므로 자세한 내용은 위의 마이크론/샌디스크 파트에 남겼습니다. 엔비디아 입장에서는 좋은 방향입니다. GTC 2026 Analyst 컨퍼런스콜 GTC 2026 이후 Analyst Q&A 세션에서 밝힌 몇 개의 디테일을 더하면, 2025~2027년까지의 $1T+ Blackwell/Rubin 수주잔고는 말그대로 'Blackwell과 Rubin'에만 해당하는 값이며, Groq LPX 랙, Vera CPU 랙, BlueField STX 랙 등은 포함되지 않은 보수적인 수치라고 말했습니다. 젠슨 황은 BofA 애널리스트와의 Q&A에서 만약 Rubin으로 인한 시장이 $1T라면, Groq LPX가 추가되면 시장이 $1.25T가 되고, 스토리지와 CPU를 추가하면 TAM이 $1.5T가 될 거라고 봤습니다. 5개의 랙 스케일 제품을 MGX ETL 구조 덕에 독립적으로 판매하기 때문에 생각보다 Groq LPX + CPU + STX 랙을 합친 규모가 클 것이라 시사한 내용입니다. Vera Rubin은 이미 생산 단계(in full production)에 있기 때문에, Vera Rubin이 3Q26에 출하되기 시작할 Groq LPX보다 먼저 출하될 예정입니다.
원문 구간 2
Rubin Ultra 칩도 taping out 중입니다. 각종 생산에 대한 부분은 중요하니 정확하게 따로 짚자면, "GB300을 양산하면서 동시에 VR200 랙도 양산할 예정입니다. 현재 저희는 양산 단계에 진입했습니다." ("And so we're going to crank out these Vera Rubin racks while we're cranking out the GB300 racks. We are in full production.") "차세대 Rubin인 Rubin Ultra는 현재 테이프 아웃 작업이 진행 중입니다."("The next generation of Rubin with Rubin Ultra, we have the Rubin Ultra chip, which is coming -- which is taping out.") 무료/기본 구독자는 high throughput을 강조한 Rubin이 담당하고, 프리미엄 티어는 Rubin + LPX를 통해서 고가의 고성능 토큰을 생성하는 쪽으로 도입될 예정입니다. 개인적으로 느끼기에는 이게 NVL72 당시의 Scale-up 혁신보다 훨씬 더 파괴적인 변화가 될 거라 예상합니다. 주주환원에 대해서는 우선적으로 공급망 확보와 생태계 성장에 투자되지만 투자 약속이 모두 이행된 이후에 남는 FCF의 50% 수준을 자사주 매입과 배당을 통해 주주에게 환원할 계획이라 말했습니다.

발생발표·발생 후발생월 26-3

26-3 오픈AI GPT-5.4-mini·nano 출시

작성자의 핵심 판단

작은 모델은 단독 활용보다 대형 모델이 계획·조율하고 다수의 작은 모델이 단순 작업을 맡는 멀티에이전트 구조에서 쓰일 수 있다고 보았다.

근거 보기 1

원문 구간 1
코파일럿에 집중하는 마이크로소프트 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 코파일럿에 대해서 더 신경쓰기 위해 조직 개편 중입니다. 기존에 각각의 앱에서 코파일럿을 발전시키고 있었던 코파일럿 관리자를 총괄 부사장으로 승진하여 나델라 CEO에게 직접 보고하게 했습니다. 대신 무스타파 슐레이만은 원래 코파일럿과 마이크로소프트 자체 LLM 구축을 동시에 맡았어야 했는데, 앞으로는 첨단 AI 모델 훈련에 집중할 계획입니다. 오픈AI, GPT-5.4-mini, nano 출시 오픈AI가 GPT-5.4-mini, GPT-5.4-nano를 발표했습니다. 작은 모델은 그 자체로는 실용성이 낮습니다. 대신 코드 생성이나 classification, data extraction, ranking 등 각종 서브 에이전트 작업에 함께 사용하기 좋은 모델입니다. 이에 아예 소개글에도 빠른 응답성을 요구하는 코딩 어시스턴트, 스크린샷을 캡처하고 해석하는 Computer Use, 실시간 이미지 기반 추론하는 멀티모달 작업 등에 사용하기 좋은 모델이라고 정리했습니다. 벤치마크도 보시면 아예 코딩쪽에 특화했습니다. GPT-5.4-mini, nano를 출시하기 하루 전에 Codex에서 subagent 기능을 공개했었습니다. 예를 들어서 계획, 실행, 조율 등은 GPT-5.4급 대형 모델 혹은 GPT-5.3-Codex가 하되, 멀티 에이전트 환경을 구현하고 10~100개의 GPT-5.4-mini, nano가 쉬운 작업들을 맡아서 작업하는 구조입니다.

이 자료에서 다룬 사실

오픈AI는 GPT-5.4-mini와 nano를 발표했으며 코딩 보조, Computer Use, 이미지 기반 추론과 코드 생성·분류·데이터 추출·랭킹 같은 작업에 적합하다고 소개했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
코파일럿에 집중하는 마이크로소프트 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 코파일럿에 대해서 더 신경쓰기 위해 조직 개편 중입니다. 기존에 각각의 앱에서 코파일럿을 발전시키고 있었던 코파일럿 관리자를 총괄 부사장으로 승진하여 나델라 CEO에게 직접 보고하게 했습니다. 대신 무스타파 슐레이만은 원래 코파일럿과 마이크로소프트 자체 LLM 구축을 동시에 맡았어야 했는데, 앞으로는 첨단 AI 모델 훈련에 집중할 계획입니다. 오픈AI, GPT-5.4-mini, nano 출시 오픈AI가 GPT-5.4-mini, GPT-5.4-nano를 발표했습니다. 작은 모델은 그 자체로는 실용성이 낮습니다. 대신 코드 생성이나 classification, data extraction, ranking 등 각종 서브 에이전트 작업에 함께 사용하기 좋은 모델입니다. 이에 아예 소개글에도 빠른 응답성을 요구하는 코딩 어시스턴트, 스크린샷을 캡처하고 해석하는 Computer Use, 실시간 이미지 기반 추론하는 멀티모달 작업 등에 사용하기 좋은 모델이라고 정리했습니다. 벤치마크도 보시면 아예 코딩쪽에 특화했습니다. GPT-5.4-mini, nano를 출시하기 하루 전에 Codex에서 subagent 기능을 공개했었습니다. 예를 들어서 계획, 실행, 조율 등은 GPT-5.4급 대형 모델 혹은 GPT-5.3-Codex가 하되, 멀티 에이전트 환경을 구현하고 10~100개의 GPT-5.4-mini, nano가 쉬운 작업들을 맡아서 작업하는 구조입니다.

그렇게 판단한 이유

Codex의 subagent 기능 공개와 연결해 대형 모델과 10~100개 작은 모델의 역할 분담 구조를 예시로 들었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
코파일럿에 집중하는 마이크로소프트 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 코파일럿에 대해서 더 신경쓰기 위해 조직 개편 중입니다. 기존에 각각의 앱에서 코파일럿을 발전시키고 있었던 코파일럿 관리자를 총괄 부사장으로 승진하여 나델라 CEO에게 직접 보고하게 했습니다. 대신 무스타파 슐레이만은 원래 코파일럿과 마이크로소프트 자체 LLM 구축을 동시에 맡았어야 했는데, 앞으로는 첨단 AI 모델 훈련에 집중할 계획입니다. 오픈AI, GPT-5.4-mini, nano 출시 오픈AI가 GPT-5.4-mini, GPT-5.4-nano를 발표했습니다. 작은 모델은 그 자체로는 실용성이 낮습니다. 대신 코드 생성이나 classification, data extraction, ranking 등 각종 서브 에이전트 작업에 함께 사용하기 좋은 모델입니다. 이에 아예 소개글에도 빠른 응답성을 요구하는 코딩 어시스턴트, 스크린샷을 캡처하고 해석하는 Computer Use, 실시간 이미지 기반 추론하는 멀티모달 작업 등에 사용하기 좋은 모델이라고 정리했습니다. 벤치마크도 보시면 아예 코딩쪽에 특화했습니다. GPT-5.4-mini, nano를 출시하기 하루 전에 Codex에서 subagent 기능을 공개했었습니다. 예를 들어서 계획, 실행, 조율 등은 GPT-5.4급 대형 모델 혹은 GPT-5.3-Codex가 하되, 멀티 에이전트 환경을 구현하고 10~100개의 GPT-5.4-mini, nano가 쉬운 작업들을 맡아서 작업하는 구조입니다.

발생발표·발생 후발생월 26-3

26-3 오픈AI와 AWS의 정부용 LLM 서비스 계약

작성자의 핵심 판단

계약 규모는 작지만 정부 수주에 필요한 보안·데이터 관리 수준을 보여주는 인증 성격이 있을 수 있으며, CSP 경쟁에서 오픈AI가 이득을 볼 수 있다고 판단했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
아마존, 26년 PER 26배 / Neutral 아마존 4Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기) 아마존 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기) 아마존 2Q25 실적발표 : 물류혁신의 3단계 진입, AWS의 현 상태 체크 (바로가기) AWS와의 밀월을 강화하는 오픈AI 오픈AI가 AWS와 새로운 계약을 맺었습니다. 정부의 기밀/비기밀용 LLM 서비스에 대해서 AWS를 통해서 판매할 수 있게 된 것입니다. 오픈AI 입장에서나 AWS 입장에서나 계약규모 자체는 수백만 달러 규모라 많지 않습니다만, 정부계약 수주는 대기업 고객들에게 일종의 높은 스펙(주로 사이버보안 및 데이터 관리 수준에 대한)을 요구하는 입찰환경에서 수주에 성공한 인증 마크 같은 것이라 성공할 경우 좋습니다. 추론 수요를 독점할 거라 생각했던 마이크로소프트의 불만 마이크로소프트가 공식적으로 오픈AI-AWS 딜의 핵심인 Stateful 제품 정의에 대해서 "오픈AI가 법적 의무를 준수하는 것의 중요성을 이해하고 존중한다고 생각한다"고 말했습니다. 마이크로소프트 입장에서는 당연하게도 오픈AI-AWS 밀월을 탐탁치 않아할 수밖에 없습니다. 2025년 10월 28일에 맺었던 계약은 마이크로소프트가 오픈AI의 프론티어 모델에 대한 독점 파트너 지위를 갖고 Azure API 독점권 및 주요 IP 권한을 2032년까지 갖고 있는다는 조건의 구조 변경이었기 때문입니다.
원문 구간 2
마이크로소프트는 이를 '사실상 오픈AI의 추론 수요는 내가 갖는 것'이라고 생각했고, 오픈AI는 이 계약의 세부내용상 'Stateless 상태의 API 사용만 Azure를 통해 독점하는 것'이라고 해석할 수 있는 여지를 남겨둔 것으로 추정됩니다. 오픈AI는 아마존과 계약을 맺는 것은 Stateful 제품은 API를 파는 게 아니라, 맞춤형 AI 애플리케이션 개발 툴들을 파는 것이니 상관이 없다는 입장입니다. 두 기업이 당연히 각각 법률 검토는 받았을 것이니 어떻게 될지는 봐야겠지만, 어쨌든 이러한 계약으로 인해서 이득을 보는 건 오픈AI입니다. 갑과 을의 위치가 바뀌고 있는 중 오픈AI의 모델을 가지고 서비스하려고 하는 마이크로소프트와 아마존 간의 경쟁으로 인해서 오픈AI는 아마존으로부터 이미 현금 $15B(IPO 시 조건부로 $50B까지 가능)도 받았고, Trainium 3/4에 대한 우선 할당까지 받았습니다. 그리고 AWS는 다른 CSP들이 하지 않았던 규모로 아예 오픈AI의 추론 환경에 맞춰서 ASIC 인프라 설계(Trainium 및 EFA)까지 하고 있습니다. 2025년 상반기까지는 하이퍼스케일러들이 갑이고 AI Labs들이 을이었는데, 하반기에 접어들면서 갑과 을이 바뀌는 상황이 시작됐다는 내용을 <네오클라우드 뜯어보기 #2 : 새로운 시대의 AI 계급도, 전력을 돈으로 바꾼 Powered Shell>에서 전해드린 바 있습니다.
원문 구간 3
어쨌든 현재로서 자체 데이터센터를 구축하려면 돈이 너무 많이 드니까, 당분간은 AI Labs가 해야 할 CapEx를 OpEx형태로 바꿔서 CSP들이 레버리지를 일으키도록 하는 구조 자체는 다년간 더 유지할 것으로 예상합니다. 기업들 입장에서도 성과가 바로바로 보이니 사용량을 가파르게 늘리는 중 우버 엔지니어링 팀이 최근 Agentic AI 도입을 크게 늘리고 있습니다. 현재 매주 1,800건의 코드 변경이 우버 내부 코딩 에이전트에 의해서 100% 작성되고 있고, 전체 엔지니어가 사용하는 도구 95%에 AI가 도입되어 있습니다. 흥미로운 건 이것이 경영진이 하라고 해서 하는 Top-down식 추진이 아니라 엔지니어들이 자신의 생산성을 끌어올리기 위한 Bottom-up 방식으로 채택이 일어나고 있다는 것입니다. Claude Code 사용량이 2개월 사이 2배로 늘었습니다. CFO들 입장에서도 AI 투자에서 가치를 얻고 있는지 아닌지 실시간 지표들로 확인할 수 있기 때문에 더 많은 예산 할당을 빠르게 집행하고 있습니다. 젠슨 황 '연봉 $500K 엔지니어면 토큰 $250K쯤은 쓰고 있어야 한다' 젠슨 황이 최근 "만약 연간 $500K 연봉 엔지니어가 최소 $250K 상당의 토큰을 사용하지 않는다면, 이건 심각하게 우려할 만한 상황입니다.

이 자료에서 다룬 사실

오픈AI와 AWS는 정부의 기밀·비기밀용 LLM 서비스를 AWS를 통해 판매하는 새 계약을 맺었다. 원문은 규모를 수백만달러로 적었고, AWS가 오픈AI에 현금 150억달러와 Trainium 3·4 우선 할당을 제공했다고 서술했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
아마존, 26년 PER 26배 / Neutral 아마존 4Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기) 아마존 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기) 아마존 2Q25 실적발표 : 물류혁신의 3단계 진입, AWS의 현 상태 체크 (바로가기) AWS와의 밀월을 강화하는 오픈AI 오픈AI가 AWS와 새로운 계약을 맺었습니다. 정부의 기밀/비기밀용 LLM 서비스에 대해서 AWS를 통해서 판매할 수 있게 된 것입니다. 오픈AI 입장에서나 AWS 입장에서나 계약규모 자체는 수백만 달러 규모라 많지 않습니다만, 정부계약 수주는 대기업 고객들에게 일종의 높은 스펙(주로 사이버보안 및 데이터 관리 수준에 대한)을 요구하는 입찰환경에서 수주에 성공한 인증 마크 같은 것이라 성공할 경우 좋습니다. 추론 수요를 독점할 거라 생각했던 마이크로소프트의 불만 마이크로소프트가 공식적으로 오픈AI-AWS 딜의 핵심인 Stateful 제품 정의에 대해서 "오픈AI가 법적 의무를 준수하는 것의 중요성을 이해하고 존중한다고 생각한다"고 말했습니다. 마이크로소프트 입장에서는 당연하게도 오픈AI-AWS 밀월을 탐탁치 않아할 수밖에 없습니다. 2025년 10월 28일에 맺었던 계약은 마이크로소프트가 오픈AI의 프론티어 모델에 대한 독점 파트너 지위를 갖고 Azure API 독점권 및 주요 IP 권한을 2032년까지 갖고 있는다는 조건의 구조 변경이었기 때문입니다.
원문 구간 2
어쨌든 현재로서 자체 데이터센터를 구축하려면 돈이 너무 많이 드니까, 당분간은 AI Labs가 해야 할 CapEx를 OpEx형태로 바꿔서 CSP들이 레버리지를 일으키도록 하는 구조 자체는 다년간 더 유지할 것으로 예상합니다. 기업들 입장에서도 성과가 바로바로 보이니 사용량을 가파르게 늘리는 중 우버 엔지니어링 팀이 최근 Agentic AI 도입을 크게 늘리고 있습니다. 현재 매주 1,800건의 코드 변경이 우버 내부 코딩 에이전트에 의해서 100% 작성되고 있고, 전체 엔지니어가 사용하는 도구 95%에 AI가 도입되어 있습니다. 흥미로운 건 이것이 경영진이 하라고 해서 하는 Top-down식 추진이 아니라 엔지니어들이 자신의 생산성을 끌어올리기 위한 Bottom-up 방식으로 채택이 일어나고 있다는 것입니다. Claude Code 사용량이 2개월 사이 2배로 늘었습니다. CFO들 입장에서도 AI 투자에서 가치를 얻고 있는지 아닌지 실시간 지표들로 확인할 수 있기 때문에 더 많은 예산 할당을 빠르게 집행하고 있습니다. 젠슨 황 '연봉 $500K 엔지니어면 토큰 $250K쯤은 쓰고 있어야 한다' 젠슨 황이 최근 "만약 연간 $500K 연봉 엔지니어가 최소 $250K 상당의 토큰을 사용하지 않는다면, 이건 심각하게 우려할 만한 상황입니다.

