일간보고 : 투자의 생각 (261001)

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[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.10.01
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/261001135229792bq
[제목] 일간보고 : 투자의 생각 (261001)
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2026년 10월 1일 목요일, 데일리 전해드립니다.

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주간전략보고

2026-09-28

주간전략보고 : 투자의 생각 (9월 28일~10월 2일) (바로가기​)

일간보고

2026-09-30

일간보고 : 투자의 생각 (260930) (바로가기​)

2026-09-29

일간보고 : 투자의 생각 (260929) (바로가기)

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일간보고 : 투자의 생각

2026-10-01 (목)

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주요 지수 : 나스닥 +0.24% > S&P -0.25% > 러셀 -0.39% > 다우 -0.86%

상승종목비율 : NYSE 58%, Nasdaq 66% 🟡 (🟢🟡🔴)

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섹터

- 📈강세 : 테크, 바이오텍, 반도체

- 📉약세 : 필수소비, 헬스케어, 산업재, 금융, 원자재, 유틸리티

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📩 메이저 뉴스

빅테크/AI Labs:

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(1) 개인적으로 기대했던 Gemini 4가 출시됐습니다. 'Gemini 4 Argon'입니다 *첨부자료 1, 2*:

구글이 다시금 AI Labs 3등 자리를 차지했습니다. 1~2등 자리를 두고는 오픈AI가 GPT-6 Astra부터 적용된 Recurrent Depth의 효과로 연구 리더십을 쥐고, GPT-6.1 Sol로 파레토 프론티어를 압도하면서 ARR 1위로 올라섰듯 구글의 반격입니다.

블룸버그가 구글 내부적으로는 Gemini 4 Argon이 복잡한 코딩 작업에서 어려움을 겪는 듯 하다고 말하고 벤치맥싱 얘기를 흘러가듯이 '업계에서 이렇게 하고 있다~'는 느낌으로 슥 공유했는데(요즘 clickbait 기사가 늘었는데 벤치맥싱을 했다고 딱 짚은 게 아니라, '요즘 그렇다더라~' 이런 식으로 흘립니다) 이것들은 크게 신경쓰지 않습니다.

물론 코딩, 특히 장기간 에이전틱 작업이나 할루시네이션 문제에서 원래 구글이 오픈AI/앤스로픽 대비 약했었기 때문에 이번에 실제 광범위하게 배포했을 때 어떨지는 봐야겠는데 지금 봐서는 약간 관성적인 기사라고 생각합니다. 원래 개인적으로 2025년 내내 제미나이가 할루시네이션율이 다소 높고, 장기간 Agentic 작업에 적합하지 않아보인다고 전해드렸었는데 이번 Gemini 4 Argon은 AA-Omniscience Accuracy, Hallucination Rate 둘다 나름 준수하게 나왔습니다.

구글은 기존 3등이던 MSL과 경쟁할 역량을 갖췄습니다. TPU v7 → TPU v8t로 넘어오면서 사전학습에서 상당한 개선을 이룬 것이 주효했다고 생각합니다. 이제 진검승부가 시작됩니다. 지금은 Pre-training의 성능 향상분만 적용한 Gemini 4.0입니다. 이번 주 주간전략보고에서 코레이가 말했듯이 Pre-train checkpoint 모델 상태에서 약간의 정렬 후 빠르게 출시한 모델입니다. 여기서 제미나이의 RL 능력이 얼마나 되느냐로 4.1 → 4.2 → 4.3을 거치면서 3등 자리를 굳힐 수 있을 것인지가 결정됩니다.

메타는 10월에 지금의 Muse Spark(Avocado)를 넘어서는 Watermelon 라인업을 출시할 예정입니다.

Watermelon이 출시되면 메타가 다시금 3위를 차지하지 않을까 싶습니다. 메타가 토큰당 지능 압축비가 더 좋고 RL에서도 파이프라인을 잘 깔았는지 Muse Spark 1.1 → 1.2 → 1.3로 오면서 성능 향상의 기울기가 가팔랐는데, FLOPS를 10배 키운 모델인 Watermelon을 기대해봅니다.

Gemini 4 Argon의 가격은 백만토큰 기준 input $2/output $10입니다. 오픈AI와 앤스로픽이 그렇게 했듯이 차세대 모델 배포는 Fairwind Program을 통해서 사이버보안 전문가 그룹부터 순차적으로 제공될 예정입니다.

모델은 많이 말씀드렸던 두 가지 기준을 잡고 주로 살펴봅니다. ⓐ코딩 벤치마크, ⓑ작업당 비용 및 작업당 생각토큰 규모입니다.

