주간전략보고 : 투자의 생각 (4월 20일~4월 24일)

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[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.04.20. 오후 4:29
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[제목] 주간전략보고 : 투자의 생각 (4월 20일~4월 24일)
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안녕하세요 올바른입니다.

이번 주에는 메모리 공급망 체크가 4가지 포함되어 있습니다. DRAM, NAND 등 다방면에서 현재 상태를 확인하기에 좋았습니다. 연도별 구글 TPU 추정 테이블, ASIC 경쟁구도도 담겼습니다.

Agentic AI 소프트웨어와 이커머스에 대한 생각, 로빈후드 PDT Rule, 오라클-블룸에너지 2.8GW 딜에 대한 생각, 미국 내 특정 주 데이터센터 건설 지연 법안에 대한 투자의 생각을 남겼습니다.

실적발표/컨콜에서 두 가지 기업을 정리했으며, Cerebras S-1에 대한 짧은 생각, 야쿠브 파초키 인터뷰 7가지 포인트 요약, 오픈AI CRO의 내부 메모를 보고 든 생각들을 정리했습니다.

주간전략보고

2026-04-13

주간전략보고 : 투자의 생각 (4월 13일~4월 17일) (바로가기)

2026-04-06

주간전략보고 : 투자의 생각 (4월 6일~4월 10일) (바로가기)

2026-03-30

주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 30일~4월 3일) (바로가기)

2026-03-23

주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 23일~3월 27일) (바로가기)

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목차

주간전략보고 투자의 생각 : S&P500 EPS는 지속 상승 중 (계속되는 중)

1Q26 3주차 실적발표 훑어보기 : 3주차 8개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

투자의 생각 : SE/DASH/DLO/MELI, HOOD, CRWV, VRT, BE, MU, SNDK, LITE, AAOI, VIAV

AI 인프라의 중심 : AI 수요-공급 체크 (1Q26 실적발표)

물류 → 데이터센터 : 데이터센터 리츠로 거듭나는 중 (1Q26 실적발표)

Magnificent 7 : 오픈AI 야쿠브 파초키 7가지 포인트, Google Cloud Next, OAI CRO 내부메모

📆 주간 캘린더 (4월 20일~4월 24일)

👨‍💻 → 1Q26 실적시즌 : TSLA, VRT 및 Cloud Next / 이란 협상

> 연준 : Kevin Warsh 청문회 (화)

> 경기/물가 : 소매판매 (화) 원유재고 (수)

> 고용/실업 : 신규실업수당청구건수 (목)

> 실적발표 : GE, RTX, EQT (화) VRT, TSLA, GEV (수) NOK, NEE, INTC, SAP (목) SLB (금)

> 이벤트 : Adobe Summit 2026 (월) 이란 휴전 만료일 (화) Google Cloud Next 2026 (수)

주간전략보고 : 투자의 생각

S&P500 EPS는 지속 상승 중 (계속되는 중)

🧭 S&P500 EPS 추정치 변화 (~4/17)

25년 EPS : $271.23

26년 EPS : $323.29 ▲ (3/12 $314.95 ← 2/13 $312.19 ← 1/16 $310.95)

27년 EPS : $375.32 ▲ (3/12 $366.18 ← 2/13 $361.08 ← 1/16 $358.13)

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

주간 퍼포먼스 체크

지수(4) : Nasdaq100(+6.4%), Russell2000(+5.8%), S&P500(+4.7%), Dow30(+3.6%)

빅테크(7) : 테슬라(+14.5%), 마이크로소프트(+13.1%), 메타(+9.4%), 엔비디아(+8.3%), 구글(+7.6%), 아마존(+5.5%), 애플(+4.1%)

섹터(11) : 테크(+8.4%), 경기민감재(+7.1%), 산업재(+6.3%), 커뮤니케이션(+4.9%), 리츠(+4.3%), 금융(+3.9%), 헬스케어(+1.2%), 원자재(+0.5%), 필수소비재(+0.3%), 유틸리티(-1.4%), 에너지(-4.5%)

1Q26 3주차 실적발표 훑어보기

3주차 8개 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.

*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.

1Q26 3주차 실적발표

업사이클 ↗ : 이번주 실적발표 기업 중 업사이클 블랙록BLKD, TSMCTSM이 있습니다.

다운사이클 ↘ : 다운사이클인 기업도 크게 없습니다.

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

SE/DASH/DLO/MELI, HOOD, CRWV, VRT, BE, MU, SNDK, LITE, AAOI, VIAV

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

Google

Vertiv

Bloom Energy

Sea Limited

DoorDash

Micron

dLocal

MercadoLibre

Figure Tech

Sandisk

CoreWeave

Lumentum

Applied Optoelectronics

Viavi Solutions

이커머스(SE, DASH, DLO, MELI)

메르카도리브레MELI는 Overweight을 유지합니다. CY26 EPS는 $50.6, CY26 PER 37배입니다.

디로컬DLO은 Overweight을 유지합니다. CY26 EPS는 $1, CY26 PER 14배입니다.

도어대시DASH는 Overweight을 유지합니다. CY26 EPS는 $5.5, CY26 PER 33배입니다.

씨리미티드SE는 Overweight을 유지합니다. CY26 EPS는 $4, CY26 PER 23배입니다.

성장성 대비 밸류에이션은 여전히 매력적인 구간이라고 판단합니다. 다만 최근에는 개별 기업 차원의 뚜렷한 뉴스플로우가 많지 않은 시기이기도 합니다. 따라서 당장 개별 모멘텀만으로 강하게 차별화되기보다는, 미국주식 시장 전반의 Market Breadth가 다시 높아지며 상승 흐름이 확산되는 국면에서 이들 종목이 본격적으로 아웃퍼폼하기 시작할 가능성이 높다고 봅니다.

기업별로 보자면 : DLO, MELI, DASH, SE

기업별로 보면 디로컬은 CY25 들어 꾸준히 좋아지고 있었습니다. 반면 메르카도리브레, 도어대시, 씨리미티드는 결은 조금씩 다르더라도 큰 흐름 자체는 비슷했습니다. 이커머스 세 기업은 CY21~CY22의 다운사이클 이후, CY23~CY24에는 매출 성장률이 낮아진 가운데 투자도 상당히 보수적으로 가져갔습니다. 그러다보니 투자를 멈춘 상태에서 생각보다 성장이 많이 나오면서 영업이익 레버리지가 세 기업 모두 많이 나왔었습니다. 문제는 그렇다고 해도 이커머스 기업 기반의 특성상 정상적인 OPM/NPM 체력은 7~9%이기 때문에 영원히 이익 레버리지가 지속될 순 없었던 상태였긴 합니다.

CY25에 들어서는 다시 다음 성장 사이클을 준비하는 국면으로 전환됐습니다. 매출성장률을 다년간 높은 수준으로 끌어올리기 위해 투자 규모를 확대했고, 그 결과 영업이익 기준으로는 역레버리지가 걸린 듯한 모습이 나타나면서 주가 흐름들도 다소 약했습니다.

다만, 장기적으로 보면 이들 기업은 투자 기간과 성장 기간을 반복하면서 성장해온 회사들입니다. 결국 CY25는 이익률을 낮추더라도 선제적으로 투자를 집행한 시기로 보는 것이 맞고, 그렇기 때문에 CY26부터는 연간 기준으로 다시 완만하게 레버리지가 나타나기 시작하는지가 중요한 포인트라고 생각합니다.

Agentic AI가 소프트웨어 자체를 재해석하는 중

최근 Agentic AI가 빠르게 애플리케이션화되면서 단순히 답변을 생성하는 수준을 넘어 실제 실행까지 자동화하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이런 흐름을 보면 B2B 소프트웨어처럼 소프트웨어 자체가 곧 가치제안인 기업들은 시간이 갈수록 AI로 인한 위협을 더 직접적으로 받을 가능성이 높다고 생각합니다. 결국 이런 기업들은 성장성은 있더라도 구조적으로 밸류에이션 할인 요인을 안고 갈 수밖에 없는 구간이 이어질 수 있습니다. 그런 의미에서 요즘 Rubrik, Microsoft, ServiceNow, Nutanix 등을 보던 것들은 앞으로 AI 도입으로 인해서 B2B 소프트웨어 스택 자체가 커머디티화 될 것을 생각하고 투자대상에서 한동안 후순위로 미뤄두기로 했습니다.

중요한 건 소프트웨어를 쓰느냐가 아니라, 소프트웨어가 '전부'이냐

여기서 핵심은 소프트웨어를 사용하는 기업이냐가 아니라 소프트웨어가 가치제안의 전부인 기업이냐입니다. 제 생각에는 B2B 소프트웨어나 광고는 비교적 전자에 가깝고, 이커머스는 그렇지 않습니다. 이커머스는 겉으로 보면 앱과 화면, 추천 알고리즘, 결제 시스템 같은 소프트웨어로 보이지만, 실제 소비자가 받는 가치는 물류, 재고, 배송속도, 셀러 네트워크, 고객응대, 브랜드 신뢰, 결제 편의성 등 물리적 실행력과 운영 역량까지 함께 포함한 결과물이기 때문입니다.

AI가 소프트웨어 개발 속도를 크게 높일 것이라는 점에는 동의합니다. 다만 그 사실이 곧바로 소프트웨어를 활용하는 모든 기업이 대체된다는 뜻은 아닐 겁니다. 만약, 이렇게 이분법적으로 단순화하면 칩 개발 역시 수많은 소프트웨어 도구 위에서 이루어지니, 결국 AI 하드웨어 기업조차도 모두 쉽게 대체된다는 결론으로 흘러가게 됩니다. 그러나 현실에서는 모든 산업이 동시에 발전하고, 같은 시간 안에서 서로 경쟁합니다. 결국 승패를 가르는 것은 절대적 기능 유무가 아니라 상대적인 효율 차이와 실행력 차이입니다.

지금도 해자는 몇 퍼센트의 더 나은 경험에서 만들어집니다.

실제 시장에서는 아주 큰 격차가 아니라 몇 퍼센트 더 나은 경험, 더 높은 효율, 더 적은 마찰이 해자가 되는 경우가 많습니다. 엔비디아의 칩이 경쟁 대안들보다 TCO 대비 퍼포먼스에서 조금이라도 우위에 있기 때문에 선택받는 것이고, 배달앱도 기능만 보면 유사한 서비스가 많지만 실제로는 배민과 쿠팡이츠처럼 경험 전반에서 더 높은 만족을 주는 플랫폼에 수요가 집중됩니다. 명품 역시 기능만 놓고 보면 대체재가 존재하지만, 소비자는 기능의 동등성보다 경험의 우월성에 더 높은 가격을 지불합니다.

특히 B2C에서는 기능보다 경험의 차이가 더 중요합니다. 핵심은 경쟁사와의 격차가 줄어드느냐 자체가 아니라, 최종 사용자가 그 차이를 분명하게 체감하느냐입니다. 특히 B2B는 가격과 기능 등 ROI 중심으로 판단하는 경향이 강하지만, B2C는 경험의 매끄러움과 만족도의 차이에 훨씬 더 민감합니다. 그렇기 때문에 'AI가 소프트웨어 개발을 가속화하니 모든 소프트웨어 기반 기업은 대체된다'는 전제를 세우려면, 먼저 어디까지를 소프트웨어로 볼 것인지, 그리고 사용자가 실제로 느끼는 가치가 어디에서 오는지를 분리해서 봐야 합니다.

이 관점에서 보면 이커머스는 단순한 소프트웨어 기업으로 묶기 어렵습니다. 겉으로는 모두 비슷한 검색창, 장바구니, 결제 기능을 제공하는 것처럼 보이지만, 소비자가 체감하는 실제 가치는 그 위에 얹힌 운영 역량에서 갈립니다. 어떤 플랫폼은 배송이 더 빠르고, 어떤 플랫폼은 상품 구성이 더 좋고, 어떤 플랫폼은 신뢰와 편의성이 더 높습니다. 따라서 소프트웨어 레이어만 빠르게 복제된다고 해서 이커머스 기업 전체가 동일하게 대체된다고 보기는 어렵습니다. 지금 제 생각은, 이커머스는 기능적으로 비슷해 보여도 소비자 경험 차원에서는 결코 같은 산업 플레이어들이 아니라는 쪽에 더 가깝습니다. 왜 여러분은 쿠팡/네이버쇼핑에서는 점점 더 많이 주문하지만 옥션/G마켓/11번가에서는 점점 덜 주문하게 되는지를 생각해보시면 좋은 예시가 될 것 같습니다.

로빈후드(HOOD)

로빈후드HOOD는 Neutral을 유지합니다.

SEC, Pattern Day Trader 규정 폐지

로빈후드가 4월 14일 10% 상승했습니다. SEC가 Pattern Day Trader rule을 폐지했기 때문입니다. 기존 PDT 규정은 마진 계좌에서 $25,000 미만의 계좌가 5영업일 내 4회 이상 데이트레이딩을 할 경우, 최소 $25,000 이상의 계좌 잔액을 유지하도록 요구하는 구조였습니다. 이를 충족하지 못하면 90일 동안 데이트레이딩이 제한되거나 계좌가 사실상 동결될 수 있었기 때문에 소액 투자자의 고빈도 매매를 제약하는 대표적 규정으로 여겨져 왔습니다.

이 규정이 폐지되면 로빈후드와 위불 같은 리테일 브로커 입장에서는 고객들의 거래 빈도와 회전율이 높아질 수 있다는 기대가 생깁니다. 특히 소액 계좌를 가진 개인투자자들도 이전보다 훨씬 자유롭게 단기 매매를 할 수 있게 되기 때문에, 플랫폼 입장에서는 주문 흐름 증가와 거래 관련 수익 확대 가능성이 부각될 수 있습니다.

이번 주가 반응은 결국 '이제 고객들이 더 자주 거래할 수 있고, 그만큼 브로커의 수익화 기회도 늘어날 수 있다'는 기대를 선반영한 움직임이라고 볼 수 있습니다.

아직 기본적인 뷰는 Neutral 유지인 이유

개인적으로는 이번 변화가 실적 추정치를 크게 바꿀 정도의 재료라고 보지는 않습니다. 규제 완화 자체는 분명 긍정적이지만, 그것만으로 로빈후드나 위불의 중장기 매출 기대값이 유의미하게 상향된다고 보기는 아직 어렵습니다. 거래 빈도가 일부 높아질 수는 있겠지만, 그것이 곧바로 전체 수익구조를 다시 평가할 정도의 규모로 이어질지는 별개의 문제입니다. 따라서 이번 주가 반응은 실질적인 펀더멘털 변화라기보다 기대감이 먼저 움직인 성격이 더 강하다고 생각합니다.

로빈후드를 더 긍정적으로 보려면 적어도 세 가지 축 가운데 두 가지 이상이 동시에 순풍으로 전환되어야 한다고 생각합니다. ⓐ첫째는 거래 회전율 상승에 따른 수수료 매출 개선이고, ⓑ둘째는 고객 예치금과 자산 증가에 따른 이자수익 개선이며, ⓒ셋째는 Prediction Markets 관련 법적 불확실성이 해소되면서 신규 수익원이 열리는 시나리오입니다. 결국 단순히 한 가지 규제 변화만으로 방향성을 낙관하기보다는, 수익구조 전반이 함께 개선되는 그림이 나와야 의미 있는 리레이팅이 가능하다고 봅니다.

