2026.02.18 · 네이버 프리미엄 콘텐츠 · 올바른 미국주식 by SAPIENS

유형
네이버 프리미엄 콘텐츠
날짜
2026.02.18
강연자/작성자
올바른 미국주식 by SAPIENS
분석 주제
미지정
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본문 7,390자
1

문서 전체 조망

핵심 구조

AI 인프라 경쟁은 추론 성능·공동 설계·전력과 저장장치까지 넓어지고 있다

LLM 사용량과 추론 벤치마크가 엔비디아의 시스템 경쟁력을 부각한 가운데, AMD의 일정·네트워킹은 뒤처질 수 있다는 우려가 제기됐다. 전력·스토리지 수요와 일부 기업의 개별 수급까지 함께 보며, 실제 양산·수요·사업화 조건을 구분해야 하는 일간 기록이다.

추론 수요가 학습과 하나의 시스템으로 묶였다

추론으로 만든 데이터가 사전·사후훈련에도 쓰이기 때문에 연구부터 추론까지 한 칩에서 처리하는 비중이 커졌고, Blackwell·Rubin의 약 85%가 NVL72 랙으로 출하된다는 설명이다.

벤치마크는 엔비디아 성능을, 일정은 AMD의 부담을 드러냈다

InferenceMax v2의 실제 AI 연구소 조건에서 Blackwell은 H100 대비 최대 100배 가까운 개선을 보였고, MI455X 양산과 Production 토큰 발행이 2Q27로 밀릴 경우 AMD의 네트워킹 전환도 경쟁 제품보다 늦어진다는 우려다.

공동 설계가 엔비디아의 고객 접점을 넓힌다

메타와의 다년간 공동 설계는 CPU·GPU·네트워킹·소프트웨어를 아우르는 구조이며, 고객 현장의 요구를 제품에 반영하는 엔비디아의 강점을 더 키우는 사례로 해석됐다.

AI 전력과 저장장치는 뒤따르는 병목으로 제시됐다

AI 전력 수요가 2026년 10~15GW에서 2028년 100GW까지 늘어나는 시나리오에서는 SOFC의 안정성과 증설 속도가 중요한 조건이 되고, VR200 NVL72 출하는 KV Cache와 고용량 eSSD 수요를 늘릴 수 있다는 관점이다.

개별 기업의 수급·운영 지표는 각자의 조건으로 남는다

샌디스크 매각 신고, ServiceNow 경영진 매입, 이커머스 부진, 트랜스메딕스 비행 데이터, USDC 횡보, 피겨 테크의 OPEN 공모는 서로 다른 시점 지표와 원인·전망으로 제시됐으며 하나의 시장 결론으로 묶지 않았다.

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 중발생일 26-2-18

26-2 SemiAnalysis InferenceMax v2 발표

작성자의 핵심 판단

작성자는 이 자료를 엔비디아의 압도적인 추론 성능이 드러난 사례로 평가했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    엔비디아의 압도적인 추론 성능이 돋보이는 자료였습니다. 젠슨황은 Blackwell 시리즈의 추론 성능이 H100 대비 최대 30배 좋아질 것이라고 주장해왔었는데, 실제로는 훨씬 더 좋았습니다. 실제 AI Labs들에서 사용하는 조건인 disagg(disaggregation inference) + wideEP(Wide Expert Parallelism) + MTP(Multi Token Prediction) + NVPF4(현재까지 나온 칩 중 Blackwell만 유일하게 하드웨어에서 FP4 Native로 지원) 등을 사용하여 추론한 경우 보편적인 최적 batch size 기준 최대 100배 가까이 개선됐습니다. GTC 2025 당시 따로 중요하니 체크해두실 것을 강조드렸던 NVIDIA Dynamo와 함께 쓰이는 프레임워크들(SGLang, vLLM)의 힘입니다.

이 자료에서 다룬 사실

SemiAnalysis가 주도하는 오픈소스 추론 벤치마크 InferenceMax v2가 발표됐고, 글은 Blackwell이 실제 AI 연구소 조건에서 H100 대비 최대 100배 가까운 성능 개선을 보였다고 적었다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    엔비디아의 압도적인 추론 성능이 돋보이는 자료였습니다. 젠슨황은 Blackwell 시리즈의 추론 성능이 H100 대비 최대 30배 좋아질 것이라고 주장해왔었는데, 실제로는 훨씬 더 좋았습니다. 실제 AI Labs들에서 사용하는 조건인 disagg(disaggregation inference) + wideEP(Wide Expert Parallelism) + MTP(Multi Token Prediction) + NVPF4(현재까지 나온 칩 중 Blackwell만 유일하게 하드웨어에서 FP4 Native로 지원) 등을 사용하여 추론한 경우 보편적인 최적 batch size 기준 최대 100배 가까이 개선됐습니다. GTC 2025 당시 따로 중요하니 체크해두실 것을 강조드렸던 NVIDIA Dynamo와 함께 쓰이는 프레임워크들(SGLang, vLLM)의 힘입니다.

그렇게 판단한 이유

분리형 추론, Wide Expert Parallelism, MTP, NVPF4와 Dynamo·SGLang·vLLM 같은 프레임워크를 함께 쓴 조건이라는 점을 근거로 들었다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    엔비디아의 압도적인 추론 성능이 돋보이는 자료였습니다. 젠슨황은 Blackwell 시리즈의 추론 성능이 H100 대비 최대 30배 좋아질 것이라고 주장해왔었는데, 실제로는 훨씬 더 좋았습니다. 실제 AI Labs들에서 사용하는 조건인 disagg(disaggregation inference) + wideEP(Wide Expert Parallelism) + MTP(Multi Token Prediction) + NVPF4(현재까지 나온 칩 중 Blackwell만 유일하게 하드웨어에서 FP4 Native로 지원) 등을 사용하여 추론한 경우 보편적인 최적 batch size 기준 최대 100배 가까이 개선됐습니다. GTC 2025 당시 따로 중요하니 체크해두실 것을 강조드렸던 NVIDIA Dynamo와 함께 쓰이는 프레임워크들(SGLang, vLLM)의 힘입니다.

원문에서 직접 연결한 대상엔비디아AI 추론 하드웨어
발생진행 중발생일 미확인

메타와 엔비디아의 AI 인프라 전략적 파트너십

작성자의 핵심 판단

작성자는 이 협력이 엔비디아가 AI 연구소와의 고강도 협력으로 제품·서비스 우위를 더 강화하는 방향이라고 봤다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    협상력 차원입니다. Tier 1 AI Labs들 조차도 Top 3 체제가 굳었다고 생각이 들면 이들 입장에서는 ASIC 할당규모를 늘릴 것이기 때문입니다. 사실 이는 표현이 그럴뿐 결국 어떻게 하든지 긍정적입니다. 편집증에 가까울 만큼 엄청난 혁신을 제공하겠다는 의미인데, AI 인프라 업계의 기준을 높여서 '엔비디아 속도의 혁신을 하지 못하는 기업이라면 엔비디아의 것을 더 많이 사는 게 낫다'는 선택지를 끊임없이 제시하는 것입니다. 경쟁강도가 약하면 비용절감을 생각하지만, 경쟁강도가 강하면 절대적인 우위를 유지하기 위한 비용이 들어갑니다. 대신, 엔비디아는 앞으로도 고강도 협력을 통해서 훨씬 더 자세한 AI Labs들의 니즈를 알게 됩니다.