ⓐ코딩 벤치마크:

Terminal-bench 4.0 기준 57.4%, FrontierSWE v2 기준 55.0%입니다. 요즘은 한 가지 벤치마크가 모든 걸 보여주는 경우가 없어서 그때그때 객관적이라 보이는 두 세 가지 정도의 벤치마크를 총체적으로 고려하고 있습니다. 코딩 성능으로 보자면 장기 에이전트 작업이나 보편적인 코딩 능력에서는 Opus 5.5/GPT-6 Astra보다는 떨어지는데 GPT-6.1 Sol, Sonnet 5.5보다는 전반적으로 비등하거나 더 나은 비슷한 수준입니다.

ⓑ작업당 비용 및 작업당 생각토큰 규모:

*첨부자료 3* 전반적인 벤치마크 달성까지의 작업당 비용을 평가해보면 Gemini 4 Argon는 $1.99입니다. 가격이 비싼 앤스로픽의 Sonnet 5.5($7.62)보다는 훨씬 낫고, Tier 2의 Grok 4.7($3.74), GLM-5.3($2.01), Kimi-K3($2.00)보다도 좋습니다.

Muse Spark 1.3($1.60)보다는 지능에서 전반적으로 우수하므로 작업당 비용이 약간 비싼 부분은 상쇄할 것으로 예상됩니다. 꽤나 매력적인 모델입니다. 다만 GPT-6.1 Sol($0.72)까지는 아닙니다. 전일 일간보고에서 오픈AI가 DevDay에서 출시한 GPT-6.1 Sol의 가격 대비 지능의 비율이 상당한 수준임을 전해드렸었습니다.

*첨부자료 4* 생각토큰 규모는 62K(생각 36K + 답변 26K)입니다. Recurrent Depth로 CoT를 크게 줄인 GPT-6 보다는 당연히 많으니 논외이고, Muse Spark 1.3(60K)보다는 많지만, 이정도면 꽤나 준수한 길이입니다.

*첨부자료 5* 두 가지를 같이 고려한 차트를 살펴보시면, Claude Code/Opus 5.5 조합은 지능이 가장 높지만 작업당 비용이 $13.04 → Antigravity CLI/Gemini 4 Argon 조합은 약간 지능이 낮지만 $5.84 → Codex/GPT-6.1 Sol 조합은 지능이 Gemini 4 Argon과 비등한데 $1.04입니다.

지능과 비용을 같이 고려하자면 GPT-6.1 Sol이 가격 파괴자입니다.

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(2) 모델 성능향상의 축은 ⓐPre-training + ⓑRL/Post-training + ⓒTest-time compute(CoT로 나오지 않는 Recurrent Depth도 포함)입니다.

성능 향상의 세 가지 축 중에서 세 번째인 ⓒTest-time compute도 분명한 '모델'기준 성능 향상의 축인 이유는 모델의 토큰당 추론비용을 압도적으로 낮춰서 성능을 끌어올릴 수 있어서 그렇습니다. 중국 AI Labs들의 모델들이 그렇습니다. DeepSeek-V4.1 Flash는 output token은 89K(생각 63K + 답변 26K)인데, 작업당 비용은 $0.27로 매우 낮습니다.

중국 AI Labs들은 중국 내 컴퓨팅이 부족하니 ⓐ는 외부의 소버린 클라우드들을 통째로 임대해서 사전학습 클러스터를 돌리고 + ⓑ는 distillation을 통해서 Teacher 모델들에서 합성 데이터를 뽑아내 훈련시키며 + ⓒ는 토큰당 추론 비용을 크게 낮춰서 대신 생각토큰을 훨씬 더 많이 쓰고 장기간 작업에도 목표를 수행할 수 있게끔 연구가 집중되어 있습니다.

오늘 나온 오라클-텐센트 5년간 $7B 계약이 ⓐ의 사례입니다:

FT를 통해 보도되기를 계약기간 5년, 계약규모 $7B, 동남아를 비롯한 Non-US OCI에서 임대, GPU 10만 개 규모 정도까지만 알려져있습니다.

이를 바탕으로 추정해보면:

5년에 $7B, GPU 10만 개면 단순하게 $14K/GPU/year, 5년에 GPU당 $70K입니다.

GPU-hour인 8,760시간으로 나누면 $1.60/hr입니다. 그리고 이번 계약에서 텐센트가 오라클에 지불한 선급금이 $2.1B($7B x 30%)이고, GPU당 $21K입니다.

5년 임대 계약가격 기준 (ㄱ) GB200은 $3.0/hr 정도이고 연간 $28K, 5년 TCV는 $140K입니다(26년 6월 HIVE가 Cohere용으로 '3년'에 $3.63/hr 계약). (ㄴ) GB300은 $4.0/hr 기준 연간 $35K, 5년 $157K입니다(일반 5년 시장가는 $4.50~4.60/hr, Nebius-Micrsofot 계약도 $3.97/hr, 아예 네오클라우드 이닛 앵커링 계약인 Nscale-Microsoft 계약조차 $2.72/hr였습니다).