코어위브(CRWV)

코어위브CRWV는 Overweight을 유지합니다.

Jane Street, 코어위브와 $6B 계약 & $1B 투자

제인스트리트가 코어위브와 체결한 $6B 규모의 클라우드 계약은, 대략 ARR $1B 기준으로 5~6년간 이어지는 장기 임대 계약에 가깝다고 볼 수 있습니다. 전력 규모로 환산하면 약 100~120MW 수준으로 추정되며, 이는 단순한 단기 GPU 구매가 아니라 Vera Rubin을 포함한 여러 세대의 대규모 컴퓨팅을 장기적으로 확보하겠다는 의미입니다.

제인스트리트는 뉴욕 기반의 세계적인 퀀트 트레이딩 기업으로, 외부에 모델을 공개하지 않는 고성능 AI 수요처라는 점에서 이번 계약의 의미가 더 큽니다.

매출과 자본조달이 함께 들어온 매우 좋은 딜

이번 딜의 더 중요한 부분은 제인스트리트가 컴퓨팅만 구매한 것이 아니라, 주당 $109 기준으로 코어위브 지분 $1B까지 함께 투자했다는 점입니다. 0.1GW 수준의 인프라를 공급하려면 코어위브가 약 $3B 안팎의 CapEx를 투입해야 할 것으로 보이는데, 이 중 약 33%인 $1B를 고객 자금으로 미리 확보한 셈입니다. 즉 코어위브는 장기 매출을 확보하는 동시에, 그 수요를 감당하기 위한 투자재원까지 일부 선조달한 것이므로 질적으로 상당히 좋은 계약이라고 볼 수 있습니다.

버티브(VRT)

버티브VRT는 Overweight을 유지합니다.

이번 주 실적발표 예정 : 한국시간 4월 23일 (목) 장 시작 전

버티브는 이번 주 실적발표 예정입니다. 버티브에 대해서는 2월에 전해드렸던 <버티브 4Q25 실적발표 : 지붕 뚫은 신규수주 YoY 252%, AI 데이터센터의 핵심 '액체냉각' 수혜> 자료를 참고하시면 좋습니다.

2023년 8월에 데이터센터 수혜주로 처음 전해드렸던 이후 지금까지도 여전히 좋게 보는 기업입니다. 4Q25 당시 신규수주는 YoY 252%까지 급증하고 연간 매출 및 이익성장 전망치로는 매출은 YoY 28%, EPS는 YoY 43% 성장을 예고했었습니다. 이번 분기를 지나보내면서, 최근 액체냉각 제품 생산용량을 크게 늘리고 모듈형 데이터센터 제품 포트폴리오들을 강화하는 것들을 생각하면 EPS 성장률이 50%를 넘길 수도 있겠다 싶습니다.

모듈형 데이터센터 수요에 반발짝 빠르게 대응 중

버티브가 맞춤형 구조물 제조 전문업체인 BMarko Structures LLC를 인수했습니다.

버티브가 맞춤형 구조물 제조 전문업체인 BMarko를 인수한 것은, AI 데이터센터 구축 방식이 점점 더 모듈형으로 이동하고 있기 때문입니다. 전력, 냉각, 서버 인프라를 보다 빠르게 배치해야 하는 수요가 커지면서 단순 장비 공급을 넘어 구조물 단계까지 직접 통제하려는 움직임으로 해석할 수 있습니다. 즉, 이번 인수는 버티브가 모듈형 데이터센터 밸류체인 안으로 더 깊게 들어간 사례입니다.

기존 협력관계를 내재화한 것

이번 인수의 특징은 BMarko가 원래부터 버티브의 협력업체였다는 점입니다. 앞서 버티브가 액체냉각 수요에 대응하기 위해 2023년 12월 CoolTera를 인수했을 때와 비슷하게 이미 함께 일하던 파트너를 내부화한 구조입니다. BMarko의 구조물 제조 공장도 버티브 공장 인근에 있고 엔지니어들 역시 기존부터 협업해왔기 때문에 인수 이후 생산, 설계, 납품 체계를 빠르게 일체화할 수 있다는 장점이 있습니다.

데이터센터 증설 속도는 숙련공 부족 문제에 부딪힐 것

오라클-크루소의 1.2GW 규모 애빌린 프로젝트는 피크 시간대 기준으로 5,000명의 근로자를 필요로 했습니다. 건설, 전기, 배관 등 각종 고숙련 기술자들을 필요로 하는 일입니다. CY26 연간 15GW를 구축할 예정이므로 피크 시간대 기준 6.2만 명 이상을 필요로 한다는 것이고 → CY27에는 연간 ~40GW를 구축할 것이므로 피크 시간대 기준 16.6만 명을 → CY28에는 연간 ~100GW를 구축하니 41.6만 명의 기술자를 필요로 하게 됩니다.

결국 해결책은 현장 시공을 우선하는 것이 아니라 처음부터 모듈화된 데이터센터를 현장에 설치하는 방법을 우선하는 것입니다. 전력, 냉각, 서버 블록을 미리 조립한 뒤 MW급 단위로 출하하면, 현장에서 필요한 전기 기술자와 배관공의 수를 크게 줄일 수 있기 때문입니다.

따라서 데이터센터 산업이 대규모 증설 국면으로 갈수록, 모듈형 인프라를 빠르게 공급할 수 있는 기업의 가치가 높아질 가능성이 큽니다. 그런 점에서 이번 BMarko 인수는 버티브가 앞으로의 AI 데이터센터 구축 트렌드에서 수혜를 보기 위한 전략적 포석이라고 볼 수 있습니다.

1Q26 미국 데이터센터 임대 수요는 New High

TD Cowen의 데이터센터 채널 체크에 따르면 1Q26 미국 데이터센터 임대 용량은 9.4GW로 집계됐습니다. 이는 전년 대비 약 5배 증가한 수치이며, 기존 최고 기록이었던 3Q25의 7.4GW도 넘어선 수준입니다. 수요는 아마존이 약 2.5GW로 가장 컸고, 그 뒤를 구글/메타/오픈AI/마이크로소프트가 이었습니다. 임대 순위로 보자면 4위에 있는 오픈AI도 약 1.2GW를 임대한 것으로 추정된다는 점을 감안하면, 주요 하이퍼스케일러들이 대체로 1GW 안팎 이상의 대형 임대 계약을 체결한 것으로 볼 수 있습니다.

임대 파이프라인은 더 높다

더 중요한 것은 현재 미국 하이퍼스케일러들의 임대 파이프라인이 11GW에 달할 정도로 매우 높다는 점입니다. 이는 지금 나타난 임대 수요가 일회성에 그치는 것이 아니라, 향후에도 대규모 증설 수요가 이어질 가능성이 높다는 의미입니다. 이런 흐름을 바탕으로 TD Cowen 애널리스트는 "CY27 하이퍼스케일러 CapEx가 이미 높은 수준인 CY26의 투자 규모를 다시 한 번 크게 상회할 것"으로 예상했습니다. 결국 이번 채널 체크의 핵심은 AI 데이터센터 투자 사이클이 여전히 강한 확장 국면에 있다는 점입니다.

미국 데이터센터 전력은 수년간 구조적 수요초과를 유지할 것

Aterio.io, McCoy Power, William Blair의 수치들을 현재 기준 종합적으로 고려할 시, 미국의 데이터센터 전력 수요는 CY26 기준 5GW 정도 수요초과 상태 → CY27에는 24GW 초과 → CY28은 36GW 초과 → CY29는 34GW 초과 → CY30은 21GW 초과될 거란 전망입니다.

큰 방향성은 데이터센터 확장 속도가 디스패처블 전력(전력망을 통한 공급 = FTM) 공급 증가 속도를 웃돌면서 미국 전력시장은 향후 수년간 구조적인 병목 국면을 겪을 가능성이 높다는 의미입니다.

현실성을 몇 스푼 더한다면...

개인적인 생각으로는 이 수치들을 그대로 실현될 부족분으로 받아들이기에는 다소 공격적인 추정일 수 있습니다. 방향성 측면에서는 충분히 의미가 있지만, 실제 수요초과 규모를 그대로 보여준다고 보기는 다소 어렵다고 생각합니다. 전력망 대기열의 경우 중복 신청이 포함되는 경우가 적지 않고, FTM(Front-of-the-Meter) 프로젝트에서는 실제 진행 과정에서 지연이나 취소가 발생하기 때문입니다. 따라서 이 숫자들은 절대치 자체보다도, 미국 데이터센터 전력시장이 이미 빠르게 타이트해지고 있다는 신호로 해석하는 편이 더 적절하다고 봅니다.

전력 부족은 단순히 '양'을 의미하지 않는다

핵심은 전력 부족 그 자체보다도 time-to-power와 제때 공급받을 수 있는가에 대한 확실성입니다. 첫째 얼마나 빨리 전력을 확보할 수 있는지, 둘째 약속한 일정대로 실제 전력이 들어오는지, 셋째 그 전력을 얼마의 가격에 조달할 수 있는지입니다. 최근 메인 주 사례처럼 지역사회의 반발로 일정 불확실성이 커질 수 있다는 점까지 감안하면 전력 문제는 단순 수급 이상의 이슈가 되고 있습니다.

BTM은 버티브에게도 중요한 이슈

BTM 프로젝트가 늘어나면 블룸에너지한테도 좋지만, 버티브에게도 좋습니다. FTM에서 BTM으로 가면, 전력 관리에 필요한 엔지니어링 노하우의 중심이 전력망/유틸리티 사업자에서 하이퍼스케일러/데이터센터 디벨로퍼 쪽으로 이동하기 때문입니다. 이들은 이제부터 소비자로서 전력을 단순히 공급받는 것이 아니라, 더 높은 전압과 더 높은 냉각밀도를 전제로 데이터센터를 직접 설계 및 구축해야 하므로, 관련 엔지니어링 역량을 갖춘 버티브와 같은 업체에 의존할 가능성이 커집니다.

실제로 최근 버티브/이튼/슈나이더 일렉트릭이 공통적으로 강조하는 메시지도 비슷합니다. 전압과 냉각 복잡도가 높아질수록 신규 수주는 결국 이를 안정적으로 처리할 수 있는 Tier 1 업체들로 집중되고 있다는 것입니다.

블룸에너지(BE)

블룸에너지BE는 Overweight을 유지합니다.

오라클, BE SOFC 계약 1.2GW → 2.8GW로 확대

블룸에너지가 이번 주 +26% 상승했습니다. 오라클이 기존 1.2GW 계약에 더해서 최대 2.8GW까지 구매하기로 계약 규모를 키웠기 때문입니다. 블룸에너지와 오라클은 MSA(Master Services Agreement)에 따라서 오라클이 블룸에너지의 SOFC를 최대 2.8GW까지 구매할 예정입니다. 오라클은 이미 BE SOFC 1.2GW 규모에 대해서 예약해둔 상황이며 현재 구축 중이고 내년까지 계속해서 구축할 예정입니다. 또한 2025년 11월쯤에 계속해서 전해드렸던 오라클-블룸에너지 워런트 딜도 2026년 4월 9일 기준으로 발행이 완료됐다고 말했습니다.

블룸에너지를 택하는 이유에 대해서 생각하시려면 지난주 주간전략보고에 있는 ⓐtime-to-power의 가치제안과 ⓑscheduel centainty의 가치제안 두 가지에 대해서 같이 이해하시면 도움이 되실 겁니다. BTM 프로젝트가 늘어나는 데에는 ⓑ가 좀 더 핵심입니다. 하이퍼스케일러들 입장에서는 처음부터 하이브리드 프로젝트로 설정해두고 각 동별로 제때제때 온라인하기를 원하기 때문입니다.

이번 오라클 딜에서 추가된 규모가 생각보다 커서, 이 부분은 좋은 측면으로 실적발표에서 구체적인 내용을 확인할 필요들이 있어보입니다. 지금은 추정할 때 CY27 Product 판매량을 2.7GW로 잡고 EPS를 $7로 두고 있었는데, CY27 Product 판매량을 10~15% 늘어나면 EPS는 $8~9까지도 맥시멈은 볼 수 있기에 큰 계약들이 얼마나 들어오느냐에 따라 어느 추정치 시나리오가 가장 유력할 것인가가 달라지기 때문입니다.

*최근에는 참고로 스페인 Edgemode 클러스터도 BE의 SOFC가 맞는지도 중요한 포인트입니다.

대략의 블룸에너지 SOFC 판매 파이프라인

현재 블룸에너지 파이프라인들은 이렇습니다. 캠퍼스 단위의 규모이고, 실제 동별 배치는 CY26~CY30까지 이뤄질 것이라 단일 연도에 모두 설치되는 양이 아닙니다. 그리고 기존의 C&I향으로도 충분히 성장이 잘 나오고 있습니다. Edgemode는 SOFC 메이커 이름에 대해서 계속해서 비밀을 지키고 있어서 BE가 아닐 수도 있습니다.

Cheyenne 2.7GW (미국, 개인적으로는 Oracle, Stargate Wyoming 추정)

Hedgehog 1.5GW (미국)

Yellowbox 1.3GW (미국)

Quanta Computer 100MW (미국)

(미정) Edgemode 300MW (스페인 Malpica)

(미정) Edgemode 1.2GW (스페인과 북유럽 여러 사이트)

데이터센터 건설에 제동을 거는 법안?

메인 주 의회는 20MW 이상의 신규 데이터센터 건설을 2027년 11월까지 동결하는 법안을 통과시켰습니다. 명분은 데이터센터가 전력망과 환경에 미치는 영향을 다시 평가하겠다는 것이지만, 그 배경에는 "빅테크만 AI로 이익을 보고 시민들은 전기요금 부담을 떠안는다"는 미국 민주당의 정치적 구호도 깔려 있습니다. 다만 메인 주지사는 이미 계획된 프로젝트를 예외로 인정한다면 법안을 지지하겠다는 입장을 밝힌 만큼, 기존 프로젝트는 상당 부분 그대로 진행될 가능성이 높습니다.

영향 : ⓐ타 지역으로의 이동, ⓑBTM 채택 가속화

이번 조치의 의미는 데이터센터 수요가 사라진다는 데 있지 않고 입지와 전력 조달 방식이 바뀐다는 데 있습니다. 우선 신규 개발은 규제 부담이 낮은 공화당 성향 주들로 더 몰릴 가능성이 높습니다.

동시에 전력망 의존에 대한 정치적/행정적 불확실성이 커질수록, 전력망을 거치지 않는 BTM 프로젝트 수요도 더 강해질 수 있습니다.

중요한 점은 FTM을 BTM으로 대체하더라도 Powered Shell 관점에서는 결국 데이터센터를 온라인시키는 흐름 자체, 온라인하는 연간의 규모는 유지된다는 것이므로 업스트림부터 다운스트림까지 전체 밸류체인 수요가 훼손되는 구조는 아니라는 점입니다.

