2026.07.21 · 네이버 프리미엄 콘텐츠 · 올바른 미국주식 by SAPIENS

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네이버 프리미엄 콘텐츠
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2026.07.21
강연자/작성자
올바른 미국주식 by SAPIENS
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핵심 구조

AI 인프라의 확장과 병목을 같은 흐름에서 점검한 일간 보고

이 글은 대형 모델의 컴퓨팅 수요, 메모리·패키징·전력의 공급 제약, 그리고 AI 인프라를 수익으로 바꾸려는 기업들의 사례를 함께 다룬다. 모델 성능과 수요가 커지는 만큼 비용·전력·계약 구조가 실제 사업성을 가르는 단계라는 점이 중요하다.

Kimi-K3는 더 큰 컴퓨팅 수요의 사례로 읽힌다

Kimi-K3는 모델 규모를 키우면 성능이 계속해서 개선되는 스케일링 법칙이 여전히 유효하다는 사례로 제시됐다. 다만 벤치마크 점수만으로 효용을 단정하기보다 하네스와 작업당 비용까지 봐야 하며, 1GW급 훈련 클러스터 모델의 출시는 연말까지 이어질 수 있다는 관점이다.

AI 하드웨어는 메모리와 네트워크의 병목을 드러낸다

메모리는 데이터센터 수요에 비해 공급 증가가 부족하다는 채널 점검과 가격 전망이 제시됐고, HBM은 연간 가격 협상과 고객별 출하 재배분이 수익성의 조건으로 꼽혔다. 대규모 AI 모델의 MoE 구조는 연산량을 낮추지만 all-to-all 통신을 남겨 NVLink 같은 고대역폭 네트워크의 역할을 부각한다.

메타는 비용 절감분을 AI 투자로 흡수하려 한다

BofA의 메타 전망은 광고 회복과 인력 감소에도 CapEx가 더 커질 수 있다는 구조를 제시한다. Business Agent·구독·광고·외부 컴퓨트는 수익화 후보지만, 원문은 각 항목의 잠재 매출과 투자 부담을 함께 놓고 본다.

패키징과 랙 도입은 여러 고객의 설비 계획을 반영한다

TSMC CoWoS 물량 전망은 엔비디아·AMD·브로드컴·AWS·마벨·미디어텍의 제품 전환과 CPU·GPU 수요를 함께 반영한 추정치다. AMD Helios의 Azure 도입, UMC의 증설 검토, 루멘텀의 광인터커넥트 출하 전망도 AI 서버 투자에서 각 부품의 연결을 보여준다.

GPU 임대는 계약·선급금·자본지출의 균형이 관건이다

IREN은 신규 계약으로 ARR 목표를 올리고 선급금으로 GPU 투자 부담을 낮추려 했으며, 코어위브는 CapEx와 수익성 전망이 동시에 상향됐다. 네비우스 지분 공시는 신규 매수가 아니라 기존 워런트의 실질소유 규정상 분류 변화라는 세부 사항도 구분한다.

블룸에너지는 Jupiter 지연과 SOFC 수요를 분리해 본다

Project Jupiter의 파이프라인 쟁점은 불확실성이지만, 원래 가스터빈 프로젝트와 블룸에너지 수주 뒤의 SOFC 프로젝트를 섞어서는 안 된다는 판단이다. 전력망 연결·가스터빈 리드타임·숙련공 제약이 계속되면 SOFC 채택 유인은 남는다는 관점이며, 유의미하게 훼손됐다고 보기에는 이르다고 결론냈다.

ANALYSIS VIEW사건별 사실과 작성자의 판단, 지속 정보를 나누어 읽기
2
발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

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

발생진행 중발생월 26-7

26-7 문샷 키미 K3 공개

작성자의 핵심 판단

작성자는 Kimi-K3를 스케일링 법칙과 더 큰 컴퓨팅 수요가 이어짐을 보여주는 사례로 본다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    모델 규모를 키우면 성능이 계속해서 개선되는 스케일링 법칙이 여전히 유효함을 다시 한 번 입증한 모델입니다. 파라미터 규모를 키우면 데이터 규모와 FLOPS도 키워야 하고, 데이터 중 대부분이 RL을 통해 나오는 합성 데이터임을 생각해볼 때, 바꿔 말하자면 더 많은 컴퓨팅이 AI가 창출할 수 있는 부가가치의 TAM을 더 크게 키우는 흐름이 계속해서 유지되고 있다는 의미입니다. 이제 GB200/GB300 NVL72 클러스터로 사전훈련한 모델이 나오기 시작한 만큼, 올해 말까지는 1GW급 클러스터에서 훈련한 모델들이 줄줄이 출시될 것으로 예상합니다. 벤치마크들로만 보기에는 아직 정확히 어느 수준이라고 파악하기가 어려워보입니다.

  2. 원문 구간 2

    오픈AI, xAI, MSL이 모두 총 파라미터 규모 기준 1.0T → 1.5T → 3.0T으로 키워가며 모델의 성능을 끌어올리는 과정에 있습니다. 알렉산더 왕 인터뷰에서 언급한 '스케일링의 사다리'의 함의라 생각합니다. 일례로 과거에 오픈AI의 경우 GPT-2에서 이미 성공했던 레시피를 GPT-3, GPT-4는 그대로 확장했기 때문에 당시 다들 GPT-4까지는 매우 놀라운 모델이 나올 것임에 대해서 나름의 확신 레벨이 높았던 때였습니다. 지금도 그런 스케일링의 사다리가 작용하고 있단 의미입니다. 이에 대해서는 스타게이트 애빌린이 300MW(2026년 3월) → 600MW(5월) → 900MW(6~7월) → 1.2GW급(10~12월)으로 확장해감에 따라 GPT-5.6 이후의 모델에 대해서도 기대한다는 맥락을 이번 주 주간전략보고에서 전해드렸습니다.

이 자료에서 다룬 사실

Kimi-K3는 총 2.8T 파라미터와 896개 Expert 중 16개 활성 구조로 제시됐으며 API 가격은 입력 3달러·출력 15달러다.

근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    모델 규모를 키우면 성능이 계속해서 개선되는 스케일링 법칙이 여전히 유효함을 다시 한 번 입증한 모델입니다. 파라미터 규모를 키우면 데이터 규모와 FLOPS도 키워야 하고, 데이터 중 대부분이 RL을 통해 나오는 합성 데이터임을 생각해볼 때, 바꿔 말하자면 더 많은 컴퓨팅이 AI가 창출할 수 있는 부가가치의 TAM을 더 크게 키우는 흐름이 계속해서 유지되고 있다는 의미입니다. 이제 GB200/GB300 NVL72 클러스터로 사전훈련한 모델이 나오기 시작한 만큼, 올해 말까지는 1GW급 클러스터에서 훈련한 모델들이 줄줄이 출시될 것으로 예상합니다. 벤치마크들로만 보기에는 아직 정확히 어느 수준이라고 파악하기가 어려워보입니다.

  2. 원문 구간 2

    많이는 안 쓰는 에이전트 사용 사례에서는 모델만큼이나 하네스가 중요하기 때문입니다. Kimi-K3의 API 백만토큰당 가격은 Input $3/Output $15입니다. ⓐSonnet 5($3/$15), ⓑGPT-5.6 Terra($2.5/$15), ⓒGemini 3.1 Pro($2/$12)와 비슷했습니다. 프론티어 모델인 Fable 5($10/$50), GPT-5.6 Sol($5/$30), Opus 4.8($5/$25)보다는 저렴하지만 그정도 스펙이 나오진 않습니다. 그리고 요즘은 작업당 비용을 잘 봐야 합니다. 프론티어 AI Labs의 모델 백만토큰당 가격이 비싸보이지만 그걸 많이 쓰는 이유 중에는 토큰 압축비가 좋아서 작업당 비용으로 보면 아래 모델들과 별 차이가 안 나기 때문도 있습니다.

  3. 원문 구간 3

    간단하게 정리드리자면 느낌상 뭔가 모델과 워크로드가 굉장히 복잡해지고 생략을 더 많이 하는 과정으로 갈수록 GPU에 유리한 구조입니다. Kimi-K3의 총 파라미터 2.8T인데 896개 Expert 중 16개를 활성화하는 모델입니다. 바꿔 생각하자면 2.8T를 896개로 나누면 Expert 1개당 대략 3.125B이므로 16개면 한 토큰을 생성할 때 활성화되는 Active Parameter는 50B입니다. Dense는 전체를 활성화시키는 것이라 Total Parameter = Active Parameter인 구조라, Dense 50B 모델의 추론비용 수준으로 2.8T 모델을 추론하는 구조입니다.