(ㄷ) VR200은 FLOPS 향상 정도를 생각하면 최소 현실적으로 $6.0 이상이지 않을까 싶습니다. 연간 $48K, 5년 $241K입니다.

GPU 임대가격 $14,000/GPU/year를 생각해보면 VR200/GB300는 아닐 것으로 예상됩니다. 계약금으로 30%를 줬다는 기준으로 보더라도 가격이 너무 저렴해보입니다. 근데 GB200이라고 봐도 $1.60/hr로 제공하기에는 너무 가격이 낮습니다. H200으로 보기에는 지금 훈련용으로 계약하기에는 너무 구세대 모델이고 6~12개월 가격이 $1.80 수준인지라 5년 계약가격 할인율을 생각하면 말이 되지 않습니다.

그럼 결론은 계약가격인 $7B가 고정이라는 전제 하에 H200 + GB200/GB300을 섞어서 구매하는 구조일 수 있어 보입니다.

우선 H200을 제공하다가 이후 Blackwell 계열로 교체하여 서빙하는 구조로 계약 중 GPU refresh 조항을 달면 가능할 것 같습니다.

어쨌든 따져보니 중국 AI Labs들의 Pre-training FLOPS 부족분을 메꾸기에는 부족하다는 결론이며 암묵적으로 오라클도 비공개 채널을 통해서 정부와 소통하며 미국 AI Labs의 패권에는 위협이 가지 않을 가속기 세대만 제안하고 있다고 생각됩니다.

마이너한 전망 두 가지 중 첫 번째 'Gemini 4의 부활'은 성공적으로 마쳤습니다. 이제 두 번째로는 전일 일간보고에서 전해드린 것처럼 향후 12개월간 중국 AI Labs와 미국 AI Labs간 모델 지능 격차 및 가성비 격차가 다시금 벌어질 것으로 예상합니다.

미국 AI Labs를 따라잡는 방법 중 두 가지인 ⓐⓑ 모두에서 미국과 큰 격차를 벌릴 시간이라 그렇습니다.

ⓐ는 미국이 VR200을 깔기 시작할 사이클이며 중국이 임대해서 쓰는 소버린 클라우드/Non-US향으로 퍼지기까지는 6~9개월 이상이 필요하기 때문이고.

ⓑ는 앤스로픽향으로는 distillation이 막혔고 오픈AI향으로는 Recurrent Depth 때문에 CoT를 통해서 학습하기가 어려워져서입니다. 혹시 향후에 구글이나 메타가 꽤 쓸만한 모델을 내놓는다면 Gemini 4 Argon/Watermelon으로 distillation을 시도할 수도 있겠습니다. 어쨌든 이렇게 되면 Tier 1 AI Labs와의 격차는 점점 더 벌어지는 셈입니다.

1등한테 빨대를 꽂아 RL compute 부족을 메웠는데 이제는 3~4등한테 빨대를 꽂아야 하는 구조가 되기 때문입니다.

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(3) 메타 Muse가 출시 3주차 만에 500만 회 다운로드를 돌파했습니다 *첨부자료 6*:

500만 회 다운로드 도달까지 ChatGPT는 56일, Grok 103일이 걸렸던 것과 비교하면 매우 빠른 초기 확산세입니다. 계속해서 추세도 유지되고 있습니다. 미국에서 앱스토어/플레이스토어 모두 1위입니다. 실사용도 빠르게 늘고 있습니다. 개인적으로도 Muse를 써서 이것저것 개인적인 것들을 자동화하는 양이 점점 늘고 있습니다. Instinct는 안 써봤지만, Grok Bot, Dots를 쓰는 경험과는 또 다릅니다.

생각보다 이것저것에 쓰기 시작하면 주간 1억 토큰은 금방 쓰겠다 싶습니다.

메타는 9월 16일부터 자체적으로 Muse 광고를 늘리기 시작했는데, 광고 확대 이후 다운로드는 DoD +73% 증가했습니다.

수익화 기반을 갖춰둔 메타 입장에서는 Muse가 충분히 투자할 만한 가치가 있습니다. 러프하게 계산해보자면 메타의 전체 앱 DAP(일간 활성 사용자)가 36억 명이고, Family ARPP(1명당 평균 매출액)가 2Q26 기준 $16.86이라 분기 매출 $60.8B입니다. Muse를 통해서 DAP를 10% 높여서 40억 명으로 만들고 Muse를 통해서 구매의도를 알게 되고 체류시간을 늘려 Family ARPP를 20% 높여서 $20.23으로 만들 수 있다면 분기 매출이 33% 늘어난 $80.9B가 됩니다.