  2. 원문 구간 2

    지금까지도 AMD나 다른 ASIC들이 복제할 수 없는 엔비디아만의 강점이 '고객사와 일선에서 협력하면서 얻는 인사이트를 녹여내어 늘 한 발짝씩 앞서가는 제품/서비스를 제공한다'는 것이었는데 이것이 더 강화될 것으로 예상합니다. 개인적으로 궁금했는데 하나 알게된 건, '어느 하이퍼스케일러/AI Labs 하나가 엔비디아 CPU만 단독으로 구매해서 사용한다'고 알려져 있었는데 그게 메타였다는 것입니다. 엔비디아는 GPU에서는 이미 1위 → CY25 Scale-up, Scale-out 네트워크에서 점유율 1위를 차지한 것을 기반으로 → CY26~27에는 DPU, SmartNIC, 최신 CPU에서도 점유율 1위를 차지할 계획입니다.

이 자료에서 다룬 사실

메타와 엔비디아는 CPU·GPU·네트워킹·소프트웨어 전반의 대규모 ML·시스템 공동 설계를 지원하는 다년간 AI 인프라 전략적 파트너십을 체결했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    메타가 가진 엔비디아의 CPU, GPU, 네트워킹 및 소프트웨어 전반에 걸친 대규모 ML/System co-design을 지원하는 파트너십입니다. 뉴스를 보고 네 가지 함의점이 있습니다: 구글을 제외하고는 오픈AI, 앤스로픽, MSL까지 주요 AI Labs들에게 ML/system Co-design을 강화하고 있습니다. 이정도 고강도 협력을 하려면 엔비디아 입장에서도 많은 엔지니어를 할당하므로 충분한 가치를 제공할 수 있는 AI Labs여야 하기에 xAI향 파트너십은 좀 더 늦게 나올 것으로 예상합니다. AGI로 가는 경쟁자 모두가 레이스에서 낙오하지 않고 높은 경쟁강도를 유지하게 하는 것이 엔비디아에게 유리합니다.

그렇게 판단한 이유

경쟁 강도가 높을수록 절대적 우위를 위한 비용이 들고, 고객 현장에서 얻는 인사이트를 제품에 반영하는 능력은 AMD·다른 ASIC이 복제하기 어려운 강점이라는 논리를 들었다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    협상력 차원입니다. Tier 1 AI Labs들 조차도 Top 3 체제가 굳었다고 생각이 들면 이들 입장에서는 ASIC 할당규모를 늘릴 것이기 때문입니다. 사실 이는 표현이 그럴뿐 결국 어떻게 하든지 긍정적입니다. 편집증에 가까울 만큼 엄청난 혁신을 제공하겠다는 의미인데, AI 인프라 업계의 기준을 높여서 '엔비디아 속도의 혁신을 하지 못하는 기업이라면 엔비디아의 것을 더 많이 사는 게 낫다'는 선택지를 끊임없이 제시하는 것입니다. 경쟁강도가 약하면 비용절감을 생각하지만, 경쟁강도가 강하면 절대적인 우위를 유지하기 위한 비용이 들어갑니다. 대신, 엔비디아는 앞으로도 고강도 협력을 통해서 훨씬 더 자세한 AI Labs들의 니즈를 알게 됩니다.

  2. 원문 구간 2

    지금까지도 AMD나 다른 ASIC들이 복제할 수 없는 엔비디아만의 강점이 '고객사와 일선에서 협력하면서 얻는 인사이트를 녹여내어 늘 한 발짝씩 앞서가는 제품/서비스를 제공한다'는 것이었는데 이것이 더 강화될 것으로 예상합니다. 개인적으로 궁금했는데 하나 알게된 건, '어느 하이퍼스케일러/AI Labs 하나가 엔비디아 CPU만 단독으로 구매해서 사용한다'고 알려져 있었는데 그게 메타였다는 것입니다. 엔비디아는 GPU에서는 이미 1위 → CY25 Scale-up, Scale-out 네트워크에서 점유율 1위를 차지한 것을 기반으로 → CY26~27에는 DPU, SmartNIC, 최신 CPU에서도 점유율 1위를 차지할 계획입니다.

원문에서 직접 연결한 대상메타엔비디아
발생진행 중발생일 26-2-18

26-2 웨스턴 디지털의 샌디스크 주식 2차 공모 매각 신고

작성자의 핵심 판단

작성자는 이번 매각이 오버행이 완전히 끝난다는 의미라며 크게 우려하지 않았다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (7) 웨스턴 디지털이 샌디스크 분사 이후 1주년에 맞춰서 샌디스크 주식 7,513,019주 가량을 2차 공모로 매각하는 파일을 제출했습니다. 오늘과 시간외에서 약한 이유인데, 이것에 대해서는 이번주 주간전략보고에서 전해드린 것처럼 1차 매각 당시 물량이 훨씬 더 많았습니다. 2025년 6월 9일에 매각한 물량이 21,314,768주로 WDC가 갖고 있던 지분 대부분을 매각했던 때인데 이때 매각 물량 대부분이 기관투자자에게 배정되어 공개시장에 매도되지 않아 주가 하락이 없었습니다. 이번에는 오버행이 완전히 끝난 것을 의미합니다. 이번에는 많이 올라있음으로 인해서 단기 변동성이 생길 수야 있겠지만 CY26 PER 10.5배 이하일 것이라 예상되는 시점에서 크게 우려하진 않습니다.

이 자료에서 다룬 사실

웨스턴 디지털은 샌디스크 분사 1주년에 맞춰 샌디스크 주식 약 7,513,019주를 2차 공모로 매각하는 신고서를 제출했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (7) 웨스턴 디지털이 샌디스크 분사 이후 1주년에 맞춰서 샌디스크 주식 7,513,019주 가량을 2차 공모로 매각하는 파일을 제출했습니다. 오늘과 시간외에서 약한 이유인데, 이것에 대해서는 이번주 주간전략보고에서 전해드린 것처럼 1차 매각 당시 물량이 훨씬 더 많았습니다. 2025년 6월 9일에 매각한 물량이 21,314,768주로 WDC가 갖고 있던 지분 대부분을 매각했던 때인데 이때 매각 물량 대부분이 기관투자자에게 배정되어 공개시장에 매도되지 않아 주가 하락이 없었습니다. 이번에는 오버행이 완전히 끝난 것을 의미합니다. 이번에는 많이 올라있음으로 인해서 단기 변동성이 생길 수야 있겠지만 CY26 PER 10.5배 이하일 것이라 예상되는 시점에서 크게 우려하진 않습니다.