텍사스 ERCOT이 핵심지이다

ERCOT의 예비 장기부하전망(LTLF)을 보시면, 대형 및 중형 신규 부하 요청까지 반영한 2032년 전력수요는 약 368GW에 이릅니다. 물론 이 숫자가 전부 현실화되지는 않을 것이고 실제로는 일부 프로젝트가 지연 및 취소되거나 하향 조정될 가능성이 높습니다. 다만 이 차트도 핵심은 절대치 자체보다도 텍사스 전력망에 연결을 요청하는 데이터센터 수요가 그만큼 크다는 것이 중요합니다. 그런 의미에서 위에서의 메인 주 데이터센터 지연 정책에 대해서도 크게 우려하지 않을 수 있습니다. 메인 주에는 데이터센터가 7개라 많지 않기도 하지만, 메인 주가 있는 ISO-NE는 이터센터 전력망에서 그닥 핵심이 아니기도 하기에, ERCOT/PJM/SPP/MISO로 프로젝트 할당을 바꾸면 그만이라 그렇습니다.

마이크론(MU)

마이크론MU는 Overweight을 유지합니다. CY26 EPS $90, CY26 PER 5.1배입니다.

여전히 매력적인 성장성 대비 밸류

마이크론과 샌디스크는 여전히 매력적인 구간입니다. 마이크론은 CY26 EPS $90 기준 PER 5.1배이고, 샌디스크는 CY26 EPS $140 기준 PER 6.5배입니다. 샌디스크의 경우 Nasdaq100 진입 발표 이후 수급이 몰리기도 했지만, 기본적으로는 시장이 점차 2H26부터는 NAND가 DRAM보다 가격상승이 더 가파를 것임을 반영하고 있는 과정으로 생각하고 있습니다.

장기적으로는 HDD 기업들(STX, WDC)의 밸류와 비슷해질 것이라고 봐서, 이들의 CY26 PER들이 25배임을 생각하면 올해 내내 메모리 기업들이 하이퍼스케일러들과 LTA, SCA를 진행함에 따라 다년간의 성장 가시성이 높아지며 밸류에이션 리레이팅의 여지가 많이 남아있다고 봅니다.

4월 14일, Edgewater Research의 메모리 공급망 보고서입니다.

2Q26 DRAM 가격 전망치는 전반적으로 상향조정됐고, 메모리 공급업체들이 하반기에는 PC/모바일/엔터프라이즈/기타 최종 소비자 수요 파괴를 제한하기 위해 2H26 하반기 기준 DRAM 가격 인상 속도를 늦추겠다는 계획입니다.

NAND 가격 전망치는 2Q, 3Q, 4Q26 모두 상향조정됐습니다.

하이퍼스케일러들은 여전히 가격보다 공급 및 할당량을 최대한 많이 확보하는 것을 전략으로 삼고 있으며, 가장 낙관적인 전망에 따르면 CY27까지도 하이퍼스케일러 DRAM Bit demand가 YoY 100% 이상 증가하고 CY27까지도 강력한 DRAM, NAND 수요가 이어진다는 것입니다.

엔비디아는 CY26 23~25B 1GB DRAM 수요 → CY27 60~70B 1GB DRAM 수요를 에상하고 있으며, 가능한 한 최대한 많은 SOCAMM2를 구매하려고 노력하고 있습니다. 이정도 요청치면 엔비디아 Vera CPU에 대한 수요 전망이 매우 탄탄하다는 것을 의미하며 메모리 공급업체들은 모두 이것이 얼마나 현실적인 주문인지 그리고 실제 최종 고객이 누구인지를 알아내려 애쓰고 있습니다. CY27에는 GPU 서버에도 Vera CPU가 많이 쓰이지만, 독립형 Vera CPU 랙 수요도 매우 높은 기대치를 갖고 있습니다.

구글이 TurboQuant를 적극 사용하려고 NAND 구매를 약간 늦추더라도 놀랍진 않겠지만(현재 그런 기미는 X), 다른 하이퍼스케일러들의 NAND 구매 전망치가 계속 높아지고 있어서 구글이 둔화되더라도 이를 상쇄할 가능성이 높습니다.

중국 브로커들은 2H26에 가격을 안정화하려는 DRAM 공급업체들의 계획으로 인해 스팟가격을 낮춰가며 더 많은 물량을 시장에 내놓고 있는 중입니다. 다만 계약가격이나 계약물량 자체는 여전히 타이트하며 수요와 공급은 바뀐 게 없습니다.

SKH는 여전히 CY26 엔비디아 HBM 수요의 60~70%를 차지할 것으로 예상되고, 물량으로 보자면 삼성이 2차, 마이크론이 3차일 것으로 예상합니다. 공급량은 1GB 기준 SKH 18~20B, SEC 10~12B, MU 7~8B입니다. 세 공급업체 모두 수익성이 더 높은 RDIMM 판매를 늘리길 선호하며 HBM 공급을 늘리는 데 소극적입니다. 고객들은 대신 CY27에 HBM 가격이 더 높아질 것을 우려하며 CY26에 최대한 많은 양의 HBM을 구매 중입니다.

HBM CY26 가격은 아직 모두 정해진 것은 아니지만, HBM4 가격은 원래 예상치보다 40% 이상 높아졌고, HBM3E는 엔비디아가 납품받는 가격들은 가만히 있으되 엔비디아 외 물량 가격들이 상승하면서 HBM3E 가격이 높아졌습니다.

개인적인 생각 : 모든 논쟁에서 엔비디아의 HBM 구매가격은 타 기업들에 비하면 훨씬 더 저렴하기 때문에 지금의 메모리 스퀴즈가 엔비디아에게는 경쟁강도로 볼 때 그닥 나쁘진 않습니다. 수요는 높으니 가격전가야 가능하지만, BOM에서 메모리가 차지하는 비중이 가장 낮았기 때문에 노출도가 적은 만큼 타 가속기들이 비용인상으로 시스템 단위 가격을 높이게 됐을 때에 엔비디아의 가격은 그대로 혹은 영향을 덜 받았을 것이므로 유리하다는 의미입니다.

마이크론은 2H26 엔비디아의 Vera Rubin 램프업을 지원하기 위해 엔비디아에 LP5x/SOCAMM2를 공급하는 최대 공급업체가 될 것입니다. 마이크론이 40~50%, SKH가 30~35%, SEC가 나머지를 차지할 것으로 예상됩니다.

AMD의 MI4xx 시리즈에 대한 HBM4 요구사항은 엔비디아 Rubin보다는 덜 엄격합니다. AMD의 핀 스피드 요구사항은 15% 버퍼를 포함한 8Gbps이며, 일부 버전은 12Hi 32GB 대신 8Hi 24GB를 사용할 것으로 예상됩니다. 반면 엔비디아는 36GB 기준 10Gbps+를 요구합니다. 브로드컴이 설계 및 제작 중인 오픈AI ASIC은 4Q26~CY27 출시를 목표로 AMD보다는 스펙이 높은 10~11Gbps 이상의 스펙을 추진할 것으로 예상됩니다.

엔비디아 Rubin은 엔비디아가 1H26에 스펙을 확정하고, CPU 및 GPU 과제들을 차근히 해결함에 따라 예정대로 3Q26쯤부터 램프업될 가능성이 높으며, HBM4 대량구매는 2Q26쯤에 시작될 것으로 예상됩니다. Rubin의 CY26 실제 출하량 전망치는 200~250만 개 GPU 수준으로 예상합니다.

엔비디아와 AMD의 데이터센터 GPU 메모리 구성도

H200 - 144GB HBM3E (8Hi 24GB x 6큐브) : SKH 1차, MU 2차

B200 - 192GB HBM3E (8Hi 24GB x 8큐브) : SKH 1차, MU 2차, SEC 소량생산

B300 - 288GB HBM3E (12Hi 36GB x 8큐브) : SKH 1차, MU 2차

R200 - 288GB HBM4 (12Hi 36GB x 8큐브) : SKH 1차, MU 2차

R300 - 1024GB HBM3E (16Hi 64GB x 16큐브) - 미정(TBD)

RTX 6000 Pro - 96GB G7 - SEC 1차

AMD MI300X - 192GB HBM3/HBM3E (8Hi 24GB x 8큐브) - SEC 1차

AMD MI355X - 288GB HBM3E (12Hi 36GB x 8큐브) - SEC 1차, MU 2차, SKH 소량

AMD MI400X - 432GB HBM4 (12Hi 36GB x 12큐브) - SEC 1차, 2Q 램프업 시작

업계에서 다음 번에 의미 있는 DRAM 생산용량 추가 사이클은 2H27이며, 향후 6개 분기 동안은 SEC, SKH, MU 모두 실질적인 생산량 증가량이 매우 제한적입니다. CXMT는 CY26 동안 현재 수준인 280k wspm에 머물 것으로 예상되며, CXMT는 계속해서 DRAM 생산량 50% 이상을 모바일에 할당하고 있습니다. SEC/SKH/MU가 LP4x/D4에 대한 단종을 하고 나서 3Q25쯤 중국 정부가 요청했던 방향입니다. 나머지 40%는 DDR5이고, 5% 정도가 HBM2E/HBM3 시험 생산에 쓰일 것으로 예상됩니다.

서버 조립 및 최종 수요는 여전히 매우 강력하며, OEM/CSP의 보유 재고는 바닥난 상태입니다. 재고 수준이 4주 이하이며, 주문 충족률은 계속해서 저조하고, RDIMM은 고용량 위주로 수요가 강한데 최악의 병목으로 간주되고 있습니다.

Cleveland Research도 최근 마이크론/샌디스크에 대해서 코멘트했습니다:

DRAM ASP는 2Q26에도 계약가 기준 QoQ 45~55% 상승할 것이며(마이크론은 1Q26에 낮게 계약했기에 2Q 기준으로 보자면 QoQ 상승세가 더 높을 가능성), 2H26는 QoQ 10~15% 정도 상승세로 완화될 것으로 예상되지만 1H27까지도 QoQ 상승 추세를 이어갈 것이라고 봤습니다. 수요 피드백은 계속해서 유사하며 CY27까지 공급이 타이트하고 재고가 낮으며 수요 심리는 여전히 긍정적입니다. 가격보다는 물량 할당을 더 많이 받고 싶어한다는 것입니다.

HBM 출하량은 CY26에 이전 예상 대비 10~20% 더 높을 것(초기 전망은 1Gb 환산 물량 기준 35B → 지금은 40B로 상향) 으로 예상되며, 수요는 예상보다 훨씬 더 높은 상태입니다.

HBM ASP는 CY27에 상승할 가능성이 높습니다.

AI 추론 수요, KV Cache 및 Vera Rubin 램프업과 연계되어 eSSD 수요가 강화됨에 따라 2Q26~2H26 NAND의 ASP가 추가로 상승할 가능성이 있습니다. 올해 말까지 NAND ASP가 GB당 $0.40에 도달할 수 있는 가능성이 있다고 확인되며, 일부에서는 이미 샌디스크가 여러 거래에서 이 가격에 도달했거나 이를 넘어섰다는 내용(전체 계약의 평균을 매기는 것이므로 일부 계약이 GB당 $0.40라 해도 ASP가 $0.40가 되는 건 아닙니다)도 있습니다. 1Q26이 GB당 $0.20이었는데, 현재 논의되는 가격이 $0.30~0.40이라고 하면, 2Q26은 NAND는 QoQ 60~80%까지도 열어둔다는 의미입니다.

CY26 기준 잠재적인 Client/Consumer 제품향 수요 감소를 상쇄하고서도 남을 정도로 하이퍼스케일러들의 QLC 수요에 대한 낙관론이 있습니다. HDD 수요-공급 매칭이 CY28까지 안 될 것으로 예상되고 있기 때문에도 QLC에 대한 수요가 높습니다. 샌디스크의 QLC eSSD에 대한 퀄 인증을 받으려는 하이퍼스케일러들의 노력에 대해 긍정적으로 보고 있습니다.

TrendFroce, 4월 DRAM 계약가격 상향조정

2Q26에도 DRAM, NAND QoQ 가격 상승세는 가파른 추세를 유지할 것으로 예상됩니다. DDR5 계약가격은 3월 추정치 대비 18%, DDR4 계약가격은 23% 상향했습니다. 4월 말 계약가격은 DDR5/DDR4 기준 $37.5일 것으로 예상되며 MoM 27% 상승을 보일 것으로 예상됩니다. 월별 가격 추세가 좋습니다.

샌디스크(SNDK)

샌디스크SNDK는 Overweight을 유지합니다. CY26 EPS $140 기준, CY26 PER 6.5배입니다.

Gb당 ASP로 보자면 아직 DRAM 대비 NAND 가격은 상대적으로 높지 않은 상태라고 봐서, 2H26 NVIDIA CMX(이게 예전에 ICMS였습니다, <엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 AI 슈퍼컴퓨터> 자료를 참고해주세요)를 시작으로 GPU당 NAND 사용량이 지금보다 더욱 늘어날 것으로 보고 있습니다.

Evercore ISI가 강조한 샌디스크의 매력

Evercore ISI가 샌디스크에 대해서 Outperform으로 이닛했습니다. 핵심 논지는 이렇습니다.

샌디스크가 AI 인프라 스택에서 가장 매력적인 분야 중 하나인 데이터 스토리지와 연관되어 있으며, 수요는 점점 더 가속화되지만 공급은 CY28 혹은 그 이후까지 제한적일 것으로 예상하기에 NAND 가격의 사이클로 보더라도 훨씬 구조적으로 타이트하고 내구성이 있습니다. 또한 하이퍼스케일러와 전략적고객계약(SCA)을 통해서 가격 하한선을 설정하고 선급금을 받는 계약을 진행 중이며, 엔터프라이즈 SSD로의 믹스 전환 여지가 많다는 점도 실적 상승 여력이 아직 많이 남아있음을 의미한다고 봤습니다. 현재 데이터센터 노출은 전체 매출 중 15% 미만인데 앞으로 이 부분의 성장이 가속화될 것으로 예상합니다.

NAND 컨트롤러 CEO들, "CY27에는 NAND 공급부족 더욱 심화될 것"

대만경제일보를 통해 NAND 컨트롤러 공급업체 CEO들이 NAND 가격 상승세가 계속해서 심화되고 있고, 내년에는 공급 부족이 더욱 심화될 것이라고 예상했습니다. Winbond, SiliconMotion, Macronix의 목소리가 모두 일치합니다.

아래에는 JPM 메모리 공급망입니다.

이번 주는 Edgewater, Cleveland, JPM까지 메모리 공급망 체크 자료들이 많았습니다.

JPM의 NAND 공급망 체크

NAND에 관해서 4월 15일자, JPM의 메모리 업데이트를 정리해봅니다:

최근 YMTC가 Phase 3 wafer start 램프업 시기를 2H26으로 약간 앞당기는 중입니다. 결과적으로는 CY27까지 50k wfpm에 도달하고 완전 가동 시 각각 100k wfpm(월 10만 장 NAND 웨이퍼 투입) 규모의 신규 생산 용량을 갖추게 되는 것입니다. 3단계 램프업 시점은 JPM이 예상했던 CY25말 16만 장 → CY26말 18만 장 → CY27말 24만 장에 비해서는 느린 수준입니다. 그리고 공급망 체크에 따르면 YMTC는 3단계 클린룸 일부를 저전력 DRAM에 할당할 가능성도 있습니다. 전반적으로 향후 12~18개월 간 NAND의 수급 밸런스에는 약간 긍정적일 것으로 보이며 YMTC가 앞으로 빠르면 2H28쯤에 있을 두 단계의 추가 투자 스케줄이 어떻게 되느냐를 살펴보며 앞으로의 공급일정이 어떨지가 중요합니다.