데이터 파이프라인이 강화되는 효과이므로 Muse Spark 모델의 학습에 쓸 데이터를 얻어 API로 거둬들일 매출, Muse/Meta AI의 구독 매출까지를 생각하자면 대략 연매출 기준 $100B 이상 키워줄 수 있는 사업으로 보고 뛰어들만한 투자인 셈입니다.

오픈AI는 이제 ChatGPT Ads ARR $1B 정도를 달성한 상태입니다. 메타는 TTM $228B, 구글은 TTM $446B입니다. 지속형 개인용 에이전트를 통해서 얻을 수 있는 것의 크기를 생각해야 얼마나 이 프로젝트에 투자할 것인지도 결정되는데 그런 것을 생각하면 결국은 메타/구글의 양강구도가 될 것이라 생각합니다. 오픈AI와 앤스로픽 입장에서는 이제 각각 ARR $70B, $65B 수준인 모델을 통한 API 서비스를 키워가는 것에 집중할 인센티브가 더 큽니다.

기본적으로 메타와 구글이 하던 디지털 광고와 지속형 개인용 에이전트의 수익화 모델은 똑같습니다. 각종 산업의 고객을 돈 받고 옮겨다주는 프론트엔드 역할을 하고 돈을 받는 것입니다. 소비자에게는 돈을 받지 않고 무료에 가깝게 쓰게 해주고, 판매자들에게는 직접적으로 매출과 이익을 가져다주는 대신 수수료를 받아 비즈니스를 키워주는 구조입니다.

AI HW:

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(1) Gemini 4 Argon 효과로 인해서 펀더멘탈이 좋아지는 것은 루멘텀, 셈텍이 큽니다:

루멘텀은 OCS향 출하가 늘어나는 효과이고, 셈텍은 미디어텍 TPU가 SiGe 공정을 활용한 아날로그 증폭 방식으로 고속 신호를 처리하고 있고, ACC도 채택해서 그렇습니다.

다 좋은데 더 좋아졌을 때 순풍인 것이고 그렇다고 루멘텀/셈텍이 TPU 밸류체인의 성장에만 의존하는 것은 아닙니다.

per lane speed가 100G → 200G → 400G로 이동하는 과정에서 생기는 변화들이 메인입니다. 고속 신호처리 시 신호 무결성을 유지하기 어려워지는 것, 그리고 얼마의 전력으로 도달 가능한가가 더 중요해짐에 따라 DSP를 아날로그로 대체하는 것, Insertion Loss를 줄이기 위해서 전기 링크의 거리를 줄이기 위한 방법으로 구리 → 플러거블 → NPO/CPO → OOI로 발전하는 것과 OCS를 통해서 아예 전기링크를 광 링크로 대체하는 것, 광학이 DCI → Scale-across → Scale-out → Scale-up → Scale-in으로 파고들어가는 것 등등이 메인입니다.

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(2) MU CY3Q26(FY4Q26) 실적발표 후 시간외 +0.4%입니다 *첨부자료 1, 2, 3, 4*:

분기 매출 $54.23B(컨센 $51.07B) YoY 379%, Adj EPS $33.42(컨센 $31.61), Adj GPM 87.0%(컨센 86.1%)입니다. 다음 분기 가이던스는 매출 $61.5B(컨센 $57.02B), Adj EPS $38.15(컨센 $35.40), Adj GPM 86.25%(컨센 86.4%)입니다. 다음 분기 마진이 좀 아쉽다 이런 얘기가 있는데 메모리 Phase 2로 접어든 관점을 갖고 생각해보면 고마진을 유지할 수 있느냐가 중요하지 투자자들이 여기서 무리하게 마진을 더 끌어올리는 것을 바라진 않을 거라고 봅니다.

GPM 85%, OPM 80%대 이상이라는 것 자체가 엄청난 마진율입니다. 실적발표 후로도 Overweight을 유지합니다.

CY3Q26 DRAM 매출은 $39.8B로 비중 73%, NAND 매출은 $14.1B로 비중 26%였습니다. DRAM 매출은 QoQ +27% 증가했으며 상승 기여도를 분해해보면 (ㄱ) bit shipment QoQ +4~6% 증가 x (ㄴ) ASP는 +17~19% 증가했습니다. NAND 매출은 QoQ +42% 증가했으며 (ㄱ) bit shipment QoQ +10% x (ㄴ) ASP는 +30% 증가했습니다.

메모리 Phase 2에 대해서는 9월 21일 주간전략보고에 생각을 남겨드린 바 있습니다.