이 자료에서 다룬 실제 시장 반응

글은 이 신고가 당일과 시간외 주가 약세의 이유라고 적었다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (7) 웨스턴 디지털이 샌디스크 분사 이후 1주년에 맞춰서 샌디스크 주식 7,513,019주 가량을 2차 공모로 매각하는 파일을 제출했습니다. 오늘과 시간외에서 약한 이유인데, 이것에 대해서는 이번주 주간전략보고에서 전해드린 것처럼 1차 매각 당시 물량이 훨씬 더 많았습니다. 2025년 6월 9일에 매각한 물량이 21,314,768주로 WDC가 갖고 있던 지분 대부분을 매각했던 때인데 이때 매각 물량 대부분이 기관투자자에게 배정되어 공개시장에 매도되지 않아 주가 하락이 없었습니다. 이번에는 오버행이 완전히 끝난 것을 의미합니다. 이번에는 많이 올라있음으로 인해서 단기 변동성이 생길 수야 있겠지만 CY26 PER 10.5배 이하일 것이라 예상되는 시점에서 크게 우려하진 않습니다.

그렇게 판단한 이유

2025년 6월 9일 1차 매각 물량 21,314,768주가 더 컸고 대부분 기관투자자에게 배정돼 공개시장 매도로 이어지지 않았다는 사례와, CY26 PER 10.5배 이하 예상치를 근거로 들었다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (7) 웨스턴 디지털이 샌디스크 분사 이후 1주년에 맞춰서 샌디스크 주식 7,513,019주 가량을 2차 공모로 매각하는 파일을 제출했습니다. 오늘과 시간외에서 약한 이유인데, 이것에 대해서는 이번주 주간전략보고에서 전해드린 것처럼 1차 매각 당시 물량이 훨씬 더 많았습니다. 2025년 6월 9일에 매각한 물량이 21,314,768주로 WDC가 갖고 있던 지분 대부분을 매각했던 때인데 이때 매각 물량 대부분이 기관투자자에게 배정되어 공개시장에 매도되지 않아 주가 하락이 없었습니다. 이번에는 오버행이 완전히 끝난 것을 의미합니다. 이번에는 많이 올라있음으로 인해서 단기 변동성이 생길 수야 있겠지만 CY26 PER 10.5배 이하일 것이라 예상되는 시점에서 크게 우려하진 않습니다.

작성자가 예상한 다음 전개

많이 오른 상태라 단기 변동성은 생길 수 있다고 봤다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (7) 웨스턴 디지털이 샌디스크 분사 이후 1주년에 맞춰서 샌디스크 주식 7,513,019주 가량을 2차 공모로 매각하는 파일을 제출했습니다. 오늘과 시간외에서 약한 이유인데, 이것에 대해서는 이번주 주간전략보고에서 전해드린 것처럼 1차 매각 당시 물량이 훨씬 더 많았습니다. 2025년 6월 9일에 매각한 물량이 21,314,768주로 WDC가 갖고 있던 지분 대부분을 매각했던 때인데 이때 매각 물량 대부분이 기관투자자에게 배정되어 공개시장에 매도되지 않아 주가 하락이 없었습니다. 이번에는 오버행이 완전히 끝난 것을 의미합니다. 이번에는 많이 올라있음으로 인해서 단기 변동성이 생길 수야 있겠지만 CY26 PER 10.5배 이하일 것이라 예상되는 시점에서 크게 우려하진 않습니다.

원문에서 직접 연결한 대상웨스턴 디지털샌디스크
발생진행 중발생일 26-2-18

26-2 ServiceNow 경영진의 주식 매각 취소와 자사주 매입 발표

이 자료에서 다룬 사실

ServiceNow 경영진은 예정된 주식 매각을 취소하고 약 300만달러 규모의 자사주를 매입하겠다고 발표했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (8) DRAM, NAND 업계 점유율 테이블이 나와서 아래에 자료로 붙여드립니다. ​ Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) ServiceNow 경영진이 예정됐던 주식 매각을 취소하고, $3M 가량의 자사주 주식을 매입하겠다고 발표해서 프리장에서 +1% 상승하여 시작했으나 장 마감가는 -1.07%로 약세를 피하지 못했습니다. 신재생/전력기기: ​ (1) 이번주 주간전략보고에서 두 가지 부분이 블룸에너지 투자자분들이 참고하실 내용입니다: 오픈AI, 앤스로픽 CEO가 말하고 있는 것과 같이 AGI로 도달하기까지 매년 3배씩 GW를 늘리는 방향으로 갈 경우 이정도면 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 전력이 필요한 시나리오입니다.

이 자료에서 다룬 실제 시장 반응

프리마켓에서 1% 상승으로 시작했지만 마감가는 1.07% 하락했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (8) DRAM, NAND 업계 점유율 테이블이 나와서 아래에 자료로 붙여드립니다. ​ Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) ServiceNow 경영진이 예정됐던 주식 매각을 취소하고, $3M 가량의 자사주 주식을 매입하겠다고 발표해서 프리장에서 +1% 상승하여 시작했으나 장 마감가는 -1.07%로 약세를 피하지 못했습니다. 신재생/전력기기: ​ (1) 이번주 주간전략보고에서 두 가지 부분이 블룸에너지 투자자분들이 참고하실 내용입니다: 오픈AI, 앤스로픽 CEO가 말하고 있는 것과 같이 AGI로 도달하기까지 매년 3배씩 GW를 늘리는 방향으로 갈 경우 이정도면 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 전력이 필요한 시나리오입니다.

원문에서 직접 연결한 대상ServiceNow
발생 예정발표·발생 전발생일 26-2-18

26-2 피겨 테크놀로지의 OPEN 2차 공모

이 자료에서 다룬 사실

피겨 테크는 2월 18일 OPEN에서 약 423만주의 2차 공모를 실시할 예정이며, 매수·매도는 YLDS로 이뤄질 예정이라고 적었다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    매수매도는 YLDS로 이뤄질 예정이라서 OPEN이 잘 작동하게 되면 YLDS 공급량이 늘어나고, 이것이 향후 Figure Markets(=피겨테크가 DeFi 플랫폼으로 만들려고 하는 곳)의 성공을 앞당기는 효과로 이어질 것이라 예상합니다. Figure HELOC도 매우 잘 성장하고 있습니다. ​ 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt SK증권 : https://naver.me/FlcOtVGm

작성자가 예상한 다음 전개

작성자는 OPEN이 잘 작동하면 YLDS 공급량 증가가 Figure Markets의 성공을 앞당기는 효과로 이어질 수 있다고 예상했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    매수매도는 YLDS로 이뤄질 예정이라서 OPEN이 잘 작동하게 되면 YLDS 공급량이 늘어나고, 이것이 향후 Figure Markets(=피겨테크가 DeFi 플랫폼으로 만들려고 하는 곳)의 성공을 앞당기는 효과로 이어질 것이라 예상합니다. Figure HELOC도 매우 잘 성장하고 있습니다. ​ 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt SK증권 : https://naver.me/FlcOtVGm

원문에서 직접 연결한 대상피겨 테크놀로지OPEN
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사실·구조, 해석·전망, 시점 관찰, 판단 방법

지식·관점

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

시점 관찰LLM 토큰 사용량과 중국 AI 모델 출시주 대상 · 산업·업종 · AI 모델 산업기준 2026.02.09

주간 토큰 사용량 증가는 어떤 모델 출시와 시기에 연결돼 있는가?