또한 SEC가 P5에서 NAND 생산용량을 늘리고 있다는 뉴스가 있습니다. 여섯 단계의 투자 중 SEC는 초기 DRAM을 위한 클린룸을 우선시하고 있고, NAND에 4/4분면 중 한 분면(설계용량은 월 4~5만 장)을 할당하는 것을 고려하고 있으며 NAND 웨이퍼 생산은 CY29부터 이뤄질 것으로 보입니다.

여전히 주요 메모리 공급업체들의 CapEx 우선순위가 NAND보다 DRAM에 맞춰져 있고, NAND 기업들이 훨씬 더 규율 있는 CapEx를 유지하고 있어서 NAND bit growth가 제한적일 것이라는 기존 뷰를 유지합니다.

루멘텀(LITE)

루멘텀LITE는 Overweight을 유지합니다.

UBS, '루멘텀/시에나에 투자자들이 몰려있다'

UBS가 루멘텀과 시에나에 대해서 crowding score가 높다고 말했습니다.

'투자자들 포지션이 많이 쏠려있습니다'는 의미입니다. 과밀이냐 아니냐는 단기적으로 중요한 포인트이긴 하지만, 개인적으로는 어쨌든 성장성 대비 밸류와 그 각각의 팩터들에 대한 가시성이 얼마나 높으냐를 평가하기에 루멘텀은 여전히 매력적인 기업이라 생각하고 있습니다. CY27 EPS $30로 예상하고 CY26은 100%에 가까운 매출성장률, CY27로 가더라도 매출성장률이 YoY 60~70%에 가까울 것으로 예상하고 있습니다.

큰 로직들이 그대로입니다. ⓐAI HW 인프라 수요가 높아지며 가속기의 숫자가 늘어나는데, ⓑ가속기당 메모리 콘텐츠와 네트워킹은 더 많이 필요해지고, ASP도 높아지며, ⓒ구리에서 광학으로의 인터커넥트 전환이 가속화되고, ⓓ1.6T/3.2T, OCS, CPO 등 각종 트렌드에서 루멘텀이 가진 '광원'에 해자가 있다는 판단입니다.

중국발 루머가 워낙 톤이 세서, 저도 다 믿지는 않습니다만 루머로 나온 광학 칩들 수요를 전해드리자면, CY26 구글의 총 광학 칩 개수(EML + CW 레이저칩)는 약 2억 개 → CY27에는 4억 개 → CY28에는 6~8억 개 → CY29에는 10억 개 이상으로 드라마틱하게 늘어날 것이라 말했습니다. 이 수치는 구글만을 나타내는 것이며 다른 CSP들이 추가될 경우 전반적인 성장률은 더 높아질 것임을 강조했습니다.

테이블 : 구글 TPU 생산 전망치

이 표는 하나의 단일 전망치가 아니라 2025년 말부터 2026년 4월까지 여러 증권사/공급망/루머를 통해서 구글 TPU 생산량을 어떻게 수정해 왔는지를 시간순으로 모아놓은 것입니다. 2025년 12월까지만 하더라도 추정치상 2026년 약 200만 대, 2027년 약 300만 대 수준의 보수적인 추정이 많았지만, 2026년 4월 기준 합성 업데이트 중간값은 2026년 약 400~450만 → 2027년 750~800만 → 2028년 약 1,000만 개 이상 수준까지 올라와 있습니다.

수요는 충분하나, CoWoS와 HBM이 병목이다

구글 자체는 TPU를 더 만들고 싶어하지만, TSMC의 CoWoS와 메모리 공급업체들로부터 받는 HBM 공급량이 얼마가 될지 모른다는 게 병목입니다. CY26 숫자는 엔비디아가 먼저 확보한 캐파 때문에 구글이 원하는 만큼 생산하지 못할 수 있다는 현실을 반영한 숫자입니다. 그래서 CY27, CY28 전망치가 크게 뛰는 것도 갑자기 수요가 생긴다기보다 TSMC 및 OSAT 파트너들을 통한 CoWoS 증설 속도와 패키징 생태계 확장이 따라붙을 경우 생산 상한선이 높아진다고 보기 때문입니다.

또한, 하단의 Anthropic carve-out은 TPU 수요가 더 이상 구글 내부 수요에만 머무르지 않고 있다는 점을 보여줍니다. 앤스로픽 TPU 관련 딜이 별개로 누적되는 구조이기에 CY27 이후 TPU 생산 상향의 중요한 근거가 되고 있습니다. 외부 고객 확대와 후공정 병목 완화가 동시에 일어날 경우 생산량이 얼마나 더 커질 수 있느냐를 보여주는 내용들입니다.

'빛💡'의 시대 : 광학 밸류체인 한 눈에 보기

광학 투자자분들을 위한 Primer 자료를 따로 작성했습니다. 왜 현재 인터커넥트상 광학이 구리케이블을 대체하고 있는 것인지, 인터커넥트를 보실 때에는 시간 개념을 꼭 추가하셔야 하는 이유, 구리의 한계를 극복하기 위해 DAC → ACC → AEC로 발전해간 과정, 광학도 최대한 더 칩에 가까워지기 위해 플러거블 광모듈 → LPO → NPO → CPO로 발전해가는 이유와 과정, 밸류체인상 핵심 기업들은 무엇인지 등에 대해서 정리한 자료입니다.

현재 Overweight 리스트인 루멘텀(LITE), 옵토일렉트로닉스(AAOI), 비아비(VIAV)에 대해서 좋게 보고 있는 이유들에 대해서는 이미 <비아비 솔루션스 기업분석 : 광학의 시대, 더 많은 테스트가 필요해>, <AI 인프라의 새로운 병목 '광학' : 앞으로의 2~3년 가파른 채택곡선>, <OFC 2026 : 광학이 중요해지고 있는 이유들, 태풍의 눈>들과 주간전략보고들을 통해서 매주 전해드린 바 있기에 자료들을 참고하시면 도움이 되실 겁니다.

옵토일렉트로닉스(AAOI)

옵토일렉트로닉스AAOI는 Overweight을 유지합니다.

옵토일렉트로닉스, 예정대로 생산용량 확대 중

옵토일렉트로닉스가 텍사스 주 휴스턴 사업장을 90만 평방피트로 확장한다고 발표했습니다. 기존에 38.8만 평방피트를 갖추고 있었고, 새롭게 슈가랜드 인근의 21.0만 + 본사 부지의 13.5만 + 블루리지 상업센터에 임대한 15.4만 평방피트 규모의 건물을 통해서 49.9만 평방피트를 추가하여 대략 90만 평방피트가 된 것입니다.

이번에 세 개 동을 추가함으로써 옵토일렉트로닉스는 2027년 말까지 800G/1.6T OSFP 트랜시버를 월 최대 700k까지 생산할 수 있는 기반을 마련하고, InP 레이저 칩 기준으로는 생산 용량을 350% 키울 예정입니다. 오른쪽 테이블은 OFC 2026에서 옵토가 밝혔던 로드맵인데, 이를 상당량 지원할 수 있는 수준의 팹입니다.

70만 개라고 하면 대략 얼마의 ARR이 추가되는지를 러프하게 구해봅니다:

800G 트랜시버의 명목상 가격은 $350~400, 1.6T는 $750~800입니다.

여기에 하이퍼스케일러향으로는 보수적으로 대략 20%정도 할인해준다고 가정해봅니다. 이를 바탕으로하여 800G는 $300, 1.6T는 $620라고 가정합니다.

시간이 지나면서 ⓐ팹의 생산량이 점점 더 늘어가는 것과 ⓑ같은 라인에서 생산하는 트랜시버의 숫자는 같더라도 800G → 1.6T로 판매 믹스 가중치가 점점 이동할 것을 가정해야 합니다.

CY27 말 기준 월 70만 개의 생산량 중에서 (ㄱ) 1.6T 50% + 800G 50%라고 가정할 경우 이번 용량에 대한 월 매출은 800G $105M + 1.6T $217M으로 월 매출 $322M입니다.

이를 ARR 기준으로 바꾸려면 12개월을 곱하는 것이므로 $3.86B가 됩니다. (ㄴ) 만약 1.6T가 60%, 800G가 40%라고 가정할 경우에는 월 매출 추정치는 800G $84M + 1.6T $260M으로 월 매출 $344M이며 ARR로 할 시 $4.13B가 됩니다.

이는 기존에 있는 100G/400G 트랜시버, 100G/200G/400G AOC(Active Optic Cable) 매출과, 향후 추가될 CPO향 ELSFP 300mW/400mW향 매출은 포함하지 않은 금액입니다.

이제 ARR $4B 가량까지 지원할 수 있는 생산용량을 갖춘 것입니다.

비아비(VIAV)

비아비 솔루션스VIAV는 Overweight을 유지합니다.

테스트가 중요해진다

비아비는 각 제품들이 시스템 차원에서 잘 굴러가는지를 테스트하기 위해서 중요한 기업입니다. 물론 광모듈 R&D 개발장비, 생산장비향 수요도 있는데 메인은 하이퍼스케일러들이 데이터센터 네트워킹 운영에 쓰는 현장 계측기입니다. 비아비 입장에서 왜 좋은가 하면, 광모듈을 담은 제품들은 하나하나의 제품으로 볼 때는 일정 수준 이상의 오류율을 다 충족하고 있지만, 전체 클러스터를 구축하여 운영해보면 수천~수백만 개의 링크가 함께 작동해야 하기 때문에 대규모 네트워크를 구성하고 나서도 이들이 잘 작동하는가 그리고 계속해서 잘 작동하고 있는가를 검증해야 하는 작업들이 크게 늘어나기 때문입니다.

Agentic AI를 통한 AI RAN CapEx 증가 시나리오

그리고 CY27의 성장을 생각할 때 장기적으로는 AI RAN CapEx 시나리오도 중요한 요인입니다. 데이터센터향 수요가 지금처럼 크게 올라오기 전까지는 통신업체들의 CapEx에 예민하게 반응했던 시클리컬 기업 중 하나였습니다.

데이터센터향 수요가 매출비중 40~50%까지 올라왔지만 여전히 기존 고객들이던 통신향 고객들도 많기에 올해 내내 Agentic AI 트래픽이 크게 늘면서 무선통신사업자들이 RAN CapEx를 늘리기 시작하면 비아비의 성장동력은 크게 두 갈래(작게는 방산쪽에 한 갈래 더 있습니다)가 됩니다. 데이터센터에 더해서 통신업체들의 CapEx까지도 순풍으로 삼을 수 있습니다.

AI 인프라의 중심

AI 수요-공급 체크 (1Q26 실적발표)

TSMC Taiwan Semiconductor Manufacturing Company : AI 인프라의 중심

4월 16일, TSMC가 1Q26 실적발표를 마쳤습니다. 중요한 것들만 정리해봅니다.

각종 가이던스 상향

실적 자체는 Beat and Raise의 정석을 보여주고 있습니다. ⓐCY26 매출 전망은 기존 "Close to 30%"에서, "Above 30%"로 상향됐고, ⓑCY26 CapEx 전망치는 $52~56B 중 상단에 가까울 것이라고 약간씩 상향조정됐습니다. ⓒAI 가속기 다년간의 매출 CAGR도 기존 "mid-to-high 50s"에서, "toward higher 50s"로 소폭 상향됐습니다.

N3 수요는 CY27~28까지도 이어질 것

이번 콜에서 가장 강한 시그널 중 하나는 N3였습니다. TSMC는 원래 특정 노드가 목표 캐파에 도달하면 추가 증설을 잘 하지 않는다고 했지만, 이번에는 AI 수요 때문에 예외적으로 글로벌 N3 증설 계획을 내놨습니다. 대만 Tainan 신규 N3 팹은 1H27, Arizona Fab 2는 2H27, Japan Fab 2는 2028년 양산 예정이며, 기존 N5 장비를 N3로 전환하는 작업도 계속하고 있습니다.

이것은 N3 수요가 예상보다 더 길고 더 크다는 뜻입니다.

역사상 처음으로 완성 노드(N3)에 추가 증설을 단행하고 CapEx를 범위 상단으로 상향했으며, 다음 3년 CapEx가 지난 3년보다 크게 높을 것이라는 예고는 경영진 공급이 수요를 따라잡기 어렵다는 점을 인정한 것입니다.

N2는 다음 성장 축이지만, CY26에는 마진 희석이 있을 것

N2는 이미 4Q25에 양산에 진입했고, 신주(Hsinchu)와 가오슝(Kaohsiung)에서 순조롭게 램프 중이며, 회사는 N2P와 A16까지 포함한 N2 패밀리를 또 하나의 "크고 오래 가는 노드"로 보고 있습니다. 다만 새 공정 램프업에는 항상 마진 희석이 따릅니다. 2026년에는 N2 초기 램프업이 GPM을 2~3%p 희석시키고, 해외 팹 초기 가동도 초기 2~3%p, 후기로 갈수록 3~4%p의 희석을 유발할 수 있다고 밝혔습니다.

경쟁 구도에 대한 솔직한 언급 - Terafab & Intel

테슬라의 테라팹 이니셔티브에 대해서 회장은 테슬라와 인텔은 여전히 TSMC의 고객이라고 짚으면서도, "파운드리 게임의 기본 법칙은 변하지 않는다. 기술 리더십, 제조 우수성, 고객 신뢰가 핵심이며 지름길은 없다"고 말했습니다. 그리고 새 팹 건설에 2~3년, 수율 안정화에 추가 1~2년이 필요하다는 점도 강조했습니다. 사실상 지금 진입하더라도 2030년까지는 경쟁자라고 기대하기 어려울 것이라는 것입니다.

인텔 EMIB 등 대형 레티클 사이즈 패키징 경쟁에 대해서는 "우리도 대형 CoWoS와 CoPoS 파일럿 라인을 구축 중이며 System on Wafer 기술로 최선의 옵션을 제공하고 있다"고 답변했습니다. 용량 부족으로 일부 고객이 경쟁사로 이탈했다는 지적에 대해서는 더 많은 N3 팹을 짓는 것이 답이라는 태도를 유지했습니다.

중동 사태와 소재 공급 이슈

CFO는 "중동 상황으로 인해 특정 화학품·가스(헬륨, 수소 등) 가격이 상승할 수 있다"고 언급했습니다. 다만 단기적으로는 다중 공급망과 안전재고로 운영에 영향이 없다고 했으며, 구체적인 수치화는 아직 이르다고 했습니다. 에너지 측면에서도 대만 정부가 최소 5월까지 LNG 공급을 확보했다고 확인했습니다.

물류 → 데이터센터

데이터센터 리츠로 거듭나는 중 (1Q26 실적발표)

프롤로지스 Prologis : 물류 리츠에서 데이터센터 리츠로

4월 16일, 프롤로지스가 1Q26 실적발표를 마쳤습니다.