Phase 2를 결정짓는 것은 업계 bit shipment 대비 supply가 얼마나 될 것이냐입니다. 이에 대한 마이크론의 산업 전망은:

DRAM:

CY26: 업계 bit shipment YoY +24~26%

CY27~CY28: bit shipment YoY +21~23%, 두 해 모두 공급부족 유지

NAND:

CY26: 업계 bit shipment YoY +21~23% 성장

CY27~CY28: bit shipment YoyY +24~26% 성장, 두 해 모두 공급부족 유지

공통: CY26보다 CY27~CY28의 메모리 및 스토리지 공급부족 정도가 더 심할 것

장기적으로 CY28에 신규

캐파가 온라인되니 공급부족이 풀리는 것 아니냐는 BofA 애널리스트의 질문에 CEO 산제이 마호트라는 "클린룸이 생기더라도 wafer output이 시작된 뒤 생산량이 의미 있게 증가하려면 몇 개 분기가 걸리고, HBM4 → HBM4E로 갈수록 높은 trade ratio가 공급 증가를 제한하며, 차세대 노드 전환에 따른 wafer 생산성 개선 정도도 줄어들기 때문에 CY28도 CY26보다 공급부족 정도가 더 타이트하다"고 봤습니다. 또한 장기적으로는 "공급이 수요를 따라잡을 기미가 보이지 않습니다.(We do not see line of sight when supply catches up with demand.)"라고 말했습니다.

수요 가시성:

장기 수요 가시성에 대해서는 SCA가 CY2Q26 16개 → CY3Q26 26개로 증가했습니다. FY30까지 예상 매출의 35% 이상을 차지할 것으로 예상했습니다. SCA 예상 매출 가운데 75%는 가격 책정 프레임워크가 설정되어 있고 대부분이 Floor/Ceiling Price 구조이며, 나머지 25% 물량은 주기적으로 시장 가격에 맞게 재협상하는 구조입니다. 그리고 장기적으로는 매출의 50%까지 SCA로 커버하는 것이 가능하다고 확인했습니다. 과거에는 계약가격/현물가격 기반으로 다음 분기 실적이 얼마나 나올지 예상하는 기업이었는데 → 앞으로는 AI 고객의 장기 계약물량을 보고 팹 투자를 하기에 장기 매출과 마진에 대한 가시성이 높아지는 쪽으로 이동하는 중입니다.

단기 수요 가시성 관점으로는 FY27 생산량 75% 이상이 이미 약속된 물량(commitment)입니다. SCA 물량만 있는 게 아니라, 장기 SCA 물량 + 일반 고객의 구매주문 및 약정을 포함한 값입니다. 그리고 현재 고객과의 논의 대부분이 이미 CY28 공급 할당을 논하는 단계로 넘어갔다고 말했습니다.

HBM은 CY27 HBM bit supply 대부분이 이미 고객 계약이 완료됐으며, CY27 HBM 가격이 CY26보다 Significantly 높다고 말했습니다. CY26 HBM 계약가격을 3Q25에 정했기 때문에 Conventional DRAM과 HBM 마진 격차가 커졌던 것인데, 3Q26에 결정한 CY27 HBM 계약가격은 Conventional DRAM 마진 수준으로 높였기에 CY27 매출 성장률은 단순 DRAM/NAND 가격상승분보다 높을 수 있습니다.

엔비디아와 협력해 HBM4E의 NV-HBM도 개발 중이라고 밝혔습니다.

CY3Q26 데이터센터 SSD 매출이 약 $10B였습니다. 전체 NAND 매출의 3분의 2 이상입니다. 전사 매출과 비교해도 데이터센터 SSD 하나만으로 매출비중 18%란 의미입니다. KV Cache Offloading용 메모리 계층이 HBM → DRAM → NVMe SSD로 확장되면서 eSSD 수요가 크게 증가했기 때문입니다.

FY26 CapEx는 $27.4B → FY27 CapEx는 $50B를 초과할 가능성이 높아졌습니다. 상당부분은 향후 다년간의 성장을 위한 클린룸, 팹 구축, 인프라 비용을 늘린 것이 큽니다. construction CapEx 증가율 > equipment CapEx 증가율이라고 명확히 했습니다.

SCA를 통해서 장기 수요 가시성을 확보한 만큼 그린필드 캐파 투자 판단이 가능해졌습니다.

마이크론의 캐파 온라인 타이밍은:

싱가포르 HBM 패키징 시설: 2027년 초

대만 통루오 팹: 의미 있는 출하는 2027년 중반

미국 아이다호 팹 ID1: Wafer output 2027년 중반

미국 아이다호 팹 ID2: 2028년 말

일본 팹 확장: 2028년 말

싱가포르 신규 NAND 팹: 2028년 하반기

뉴욕 팹: 2030년입니다.