이 자료가 더한 내용

주간 LLM 토큰 사용량은 1월 초 6조개에서 2월 9일 기준 13조개로 증가했으며, Openclaw와 춘절 전후 중국 AI 연구소의 Blackwell 기반 신규 모델 출시 효과를 함께 언급했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    - 📉약세 : 필수소비, 원자재, 에너지, 유틸리티 ​ 📩 메이저 뉴스 보시는 순서는 이렇습니다. 제목 - 참고를 위해 살펴보는 기업군 주가 : 그날의 생각 빅테크: ​ (1) 주간 LLM 토큰 사용량이 크게 증가하고 있습니다. 1월 초까지만 해도 주간 6조 개 토큰이었는데, 2월 9일 기준 주간 13조 개까지 증가했습니다. Openclaw로 인해서도 있고 춘절 전후로 중국 AI Labs들이 엔비디아 Blackwell 기반 새로운 모델들을 출시한 효과도 있습니다. 중국 모델 중에서는 MiniMax M2.5가 1.97T, Kimi K2.5는 1.24T, GLM-가 783B입니다. 1월 20일쯤 사전훈련을 마친 미국 AI Labs들의 모델은(MSL의 Avocado) 아직 정렬 중이나, 중국 기업들은 정렬과정을 대거 생략하기에 가능한 출시 일정입니다.

사실·구조미국 국방부의 AI 모델 활용 조건주 대상 · 거시·정책 · 미국 국방부 AI 조달관련 대상 · 기업·종목 · 앤스로픽

국방 작전용 AI 모델 조달에서 사용 제한은 어떤 쟁점인가?

이 자료가 더한 내용

국방부는 기밀·비기밀 작전에 쓸 수 있도록 제한을 상당 부분 해제한 모델을 미국 AI 연구소에 요구하고 있으며, 앤스로픽의 감시·자율살상무기 반대 입장을 고려해 관계 전반을 재검토하고 있다고 전했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (2) 국방부가 미국 AI Labs들에게 '기밀/비기밀 작전에 사용하기 위해 제한을 상당부분 해제한 모델'을 요구하고 있습니다. 이런 논의가 몇 개월째 진행되는 중이라서, 앤스로픽 모델이 국방부에서 베네수엘라 작전을 위해 쓰였다는 얘기가 새어나온 것도 비슷한 맥락입니다. 국방부는 앤스로픽이 미국인 감시 및 인간 개입 없는 자율살상무기 개발에 부정적인 입장이라는 것을 고려하여, 앤스로픽과의 관계 전반을 재검토하고 있습니다. ​ (3) Codex 주간 활성 사용자 수가 2026년 연초 대비 3배 이상 증가했습니다. AI HW: ​ (1) XPU를 구매하여 사용하는 용도는 크게 ⓐ연구 ⓑ사전훈련 ⓒ사후훈련 ⓓ추론이 있습니다. 그런데 여기서 추론은 2024년 9월쯤 오픈AI가 o1-preview를 통해 test-time scaling를 선보이기 전까지만 해도 헤비하지 않았는데, 이제는 추론을 통해서 나온 데이터를 사전훈련, 사후훈련에도 쓰기 때문에 사실상 하나의 칩에서 ⓐⓑⓒⓓ를 모두 진행하고 있습니다.

시점 관찰Codex 주간 활성 사용자 증가주 대상 · 기술·제품 · Codex기준 2026.02.18

2026년 초 Codex 사용 지표는 어떻게 변했는가?

이 자료가 더한 내용

Codex 주간 활성 사용자 수는 2026년 연초 대비 3배 이상 증가했다고 적었다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    ​ (2) 국방부가 미국 AI Labs들에게 '기밀/비기밀 작전에 사용하기 위해 제한을 상당부분 해제한 모델'을 요구하고 있습니다. 이런 논의가 몇 개월째 진행되는 중이라서, 앤스로픽 모델이 국방부에서 베네수엘라 작전을 위해 쓰였다는 얘기가 새어나온 것도 비슷한 맥락입니다. 국방부는 앤스로픽이 미국인 감시 및 인간 개입 없는 자율살상무기 개발에 부정적인 입장이라는 것을 고려하여, 앤스로픽과의 관계 전반을 재검토하고 있습니다. ​ (3) Codex 주간 활성 사용자 수가 2026년 연초 대비 3배 이상 증가했습니다. AI HW: ​ (1) XPU를 구매하여 사용하는 용도는 크게 ⓐ연구 ⓑ사전훈련 ⓒ사후훈련 ⓓ추론이 있습니다. 그런데 여기서 추론은 2024년 9월쯤 오픈AI가 o1-preview를 통해 test-time scaling를 선보이기 전까지만 해도 헤비하지 않았는데, 이제는 추론을 통해서 나온 데이터를 사전훈련, 사후훈련에도 쓰기 때문에 사실상 하나의 칩에서 ⓐⓑⓒⓓ를 모두 진행하고 있습니다.

사실·구조엔비디아의 추론·학습 통합 시스템주 대상 · 기업·종목 · 엔비디아관련 대상 · 기술·제품 · AI 추론 하드웨어

추론 수요 변화는 GPU 랙과 엔비디아의 경쟁력에 어떻게 연결되는가?

이 자료가 더한 내용

추론 데이터가 사전훈련·사후훈련에도 쓰이면서 하나의 칩에서 연구·사전훈련·사후훈련·추론을 모두 진행하게 됐고, CY26 Blackwell·Rubin GPU의 약 85%가 NVL72 랙으로 출하될 것이라고 설명했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    CY26에 Blackwell/Rubin GPU 중 85% 가까이 NVL72 랙을 통해서 출하된다는 것이 그런 의미입니다. 이제는 GB200 NVL72 → GB300 NVL72 → VR200 NVL72가 표준 제품인 시대입니다. 엔비디아가 가진 경쟁력 중에서 원래 강했던 건 ⓐ연구, ⓑ사전훈련이고, 2025년부터 강화한 것은 합성 데이터를 생성(ⓓ추론)하여 사전훈련과 사후훈련에 넣는 워크로드향 성능입니다. 즉, 엄청나게 큰 MoE 환경에서 가장 TCO 대비 퍼포먼스가 좋은 시스템의 자리를 지키고 있습니다. 이런 얘기를 드리는 이유는 오늘 InferenceMax v2가 나와서입니다. ​ (2) SemiAnalysis가 주도하는 오픈소스 추론 벤치마크인 <InferenceMax v2>가 발표됐습니다.

원문에서 제시한 근거

작성자는 대형 MoE 환경에서 TCO 대비 성능이 좋은 시스템을 지키는 것이 엔비디아의 강점이며, 2025년부터는 합성데이터 생성용 추론 워크로드 성능을 강화했다고 설명했다.