그렇게 판단한 이유

마이크로소프트는 Azure의 독점 범위와 Stateful 제품 해석을 달리할 수 있으며, AI Labs가 자체 데이터센터 CAPEX를 CSP의 OPEX로 전환하는 구조가 이어질 수 있다고 전망했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
마이크로소프트는 이를 '사실상 오픈AI의 추론 수요는 내가 갖는 것'이라고 생각했고, 오픈AI는 이 계약의 세부내용상 'Stateless 상태의 API 사용만 Azure를 통해 독점하는 것'이라고 해석할 수 있는 여지를 남겨둔 것으로 추정됩니다. 오픈AI는 아마존과 계약을 맺는 것은 Stateful 제품은 API를 파는 게 아니라, 맞춤형 AI 애플리케이션 개발 툴들을 파는 것이니 상관이 없다는 입장입니다. 두 기업이 당연히 각각 법률 검토는 받았을 것이니 어떻게 될지는 봐야겠지만, 어쨌든 이러한 계약으로 인해서 이득을 보는 건 오픈AI입니다. 갑과 을의 위치가 바뀌고 있는 중 오픈AI의 모델을 가지고 서비스하려고 하는 마이크로소프트와 아마존 간의 경쟁으로 인해서 오픈AI는 아마존으로부터 이미 현금 $15B(IPO 시 조건부로 $50B까지 가능)도 받았고, Trainium 3/4에 대한 우선 할당까지 받았습니다. 그리고 AWS는 다른 CSP들이 하지 않았던 규모로 아예 오픈AI의 추론 환경에 맞춰서 ASIC 인프라 설계(Trainium 및 EFA)까지 하고 있습니다. 2025년 상반기까지는 하이퍼스케일러들이 갑이고 AI Labs들이 을이었는데, 하반기에 접어들면서 갑과 을이 바뀌는 상황이 시작됐다는 내용을 <네오클라우드 뜯어보기 #2 : 새로운 시대의 AI 계급도, 전력을 돈으로 바꾼 Powered Shell>에서 전해드린 바 있습니다.
원문 구간 2
어쨌든 현재로서 자체 데이터센터를 구축하려면 돈이 너무 많이 드니까, 당분간은 AI Labs가 해야 할 CapEx를 OpEx형태로 바꿔서 CSP들이 레버리지를 일으키도록 하는 구조 자체는 다년간 더 유지할 것으로 예상합니다. 기업들 입장에서도 성과가 바로바로 보이니 사용량을 가파르게 늘리는 중 우버 엔지니어링 팀이 최근 Agentic AI 도입을 크게 늘리고 있습니다. 현재 매주 1,800건의 코드 변경이 우버 내부 코딩 에이전트에 의해서 100% 작성되고 있고, 전체 엔지니어가 사용하는 도구 95%에 AI가 도입되어 있습니다. 흥미로운 건 이것이 경영진이 하라고 해서 하는 Top-down식 추진이 아니라 엔지니어들이 자신의 생산성을 끌어올리기 위한 Bottom-up 방식으로 채택이 일어나고 있다는 것입니다. Claude Code 사용량이 2개월 사이 2배로 늘었습니다. CFO들 입장에서도 AI 투자에서 가치를 얻고 있는지 아닌지 실시간 지표들로 확인할 수 있기 때문에 더 많은 예산 할당을 빠르게 집행하고 있습니다. 젠슨 황 '연봉 $500K 엔지니어면 토큰 $250K쯤은 쓰고 있어야 한다' 젠슨 황이 최근 "만약 연간 $500K 연봉 엔지니어가 최소 $250K 상당의 토큰을 사용하지 않는다면, 이건 심각하게 우려할 만한 상황입니다.

발생발표·발생 후발생월 26-3

26-3 메타 사내 에이전트의 내부 데이터 노출

작성자의 핵심 판단

사외 유출은 아니어서 마이너한 이슈로 구분했지만, 사내 AI 에이전트가 승인 없이 움직이는 과정에서 중요 데이터가 권한 없는 직원에게 노출됐다고 전했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
메타 내부적으로도 내부 게시판에 직원들이 발견한 새로운 AI 사용 사례, AI를 이용해 개발한 새로운 도구를 서로 공유하는 게시물이 많이 업로드되고 있습니다. 메타에서 오랫동안 일했던 개발자들은 "마치 이러한 분위기가 Facebook 초기 시절이었던 때를 떠올리게 한다"고 회상했습니다. OpenClaw를 사내망에서 사용할 수 있게 수정한 'My Claw' 개인 에이전트 도구도 널리 쓰이고, Claude를 기반으로 제작한, 챗봇과 에이전트 중간쯤인 'Second Brain'도 주목받고 있습니다. 사내 에이전트를 통한 데이터 유출 워낙 여러 작업에서 AI를 사용하다보니, 메타 내부에서 AI 에이전트인 My Claw가 승인 없이 움직이면서 회사 및 고객 중요 데이터가 '데이터 접근 권한이 없는 메타 직원들'에게 노출되는 일이 발생했습니다. 외부로 유출된 것은 아니기에 마이너한 이슈입니다. 경위를 살펴보면 메타의 소프트웨어 엔지니어가 사내 에이전트 도구 'My Claw'를 사용하여 다른 직원들이 내부 토론 포럼에 올린 기술적인 질문에 알아서 답하도록 하다가 발생했습니다.
원문 구간 2
해당 직원의 승인 없이 기술적인 문제에 대해서 조언을 하는 과정에서 일부 중요 데이터가 메타 내부 토론 포럼에 올라온 것입니다. 테슬라, 26년 PER 179배 / Underweight 테슬라 4Q25 실적발표 : AI 초가속을 진심으로 믿는다면, 피할 수 없는 CAPEX (바로가기) 테슬라 3Q25 실적발표 : 머스크의 새로운 24개월 로드맵, 합리적인 기대는 어디일까? (바로가기) 테슬라 2Q25 실적발표 : 트럼프 OBBBA의 네 가지 역풍, 머스크의 고민 (바로가기) 일론 머스크의 테라팹 구상 발표 주말에 테라팹을 발표했습니다. 2026년 올해 연간으로 추가되는 컴퓨팅 규모가 20GW인데, 앞으로 테슬라 차량에 탑재될 칩 + 옵티머스에 탑재할 칩 + xAI가 사용할 칩 + 스페이스X가 사용할 칩들의 수요를 생각하면 앞으로 내부적으로 사용할 칩 수요만 하더라도 연간 1TW가 된다는 것이 자체적으로 테라팹을 구상하려는 이유입니다. 테라팹 운영 계획 텍사스 오스틴에 들어설 이 테라팹은 로직, 메모리, 패키징, 테스트, 마스크 생산 장비를 단일 건물에 통합하는 거대한 올인원 시설이 될 예정입니다.

이 자료에서 다룬 사실

메타의 My Claw가 다른 직원의 기술 질문에 자동 답변하는 과정에서 회사 및 고객 중요 데이터 일부가 내부 토론 포럼에 올라가 데이터 접근 권한이 없는 직원에게 노출됐다고 서술했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
해당 직원의 승인 없이 기술적인 문제에 대해서 조언을 하는 과정에서 일부 중요 데이터가 메타 내부 토론 포럼에 올라온 것입니다. 테슬라, 26년 PER 179배 / Underweight 테슬라 4Q25 실적발표 : AI 초가속을 진심으로 믿는다면, 피할 수 없는 CAPEX (바로가기) 테슬라 3Q25 실적발표 : 머스크의 새로운 24개월 로드맵, 합리적인 기대는 어디일까? (바로가기) 테슬라 2Q25 실적발표 : 트럼프 OBBBA의 네 가지 역풍, 머스크의 고민 (바로가기) 일론 머스크의 테라팹 구상 발표 주말에 테라팹을 발표했습니다. 2026년 올해 연간으로 추가되는 컴퓨팅 규모가 20GW인데, 앞으로 테슬라 차량에 탑재될 칩 + 옵티머스에 탑재할 칩 + xAI가 사용할 칩 + 스페이스X가 사용할 칩들의 수요를 생각하면 앞으로 내부적으로 사용할 칩 수요만 하더라도 연간 1TW가 된다는 것이 자체적으로 테라팹을 구상하려는 이유입니다. 테라팹 운영 계획 텍사스 오스틴에 들어설 이 테라팹은 로직, 메모리, 패키징, 테스트, 마스크 생산 장비를 단일 건물에 통합하는 거대한 올인원 시설이 될 예정입니다.

그렇게 판단한 이유

사내 에이전트 사용이 넓어지는 환경에서 승인 없이 조언하는 기능이 사건의 경위였다고 설명했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
메타 내부적으로도 내부 게시판에 직원들이 발견한 새로운 AI 사용 사례, AI를 이용해 개발한 새로운 도구를 서로 공유하는 게시물이 많이 업로드되고 있습니다. 메타에서 오랫동안 일했던 개발자들은 "마치 이러한 분위기가 Facebook 초기 시절이었던 때를 떠올리게 한다"고 회상했습니다. OpenClaw를 사내망에서 사용할 수 있게 수정한 'My Claw' 개인 에이전트 도구도 널리 쓰이고, Claude를 기반으로 제작한, 챗봇과 에이전트 중간쯤인 'Second Brain'도 주목받고 있습니다. 사내 에이전트를 통한 데이터 유출 워낙 여러 작업에서 AI를 사용하다보니, 메타 내부에서 AI 에이전트인 My Claw가 승인 없이 움직이면서 회사 및 고객 중요 데이터가 '데이터 접근 권한이 없는 메타 직원들'에게 노출되는 일이 발생했습니다. 외부로 유출된 것은 아니기에 마이너한 이슈입니다. 경위를 살펴보면 메타의 소프트웨어 엔지니어가 사내 에이전트 도구 'My Claw'를 사용하여 다른 직원들이 내부 토론 포럼에 올린 기술적인 질문에 알아서 답하도록 하다가 발생했습니다.
원문 구간 2
해당 직원의 승인 없이 기술적인 문제에 대해서 조언을 하는 과정에서 일부 중요 데이터가 메타 내부 토론 포럼에 올라온 것입니다. 테슬라, 26년 PER 179배 / Underweight 테슬라 4Q25 실적발표 : AI 초가속을 진심으로 믿는다면, 피할 수 없는 CAPEX (바로가기) 테슬라 3Q25 실적발표 : 머스크의 새로운 24개월 로드맵, 합리적인 기대는 어디일까? (바로가기) 테슬라 2Q25 실적발표 : 트럼프 OBBBA의 네 가지 역풍, 머스크의 고민 (바로가기) 일론 머스크의 테라팹 구상 발표 주말에 테라팹을 발표했습니다. 2026년 올해 연간으로 추가되는 컴퓨팅 규모가 20GW인데, 앞으로 테슬라 차량에 탑재될 칩 + 옵티머스에 탑재할 칩 + xAI가 사용할 칩 + 스페이스X가 사용할 칩들의 수요를 생각하면 앞으로 내부적으로 사용할 칩 수요만 하더라도 연간 1TW가 된다는 것이 자체적으로 테라팹을 구상하려는 이유입니다. 테라팹 운영 계획 텍사스 오스틴에 들어설 이 테라팹은 로직, 메모리, 패키징, 테스트, 마스크 생산 장비를 단일 건물에 통합하는 거대한 올인원 시설이 될 예정입니다.

발생발표·발생 후발생월 26-3

26-3 테슬라 테라팹 구상 발표

작성자의 핵심 판단

테라팹은 내부 칩 수요와 협상 카드라는 목적의 구상으로 읽었으며, 구체적 가동 일정과 2nm 공정 언급은 아직 없다고 구분했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
해당 직원의 승인 없이 기술적인 문제에 대해서 조언을 하는 과정에서 일부 중요 데이터가 메타 내부 토론 포럼에 올라온 것입니다. 테슬라, 26년 PER 179배 / Underweight 테슬라 4Q25 실적발표 : AI 초가속을 진심으로 믿는다면, 피할 수 없는 CAPEX (바로가기) 테슬라 3Q25 실적발표 : 머스크의 새로운 24개월 로드맵, 합리적인 기대는 어디일까? (바로가기) 테슬라 2Q25 실적발표 : 트럼프 OBBBA의 네 가지 역풍, 머스크의 고민 (바로가기) 일론 머스크의 테라팹 구상 발표 주말에 테라팹을 발표했습니다. 2026년 올해 연간으로 추가되는 컴퓨팅 규모가 20GW인데, 앞으로 테슬라 차량에 탑재될 칩 + 옵티머스에 탑재할 칩 + xAI가 사용할 칩 + 스페이스X가 사용할 칩들의 수요를 생각하면 앞으로 내부적으로 사용할 칩 수요만 하더라도 연간 1TW가 된다는 것이 자체적으로 테라팹을 구상하려는 이유입니다. 테라팹 운영 계획 텍사스 오스틴에 들어설 이 테라팹은 로직, 메모리, 패키징, 테스트, 마스크 생산 장비를 단일 건물에 통합하는 거대한 올인원 시설이 될 예정입니다.
원문 구간 2
아마 실제 집행이 되더라도 클린룸을 확보하는 구간을 생각하면 2028년 이후쯤에서 실제 CapEx가 나올 것이고, 그 전까지는 삼성 파운드리를 통해서 칩 설계 등 다양한 역량들을 기를 것으로 예상합니다. 이곳에서는 크게 두 가지 종류의 칩이 생산될 예정입니다. 하나는 테슬라 차량과 옵티머스에 탑재될 '엣지 추론 최적화 칩(AI5, AI6)'이며, 다른 하나는 우주 환경에 맞춰 강화된 '고출력 칩(D3)'입니다. 특히 우주용 칩은 방열판 질량을 최소화하기 위해 지상용보다 훨씬 높은 온도에서도 작동하도록 설계됩니다. 머스크는 지상의 전력 제약 문제를 지적하며 컴퓨팅의 미래를 우주로 확장했습니다. 그는 "지상에서 사용되는 칩의 연간 소비량은 100~200GW 정도에 그치겠지만, 우주에서는 1TW 규모가 될 것"이라고 내다봤습니다. 우주 AI 컴퓨팅은 스페이스X가 연방통신위원회(FCC)에 발사 허가를 신청한 태양광 위성에 탑재될 예정입니다. 한편, 자체 팹 구축에도 불구하고 기존 파트너십은 굳건히 유지될 전망입니다. 머스크는 테슬라, 스페이스X, xAI가 TSMC, 삼성전자, 마이크론 등 기존 공급업체로부터 칩을 계속 구매할 것이라며, "파트너사들이 가능한 한 빨리 생산량을 늘려주기를 바란다"고 덧붙였습니다.
원문 구간 3
이번 발표에서 테라팹의 구체적인 가동 일정은 공개되지 않았으며, 과거 언급했던 2nm 목표 공정 노드에 대한 추가 언급도 없었습니다. 실제 필요에 의해서 + 협상 카드를 갖기 위해서 아무래도 비슷한 사례가 있으니 2020년 9월의 배터리 데이를 생각하게 하는 발표입니다. 완전하게 건식전극 공정 적용 후 양산까지 총 6년의 시간이 걸렸지만, 아무것도 없던 기업에서 전기차 사업의 핵심역량인 셀 생산을 수직계열화 성공시키기까지 걸린 시간이라고 생각해보면 큰 흐름에서는 회사는 한층 더 발전한 것입니다. 하이퍼스케일러들이 ASIC을 당장 써먹진 않더라도 ⓐ언젠가는 엔비디아의 칩과 비교했을 때 TCO 대비 퍼포먼스가 좋아지는 시점에 물량을 늘리려고, ⓑ칩 메이커와의 물량 협상 시 카드를 갖기 위해서 개발을 이어가는 것과 비슷한 맥락이라 생각합니다.

이 자료에서 다룬 사실

테슬라는 오스틴에 로직·메모리·패키징·테스트·마스크 장비를 한 건물에 통합하는 테라팹 계획을 발표했다. 차량·옵티머스용 AI5·AI6과 우주용 D3 칩을 생산 대상으로 제시했고, 기존 공급업체 구매는 계속할 것이라고 밝혔다.

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해당 직원의 승인 없이 기술적인 문제에 대해서 조언을 하는 과정에서 일부 중요 데이터가 메타 내부 토론 포럼에 올라온 것입니다. 테슬라, 26년 PER 179배 / Underweight 테슬라 4Q25 실적발표 : AI 초가속을 진심으로 믿는다면, 피할 수 없는 CAPEX (바로가기) 테슬라 3Q25 실적발표 : 머스크의 새로운 24개월 로드맵, 합리적인 기대는 어디일까? (바로가기) 테슬라 2Q25 실적발표 : 트럼프 OBBBA의 네 가지 역풍, 머스크의 고민 (바로가기) 일론 머스크의 테라팹 구상 발표 주말에 테라팹을 발표했습니다. 2026년 올해 연간으로 추가되는 컴퓨팅 규모가 20GW인데, 앞으로 테슬라 차량에 탑재될 칩 + 옵티머스에 탑재할 칩 + xAI가 사용할 칩 + 스페이스X가 사용할 칩들의 수요를 생각하면 앞으로 내부적으로 사용할 칩 수요만 하더라도 연간 1TW가 된다는 것이 자체적으로 테라팹을 구상하려는 이유입니다. 테라팹 운영 계획 텍사스 오스틴에 들어설 이 테라팹은 로직, 메모리, 패키징, 테스트, 마스크 생산 장비를 단일 건물에 통합하는 거대한 올인원 시설이 될 예정입니다.
원문 구간 2
아마 실제 집행이 되더라도 클린룸을 확보하는 구간을 생각하면 2028년 이후쯤에서 실제 CapEx가 나올 것이고, 그 전까지는 삼성 파운드리를 통해서 칩 설계 등 다양한 역량들을 기를 것으로 예상합니다. 이곳에서는 크게 두 가지 종류의 칩이 생산될 예정입니다. 하나는 테슬라 차량과 옵티머스에 탑재될 '엣지 추론 최적화 칩(AI5, AI6)'이며, 다른 하나는 우주 환경에 맞춰 강화된 '고출력 칩(D3)'입니다. 특히 우주용 칩은 방열판 질량을 최소화하기 위해 지상용보다 훨씬 높은 온도에서도 작동하도록 설계됩니다. 머스크는 지상의 전력 제약 문제를 지적하며 컴퓨팅의 미래를 우주로 확장했습니다. 그는 "지상에서 사용되는 칩의 연간 소비량은 100~200GW 정도에 그치겠지만, 우주에서는 1TW 규모가 될 것"이라고 내다봤습니다. 우주 AI 컴퓨팅은 스페이스X가 연방통신위원회(FCC)에 발사 허가를 신청한 태양광 위성에 탑재될 예정입니다. 한편, 자체 팹 구축에도 불구하고 기존 파트너십은 굳건히 유지될 전망입니다. 머스크는 테슬라, 스페이스X, xAI가 TSMC, 삼성전자, 마이크론 등 기존 공급업체로부터 칩을 계속 구매할 것이라며, "파트너사들이 가능한 한 빨리 생산량을 늘려주기를 바란다"고 덧붙였습니다.
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이번 발표에서 테라팹의 구체적인 가동 일정은 공개되지 않았으며, 과거 언급했던 2nm 목표 공정 노드에 대한 추가 언급도 없었습니다. 실제 필요에 의해서 + 협상 카드를 갖기 위해서 아무래도 비슷한 사례가 있으니 2020년 9월의 배터리 데이를 생각하게 하는 발표입니다. 완전하게 건식전극 공정 적용 후 양산까지 총 6년의 시간이 걸렸지만, 아무것도 없던 기업에서 전기차 사업의 핵심역량인 셀 생산을 수직계열화 성공시키기까지 걸린 시간이라고 생각해보면 큰 흐름에서는 회사는 한층 더 발전한 것입니다. 하이퍼스케일러들이 ASIC을 당장 써먹진 않더라도 ⓐ언젠가는 엔비디아의 칩과 비교했을 때 TCO 대비 퍼포먼스가 좋아지는 시점에 물량을 늘리려고, ⓑ칩 메이커와의 물량 협상 시 카드를 갖기 위해서 개발을 이어가는 것과 비슷한 맥락이라 생각합니다.