프롤로지스는 좀 특별한 기업이기도 합니다. 프롤로지스는 단순한 물류 REITs를 넘어 자본집약적 인프라 수요가 어디로 이동하는지를 보여주는 기업입니다. 회사는 2024년부터 기존 창고/물류 임대업을 넘어 데이터센터 사업으로 전략적 피벗을 선언했고 이후 관련 용량을 빠르게 확대해 왔습니다. 2025년 초에는 향후 10년간 10GW를 추가하겠다는 계획까지 제시했습니다.

중요한 점은 사업의 본질이 크게 달라지지 않았다는 점입니다. 과거 이커머스 시대에는 아마존, 월마트 같은 고객들의 CAPEX를 프롤로지스가 대신 부담하고 장기 임대를 통해 수익화했다면, 이제 그 구조가 더 큰 시장인 AI 데이터센터로 확장되고 있는 것입니다. 결국 프롤로지스는 이커머스에서 AI로 넘어가는 인프라 투자 흐름을 상징적으로 보여주는 사례라고 볼 수 있습니다.

수요의 지속성이 좋았다

이번 분기에서 가장 중요한 것은 단순 실적 상회보다도 수요의 지속성이 중요했습니다. 경영진은 생필품 사업자들, 이커머스 사업자들, 데이터센터 공급업체들로부터 수요가 매우 높았기에 분기에 6400만 평방피트의 사상 최대 임대 계약을 체결했음을 강조했고, Q&A에서는 임대 제안 파이프라인이 체결 이후에도 오히려 최고치를 경신했다고 설명했습니다.

보통 계약이 많이 체결되면 파이프라인은 줄어드는데 이번에는 반대로 더 쌓였다는 점이 중요합니다.

미국 경기 자체가 좋아지는 중

CEO는 3월이 신규 리스에 매우 활발한 달이었다고 밝혔고, 중동 갈등 7주 경과 시점에도 고객들의 2026년 사업계획은 바뀌지 않았다고 말했습니다. 업황이 회복 초입의 변곡점에 들어섰다는 점도 확인시켰습니다. 회사는 시장 임대료가 2.5년 만에 처음으로 상승했음을 말했습니다. 아직 전반적이고 지속적인 가격상승이라고 말하진 않았는데, 지역별로 회복 강도가 다르기 때문입니다.

데이터센터를 통한 성장

회사는 이번 1분기에 데이터센터 사업이 이제 본격적인 성장축으로 올라오고 있음을 보여줬습니다. 한 분기 동안 약 $1.3B 규모의 데이터센터 착공이 이뤄졌고, 총 350MW 규모의 프로젝트가 실제로 착공에 들어갔습니다. 여기에 더해 1.3GW는 현재 LOI(의향서) 단계에 있으며, 5.6GW 규모의 전력은 이미 확보했거나 확보가 상당히 진척된 상태라고 설명했습니다.

경영진은 이 전력 파이프라인만 단순 powered shell으로 개발하더라도 $15B 이상의 투자 기회가 될 수 있다고 밝혔고, 현재 진행 중인 데이터센터 프로젝트들은 이미 장기 임대가 확정된 상태라고 설명했습니다.

자본 조달 방식도 중요합니다. 회사는 최근 두 분기 동안 5개의 신규 투자 비히클을 출범시켰고, GIC와의 합작법인, La Caisse와의 유럽 JV, 일본 내 신규 비히클을 통해 $2.6B 이상의 외부 자본을 유치했습니다. 단순히 자금을 모으는 차원을 넘어, 앞으로 늘어날 물류와 데이터센터 개발 물량을 회사 자본만으로 감당하지 않고 외부 자본과 함께 더 효율적으로 소화하겠다는 전략입니다. 프롤로지스는 여기서 수수료와 promote 수익(PLD가 JV나 펀드를 잘 굴려서 목표 이상의 성과를 냈을 때 추가로 받는 성과보수)까지 얻을 수 있기 때문에, 데이터센터 확장은 단순 자산 확대가 아니라 수익구조를 한 단계 더 넓혀주는 성장 동력이라고 볼 수 있습니다.

Magnificent 7

오픈AI 야쿠브 파초키 7가지 포인트, Google Cloud Next, OAI CRO 내부메모

*왼쪽 테이블 : 2026년 4월 19일자로 EPS 추정치를 변경했습니다.

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

엔비디아, 26년 PER 22배 / Overweight

AI 반도체 공급망 체크 : 엔비디아 Rubin/Ultra, MI450 지연, TPU 진검승부, 기어를 바꾸는 Trainium (바로가기)

앤스로픽 CEO 인터뷰 : AGI로 벌어들일 수조 달러의 매출, "Extermely fast, but not infinitely fast" (바로가기)

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

오픈AI 일리야 수츠케버의 후계자, 야쿠브 파초키 : 7가지 포인트

이번 오픈AI의 Chief Scientist 야쿠브 파초키(Jakub Pachocki) 인터뷰 내용도 7가지 포인트로 정리해봅니다. 야쿠브 파초키 인터뷰도 3월 27일 전해드린 앤스로픽 CEO 인터뷰만큼이나 좋았습니다. 앤스로픽 CEO 인터뷰에 대한 7가지 포인트는 3월 30일자 주간전략보고 중 엔비디아 코멘트에 담겨있습니다.

1. 오픈AI의 연구 우선순위가 바뀌었다

파초키의 이번 인터뷰에서 가장 분명하게 드러나는 변화는 오픈AI 내부 컴퓨팅 자원 배분의 무게중심이 이동했다는 것입니다.

이전까지는 새로운 모델을 발표할 때마다 벤치마크 점수로 시장을 놀라게 하는 것이 중심이었다면, 이제는 다음 세대 모델이 현실 세계에서 얼마만큼의 경제적 가치를 만들어낼 수 있느냐가 우선순위가 되고 있습니다. 파초키는 "모델이 아직 모든 면에서 사람만큼 똑똑하지 않더라도, 이제는 실제 경제를 바꾸고 일하는 방식을 바꿀 수 있을 만큼 충분한 역량에 가까워졌다"고 말했으며, 이에 상당한 수준의 시급함을 갖고 접근하고 있다고 밝혔습니다.

이 방향 전환은 다리오 아모데이가 말한 두 개의 기하급수 곡선과도 맞닿아 있습니다. 모델 자체 능력의 지수적 발전 곡선과, 그 모델이 경제 전반으로 확산되는 채택 곡선입니다. 오픈AI가 Spud 출시 직전 이 타이밍에 컴퓨팅 배분을 조정한 것은 두 번째 곡선에 본격적으로 올라타겠다는 선언으로 해석할 수 있습니다. 야쿠브 파초키가 관리 중인 오픈AI의 연구 조직 운영에서도 비슷한 긴장이 보입니다. 파초키는 장기 연구의 기본 원칙은 바뀌지 않았다고 했지만, "우리가 가장 유망하다고 판단하는 것들을 실제 성과로 연결해내야 한다는 절박함의 수준은 이전보다 훨씬 더 높아졌다"고 덧붙였습니다.

2. AI가 AI를 연구하는 루프가 실질적으로 시작됐다

파초키는 현재 시스템을 두 단계로 구분합니다. ⓐ명확히 정의된 과제를 자율적으로 수행하는 연구 인턴 수준, 그리고 ⓑ무엇이 중요한 문제인지 스스로 판단하는 완전 자동화된 연구원 수준입니다. 지금은 첫 번째 단계에서 두 번째 단계로 넘어가는 구간이며 필요한 핵심 요소들은 이미 대부분 갖춰져 있다고 그는 말합니다.

이 루프가 시작됐다는 증거는 외부가 아니라 내부에서 나옵니다. 파초키는 "저희가 내부적으로 사용하고 있는 GPT-5 Pro 계열 시스템들에서도 이미 작지 않지만 분명 의미 있는 아이디어가 나온 적이 있다"고 밝혔습니다.

모델이 연구 파트너로 기능하기 시작했다는 의미입니다.

이 맥락에서 Spud(오픈AI)와 Mythos(앤스로픽)의 의미가 큽니다. 앤스로픽은 2026년 2월 24일부터 Mythos를 통해 내부 연구와 제품 출시를 가속화해왔고, 오픈AI도 Spud 완성 이후 비슷한 경로를 따를 가능성이 큽니다. Next-Spud 연구 가속화, 컴퓨팅 효율화 알고리즘 개발, 신제품 설계의 상위 모델 활용, 그리고 친-오픈AI 진영에 대한 우선 배포 순으로 이어질 수 있는 구조입니다.

이 루프가 돌아가기 시작하면, AI Labs 간 격차는 더 이상 모델의 절대 성능 차이가 아니라 내부 루프의 속도 차이로 결정됩니다. 파초키가 "모델의 단기적이고 즉각적인 품질 자체가 연구 발전 속도를 결정하는 매우 중요한 요인이 되어가고 있다"고 말한 것은 바로 이 지점을 가리킵니다.

3. 기업이 직접 RL Stack을 개발하는 건 정답이 안리 수 있다

많은 기업들이 고민하는 질문이 있습니다. 자사 도메인 데이터를 가지고 직접 강화학습까지 돌려야 하는가, 아니면 범용 모델이 따라올 때까지 기다려야 하는가입니다. 이에 대한 파초키의 답은 직접 굴리는 것보다는 AI Labs들이 만들어놓는 기반 위에서 뭔가를 만드는 쪽으로 노력하는 게 더 효율적이라는 답입니다.

좀 더 디테일하게 들어가자면 강화학습은 분명 데이터 효율적이지만, In-context Learning이 그보다 더 데이터 효율적이라는 것입니다. 그리고 앞으로 이 In-context Learning 자체가 훨씬 더 정교하고 강력해질 것이기 때문에 지금 기업들이 각종 훈련 및 데이터 파이프라인을 만들고 직접 RL 시스템까지 구축하는 것이 최선의 방향인지는 확신하기 어렵다고 말했습니다.

이 말은 기업이 해야 할 일이 사라진다는 뜻이 아닙니다. 역할이 재정의됩니다. 어떤 평가 기준이 정말 중요한지 정의하고, 좋은 데이터와 예시를 모으는 작업은 여전히 필요합니다. 다만 그렇게 축적한 정보를 모델 수정에 쓰기보다는 컨텍스트 안에 효과적으로 넣어주는 쪽이 더 나은 결과를 내는 방향으로 발전할 가능성이 크다는 뜻입니다. 하네스에 대한 질문도 같은 맥락에서 해석됩니다. 파초키는 도메인별로 별도 하네스를 일일이 구축하는 일이 장기적인 제약으로 남지는 않을 것이라고 봤고 Codex가 코딩이 아닌 작업에서도 이미 잘 작동한다는 점을 근거로 들었습니다. 기업은 자체 RL이나 하네스 구축에 자원을 쏟기보다, 범용 모델에 잘 설계된 컨텍스트를 얹는 조합에 베팅하는 편이 합리적이란 뉘앙스입니다.

4. 장기 작업의 병목은 지능이 아닌 인프라이다

여기서 장기 작업이란 100단계 이상의 복잡한 작업을 뜻합니다. 이러한 복잡한 작업은 모델이 아직 잘 하지 못하기 때문에 사람이 일종의 워크플로우를 만들어서 작업하고 있는 상황입니다. 파초키는 이러한 병목을 두 축으로 나눴습니다. (1) 하나는 모델이 스스로 지금 작업을 제대로 수행하고 있는지 판단할 수 있을 만큼 똑똑해져야 한다는 지능의 축이고, (2) 다른 하나는 모델이 실제 작업 환경(파일/도구/권한/메모리/컴퓨트)에 제대로 접근할 수 있어야 한다는 인프라의 축입니다.

두 가지 축에서 사람들은 흔히 장기적인 작업을 성공적으로 수행하지 못하는 이유가 1번인 모델이 덜 똑똑하기 때문이라고 여겨지지만, 파초키의 설명은 조금 다릅니다. 현재 모델의 지능은 이미 꽤 높기에 실제 병목은 지속적인 상태(state)를 유지하며 환경과 상호작용하는 실행 레이어에 있다는 설명입니다.

2026년 2월, 오픈AI와 AWS가 공동 발표한 Frontier 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼과 Stateful Runtime은 바로 이 문제에 대한 인프라적 해답입니다. 컨텍스트 유지, 이전 작업 기억, 도구 및 데이터 소스 접근, 컴퓨트 연결 등이 모두 이 런타임의 설계 요소로 포함됐습니다.

개인적으로는 이러한 구조를 완성해내는 것이 Agentic AI → Physical AI로 넘어가는 과정에서 해결해야 하는 중간 과정이라 생각합니다. 자아 역할을 하는 상태 유지 소프트웨어 실행체가 먼저 있어야 하고, 그다음 두뇌 역할의 월드모델, 그 위에 시각과 센서, 마지막으로 물리적 액션이 붙는 순서입니다. 파초키가 "머지않은 시점에 로봇 문제 역시 훨씬 더 진지하게 다루게 될 것"이라고 말한 것도, 이 인프라 레이어가 먼저 완성되어야 하기 때문이라 보고 있습니다.

5. LLM 패턴 매칭 논란은 이미 끝났다

지금도 'LLM은 결국 패턴 매칭 아니냐'는 회의론은 여전히 존재합니다. 하지만 파초키는 이 논쟁 자체가 이미 2016~17년부터 끝난 이야기라고 봅니다. AlphaGo와 AlphaZero, 그리고 당시의 Dota 봇 모두 주어진 환경에서 단순히 기존 패턴을 반복하지 않았고 새로운 전략을 만들어냈습니다. 지금의 모델과 이들 사이의 차이는 기저 원리가 아니라 환경의 크기일 뿐입니다. 바둑판에서 게임 맵으로, 다시 인류 전체 지식으로 확장됐을 뿐, 같은 법칙 위에 있습니다.

물론 한계를 지적하는 것은 언제든 가능합니다. AlphaGo도 특정 전략에는 약점을 보였고, 지금의 모델도 마찬가지입니다. 그러나 한계의 존재가 패턴 매칭에 불과하다는 결론을 정당화하지는 않습니다. 파초키는 이를 "생각할 수 있는 시스템"이라고 다시 정의하며, 실제로 적어도 일부 First Proof 문제에 대해서는 모델이 원래 의도된 풀이보다 더 짧고 깔끔한 증명을 내놓았다고 밝혔습니다.

따라서 이제 논쟁의 전선은 이 시스템이 새로운 과학적 발견을 할 수 있는가로 이동하고 있다는 뷰입니다.

6. 코딩으로 시작해 → 범용으로 퍼져나갈 것

현재 코딩 분야의 변화는 이미 누구나 체감할 수 있습니다. 개발자는 한 주에 얼마나 많은 코드를 작성했고 실제로 얼마나 생산성을 높였는지가 비교적 명확하게 드러나기 때문입니다. 반면 수학/물리/생물학에서의 돌파는 대중에게 직관적으로 와닿기 어렵습니다. 성과의 의미를 이해하려면 해당 분야의 맥락과 검증 체계까지 함께 봐야 하기 때문입니다. 이러한 배경 때문에 파초키는 지금도 사람의 수작업이 많이 들어가고, 아직 모델이 연구 생태계 안에 충분히 통합되지 못한 분야일수록 변화의 여지가 크다고 보고 있습니다. 즉 과학에서의 AI 충격은 이미 자동화가 잘 된 영역보다 여전히 가설 설정/실험 설계/결과 해석 등 기존에 인간의 개입이 컸던 분야에서 더 크게 나타날 가능성이 높다는 것입니다.