그렇게 판단한 이유

Active Parameter를 50B로 낮춰도 all-to-all 통신과 고대역폭 네트워크가 중요하며, 작업당 비용은 토큰 단가만으로 판단할 수 없다고 설명한다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    예를 들어 GPT-5.6 Sol의 작업당 비용(벤치마크 기준)은 $1.04였는데 Kimi-K3는 $0.94였습니다. 백만토큰당 비용으로만 보자면 $3/$15 vs $5/$30이니 K3가 절반가량 더 싸야 맞는데 같은 지능 수준에 도달하기 위해서 CoT를 더 길게 하고 있단 의미입니다. DeepSeek-V4도 그렇고 Kimi-K3도 그렇고 Qwen 3.8은 아직 공개가 안됐지만 모두 비슷하게 엔비디아 HW에 맞게 엄청난 최적화들을 공격적으로 시도하여 효율을 높이고 있습니다. 엔비디아 HW의 특성에 대해서는 <AI 가속기 심화편 : GPU vs TPU, 무엇이 칩을 다르게 만드나>에서 전해드린 것처럼 GPU는 훨씬 더 동적으로 스케쥴링하는 세팅이고 TPU는 더 정적으로 대규모 행렬곱 연산에 특화된 세팅입니다.

  2. 원문 구간 2

    물론 FLOPS 자체는 이정도로 줄일 수 있지만 대신 all-to-all 통신을 어떻게 관리하느냐의 영역이 중요해지므로 비용이 사라졌다기보다 엔비디아의 방식으로는 충분히 해결할 수 있는 구조로 모델이 짜여지고 있는 사례입니다. 여기서 엔비디아의 방식이란 NVLink를 통한 고대역폭의 Switched Scale-up Network를 의미합니다. Moonshot 팀이 Kimi-K3를 가장 TCO 대비 퍼포먼스가 좋게끔 서빙하는 방법으로 권장하는 사양도 GB200/GB300 NVL72 구조입니다. TPU의 SuperPod 구조도 좋기는 한데 문제는 all-to-all 통신이 이렇게 많이 일어나는 환경에서는 hop이 병목이 되니 HW를 옮길 수야 있겠지만 그닥 효율은 높지 않을 것으로 예상됩니다.

원문에서 직접 연결한 대상문샷 AIAI 모델
발생진행 중발생월 26-7

26-7 IREN AI 클라우드 신규 계약

작성자의 핵심 판단

작성자는 상향 ARR의 85%가 계약으로 확보됐고 고객 선급금이 GPU 투자 자금 부담을 낮출 수 있다고 본다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    TPU v8t 램프업은 CY26~CY27 내내 강할 것으로 전망했으며, TPU v9의 Humufish는 인텔 EMIB-T를 쓰는 것으로 추정되기 때문에 CY28 'TSMC CoWoS allocation'은 낮게 추정됐습니다. Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) IREN이 $2.8B 규모의 AI 클라우드 신규 계약을 체결했습니다. *첨부자료 1* 신규 계약을 반영해 CY26 EOY ARR을 $3.7B → $4.0B로 상향했습니다. 상향한 ARR의 85%가 이미 계약으로 확보한 상태이며, 전체 고객 계약의 가중평균은 4년이고, GPU CapEx의 45%에 해당하는 고객의 선급금을 받아 짓고 있어 자금부담을 줄일 것으로 예상했습니다.

이 자료에서 다룬 사실

IREN은 28억달러 규모 AI 클라우드 신규 계약을 체결하고 CY26 말 ARR을 37억달러에서 40억달러로 올렸다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    TPU v8t 램프업은 CY26~CY27 내내 강할 것으로 전망했으며, TPU v9의 Humufish는 인텔 EMIB-T를 쓰는 것으로 추정되기 때문에 CY28 'TSMC CoWoS allocation'은 낮게 추정됐습니다. Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) IREN이 $2.8B 규모의 AI 클라우드 신규 계약을 체결했습니다. *첨부자료 1* 신규 계약을 반영해 CY26 EOY ARR을 $3.7B → $4.0B로 상향했습니다. 상향한 ARR의 85%가 이미 계약으로 확보한 상태이며, 전체 고객 계약의 가중평균은 4년이고, GPU CapEx의 45%에 해당하는 고객의 선급금을 받아 짓고 있어 자금부담을 줄일 것으로 예상했습니다.

그렇게 판단한 이유

고객 계약의 가중평균은 4년이며 GPU CapEx의 45%에 해당하는 선급금을 받는다는 점을 근거로 든다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    TPU v8t 램프업은 CY26~CY27 내내 강할 것으로 전망했으며, TPU v9의 Humufish는 인텔 EMIB-T를 쓰는 것으로 추정되기 때문에 CY28 'TSMC CoWoS allocation'은 낮게 추정됐습니다. Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) IREN이 $2.8B 규모의 AI 클라우드 신규 계약을 체결했습니다. *첨부자료 1* 신규 계약을 반영해 CY26 EOY ARR을 $3.7B → $4.0B로 상향했습니다. 상향한 ARR의 85%가 이미 계약으로 확보한 상태이며, 전체 고객 계약의 가중평균은 4년이고, GPU CapEx의 45%에 해당하는 고객의 선급금을 받아 짓고 있어 자금부담을 줄일 것으로 예상했습니다.

원문에서 직접 연결한 대상IREN
발생진행 중발생월 26-7

26-7 엔비디아의 네비우스 워런트 실질소유 공시

작성자의 핵심 판단

작성자는 이를 새 매수가 아니라 기존 워런트가 60일 이내 행사 가능 증권으로 분류돼 Schedule 13G 의무가 생긴 일로 구분한다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    쟁점 세 번째는 이 고객이 마침 오라클이기 때문에 오라클과 체결한 MSA의 특성상 만약 Project Jupiter가 안되더라도 해당 시점에 2.45GW를 온라인하기 위해서 다른 부지에서 SOFC를 비슷한 규모로 구매할 가능성이 있다는 것입니다. 물론 데이터센터 부지별로 SOFC의 사업성은 상대적인 것이므로 다르게 측정되기 때문에 2.45GW가 모두 다른 부지에서의 SOFC 프로젝트로 옮겨갈 수도 있고 더 적을 수도 더 많을 수도 있습니다.

이 자료에서 다룬 사실

엔비디아는 네비우스 지분 9.3%를 보유한다고 공시했으며, 기존 주식 1,190,476주와 2026년 3월 취득한 워런트 기초주식 21,065,936주가 언급됐다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    물론 그렇다고 해서 '가능성'이 생긴 일이 좋은 건 아닙니다. 쟁점 두 번째는 그럼 다시 가스터빈으로 발전원을 교체하면 문제라고 느꼈기에, 그럴 가능성에 대해서 봤으나 그럴 가능성은 낮아보입니다. NOx나 물 사용량 면에서 차이가 큽니다. 그래서 그냥 일찍이 가스터빈/왕복엔진을 통한 온라인을 포기했던 것인지라 갑자기 원점으로 돌린다고 해서 대기질 허가를 받거나 커뮤니티 수용성이 높아질 거라 생각하진 않습니다. 오라클이 4월 27일에 기존 East/West microgrid 발전원 신청서를 철회하고 블룸에너지의 SOFC를 택하면서 강조했던 포인트도 NOx 92% 감소입니다.

그렇게 판단한 이유

워런트는 9월 11일 전 행사·매각이 불가능하지만 7월 13일 기준 60일 이내가 된 점을 근거로 든다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    쟁점 세 번째는 이 고객이 마침 오라클이기 때문에 오라클과 체결한 MSA의 특성상 만약 Project Jupiter가 안되더라도 해당 시점에 2.45GW를 온라인하기 위해서 다른 부지에서 SOFC를 비슷한 규모로 구매할 가능성이 있다는 것입니다. 물론 데이터센터 부지별로 SOFC의 사업성은 상대적인 것이므로 다르게 측정되기 때문에 2.45GW가 모두 다른 부지에서의 SOFC 프로젝트로 옮겨갈 수도 있고 더 적을 수도 더 많을 수도 있습니다.

원문에서 직접 연결한 대상엔비디아네비우스
발생진행 중발생일 미확인

Oracle Project Jupiter 파이프라인 건설 차단

작성자의 핵심 판단

작성자는 이 불확실성만으로 블룸에너지의 투자포인트나 성장성 대비 가치가 유의미하게 훼손됐다고 보기에는 이르다고 판단한다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    FTM을 통해 공급받으려면 3~4년 이상이 걸리고, 가스터빈 및 왕복엔진의 리드타임이 이미 다년치 꽉찬 상태에, 두 가지 모두 숙련공 부족 이슈를 크게 탄다는 것을 생각해보면 전반적인 수요와 경쟁역량은 블룸에너지에게 순풍인 방향으로 가고 있다고 판단합니다. 종합적으로 당연히도 불확실성은 없었으면 좋았을 것이겠지만, 이러한 불확실성 때문에 투자포인트가 깨지거나 성장성 대비 밸류의 가치를 그르칠 정도로 유의미하게 훼손됐다고 보기에는 이르다고 판단합니다.

이 자료에서 다룬 사실

뉴멕시코 토지관리국장은 Green Chile Pipeline의 주 소유지 통행권과 미터링 시설 부지 임대권 신청을 거부했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    토지관리국장은 이것이 주 신탁자산이기 때문에 해당 토지의 사용을 허용하려면 주 토지신탁에 충분한 경제적 편익을 돌려줘라는 입장입니다. 이번에 이걸 언급한 것이라서 협상적인 여지가 짙게 포함되어 있다고 판단합니다. 주 소유지와 연방부지를 통과하는 전체 파이프라인 중에서 연방부지의 16마일 구간은 이미 통과가 되어있기 때문에 뉴멕시코주 토지관리국장 입장에서는 마지막 '알박기'를 통해 협상 가능한 수준의 타협안을 더 유리하게 이끌어내려는 것으로 이해하고 있습니다.