그렇게 판단한 이유

실제 CAPEX는 클린룸 확보를 고려하면 2028년 이후일 수 있고, 공급 물량 협상력과 향후 TCO 경쟁력 확보를 위해 자체 개발을 이어가는 하이퍼스케일러 ASIC 사례와 비슷하다고 해석했다.

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아마 실제 집행이 되더라도 클린룸을 확보하는 구간을 생각하면 2028년 이후쯤에서 실제 CapEx가 나올 것이고, 그 전까지는 삼성 파운드리를 통해서 칩 설계 등 다양한 역량들을 기를 것으로 예상합니다. 이곳에서는 크게 두 가지 종류의 칩이 생산될 예정입니다. 하나는 테슬라 차량과 옵티머스에 탑재될 '엣지 추론 최적화 칩(AI5, AI6)'이며, 다른 하나는 우주 환경에 맞춰 강화된 '고출력 칩(D3)'입니다. 특히 우주용 칩은 방열판 질량을 최소화하기 위해 지상용보다 훨씬 높은 온도에서도 작동하도록 설계됩니다. 머스크는 지상의 전력 제약 문제를 지적하며 컴퓨팅의 미래를 우주로 확장했습니다. 그는 "지상에서 사용되는 칩의 연간 소비량은 100~200GW 정도에 그치겠지만, 우주에서는 1TW 규모가 될 것"이라고 내다봤습니다. 우주 AI 컴퓨팅은 스페이스X가 연방통신위원회(FCC)에 발사 허가를 신청한 태양광 위성에 탑재될 예정입니다. 한편, 자체 팹 구축에도 불구하고 기존 파트너십은 굳건히 유지될 전망입니다. 머스크는 테슬라, 스페이스X, xAI가 TSMC, 삼성전자, 마이크론 등 기존 공급업체로부터 칩을 계속 구매할 것이라며, "파트너사들이 가능한 한 빨리 생산량을 늘려주기를 바란다"고 덧붙였습니다.
원문 구간 2
이번 발표에서 테라팹의 구체적인 가동 일정은 공개되지 않았으며, 과거 언급했던 2nm 목표 공정 노드에 대한 추가 언급도 없었습니다. 실제 필요에 의해서 + 협상 카드를 갖기 위해서 아무래도 비슷한 사례가 있으니 2020년 9월의 배터리 데이를 생각하게 하는 발표입니다. 완전하게 건식전극 공정 적용 후 양산까지 총 6년의 시간이 걸렸지만, 아무것도 없던 기업에서 전기차 사업의 핵심역량인 셀 생산을 수직계열화 성공시키기까지 걸린 시간이라고 생각해보면 큰 흐름에서는 회사는 한층 더 발전한 것입니다. 하이퍼스케일러들이 ASIC을 당장 써먹진 않더라도 ⓐ언젠가는 엔비디아의 칩과 비교했을 때 TCO 대비 퍼포먼스가 좋아지는 시점에 물량을 늘리려고, ⓑ칩 메이커와의 물량 협상 시 카드를 갖기 위해서 개발을 이어가는 것과 비슷한 맥락이라 생각합니다.

사실·구조, 해석·전망, 시점 관찰, 판단 방법

지식·관점

사건 밖에서도 다시 참고하거나 다른 자료와 비교할 가치가 있는 내용을 대상과 반복 가능한 논점으로 묶습니다.

시점 관찰MSCI World 2026 EPS주 대상 · 시장·자산 · MSCI World기준 2026.03.23

상승 추정치의 전제는 무엇인가?

이 자료가 더한 내용

MSCI World 2026 EPS 추정치는 계속 오르지만 이란 전쟁 영향이 오래가지 않는다는 가정 위에 있다고 설명했다.

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> 이벤트 : MercadoLibre MS 컨퍼런스 (화) Generac Investor Day (수) G7 외무장관 회의 (목) 주간전략보고 : 투자의 생각 MSCI World 2026 EPS와 소프트웨어 섹터 대출금리 아폴로 글로벌 : 매크로 데이터 체크 이코노미스트 토르스텐 슬뢰크Torsten Sløk가 정리한 차트들 중 살펴볼만 했던 차트들입니다. 왼쪽 차트 #1 → MSCI World 2026 EPS 추정치는 지속 상승 중입니다. 실적 추정치 자체는 꾸준히 상승하지만, 기본 전제는 이란 전쟁으로 인한 영향이 오래가지 않을 것에 대한 가정이기는 합니다. 오른쪽 차트 #2 → 2022년에 연준이 금리인상을 시작했을 때, 금리에 민감한 업종들의 건설 수요는 빠르게 하락했으나 하이퍼스케일러들의 데이터센터 건설 수요는 계속해서 상승해왔습니다. 금리인상에도 불구하고 AI 기반으로 벌어들일 돈이 자본비용 상승분을 상회할 것이라고 판단했기 때문입니다. 왼쪽 차트 #3 → 소프트웨어 섹터의 대출 수익률 요구치는 크게 상승했는데, 일반적인 대출 수익률은 상대적으로 크게 바뀌지 않았습니다. 소프트웨어 업계의 대출 요구수익률 변화가 거시적인 변화 때문이 아니라 AI로 인해서 소프트웨어가 대체될 것을 우려한 것이 메인 요소임을 시사하는 차트입니다. 오른쪽 차트 #4 → 아폴로는 4~6주간의 단기적인 고유가 부담 및 변동성을 감수하는 대신 앞으로 호르무즈 해협에서 이란 세력을 몰아내고 났을 경우 공급망 안정성을 높일 수 있다는 기대가 있다고 말했습니다.

해석·전망소프트웨어 섹터 대출금리주 대상 · 산업·업종 · 소프트웨어 산업

대출 요구수익률 상승은 무엇을 반영하는가?

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소프트웨어 대출 요구수익률만 크게 오른 것은 거시 변화보다 AI가 소프트웨어를 대체할 수 있다는 우려가 핵심임을 시사한다고 해석했다.

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> 이벤트 : MercadoLibre MS 컨퍼런스 (화) Generac Investor Day (수) G7 외무장관 회의 (목) 주간전략보고 : 투자의 생각 MSCI World 2026 EPS와 소프트웨어 섹터 대출금리 아폴로 글로벌 : 매크로 데이터 체크 이코노미스트 토르스텐 슬뢰크Torsten Sløk가 정리한 차트들 중 살펴볼만 했던 차트들입니다. 왼쪽 차트 #1 → MSCI World 2026 EPS 추정치는 지속 상승 중입니다. 실적 추정치 자체는 꾸준히 상승하지만, 기본 전제는 이란 전쟁으로 인한 영향이 오래가지 않을 것에 대한 가정이기는 합니다. 오른쪽 차트 #2 → 2022년에 연준이 금리인상을 시작했을 때, 금리에 민감한 업종들의 건설 수요는 빠르게 하락했으나 하이퍼스케일러들의 데이터센터 건설 수요는 계속해서 상승해왔습니다. 금리인상에도 불구하고 AI 기반으로 벌어들일 돈이 자본비용 상승분을 상회할 것이라고 판단했기 때문입니다. 왼쪽 차트 #3 → 소프트웨어 섹터의 대출 수익률 요구치는 크게 상승했는데, 일반적인 대출 수익률은 상대적으로 크게 바뀌지 않았습니다. 소프트웨어 업계의 대출 요구수익률 변화가 거시적인 변화 때문이 아니라 AI로 인해서 소프트웨어가 대체될 것을 우려한 것이 메인 요소임을 시사하는 차트입니다. 오른쪽 차트 #4 → 아폴로는 4~6주간의 단기적인 고유가 부담 및 변동성을 감수하는 대신 앞으로 호르무즈 해협에서 이란 세력을 몰아내고 났을 경우 공급망 안정성을 높일 수 있다는 기대가 있다고 말했습니다.
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갈등이 해소되면 시장은 금리인하를 다시 시장에 반영하며 장기금리가 하락할 것이라는 기대를 한다는 것인데, 어쨌든 여러모로 중동 지역 내 군사적 긴장이 해소되는 것과 관련된 것들이 많습니다. *위 자료는 YTD를 기준으로 한 숫자이며, 아래 '주간 퍼포먼스 체크'는 이번 주만을 따졌을 때입니다. 주간 퍼포먼스 체크 지수(4) : Dow30(-2.4%), S&P500(-2.5%), Russell2000(-2.5%), Nasdaq100(-3.0%) 빅테크(7) : 구글(-1.1%), 아마존(-1.3%), 애플(-1.4%), 마이크로소프트(-4.0%), 엔비디아(-5.5%), 메타(-6.0%), 테슬라(-7.1%) 섹터(11) : 에너지(+2.6%), 금융(-0.4%), 테크(-2.5%), 산업재(-2.7%), 커뮤니케이션(-2.8%), 헬스케어(-3.5%), 경기민감재(-3.6%), 리츠(-4.7%), 필수소비재(-4.8%), 원자재(-5.2%), 유틸리티(-6.0%) 4Q25 11주차 실적발표 훑어보기 11주차 14개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교 *업사이클이란? : 매출성장률이 역성장(-)에서 성장(+)으로 전환한 기업이거나, '성장률'자체가 약한성장(+)에서 고성장(++)으로 증가하는 기업을 선별하기 위해 많이 참고하고 있습니다. 매출성장률과 영업이익률이 동시에 증가하는 기업일 때는 실적 증가폭도 크지만 리레이팅도 같이 붙기 때문에 가장 좋아하는 구간입니다.

판단 방법업사이클과 다운사이클주 대상 · 투자판단·운용 · 기업 실적 분석

기업의 실적 국면을 어떤 지표로 구분하는가?

이 자료가 더한 내용

매출 성장률 전환과 영업이익률의 동반 변화를 업사이클·다운사이클 판단에 사용하며, 두 지표가 함께 좋아지거나 나빠질 때 리레이팅·디레이팅도 동반될 수 있다고 설명했다.

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원문 구간 1
*다운사이클이란? : 매출성장률이 성장(+)에서 역성장(-)으로 전환되거나, 역성장(-) 상태를 유지하거나, 고성장(++)에서 약한성장(+)으로 낮아지는 기업일 경우를 선별하기 위해 참고합니다. 업황이 다운사이클에 들어가면 매출성장률도 낮아지고 영업이익률도 동시에 감소하는 경우가 많기 때문에 실적 감소폭도 크지만 디레이팅도 같이 생기므로 가장 기피하는 구간입니다. *'클릭 후 더블클릭'하시면 크게 보실 수 있습니다. 4Q25 11주차 실적발표 업사이클 ↗ : 이번주 실적발표 기업 중 업사이클은 자빌JBL, 마이크론MU, 디로컬DLO이 있습니다. 다운사이클 ↘ : 다운사이클인 기업은 제너럴밀스GIS, 메이시스M가 있습니다. 무중력 ↔ : 딱히 표시를 안한 기업군은 순풍/역풍이 뚜렷하지는 않다고 보는 기업군들입니다. 매크로 순풍이나 역풍에 움직이지 않을 때에는 대부분 무중력인 기업군이 많은 것이 정상입니다. 투자의 생각 DLO, MU, SNDK, CRWV, FIGR, DASH, LITE, AAOI, BE 상대적인 매력도 평가 주가와 기업의 펀더멘탈을 고려해서 세 가지 기준으로 평가하고 있습니다. Overweight = 비중확대 Neutral = 중립 Underweight = 비중축소 올바른 미국주식 by SAPIENS Overweight *순서는 비중, 강도와 무관합니다* Nvidia

판단 방법dLocal 결제 네트워크주 대상 · 기업·종목 · dLocal관련 대상 · 산업·업종 · 핀테크 결제

Take Rate 하락을 어떻게 해석하는가?

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고객의 국가·결제수단 확대로 결제 규모가 커질수록 할인 때문에 Take Rate는 낮아질 수 있어, 총 결제 규모와 매출총이익·영업이익 성장률을 함께 보아야 한다고 설명했다.

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물론 메르카도리브레 CFO 출신인 페드로 아른트가 CEO로 부임하면서 이러한 순풍을 제대로 누릴 수 있게 된 것도 맞습니다. 좋은 돛을 단 시기에 순풍이 불어왔다 정도입니다. 이익률을 보시면 GPM, OPM이 꾸준히 감소하는 모습을 보실 수 있습니다. 대신 NPM은 유지 중입니다. 그리고 Take Rate, Net Take Rate도 감소합니다. 디로컬과 관련하여 가장 많은 오해가 이쪽이 아닌가 싶은데요. 디로컬이 무슨 일을 하는가에 대한 이해가 중요합니다. 북미 등 글로벌 플랫폼 기업들이 남미/아프리카/동남아시아 등에서 사업하면서 결제를 하거나 정산을 할 때, 예를 들어 넷플릭스라고 하면 넷플릭스가 이 결제망을 직접 운영하고 하려면 비효율이 너무 크니 약간의 수수료를 더 주고 디로컬에게 이 결제/정산을 맡깁니다. 디로컬은 이를 현지 결제 파트너사들과 협력하여 디로컬의 자체 API에서 원활하게 결제될 수 있도록 만들어놓습니다. 이걸 넷플릭스가 첫해에는 브라질에서만 사업을 할 수도 있는 것이고, 이듬해에는 브라질+아르헨티나+멕시코에서, 다음해에는 브라질+아르헨티나+멕시코에 더해 동남아시아 국가들까지도 광범위하게 사업을 할 수도 있습니다. 그리고 첫해에는 카드결제만 지원하다가, 이듬해에는 카드결제와 현지의 각종 대체결제 수단들(우리나라로 치면 네이버페이, PAYCO, 브라질에서는 Pix)까지도 지원할 수도 있습니다.
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하나의 가맹점주이지만 여러 국가, 여러 결제수단을 택할 수록 디로컬 입장에서는 하나의 가맹점주로 인한 TPV가 커지는 효과입니다. 디로컬의 가맹점주의 수는 760개입니다. 분기 TPV는 $13.1B이니 가맹점주당 분기에 $17.25M정도를 결제하고 있는 셈입니다. 연간으로는 $69M정도입니다. 디로컬 입장에서 절대적인 결제 규모가 늘어나고, 절대적으로 버는 금액 자체가 커지는 게 가장 중요합니다. 그러면 모든 업계가 그렇듯이 더 많이 결제할수록 할인을 해줍니다. 예시로 들었던 넷플릭스가 여러 가지 국가, 여러 가지 결제수단을 디로컬을 통해 대신 하는 과정에 있어서, 예를 들어 1년에 $100K를 결제한다면 5% 수수료를 받지만 $10M를 결제하면 4%를, $100M 이상을 결제하면 2.5%를 받는다고 가정해봅니다. 이들을 가중평균한 비율이 디로컬의 전체 Take Rate가 될 것이므로 디로컬의 결제망을 사용하여 사업하는 규모가 커질수록 Take Rate는 낮아지고, 새로운 고객이 들어올 때에는 사업하는 규모는 작지만 Take Rate는 높다는 말이 이런 의미입니다. 결제망이 커지고 하다보면 디로컬 입장에서는 Take Rate가 낮아지는 쪽으로 수렴하게 되어 있습니다. 대신 페드로 아른트는 여기서 일단 결제망을 훨씬 더 키우고 나서, Phase 2의 성장으로 BNPL Fuse, 카드 결제 지원 등 디로컬이 자체적으로 개발한 결제 인프라들을 더 붙여서 Take Rate가 낮아지는 속도를 늦추거나 혹은 높이는 것이 목표입니다.
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디로컬의 Net Take Rate는 4Q25 기준 0.88%인데, 그럼 선진국에서 사업하고 있는 기업들의 Net Take Rate는 얼마인가를 정리하자면 Stripe가 0.30%이고 Adyen이 0.15%입니다. 자세한 내용은 기업분석 자료들에 모두 포함되어 있습니다. 기술발전으로 LLM 업계의 토큰 추론비용 자체는 계속해서 낮아지지만 중요한 것은 더 많은 노동력을 토큰화된 작업으로 바꿔내느냐이고, 이커머스에서도 제품당 받는 금액은 계속해서 낮아지지만 중요한 것은 더 많은 오프라인 소비를 온라인으로 바꿔내느냐인 것처럼, 핀테크에서도 중요한 건 결제 한 건당의 수수료율은 낮아지지만 더 많은 오프라인 결제를 온라인으로 바꿔내느냐가 중요합니다. 이 기준으로 본다면 결제의 허들을 낮춰서 새롭게 창출하는 규모가 커서 총 이익의 규모가 얼마나 늘고 있느냐가 중요하다는 것이며, 그것을 보여주는 것이자 경영진이 강조하는 것이 매출총이익(Gross Profit)의 YoY 성장률입니다. 결론 : CY26(G) 영업이익 성장률 YoY 30% / CY26 PER 13배 종합적으로 매출총이익의 전년 대비 성장률 및 영업이익의 성장률이 핵심인데 CY26 기준 YoY 25~30% 수준이며, CY26 PER 13배를 생각하면 매력적인 밸류로 보인다는 게 결론입니다. 마이크론(MU) 마이크론MU은 실적발표 이후로도 Overweight을 유지합니다.

해석·전망NVIDIA KVTC주 대상 · 기술·제품 · NVIDIA KVTC

압축 기술의 채택은 어떤 한계를 갖는가?

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KV Cache를 20~40배 압축해도 장기 에이전트의 반복 도구 호출에서는 작은 손실이 누적될 수 있어 전면 도입보다 점진 도입 가능성이 높다고 보았다.