GPM은 다음 분기인 CY4Q26이 저점이라고 짚었습니다. 그리고 이후에는 다시 높아질 것이라고 말했기 때문에 혹시 여기서 GPM이 하락하는 게 아닌가 하는 우려도 정리했습니다.

마이크론의 관심은 CHIPS Act 관련 자사주 매입 제약이 풀리는 2026년 12월 9일 이후 주주환원이 얼마나 나올지에 있습니다. 장기적으로는 초과 현금의 100%를 주주에게 환원하고 구성으로 볼 때 대부분을 자사주 매입에 쓰겠다는 입장입니다.

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(3) GF증권이 미디어텍 TPU가 순항 중임을 강조했습니다 *첨부자료 5*:

전일 대만 공급망에서 미디어텍 관련해서 TPU v8t가 지연된다는 우려가 있었고, EMIB/기판 공급 문제나가 언급됐으나 문제 없어보이며 순항 중이라는 체크입니다.

TPU v8t/Zebrafish는 수요가 CY27 CoWoS 할당량 180K를 훨씬 초과하는 수준이며, TPU v8t 출하 물량이 더 늘어날 것을 시사하고 있다고 봤습니다.

EMIB-T 수율도 현재 ~50%이고 빠르게 증가하고 있어서 문제는 없어 보인다고 평가했습니다.

TPU v9의 훈련용 Humufish와 추론용 Triggerfish는 100% EMIB-T로 생산될 것으로 예상했고, TSMC CoWoS-L이 백업 혹은 이중 소스로 활용될 이유가 없다고 봤습니다.

또한 미디어텍이 TPU v9에서 100% 점유율을 갖고 있으며, 해당 기간 동안 구글이 개발하는 다른 TPU v9 혹은 TSMC 2nm 프로젝트는 현재 없다고 짚었습니다.

TPU v9 라이프사이클 물량은 500만 개를 넘을 것으로 예상되기에 약세론을 주장한 200만 개 추정치보다 훨씬 큰 규모이며 → TPU v10은 미디어텍이 주력 SKU인 Icefish를 수주하고, AMD+MRVL과 AVGO가 서브 SKU인 Merope를 놓고 경쟁 중이라고 말했습니다.

TPU 물량에 대한 가시성과 미디어텍 TPU 출하량 포인트 모두 긍정적입니다. 구글과 미디어텍의 기술력만 받쳐준다면 구글이 브로드컴에게 주던 TPU당 마진을 줄여서 더 많은 칩을 찍는 구조이다보니 AVGO를 제외한 GOOGL, MTK, LITE, SMTC, 메모리 기업들 전반에 좋습니다.

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(4) DeepSeek가 화웨이 Ascend용 핵심 학습/추론 인프라 소프트웨어 스택을 오픈소스로 공개했습니다. 딥시크와 화웨이가 공동으로 Ascend 칩에 최적화된 프로그래밍, 연산, 통신 도구들을 개발한 것을 푼 것입니다. 행렬연산, MoE 통신, 커널 등 DeepSeek 모델들 구동에 필요한 핵심 소프트웨어 계층을 Ascend까지 지원하기 시작했다는 점이 중요합니다.

AI 경쟁에서 HW뿐만 아니라 개발자 생태계와 SW스택 최적화가 핵심인 만큼 중국 화웨이 Ascend의 경쟁력 강화로 연결되는 요인입니다.

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(5) TrendForce에 따르면, Conventional DRAM 계약 가격은 4Q26 QoQ +10~15% 상승할 것으로 예상되고 NAND Flash 계약가격은 QoQ +15~20% 상승할 것으로 예상됩니다. *첨부자료 6* 원래는 8월까지만 해도 다들 4Q에는 QoQ +0~5%를 예상했었는데 생각보다 더 가격상승 사이클이 길어지고 있습니다.

Enterprise/GPU IaaS:

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(1) Aterio가 Project Lighthouse가 목표대로 온라인되지 않을 수 있다는 의견을 제시했습니다:

Project Lighthouse는 Vantage가 위스콘신 주 포트 워싱턴에 오라클을 주요 임차인으로 삼아 개발 중인 4개 동 규모의 데이터센터 캠퍼스입니다. 신규 고압 송전 프로젝트가 연결이 돼야 온라인 가능한데 아직 구체적인 일정이 안 나왔다는 것입니다.