이 자료에서 다룬 실제 시장 반응

블룸에너지는 Project Jupiter 지연 이슈로 하락했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    신재생/전력기기: (1) 블룸에너지는 Project Jupiter 지연 이슈로 하락했습니다: 하락 자체는 그럴 수 있겠다 싶었지만 예상했던대로 이게 전체 프로젝트에 대해서 조목조목 순서대로 생각하지 않으면 다 꼬여서 엄청나게 딜레이 된 것처럼 읽히기 때문에 애널리스트들의 오해에서 비롯된 콜들도 있었습니다. 일례로 TD Cowen 같은 경우는 Project Jupiter의 지연으로 인해 CY27~CY28 EPS 추정치에 리스크가 높아졌다고 평가했습니다. 이 부분은 주간전략보고로 전해드렸던 것처럼 '원래의 Project Jupiter'와 '블룸에너지가 수주한 시점에서의 Project Jupiter'에 대해서 섞어서 생각하는 것에서부터 비롯됩니다.

그렇게 판단한 이유

원래 가스터빈 프로젝트와 SOFC 100%로 CY29에 짓는 블룸에너지 수주 프로젝트를 구분하고, MSA·대체 부지 가능성과 전력망·가스터빈 제약을 함께 든다.

근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    원래 Project Jupiter는 가스터빈과 왕복엔진을 바탕으로 CY27~CY28쯤 짓는 프로젝트였는데 이것이 어렵게 되자 블룸에너지 SOFC를 100% 사용하여 CY29에 짓는 프로젝트로 바뀌었습니다. 그러면 블룸에너지가 2.45GW를 수주했을 시점으로부터 펀더멘탈을 따져야 되는 것이지 '원래 지연됐던 가스터빈 발전원 하의 Project Jupiter가 지연됐던 것'은 블룸에너지 SOFC 주문과는 무관한 이슈라고 볼 수 있습니다. 쟁점 첫 번째는 뉴멕시코주 토지관리국장이 Green Chile Pipeline과 관련된 두 곳의 주 소유지 통행권과 미터링 시설 부지 임대권에 대해서 신청을 거부한 것입니다.

  2. 원문 구간 2

    쟁점 세 번째는 이 고객이 마침 오라클이기 때문에 오라클과 체결한 MSA의 특성상 만약 Project Jupiter가 안되더라도 해당 시점에 2.45GW를 온라인하기 위해서 다른 부지에서 SOFC를 비슷한 규모로 구매할 가능성이 있다는 것입니다. 물론 데이터센터 부지별로 SOFC의 사업성은 상대적인 것이므로 다르게 측정되기 때문에 2.45GW가 모두 다른 부지에서의 SOFC 프로젝트로 옮겨갈 수도 있고 더 적을 수도 더 많을 수도 있습니다.

  3. 원문 구간 3

    FTM을 통해 공급받으려면 3~4년 이상이 걸리고, 가스터빈 및 왕복엔진의 리드타임이 이미 다년치 꽉찬 상태에, 두 가지 모두 숙련공 부족 이슈를 크게 탄다는 것을 생각해보면 전반적인 수요와 경쟁역량은 블룸에너지에게 순풍인 방향으로 가고 있다고 판단합니다. 종합적으로 당연히도 불확실성은 없었으면 좋았을 것이겠지만, 이러한 불확실성 때문에 투자포인트가 깨지거나 성장성 대비 밸류의 가치를 그르칠 정도로 유의미하게 훼손됐다고 보기에는 이르다고 판단합니다.

원문에서 직접 연결한 대상블룸에너지Oracle
발생진행 중발생월 26-7

26-7 TransMedics 3분기 비행 데이터 업데이트

작성자의 핵심 판단

작성자는 연간 기준 전년 대비 약 25%를 넘기지 않을 속도여서 성장성이 아쉬운 구간으로 본다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 716건, 오늘의 일간 비행데이터는 +42건이었습니다. 3Q는 20일이 지났으며 일평균 비행속도는 35.8건 속도였습니다. 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 2,841건이었습니다. 2Q는 90일이 지났으며 일평균 비행속도는 31.57건 속도였습니다. 연간으로 보기에는 여전히 YoY ~25%를 넘기지 않을 속도의 데이터이기에 성장성이 아쉬운 구간입니다.

이 자료에서 다룬 사실

3분기 비행 건수는 716건, 일간 데이터는 42건 증가했고 20일 기준 일평균은 35.8건이다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 716건, 오늘의 일간 비행데이터는 +42건이었습니다. 3Q는 20일이 지났으며 일평균 비행속도는 35.8건 속도였습니다. 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 2,841건이었습니다. 2Q는 90일이 지났으며 일평균 비행속도는 31.57건 속도였습니다. 연간으로 보기에는 여전히 YoY ~25%를 넘기지 않을 속도의 데이터이기에 성장성이 아쉬운 구간입니다.

그렇게 판단한 이유

2분기 2,841건과 일평균 31.57건, 3분기 20일 경과 기준을 비교 근거로 든다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 716건, 오늘의 일간 비행데이터는 +42건이었습니다. 3Q는 20일이 지났으며 일평균 비행속도는 35.8건 속도였습니다. 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 2,841건이었습니다. 2Q는 90일이 지났으며 일평균 비행속도는 31.57건 속도였습니다. 연간으로 보기에는 여전히 YoY ~25%를 넘기지 않을 속도의 데이터이기에 성장성이 아쉬운 구간입니다.

원문에서 직접 연결한 대상TransMedics
3
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.

사실·구조AI 모델 스케일링과 컴퓨팅·네트워크주 대상 · 기술·제품 · AI 모델관련 대상 · 기업·종목 · 엔비디아

모델 규모 확대는 어떤 컴퓨팅과 네트워크 조건을 요구하는가?

이 자료가 더한 내용

모델 확대에는 파라미터·데이터·FLOPS 확대가 함께 필요하고, MoE는 활성 파라미터를 낮추지만 all-to-all 통신 때문에 NVLink 기반 고대역폭 네트워크의 중요성을 남긴다는 설명이다.

근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    모델 규모를 키우면 성능이 계속해서 개선되는 스케일링 법칙이 여전히 유효함을 다시 한 번 입증한 모델입니다. 파라미터 규모를 키우면 데이터 규모와 FLOPS도 키워야 하고, 데이터 중 대부분이 RL을 통해 나오는 합성 데이터임을 생각해볼 때, 바꿔 말하자면 더 많은 컴퓨팅이 AI가 창출할 수 있는 부가가치의 TAM을 더 크게 키우는 흐름이 계속해서 유지되고 있다는 의미입니다. 이제 GB200/GB300 NVL72 클러스터로 사전훈련한 모델이 나오기 시작한 만큼, 올해 말까지는 1GW급 클러스터에서 훈련한 모델들이 줄줄이 출시될 것으로 예상합니다. 벤치마크들로만 보기에는 아직 정확히 어느 수준이라고 파악하기가 어려워보입니다.

  2. 원문 구간 2

    간단하게 정리드리자면 느낌상 뭔가 모델과 워크로드가 굉장히 복잡해지고 생략을 더 많이 하는 과정으로 갈수록 GPU에 유리한 구조입니다. Kimi-K3의 총 파라미터 2.8T인데 896개 Expert 중 16개를 활성화하는 모델입니다. 바꿔 생각하자면 2.8T를 896개로 나누면 Expert 1개당 대략 3.125B이므로 16개면 한 토큰을 생성할 때 활성화되는 Active Parameter는 50B입니다. Dense는 전체를 활성화시키는 것이라 Total Parameter = Active Parameter인 구조라, Dense 50B 모델의 추론비용 수준으로 2.8T 모델을 추론하는 구조입니다.

  3. 원문 구간 3

    물론 FLOPS 자체는 이정도로 줄일 수 있지만 대신 all-to-all 통신을 어떻게 관리하느냐의 영역이 중요해지므로 비용이 사라졌다기보다 엔비디아의 방식으로는 충분히 해결할 수 있는 구조로 모델이 짜여지고 있는 사례입니다. 여기서 엔비디아의 방식이란 NVLink를 통한 고대역폭의 Switched Scale-up Network를 의미합니다. Moonshot 팀이 Kimi-K3를 가장 TCO 대비 퍼포먼스가 좋게끔 서빙하는 방법으로 권장하는 사양도 GB200/GB300 NVL72 구조입니다. TPU의 SuperPod 구조도 좋기는 한데 문제는 all-to-all 통신이 이렇게 많이 일어나는 환경에서는 hop이 병목이 되니 HW를 옮길 수야 있겠지만 그닥 효율은 높지 않을 것으로 예상됩니다.

해석·전망메타 AI 인프라 투자와 수익화주 대상 · 기업·종목 · 메타

비용 절감과 AI 자본지출 확대는 어떤 수익화 계획과 결합되는가?

이 자료가 더한 내용

인력 감소에도 AI 인프라 CapEx가 커질 수 있으며 Business Agent·구독·광고·외부 컴퓨트 매출을 수익화 후보로 제시한다.