특화 모델과 범용 모델의 관계에 대한 시각도 나름 분명합니다. 파초키는 자연어 추론을 중심으로 한 범용 모델이 매우 강력한 기반 모델이 된다고 보면서도, 유전체 모델이나 단백질 구조 예측처럼 특정 대상을 더 효율적으로 다루는 특화 모델의 역할은 여전히 중요하다고 말합니다. 미래의 구조는 범용 모델 하나가 모든 것을 대체하는 형태라기보다 범용 지능을 바탕에 두고 목적별 특화 모델이 얹히는 구조에 가깝습니다.

협업 방식에 대한 인식도 중요합니다. 파초키는 AI를 단순한 도구로 생각하진 않고, 시간을 두고 곧 AI가 설계와 아이디어 구상의 상당 부분을 주도하는 단계까지 갈 수 있다고 보고 있습니다. 다만 AI와 인간 연구자가 협업하는 모습은 자동화된 화학자나 생물학자가 인간과 완전히 분리돼 독립적으로 일하는 형태라기보다, 인간 연구자와 AI가 하나의 루프 안에서 함께 문제를 정의하고, 실험을 설계하며, 결과를 해석하는 구조일 가능성이 더 크다고 말합니다.

이 때문에 과학에서의 변화는 코딩보다 더 늦게 나타날 수 있습니다. 실험 인프라, 검증 프로세스, 연구 조직 문화까지 함께 바뀌어야 하기 때문입니다. 그러나 일단 임계점을 넘기면 그 충격의 크기는 코딩 자동화와 비교하기 어려운 수준이 될 것을 전망하고 있습니다.

오픈AI, 4월 16일 바이오 연구용 GPT-Rosalind 공개

오픈AI가 바이오에서는 앤스로픽보다 앞서나가기 위해서 노력 중입니다. 2026년 4월 16일에는 오픈AI가 바이오 연구를 위한 전용 모델 "GPT-Rosalind"를 공개했습니다. GPT-Rosalind는 일반적인 챗봇을 생명과학 연구용으로 더 깊게 다듬은 모델입니다. 아직 과학자를 대체하기 위한 AI 모델은 아니고 생명과학 연구를 돕는 연구보조원에 가깝습니다. OpenAI는 이 모델이 생물학, 신약 개발, 전임상/중개 연구 같은 영역에서 문헌을 읽고, 데이터를 엮고, 가설을 세우고, 다음 실험을 어떻게 설계할지 생각하는 일을 더 잘하도록 설계됐다고 설명합니다. 또 50개가 넘는 과학 도구와 데이터 소스를 연결할 수 있는 플러그인까지 함께 내놓았고, 현재는 ChatGPT Enterprise, Codex, API에서 연구 프리뷰 형태로 제한적으로 제공하고 있습니다. 코딩에서 먼저 나타난 AI 생산성 혁신이 이제 생명과학 연구 현장으로도 번져가기 시작했다는 초기 사례이기도 합니다.

7. 리스크는 기술이 아닌 거버넌스 이슈

파초키가 마지막으로 얘기한 것은 향후 AI 시대의 거버넌스 문제였습니다. 수많은 지적 노동이 자동화되는 시점이 오면 매우 큰 문제들이 함께 따라오고, 그 가운데 상당수는 아직 뚜렷한 해법이 보이지 않는다는 것이 파초키의 생각입니다.

파초키는 문제를 두 종류로 구분했습니다. ⓐ첫째는 일자리와 부의 집중 문제로 정책 입안자들의 개입이 필요한 영역입니다. ⓑ둘째는 권한과 통제의 집중 문제로, 훨씬 더 근본적인 사안입니다.

자동화된 연구소와 자동화된 기업이 등장하면 AI Labs 내에 있는 극소수의 사람들이 엄청난 영향력을 쥐게 됩니다. 여기에 로봇이 결합되면 상황은 더 극적으로 바뀝니다. 다만 파초키는 로봇이 없어도 본질은 크게 다르지 않다고 봅니다. 지식노동 업무에 대한 자동화만으로도 소수의 인원이 막대한 힘을 행사하는 조직이 등장할 수 있기 때문입니다. AI 정렬 연구에 대한 시급함, 실제 배포에 대한 시급함, 거버넌스 논의에 대한 시급함이 모두 같은 인식에서 나옵니다. Spud, Mythos를 연구하는 두 Tier 1 AI Labs에서 각각 이제는 AI 모델이 실제 우리 경제에 상당한 영향력을 끼칠 수 있는 레벨까지 지능이 올라왔음을 말하고 있는 셈입니다.

흥미로운 건 AI Labs가 하는 작업들이 기술이 현실 세계에 배포되기 전까지는 모든 것이 이론의 영역에 머물지만, 배포되는 순간 많은 것이 되돌리기 어려워진다는 것입니다.

실제로 AI 추론비용이 인건비를 따라잡는 속도로 증가하기 시작

골드만삭스에서 "현재 기업들의 AI 컴퓨팅 비용이 예상치를 아득히 뛰어넘을 정도로 급증하고 있다"고 말했습니다. 특정 엔지니어링 부서에서는 AI 추론비용이 이미 직원들에게 지급하는 인건비의 10% 수준까지 올라왔는데 성장 곡선이 워낙 가파르지만 실제 생산성 향상으로 즉각즉각 보이고 있기에 채택이 끊김이 없는 상태입니다.

또한, 워낙 빠르게 추론비용이 증가하고 있다보니 "이 속도대로라면 불과 몇 분기(next several quarters)만에 AI 추론비용이 인건비 전체와 같아질 수도 있다"고 말했습니다.

추론 수요가 생각보다 매우 빠르게 올라오고 있기에 수요로 볼 때에도 좋지만 이제는 실제로 AI가 생산성에 직결된다는 인식이 점차 강해지고 있고 AI를 안 쓰면 뒤처진다는 것을 체감하는 국면으로까지 가고 있다는 의미이므로 좋습니다.

엔비디아, 양자컴퓨터용 오픈소스 AI 모델 Ising 출시

엔비디아가 양자컴퓨터 상용화 시점 가속화를 위해 세계 최초의 오픈소스 AI 모델인 Ising을 출시했습니다. 현재 시점에는 연구적인 성격이 더 강합니다. GPU 가속컴퓨팅도 CPU로 사용했던 소프트웨어들을 GPU에 맞게 바꿈으로써 가속컴퓨팅이 가능했던 것입니다. 워낙 많은 컴퓨팅을 다루기 시작하고 일부 모델/사용사례에서 쓰는 일부 워크로드에 대해서는 Pod 단위에서 QPU를 채택하여 사용하는 흐름으로 '언젠가는' 향할 것이라 예상하지만, 기업의 성장 커브는 기술증명(기술표준채택) → 매출증명(실제 수요로 이어지는가) → 이익증명(해자의 입증)으로 이어지는데 양자컴퓨터 분야는 아직 기술표준도 제대로 설정되지 않은 산업이므로 어떤 기업이 표준 기술/제품이 될지 몰라 현 시점에서 추측하기에는 다소 가시성이 낮은 투자처라고 생각하고 있습니다.

구글, 26년 PER 29배 / 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)

Google Cloud Next 2026, 구글 클라우드의 변화를 확인할 차례

4월 22일~24일에는 Google Cloud Next 2026 컨퍼런스가 열립니다. 특히 1일차 기조연설에서는 최근 구글 클라우드에서 달라진 방향성과 전략, 그리고 구글 AI 인프라 측면의 주요 업데이트가 제시될 가능성이 높습니다. 시장의 관심사는 ⓐTPU v7의 실제 배포 현황, ⓑTPU v8의 개발 진행 상황, ⓒ그리고 엔비디아 Vera Rubin 기반 클러스터를 구글 클라우드가 언제부터 어떤 형태로 제공할지로 모여 있습니다.

UBS, "브로드컴도 TPU 여전히 많이 생산할 것"

UBS가 브로드컴에 대해서 리포트를 쓰면서, CY27 TPU 출하량을 600만 개 → 700만 개로 다시 한 번 크게 상향했습니다. 미디어텍을 통한 구글 COT의 리스크가 남아있기는 하지만, 어쨌든 브로드컴이 받을 TPU 물량이 많다는 것이 핵심인데 이를 통해서 매출 추정치는 FY27 $195B / CY27 $212B가 될 것이라고 예상했습니다. AI 매출은 FY27 $145B 추정입니다. CY27 700만 개 자체는 Street high 정도까진 아닙니다. 최근 AI 반도체 공급망 체크에서 전해드렸던 JP모건의 CY27 TPU 출하량 전망치도 690만 개였습니다. 올해에는 엔비디아, TPU, Trainium 등 각종 칩들의 수요 전망치가 계속해서 상향되고 있습니다. 거의 매월 상향되는 중입니다.

TPU v9 수주 경쟁에는 마벨도 참여할 듯

JPM은 구글 TPU 프로젝트와 관련해 새로운 경쟁자인 마벨이 경쟁구도에 추가로 들어온 것으로 분석했습니다. 브로드컴이나 미디어텍에게는 좋진 않고, 구글 본인, 그리고 구글 TPU 생산량이 늘어날 때 수혜를 보는 루멘텀에게는 긍정적입니다.

구글이 TPU v9 프로젝트 안에서 엔비디아의 LPU와 유사한 성격의 프로세서를 설계 및 생산하기 위해 마벨과 협상 중일 가능성을 시사합니다.

JPM은 향후 TPU 예산 내에서 LPU 스타일 칩이 차지하는 비중이 상당히 커질 수 있다고 봤고, 이에 따라 마벨 역시 과거 미디어텍이 맡았던 customer-owned tooling 기반 TPU 프로젝트 입찰에 더 적극적으로 참여할 수 있다고 판단했습니다. 이처럼 엔비디아는 계속해서 혁신의 속도를 늦추면 안되는 나 자신과의 경쟁이지만, ASIC은 하이퍼스케일러들이 끊임없이 특정 벤더(e.g. AVGO, MRVL)에게 종속되지 않고 칩당 마진을 낮추기 위해서 더 많은 기업들을 입찰경쟁에 끌어들이고 있습니다.

최근의 양상을 보자면 마벨은 AWS에서 주도권을 잃었기에 여기저기 새롭게 점유율을 가져올 프로젝트들이 없는지 자세를 낮춰서(COT 파트너로) 컨택해가는 과정이고, 브로드컴 입장에서는 미디어텍이 TPU v8x, v9x를 얼마나 좋게 뽑아내느냐를 가지고 향후 TPU 점유율을 평가해야 할 시기입니다.

만약 미디어텍이 TPU v8x를 성공적으로 양산-출하-배치할 경우 아예 서로가 서로의 ASIC 프로젝트들을 메인/서브가 되는 구조로 향할 때까지 가시성이 낮은 국면이 될 수도 있다고 보고 있습니다. 미디어텍이 성공적으로 TPU 경쟁에 진입하면 ASIC 플레이어들이 있는 판이 맑은물에서 흙탕물이 되기 시작한다는 의미이므로 완전히 흙탕물이 되고 흙이 가라앉기까지(기저가 되기까지)를 기다릴 수도 있다는 의미입니다.

격차를 벌리는 데 성공했음을 의미하는 LPU 채택

구글이 엔비디아 스타일의 LPU 채택에 나섰다는 것은 엔비디아 입장에서는 기본적으로는 좋은 의미입니다.

경쟁자들도 엔비디아가 이미 앞서 걸어나간 길로 따라오고 있다는 것을 의미하기 때문입니다. 그리고 하이퍼스케일러 ASIC에서의 LPU 스타일 칩이 나오기까지는 CY2H28 이후에나 가능할 것이기에 한~두 세대 이상의 격차를 벌려놓고 시작한다는 의미가 되기도 합니다. 멀티 에이전트 추론 환경에서 Groq IP를 통해서 만드는 엔비디아의 LPU/LPX 수요가 상당히 높아질 것으로 예상합니다. 이에 대해서는 <엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 AI 슈퍼컴퓨터> 자료에서 전해드린 바 있습니다.

구글, Gemini Robotics-ER 1.6 발표

Gemini Robotics-ER 1.6을 발표했습니다. 이 모델은 공간 추론과 멀티뷰 이해 능력을 강화해, 에이전트가 물리 환경을 더 정확히 해석하고 스스로 판단하는 능력을 높이는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 단순히 로봇을 제어하는 수준을 넘어, 주변 공간을 이해하고 여러 시점의 정보를 통합해 더 자율적으로 행동하게 만드는 방향의 업데이트라는 점에서 의미가 있습니다.

이것 자체는 사실 함의점이 별로 없는데, 그냥 개인적인 생각들을 남기려고 골라와봤습니다.

장기적으로는 결국 범용지능의 발전(major) + 특화모델의 개선(minor)

개인적으로는 과거 특정 데이터들을 많이 투입해 강화한 소형모델들이 결국 거대모델의 발전 속도와 학습 효율을 따라가지 못하고 뒤처졌던 흐름이 로보틱스 영역에서도 반복될 가능성이 높다고 봅니다. 물론 로보틱스용 모델은 계속 발전할 것이고, 해당 분야의 연구와 제품에서 일정 수준의 알파를 제공할 것입니다. 다만 그것이 장기적으로 범용 지능이 더 높은 모델을 앞서기는 어렵다는 생각입니다.

오픈AI 야쿠브 파초키의 말처럼 기본적으로는 Base가 우세한 상태에서 약간의 도메인으로 앞서가는 구도입니다. 메이저 발전과 마이너 개선의 합입니다.

왜 그런가 하면 결국 승부를 가르는 것은 특정 작업에 대한 숙련뿐만 아니라 새로운 환경과 문제를 얼마나 빠르게 이해하고 일반화할 수 있느냐이기 때문입니다. 핵심은 더 적은 데이터로 더 많은 원리를 깨우치는 능력입니다. 이 차이는 결국 데이터 샘플 효율성과 연결됩니다. 지능이 높은 모델일수록 더 적은 양의 데이터만으로도 더 많은 맥락과 원리를 파악하고 이를 새로운 상황에 더 잘 전이시킬 수 있습니다.

로보틱스는 데이터 수집 비용이 높고 현실 세계의 변수가 많기 때문에, 장기적으로는 특정 데이터에 깊게 맞춰진 모델보다 적은 샘플로도 구조를 이해하고 학습할 수 있는 모델이 더 강해질 가능성이 높습니다.

원래 모델을 만들 때에는 위에서부터 내려가는 것

업계는 거대모델을 만들고 → 이후 더 작은 특화 모델로 내려보내는 구조로 가고 있습니다. 현재 업계의 큰 흐름은 먼저 더 많고, 더 고르고, 더 양질의 데이터로 사전훈련을 수행해 각종 작업에 일반화된 지능을 확보하는 것입니다. 특정 작업에 강화학습한 데이터를 추가하는 것도 결국은 일반화된 지능을 더 높이기 위함입니다. 그리고 이후에는 test-time compute와 강화학습을 활용해 체크포인트용 대형 모델을 더 강하게 운영하고, 이 모델이 다시 사전훈련에 활용할 합성 데이터를 만들어내면서 추론과 사전훈련이 서로를 밀어주는 루프를 만듭니다.