자세히 보면, ATC가 전력망에 연결하기 전까지는 캠퍼스 운영이 불가능하며, ATC는 공공서비스위원회(PSC)의 승인을 받기 전까지는 건설을 시작할 수 없습니다. 송전 프로젝트 건설 시작 후 7개월 뒤 부분적인 전력 공급이 시작되며 17개월 뒤 전체 1.3GW 용량이 공급될 예정입니다. 부분적인 전력 공급 일정은 2027년 12월 → 1.3GW 전체는 2028년 10월에 시작되는 것인데 PSC의 검토기간이 조금 길어져서 약간씩 미뤄질 수 있다는 내용입니다.

특정 프로젝트 작업단위로는 문제가 될 수 있겠지만, 자꾸만 하이퍼스케일러 하나가 하나의 프로젝트에 특정 연도의 전력 용량 가동 목표를 의존한다고 보는 데에서 오해가 발생합니다. 여러 사이트, 여러 데이터센터 캠퍼스, 여러 개별 동을 놓고 그때그때 온라인해가면서 목표 시점에 목표한 Powered Shell을 온라인하고 서버/네트워킹을 집어넣어 가동하는 구조로 2023년부터 지금까지 계속해서 해오고 있습니다.

오라클과 오픈AI는 애빌린이 미뤄지니 이를 더 확장하기보다, 아예 Vera Rubin에 맞는 1GW급 클러스터 사이트를 텍사스 섀클포드 카운티의 1.4GW급 신규 캠퍼스에서 새롭게 짓기로 결정한 바 있습니다.

그렇다면 애빌린은 분명 더뎠는데 오픈AI는 어디서 컴퓨트를 조달했을까 하면 마이크로소프트 Fairwater, 코어위브, AWS를 통해서 조달한 것입니다. 사전학습 클러스터는 코히어런트 클러스터로 구성해야 하니 다르지만 연구나 추론용은 유연하게 늘릴 수 있습니다.

오라클은 최근 4개 분기 동안 매 분기마다 4Q25 400MW → 1Q26 400MW → 2Q26 300MW → 3Q26 850MW를 온라인했습니다. 코어위브만 봐도 부지가 총 43개입니다. 데이터센터 산업이 여러 부지를 오케스트레이션 해가면서 늘리는 구조이지, 특정 프로젝트에 의존하는 구도가 아닙니다.

ⓐ이 부지에서 최대로 가동할 수 있는 규모와 ⓑPhase 1, 2, ... n 단계의 가동 규모는 같지 않습니다.

이 프로젝트가 문제가 없다, 혹은 오라클이 다 잘하고 있다는 것이 아니라 bird-eye view로 보고 헷갈리지 않아야 한다는 의미입니다. 특정 프로젝트가 느려지면 다른 진행 중인 프로젝트를 빠르게 진행하고, 그래도 안되면 BTM으로 임시 발전원을 붙여서 가동부터 하는 식으로 전체적으로는 잘 관리되고 있다고 봅니다.

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신재생/전력기기:

(1) JP모건이 블룸에너지 경영진을 초대하여 미팅한 내용을 정리해보면:

고객 수요가 계속해서 좋고, 전기 요금 인상, 배출가스, 물 사용, 소음에 대한 반발은 블룸에너지 SOFC에 순풍이라고 말했습니다. 또한 LCOE 지표는 전력망에 연결된 자산을 비교할 때 쓰는 것이지 승압 발전기와 송배전 시설에 덜 투자하는 현장발전원과 같은 기준으로 비교할 수 없다고 주장했습니다.

SOFC를 통해서 나오는 것 중에서는 전력이 주요 생산물이지만, 열, 물, 고순도의 이산화탄소 증기도 생산되기 때문에 Bloom Energy Servers를 통해서 이중 무엇을 활용할지 선택할 수 있다는 점이 자사 제품의 잠재력이라고 설명했습니다.

그중 가장 가시적인 것은 배기가스가 300도~350도로 배출되는 만큼 흡수식 냉동기를 가동하기에 충분히 뜨거우며, 데이터센터에서 원래 담당했을 냉각 부하를 대체하는 것입니다. 물은 배기가스를 응축하면 얻기에 물부족 지역에서 의미 있는 해법이 될 수 있습니다.

추가 GW당 6~9개월 구축 주기이며, 클린룸, 전력이 필요 없는 점, 높은 수준의 자동화로 인해 1GW 생산과 동일한 인력으로 5GW까지 생산할 수 있는 점을 강조했습니다.

BE SOFC는 800V DC Native 자산이므로 800V DC 수혜를 입기 위해 아무것도 재설계할 필요가 없는 만큼 향후 800V DC 구조가 자리잡으면 순풍이 클 것으로 예상했습니다.