근거 보기 4
  1. 원문 구간 1

    2Q26 매출은 $60.6B에 GAAP EPS는 $7.50를 예상했으며, 광고 매출은 $59.3B로 YoY 27%를 예상했습니다. 광고 노출량은 +15%, 광고 단가는 +11% 성장할 것으로 봤습니다. 4월에는 거시경제 불확실성으로 일부 광고비 집행이 중단됐지만 5월부터 다시 집행됐고 AI 기반 추천과 광고 타기팅 개선이 대형 플랫폼으로 광고비를 끌어들이고 있다는 설명입니다. 메타는 5월 약 8,000명을 감원했고 2Q 채용 공고도 QoQ -49% 감소했습니다. BofA는 2Q 말 인원이 70,187명으로 QoQ -10%, YoY -8% 줄어들 것으로 예상합니다.

  2. 원문 구간 2

    이에 따라 연간 비용 가이던스 상단이 기존 $169B에서 약 $167B로 낮아질 가능성이 있습니다. 절감된 인건비가 주주환원으로 돌아가기보다는 AI 인프라 비용을 흡수하는 구조가 될 것으로 봤습니다. 메모리 등 부품 가격 상승과 컴퓨트 부족을 반영해 FY26 CapEx 가이던스가 기존 $125~145B에서 $135~150B로 상향될 수 있다고 전망했습니다. BofA 추정 CapEx는 2026년 $145B → 2027년 $185B → 2028년 $215B입니다. 이에 따라 잉여현금흐름은 2026년 $2.7B → 2027년 -$4.6B → 2028년 $8.2B로 전망됩니다.

  3. 원문 구간 3

    그리고 BofA는 앤스로픽과의 컴퓨트 임대 협상 보도를 반영해 외부 AI 컴퓨트 매출을 새롭게 모델에 추가했습니다. CY27 외부 AI 컴퓨트 매출 $5B → CY28은 $11B입니다. 메타는 AI 인프라를 여러 방식으로 수익화하려 하고 있습니다. MSL 인터뷰에서 전해드렸던 것처럼 알렉산더 왕은 모델만 준비되면 여러 앱에 Muse Spark를 탑재할 준비는 완료됐다고 했었습니다. 이제 Muse Spark를 배포할 것으로 예상합니다. 하나하나 수익원을 살펴보면: ⓐMeta Business Agent는 WhatsApp, Instagram, Messenger에서 고객 문의, 상품 추천, 예약, 거래, 리드 분류 등을 처리합니다.

  4. 원문 구간 4

    이미 100만 개 이상의 기업이 사용하고 있으며 향후 유료 구독이 도입될 예정입니다. ⓑInstagram Plus는 월 $3.99이며 Meta AI 구독은 월 $7.99와 $19.99 두 가지 요금제로 출시됐습니다. BofA는 메타 이용자의 1%인 약 3,500만 명이 월 $10 구독을 이용할 경우 연간 약 $4.2B의 매출이 발생할 수 있다고 계산했습니다. ⓒ이외에도 AI Mode 검색, Threads 광고, WhatsApp 광고, 엔터프라이즈 AI 솔루션, 모델 API 라이선스가 새로운 매출원이 될 수 있습니다.

해석·전망AI 수요와 메모리 가격 구조주 대상 · 산업·업종 · 메모리 산업

데이터센터 수요는 DRAM·NAND·HBM 가격과 공급 배분을 어떻게 바꾸는가?

이 자료가 더한 내용

공급 부족, 데이터센터 DRAM 가격, HBM 연간 협상과 PC·스마트폰에서 데이터센터로의 출하 재배분을 통해 가격·수익성 경로를 설명한다.

근거 보기 5
  1. 원문 구간 1

    AI HW: ​ (1) 모건스탠리에서 메모리 주식 매도세가 매력적인 진입점을 만든다고 콜했습니다 *첨부자료 1*: 모건스탠리 팀에서 보기에는 엔비디아와 브로드컴의 Risk 대비 Reward가 가장 좋지만, 메모리 주가가 고점 대비로는 빠르고 크게 하락했다보니 메모리 기업들의 밸류 매력도가 빠르게 높아지고 있습니다. 모건스탠리는 지난주 데이터센터 섹터의 여러 구매 담당자와 얘기를 나눈 결과, 공급 부족의 강도가 완화되고 있는 징후는 전혀 없으며 3Q26의 데이터센터향 DRAM 가격은 최소 25% 상승하고 있는 것으로 파악했습니다.

  2. 원문 구간 2

    모건스탠리의 기존 추정치와 서드파티 기관들의 추정치를 모두 웃도는 금액들이 7월 중순부터 논의되고 있는 것입니다. 더 중요한 것은 메모리 공급부족이 CY27에는 CY26보다 더욱 심해질 것이고, CY28에도 계속해서 더욱 심화될 것이라는 장기적인 우려는 이전과 동일하게 강한 상태를 유지 중이라고 말했습니다. 공급 과잉이라는 건 수요의 성장 속도가 중요한 변수인데 AI Speed로 수요가 성장하고 있는 것에 비하면 메모리 공급 성장 속도가 충분하지 않고 이런 상황이 달라질 것으로 보이지 않는다는 것이 핵심입니다. LTA는 사이클의 변동성을 낮추지만, 사이클의 지속시간을 늘릴 수 있는 요인이며 장기적으로 주가와 기업가치에는 현재 시장의 컨센과 달리 오히려 더욱 긍정적일 것으로 전망했습니다.

  3. 원문 구간 3

    클라우드 고객들은 납기를 6주 앞당기기 위해 2Q26 가격보다 프리미엄을 지불하고 구매하고 있는 상황입니다. 계속해서 재고가 매우 낮으며, 수요는 매우 높게 유지되고 있음을 보여주는 사례입니다. ​ (2) 7월 20일, KeyBanc가 메모리에 대해서 코멘트한 걸 정리해보면: 3Q26 DRAM 가격은 QoQ +15~20% 상승할 것으로 예상되며, 3Q26 NAND은 +QoQ 30~40% 상승할 것으로 예상했습니다. 공급망 파트너들은 DRAM과 NAND 가격이 향후 몇 분기 동안 계속해서 큰 폭의 상승을 보일 것으로 지속적으로 예상하고 있으나, 그 상승률은 1H26에 나타났던 것보다는 낮을 것으로 보고 있습니다.

  4. 원문 구간 4

    DRAM은 현재 예상으로 보기에 QoQ 기준 3Q26 +15~20% → 4Q26 +15%를 전망했고, NAND는 3Q26 +30~40% → 4Q26 +15%가 될 것이라 전망했습니다. Rubin GPU 초기 램프에는 MU와 SEC HBM4 물량이 들어갑니다. MU/SEC는 엔비디아 Rubin용 HBM4에 대해 완전한 퀄을 통과했으며, SKH는 아직 퀄을 진행 중이나 곧 완전한 퀄을 완료할 것으로 예상했습니다. SKH는 re-spin한 base die로 퀄을 다시 진행 중이기에 약간 더 늦습니다. HBM 가격은 신규 가격이 적용되는 1Q27에 +100~150% 상승할 것으로 전망했습니다.

  5. 원문 구간 5

    HBM 가격은 연간 단위로 협상됨을 생각해볼 때 CY27 HBM 가격은 이미 확정되었으며 신규 협상가가 적용되는 시점부터는 HBM4는 YoY 100%, HBM3E는 YoY 150% 상승할 것이라는 컨센이 형성되고 있습니다. 지금의 HBM 가격은 CY25에 협상됐던 것이라 HBM GPM이 Commodity DRAM GPM 대비 낮았지만, CY27부터는 HBM GPM이 Commodity DRAM GPM 대비 중립 혹은 우위일 것으로 예상했습니다. 메모리 공급업체들은 DC향 출하를 늘리기 위해 CY27 PC/스마트폰향 공급을 줄일 예정입니다.

해석·전망TSMC CoWoS 고객별 물량 전망주 대상 · 기술·제품 · TSMC CoWoS

고객별 제품 로드맵은 CoWoS 수요 추정에 어떻게 반영되는가?

이 자료가 더한 내용

엔비디아·AMD·브로드컴·AWS·마벨·미디어텍의 CY26~CY28 물량을 CPU·GPU·ASIC·패키징 방식 전환과 연결해 제시한다.

근거 보기 4
  1. 원문 구간 1

    엔비디아 : CY26 725K → CY27 1196K → CY28 1735K입니다. 높은 Vera CPU 수요에 따라 출하 예상치가 늘어나면서 CY27 CoWoS 예상치가 늘었습니다. CY28에는 Feynman(4-die), LPX, Rosa CPU, Spectrum-X CPO 스위치 출하가 늘면서 CoWoS 물량 예상치는 높아지는 것으로 추정했습니다만 사실 Y+2 같은 경우는 지금 예상하기 힘들긴 합니다. AMD : CY26 95K → CY27 355K → CY28 540K입니다. CY27 물량이 크게 늘어난 것에는 ⓐMI450/MI455부터는 CoWoS-L을 쓰기 때문에 물량이 늘은 영향도 있지만 ⓑ주로 Venice CPU가 CoWoS를 사용하는데 출하 물량 예상치가 크게 늘면서 상승했습니다.