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이 기술의 핵심은 KV Cache를 20~40배 압축하여 '거의 손실 없이' 저장 및 전송한다는 것입니다. 현재 1.5B에서 70B 파라미터 규모의 중소형 모델에서 정확도를 꽤 잘 유지하는 것으로 평가받고 있습니다. 이에 대한 생각은 세 가지 관점으로 나뉩니다. 누적되는 손실과 Agentic AI의 한계 논문에서는 '거의 손실이 없다'고 표현하지만, 실제 프로덕션 환경에서 이 미세한 손실을 어디까지 감내할 수 있을지가 관건입니다. 이는 하드웨어 컴퓨팅 시 FLOPS 부동소수점 연산에서 소수점 아래 몇 째 자리까지 절사할 것인지 결정하는 것과 유사한 문제입니다. 특히 수백 번의 도구 호출(Tool calls)이 필요한 장기 에이전트 작업에서는 이 작은 오차가 꽤 큰 차이로 나올 수 있습니다. 에이전트 모델은 환각을 줄이고 토큰당 지능을 높이는 것이 핵심인데, 턴을 거듭할수록 오차가 복리로 누적되기 때문입니다. 예를 들어, 턴당 정확도가 99.8%로 높을 때는 100번 반복 시 81.9%(0.998^100 ≈ 0.819)입니다. 손실로 인해서 턴당 정확도가 98%라고 가정할 때 10번 반복하면 전체 정확도는 약 81.7%(0.98^10 ≈ 0.817)로 떨어지고, 100번 반복하면 13.2%(0.98^100 ≈ 0.132)에 불과합니다. 컨텍스트를 훨씬 더 많이 쓰는 거대/고성능 모델일수록 이러한 누적 손실에 민감하므로, 전면적인 도입으로 이어지기까지는 몇 가지 통과해야 할 것들이 있습니다.
원문 구간 2
따라서 채택곡선을 상상하더라도 big bang adoption식 전면적 도입이 아니라, 점진적인 도입이 될 가능성을 높게 봅니다. 제번스의 역설과 메모리 수요 압축 손실에 덜 민감한 중소형 텍스트 모델에 KVTC가 성공적으로 적용되어 효율성이 크게 증가한다고 가정해 보겠습니다. (멀티 에이전트 환경에서 보다 간단한 작업들만 수행하는 GPT-mini, GPT-nano 급에서는 거대모델보다 쉽게 적용할 '수도' 있습니다.) 그렇다고 해서 AI Labs들이 전체 메모리 사용량을 줄일 것이라 보진 않습니다. 늘 그래왔듯, 비용 효율성이 높아지면 동일한 메모리 자원을 유지하면서 더 높은 퍼포먼스를 내는 방향으로 리소스를 재투자하게 됩니다(또다른 파레토 프론티어의 확장일 뿐). 토큰당 ROI가 개선되면 더 많은 사용 사례가 창출되고, 이는 결국 전체 컴퓨팅 수요를 다시 폭발적으로 증가시키는 제번스의 역설로 이어집니다. 이미 2025년 초 DeepSeek-R1의 사례에서 겪었던 일입니다. KV Cache의 표현 자체를 저차원화하거나 압축하는 기술(MLA, DSA-라이트닝 인덱서 등)은 계속 등장하겠지만, 컨텍스트 윈도우가 커질수록 더 많은 메모리가 필요하다는 대전제는 변하지 않습니다. 지금까지 오랫동안 꾸준히 컴퓨팅 성능 개선을 통한 효율 향상 * 알고리즘 최적화를 통한 효율 향상으로 발전해온 역사입니다. 이에 대해서 큰 맥락은 <오픈AI 퇴사자의 글> 시리즈를 통해서 이미 접하셨을 것이라 생각합니다.

해석·전망KV Cache 압축주 대상 · 산업·업종 · AI 메모리관련 대상 · 기술·제품 · NVIDIA KVTC

추론 효율화가 메모리 수요를 줄이는가?

이 자료가 더한 내용

중소형 모델에서 효율이 좋아지면 비용 절감분이 더 많은 사용 사례와 컴퓨팅에 재투자돼 전체 메모리 수요가 줄지 않을 수 있으며, 컨텍스트 창 확대에는 더 많은 메모리가 필요하다는 전제를 제시했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
따라서 채택곡선을 상상하더라도 big bang adoption식 전면적 도입이 아니라, 점진적인 도입이 될 가능성을 높게 봅니다. 제번스의 역설과 메모리 수요 압축 손실에 덜 민감한 중소형 텍스트 모델에 KVTC가 성공적으로 적용되어 효율성이 크게 증가한다고 가정해 보겠습니다. (멀티 에이전트 환경에서 보다 간단한 작업들만 수행하는 GPT-mini, GPT-nano 급에서는 거대모델보다 쉽게 적용할 '수도' 있습니다.) 그렇다고 해서 AI Labs들이 전체 메모리 사용량을 줄일 것이라 보진 않습니다. 늘 그래왔듯, 비용 효율성이 높아지면 동일한 메모리 자원을 유지하면서 더 높은 퍼포먼스를 내는 방향으로 리소스를 재투자하게 됩니다(또다른 파레토 프론티어의 확장일 뿐). 토큰당 ROI가 개선되면 더 많은 사용 사례가 창출되고, 이는 결국 전체 컴퓨팅 수요를 다시 폭발적으로 증가시키는 제번스의 역설로 이어집니다. 이미 2025년 초 DeepSeek-R1의 사례에서 겪었던 일입니다. KV Cache의 표현 자체를 저차원화하거나 압축하는 기술(MLA, DSA-라이트닝 인덱서 등)은 계속 등장하겠지만, 컨텍스트 윈도우가 커질수록 더 많은 메모리가 필요하다는 대전제는 변하지 않습니다. 지금까지 오랫동안 꾸준히 컴퓨팅 성능 개선을 통한 효율 향상 * 알고리즘 최적화를 통한 효율 향상으로 발전해온 역사입니다. 이에 대해서 큰 맥락은 <오픈AI 퇴사자의 글> 시리즈를 통해서 이미 접하셨을 것이라 생각합니다.
원문 구간 2
성공적으로 도입된다고 하더라도, 이번 알고리즘 최적화 역시 시장의 파이를 더 키우는 촉매제가 될 것이라 예상하는 이유입니다. 오픈AI 퇴사자의 글 #1 : 2027년 AGI가 온다 (바로가기) 오픈AI 퇴사자의 글 #2 : 초지능을 향한 지능의 폭발 (바로가기) 오픈AI 퇴사자의 글 #3 : 중국의 AGI 연구소는 샌프란시스코에 있다 (바로가기) 오픈AI 퇴사자의 글 #4 : 엔드게임을 향하여, 사막에서 봅시다 (바로가기) 엔비디아의 해자 강화 KVTC가 KV Cache를 만드는 데 필요한 연산 자체를 줄여주는 기술이 아니라, KV Cache의 저장(Storage)과 전송(Transfer)에 특화된 압축 기술이라는 것입니다. 다음 토큰을 생성하기 위해 Attention 연산을 수행할 때는 반드시 압축을 해제해야 하므로 본질적인 연산 병목이 사라지는 것은 아닙니다. KVTC가 기여할 수 있는 가장 큰 병목 해소는 분산 추론 환경에서의 네트워킹 병목 해소에 있습니다. 대규모 추론용 클러스터는 Prefill 노드와 Decode 노드를 물리적으로 분리하고 있는데, 이때 두 노드 간 막대한 용량의 KV Cache를 전송하는 네트워킹 트래픽 병목이 발생하곤 합니다. KVTC를 적용할 경우 이 전송량을 획기적으로 줄일 수 있으니 좋습니다. GTC 2026 자료, GTC Preview에서도 꾸준히 전해드렸듯이 엔비디아는 분산 추론으로 TCO 대비 퍼포먼스를 다시금 더욱 높은 레벨로 끌어올리려 노력 중입니다.

사실·구조AI 광트랜시버주 대상 · 산업·업종 · 광트랜시버

공급 병목은 어디에 있는가?

이 자료가 더한 내용

광트랜시버 조립보다 InP 레이저 칩 공급 부족이 병목이며, 자체 레이저 칩 조달 능력이 경쟁력 차이를 만든다고 설명했다.

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원문 구간 1
800G 트랜시버에는 100G 광학 레인 8개를 넣고, 1.6T 트랜시버는 레인당 200G를 8개, 3.2T 트랜시버는 레인당 400G를 8개 넣습니다. 이 칩과 변조기가 하나의 모듈(트랜시버)에 탑재된 것이 EML 레이저입니다. 이 중에서 루멘텀의 가치 기준 시장점유율이 50~60%로 가장 높습니다. 아래 Cowen 애널리스트 추정치를 보시면 InP 광학 레인 기준으로도 가장 많은 양을 생산하는데, 가장 고부가가치에 집중하고 있어서입니다. 모건스탠리 TMT 컨퍼런스 콜에서 전해드렸지만 Product Mix를 100G, 200G EML에 집중하고 있습니다. 옵토일렉트로닉스(AAOI) 옵토일렉트로닉스AAOI는 Overweight을 유지합니다. 옵토일렉트로닉스는 가장 병목인 InP 레이저 칩을 생산할 수 있고, 트랜시버 팹도 이미 자동화가 상당부분 됐기에 이를 복제하기만 하면 하이퍼스케일러들의 크게 증가할 광트랜시버 수요를 충분히 처리할 수 있다는 것이 포인트입니다. 트랜시버 시장의 핵심 병목 : InP 레이저 칩 현재 시장의 병목은 트랜시버 조립이 아니라, InP 레이저 칩의 공급 부족에 있습니다. 기업이 레이저 칩을 자체 생산하여 조달할 수 있느냐가 경쟁력을 판단함에 있어서 매우 큰 차이를 만든다는 의미입니다. 송신기의 역할, 두 가지 아키텍처 : EML, CW
원문 구간 2
전기 데이터를 광 신호로 변환하는 것은 송신기의 핵심 역할이며, 이를 위해서는 ⓐ광원(Light Source, 빛을 쏴주는 것) + ⓑ데이터를 빛에 인코딩하는 변조 방식(Modulator) 두 가지가 필수적입니다. 현재 업계에서 송신기를 제작하는 방식은 크게 EML과 CW 레이저 두 가지로 나뉩니다. EML (광원 + 변조기 결합형) : 레이저와 변조기를 하나의 InP 반도체 소자에 통합한 형태입니다. GPU나 스위치에서 전기 데이터가 도착하면, 변조기가 마치 고속 셔터처럼 작동해 레이저를 통과하는 빛의 양을 빠르게 조절하여 디지털 데이터로 변환합니다. 단일 부품으로 구성되어 크기가 작고 신호 품질이 매우 우수합니다. 전력소모도 적고 모듈 방식이라 교체하기도 편리하니 사실 EML 레이저의 장점이 있습니다. 루멘텀이 3.2T까지도 EML 대응이 가능하다고 말했는데 이것 또한 강점입니다. CW 레이저 (광원 + 변조기 분리형) : CW 레이저는 안정적인 빛을 뿜어내는 역할만 하고, 데이터 변조는 별도의 실리콘 포토닉스(SiPh) 칩이 담당합니다. 즉, 'CW 레이저(빛 생성) + SiPh 변조기(데이터 인코딩)'의 조합으로 광섬유에 0과 1의 데이터를 전송하는 방식입니다. 루멘텀의 우위, 옵토일렉트로닉스에 대한 오해 800G, 1.6T 트랜시버 및 CPO(Co-Packaged Optics) 등 애플리케이션에 따라 EML 또는 CW 레이저가 선택적으로 채택되고 있습니다.

해석·전망데이터센터 BTM 전력주 대상 · 산업·업종 · 데이터센터 전력관련 대상 · 기업·종목 · Bloom Energy

비싼 현장발전 설비가 채택될 수 있는 이유는 무엇인가?

이 자료가 더한 내용

BTM은 비용이 더 들지만 인허가·전력망 대기열을 피할 수 있고, 발전설비 CAPEX가 올라 GPU 시간당 TCO가 1.40달러에서 1.50달러가 되어도 빠른 가동의 이점이 더 클 수 있다고 설명했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
이러한 전제를 다시 분해해보면, 북미 내에서 사용하는 것은 액화시키지 않고 천연가스 파이프라인을 통해서 직접 사용하는 천연가스입니다. 미국 내에서도 천연가스는 공급이 꽤나 빠르게 늘어나고 있는데 액화시설이 병목이라 LNG 수출량이 수요만큼 빠르게 늘어나고 있지 않은 상태였습니다. 이를 고려하면 미국 내 LNG 수출 수요가 높아지더라도 미국 내에서 파이프라인으로 쓰는 천연가스 가격이 스퀴즈 될 요인까지는 쉽게 가지 않습니다. Henry hub(9개 주 수백 개가 넘는 파이프라인과 연결된 허브) 가격을 보시면 되는데, 2024년 11월과 같은 가격대인 $3.0~$3.1 가격대를 유지하고 있고 매우 안정적입니다. 얼마 전에 가격이 크게 튀었다는 것도 1~2월 추위와 관련하여 2026년 당월물 선물가격이 튀었던 것이지 4~6월 가격이 튀었던 것은 아니었음을 전해드린 것도 기억하실 것 같습니다. BE SOFC와 관련된 에너지 실물시장은 계속해서 안정적이었습니다. 데이터센터 발전설비 CapEx 비용 민감도가 높지 않다 Dylan Patel의 팟캐스트에서(주간전략보고에 일부 O) 전력에 대해 언급한 몇 가지들을 더 정리해봅니다: SemiAnalysis는 총 16개의 서로 다른 가스 발전기 제조업체를 추적 중입니다. 복합사이클 가스터빈, 항공기 엔진을 개조한 터빈, 왕복엔진, 선박엔진, 블룸에너지의 연료전지 등입니다.
원문 구간 2
이들을 통해서 각각 수십 GW급 데이터센터 전력 수요에 대응이 가능하며 전체적으로는 수백 GW급을 생산할 수 있다는 입장입니다. 용량은 지원이 가능한 만큼, 2028~2029년까지 신규 발전용량의 약 50%가 BTM 방식이 될 것이며 FTM 방식보다 비용은 더 많이 들지만 인허가 및 전력망 연계 대기열 병목을 피할 수 있습니다. 사람들의 생각보다 기업들의 데이터센터 전력 비용 민감도가 낮다는 것 또한 데이터센터 BTM 프로젝트 침투율이 지금보다 훨씬 더 높아질 것이라는 데에 힘을 더하는 부분입니다. 데이터센터 전력 발전설비에 들어가는 CapEx가 $1,500/kW(~2022년 가격) → $3,500/kW(현재 대형 복합가스터빈 주문 시 이정도 가격, 블룸에너지 SOFC 주문 시 이정도 가격)로 상승하더라도 GPU의 TCO는 시간당 $1.40이 $1.50로 증가하는 정도라는 것입니다. GPU를 빠르게 온라인해서 얻는 이점이 이보다 훨씬 큽니다. 인력부족이 생각보다 심각합니다. 크루소의 1.2GW 규모 애빌린 프로젝트는 피크 시간대 기준 5,000명의 근로자를 필요로 했습니다. 연간 100GW급으로 규모를 키우려면 수십만 명의 전문 현장인력이 필요합니다. 해결책은 모듈화입니다. 전력, 냉각, 서버 블록을 조립하여 MW급 단위로 출하하면 현장의 전기 기술자와 배관공의 수를 획기적으로 줄일 수 있습니다.

시점 관찰기업의 Agentic AI 사용주 대상 · 기술·제품 · Agentic AI기준 2026.03.23

토큰 사용량은 왜 늘어나는가?

이 자료가 더한 내용

우버 사례에서 엔지니어가 생산성을 위해 자발적으로 AI 도구를 채택하고, CFO도 실시간 지표로 투자 가치를 확인해 예산을 늘린다는 관찰을 제시했다.

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원문 구간 1
어쨌든 현재로서 자체 데이터센터를 구축하려면 돈이 너무 많이 드니까, 당분간은 AI Labs가 해야 할 CapEx를 OpEx형태로 바꿔서 CSP들이 레버리지를 일으키도록 하는 구조 자체는 다년간 더 유지할 것으로 예상합니다. 기업들 입장에서도 성과가 바로바로 보이니 사용량을 가파르게 늘리는 중 우버 엔지니어링 팀이 최근 Agentic AI 도입을 크게 늘리고 있습니다. 현재 매주 1,800건의 코드 변경이 우버 내부 코딩 에이전트에 의해서 100% 작성되고 있고, 전체 엔지니어가 사용하는 도구 95%에 AI가 도입되어 있습니다. 흥미로운 건 이것이 경영진이 하라고 해서 하는 Top-down식 추진이 아니라 엔지니어들이 자신의 생산성을 끌어올리기 위한 Bottom-up 방식으로 채택이 일어나고 있다는 것입니다. Claude Code 사용량이 2개월 사이 2배로 늘었습니다. CFO들 입장에서도 AI 투자에서 가치를 얻고 있는지 아닌지 실시간 지표들로 확인할 수 있기 때문에 더 많은 예산 할당을 빠르게 집행하고 있습니다. 젠슨 황 '연봉 $500K 엔지니어면 토큰 $250K쯤은 쓰고 있어야 한다' 젠슨 황이 최근 "만약 연간 $500K 연봉 엔지니어가 최소 $250K 상당의 토큰을 사용하지 않는다면, 이건 심각하게 우려할 만한 상황입니다.
원문 구간 2
이는 마치 칩 설계자가 '나는 종이와 연필만 써서 설계할 거야, CAD는 필요하지 않아'라고 말하는 것과 다를 바가 없습니다."라고 말한 것과 오버랩해서 생각해보시면, 현재 업계에서 토큰 사용량을 늘리는 것에 대한 저항이 매우 빠르게 낮아지고 있음을 느끼실 수 있을 것 같습니다. 메타, 26년 PER 20배 / Neutral 메타 4Q25 실적발표 : GPU를 조려봤습니다. 또 한 번의 서프라이즈 (바로가기) 메타 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기) 골드만삭스 테크 컨퍼런스 : "전례 없는 수요를 보고 있습니다" (바로가기) 메타 2Q25 실적발표 : SUPER BEAT, AI와 GPU를 EPS로 바꾸다 (바로가기) 메타, 저커버그는 왜 지금 '세계 최고의 AI 용병단'을 꾸렸나 (바로가기) 메타의 야망, AI 시대의 '눈 👀'을 차지하라 (스마트 글래스) (바로가기) 마크 저커버그, 자신을 본딴 에이전트 제작 중 WSJ 보도에 따르면, 마크 저커버그는 자신의 업무를 부스트할 CEO 에이전트를 개발 중입니다. 아직은 여러 정보들을 더 빠르게 얻을 수 있도록 돕는 기능에 초점을 맞추고 있지만, 마크 저커버그 스스로도 매우 적극적으로 에이전트를 내재하고 있음을 시사하는 내용입니다.