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  1. 원문 구간 1

    CY26에 Blackwell/Rubin GPU 중 85% 가까이 NVL72 랙을 통해서 출하된다는 것이 그런 의미입니다. 이제는 GB200 NVL72 → GB300 NVL72 → VR200 NVL72가 표준 제품인 시대입니다. 엔비디아가 가진 경쟁력 중에서 원래 강했던 건 ⓐ연구, ⓑ사전훈련이고, 2025년부터 강화한 것은 합성 데이터를 생성(ⓓ추론)하여 사전훈련과 사후훈련에 넣는 워크로드향 성능입니다. 즉, 엄청나게 큰 MoE 환경에서 가장 TCO 대비 퍼포먼스가 좋은 시스템의 자리를 지키고 있습니다. 이런 얘기를 드리는 이유는 오늘 InferenceMax v2가 나와서입니다. ​ (2) SemiAnalysis가 주도하는 오픈소스 추론 벤치마크인 <InferenceMax v2>가 발표됐습니다.

해석·전망AMD UALoe72·MI500X의 양산 일정과 네트워킹주 대상 · 기업·종목 · AMD

제품 램프와 네트워킹 구조가 AMD의 AI 가속기 경쟁력에 어떤 조건을 남기는가?

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SemiAnalysis는 MI455X UALoe72의 엔지니어링 샘플·소량생산이 2H26, 양산과 최초 Production 토큰 발행은 램프업 문제로 2Q27쯤일 수 있다고 예상했다. 작성자는 UALoe72의 구조와 MI500X의 All-to-All 전환이 경쟁 제품보다 늦어지면 경쟁력 차이가 커진다고 봤다.

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  1. 원문 구간 1

    대규모 MoE 모델의 추론 성능을 극대화하기 위한 하드웨어~소프트웨어~네트워킹적 요소들이 많습니다. ​ (3) 해당 자료에서 SemiAnalysis는 AMD의 MI455X UALoe72가 엔지니어링 샘플 및 소량생산은 2H26에 진행될 수 있겠지만 램프업 이슈로 양산 및 최초 Production 토큰 발행은 2Q27쯤이 될 거라 예상했습니다. AMD가 약하게 반박(다소 논점을 비틀어)하긴 했습니다만 여전히 얘기가 많긴 합니다. 제때 준비된다면 그래도 AMD가 일부 점유율을 회복하는 그림도 기대할 수 있을까 싶었지만, 이정도로 늦어지면 경쟁력 차이가 너무 커집니다. 두 가지를 고려해야 합니다: 기본적으로 UALoe72 네트워킹 구조가 NVL72처럼 All-to-All이 아닌 HGX-8-GPU를 9개 이어붙인 것에 가까워서 약간의 아쉬움은 있던 제품이었습니다(그래도 2H26 양산이 지켜진다면 OAI향 1GW 출하 이후 MI500X으로 어떻게든 점유율 회복 기대가 약간 있었습니다).

  2. 원문 구간 2

    AMD 목표대로면 CY2H27 MI500X부터는 Switched Scale-up Network/All-to-All인데 문제는 이렇게 되면 Trainium 4(3Q26 Trainium 3, 2Q27쯤 Trainium 4)가 택한 NVLink Fusion에 비해서도 너무 늦습니다. 이정도면 경쟁력 차이가 너무 커집니다. 물론 주간전략보고 중 엔비디아 파트에서 전해드린 아리스타 네트웍스 코멘트처럼 하이엔드에서 점유율을 잃고 있더라도 AMD 자체의 성장률은 꽤 좋겠지만, 하이퍼스케일러 및 AI Labs들의 우선순위상 AMD의 우선순위가 낮아질 것으로 예상합니다. ​ (4) 메타와 엔비디아가 다년간 AI 인프라 구축에 대한 전략적 파트너십을 체결했습니다.

해석·전망엔비디아의 AI 연구소 공동 설계 전략주 대상 · 기업·종목 · 엔비디아관련 대상 · 기업·종목 · 메타

고객과의 공동 설계는 엔비디아의 제품·협상력에 어떻게 작용하는가?

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구글을 제외한 오픈AI·앤스로픽·MSL까지 주요 AI 연구소와 ML·시스템 공동 설계를 강화하고, 이 과정에서 얻는 고객 인사이트를 녹여 경쟁사가 복제하기 어려운 제품·서비스를 제공하는 강점이 더 강화될 것으로 예상했다.

근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    메타가 가진 엔비디아의 CPU, GPU, 네트워킹 및 소프트웨어 전반에 걸친 대규모 ML/System co-design을 지원하는 파트너십입니다. 뉴스를 보고 네 가지 함의점이 있습니다: 구글을 제외하고는 오픈AI, 앤스로픽, MSL까지 주요 AI Labs들에게 ML/system Co-design을 강화하고 있습니다. 이정도 고강도 협력을 하려면 엔비디아 입장에서도 많은 엔지니어를 할당하므로 충분한 가치를 제공할 수 있는 AI Labs여야 하기에 xAI향 파트너십은 좀 더 늦게 나올 것으로 예상합니다. AGI로 가는 경쟁자 모두가 레이스에서 낙오하지 않고 높은 경쟁강도를 유지하게 하는 것이 엔비디아에게 유리합니다.

  2. 원문 구간 2

    협상력 차원입니다. Tier 1 AI Labs들 조차도 Top 3 체제가 굳었다고 생각이 들면 이들 입장에서는 ASIC 할당규모를 늘릴 것이기 때문입니다. 사실 이는 표현이 그럴뿐 결국 어떻게 하든지 긍정적입니다. 편집증에 가까울 만큼 엄청난 혁신을 제공하겠다는 의미인데, AI 인프라 업계의 기준을 높여서 '엔비디아 속도의 혁신을 하지 못하는 기업이라면 엔비디아의 것을 더 많이 사는 게 낫다'는 선택지를 끊임없이 제시하는 것입니다. 경쟁강도가 약하면 비용절감을 생각하지만, 경쟁강도가 강하면 절대적인 우위를 유지하기 위한 비용이 들어갑니다. 대신, 엔비디아는 앞으로도 고강도 협력을 통해서 훨씬 더 자세한 AI Labs들의 니즈를 알게 됩니다.

  3. 원문 구간 3

    지금까지도 AMD나 다른 ASIC들이 복제할 수 없는 엔비디아만의 강점이 '고객사와 일선에서 협력하면서 얻는 인사이트를 녹여내어 늘 한 발짝씩 앞서가는 제품/서비스를 제공한다'는 것이었는데 이것이 더 강화될 것으로 예상합니다. 개인적으로 궁금했는데 하나 알게된 건, '어느 하이퍼스케일러/AI Labs 하나가 엔비디아 CPU만 단독으로 구매해서 사용한다'고 알려져 있었는데 그게 메타였다는 것입니다. 엔비디아는 GPU에서는 이미 1위 → CY25 Scale-up, Scale-out 네트워크에서 점유율 1위를 차지한 것을 기반으로 → CY26~27에는 DPU, SmartNIC, 최신 CPU에서도 점유율 1위를 차지할 계획입니다.

사실·구조엔비디아의 CPU·네트워킹 플랫폼 확장주 대상 · 기업·종목 · 엔비디아관련 대상 · 기업·종목 · 메타

메타 사례는 엔비디아의 플랫폼 확장 계획을 어떻게 보여주는가?