  2. 원문 구간 2

    브로드컴 : CY26 250K → CY27 425K → CY28 580K입니다. TPU v7은 CY26에 양산되고, TPU v8i가 CY27에 양산되면서 출하가 늘어납니다. 메타의 MTIA는 램프업이 예상보다는 느리며, 오픈AI ASIC이 CY27에 양산되고, Tomahawk 6가 CoWoS-S를 사용할 예정입니다. Alchip(AWS) : CY26 65K → CY27 175K → CY28 250K입니다. Trainium2는 1H26까지도 양산되고, Trainium3는 2026년 중반부터 양산 예정입니다.

  3. 원문 구간 3

    Marvell : CY26 65K → CY27 40K → CY28 80K입니다. Trainium3 물량이 약간 추가되며, 마이크로소프트의 MAIA 300이 CY27에 램프업되면서 CoWoS 할당이 늘어날 것으로 전망했습니다. 다른 프로젝트들은 그닥 물량이 크지 않으며, CY28의 Trainium4 프로젝트도 마벨이 약간의 할당을 받을 것으로 기대했습니다. MediaTek : CY26 30K → CY27 150K → CY28 75K(인텔 EMIB-T를 쓰느라 인텔로 이전하기 때문)입니다.

  4. 원문 구간 4

    TPU v8t 램프업은 CY26~CY27 내내 강할 것으로 전망했으며, TPU v9의 Humufish는 인텔 EMIB-T를 쓰는 것으로 추정되기 때문에 CY28 'TSMC CoWoS allocation'은 낮게 추정됐습니다. Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) IREN이 $2.8B 규모의 AI 클라우드 신규 계약을 체결했습니다. *첨부자료 1* 신규 계약을 반영해 CY26 EOY ARR을 $3.7B → $4.0B로 상향했습니다. 상향한 ARR의 85%가 이미 계약으로 확보한 상태이며, 전체 고객 계약의 가중평균은 4년이고, GPU CapEx의 45%에 해당하는 고객의 선급금을 받아 짓고 있어 자금부담을 줄일 것으로 예상했습니다.

사실·구조데이터센터 전력 공급 제약주 대상 · 산업·업종 · 데이터센터 전력관련 대상 · 기업·종목 · 블룸에너지

전력망 연결과 발전설비 제약은 분산 전력 수요에 어떤 조건을 만드는가?

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FTM 연결에 3~4년 이상 걸리고 가스터빈·왕복엔진 리드타임과 숙련공 제약이 있는 환경에서 SOFC 채택 유인을 설명한다.

근거 보기 4
  1. 원문 구간 1

    기본적으로 중요한 건 MSA의 특성 때문에 여기서 수요가 사라지더라도 '0'이 되는 조건은 아닐 가능성이 높다는 것입니다. 그렇다면 이것이 법적 구속력이 있는 계약도 아닌데 오라클이라서 SOFC를 굳이 택하는 것은 아니고 사업성을 고려해서 채택한 것임을 생각해보면, 결국 시장에서 BTM 프로젝트가 늘어나고 SOFC를 더 많이 채택할 유인이 CY28~CY29까지 강해질 것이냐 그렇지 않으냐를 따져보면 됩니다. 그렇게 보자면 최근에 Brookfield가 $5B → $25B로 약정규모를 대폭 키운 것, NBIS, Nscale 등 기타 네오클라우드들도 기존 부지들에서 FTM을 통한 전력망 연결이 지연되고 가스터빈 프로젝트들도 이제 상당히 비싸졌기 때문에 SOFC로 일부 혹은 전체 발전원 구성을 변경하려는 시도들이 많아지고 있음을 따져볼 차례입니다.

  2. 원문 구간 2

    FTM을 통해 공급받으려면 3~4년 이상이 걸리고, 가스터빈 및 왕복엔진의 리드타임이 이미 다년치 꽉찬 상태에, 두 가지 모두 숙련공 부족 이슈를 크게 탄다는 것을 생각해보면 전반적인 수요와 경쟁역량은 블룸에너지에게 순풍인 방향으로 가고 있다고 판단합니다. 종합적으로 당연히도 불확실성은 없었으면 좋았을 것이겠지만, 이러한 불확실성 때문에 투자포인트가 깨지거나 성장성 대비 밸류의 가치를 그르칠 정도로 유의미하게 훼손됐다고 보기에는 이르다고 판단합니다.

  3. 원문 구간 3

    ​ (2) TD Cowen의 데이터센터 채널 체크에 따르면: 2Q26 DC 임대 규모는 9.6GW를 달성했습니다. 메타가 +2.5GW, 마이크로소프트가 +2GW, 구글이 +1.5GW, 엔비디아/아마존/앤스로픽/코어위브/오라클/오픈AI가 나머지 용량들을 가져갔습니다. 파이프라인은 12.5GW로 계속해서 커지고 있습니다. 수요가 계속해서 높아지고 있고 규모들이 커지고 있습니다.

  4. 원문 구간 4

    오픈AI는 2030년까지 30GW를 요청하고 있는 상태이고, 앤스로픽도 다수 국가에서 1GW 이상을 요청하고 있는 상태이며, 메타도 미국과 유럽 10개 이상 도시에서 20MW 규모의 데이터센터 요청, AMD도 2~3GW 규모를 요청했습니다. 각종 장비 비용과 노동 비용이 계속해서 높아지고 있습니다. 광고/이커머스: ​ (1) 주간전략보고에서 도어대시와 씨리미티드의 최근 시장 확장에 대해서 전해드렸습니다.

시점 관찰USDC 유통량의 2026년 7월 관찰주 대상 · 시장·자산 · USDC기준 2026.07.21

2026년 7월 USDC 유통량은 어떤 거래 요인과 함께 해석되는가?

이 자료가 더한 내용

유통량은 40주 횡보 중이며 크립토 페어 트레이딩 예탁금의 영향을 크게 받아, 단기 증가만으로 결제 사용 확대를 뜻하지 않는다고 설명한다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    ​ (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $73.38B, CCTP 전송량은 30일 기준 $14.3B입니다. USDC 유통량 자체는 40주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -0.20%, 월간 기준 -2.08% 수준입니다.

  2. 원문 구간 2

    지금은 Crypto Pair Trading(e.g. BTC/USDC, ETH/USDC 등)을 위한 예탁금으로 인해서 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다. 그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다.

해석·전망Gemini 특화 ASIC의 전력 효율 로드맵주 대상 · 기술·제품 · Gemini관련 대상 · 기업·종목 · 구글

모델 일부를 ASIC에 고정하는 설계는 Gemini 서빙 효율을 어떻게 바꾸려 하는가?

이 자료가 더한 내용

Frozen v2는 모델 일부를 ASIC에 영구적으로 새겨 처리 단계와 데이터량을 줄이고, TPU 서빙 대비 토큰당 전력 효율 6~10배를 목표로 CY28 내 출시를 예상하는 로드맵으로 제시됐다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (2) 구글이 Gemini AI 모델에 훨씬 더 특화된 HW를 개발 중입니다: "Frozen v2"라고 불리는 AI 칩은 TPU를 통해서 Gemini를 서빙하는 것보다 토큰 처리당 전력 효율이 6~10배 좋을 것으로 예상되고 있습니다. 모델의 일부를 ASIC에 영구적으로 새겨넣어서 칩이 수행해야 하는 step과 처리해야 하는 데이터의 양을 줄일 수 있습니다. CY28 내로 출시 예정이고 아마 출시가 이때면 양산 시점은 CY29쯤일 것으로 예상됩니다. ​ (3) BofA의 메타 2Q26 Preview를 정리해보면 *첨부자료 4*:

시점 관찰데이터센터 임대와 고객별 전력 수요주 대상 · 산업·업종 · 데이터센터 산업기준 2026.07.21

2026년 2분기 데이터센터 임대와 요청 파이프라인은 어떤 규모로 제시됐는가?

이 자료가 더한 내용

TD Cowen 채널 체크는 2Q26 데이터센터 임대 9.6GW와 12.5GW 파이프라인, 주요 고객의 추가 전력 요청과 장비·노동 비용 상승을 함께 제시했다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    ​ (2) TD Cowen의 데이터센터 채널 체크에 따르면: 2Q26 DC 임대 규모는 9.6GW를 달성했습니다. 메타가 +2.5GW, 마이크로소프트가 +2GW, 구글이 +1.5GW, 엔비디아/아마존/앤스로픽/코어위브/오라클/오픈AI가 나머지 용량들을 가져갔습니다. 파이프라인은 12.5GW로 계속해서 커지고 있습니다. 수요가 계속해서 높아지고 있고 규모들이 커지고 있습니다.

  2. 원문 구간 2

    오픈AI는 2030년까지 30GW를 요청하고 있는 상태이고, 앤스로픽도 다수 국가에서 1GW 이상을 요청하고 있는 상태이며, 메타도 미국과 유럽 10개 이상 도시에서 20MW 규모의 데이터센터 요청, AMD도 2~3GW 규모를 요청했습니다. 각종 장비 비용과 노동 비용이 계속해서 높아지고 있습니다. 광고/이커머스: ​ (1) 주간전략보고에서 도어대시와 씨리미티드의 최근 시장 확장에 대해서 전해드렸습니다.

시점 관찰피겨 테크 HELOC 발행 지표의 2026년 7월 관찰주 대상 · 기업·종목 · 피겨 테크기준 2026.07.21

Provenance 데이터는 HELOC 발행량 방향을 어떻게 보여주는가?