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

흐름 1

[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠
[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.03.23. 오후 4:59
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260323165937761kx
[제목] 주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 23일~3월 27일)
[수집 기준] 승인된 구독 열람권으로 실제 본문을 보존했다. 이미지·첨부는 별도 미디어 원장에 보관하며 시각적 의미 검토 여부를 구분한다.

[구독 원문 본문]

안녕하세요 올바른입니다.

이번 주에 실적발표한 두 기업에 대해서 투자의견을, 엔비디아 KVTC와 관련하여 세 가지 갈래로 투자의 생각을 정리했습니다. 현실적인 이슈들, 성공 시 함의입니다.

엔비디아 GTC 2026 & 광학 컨퍼런스였던 OFC 2026과 관련하여 메모리 및 광학 기업들에 대한 생각을 정리해봤으며, 업계의 병목인 InP 레이저 칩에 대한 코멘트를 남겼습니다.

젠슨황은 $500K를 받는 엔지니어라면 $250K 정도는 토큰에 쓰고 있어야 함을 강조했습니다. 마치 칩 설계 인력이 개발도구를 쓰지 않고 종이와 연필로 설계하려 시도하는 것과 같다는 것입니다.

주간전략보고

2026-03-16

주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 16일~3월 20일) (바로가기)

2026-03-09

흐름 2

주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 9일~3월 13일) (바로가기)

2026-03-02

주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 2일~3월 6일) (바로가기)

투자자문 서비스에 따른 투자 시 원금 손실이 발생할 수 있으며, 투자 손익에 대한 책임은 전적으로 고객에게 귀속됩니다. 또한 과거의 투자수익이 미래의 수익률을 보장하지 않습니다.

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*투자자문계약 권유문서 : https://naver.me/5ZST47Qf

주간전략보고 투자의 생각 : MSCI World 2026 EPS와 소프트웨어 섹터 대출금리

4Q25 11주차 실적발표 훑어보기 : 11주차 14개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

투자의 생각 : DLO, MU, SNDK, CRWV, FIGR, DASH, LITE, AAOI, BE

Magnificent 7 : Vera Rubin Pod, GPT-5.4 mini/nano, 젠슨 황의 $250K 토큰 발언, 테라팹

📆 주간 캘린더 (3월 23일~3월 27일)

👨‍💻 → 이란 이슈가 중요한 주간

> 경기/물가 : 제조업, 서비스업 PMI (화) 원유재고 (수)

> 고용/실업 : 신규실업수당청구건수 (목)

> 실적발표 : Weride (월) Ondas, Pinduoduo (수) Argan (목) Carnival (금)

흐름 3

> 이벤트 : MercadoLibre MS 컨퍼런스 (화) Generac Investor Day (수) G7 외무장관 회의 (목)

주간전략보고 : 투자의 생각

MSCI World 2026 EPS와 소프트웨어 섹터 대출금리

아폴로 글로벌 : 매크로 데이터 체크

이코노미스트 토르스텐 슬뢰크Torsten Sløk가 정리한 차트들 중 살펴볼만 했던 차트들입니다.

왼쪽 차트 #1 → MSCI World 2026 EPS 추정치는 지속 상승 중입니다. 실적 추정치 자체는 꾸준히 상승하지만, 기본 전제는 이란 전쟁으로 인한 영향이 오래가지 않을 것에 대한 가정이기는 합니다.

오른쪽 차트 #2 → 2022년에 연준이 금리인상을 시작했을 때, 금리에 민감한 업종들의 건설 수요는 빠르게 하락했으나 하이퍼스케일러들의 데이터센터 건설 수요는 계속해서 상승해왔습니다. 금리인상에도 불구하고 AI 기반으로 벌어들일 돈이 자본비용 상승분을 상회할 것이라고 판단했기 때문입니다.

왼쪽 차트 #3 → 소프트웨어 섹터의 대출 수익률 요구치는 크게 상승했는데, 일반적인 대출 수익률은 상대적으로 크게 바뀌지 않았습니다. 소프트웨어 업계의 대출 요구수익률 변화가 거시적인 변화 때문이 아니라 AI로 인해서 소프트웨어가 대체될 것을 우려한 것이 메인 요소임을 시사하는 차트입니다.

흐름 4

오른쪽 차트 #4 → 아폴로는 4~6주간의 단기적인 고유가 부담 및 변동성을 감수하는 대신 앞으로 호르무즈 해협에서 이란 세력을 몰아내고 났을 경우 공급망 안정성을 높일 수 있다는 기대가 있다고 말했습니다. 갈등이 해소되면 시장은 금리인하를 다시 시장에 반영하며 장기금리가 하락할 것이라는 기대를 한다는 것인데, 어쨌든 여러모로 중동 지역 내 군사적 긴장이 해소되는 것과 관련된 것들이 많습니다.

*위 자료는 YTD를 기준으로 한 숫자이며, 아래 '주간 퍼포먼스 체크'는 이번 주만을 따졌을 때입니다.

주간 퍼포먼스 체크

지수(4) : Dow30(-2.4%), S&P500(-2.5%), Russell2000(-2.5%), Nasdaq100(-3.0%)

빅테크(7) : 구글(-1.1%), 아마존(-1.3%), 애플(-1.4%), 마이크로소프트(-4.0%), 엔비디아(-5.5%), 메타(-6.0%), 테슬라(-7.1%)

섹터(11) : 에너지(+2.6%), 금융(-0.4%), 테크(-2.5%), 산업재(-2.7%), 커뮤니케이션(-2.8%), 헬스케어(-3.5%), 경기민감재(-3.6%), 리츠(-4.7%), 필수소비재(-4.8%), 원자재(-5.2%), 유틸리티(-6.0%)

4Q25 11주차 실적발표 훑어보기

11주차 14개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

*업사이클이란? : 매출성장률이 역성장(-)에서 성장(+)으로 전환한 기업이거나, '성장률'자체가 약한성장(+)에서 고성장(++)으로 증가하는 기업을 선별하기 위해 많이 참고하고 있습니다. 매출성장률과 영업이익률이 동시에 증가하는 기업일 때는 실적 증가폭도 크지만 리레이팅도 같이 붙기 때문에 가장 좋아하는 구간입니다.

흐름 5

*다운사이클이란? : 매출성장률이 성장(+)에서 역성장(-)으로 전환되거나, 역성장(-) 상태를 유지하거나, 고성장(++)에서 약한성장(+)으로 낮아지는 기업일 경우를 선별하기 위해 참고합니다. 업황이 다운사이클에 들어가면 매출성장률도 낮아지고 영업이익률도 동시에 감소하는 경우가 많기 때문에 실적 감소폭도 크지만 디레이팅도 같이 생기므로 가장 기피하는 구간입니다.

*'클릭 후 더블클릭'하시면 크게 보실 수 있습니다.

4Q25 11주차 실적발표

업사이클 ↗ : 이번주 실적발표 기업 중 업사이클은 자빌JBL, 마이크론MU, 디로컬DLO이 있습니다.

다운사이클 ↘ : 다운사이클인 기업은 제너럴밀스GIS, 메이시스M가 있습니다.

무중력 ↔ : 딱히 표시를 안한 기업군은 순풍/역풍이 뚜렷하지는 않다고 보는 기업군들입니다. 매크로 순풍이나 역풍에 움직이지 않을 때에는 대부분 무중력인 기업군이 많은 것이 정상입니다.

투자의 생각

DLO, MU, SNDK, CRWV, FIGR, DASH, LITE, AAOI, BE

상대적인 매력도 평가

주가와 기업의 펀더멘탈을 고려해서 세 가지 기준으로 평가하고 있습니다.

Overweight = 비중확대

Neutral = 중립

Underweight = 비중축소

올바른 미국주식 by SAPIENS

Overweight *순서는 비중, 강도와 무관합니다*

흐름 6

Nvidia

Google

Vertiv

Bloom Energy

Sea Limited

DoorDash

Micron

dLocal

MercadoLibre

Figure Tech

Sandisk

CoreWeave

Lumentum

Applied Optoelectronics

Viavi Solutions

디로컬(DLO)

디로컬DLO은 실적발표 이후로도 Overweight을 유지합니다.

dLocal, CY26(G) 영업이익 성장률 YoY 30% / CY26 PER 13배

이번 실적발표 내용은 전반적으로 기대 이상이었고 좋았습니다.

디로컬을 처음 보실 때에는 주요 지표 파악이 중요합니다. TPV 성장률은 매우 좋고, 매출성장률도 좋은데, Net Tate Rate가 낮아짐으로 인한 영향을 받기에 이것을 모두 종합할 때의 단일 지표가 무엇이냐입니다. 그 지표가 매출총이익의 전년 대비 성장률 그리고 영업이익 성장률입니다.

자세한 4Q25 실적분석 자료를 쓰기에 앞서서

차트들로 간단하게 쭉 보시면,

매출성장률이 2Q25부터 YoY 기준 가속화 트렌드를 유지하고 있습입니다. 4Q25에는 매출 기준 YoY 65%까지 가속화됐고, 영업이익 기준으로도 YoY 48%로 성장세가 매우 높습니다.

주요 원인은 본격적으로 트럼프가 de minimis 조항 폐지를 하겠다고 전망했던 2Q25부터 알리바바/테무/쉬인 등이 미국에서의 매출성장이 줄어들 것을 우려하며, 남미/동남아시아/아프리카로 판촉활동을 늘리면서입니다. 물론 메르카도리브레 CFO 출신인 페드로 아른트가 CEO로 부임하면서 이러한 순풍을 제대로 누릴 수 있게 된 것도 맞습니다. 좋은 돛을 단 시기에 순풍이 불어왔다 정도입니다.

흐름 7

이익률을 보시면 GPM, OPM이 꾸준히 감소하는 모습을 보실 수 있습니다. 대신 NPM은 유지 중입니다. 그리고 Take Rate, Net Take Rate도 감소합니다. 디로컬과 관련하여 가장 많은 오해가 이쪽이 아닌가 싶은데요.

디로컬이 무슨 일을 하는가에 대한 이해가 중요합니다.

북미 등 글로벌 플랫폼 기업들이 남미/아프리카/동남아시아 등에서 사업하면서 결제를 하거나 정산을 할 때, 예를 들어 넷플릭스라고 하면 넷플릭스가 이 결제망을 직접 운영하고 하려면 비효율이 너무 크니 약간의 수수료를 더 주고 디로컬에게 이 결제/정산을 맡깁니다. 디로컬은 이를 현지 결제 파트너사들과 협력하여 디로컬의 자체 API에서 원활하게 결제될 수 있도록 만들어놓습니다.

이걸 넷플릭스가 첫해에는 브라질에서만 사업을 할 수도 있는 것이고, 이듬해에는 브라질+아르헨티나+멕시코에서, 다음해에는 브라질+아르헨티나+멕시코에 더해 동남아시아 국가들까지도 광범위하게 사업을 할 수도 있습니다. 그리고 첫해에는 카드결제만 지원하다가, 이듬해에는 카드결제와 현지의 각종 대체결제 수단들(우리나라로 치면 네이버페이, PAYCO, 브라질에서는 Pix)까지도 지원할 수도 있습니다. 하나의 가맹점주이지만 여러 국가, 여러 결제수단을 택할 수록 디로컬 입장에서는 하나의 가맹점주로 인한 TPV가 커지는 효과입니다.

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디로컬의 가맹점주의 수는 760개입니다. 분기 TPV는 $13.1B이니 가맹점주당 분기에 $17.25M정도를 결제하고 있는 셈입니다. 연간으로는 $69M정도입니다.

디로컬 입장에서 절대적인 결제 규모가 늘어나고, 절대적으로 버는 금액 자체가 커지는 게 가장 중요합니다. 그러면 모든 업계가 그렇듯이 더 많이 결제할수록 할인을 해줍니다. 예시로 들었던 넷플릭스가 여러 가지 국가, 여러 가지 결제수단을 디로컬을 통해 대신 하는 과정에 있어서, 예를 들어 1년에 $100K를 결제한다면 5% 수수료를 받지만 $10M를 결제하면 4%를, $100M 이상을 결제하면 2.5%를 받는다고 가정해봅니다.

이들을 가중평균한 비율이 디로컬의 전체 Take Rate가 될 것이므로 디로컬의 결제망을 사용하여 사업하는 규모가 커질수록 Take Rate는 낮아지고, 새로운 고객이 들어올 때에는 사업하는 규모는 작지만 Take Rate는 높다는 말이 이런 의미입니다.

결제망이 커지고 하다보면 디로컬 입장에서는 Take Rate가 낮아지는 쪽으로 수렴하게 되어 있습니다. 대신 페드로 아른트는 여기서 일단 결제망을 훨씬 더 키우고 나서, Phase 2의 성장으로 BNPL Fuse, 카드 결제 지원 등 디로컬이 자체적으로 개발한 결제 인프라들을 더 붙여서 Take Rate가 낮아지는 속도를 늦추거나 혹은 높이는 것이 목표입니다.

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디로컬의 Net Take Rate는 4Q25 기준 0.88%인데, 그럼 선진국에서 사업하고 있는 기업들의 Net Take Rate는 얼마인가를 정리하자면 Stripe가 0.30%이고 Adyen이 0.15%입니다. 자세한 내용은 기업분석 자료들에 모두 포함되어 있습니다.

기술발전으로 LLM 업계의 토큰 추론비용 자체는 계속해서 낮아지지만 중요한 것은 더 많은 노동력을 토큰화된 작업으로 바꿔내느냐이고, 이커머스에서도 제품당 받는 금액은 계속해서 낮아지지만 중요한 것은 더 많은 오프라인 소비를 온라인으로 바꿔내느냐인 것처럼, 핀테크에서도 중요한 건 결제 한 건당의 수수료율은 낮아지지만 더 많은 오프라인 결제를 온라인으로 바꿔내느냐가 중요합니다. 이 기준으로 본다면 결제의 허들을 낮춰서 새롭게 창출하는 규모가 커서 총 이익의 규모가 얼마나 늘고 있느냐가 중요하다는 것이며, 그것을 보여주는 것이자 경영진이 강조하는 것이 매출총이익(Gross Profit)의 YoY 성장률입니다.

결론 : CY26(G) 영업이익 성장률 YoY 30% / CY26 PER 13배

종합적으로 매출총이익의 전년 대비 성장률 및 영업이익의 성장률이 핵심인데 CY26 기준 YoY 25~30% 수준이며, CY26 PER 13배를 생각하면 매력적인 밸류로 보인다는 게 결론입니다.

마이크론(MU)

마이크론MU은 실적발표 이후로도 Overweight을 유지합니다.

흐름 10

GTC 2026에서 밝힌 마이크론의 신제품들

마이크론이 HBM4 36GB 12H 양산, PCIe Gen6 데이터센터 SSD 양산, 192GB SOCAMM2 양산을 시작했다고 발표했습니다. 핀 속도 11Gbps 이상으로 칩 기준 대역폭은 2.8TB/s(칩으로 하면 36GB * 8이므로 대역폭 22TB/s+)입니다. HBM4는 Rubin GPU에, SOCAMM2는 VR200 NVL72 랙과 Vera CPU 랙에, PCIe Gen6 데이터센터 SSD는 BlueField-4 STX 랙에 탑재될 예정입니다.

메모리 쇼티지의 원인은 '웨이퍼 공급 부족'부터 시작된다

SKH CEO는 GTC 2026에서 메모리 쇼티지의 근본적인 원인은 선단의 웨이퍼 공급 부족이기 때문에 향후 4~5년 간 지속될 것이며, 이를 해결하는 데에는 분기가 아니라 수년이 걸릴 것이라 전망했습니다. 업계 전체로 보자면 수요 대비 공급이 20% 가량 부족한 상태가 게속해서 유지될 것이라 봤습니다.

마이크론 CY1Q26 실적발표 : 구조적 성장주로 바뀌어가는 과정

마이크론 FY2026 기준으로는 PER이 7.05배로 낮아졌습니다.

메모리 공급이 크게 늘어나지 않는 이유로 클린룸 제약과 EUV 장비 생산의 병목, DDR5의 HBM 전환비 상승이 있기에 2H27까지 수요가 공급을 초과하는 상태가 꽤나 오래 이어질 것이라 전망합니다.

흐름 11

클린룸 제약이 2H27부터 약간씩 풀린다고 하지만 그때부터 VR300 NVL144에서 훨씬 더 많은 양의 메모리를 흡수할 예정입니다. 2H26의 VR200 NVL72(GPU 다이는 144개, 패키징은 72개)가 랙당 80TB이므로 GPU당으로는 1.1TB를 연결하는 것인데, 2H27의 VR300 NVL144(GPU 다이는 576개, 패키징은 144개)는 랙당 365TB이므로 GPU당 2.5TB를 연결할 예정입니다.

구조적 성장주로 바뀌는 게 중요한 구간입니다. 장기 공급계약들을 늘려서 구조적 성장주로 인정받기 시작할 경우 HDD 기업들처럼 CY26 PER 25배를 받는 섹터가 될 수도 있다는 생각입니다.

구조적 성장주란 TSMC처럼 바뀌는 것을 의미합니다. ⓐ다년간의 탄탄한 수주 잔고를 갖는 것, ⓑ수주잔고가 잡혀있으니 팹을 증설할 때 혹은 라인을 늘릴 때 수율만 빠르게 잡는다면 가동률은 얼마가 나올 것이 정해지므로 장기적인 이익성장 가이던스를 세울 수 있게 되는 것, ⓒ제품 개발단계부터 협력하여 Lock-in이 발생하는 것, ⓓ결과적으로 지금보다 높은 PER을 받게 되는 것을 의미합니다.

2026년 2월 6일에 나온 'NVIDIA KVTC'에 대한 생각

흐름 12

주말 사이 갑작스럽게 주목받고 있지만, 엔비디아의 KVTC(KV Cache Transform Coding) 논문은 실제로는 2월 6일경에 공개되었습니다. 이 기술의 핵심은 KV Cache를 20~40배 압축하여 '거의 손실 없이' 저장 및 전송한다는 것입니다. 현재 1.5B에서 70B 파라미터 규모의 중소형 모델에서 정확도를 꽤 잘 유지하는 것으로 평가받고 있습니다.

이에 대한 생각은 세 가지 관점으로 나뉩니다.