그런데 이렇게 만든 거대모델을 그대로 실전에 투입하면 추론비용이 지나치게 높기 때문에, 이후에는 이를 더 작은 MoE 모델로 distillation해 실제 배포용 모델로 전환하는 구조가 일반화되고 있습니다.

현 시점에 Stargate Abiline, Project Rainier, Colossus 2, Prometheus 모두 1GW급 클러스터 하에서 10T급 체크포인트 모델을 바탕으로 5~6T 수준의 주력 MoE 모델을 운영하고, 여기에 1~1.5T 수준의 도메인 특화 모델을 얹는 방식으로 계층화가 진행되고 있다고 보는 것이 맞습니다.

제미나이도 국방부 기밀 환경 배포 협력 중

구글과 국방부가 제미나이 모델을 국방부의 기밀 환경에 배치할 수 있도록 하는 계약을 협상 중입니다. 이전에 구글이 맺었던 제미나이 계약은 비기밀 환경에 배포하는 계약이었던지라, 이번에 협상 중인 계약은 좀 더 발전된 계약입니다. 오픈AI가 맺은 것과 유사한 계약인 것으로 추정됩니다.

애플, 26년 PER 30배 / Underweight

애플 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

Local AI 수요가 애플에게 새로운 사업모델을 열어줄 수도

9to5mac에서 새로운 의견을 제시한 칼럼을 냈습니다. 로컬 AI 수요가 커지면서 애플이 장기적으로 애플 실리콘 사업부를 키워서 로컬 AI용 서버 사업에 진입할 수 있다는 의견입니다. 글의 논지는 Mac Studio와 Mac mini 수급이 타이트할 정도로 로컬 LLM과 에이전트 실행 수요가 커지고 있고, 애플이 이미 Private Cloud Compute 인프라를 일부 보유한 만큼 향후 macOS와 Apple Silicon을 클라우드 형태로 월 구독형 제공하는 모델도 상상해볼 수 있다는 것입니다.

MacBook Neo의 흥행, 보급형 노트북 전략의 성공

애플의 보급형 노트북, $599의 맥북 네오 전략이 생각보다 더 잘 먹히고 있습니다.

4월 물량이 사실상 소진됐고 애플 공식 주문 기준 가장 빠른 배송은 5월로 밀려있습니다. 3월 4일에 공개됐고, 3월 11일 출시한 이후 초기 재고는 모두 소진되었고 이제 한 달이 넘도록 수요가 공급을 앞지르고 있습니다. 메모리 가격 상승과 맞물려서 애플의 하드웨어 시장 점유율 확대 전략이 나름 잘 먹히고 있습니다.

마이크로소프트, 26년 PER 24배 / 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)

AI 경쟁 구도를 뒤집은 한 번의 CapEx 브레이크

마이크로소프트가 AI 경쟁에서 뒤처진 상태를 좁히기 위해 노력 중입니다:

2024~25년까지만 해도 AI에서 앞서가고 있었지만, 마이크로소프트는 FY25 CapEx 규모가 $80B를 초과할 수도 있음을 알게 되자 CEO 사티아 나델라/CFO 에이미 후드가 지출을 억제했습니다. 데이터센터 수요 자체는 이 과정에서 구글, 메타, 아마존, 오라클 등이 전력 확보에 나서면서 모두 흡수됐지만 마이크로소프트는 한 번 브레이크를 밟은 덕에 순위가 크게 역전된 것입니다. 이에 2025년 10월, 2026년 1월 컨퍼런스 콜에서 각각 CEO와 CFO는 '이쯤되면 컴퓨팅 부족이 완화될 거라 생각했지만 그렇지 않았다.', '전력, 토지, 시설 확보가 필수적'이라고 말했습니다.

Claude Cowork가 출시되고 M365 Copilot의 해자가 직접적으로 앤스로픽에게 위협받기 시작하자, 마이크로소프트는 코파일럿을 최근 몇 달간 화제였던 OpenClaw랑 더 비슷하게 작동하도록 하는 새로운 기능을 개발 중입니다. 핵심은 Copilot이 M365 애플리케이션 안에서 사용자를 대신해 24시간 지속적으로 업무를 수행하는 에이전트 기능을 갖추는 것입니다. 이는 단순한 기능 추가가 아니라, Copilot을 오픈AI나 앤스로픽의 제품보다 더 강한 업무용 AI 인터페이스로 만들어 M365 전반의 경쟁우위를 지키려는 시도라고 볼 수 있습니다. 만약 이 우위를 지켜내지 못한다면, 마이크로소프트는 과거 IBM 메인프레임처럼 완전히 사라지지는 않더라도 산업 내 중요도가 크게 낮아지는 길로 들어설 수 있습니다. 그래서 지금 마이크로소프트에게 가장 중요한 질문은 단순히 AI를 잘하느냐가 아니라, Copilot을 통해 M365의 지배력을 계속 유지할 수 있느냐입니다.

오픈AI CRO 데니스 드레서의 내부 메모

오픈AI Chief Revenue Officer인 데니스 드레서(Denise Dresser)의 내부 메모가 화제입니다:

엔터프라이즈 AI는 모델 성능도 중요하지만, 개별 기업들의 워크플로우에 얼마나 잘 연결되고, 얼마나 잘 배포되고, 신뢰할 수 있으며, 개선될 수 있는지가 중요하다. 다년 계약, 다양한 제품, 수억 달러 규모의 계약이 증가하고 있으며, 현재 가장 큰 제약은 수요가 아니라 컴퓨팅 용량이다.

Spud는 업무용 에이전트에 있어서 중요한 도약일 것이다. 고객들의 초기 피드백은 매우 긍정적이다. Spud는 오픈AI가 만든 모델 중 가장 똑똑할 뿐만 아니라, 고부가가치의 전문화된 업무들에서 필요한 모든 요소(더 강력한 Reasoning, 의도와 의존에 대한 이해, 더 나은 실행력, 더 신뢰할 수 있는 output)를 제공할 수 있다.

Spud는 오픈AI의 핵심 제품들을 모두 크게 개선할 것이다.

오픈AI의 컴퓨팅 우위는 지속적인 성능 도약을 가능하게 한다. 컴퓨팅이 발전할 때마다 더 강력한 모델을 훈련시키고, 더 많은 수요를 처리하며, 지능당 단위 비용을 낮출 수 있다. 이것이 바로 지속 가능한 비즈니스 레버리지이다.

이제 메인 추론 환경이 바뀌고 있다. Prompt AI → Agentic AI로의 전환이다. 이는 오픈AI에게 큰 기회이다. 고객은 추론하고, 도구를 잘 쓰고, 워크플로우 전반에서 작동하며, 실제 비즈니스 환경에서 안정적인 시스템을 원한다. OpenAI Frontier 제품은 엔터프라이즈 에이전트를 위한 기본 플랫폼이 되도록 할 것이며, 모델이 좋아질수록 더 긍정적이어지는 루프의 시작이 될 것이다. 모델 빌더 → 제품 공급자 → 운영 인프라 사업자로 나아가는 길의 시작일 것이다.

마이크로소프트와의 파트너십은 오픈AI 성공의 기반이 되어왔지만, 기업 고객과 만나는 능력을 제한했기도 하다. 대부분의 기업 고객은 Amazon Bedrock에서 모델을 다루고 있기 때문이다. 2026년 2월 말 아마존과의 파트너십 이후 고객들의 인바운드 수요는 솔직히 말해서 폭발적인 수준이다. 우리는 이를 대규모 유통 채널로 활용하기 위해 전력을 다하고 있다. 이런 관점에서 Amazon Stateful Runtime 제품이 중요하다.

더 나은 모델이 → 더 많은 사용을 유도하고, 더 많은 사용은 → 더 깊은 통합을 만들며, 더 깊은 통합은 → 다제품 채택을 유도하고, 다제품 채택은 → 오픈AI를 더 대체하기 어렵게 만든다. 오픈AI는 스스로를 여러 진입점을 가진 하나의 통합된 엔터프라이즈 플랫폼 회사처럼 생각해야 한다.

현재 AI Labs들의 경쟁이 치열하다. 궁극적으로는 좋은 길이다. 기회가 매우 크고, 중요한 시기라는 걸 의미하기 때문이다. 그러나 몇 가지 기억해야 할 점들이 있다. 앤스로픽에 대해서는 다음과 같은 생각들이 있다:

앤스로픽의 서사는 공포적이고, 제한적이고, 소수의 엘리트가 AI를 통제할 것이라는 생각 위에 구축되어 있다. 오픈AI의 긍정적인 메시지는 시간이 지나면서 승리할 것이다. 강력한 시스템을 구축하고, 적절한 안전장치를 갖추며, 접근성을 확대하고, 사람들이 많은 일을 할 수 있도록 돕는 것이다.

충분한 규모의 컴퓨팅을 확보하지 않은 전략적 실수가 제품에서 드러나고 있다. 고객들은 스로틀링, 낮은 가용성, 덜 신뢰할 수 있는 경험을 느끼고 있다. 오픈AI는 컴퓨팅의 지수적 상승세를 더 일찍 인식하고 대응했으며 지금은 컴퓨팅의 우위를 갖고 있다.

코딩 중심의 전략은 초기 진입점 관점에서 훌륭하지만, 플랫폼 전쟁에서는 단일 제품 회사가 되기에 바람직하지 않다. AI가 개발자를 넘어서 모든 팀, 모든 워크플로우, 모든 산업으로 확산됨에 따라 이러한 좁은 초점은 약점이 될 것이라고 생각한다.

앤스로픽의 ARR은 과장되어 있다. 아마존과 구글과의 revenue share분에 대해서 반영하지 않고, 총액 기준으로 포함시키는 회계처리로 인해 매출이 더 크게 보이도록 한다. 우리의 분석에 따르면 이는 $8B 정도 과대계상된 것이다(ARR $30B가 아닌 $22B가 맞다는 의미). 오픈AI는 마이크로소프트와의 revenue share가 끝난 순액을 기준으로 보고하며, 이것이 상장 회계 기준에 더 부합한다.

오픈AI CRO의 메모에 대한 생각

전체적으로 오픈AI CRO 메모에 대해서 평가하자면, 네 가지 포인트들로 정리할 수 있습니다:

첫 번째, Spud에 대한 자신감 - 승부의 핵심은 출시 속도

전체적으로 이번 오픈AI CRO 메모에서 가장 인상적이었던 점은, 사전훈련을 마치고 현재 사후훈련과 정렬 작업을 진행 중인 Spud에 대한 상당한 자신감이 읽힙니다. 지금처럼 앤스로픽이 컴퓨팅 부족 문제로 Mythos의 GA까지 시간이 더 필요할 가능성이 높다면 오픈AI가 Spud를 먼저 출시하고 빠르게 GA까지 연결할 경우 ARR 역전 시나리오도 충분히 열릴 수 있습니다. 특히 새로운 사전훈련은 토큰당 지능 자체를 크게 끌어올린다는 점에서 중요하며, GPT-4에서 GPT-5로 넘어갈 당시보다 이번 GPT-5에서 Spud로 넘어갈 때의 FLOPS 체감 폭이 더 크게 느껴질 가능성이 높아 보입니다. 결국 1.2GW 규모의 스타게이트 애빌린 (GB200/300 NVL72)을 바탕으로 학습한 모델이 실제 제품 경쟁력에서 얼마나 강하게 드러날지가 핵심입니다.

두 번째, 오픈AI가 뒤처진 데에는 기술만이 아니라 유통 구조의 제약도 있었다

앤스로픽이 기업 시장에서 더 빠르게 침투할 수 있었던 배경에는 모델 자체의 경쟁력과 워크플로우 통합 능력도 있었지만, 배포 구조 측면의 유리함도 분명 존재했습니다. 오픈AI는 마이크로소프트와의 독점 계약 때문에 사실상 Azure 중심으로만 배포할 수 있었던 반면, 앤스로픽은 AWS와 GCP에 이어 2025년 11월부터는 Azure까지 확보하면서 Big 3 CSP 전체에서 Claude를 사용할 수 있는 구조를 만들었습니다. 이런 환경에서는 오픈AI 입장에서 계약이 중요하더라도, 동시에 마이크로소프트 계약 때문에 발이 묶였다는 불만이 나올 만합니다.

아이러니한 점은 네오클라우드 뜯어보기 #2에서 전해드렸던 것처럼, 2023~24년에 마이크로소프트가 오픈AI에 충분한 H100/H200 클러스터를 할당했더라면 훨씬 더 강한 파트너십이 가능했을 것이라는 점입니다. 결국 당시 경쟁사 대비 크게 앞선 수준의 명검을 쥐고도 제때 갈아주지 않기를 택해 주도권을 일부 놓친 셈이고, 그 결과 GPT-5 출시 지연과 함께 오픈AI와의 협력 관계도 예상보다 위축됐으며, 마이크로소프트는 오히려 앤스로픽과 웃돈을 주고 계약하는 손실까지 감수하게 됐습니다.

세 번째, 앤스로픽 ARR 숫자보다 중요한 건 인식의 변화

오픈AI가 앤스로픽의 ARR이 $8B 정도 과대계상됐다고 지적한 부분은 흥미로웠습니다. 다만 개인적으로는 이 숫자 자체보다 두 가지가 더 중요하다고 생각합니다. 첫째, 설령 앤스로픽의 ARR이 $30B가 아니라 $22B라고 하더라도, 오픈AI 역시 3월 $25~30B 수준으로 추정되기에 양사의 격차는 생각만큼 크지 않습니다. 둘째, 더 본질적인 것은 앤스로픽의 성장 기울기 자체가 매우 가파르다는 점입니다. 결국 지금 시점에서 $30B냐 $22B냐보다 중요한 것은 시장이 이미 앤스로픽을 1위, 혹은 최소한 가장 유력한 1위 후보 중 하나로 보기 시작했다는 사실입니다.

네 번째, 승부는 Spud 출시 후 3개월이 말해줄 것

AI 산업은 판이 바뀌는 속도가 워낙 빠르기 때문에, 오픈AI와 앤스로픽 중 누가 최종적으로 우위를 가져갈지는 Spud가 실제로 출시된 뒤 3개월 정도는 지나봐야 보다 선명하게 판단할 수 있을 것입니다. 다만 현 시점에서 분명한 것은 시장 구도가 점점 오픈AI와 앤스로픽의 양자 대결 구도로 압축되고 있다는 점입니다.

이 자체는 두 회사 모두 속으로는 나쁘지 않게 받아들일 가능성이 큽니다. 구글은 제미나이 성능이 크게 떨어지다보니 몇 개월째 Tier 1 경쟁에서 꽤나 뒤처진 모습을 보이고 있습니다. 물론 구글/메타/xAI처럼 막대한 컴퓨팅 투자와 인프라 우위를 바탕으로 역전을 노리는 플레이어들도 존재하지만 아직은 좀 더 지켜볼 필요가 있습니다.