이 자료가 더한 내용

HELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터가 계속 우상향하고 새 대시보드가 추가됐다는 관찰이다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (3) 오늘도 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속해서 우상향 중입니다. 새로운 대시보드를 추가했습니다. 계속해서 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

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시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

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흐름 1

안녕하세요 올바른입니다. 2026년 7월 21일 화요일, 데일리 전해드립니다. 이 글은 주간전략보고 바로가기와 투자자문 계약 권유문서 링크를 함께 안내합니다. 투자자문 서비스에 따른 투자 시 원금 손실이 발생할 수 있고, 투자 손익에 대한 책임은 전적으로 고객에게 귀속됩니다. 또한 과거의 투자수익이 미래의 수익률을 보장하지 않습니다.

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흐름 2

주간전략보고는 7월 20일자 ‘투자의 생각’, 대상 기간은 7월 20일~24일입니다. 신규 구독 전에는 투자자문계약 권유문서 https://naver.me/5ZST47Qf의 계약 관련 제반 사항을 반드시 읽고 충분히 검토하시기 바랍니다. 이어 7월 21일 화요일 일간보고를 시작합니다.

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흐름 3

주요 지수는 나스닥 -0.05%, S&P -0.19%, 다우 -0.59%, 러셀 -0.67% 순입니다. 상승 종목 비율은 NYSE 59%, 나스닥 52%이며, 강세 섹터는 반도체·에너지, 약세는 바이오텍·헬스케어·원자재·임의소비입니다. 이후 메이저 뉴스를 제목, 참고 기업군 주가, 그날의 생각 순으로 봅니다.

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이번 주 주간전략보고에서 Kimi-K3가 어떤 함의를 갖는 모델인지 정리했는데, 요약할 겸 생각을 더 보탭니다. 모델 규모를 키우면 성능이 계속 개선되는 스케일링 법칙이 여전히 유효함을 다시 입증한 모델입니다. 파라미터 규모를 키우면 데이터 규모와 FLOPS도 키워야 합니다. 데이터 대부분이 RL을 통해 나오는 합성 데이터임을 생각하면, 더 많은 컴퓨팅이 AI가 창출할 수 있는 부가가치의 TAM을 더 크게 키우는 흐름도 계속 유지된다는 뜻입니다.

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이제 GB200·GB300 NVL72 클러스터로 사전훈련한 모델이 나오기 시작한 만큼, 올해 말까지는 1GW급 클러스터에서 훈련한 모델들이 줄줄이 출시될 것으로 예상합니다. 다만 벤치마크들만으로는 아직 정확히 어느 수준인지 파악하기 어려워 보입니다. Fable·GPT-5.6 Sol·Grok 4.5를 놓고 개발자가 현실에서 느끼는 효용과 벤치마크의 결이 맞는지를 보고 이 벤치가 중요한지 판단하는데, 가장 컨센서스에 가까운 것은 Agentic coding 사용 사례를 다루는 SWE-Bench Pro와 Terminal-Bench 2.1 같습니다.

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그래서 Kimi-K3의 Terminal-Bench 2.1도 관심 있게 봤는데, 각주를 보니 Opus 4.8과 Fable 5는 Claude Code가 아니라 Terminus 2 하네스로 측정했습니다. 큰 의미가 없어 보입니다. 많이 쓰지 않는 에이전트 사용 사례에서는 모델만큼 하네스가 중요하기 때문입니다. Kimi-K3 API 백만 토큰당 가격은 입력 3달러·출력 15달러입니다.

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이 가격은 Sonnet 5(3·15달러), GPT-5.6 Terra(2.5·15달러), Gemini 3.1 Pro(2·12달러)와 비슷합니다. 프론티어 모델인 Fable 5(10·50달러), GPT-5.6 Sol(5·30달러), Opus 4.8(5·25달러)보다는 저렴하지만 그 정도 스펙은 아닙니다. 그리고 요즘은 작업당 비용을 잘 봐야 합니다. 프론티어 AI Labs 모델은 백만 토큰당 가격이 비싸 보여도 토큰 압축비가 좋아, 많이 쓰는 이유 중 하나가 작업당 비용으로 보면 아래 모델들과 큰 차이가 안 나기 때문입니다.

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흐름 8

예를 들어 벤치마크 기준 GPT-5.6 Sol의 작업당 비용은 1.04달러였고 Kimi-K3는 0.94달러였습니다. 백만 토큰당 비용만 보면 3·15달러 대 5·30달러이니 K3가 절반가량 더 싸야 맞습니다. 그런데 같은 지능 수준에 도달하기 위해 CoT를 더 길게 쓴다는 의미입니다. 따라서 토큰 단가만으로 비용을 판단하면 안 됩니다.

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DeepSeek-V4도 그렇고 Kimi-K3도 그렇고, 아직 공개되지 않은 Qwen 3.8도 엔비디아 하드웨어에 맞게 엄청난 최적화를 공격적으로 시도해 효율을 높이고 있습니다. GPU는 훨씬 더 동적으로 스케줄링하는 세팅이고 TPU는 더 정적으로 대규모 행렬곱 연산에 특화된 세팅입니다. 느낌상 모델과 워크로드가 굉장히 복잡해지고 생략을 더 많이 하는 과정으로 갈수록 GPU에 유리한 구조입니다. Kimi-K3는 총 파라미터 2.8T 가운데 896개 Expert 중 16개를 활성화합니다.

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2.8T를 896으로 나누면 Expert 하나는 대략 3.125B이고, 16개면 한 토큰을 생성할 때 활성화되는 Active Parameter는 50B입니다. Dense는 전체를 활성화하므로 Total Parameter와 Active Parameter가 같은 구조입니다. 결국 Dense 50B 모델의 추론비용 수준으로 2.8T 모델을 추론하는 구조입니다. 물론 FLOPS는 이 정도로 줄일 수 있지만, 대신 all-to-all 통신을 어떻게 관리하느냐가 중요해집니다. 비용이 사라졌다기보다 엔비디아 방식으로 충분히 해결할 수 있게 모델이 짜이는 사례입니다.

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흐름 11

여기서 엔비디아 방식이란 NVLink를 통한 고대역폭 Switched Scale-up Network를 뜻합니다. Moonshot 팀도 Kimi-K3를 TCO 대비 가장 좋은 성능으로 서빙하는 권장 사양으로 GB200·GB300 NVL72 구조를 제시합니다. TPU SuperPod 구조도 좋지만, all-to-all 통신이 많이 일어나는 환경에서는 hop이 병목이 되므로 하드웨어를 옮길 수는 있어도 효율은 그다지 높지 않을 것으로 예상합니다.

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흐름 12

반대로 엔비디아 구조에 최적화가 잘됐다는 점을 바꿔 생각하면, 이번에는 엔비디아를 따라 Switched Scale-up Network를 택한 Trainium3 쪽으로 워크로드를 이식하려는 수요가 생길 수 있겠습니다. GB200·GB300 NVL72로 훈련한 GPT-5.6 Sol, Grok 4.5, Muse Spark는 모두 나름대로 파레토 프론티어를 유의미하게 확장한 모델입니다. 오픈AI·xAI·MSL은 총 파라미터 기준 1.0T에서 1.5T, 3.0T로 키워가며 성능을 끌어올리고 있습니다.

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흐름 13

이를 알렉산더 왕 인터뷰에서 말한 ‘스케일링의 사다리’의 함의로 봅니다. 과거 오픈AI는 GPT-2에서 이미 성공한 레시피를 GPT-3, GPT-4로 그대로 확장했기에 당시에는 GPT-4까지 놀라운 모델이 나올 것이라는 확신 레벨이 비교적 높았습니다. 지금도 그런 사다리가 작용한다는 뜻입니다. 스타게이트 애빌린이 2026년 3월 300MW, 5월 600MW, 6~7월 900MW, 10~12월 1.2GW급으로 확장해 가는 과정도 GPT-5.6 이후 모델을 기대한다는 맥락입니다.

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흐름 14

구글은 Gemini에 더 특화된 하드웨어를 개발 중입니다. Frozen v2는 TPU로 Gemini를 서빙할 때보다 토큰당 전력 효율이 6~10배 좋을 것으로 예상됩니다. 모델 일부를 ASIC에 영구적으로 새겨 step과 처리 데이터량을 줄이며 CY28 안 출시, 그 시점이면 양산은 CY29쯤으로 예상합니다.

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흐름 15

BofA의 메타 2Q26 프리뷰를 정리하면, 2Q26 매출은 606억달러, GAAP EPS는 7.50달러, 광고 매출은 593억달러로 전년 대비 27% 성장을 예상했습니다. 광고 노출량은 15%, 광고 단가는 11% 성장할 것이라는 추정입니다. 4월에는 거시경제 불확실성으로 일부 광고비 집행이 중단됐지만 5월부터 다시 집행됐고, AI 기반 추천과 광고 타기팅 개선이 대형 플랫폼으로 광고비를 끌어들이고 있다는 설명입니다.

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흐름 16

메타는 5월 약 8,000명을 감원했고 2Q 채용공고도 전분기 대비 49% 줄었습니다. BofA는 2Q 말 인원을 70,187명, 전분기 대비 -10%·전년 대비 -8%로 추정하며 연간 비용 가이던스 상단이 1,690억달러에서 약 1,670억달러로 내려갈 수 있다고 봅니다.