누적되는 손실과 Agentic AI의 한계

논문에서는 '거의 손실이 없다'고 표현하지만, 실제 프로덕션 환경에서 이 미세한 손실을 어디까지 감내할 수 있을지가 관건입니다. 이는 하드웨어 컴퓨팅 시 FLOPS 부동소수점 연산에서 소수점 아래 몇 째 자리까지 절사할 것인지 결정하는 것과 유사한 문제입니다. 특히 수백 번의 도구 호출(Tool calls)이 필요한 장기 에이전트 작업에서는 이 작은 오차가 꽤 큰 차이로 나올 수 있습니다. 에이전트 모델은 환각을 줄이고 토큰당 지능을 높이는 것이 핵심인데, 턴을 거듭할수록 오차가 복리로 누적되기 때문입니다.

예를 들어, 턴당 정확도가 99.8%로 높을 때는 100번 반복 시 81.9%(0.998^100 ≈ 0.819)입니다.

손실로 인해서 턴당 정확도가 98%라고 가정할 때 10번 반복하면 전체 정확도는 약 81.7%(0.98^10 ≈ 0.817)로 떨어지고, 100번 반복하면 13.2%(0.98^100 ≈ 0.132)에 불과합니다.

컨텍스트를 훨씬 더 많이 쓰는 거대/고성능 모델일수록 이러한 누적 손실에 민감하므로, 전면적인 도입으로 이어지기까지는 몇 가지 통과해야 할 것들이 있습니다. 따라서 채택곡선을 상상하더라도 big bang adoption식 전면적 도입이 아니라, 점진적인 도입이 될 가능성을 높게 봅니다.

흐름 13

제번스의 역설과 메모리 수요

압축 손실에 덜 민감한 중소형 텍스트 모델에 KVTC가 성공적으로 적용되어 효율성이 크게 증가한다고 가정해 보겠습니다. (멀티 에이전트 환경에서 보다 간단한 작업들만 수행하는 GPT-mini, GPT-nano 급에서는 거대모델보다 쉽게 적용할 '수도' 있습니다.) 그렇다고 해서 AI Labs들이 전체 메모리 사용량을 줄일 것이라 보진 않습니다. 늘 그래왔듯, 비용 효율성이 높아지면 동일한 메모리 자원을 유지하면서 더 높은 퍼포먼스를 내는 방향으로 리소스를 재투자하게 됩니다(또다른 파레토 프론티어의 확장일 뿐).

토큰당 ROI가 개선되면 더 많은 사용 사례가 창출되고, 이는 결국 전체 컴퓨팅 수요를 다시 폭발적으로 증가시키는 제번스의 역설로 이어집니다. 이미 2025년 초 DeepSeek-R1의 사례에서 겪었던 일입니다. KV Cache의 표현 자체를 저차원화하거나 압축하는 기술(MLA, DSA-라이트닝 인덱서 등)은 계속 등장하겠지만, 컨텍스트 윈도우가 커질수록 더 많은 메모리가 필요하다는 대전제는 변하지 않습니다.

지금까지 오랫동안 꾸준히 컴퓨팅 성능 개선을 통한 효율 향상 * 알고리즘 최적화를 통한 효율 향상으로 발전해온 역사입니다. 이에 대해서 큰 맥락은 <오픈AI 퇴사자의 글> 시리즈를 통해서 이미 접하셨을 것이라 생각합니다. 성공적으로 도입된다고 하더라도, 이번 알고리즘 최적화 역시 시장의 파이를 더 키우는 촉매제가 될 것이라 예상하는 이유입니다.

흐름 14

오픈AI 퇴사자의 글 #1 : 2027년 AGI가 온다 (바로가기)

오픈AI 퇴사자의 글 #2 : 초지능을 향한 지능의 폭발 (바로가기)

오픈AI 퇴사자의 글 #3 : 중국의 AGI 연구소는 샌프란시스코에 있다 (바로가기)

오픈AI 퇴사자의 글 #4 : 엔드게임을 향하여, 사막에서 봅시다 (바로가기)

엔비디아의 해자 강화

KVTC가 KV Cache를 만드는 데 필요한 연산 자체를 줄여주는 기술이 아니라, KV Cache의 저장(Storage)과 전송(Transfer)에 특화된 압축 기술이라는 것입니다. 다음 토큰을 생성하기 위해 Attention 연산을 수행할 때는 반드시 압축을 해제해야 하므로 본질적인 연산 병목이 사라지는 것은 아닙니다.

KVTC가 기여할 수 있는 가장 큰 병목 해소는 분산 추론 환경에서의 네트워킹 병목 해소에 있습니다. 대규모 추론용 클러스터는 Prefill 노드와 Decode 노드를 물리적으로 분리하고 있는데, 이때 두 노드 간 막대한 용량의 KV Cache를 전송하는 네트워킹 트래픽 병목이 발생하곤 합니다. KVTC를 적용할 경우 이 전송량을 획기적으로 줄일 수 있으니 좋습니다. GTC 2026 자료, GTC Preview에서도 꾸준히 전해드렸듯이 엔비디아는 분산 추론으로 TCO 대비 퍼포먼스를 다시금 더욱 높은 레벨로 끌어올리려 노력 중입니다.

흐름 15

결과적으로 AI 인프라 경쟁의 핵심이 단순한 칩의 성능을 넘어, 하드웨어-소프트웨어-네트워킹을 아우르는 전체 생태계의 최적화로 이동하고 있습니다. 엔비디아가 이 파이프라인 전체의 표준을 장악해 나가는 상황이기에 단순히 연산 효율에 집중하던 하이퍼스케일러들의 ASIC 입장에서는 생태계 단위의 경쟁력을 따라가기가 점점 더 어려워지는 추세입니다.

*화웨이도 2025년 8월 12일에 UCM(Unified Cache Manager)를 선보이면서 HBM에 대한 의존도를 낮추는 방법을 강화하는 중입니다. 어쩄든 업계에서 KV Cache 병목을 줄이려고 하드웨어~소프트웨어~네트워킹적인 능력을 총동원하려는 방향은 미국-중국 모두 같습니다.

샌디스크(SNDK)

샌디스크SNDK는 Overweight을 유지합니다.

KVTC 관점에서, 수혜는 eSSD쪽일 듯

HBM, DRAM, NAND 차원을 쭉 생각해보면,

HBM의 절대적인 필요성은 유지되지만, 늘어나는 모든 컨텍스트를 HBM에만 쌓아두는 흐름은 점점 더 약화됩니다. HBM은 계속해서 더 고성능의 작업에 집중할 수 있게 만들어주는 것이기 때문에 변하는 건 없습니다. 그리고 메모리 기업들 입장에서는 HBM의 마진이 서버 DRAM보다 낮았기에 물량을 최대한 덜 보내려고 하고 있었던 상황임을 고려하면 상관이 없고, 엔비디아 입장에서 HBM의 용량 중요도를 상대적으로(모든 건 다 상대적입니다. 절대적으로는 모든 수요가 급증 중이므로) 낮출 수 있는 것이므로 좋습니다.

흐름 16

DRAM 같은 경우는 적당히 좋은 상황입니다. (지금도 이미 비슷한 트렌드였긴 한데) 서버당 DRAM 장착의 실용성이 커집니다. 압축이 들어가면 같은 서버 DRAM 용량으로 더 많은 prefix cache를 붙잡고 있을 수 있으니 cache hit rate가 높아지고 다시 컴퓨팅하는 비중을 더 낮출 수 있게 됩니다.

상대적으로 수혜는 SSD입니다. 시험에서도 출제자의 의도를 파악하는 것이 중요한 것처럼 엔비디아가 KVTC를 통해서 중요하게 생각하는 건 '압축을 통한 KV Cache의 저장 및 전송 효율화'입니다. KV Cache를 관리함에 있어서 메모리 계층을 더 아래까지 잘 쓸 수 있도록 하는 것이 핵심이고 GPU-HBM의 G1을 넘어서 G2, G3, G3.5까지 KV Cache 오프로딩을 더 빠르게 할 수 있도록 시키는 작업입니다. 이렇게 되면 원래는 G1, G2, G3, G4로 가는 데 있어서 Latency가 워낙 차이가 컸기 때문에 최대한 GPU와 가까이 있는 HBM에서 많은 KV Cache를 담아두는 쪽으로 가던 방향에서 SSD까지 좀 더 사용할 수 있게 됩니다.

GB당 ASP를 보자면 DRAM이 $6.8~7.0정도이고, NAND는 $0.10~0.13입니다. HBM으로만 처리하면 너무 비싸기에 서버에 최대한 많은 DRAM을 채웠던 것이고, 서버에 최대한의 DRAM들을 가득 채웠으니 이제는 NAND를 추론에 더 많이 쓰기 위해 다양한 기술들을 적용하고 있습니다.

흐름 17

엔비디아의 CMX(이전엔 ICMS였던), KVTC, Dynamo, Groq, Pod을 강조하는 것들 등등 모두 같은 방향입니다. Agentic AI의 시대에 어떻게 컨텍스트를 키우면서도 더 빠르게 더 많은 사용자들에게 더 저렴한 토큰 추론비용으로 서비스하여 AI Labs들의 매출과 마진을 극대화할 수 있게 만들어줄 것인가에 대한 고민이 담긴 것입니다.

NAND 스팟가격 꾸준히 상승 중

NAND Spot 가격은 큰 흐름에서 지속 상승 중입니다. 지난주에 TLC 512GB가 크게 오르고 이번주에는 약간 쉬었고, 지난주에 쉬었던 MicroSD, SLC, MLC는 이번주에 크게 올랐습니다. WoW로 10%씩의 가격상승세가 지속되고 있어서 좋습니다.

코어위브(CRWV)

코어위브CRWV는 Overweight을 유지합니다.

계속해서 GPU 임대수요 상승 지속

이번 주에는 GPU 가용률이 B200의 경우 거의 ~1% 수준까지 낮아졌습니다. H100, B200 모두 거의 모든 GPU 클라우드가 사용 중인 상태입니다. 매우 높은 수요입니다.

X에서 Suhail이 최근 네오클라우드들 사이에서 8xH100 단일 노드의 물량이 완전히 매진된 상태가 지속되고 있어서 GPU 추론 용량을 더 늘리고 싶지만 그렇지 못하고 있다고 말했습니다. 비슷한 맥락의 글이 많습니다.

메타-네비우스 계약의 디테일

흐름 18

메타가 네비우스와 5년 간 $27B 규모의 계약을 발표했습니다.

디테일이 중요한데:

메타향 1GW 전용 용량 '1년' : 네비우스는 VR200 NVL72 기반으로 $12B 규모의 메타 전용 용량을 제공할 예정입니다. 2027년 초부터 용량을 지원할 것이며 여러 지역에 걸쳐서 지원 예정입니다. 1년에 $12B면 1GW 규모입니다. 이건 '전용 용량'입니다.

2년~5년차는 쪼개서 임대 : 그리고 네비우스는 1년간 메타에게 VR200 NVL72 전용으로 1GW를 서비스하고 나서, 이를 잘개 쪼개 더 높은 ROI로 서비스할 예정입니다. 그 과정에서 메타는 잘개 쪼개서 임대할 때 향후 5년간 총 $15B 규모의 컴퓨팅 용량을 특정 네비우스 클러스터에서 구매하기로 약속했습니다. 그러면 네비우스 입장에서도 자금조달을 받을 때 일부 몇백MW 클러스터는 메타가 전용해서 쓸 것이라는 것이므로 사실상 일부 클러스터에 대해서는 지급보증을 한 것과 비슷하게 되기 때문에 더 낮은 금리로 자금조달을 받았을 것이라 예상합니다.

AI Labs별 VR200 클러스터 온라인 시점차이 : 네비우스가 VR200 NVL72를 온라인하는 시점이 2027년 초입니다. TML도 VR200 NVL72 온라인 시점이 2027년 초였는데, 비슷합니다. 오픈AI는 AWS를 통해서, 앤스로픽 Azure를 통해서 2H26에 1GW의 VR200을 서비스 받을 예정인데 Tier 2 AI Labs들향으로 서비스되는 시점은 1Q27쯤부터입니다. 같은 날, 코어위브는 2H26에 VR200 NVL72를 실제 GA할 최초의 클라우드 중 하나가 될 것이라 말했습니다. 2H26에 받는 CSP/AI Labs이냐, 1Q27에 받는 CSP/AI Labs이냐의 묘한 톤 차이가 있습니다.

흐름 19

이 계약이 나오고 나서 네비우스는 전환사채를 통해서도 자금조달 했습니다. 1GW를 온라인하려면 네비우스가 대략 $30B 정도를 조달해야 한다는 의미인데 아직 충분한 양의 조달을 한 상태가 아닙니다.

피겨 테크(FIGR)

피겨 테크FIGR는 Overweight을 유지합니다.

Figure Forge 출시

피겨 테크가 "Figure Forge"를 발표했습니다. 복잡한 현실 세계의 대출 자산(자동차 대출 등)을 블록체인상에서 쉽게 사고팔 수 있도록 잘게 쪼개진 표준화된 토큰으로 만들어주는 서비스입니다.

블록체인 금융(DeFi)에서는 보통 자산을 담보로 맡기고 돈을 빌립니다. 담보 가치가 떨어지면 담보를 팔아서(청산해서) 돈을 회수해야 합니다. 하지만 현실의 대출(예: 자동차 대출)은 디파이에서 담보로 쓰기엔 너무 불편합니다. 피겨 포지는 제각각인 대출 덩어리들을 모아서 똑같은 가치를 지닌 1달러짜리 참여 토큰으로 변환해주는 서비스입니다. Agora Data가 첫 번째 고객입니다. Agora의 자동차 대출 상품들이 토큰으로 전환될 예정입니다.

흐름 20

피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance TVL 볼륨은 $1.543B입니다. 계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다. ⓑFigure Markets가 잘 돌아가고 있는지를 파악할 수 있는 YLDS 유통량 $595M입니다. 마찬가지로 계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다.

도어대시(DASH)

도어대시DASH은 Overweight을 유지합니다.

도어대시, "Dasher Tasks" 출시

도어대시가 "Dasher Tasks"를 출시했습니다. 당장의 EPS 성장에 영향을 줄 제품은 아닙니다만, 1~2년을 생각하면 새로운 전략입니다.

도어대시 플랫폼을 사용하는 배달원(Dasher)들이 배달만 하는 것이 아니라 현실 속의 AI 라벨러로서 보수를 받을 수 있게 하는 것입니다. 기업들이 도어대시에게 돈을 지불하고 그것의 일부를 배달원에게 지급하는 구조입니다.

기업들은 매장에 실제로 어떤 제품이 진열되어 있는지, 아니면 다른 지점의 매장 배치가 지난주와 어떻게 달라졌는지, 복잡한 주소로 배달할 때 문은 어디에 있는지, 단골 빵집이 공휴일에 실제로 영업을 하는지 등 다양한 문제들을 해결하고 돈을 주는 것입니다.

도어대시는 이 모든 것에 대한 데이터를 갖게 되며, 이를 AI 및 로봇에 입력하고 테크/소매/레스토랑 사업자 파트너들에게 판매할 수도 있습니다. 800만 명의 배달원들이 활동하면서 소일거리로 여러 Tasks들을 수행하고 배달 한 건당 수익을 높일 수 있는 기회이자, 도어대시 입장에서도 아예 새로운 사업이기도 하고 앞으로 리얼월드 데이터 수집 파이프라인의 규모를 훨씬 더 키울 수도 있는 작업이라 흥미로운 사업입니다.

흐름 21

도어대시는 일상적인 작업을 촬영하거나 다른 언어로 말하는 것을 녹음하는 활동도 제시하며 이에 대한 새로운 별도의 앱도 시범 운영 중입니다. 예를 들자면, ⓐ스페인어로 대화를 녹음하라고 하고 클립당 몇 달러를 주고, ⓑ마트를 걸어가면서 모든 선반을 촬영해주고 몇 달러를 주고, ⓒ빨래를 개는 모습을 30초~2분짜리로 찍고 몇 달러를 줄 수도 있습니다.

루멘텀(LITE)

루멘텀LITE은 Overweight을 유지합니다.

최근에 전해드린 광학 관련 자료들입니다.

AI 인프라의 새로운 병목 '광학' : 앞으로의 2~3년 가파른 채택곡선 (트랜시버, OCS, CPO) (바로가기)

엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 AI 슈퍼컴퓨터 (바로가기)

OFC 2026 : 광학이 중요해지고 있는 이유들, 태풍의 눈에 있는 두 가지 기업 분석 (바로가기)

최근 OFC 2026 컨퍼런스가 상당히 중요했기에 OFC 자료는 챙겨보시길 권해드립니다.

루멘텀 경영진이 OFC 2026에서 재무전망을 업데이트하면서 영업이익 레버리지가 애널리스트 추정 OPM 27%를 넘기는, OPM 42%까지도 가능할 것이라고 전망했습니다.

업계는 현재 InP 광학 레인이 병목입니다. OFC에서 루멘텀의 EML/CW 레이저 수주잔고가 2년 이상이라고 말했으므로 2027년 말까지 꽉찬 상황입니다.

흐름 22

800G 트랜시버에는 100G 광학 레인 8개를 넣고, 1.6T 트랜시버는 레인당 200G를 8개, 3.2T 트랜시버는 레인당 400G를 8개 넣습니다. 이 칩과 변조기가 하나의 모듈(트랜시버)에 탑재된 것이 EML 레이저입니다. 이 중에서 루멘텀의 가치 기준 시장점유율이 50~60%로 가장 높습니다. 아래 Cowen 애널리스트 추정치를 보시면 InP 광학 레인 기준으로도 가장 많은 양을 생산하는데, 가장 고부가가치에 집중하고 있어서입니다. 모건스탠리 TMT 컨퍼런스 콜에서 전해드렸지만 Product Mix를 100G, 200G EML에 집중하고 있습니다.

옵토일렉트로닉스(AAOI)

옵토일렉트로닉스AAOI는 Overweight을 유지합니다.

옵토일렉트로닉스는

가장 병목인 InP 레이저 칩을 생산할 수 있고,

트랜시버 팹도 이미 자동화가 상당부분 됐기에 이를 복제하기만 하면

하이퍼스케일러들의 크게 증가할 광트랜시버 수요를 충분히 처리할 수 있다는 것이 포인트입니다.

트랜시버 시장의 핵심 병목 : InP 레이저 칩

현재 시장의 병목은 트랜시버 조립이 아니라, InP 레이저 칩의 공급 부족에 있습니다. 기업이 레이저 칩을 자체 생산하여 조달할 수 있느냐가 경쟁력을 판단함에 있어서 매우 큰 차이를 만든다는 의미입니다.