2H25부터 이어져 온 AI Labs들의 연구 방향을 돌아보면, 핵심 포인트는 결국 오픈AI와 앤스로픽이 Agentic AI로 넘어가는 흐름을 가장 앞서서, 그리고 가장 체계적으로 준비해왔다는 점입니다. 두 회사 모두 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 장기 과업 수행, 툴 사용, 워크플로우 통합, 기업 적용까지 포함한 방향으로 연구와 제품을 차근차근 진전시켜 왔습니다. 그래서 지금의 경쟁은 단순히 누가 더 좋은 모델을 내놓느냐의 싸움이 아니라, 누가 더 빨리 이를 실제 제품과 매출로 연결하느냐의 싸움으로 넘어가고 있다고 보는 것이 맞습니다.

Agent SDK 업데이트 : 에이전트 하네스 강화

오픈AI가 Agent SDK를 업데이트했습니다. 에이전트 하네스를 더 강화한 것입니다. 최근 Claude Code의 스크립트가 유출된 것을 살펴보면서 하네스가 생각보다 매우 정교하다는 내용을 전해드렸었는데, 이러한 하네스와 실행 환경에 대해서 더 정교하게 짰다는 업데이트입니다. 수석과학자 야쿠브 파초키는 앞으로 더 나아가 stateful runtime 제품이 에이전트가 더욱 더 장기화된 작업을 할 수 있게 하는 원동력이 될 것이라고 전망했습니다.

오픈AI - Cerebras 3년간 칩 사용 딜

오픈AI가 Cerebras의 AI 칩을 3년간 사용하는 대가로 $20B를 지불하기로 합의했습니다. 대신 오픈AI는 계약을 하면서 Cerebras 지분 10% 만큼의 워런트를 받게 됐습니다. 각종 워런트들을 받아서 나중에 현금화하여 CapEx 비용을 보조하는 데에 쓸 것으로 예상합니다.

S-1 파일상 Cerebras의 GPM은 39%(HW 43%, Cloud 30%)이고, 매출의 86%가 대규모 워런트를 주기로 한 중동 고객들, 오픈AI, AWS에게 나가기로 되어 있습니다. AMD와 같이 자생할 경쟁력이 없어지면서 워런트를 가지고 계약을 따내는 중입니다. 현금과 워런트는 겉으로 볼 때는 같아보이지만, 실제로는 전혀 다른 구조임에 대해서 다룬 자료는 <AI 인프라 1GW의 경제학 : 엔비디아의 '현금' vs AMD의 '워런트'>에 있습니다.

아마존, 26년 PER 32배 / 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)

아마존, 위성-모바일 직결 시장도 노린다

아마존은 Globalstar를 $11B에 인수하며, 차세대 위성 서비스인 Leo에 직접 모바일폰 연결 기능을 더해 스페이스X 스타링크와의 경쟁에 본격적으로 나서는 모습입니다. Globalstar는 그동안 애플이 아이폰 위성 인터넷 서비스를 위해 활용해 온 사업자였고 이 과정에서 애플도 Globalstar 지분 20%를 보유하고 있었습니다.

이번 딜은 2027년 완료 예정이며, 아마존은 Leo와의 통합을 거쳐 위성 인터넷 서비스를 2026년 중반부터 출시할 계획입니다. 결국 이번 인수는 아마존이 단순 위성망 구축을 넘어, 모바일 직접 연결까지 포함한 통합 위성 서비스 사업자로 확장하려는 움직임으로 볼 수 있습니다.

아직 Neutral로 보고 있는 로켓랩

우주 관련 소식이라서 로켓랩에 대해서도 생각을 정리해보면, 로켓랩 뉴스는 계속 보고 있고, 분기별로 실적발표 내용들도 주간전략보고를 통해서 녹여서 계속 전해드리고는 있습니다. 다만 아직은 중형 발사체인 Neutron 시험발사 후 상용서비스 발사 일정이 확정되지 않았다보니 펀더멘탈이 크게 달라지고 있는 것이 없어서 자료로 쓰진 않고 있습니다.

앤스로픽, Opus 4.7 출시 : 4.x 넘버링 마이너 업그레이드

앤스로픽이 Opus 4.7을 공개했습니다. 공식적으로도 Opus 4.6 대비 고난도 소프트웨어 엔지니어링, 장기 에이전트 작업, 비전 성능 개선을 강조했습니다. 다만 회사 스스로 Opus 4.7이 Mythos Preview보다는 덜 좋은 모델이라고 밝혔고, Mythos는 여전히 GA가 아닌 Preview로 제한적인 서빙 중입니다.

이런 점을 종합하면, 개인적으로는 Opus 4.7는 새로운 주력 세대의 본격 전환이라기보다 Mythos급 모델을 대규모로 풀기 전까지 메인 서빙 라인을 한 번 더 다듬어 강화한 업그레이드로 보는 쪽이 더 자연스럽습니다. 추가 컴퓨팅이 붙기 전까지는 Opus 계열의 연장선이 이어질 가능성이 높아 보입니다.

메타, 26년 PER 23배 / 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)

도이치뱅크, 메타의 초지능을 향한 여정

Deutsche Bank가 메타에 대해서 <The Early Sparks of Meta's Superintelligence>라는 보고서를 작성했습니다. Muse Spark 출시 이후 메타의 현 상태에 대한 보고서입니다. 1Q26 디지털 광고 산업 전반의 성장률이 6.0%로 컨센 5.5%를 상회하고, 2Q26에는 6.4%로 시장 컨센은 둔화를 예상했지만 실제로는 성장 가속화가 나올 것이라고 전망했습니다.

이에 대한 생각들을 정리해보면:

개인적으로 아직 메타를 지켜보고 있는 이유

개인적으로 향후 몇 분기 동안 메타에서 가장 중요한 포인트는 두 가지라고 생각합니다. ⓐ첫째는 CY27 이후에도 성장성이 얼마나 이어질 수 있느냐입니다. ⓑ둘째는 CY27에 총비용 증가율이 둔화되면서 다시 영업이익 레버리지가 살아나느냐입니다. CY26에는 이미 비용을 상당히 많이 집행한 상태이기 때문에, 내년에는 절대적인 투자 규모를 충분히 유지하더라도 증가율만 다소 낮아지면 손익 구조상 영업 레버리지가 다시 크게 드러날 수 있습니다.

다시 말해 메타는 앞으로 투자를 줄이지 않고도 비용 증가율의 기저 효과만으로 이익 체력이 좋아질 수 있는 구조에 들어와 있습니다.

Muse 강화와 실적 추세 확인 구간

아직은 메타를 당장 공격적으로 보겠다는 단계보다는, 몇 가지 확인 포인트를 더 지켜보는 구간이라고 보고 있습니다. 하나는 Muse 시리즈가 추가로 강화되면서 AI 모델 경쟁력이 더 분명해지는지입니다. 다른 하나는 실적이 지금보다 더 강한 추세를 그리며 본업 성장과 AI 서사가 함께 맞물리는지입니다.

이 두 가지가 확인되면 메타는 성장성 대비 밸류가 더 좋아졌다고 판단할 수 있습니다. 물론 그렇게 되면 주가가 이미 어느 정도 선반영되어 있을 가능성도 있습니다. 하지만 그것은 반대로 말하면 성장성의 업사이드 가시성이 높아졌고, 밸류에 대한 확신도 더 강해졌다는 뜻이기도 합니다.

물론 이렇게 됐을 때 주가가 미리 가있을 수 있고 이렇게 하면 그때가서 미리 오른 게 아까우실 수 있는데, 이는 ⓐ성장성에 대한 업사이드 가시성이 더 높아진 것, 그리고 ⓑ밸류에 대해서 더 확신이 생기는 것을 고려하지 않는 경우입니다. 가시성이 높고 성장성 대비 밸류가 좋은 기업만 치겠다 대신 물량으로 승부를 본다가 제 circle of competence입니다. 물론 이렇게 해서 알고도 놓치는 것들도 생기지만, 이렇게 낮은 수율(좋은 기업이지만 휘두르지 않는)을 커버하기 위해서 필요한 것이 일정 레벨 이상의 상당한 산업/기업/기술 공부입니다. 수익률 퍼센트가 중요한 것이 아니라 얼마나 컨빅션을 갖고 많이 싣고 멀리 보낼 수 있느냐가 중요하기에 그렇게 하고 있습니다.

Muse Spark의 효율성은 1GW급 사전훈련 클러스터의 효과가 더 클

Muse Spark가 효율성을 강조하고 토큰당 연산량을 줄였다고 말하는 것은 맞습니다. 다만 그 기여도를 볼 때, 단순히 강화학습이나 후처리의 성과라기보다 Blackwell 기반의 새로운 클러스터에서 사전훈련한 모델이라는 점이 더 중요하다고 생각합니다. 새로운 사전훈련은 기본적으로 토큰당 지능 압축비를 훨씬 더 좋게 만들어 줍니다. 강화학습을 통해 다양한 도메인에 대해 배우고 generalization을 높이는 것도 중요합니다만, 기본적으로는 최근 ⓐ앤스로픽 CEO의 코멘트, ⓑ구글 Gemini 3.0 Pro 출시 당시 개발진들의 설명, 그리고 ⓒ오픈AI 수석과학자 야쿠브 파초키 코멘트까지 종합하면 사전훈련의 스케일링은 여전히 상당한 규모의 영향을 미치고 있습니다.

메타는 AI를 가장 잘 수익화할 수 있는 AI Labs

메타의 강점은 단순히 모델을 만드는 데 있지 않습니다. 바이트댄스와 마찬가지로, 메타는 세계에서 가장 높은 ARPU를 만들어내는 Recommendation & Ranking 엔진을 대규모로 운영하고 있기 때문에, 좋은 모델을 만들었을 때 그것을 실제 매출과 이익으로 연결할 수 있는 몇 안 되는 기업입니다.

메타는 빅테크 중에서도 본업 성장률이 가장 높은 축에 속합니다. 클라우드 사업을 제외한 본업 기준으로 보면 구글은 대체로 YoY 10~15%, 아마존은 7~12%, 마이크로소프트는 10~15% 수준인 반면, 메타는 이미 AI를 통해서 YoY 25~30%의 고성장 구간에 들어와 있습니다.

Muse Spark에서 distillation한 모델들을 만들고 이를 Ray-Ban Meta를 포함한 여러 신제품에 녹여낼 수 있다는 점에서, 빅테크 중 AI를 실제 제품과 서비스 곳곳에 가장 넓게 퍼뜨릴 수 있는 기업이기도 합니다.

메타를 단순히 광고회사라고 뭉뚱그려서 보면 해자가 낮아 보일 수 있습니다. 그러나 사업과 시스템을 하나하나 분해해서 보면, 메타는 사실상 AI/ML의 메카라 불러도 될 만큼 정교한 알고리즘 제국에 가깝습니다. 광고 타기팅, 추천, 랭킹, 피드 최적화, 크리에이티브 생성, 웨어러블, 멀티모달 제품까지 모두 AI로 연결되어 있기 때문입니다. 구글과 메타가 오래전부터 TensorFlow와 PyTorch 같은 생태계를 갈고 닦아온 이유도 여기에 있습니다. 결국 메타의 본질은 단순한 광고 플랫폼이 아니라, AI를 가장 대규모로 학습시키고, 배포하고, 수익화할 수 있는 구조를 이미 본업 안에 내장한 기업이라는 점입니다.

메타-브로드컴 파트너십 발표

브로드컴이 메타와도 다년간의 파트너십을 발표했습니다. 앤스로픽-브로드컴-TPU 딜이랑 비슷하게, 이것도 사실 겉으로 협력이 발표되었을 뿐 달라지는 건 없습니다. MTIA 프로젝트들은 3말4초 기준 그대로이고 구두로 했던 앞으로 잘해보자를 다년간의 계약으로 써서 우리 이렇게 잘해보기로 했습니다 하고 좀 더 강화하는 차원입니다. 어쨌든 컴퓨팅 수요가 훨씬 더 많이 필요한 구도가 됐기에 엔비디아, 브로드컴 등 AI 가속기 업계를 주도하는 기업들 입장에서는 순풍입니다. 다만 ASIC 기업들은 각종 프로젝트별로 수주 경쟁이 어떻게 돌아가느냐에 훨씬 더 예민하게 날을 세워야 한다는 게 있습니다.

엔비디아도 늘 예민하게 체크하지만 ASIC들은 그것보다 더 예민한 편입니다.

메타, 5월부터 전직원 10% 감원 검토

이번주 말 로이터 통신은 메타가 5월 20일부로 8,000명의 직원을 해고할 계획이며 하반기에도 추가적인 감원을 예고한다고 보도했습니다. 로이터는 이전에도 메타가 전직원 20% 감원에 대해서 검토 중이라고 보도한 바 있었기 때문에 최근 메타가 내부에서 얼마의 직원을 감원할 것인지를 고민하다가 10%+a 감원으로 결정한 것이라고 추정되는 보도 내용입니다. 만약 이것이 맞다면 CY27의 비용 성장에는 긍정적일 것이므로, 실제 발표가 나오고 나서 메타에 대해서 다시 평가해보려고 합니다. 아마 이정도 규모면 1Q26 실적발표에서 공식발표가 나오지 않을까 싶습니다.

테슬라, 26년 PER 195배 / 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)

로보택시, 댈러스 & 휴스턴으로 확대

테슬라가 로보택시 서비스 지역을 대거 확대했습니다. 댈러스와 휴스턴에 각 1대씩 Unsupervised FSD를 탑재한 로보택시를 투입하였고, 아직 규모가 크진 않고 지오펜스된 상태에서 배포하는 것이기에 서비스 시연 정도의 마이너한 의미이지만 어쨌든 좋습니다.

이제 텍사스에는 오스틴, 댈러스, 휴스터낚지 총 세 곳의 사업지가 생긴 것입니다. 머스크는 향후 2026년 상반기에는 피닉스, 마이애미, 올랜도, 탬파, 라스베이거스까지 총 7개 도시로 허브를 늘리겠다는 계획을 밝혔던 바 있어서 앞으로 확장 속도와 규모가 어떨지도 관심입니다.

SpaceX (SpaceX + X + xAI) 데이터

스페이스X의 2025년 주요 재무 데이터가 공개됐습니다. 전체적으로 보면, 절대적인 규모 자체가 워낙 커졌다보니 매출성장 기울기가 누워가고 있고 FCF는 도합 적자인 상황입니다. 물론 스타십 발사 후 스타십을 통한 서비스가 시작되면 지금보다는 전반적인 성장성 및 수익성 지표들이 개선될 거라 예상합니다.

스페이스X 합산

매출 : $18.7B (YoY +34%)

EBITDA : $6.6B (EBITDA Margin 36%)

FCF : -$14.0B

CapEx : $20.7B

스타링크

매출 : $11.4B (YoY +50%)

EBITDA : $7.2B (EBITDA Margin 63%)

FCF : +$3.0B

로켓 발사

매출 : $4.1B (YoY +8%)

EBITDA : $0.7B (EBITDA Margin 17%)

FCF : -$3.0B

X + xAI

매출 : $3.2B (YoY +23%)

EBITDA : -$1.2B (EBITDA Margin -38%)

FCF : -$14.0B