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흐름 17

절감 인건비는 주주환원보다 AI 인프라 비용을 흡수할 것으로 봅니다. 메모리 가격과 컴퓨트 부족을 반영하면 FY26 CapEx 가이던스는 1,250억~1,450억달러에서 1,350억~1,500억달러로 오를 수 있습니다. BofA 추정 CapEx는 2026년 1,450억달러, 2027년 1,850억달러, 2028년 2,150억달러입니다.

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흐름 18

이에 따라 잉여현금흐름은 2026년 27억달러, 2027년 -46억달러, 2028년 82억달러로 전망됩니다. BofA는 앤스로픽과의 컴퓨트 임대 협상 보도를 반영해 외부 AI 컴퓨트 매출을 새롭게 모델에 넣었고 CY27에는 50억달러, CY28에는 110억달러로 잡았습니다. MSL 인터뷰에서 알렉산더 왕은 모델만 준비되면 여러 앱에 Muse Spark를 탑재할 준비는 완료됐다고 했고, 이제 배포할 것으로 예상합니다.

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흐름 19

메타는 AI 인프라를 여러 방식으로 수익화하려 합니다. 후보는 Meta Business Agent, Instagram Plus·Meta AI 구독, AI Mode 검색, Threads·WhatsApp 광고, 엔터프라이즈 AI 솔루션, 모델 API 라이선스입니다. Business Agent는 WhatsApp·Instagram·Messenger에서 고객 문의, 상품 추천, 예약, 거래, 리드 분류 등을 처리합니다. 이미 100만 개 이상의 기업이 사용하고 있고 향후 유료 구독이 도입될 예정입니다. Instagram Plus는 월 3.99달러, Meta AI 구독은 월 7.99달러와 19.99달러 두 요금제로 출시됐습니다. BofA는 이용자의 1%인 약 3,500만 명이 월 10달러 구독을 쓰면 연간 약 42억달러 매출이라는 계산도 제시했습니다.

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흐름 20

AI 하드웨어에서는 모건스탠리가 메모리 주식 매도세가 매력적인 진입점을 만든다고 콜했습니다. 팀은 위험 대비 보상으로 엔비디아와 브로드컴이 가장 좋다고 보지만, 메모리 주가가 고점 대비 빠르고 크게 하락하면서 메모리 기업의 밸류 매력도도 빠르게 높아졌다고 봤습니다. 지난주 데이터센터 섹터 구매 담당자와 점검한 결과 공급 부족 강도가 완화되는 징후는 전혀 없었고, 3Q26 데이터센터향 DRAM 가격은 최소 25% 오르는 것으로 파악했습니다.

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흐름 21

7월 중순부터는 모건스탠리 기존 추정치와 서드파티 기관 추정치를 모두 웃도는 가격이 논의되고 있습니다. 더 중요한 것은 메모리 공급 부족이 CY27에는 CY26보다 더 심해지고 CY28에도 계속 심화될 것이라는 장기 우려가 이전과 동일하게 강하다는 점입니다. AI Speed로 수요가 성장하는 속도에 비해 메모리 공급 성장 속도가 충분하지 않고 이 상황이 달라질 것으로 보이지 않는다는 것이 핵심입니다. LTA는 사이클 변동성을 낮추지만 지속시간을 늘리는 요인이고, 장기 주가와 기업가치에는 현재 시장 컨센서스와 달리 오히려 더 긍정적일 수 있다고 봤습니다.

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흐름 22

클라우드 고객은 납기를 6주 앞당기려고 2Q26 가격보다 프리미엄을 지불하고 구매하고 있습니다. 재고가 계속 매우 낮고 수요가 높게 유지됨을 보여주는 사례입니다. 이어 7월 20일 KeyBanc 코멘트를 보면 3Q26 DRAM 가격은 전분기 대비 15~20%, NAND는 전분기 대비 30~40% 상승할 것으로 예상했습니다. 공급망 파트너들도 DRAM과 NAND 가격이 향후 몇 분기 계속 큰 폭으로 오를 것으로 보지만, 상승률은 1H26보다 낮을 것으로 보고 있습니다.

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흐름 23

공급망 파트너들은 DRAM·NAND 가격이 몇 분기 더 크게 오를 것으로 보지만 상승률은 1H26보다 낮다고 봅니다. DRAM은 3Q26 +15~20% 뒤 4Q26 +15%, NAND는 3Q26 +30~40% 뒤 4Q26 +15%가 예상 경로입니다. Rubin 초기 램프에는 MU·SEC의 HBM4가 들어가고 두 회사는 완전 퀄을 통과했습니다.

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흐름 24

Rubin GPU 초기 램프에는 MU와 SEC HBM4 물량이 들어가고 두 회사는 엔비디아 Rubin용 HBM4의 완전한 퀄을 통과했습니다. SKH는 re-spin한 base die로 퀄을 다시 진행 중이라 약간 더 늦지만, 곧 완전한 퀄을 끝낼 것으로 예상합니다. HBM 신규 가격이 적용되는 1Q27에는 100~150% 인상이 전망됩니다. HBM 가격은 연간 단위로 협상되므로 CY27 가격은 이미 확정됐고, 신규 협상가가 적용되는 시점부터 HBM4는 전년 대비 100%, HBM3E는 150% 오른다는 컨센서스가 형성되고 있습니다.

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흐름 25

현재 HBM 가격은 CY25 협상 가격이어서 GPM이 Commodity DRAM보다 낮지만 CY27부터는 중립 또는 우위가 될 것으로 예상합니다. 메모리 공급업체는 데이터센터 출하를 늘리려고 CY27 PC·스마트폰 공급을 줄이며 더 수익성 높은 사업부로 재배분할 예정입니다.

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흐름 26

Barclays는 CPO 관련 멀티플 압착에도 루멘텀 펀더멘털이 여전히 강력하다며 Overweight로 투자의견을 상향했습니다. 2Q26 실적발표를 앞두고 위험 대비 보상 기준으로 의견을 바꿨다는 설명입니다. 현 시점 루멘텀은 6월 Mizuho 컨퍼런스 이후 하이퍼스케일러의 NPO 기회를 반영하지 않은 채 넘어간 상태입니다. 3Q26 OCS, 4Q26 CPO·NPO향 출하가 본격적으로 더해질 것을 생각하면 성장성 대비 밸류 기준으로 여전히 매력적이라고 봤습니다.

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흐름 27

루멘텀·비아비·옵토일렉트로닉스·셈텍이 인터커넥트 전반에서 비슷하게 매력적입니다. 성장 가시성과 퀄리티는 루멘텀·비아비가 낫고, 실제 전개에 따라 달라질 곳은 셈텍과 옵토일렉트로닉스이며 셈텍이 둘 중 high quality라는 평가입니다.

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흐름 28

UMC는 AI 서버향 PMIC 수요가 크게 증가하기 시작하고 퀄컴·인텔·샌디스크 주문이 늘자 대만 남부 공장 확장을 모색한다는 대만발 루머가 있습니다. 12AP7 팹 확장을 검토 중이라는 이야기입니다. 전력반도체 수요와 함께 성숙공정 파운드리 기업의 가동률이 높아지고 최근에는 가격 인상도 조금씩 하고 있다는 주간전략보고의 기존 관점과 이어집니다. 다만 여기서 증설 검토는 루머로 제시된 내용입니다.

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흐름 29

AMD가 마이크로소프트와 협력해 Azure에 Helios 랙 스케일 제품을 대규모 도입하고 있습니다. 엔비디아 NVLink 랙이 GPU·CPU·NVLink/NVSwitch를 포함한 하나의 솔루션인 것처럼, AMD Helios 랙은 MI455X GPU, 6세대 EPYC ‘Venice’ CPU, Pensando DPU 칩을 하나로 통합한 시스템입니다. 오픈AI가 Azure를 통해 AMD 제품을 구매하는 구조로 계약됐기 때문에, 워런트를 찍어 주고 AMD Helios 랙을 파는 방식의 세일즈가 실제 집행되고 있는 것으로 보면 됩니다.

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흐름 30

주간전략보고에서 언급한 Foxconn 주문은 일론 머스크가 ‘가짜다’라고 말했습니다. 이어 JP모건의 TSMC CoWoS 체크를 봅니다. 엔비디아 물량은 CY26 725K, CY27 1,196K, CY28 1,735K로 추정됩니다. 높은 Vera CPU 수요로 출하 예상치가 늘면서 CY27 CoWoS 예상치가 늘었고, CY28에는 Feynman 4-die, LPX, Rosa CPU, Spectrum-X CPO 스위치 출하가 늘어 물량 예상치가 높아집니다. 다만 Y+2 같은 경우는 지금 예상하기 어렵다는 단서를 둡니다.