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메타가 엔비디아 CPU만 단독 구매해 쓰는 것으로 알려진 대상이라고 적었고, 엔비디아는 GPU 1위와 CY25 Scale-up·Scale-out 네트워크 점유율 1위를 바탕으로 CY26~27 DPU·SmartNIC·최신 CPU 점유율 1위를 계획한다고 설명했다.

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  1. 원문 구간 1

    지금까지도 AMD나 다른 ASIC들이 복제할 수 없는 엔비디아만의 강점이 '고객사와 일선에서 협력하면서 얻는 인사이트를 녹여내어 늘 한 발짝씩 앞서가는 제품/서비스를 제공한다'는 것이었는데 이것이 더 강화될 것으로 예상합니다. 개인적으로 궁금했는데 하나 알게된 건, '어느 하이퍼스케일러/AI Labs 하나가 엔비디아 CPU만 단독으로 구매해서 사용한다'고 알려져 있었는데 그게 메타였다는 것입니다. 엔비디아는 GPU에서는 이미 1위 → CY25 Scale-up, Scale-out 네트워크에서 점유율 1위를 차지한 것을 기반으로 → CY26~27에는 DPU, SmartNIC, 최신 CPU에서도 점유율 1위를 차지할 계획입니다.

  2. 원문 구간 2

    디테일을 보시면 'NVIDIA Grace CPU만을 사용한 최초의 대규모 배포 사례(The collaboration represents the first large-scale NVIDIA Grace-only deployment)'라고 적힌 것을 확인하실 수 있습니다. ​ (5) Evercore ISI 애널리스트가 공급망 체크 후 엔비디아 관련 코멘트를 붙였는데, 그중에 살펴볼 만한 건 두 가지였습니다. ⓐ엔비디아 Blackwell 리드타임은 12~26주 정도입니다. CSP들은 현재 GPU 용량이 부족해서 고객들을 못 받고 있는 상태입니다. ⓑVera Rubin 양산 일정은 생각보다 더 앞당겨지고 있습니다.

해석·전망Vera Rubin 공급 시점과 데이터센터 스토리지 수요주 대상 · 기업·종목 · 엔비디아관련 대상 · 산업·업종 · 데이터센터 스토리지

Vera Rubin 출하 시점과 KV Cache 증가는 어떤 공급·수요 조건을 남기는가?

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Blackwell 리드타임은 12~26주, CSP는 GPU 용량 부족으로 고객을 받지 못하는 상태라는 공급망 점검과 Vera Rubin 양산 일정이 앞당겨진다는 언급을 전했다. 작성자는 테스트 기간을 고려해 하이퍼스케일러향 공급은 빨라도 7월 이후, 양산 소식은 8월쯤이라는 보수적 생각을 유지했다. Phison CEO는 VR200 NVL72 출하가 KV Cache와 데이터 생성량을 늘려 고용량 eSSD 중심 출하를 촉발할 것으로 봤다.

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  1. 원문 구간 1

    아직 다 믿을 수 없을 것 같기는 해서 좀 보수적인 생각입니다. Rubin부터는 각종 테스트가 더 길어지기 때문에 하이퍼스케일러향 공급은 빠르더라도 7월 이후, 양산 소식이 들려오는 건 8월쯤일 것이란 생각을 유지합니다. ​ (6) Phison CEO가 향후 엔비디아의 VR200 NVL72가 출하되기 시작하면 KV Cache 및 데이터 생성량이 폭발적으로 증가하며, 데이터센터 내 스토리지 밀도나 고용량 eSSD에 초점을 맞춘 대규모 하드웨어 출하가 촉발될 것이라고 봤습니다. 또한, 중국 내 AI 서버 수요가 워낙 높은 상태이기 때문에 CXMT, YMTC가 물량을 늘리더라도 중국 내 생산량을 100% 흡수할 것이라고 전망했습니다.

해석·전망Bloom Energy SOFC와 데이터센터 전력 수요주 대상 · 기업·종목 · Bloom Energy관련 대상 · 산업·업종 · 데이터센터 전력

AI 전력 수요 확대 시나리오는 SOFC의 역할을 어떻게 바꾸는가?

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AGI 도달까지 매년 GW를 3배씩 늘린다는 가정에서 2026년 10~15GW, 2027년 30~40GW, 2028년 100GW가 필요하다고 제시했다. 작성자는 데이터센터 BTM 프로젝트에서 안정성을 가진 Bloom Energy의 SOFC가 1GW 발전원 생산을 위한 CAPEX와 생산능력 확대 속도 측면에서 중요해질 것으로 봤다.

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  1. 원문 구간 1

    26년 10~15GW → 27년 30~40GW → 28년 100GW입니다. 이정도를 미리 준비하려면 올해부터 전력망이 훨씬 더 말라갈 것을 예상합니다. 원래는 2024년 11월 Vertiv Investor Day만 하더라도 2030년까지 100GW 데이터센터 예상이 상당히 Bullish한 콜이었는데, 이제는 그 시점이 2028년 말로 당겨질 가능성이 있다는 의미입니다. 블룸에너지의 SOFC가 데이터센터 BTM 프로젝트에 적합한 수준의 안정성을 갖고 있기도 하고, 1GW 분량의 발전원을 생산하는데 드는 CAPEX 및 생산용량을 늘리는 속도에 있어서 SOFC의 중요도는 계속해서 높아질 것으로 봅니다.

  2. 원문 구간 2

    또한 800V DC + BTM 프로젝트 트렌드는 SOFC를 택한다면 전력기기를 덜 쓸 수 있게 된다는 점과 흡수식 냉각기를 사용하여 외부 칠러비용을 아낄 수 있다는 장점으로도 가치제안이 확대될 여지들이 있어서 이 부분도 관심을 갖고 보고 있습니다. 광고/이커머스: ​ (1) 최근 AI HW 섹터들을 제외하고는 전반적으로 '모든 주식이 좋은 장'은 아님을 체감하고 있습니다. 상대적으로 이커머스 기업군들도 계속 부진한 상태가 이어져 오고 있는데 기존 관점에서 크게 달라진 것은 없습니다.

시점 관찰이커머스 기업군의 성장성과 밸류에이션주 대상 · 산업·업종 · 이커머스 산업기준 2026.02.18

2026년 2월 18일 관찰에서 이커머스 기업군은 어떤 시장 위치였는가?

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AI 하드웨어 섹터를 제외하면 모든 주식이 좋은 장은 아니며 이커머스 기업군 부진도 이어졌다고 적었다. 실적이나 지수 상승의 시점은 알 수 없지만, 작성자는 1년 뒤 기준 성장성 대비 밸류에이션이 매력적이라고 봤다.

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  1. 원문 구간 1

    실적이 나오기까지를 기다려야 할지, 아니면 지수 전체가 들어올려지는 장이 오면 아웃퍼폼하게 될지는 모르겠지만 1년 뒤를 생각할 때 성장성 대비 밸류에이션이 매력적이라고 봅니다. 의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 현재 트랜스메딕스의 1Q26 누적 비행은 1374건입니다. 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 1Q는 48일이 지났으며 일평균 비행속도는 28.63건 속도입니다. ​ (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $73.74B, CCTP 전송량은 30일 기준 $16.8B입니다.