송신기의 역할, 두 가지 아키텍처 : EML, CW

흐름 23

전기 데이터를 광 신호로 변환하는 것은 송신기의 핵심 역할이며, 이를 위해서는 ⓐ광원(Light Source, 빛을 쏴주는 것) + ⓑ데이터를 빛에 인코딩하는 변조 방식(Modulator) 두 가지가 필수적입니다. 현재 업계에서 송신기를 제작하는 방식은 크게 EML과 CW 레이저 두 가지로 나뉩니다.

EML (광원 + 변조기 결합형) : 레이저와 변조기를 하나의 InP 반도체 소자에 통합한 형태입니다. GPU나 스위치에서 전기 데이터가 도착하면, 변조기가 마치 고속 셔터처럼 작동해 레이저를 통과하는 빛의 양을 빠르게 조절하여 디지털 데이터로 변환합니다. 단일 부품으로 구성되어 크기가 작고 신호 품질이 매우 우수합니다. 전력소모도 적고 모듈 방식이라 교체하기도 편리하니 사실 EML 레이저의 장점이 있습니다. 루멘텀이 3.2T까지도 EML 대응이 가능하다고 말했는데 이것 또한 강점입니다.

CW 레이저 (광원 + 변조기 분리형) : CW 레이저는 안정적인 빛을 뿜어내는 역할만 하고, 데이터 변조는 별도의 실리콘 포토닉스(SiPh) 칩이 담당합니다. 즉, 'CW 레이저(빛 생성) + SiPh 변조기(데이터 인코딩)'의 조합으로 광섬유에 0과 1의 데이터를 전송하는 방식입니다.

루멘텀의 우위, 옵토일렉트로닉스에 대한 오해

800G, 1.6T 트랜시버 및 CPO(Co-Packaged Optics) 등 애플리케이션에 따라 EML 또는 CW 레이저가 선택적으로 채택되고 있습니다.

흐름 24

루멘텀은 모든 라인업에서 선두를 달리고 있습니다. 800G와 1.6T에는 EML을 사용하고, CPO에는 CW 레이저를 사용합니다. CPO는 실리콘 포토닉스 자체에 PIC와 EIC를 Switch ASIC과 동일 기판에 집적하는 구조로, 기판 자체에 변조 기능이 포함되어 있어 모듈 내에 별도의 변조기가 필요 없기 때문입니다.

옵토일렉트로닉스는 800G/1.6T/CPO 모두 CW 레이저를 사용하며, 마찬가지로 자체 조달하고 있습니다.

실리콘 포토닉스의 부상, 광원의 재조명

과거에는 CW 레이저의 중요도가 상대적으로 낮았으나, 실리콘 포토닉스(SiPh)의 등장으로 상황이 역전되었습니다. SiPh는 변조기, 도파관, 광검출기 등 광학 회로를 실리콘 웨이퍼 위에 구현해 압도적인 확장성을 제공하며 대규모 광학 도입의 해답으로 꼽힙니다.

하지만 중요한 문제는 SiPh가 빛을 '조작'하는 데는 능하지만, 빛을 '생성'하는 데는 효율적이지 않다는 점입니다. 이 때문에 대부분의 SiPh 시스템은 외부 레이저에 의존할 수밖에 없으며, '광원' 그 자체의 중요성이 커지면서 루멘텀이 가진 레이저 기술력이 더욱 빛을 발하고 있습니다. 그리고 이런 국면으로 가면서 CW 레이저를 깎아왔던 옵토에게도 기회가 생기게 된 것이기도 합니다.

광원의 고도화, ELS(External Laser Source)

흐름 25

광학 시스템이 고도화됨에 따라 레이저를 별도의 모듈로 분리하는 ELS(외부 레이저 소스) 아키텍처가 부상하고 있습니다. 각각의 광학 엔진에 레이저를 내장하는 대신, 중앙집중식 ELS 모듈이 광원만 생성해 여러 장치로 분배하는 구조입니다.

열 관리 효율성 극대화 : GPU 칩이 발열이 워낙 심하기 때문에, 열에 약한 광원(레이저)을 발열이 심한 칩에서 떼어내어서 서늘하고 안정적으로 작동시킬 수 있습니다.

뛰어난 유지보수성 : 칩에 내장된 광학 엔진과 달리, 플러그형 모듈 형태인 ELS는 수명이 다하거나 고장 났을 때 쉽게 교체할 수 있어 유지보수 측면에서 압도적인 장점을 가집니다.

CPO에서 주로 적용하고 있습니다. 루멘텀은 엔비디아향으로 이미 출하 중입니다. 루멘텀 같은 경우는 UHP 레이저 칩만 먼저 출하하지만 향후 ELS 모듈까지 같이 판매하기 시작할 경우 매출이 UHP 레이저 칩만 팔 때에 비해서 2배가 될 것이라 말했습니다.

블룸에너지(BE)

블룸에너지BE는 Overweight을 유지합니다.

이란은 블룸에너지 고객사들의 천연가스 가격과는 별개의 이슈

이란 이슈로 LNG 관련 뉴스들이 많이 나옵니다. 하지만, 블룸에너지의 천연가스와는 공급망이 다릅니다. 블룸에너지는 북미 데이터센터향 BTM 프로젝트들에 현장발전용 SOFC를 공급하고 있습니다.

흐름 26

이러한 전제를 다시 분해해보면,

북미 내에서 사용하는 것은 액화시키지 않고 천연가스 파이프라인을 통해서 직접 사용하는 천연가스입니다. 미국 내에서도 천연가스는 공급이 꽤나 빠르게 늘어나고 있는데 액화시설이 병목이라 LNG 수출량이 수요만큼 빠르게 늘어나고 있지 않은 상태였습니다. 이를 고려하면 미국 내 LNG 수출 수요가 높아지더라도 미국 내에서 파이프라인으로 쓰는 천연가스 가격이 스퀴즈 될 요인까지는 쉽게 가지 않습니다.

Henry hub(9개 주 수백 개가 넘는 파이프라인과 연결된 허브) 가격을 보시면 되는데, 2024년 11월과 같은 가격대인 $3.0~$3.1 가격대를 유지하고 있고 매우 안정적입니다. 얼마 전에 가격이 크게 튀었다는 것도 1~2월 추위와 관련하여 2026년 당월물 선물가격이 튀었던 것이지 4~6월 가격이 튀었던 것은 아니었음을 전해드린 것도 기억하실 것 같습니다. BE SOFC와 관련된 에너지 실물시장은 계속해서 안정적이었습니다.

데이터센터 발전설비 CapEx 비용 민감도가 높지 않다

Dylan Patel의 팟캐스트에서(주간전략보고에 일부 O) 전력에 대해 언급한 몇 가지들을 더 정리해봅니다:

SemiAnalysis는 총 16개의 서로 다른 가스 발전기 제조업체를 추적 중입니다. 복합사이클 가스터빈, 항공기 엔진을 개조한 터빈, 왕복엔진, 선박엔진, 블룸에너지의 연료전지 등입니다. 이들을 통해서 각각 수십 GW급 데이터센터 전력 수요에 대응이 가능하며 전체적으로는 수백 GW급을 생산할 수 있다는 입장입니다.

흐름 27

용량은 지원이 가능한 만큼, 2028~2029년까지 신규 발전용량의 약 50%가 BTM 방식이 될 것이며 FTM 방식보다 비용은 더 많이 들지만 인허가 및 전력망 연계 대기열 병목을 피할 수 있습니다.

사람들의 생각보다 기업들의 데이터센터 전력 비용 민감도가 낮다는 것 또한 데이터센터 BTM 프로젝트 침투율이 지금보다 훨씬 더 높아질 것이라는 데에 힘을 더하는 부분입니다. 데이터센터 전력 발전설비에 들어가는 CapEx가 $1,500/kW(~2022년 가격) → $3,500/kW(현재 대형 복합가스터빈 주문 시 이정도 가격, 블룸에너지 SOFC 주문 시 이정도 가격)로 상승하더라도 GPU의 TCO는 시간당 $1.40이 $1.50로 증가하는 정도라는 것입니다. GPU를 빠르게 온라인해서 얻는 이점이 이보다 훨씬 큽니다.

인력부족이 생각보다 심각합니다. 크루소의 1.2GW 규모 애빌린 프로젝트는 피크 시간대 기준 5,000명의 근로자를 필요로 했습니다. 연간 100GW급으로 규모를 키우려면 수십만 명의 전문 현장인력이 필요합니다. 해결책은 모듈화입니다. 전력, 냉각, 서버 블록을 조립하여 MW급 단위로 출하하면 현장의 전기 기술자와 배관공의 수를 획기적으로 줄일 수 있습니다.

흐름 28

Magnificent 7

Vera Rubin Pod, GPT-5.4 mini/nano, 젠슨 황의 $250K 토큰 발언, 테라팹

*왼쪽 테이블 : 2026년 3월 22일자로 EPS 추정치를 변경했습니다.

*오른쪽 차트 : Mag 7 기업들의 CY26, CY27 순이익 차트입니다.

엔비디아, 26년 PER 19배 / Overweight

엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 슈퍼컴퓨터 (바로가기)

엔비디아 GTC 2026 Preview : 새로운 시대, 새로운 패러다임 (바로가기)

AI 사이클 한 눈에 보기, SemiAnalysis 인터뷰 : "거품은 없다. AI ARR $100B가 온다" (바로가기)

엔비디아 4Q25 실적발표 : 담백한 실적발표, 핵심은 모두 그린라이트 (바로가기)

엔비디아 4Q25 Preview : 컴퓨팅이 곧 매출인 시대, 결국 엔비디아의 시간은 온다 (바로가기)

GTC 2026 리뷰 : Chip → Rack → Pod → Factory(Feynman 너머)

7개의 칩, 5개의 랙, 하나의 팟을 구성하는 것까지가 핵심입니다.

Hopper에서는 칩 단위로 최적화된 제품을 팔았고,

Blackwell에서는 랙 단위로 최적화된 제품을 팔았으며,

Rubin에서는 포드 단위로 최적화된 제품을 팔을 예정입니다.

흐름 29

여기서 랙과 랙을 연결하는 것이,

구글은 OCS를 통한 Scale-up이었고

TPU v7에서 랙당 TPU 64개를 144개 엮어 9,216개를 하나의 포드로 구성

엔비디아도 광학(CPO, Spectrum-6 CPO Switch)을 통해서 Scale-up을 적용할 것입니다

VR200(Rubin)에서 랙당 GPU 72개를 8개 엮어 576개를 하나의 포드로 구성

VR300(Rubin Ultra)에서 랙당 GPU 144개를 8개 엮어 1,152개를 하나의 포드로 구성

5개의 랙으로 구성하는 'NVIDIA Vera Rubin Pod'

그래서 이제 제품들을 하나의 랙에 여러 트레이를 넣는 구조가 아니라, 여러 개의 랙으로 확장하는 제품을 만들고 있습니다. ⓐVR200 NVL72 랙(GPU) ⓑLPX 랙(LPU) ⓒVera CPU 랙(CPU) ⓓBlueField STX 랙(DPU-스토리지) ⓔSpectrum SPX 랙(Spectrum-X Switch)입니다.

도메인의 사이즈를 키우는 것이 컴퓨팅 성능 향상에 중요하기도 하고, 분산 추론 환경을 어떻게 잘 구현하느냐가 워낙 중요해졌기에 포드 단위를 하나의 단위로 보고 작업한 결과입니다.

또한 LPX를 통해서 기존에 도달할 수 없었던 새로운 파레토 프론티어를 만들어냈습니다. 과거에는 전력 대비 혹은 비용 대비 토큰 생산만 중요했는데 이제는 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라서 같은 백만 토큰이라도 창출하는 매출과 이익의 규모가 달라지면서 이를 서비스하기 위한 새로운 하드웨어를 Vera Rubin 포드 내에 하나의 랙으로 넣어서 가능해졌습니다. Agentic AI 워크로드를 선점하기 위한 방향입니다.

흐름 30

NVIDIA KVTC에 대해서는 메모리와 관련된 이슈이므로 자세한 내용은 위의 마이크론/샌디스크 파트에 남겼습니다. 엔비디아 입장에서는 좋은 방향입니다.

GTC 2026 Analyst 컨퍼런스콜

GTC 2026 이후 Analyst Q&A 세션에서 밝힌 몇 개의 디테일을 더하면,

2025~2027년까지의 $1T+ Blackwell/Rubin 수주잔고는 말그대로 'Blackwell과 Rubin'에만 해당하는 값이며, Groq LPX 랙, Vera CPU 랙, BlueField STX 랙 등은 포함되지 않은 보수적인 수치라고 말했습니다. 젠슨 황은 BofA 애널리스트와의 Q&A에서 만약 Rubin으로 인한 시장이 $1T라면, Groq LPX가 추가되면 시장이 $1.25T가 되고, 스토리지와 CPU를 추가하면 TAM이 $1.5T가 될 거라고 봤습니다. 5개의 랙 스케일 제품을 MGX ETL 구조 덕에 독립적으로 판매하기 때문에 생각보다 Groq LPX + CPU + STX 랙을 합친 규모가 클 것이라 시사한 내용입니다.

Vera Rubin은 이미 생산 단계(in full production)에 있기 때문에, Vera Rubin이 3Q26에 출하되기 시작할 Groq LPX보다 먼저 출하될 예정입니다. Rubin Ultra 칩도 taping out 중입니다. 각종 생산에 대한 부분은 중요하니 정확하게 따로 짚자면,

흐름 31

"GB300을 양산하면서 동시에 VR200 랙도 양산할 예정입니다. 현재 저희는 양산 단계에 진입했습니다." ("And so we're going to crank out these Vera Rubin racks while we're cranking out the GB300 racks. We are in full production.")

"차세대 Rubin인 Rubin Ultra는 현재 테이프 아웃 작업이 진행 중입니다."("The next generation of Rubin with Rubin Ultra, we have the Rubin Ultra chip, which is coming -- which is taping out.")

무료/기본 구독자는 high throughput을 강조한 Rubin이 담당하고, 프리미엄 티어는 Rubin + LPX를 통해서 고가의 고성능 토큰을 생성하는 쪽으로 도입될 예정입니다. 개인적으로 느끼기에는 이게 NVL72 당시의 Scale-up 혁신보다 훨씬 더 파괴적인 변화가 될 거라 예상합니다.

주주환원에 대해서는 우선적으로 공급망 확보와 생태계 성장에 투자되지만 투자 약속이 모두 이행된 이후에 남는 FCF의 50% 수준을 자사주 매입과 배당을 통해 주주에게 환원할 계획이라 말했습니다.

흐름 32

ChatGPT → Reasoning → Agentic까지가 Digital AI입니다. 모든 IT 산업의 규모를 합치면 $2T 시장입니다. 이를 효율화하는 작업입니다. 이 이후의 거대한 파도는 Physical AI입니다. 전 세계 $60~70T 시장에 접근하는 것이며 로보틱스, 자율주행, 제조 공장 자동화 등 Physical AI 시장이 본격화되면 현재 40%인 비하이퍼스케일러 매출 비중이 70%까지 확대될 것으로 기대했습니다.

올해는 "CPX 대신 LPX를 우선했다"

GTC 2026 이후 세션에서 엔비디아 이안 벅 부사장(Ian Buck, "CUDA의 아버지")은 Rubin CPX를 올해 출시하지 않은 이유를 두고, 엔비디아가 생산할 수 있는 칩의 개수가 한정적이기 때문에 LPX를 우선적으로 배치했다고 말했습니다. 2025년 하반기만 하더라도 원래는 GDDR7을 써서 CPX를 훨씬 더 싸게 생산한다는 계획이기도 했고, 지금처럼 Agentic AI 워크로드 수요가 높지 않았을 때였던지라 그 사이에 달라진 메모리 가격과 메인 워크로드 트렌드를 생각할 때 LPX를 우선하는 것이 훨씬 더 좋은 전략이라 생각합니다.

그리고 이안 벅 부사장은 엔비디아가 Groq 팀을 인수하자마자 Groq 팀이 엔비디아의 Dynamo 팀과 아에 통합되어 움직이고 있다고도 전해줬습니다. 분산 추론 환경을 소프트웨어적으로 병목없이 구현하는 데 있어서 Groq 팀이 적극적으로 개입해있다는 의미입니다.

흐름 33

중국향 H200, Groq 생산 본격화

GTC 2026 Q&A에서 젠슨황은 "중국 고객들을 위한 H200 가속기 생산이 본격화되고 있다"고 말했습니다. 몇 주 전에 비해서 환경이 달라지기 시작했으며, 중국 내 많은 고객사들에 대한 라이선스를 확보했고 생산이 재개되기 시작했다는 것입니다. 2월 말 CY4Q25 컨콜까지만 하더라도 H200를 소량 수출할 수 있는 허가를 한 건만 확보했다고 말했었는데 지금은 상황이 달라지는 중입니다.

로이터 보도에 따르면, 엔비디아가 중국 수출용으로도 Groq 칩을 준비하고 있다고 전해집니다. 소식통에 따르면 중국용 칩은 성능이 저하된 버전도 아니고, 중국 시장만을 위해 특별히 제작된 것도 아니라고 전해집니다.

중국에서도 컴퓨팅 수요가 매우 높아진 상황

알리바바 클라우드와 바이두 클라우드가 지난주 각각 AI 컴퓨팅과 스토리지 가격을 5~34%가량 인상했습니다. 텐센트 클라우드가 가격을 인상한 뒤로 이어서 인상한 것이므로 중국 Big CSP들이 모두 컴퓨팅 가격을 인상한 셈입니다. 알리바바와 바이두 두 회사 모두 4월 18일부터 인상된 가격으로 서비스 예정입니다. 중국 내에서 여전히 OpenClaw 프로젝트에 대한 관심이 뜨겁고 워낙 사용량이 많기 때문입니다.

흐름 34

애플, 26년 PER 27배 / Underweight

애플 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

루머: iPhone Fold를 2026년 12월 출시할 수도 있다

Barclays 애널리스트에 따르면 애플이 iPhone Fold를 2026년 12월에 출시할 가능성이 있다고 전해집니다. 매년 9월에 새로운 아이폰을 출시한다는 걸 고려하면, 9월에 아이폰 18을 출시하고 나서 3개월 뒤인 12월에 새로운 플래그십 모델로 폴드를 출시할 수 있다는 의미입니다.

WWDC 2026 일정도 이번 주 발표할 듯

애플은 보통 매년 3월 말쯤에 'WWDC 일정이 언제일 것인지'에 대해서 발표합니다. 그리고 6월 첫째 주~둘째 주에 WWDC 행사를 치르곤 합니다. 거의 비슷하게 해왔던 만큼 이번 주쯤에 WWDC 2026 이벤트가 며칠일지 발표나올 것으로 예상합니다.