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흐름 31

AMD CoWoS는 CY26 95K, CY27 355K, CY28 540K입니다. CY27 물량이 크게 느는 데에는 MI450·MI455부터 CoWoS-L을 써 물량이 늘어나는 영향도 있지만, 주로 Venice CPU가 CoWoS를 사용하고 그 출하 예상치가 크게 늘어나는 영향입니다. 브로드컴은 CY26 250K, CY27 425K, CY28 580K로 추정됩니다. TPU v7은 CY26, TPU v8i는 CY27 양산으로 출하가 늘고, 메타 MTIA 램프업은 예상보다 느립니다. 오픈AI ASIC은 CY27 양산, Tomahawk 6는 CoWoS-S 사용 계획이 반영됐습니다.

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흐름 32

Alchip(AWS)은 CY26 65K, CY27 175K, CY28 250K이며 Trainium2는 1H26까지, Trainium3는 2026년 중반부터 양산 예정입니다. Marvell은 65K, 40K, 80K로 추정됩니다. Trainium3 추가와 Microsoft MAIA 300 램프업은 늘지만 다른 프로젝트는 크지 않고 Trainium4도 CY28에 일부만 할당될 것으로 기대합니다.

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흐름 33

MediaTek은 CY26 30K, CY27 150K, CY28 75K로 추정됩니다. CY28에 인텔 EMIB-T를 쓰느라 인텔로 이전하는 영향입니다. TPU v8t 램프업은 CY26~CY27 내내 강할 것으로 보지만, TPU v9 Humufish도 EMIB-T를 쓰는 것으로 추정돼 CY28 TSMC CoWoS 할당은 낮게 봤습니다.

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흐름 34

Enterprise·GPU IaaS에서 IREN은 28억달러 규모 AI 클라우드 신규 계약을 체결했습니다. 이를 반영해 CY26 말 ARR을 37억달러에서 40억달러로 올렸고, 상향 ARR의 85%가 이미 계약으로 확보됐습니다. 고객 계약 가중평균은 4년이며 GPU CapEx의 45%에 해당하는 선급금을 받아 자금 부담을 낮출 것으로 예상합니다.

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흐름 35

BofA는 코어위브 FY26 CapEx 추정을 290억달러에서 340억달러로 올렸습니다. OPM은 1Q26 1.0%, 2Q26 2.4%, 4Q26 14.6%로 계속 높아질 것으로 예상합니다. 스페이스X·메타의 컴퓨트 판매를 경쟁으로 볼 수 있지만 GPU 임대 수요가 공급을 크게 넘어서 용량 자체가 더 제약이라는 평가입니다.

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흐름 36

엔비디아는 SEC 공시에서 네비우스 지분 9.3%를 보유한다고 밝혔습니다. 실제 기존 보유 주식은 1,190,476주이고 2026년 3월 11일 취득한 pre-funded warrant의 기초주식 21,065,936주가 이번에 더해졌습니다. 이는 새 매수로 해석하면 안 되는 공시입니다.

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흐름 37

워런트는 2026년 9월 11일 전에는 행사할 수 없고 기초주식도 팔 수 없습니다. 다만 7월 13일 기준 60일 이내가 돼 SEC 실질소유 규정상 보유로 간주됐고 Schedule 13G 제출 의무가 생긴 것입니다. 블랙록은 텍사스 엘파소 메타 데이터센터 자금조달을 위해 120억달러 이상 채권 발행을 계획하며 SPV 지분은 블랙록 80%, 메타 20%입니다.

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흐름 38

블룸에너지는 Project Jupiter 지연 이슈로 하락했습니다. 하락 자체는 그럴 수 있겠지만, 전체 프로젝트를 조목조목 순서대로 생각하지 않으면 다 꼬여서 엄청나게 지연된 것처럼 읽히기 때문에 애널리스트의 오해에서 비롯된 콜도 있었습니다. 예를 들어 TD Cowen은 Project Jupiter 지연으로 CY27~CY28 EPS 추정치 리스크가 높아졌다고 평가했습니다. 하지만 이 평가는 ‘원래의 Project Jupiter’와 블룸에너지가 수주한 시점의 Project Jupiter를 섞어 생각하는 데서 비롯된 것이라는 지적입니다. 원래 프로젝트는 가스터빈·왕복엔진으로 CY27~CY28에 짓는 계획이었지만 어려워져 SOFC 100%로 CY29에 짓는 프로젝트로 바뀌었습니다. 블룸에너지 2.45GW 수주 시점부터 펀더멘털을 따져야 하며, 이전 가스터빈 발전원 프로젝트의 지연은 SOFC 주문과 무관하다고 봅니다. 뉴멕시코 토지관리국장은 Green Chile Pipeline 관련 주 소유지 통행권과 미터링 시설 부지 임대권 신청을 거부했습니다. 주 신탁자산 사용에는 충분한 경제적 편익이 필요하다는 입장이고, 연방부지 16마일 구간은 이미 통과돼 있어 협상 여지가 있다고 봤지만 가능성 자체가 좋은 일은 아니라고 했습니다. 가스터빈으로 되돌릴 가능성도 NOx·물 사용량 차이와 대기질 허가·커뮤니티 수용성 때문에 낮게 봤습니다. 오라클은 4월 27일 기존 East·West microgrid 신청서를 철회하고 SOFC를 택하며 NOx 92% 감소를 강조했습니다. MSA 특성상 Project Jupiter가 안 되더라도 다른 부지에서 SOFC를 비슷한 규모로 구매할 가능성은 있지만, 부지별 사업성에 따라 2.45GW 전부·일부·그 이상으로 달라질 수 있습니다.

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흐름 39

중요한 것은 MSA 특성 때문에 여기서 수요가 사라지더라도 ‘0’이 되는 조건은 아닐 가능성이 높다는 점입니다. 오라클이라서 SOFC를 굳이 택하는 것이 아니라 사업성을 고려해 채택한 것이므로, 결국 BTM 프로젝트가 늘고 SOFC를 더 많이 채택할 유인이 CY28~CY29까지 강해질지 따져보면 됩니다. Brookfield가 약정규모를 50억달러에서 250억달러로 키운 일, NBIS·Nscale 같은 네오클라우드가 FTM 전력망 연결 지연과 비싸진 가스터빈 프로젝트 때문에 SOFC로 일부 또는 전체 발전원 구성을 바꾸려는 시도도 그 맥락에서 봅니다. FTM 연결에는 3~4년 이상이 걸리고 가스터빈·왕복엔진 리드타임은 이미 다년치로 찼으며 둘 다 숙련공 부족 영향을 크게 받습니다. 그래서 전반적인 수요와 경쟁역량은 블룸에너지에 순풍인 방향으로 간다고 판단합니다. 불확실성은 없었으면 좋았겠지만, 투자포인트가 깨지거나 성장성 대비 밸류의 가치를 그르칠 정도로 유의미하게 훼손됐다고 보기에는 이르다고 판단합니다.

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흐름 40

TD Cowen의 데이터센터 채널 체크에서는 2Q26 DC 임대 규모가 9.6GW였습니다. 메타가 2.5GW, 마이크로소프트가 2GW, 구글이 1.5GW를 가져갔고 엔비디아·아마존·앤스로픽·코어위브·오라클·오픈AI가 나머지 용량을 가져갔습니다. 파이프라인은 12.5GW로 계속 커지고, 수요와 건별 규모도 높아집니다.

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흐름 41

오픈AI는 2030년까지 30GW를 요청하고 있고, 앤스로픽도 다수 국가에서 1GW 이상을 요청하고 있습니다. 메타도 미국과 유럽 10개 이상 도시에서 20MW 규모 데이터센터를 요청하고 있으며 AMD도 2~3GW 규모를 요청했습니다. 각종 장비 비용과 노동 비용은 계속 높아지고 있습니다. 광고·이커머스에서는 도어대시와 씨리미티드의 최근 시장 확장을 주간전략보고에서 전했습니다.

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흐름 42

트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 716건이고 오늘 일간 데이터는 42건 증가했습니다. 3Q 20일 기준 일평균 속도는 35.8건입니다. 2Q는 90일 동안 2,841건, 일평균 31.57건이었습니다. 연간 기준으로는 전년 대비 약 25%를 넘기지 않을 속도여서 성장성이 아쉬운 구간이라고 봅니다.

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흐름 43

서클 USDC 유통량은 733.8억달러, CCTP 전송량은 30일 기준 143억달러입니다. 유통량은 40주 횡보 중이고, 이를 뚫는 기준은 월간 20% 이상 성장세를 1주 유지하는지입니다. 이날 기준 주간 -0.20%, 월간 -2.08%였습니다.

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흐름 44

USDC 유통량은 BTC·USDC, ETH·USDC 같은 크립토 페어 트레이딩 예탁금 변화의 영향을 가장 크게 받습니다. 크립토가 오르면 일시적으로 유통량도 오르지만, 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰여 펀더멘털이 바뀌었다고 볼 요소는 아닙니다.

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흐름 45

피겨 테크에서는 HELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터가 계속 우상향 중이며 새 대시보드를 추가했습니다. 계속해서 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다. 글은 메리츠증권 링크 https://naver.me/xQiZ5UHt로 마무리합니다.

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그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용
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잡담/운영
주간전략보고·계약 권유문서·랩 운용 및 메리츠증권 링크는 원문 보존 파일에 남겼고, 관련 안내는 흐름 첫머리와 말미에 요약했다.
전사 오류 가능성
애널리스트·채널 체크의 가격·물량·수익성 수치는 당시 추정이며, UMC 증설은 대만발 루머로 제시됐다.
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