시점 관찰트랜스메딕스 1Q26 비행 건수주 대상 · 기업·종목 · 트랜스메딕스기준 2026.02.18

2026년 2월 18일 기준 트랜스메딕스의 분기 비행 속도는 어떠했는가?

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1Q26 누적 비행은 1,374건, 당일 비행 데이터는 28건이며 1Q 48일 경과 기준 일평균 비행 속도는 28.63건이라고 적었다.

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  1. 원문 구간 1

    실적이 나오기까지를 기다려야 할지, 아니면 지수 전체가 들어올려지는 장이 오면 아웃퍼폼하게 될지는 모르겠지만 1년 뒤를 생각할 때 성장성 대비 밸류에이션이 매력적이라고 봅니다. 의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 현재 트랜스메딕스의 1Q26 누적 비행은 1374건입니다. 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 1Q는 48일이 지났으며 일평균 비행속도는 28.63건 속도입니다. ​ (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $73.74B, CCTP 전송량은 30일 기준 $16.8B입니다.

시점 관찰USDC 유통량과 크립토 페어 트레이딩주 대상 · 시장·자산 · USDC관련 대상 · 시장·자산 · 비트코인기준 2026.02.18

USDC 유통량 정체는 어떤 거래 구조와 함께 관찰됐는가?

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USDC 유통량은 737.4억달러, 30일 CCTP 전송량은 168억달러였고 유통량은 24주간 횡보했다고 적었다. 작성자는 크립토 페어 트레이딩 예탁금 비중이 커 BTC 약세가 단기 역풍이며 스테이블코인 이자 지급 불확실성이 걷히는 시점을 기다린다고 봤다.

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  1. 원문 구간 1

    USDC 유통량 자체는 24주간 횡보 중입니다. 단기적으로는 크립토 페어 트레이딩이 USDC 유통량 중 상당수이기 때문에 BTC 가격이 약세인 구조상 역풍입니다. 아직 BTC는 계속해서 하락하는 추세입니다. 지금은 보수적으로 보고 있고, 전체적으로 스테이블코인 이자 지급에 대해서 불확실성이 걷히기 시작하는 시점을 기다리고 있습니다. ​ (3) 피겨 테크는 2월 18일 오늘 OPEN(On-chain Public Equity Network)에서 423만 주 가량의 2차 공모를 실시할 예정입니다.

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시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

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인사와 일간 시장 스냅샷

안녕하세요 올바른입니다. 2026년 2월 18일 수요일, 데일리 전해드립니다. 일간보고 제목은 ‘일간보고 : 투자의 생각 (260218)’이고 원문 URL은 https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260218110635820jt 입니다. 2월 16일~20일 주간전략보고 바로가기와 투자자문 서비스에 따른 원금 손실 가능성, 투자 손익 책임은 전적으로 고객에게 귀속되며 과거 투자수익이 미래 수익률을 보장하지 않는다는 고지를 먼저 남깁니다. 신규 구독 전에는 투자자문계약 권유문서의 계약 관련 제반 사항을 읽고 검토하시기 바랍니다. 링크는 https://naver.me/5ZST47Qf 입니다. 주요 지수는 다우 +0.14% > S&P +0.10% > 다우 +0.07% > 러셀 +0.00%이고, 상승종목비율은 NYSE 110%, Nasdaq 92%입니다. 바이오텍·금융·산업재가 강했고 필수소비·원자재·에너지·유틸리티는 약했습니다.

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LLM 사용량과 중국 모델 출시

메이저 뉴스는 제목 - 참고를 위해 살펴보는 기업군 주가 : 그날의 생각 순서입니다. 주간 LLM 토큰 사용량은 1월 초 주간 6조개에서 2월 9일 기준 13조개까지 크게 늘었습니다. Openclaw 영향도 있고 춘절 전후 중국 AI Labs가 엔비디아 Blackwell 기반 새 모델을 낸 효과도 있습니다. MiniMax M2.5는 1.97T, Kimi K2.5는 1.24T, GLM-은 783B입니다. 1월 20일쯤 사전훈련을 끝낸 미국 AI Labs 모델(MSL Avocado)은 아직 정렬 중이지만, 중국 기업은 정렬 과정을 대거 생략하기에 가능한 출시 일정입니다.

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국방부 모델 요구와 Codex 이용자

국방부는 미국 AI Labs에 기밀·비기밀 작전에 쓸 수 있도록 제한을 상당 부분 해제한 모델을 요구하고 있습니다. 이런 논의가 몇 개월째 진행되는 중이라 앤스로픽 모델이 베네수엘라 작전에 쓰였다는 얘기가 새어나온 것도 비슷한 맥락입니다. 국방부는 앤스로픽의 미국인 감시와 인간 개입 없는 자율살상무기 개발 반대 입장을 고려해 관계 전반을 재검토하고 있습니다. Codex 주간 활성 사용자 수는 2026년 연초 대비 3배 이상 늘었습니다.

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추론이 묶어 놓은 XPU 워크로드

XPU를 사서 쓰는 용도는 크게 ⓐ연구 ⓑ사전훈련 ⓒ사후훈련 ⓓ추론입니다. 2024년 9월쯤 오픈AI가 o1-preview로 test-time scaling을 보이기 전까지만 해도 추론은 이렇게 헤비하지 않았습니다. 이제는 추론에서 나온 데이터를 사전훈련·사후훈련에도 쓰기 때문에 사실상 하나의 칩에서 ⓐⓑⓒⓓ를 모두 진행합니다. CY26 Blackwell·Rubin GPU의 약 85%가 NVL72 랙으로 출하되고 GB200 NVL72 → GB300 NVL72 → VR200 NVL72가 표준 제품이 되는 이유입니다. 엔비디아는 원래 ⓐ연구와 ⓑ사전훈련에 강했고, 2025년부터는 합성 데이터를 생성하는 ⓓ추론을 사전훈련·사후훈련에 넣는 워크로드 성능을 강화했습니다. 엄청나게 큰 MoE 환경에서 TCO 대비 가장 좋은 퍼포먼스의 시스템 자리를 지키고 있습니다. 이런 얘기를 드리는 이유는 오늘 InferenceMax v2가 나와서입니다.

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InferenceMax v2의 추론 조건

SemiAnalysis가 주도하는 오픈소스 추론 벤치마크 InferenceMax v2가 발표됐습니다. 엔비디아의 압도적인 추론 성능이 돋보였습니다. 젠슨 황은 Blackwell이 H100보다 최대 30배 좋다고 주장했는데 실제로는 더 좋았습니다. AI Labs 조건인 disagg inference, wideEP, MTP, NVPF4를 쓴 보편적 최적 batch size에서 최대 100배 가까이 개선됐습니다. NVPF4는 현재 Blackwell만 하드웨어에서 FP4 Native를 지원합니다. GTC 2025에 중요하다고 했던 NVIDIA Dynamo와 SGLang·vLLM도 함께 쓰이는 프레임워크이며, 대형 MoE 추론 성능은 하드웨어·소프트웨어·네트워킹 요소가 함께 좌우합니다.