광고/이커머스:

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(1) Muse와 커머스를 연결한 생각은 이번 주 주간전략보고에서 전해드렸습니다. 여기서 좀 더 나가서 생각해보면 실제 펀더멘탈적인 생각은 이렇습니다:

플랫폼이 AI 에이전트를 환영할지 배척할지를 결정하는 두 가지 변수가 있습니다. ⓐAI 에이전트가 얼마나 많은 신규 수요를 만들어 주는지, ⓑ기존 플랫폼의 이익이 고객의 탐색/광고/수수료에 얼마나 의존하고 있는지가 중요합니다. AI가 기존에 없던 주문을 만들어준다면 플랫폼 입장에서도 새로운 판매 채널입니다. 반대로 원래 아마존/도어대시 등에서 직접 발생했을 주문을 AI가 중간에서 가로채는 것이라면, 플랫폼은 같은 주문을 수행하면서 광고·수수료 이익만 잃게 됩니다.

가장 낙관적인 시나리오는 AI가 소비 총량을 늘리는 것입니다. 디지털로 더 많은 거래를 만들어내기 시작하면 기존 플랫폼들은 주문당 이익률/Take Rate이 떨어지더라도 전체 이익은 증가할 수 있습니다. 물론 이익에 대한 밸류에이션은 압축될 것으로 예상합니다.

여행 관점에서 에어비앤비 같은 곳이 익스피디아나 부킹홀딩스보다 취약한 구조입니다. 익스피디아나 부킹홀딩스는 원래 구글에게 CAC를 주던 것을 AI 에이전트에게 지불하게 됩니다. 어디에 광고비를 할당할지만 바뀌는 입장입니다.

근데 에어비앤비는 원래 직접 고객이 유입됐던 곳이기 때문에 AI로 인해서 추가 수수료가 생기는 입장이 됩니다.

그런데 익스피디아나 부킹홀딩스 입장에서도 AI가 고객기반을 가져다줄 것인지 혹은 단순히 주문만 백엔드로 수행하게 될 것인지가 또 다릅니다. 만약 Muse를 통해 유입됐더라도 다음 주문은 OTA를 통해 직접 하게 되면 고객을 유입시켜준 것이 되니 좋은데, 계속해서 Muse를 통해서만 주문이 연결되면 매번 주문을 따내야 하는 입장이 되니 좋진 않습니다.

문제는 지금까지는 인프라를 갖고 있는 수직계열화한 기업들이 프론트엔드와 백엔드를 모두 가졌기 때문에 협상력이 크다고 생각하고 CAC도 낮으니 밸류에이션이 비쌌는데, 이들이 자체 물류망을 통해서 처리하는 규모가 YoY로 줄기 시작해버리면 기존에 깔아둔 자산이 Positive Flywheel이 아니라 Negative Flywheel이 되기에 이 가능성을 확인하고자 하는 동안에는 밸류에이션이 크게 높아지기 어려운 구조가 된다는 게 문제입니다.

예를 들어 아마존 입장에서는 광고수익을 포기하더라도 AI 에이전트 주문을 늘려서 물류 가동률 유지할 것인지(커머스의 프론트를 주고 점차 백엔드가 되어버리는 이슈), 혹은 에이전트를 차단하고 고객 파이프라인을 지키려다가 주문 자체를 잃을 것인지가 남습니다.

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(2) 전일 일간보고에서 전해드린 앱러빈 vs 유니티 전쟁으로 인해서 사실은 유니티의 펀더멘탈이 좋아지고 있고 앱러빈의 파이를 빠르게 갉아먹고 있는지 모르던 투자자들이 주목하게 되는 트레이드가 생겼습니다.

앱러빈이 -5%, 유니티가 +3%으로 드러났습니다. 앱러빈은 Ad Quality를 금지해달라고 가처분 신청을 한 것인데, 문제는 이게 받아들여지건 안 받아들여지건 유니티 입장에서는 Ad Quality를 통해서 AI/ML을 강화하고 있는 게 아니기 때문에 잃는 게 없습니다. 앱러빈이 시장 점유율을 잃어가는 과정에서 유니티로 가는 '혹시나?' 하는 데이터들까지 틀어막으려고 하고 있다는 걸 모두가 확인했다는 게 중요합니다.

의료기기/핀테크/코인:

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(1) 로빈후드가 HOOD Summit에서 암호화폐 무기한 계약, AI 기반 트레이딩 도구를 추가했습니다. 그리고 일부 암호화폐 선물에 대해 24/7 거래를 추가했습니다.

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(2) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,841건, 오늘의 일간 비행데이터는 +35건이었습니다. 3Q는 92일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.88건 속도였습니다.

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(3) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $74.13B, CCTP 전송량은 30일 기준 $19.9B입니다.

USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -1.74%, 월간 기준 +0.60% 수준입니다.

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.

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(4) 피겨 테크의 주간/월간 잠정 영업 지표를 여기서 확인하실 수 있습니다.

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