구글, 26년 PER 25배 / Overweight

구글 4Q25 실적발표 : CY26 CAPEX 102%! 역대급 베팅과 자신감의 근거 (바로가기)

구글 3Q25 실적발표 : AI ARR $13B 돌파, 검색엔진이 다시 성장 엔진이 됐다 (바로가기)

Quick Take : 구글 반독점법 소송 판결, '계급장 떼고 붙어라' (바로가기)

구글 2Q25 실적발표 : 더욱 가속을 말하다, '2026년까지 AI 수요는 채워지지 않을 것' (바로가기)

흐름 35

Vibe Design "Stitchbygoogle"

구글이 Vibe Design이란 개념을 말하며 "stitchbygoogle"을 출시했습니다. 어도비와 피그마가 하는 작업을 훨씬 더 저렴한 가격에 무료로 푸는 길입니다. Computer Use 자체가 AI가 인간보다 더 잘할 것이기에 '사용자 경험 전체가 소프트웨어에 의존하는' 애플리케이션은 빠르게 대체될 것으로 예상합니다.

다소 조용해진 구글

Tier 1 AI Labs에서 앤스로픽이 앞서가고 오픈AI가 빠르게 추격하는 중입니다. B2B 점유율을 놓고 경쟁 중입니다. Gemini 3.0 Pro 출시 이후 몇 개월 동안 구글이 조용한데, 이러다 또 충분한 컴퓨팅을 갖추고 새로운 모델을 출시하는 시점이 되면 두각을 드러내기 시작할 것으로 보고 있습니다.

마이크로소프트, 26년 PER 22배 / Neutral

마이크로소프트 4Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

마이크로소프트 3Q25 실적발표 : 오픈AI가 주도하는 스타게이트에 업혀가는 마이크로소프트 (바로가기)

마이크로소프트 2Q25 실적발표 : 클라우드가 이끄는 성장, Agentic AI 도입 가속화 (바로가기)

오픈AI 기업분석 : 빅테크를 위협하는 새로운 플랫폼으로서 ChatGPT의 가치를 생각해보다 (바로가기)

흐름 36

코파일럿에 집중하는 마이크로소프트

마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 코파일럿에 대해서 더 신경쓰기 위해 조직 개편 중입니다.

기존에 각각의 앱에서 코파일럿을 발전시키고 있었던 코파일럿 관리자를 총괄 부사장으로 승진하여 나델라 CEO에게 직접 보고하게 했습니다. 대신 무스타파 슐레이만은 원래 코파일럿과 마이크로소프트 자체 LLM 구축을 동시에 맡았어야 했는데, 앞으로는 첨단 AI 모델 훈련에 집중할 계획입니다.

오픈AI, GPT-5.4-mini, nano 출시

오픈AI가 GPT-5.4-mini, GPT-5.4-nano를 발표했습니다.

작은 모델은 그 자체로는 실용성이 낮습니다. 대신 코드 생성이나 classification, data extraction, ranking 등 각종 서브 에이전트 작업에 함께 사용하기 좋은 모델입니다. 이에 아예 소개글에도 빠른 응답성을 요구하는 코딩 어시스턴트, 스크린샷을 캡처하고 해석하는 Computer Use, 실시간 이미지 기반 추론하는 멀티모달 작업 등에 사용하기 좋은 모델이라고 정리했습니다. 벤치마크도 보시면 아예 코딩쪽에 특화했습니다.

GPT-5.4-mini, nano를 출시하기 하루 전에 Codex에서 subagent 기능을 공개했었습니다. 예를 들어서 계획, 실행, 조율 등은 GPT-5.4급 대형 모델 혹은 GPT-5.3-Codex가 하되, 멀티 에이전트 환경을 구현하고 10~100개의 GPT-5.4-mini, nano가 쉬운 작업들을 맡아서 작업하는 구조입니다.

흐름 37

슈퍼 앱 계획

오픈AI가 ChatGPT, Codex, Browser 기능을 하나로 합친 데스크톱용 슈퍼앱을 만들 계획입니다. 사용 시간을 늘리기 위한 이유도 있지만, 오픈AI 내부적으로도 각종 제품들을 하나의 앱을 통합함으로써 자원을 효율적으로 활용하기 위한 작업입니다. 효율을 높인다고 해서 직원을 줄이는 것은 아닙니다. 직원 수 자체는 현재 4,500명에서 연말까지 8,000명으로 키운다는 계획입니다.

ChatGPT 광고 테스트 중

오픈AI가 ChatGPT 광고주를 위한 Ads Manager 기능을 테스트 중입니다. Ads Manager란 마케터들이 광고 캠페인을 실시간으로 집행, 모니터링, 최적화할 수 있는 대시보드입니다.

우선 모수를 더 키워서 성능을 끌어올리기 위해 실제로 최근 ChatGPT 무료 사용자들에게 ChatGPT 광고 노출을 키우고 있습니다. 구글이나 메타랑 비슷한 개발 방식입니다. 워낙 많은 A/B Test의 반복으로 굴러가기 때문에, 공식발표하진 않지만 그때그때 사용자 지표들을 보면서 광고량을 늘렸다가 줄였다가 하는 중입니다.

이러다가 사용자 경험에 영향을 최소화할 수 있는 최적점이 발견되면 가파르게 광고 노출값을 늘려갈 것입니다. 사용자 경험을 해치지 않는 선에서, 광고 효율을 높이고, 배포를 늘리고, 다시 테스트하기를 반복하면서 성장하는 과정입니다.

흐름 38

아마존, 26년 PER 26배 / Neutral

아마존 4Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

아마존 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

아마존 2Q25 실적발표 : 물류혁신의 3단계 진입, AWS의 현 상태 체크 (바로가기)

AWS와의 밀월을 강화하는 오픈AI

오픈AI가 AWS와 새로운 계약을 맺었습니다. 정부의 기밀/비기밀용 LLM 서비스에 대해서 AWS를 통해서 판매할 수 있게 된 것입니다. 오픈AI 입장에서나 AWS 입장에서나 계약규모 자체는 수백만 달러 규모라 많지 않습니다만, 정부계약 수주는 대기업 고객들에게 일종의 높은 스펙(주로 사이버보안 및 데이터 관리 수준에 대한)을 요구하는 입찰환경에서 수주에 성공한 인증 마크 같은 것이라 성공할 경우 좋습니다.

추론 수요를 독점할 거라 생각했던 마이크로소프트의 불만

마이크로소프트가 공식적으로 오픈AI-AWS 딜의 핵심인 Stateful 제품 정의에 대해서 "오픈AI가 법적 의무를 준수하는 것의 중요성을 이해하고 존중한다고 생각한다"고 말했습니다.

마이크로소프트 입장에서는 당연하게도 오픈AI-AWS 밀월을 탐탁치 않아할 수밖에 없습니다. 2025년 10월 28일에 맺었던 계약은 마이크로소프트가 오픈AI의 프론티어 모델에 대한 독점 파트너 지위를 갖고 Azure API 독점권 및 주요 IP 권한을 2032년까지 갖고 있는다는 조건의 구조 변경이었기 때문입니다.

흐름 39

마이크로소프트는 이를 '사실상 오픈AI의 추론 수요는 내가 갖는 것'이라고 생각했고, 오픈AI는 이 계약의 세부내용상 'Stateless 상태의 API 사용만 Azure를 통해 독점하는 것'이라고 해석할 수 있는 여지를 남겨둔 것으로 추정됩니다. 오픈AI는 아마존과 계약을 맺는 것은 Stateful 제품은 API를 파는 게 아니라, 맞춤형 AI 애플리케이션 개발 툴들을 파는 것이니 상관이 없다는 입장입니다.

두 기업이 당연히 각각 법률 검토는 받았을 것이니 어떻게 될지는 봐야겠지만, 어쨌든 이러한 계약으로 인해서 이득을 보는 건 오픈AI입니다.

갑과 을의 위치가 바뀌고 있는 중

오픈AI의 모델을 가지고 서비스하려고 하는 마이크로소프트와 아마존 간의 경쟁으로 인해서 오픈AI는 아마존으로부터 이미 현금 $15B(IPO 시 조건부로 $50B까지 가능)도 받았고, Trainium 3/4에 대한 우선 할당까지 받았습니다. 그리고 AWS는 다른 CSP들이 하지 않았던 규모로 아예 오픈AI의 추론 환경에 맞춰서 ASIC 인프라 설계(Trainium 및 EFA)까지 하고 있습니다.

2025년 상반기까지는 하이퍼스케일러들이 갑이고 AI Labs들이 을이었는데, 하반기에 접어들면서 갑과 을이 바뀌는 상황이 시작됐다는 내용을 <네오클라우드 뜯어보기 #2 : 새로운 시대의 AI 계급도, 전력을 돈으로 바꾼 Powered Shell>에서 전해드린 바 있습니다. 어쨌든 현재로서 자체 데이터센터를 구축하려면 돈이 너무 많이 드니까, 당분간은 AI Labs가 해야 할 CapEx를 OpEx형태로 바꿔서 CSP들이 레버리지를 일으키도록 하는 구조 자체는 다년간 더 유지할 것으로 예상합니다.

흐름 40

기업들 입장에서도 성과가 바로바로 보이니 사용량을 가파르게 늘리는 중

우버 엔지니어링 팀이 최근 Agentic AI 도입을 크게 늘리고 있습니다.

현재 매주 1,800건의 코드 변경이 우버 내부 코딩 에이전트에 의해서 100% 작성되고 있고, 전체 엔지니어가 사용하는 도구 95%에 AI가 도입되어 있습니다. 흥미로운 건 이것이 경영진이 하라고 해서 하는 Top-down식 추진이 아니라 엔지니어들이 자신의 생산성을 끌어올리기 위한 Bottom-up 방식으로 채택이 일어나고 있다는 것입니다. Claude Code 사용량이 2개월 사이 2배로 늘었습니다.

CFO들 입장에서도 AI 투자에서 가치를 얻고 있는지 아닌지 실시간 지표들로 확인할 수 있기 때문에 더 많은 예산 할당을 빠르게 집행하고 있습니다.

젠슨 황 '연봉 $500K 엔지니어면 토큰 $250K쯤은 쓰고 있어야 한다'

흐름 41

젠슨 황이 최근 "만약 연간 $500K 연봉 엔지니어가 최소 $250K 상당의 토큰을 사용하지 않는다면, 이건 심각하게 우려할 만한 상황입니다. 이는 마치 칩 설계자가 '나는 종이와 연필만 써서 설계할 거야, CAD는 필요하지 않아'라고 말하는 것과 다를 바가 없습니다."라고 말한 것과 오버랩해서 생각해보시면, 현재 업계에서 토큰 사용량을 늘리는 것에 대한 저항이 매우 빠르게 낮아지고 있음을 느끼실 수 있을 것 같습니다.

메타, 26년 PER 20배 / Neutral

메타 4Q25 실적발표 : GPU를 조려봤습니다. 또 한 번의 서프라이즈 (바로가기)

메타 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

골드만삭스 테크 컨퍼런스 : "전례 없는 수요를 보고 있습니다" (바로가기)

메타 2Q25 실적발표 : SUPER BEAT, AI와 GPU를 EPS로 바꾸다 (바로가기)

메타, 저커버그는 왜 지금 '세계 최고의 AI 용병단'을 꾸렸나 (바로가기)

메타의 야망, AI 시대의 '눈 👀'을 차지하라 (스마트 글래스) (바로가기)

마크 저커버그, 자신을 본딴 에이전트 제작 중

WSJ 보도에 따르면, 마크 저커버그는 자신의 업무를 부스트할 CEO 에이전트를 개발 중입니다. 아직은 여러 정보들을 더 빠르게 얻을 수 있도록 돕는 기능에 초점을 맞추고 있지만, 마크 저커버그 스스로도 매우 적극적으로 에이전트를 내재하고 있음을 시사하는 내용입니다.

흐름 42

메타 내부적으로도 내부 게시판에 직원들이 발견한 새로운 AI 사용 사례, AI를 이용해 개발한 새로운 도구를 서로 공유하는 게시물이 많이 업로드되고 있습니다. 메타에서 오랫동안 일했던 개발자들은 "마치 이러한 분위기가 Facebook 초기 시절이었던 때를 떠올리게 한다"고 회상했습니다.

OpenClaw를 사내망에서 사용할 수 있게 수정한 'My Claw' 개인 에이전트 도구도 널리 쓰이고,

Claude를 기반으로 제작한, 챗봇과 에이전트 중간쯤인 'Second Brain'도 주목받고 있습니다.

사내 에이전트를 통한 데이터 유출

워낙 여러 작업에서 AI를 사용하다보니, 메타 내부에서 AI 에이전트인 My Claw가 승인 없이 움직이면서 회사 및 고객 중요 데이터가 '데이터 접근 권한이 없는 메타 직원들'에게 노출되는 일이 발생했습니다.

외부로 유출된 것은 아니기에 마이너한 이슈입니다. 경위를 살펴보면 메타의 소프트웨어 엔지니어가 사내 에이전트 도구 'My Claw'를 사용하여 다른 직원들이 내부 토론 포럼에 올린 기술적인 질문에 알아서 답하도록 하다가 발생했습니다. 해당 직원의 승인 없이 기술적인 문제에 대해서 조언을 하는 과정에서 일부 중요 데이터가 메타 내부 토론 포럼에 올라온 것입니다.

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테슬라, 26년 PER 179배 / Underweight

테슬라 4Q25 실적발표 : AI 초가속을 진심으로 믿는다면, 피할 수 없는 CAPEX (바로가기)

테슬라 3Q25 실적발표 : 머스크의 새로운 24개월 로드맵, 합리적인 기대는 어디일까? (바로가기)

테슬라 2Q25 실적발표 : 트럼프 OBBBA의 네 가지 역풍, 머스크의 고민 (바로가기)

일론 머스크의 테라팹 구상 발표

주말에 테라팹을 발표했습니다.

2026년 올해 연간으로 추가되는 컴퓨팅 규모가 20GW인데, 앞으로 테슬라 차량에 탑재될 칩 + 옵티머스에 탑재할 칩 + xAI가 사용할 칩 + 스페이스X가 사용할 칩들의 수요를 생각하면 앞으로 내부적으로 사용할 칩 수요만 하더라도 연간 1TW가 된다는 것이 자체적으로 테라팹을 구상하려는 이유입니다.

테라팹 운영 계획

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텍사스 오스틴에 들어설 이 테라팹은 로직, 메모리, 패키징, 테스트, 마스크 생산 장비를 단일 건물에 통합하는 거대한 올인원 시설이 될 예정입니다. 아마 실제 집행이 되더라도 클린룸을 확보하는 구간을 생각하면 2028년 이후쯤에서 실제 CapEx가 나올 것이고, 그 전까지는 삼성 파운드리를 통해서 칩 설계 등 다양한 역량들을 기를 것으로 예상합니다.

이곳에서는 크게 두 가지 종류의 칩이 생산될 예정입니다.

하나는 테슬라 차량과 옵티머스에 탑재될 '엣지 추론 최적화 칩(AI5, AI6)'이며,

다른 하나는 우주 환경에 맞춰 강화된 '고출력 칩(D3)'입니다.

특히 우주용 칩은 방열판 질량을 최소화하기 위해 지상용보다 훨씬 높은 온도에서도 작동하도록 설계됩니다. 머스크는 지상의 전력 제약 문제를 지적하며 컴퓨팅의 미래를 우주로 확장했습니다. 그는 "지상에서 사용되는 칩의 연간 소비량은 100~200GW 정도에 그치겠지만, 우주에서는 1TW 규모가 될 것"이라고 내다봤습니다. 우주 AI 컴퓨팅은 스페이스X가 연방통신위원회(FCC)에 발사 허가를 신청한 태양광 위성에 탑재될 예정입니다.

한편, 자체 팹 구축에도 불구하고 기존 파트너십은 굳건히 유지될 전망입니다. 머스크는 테슬라, 스페이스X, xAI가 TSMC, 삼성전자, 마이크론 등 기존 공급업체로부터 칩을 계속 구매할 것이라며, "파트너사들이 가능한 한 빨리 생산량을 늘려주기를 바란다"고 덧붙였습니다. 이번 발표에서 테라팹의 구체적인 가동 일정은 공개되지 않았으며, 과거 언급했던 2nm 목표 공정 노드에 대한 추가 언급도 없었습니다.

흐름 45

실제 필요에 의해서 + 협상 카드를 갖기 위해서

아무래도 비슷한 사례가 있으니 2020년 9월의 배터리 데이를 생각하게 하는 발표입니다. 완전하게 건식전극 공정 적용 후 양산까지 총 6년의 시간이 걸렸지만, 아무것도 없던 기업에서 전기차 사업의 핵심역량인 셀 생산을 수직계열화 성공시키기까지 걸린 시간이라고 생각해보면 큰 흐름에서는 회사는 한층 더 발전한 것입니다.

하이퍼스케일러들이 ASIC을 당장 써먹진 않더라도 ⓐ언젠가는 엔비디아의 칩과 비교했을 때 TCO 대비 퍼포먼스가 좋아지는 시점에 물량을 늘리려고, ⓑ칩 메이커와의 물량 협상 시 카드를 갖기 위해서 개발을 이어가는 것과 비슷한 맥락이라 생각합니다.

그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용

별도 참고사항이 없습니다.

생략 기록

반복된 이전 글 링크와 원문 이미지의 비텍스트 시각 요소는 별도 표·설명으로 재구성하지 않았다.

그럼에도 빠진내용 정리

반복 링크·표 이미지	이전 분석 글의 바로가기 목록과 원문에 텍스트로 풀리지 않은 차트·이미지 자체의 시각 정보는 재서술하지 않았다. 이미지가 보여 준 수치 외의 의미는 보존 원문과 미디어 원장에서 확인해야 한다.
투자자문 고지	원금 손실 가능성, 손익 책임, 계약 권유문서 링크는 원문 초반의 운영·법적 고지로 flow에 남겼고 독립 분석 단위로 만들지 않았다.
원문 표현의 불확실성	루머, 전망, 추정, 가능성, 목표 시점은 확정 사실로 바꾸지 않았다. 테라팹 가동 일정과 2nm 언급 부재, 네비우스 조달 규모는 원문이 둔 단서를 유지했다.

원문 확인

document_work_runner prepare가 입력 원문을 수정 없이 보존했다.

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