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AMD UALoe72 램프 우려

SemiAnalysis는 AMD MI455X UALoe72가 엔지니어링 샘플과 소량생산은 2H26에 진행될 수 있지만, 램프업 이슈로 양산과 최초 Production 토큰 발행은 2Q27쯤일 수 있다고 봤습니다. AMD가 약하게 반박하며 다소 논점을 비틀긴 했지만 여전히 얘기가 많습니다. 제때 준비된다면 AMD가 일부 점유율을 회복하는 그림도 기대할 수 있을까 싶었지만, 이 정도로 늦어지면 경쟁력 차이가 너무 커집니다.

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네트워킹 전환의 시간차

기본적으로 UALoe72 네트워킹 구조는 NVL72처럼 All-to-All이 아니라 HGX-8-GPU 9개를 이어붙인 것에 가까워 약간 아쉬움이 있던 제품입니다. 그래도 2H26 양산이 지켜진다면 OAI향 1GW 출하 이후 MI500X로 어떻게든 점유율 회복을 약간 기대할 수 있었습니다. AMD 목표대로면 CY2H27 MI500X부터 Switched Scale-up Network·All-to-All인데, 이렇게 되면 Trainium 4가 택한 NVLink Fusion보다도 너무 늦습니다. Trainium 3은 3Q26, Trainium 4는 2Q27쯤입니다. 이정도면 경쟁력 차이가 너무 커집니다. 아리스타 네트웍스 코멘트처럼 하이엔드 점유율을 잃어도 AMD 자체 성장률은 꽤 좋겠지만, 하이퍼스케일러와 AI Labs 우선순위상 AMD의 우선순위는 낮아질 것으로 예상합니다.

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메타·엔비디아 공동 설계

메타와 엔비디아가 다년간 AI 인프라 구축 전략적 파트너십을 체결했습니다. 메타가 가진 엔비디아 CPU·GPU·네트워킹·소프트웨어 전반의 대규모 ML·System co-design을 지원하는 파트너십입니다. 뉴스를 보고 네 가지 함의점이 있습니다. 구글을 제외하면 오픈AI·앤스로픽·MSL까지 주요 AI Labs와 ML·System co-design을 강화하고 있습니다. 이 정도 고강도 협력을 하려면 엔비디아도 많은 엔지니어를 할당해야 하므로 충분한 가치를 제공할 수 있는 AI Labs여야 하고, xAI향 파트너십은 좀 더 늦게 나올 것으로 예상합니다. AGI로 가는 경쟁자 모두가 레이스에서 낙오하지 않고 높은 경쟁강도를 유지하게 하는 편이 엔비디아 협상력에 유리합니다. Tier 1 AI Labs조차 Top 3 체제가 굳었다고 생각하면 ASIC 할당 규모를 늘릴 것이기 때문입니다.

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경쟁강도와 고객 인사이트

사실 이는 표현이 그럴 뿐 결국 어떻게 하든지 긍정적입니다. 편집증에 가까울 만큼 엄청난 혁신을 제공하겠다는 의미이고, AI 인프라 업계의 기준을 높여 엔비디아 속도의 혁신을 하지 못하는 기업이라면 엔비디아 것을 더 많이 사는 게 낫다는 선택지를 끊임없이 제시하는 것입니다. 경쟁강도가 약하면 비용절감을 생각하지만, 강하면 절대적인 우위를 유지하기 위한 비용이 들어갑니다. 대신 엔비디아는 앞으로도 고강도 협력으로 AI Labs의 니즈를 훨씬 더 자세히 알게 됩니다. 지금까지도 AMD나 다른 ASIC이 복제할 수 없는 엔비디아만의 강점은 고객사와 일선에서 협력하면서 얻는 인사이트를 녹여 늘 한 발짝 앞서는 제품·서비스를 제공하는 것이었는데, 이것이 더 강화될 것으로 예상합니다.

10
메타의 Grace CPU 사례

개인적으로 궁금했는데 하나 알게된 건, 어느 하이퍼스케일러·AI Labs 하나가 엔비디아 CPU만 단독 구매해 쓴다고 알려진 대상이 메타였다는 겁니다. 엔비디아는 GPU 1위에서 CY25 Scale-up·Scale-out 네트워크 점유율 1위를 차지했고, CY26~27에는 DPU·SmartNIC·최신 CPU도 점유율 1위를 계획합니다. 자료에 NVIDIA Grace CPU만 쓴 최초 대규모 배포 사례라고 적혀 있습니다.

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Blackwell 리드타임과 Rubin 공급 예상

Evercore ISI 애널리스트가 공급망 체크 뒤 엔비디아 관련 코멘트를 붙였는데 살펴볼 만한 것은 두 가지입니다. ⓐBlackwell 리드타임은 12~26주 정도이고 CSP들은 현재 GPU 용량이 부족해 고객들을 못 받고 있습니다. ⓑVera Rubin 양산 일정은 생각보다 더 앞당겨지고 있습니다. 아직 다 믿을 수 있을 것 같지는 않아 좀 보수적으로 봅니다. Rubin부터는 각종 테스트가 더 길어지므로 하이퍼스케일러향 공급은 빨라도 7월 이후, 양산 소식이 들려오는 것은 8월쯤일 것이라는 생각을 유지합니다.

12
VR200과 스토리지·중국 수요

Phison CEO는 엔비디아 VR200 NVL72 출하가 시작되면 KV Cache와 데이터 생성량이 폭발적으로 늘어 데이터센터 스토리지 밀도와 고용량 eSSD 중심의 대형 하드웨어 출하가 촉발될 것이라고 봤습니다. 중국 AI 서버 수요가 워낙 높아 CXMT·YMTC가 물량을 늘려도 중국 생산량을 100% 흡수할 것이라고 전망했습니다.

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샌디스크 2차 공모와 오버행

웨스턴 디지털이 샌디스크 분사 이후 1주년에 맞춰 샌디스크 주식 7,513,019주 가량을 2차 공모로 매각하는 파일을 제출했습니다. 오늘과 시간외에서 약한 이유입니다. 다만 이번 주 주간전략보고에서 전해드린 것처럼 1차 매각 당시 물량은 훨씬 더 많았습니다. 2025년 6월 9일 매각 물량은 21,314,768주로 WDC가 갖고 있던 지분 대부분을 매각했던 때인데, 대부분 기관투자자에게 배정되어 공개시장에 매도되지 않아 주가 하락도 없었습니다. 이번에는 오버행이 완전히 끝난 것을 의미합니다. 많이 올라 단기 변동성은 생길 수야 있겠지만 CY26 PER 10.5배 이하일 것으로 예상되는 시점이라 크게 우려하진 않습니다. DRAM·NAND 업계 점유율 테이블은 아래 자료로 붙여드립니다.

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ServiceNow의 경영진 매입

ServiceNow 경영진은 예정된 주식 매각을 취소하고 약 300만달러의 자사주를 매입하겠다고 발표했습니다. 프리마켓 +1%로 시작했지만 마감가는 -1.07%여서 약세를 피하지 못했습니다.

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AI 전력 수요와 Bloom Energy

이번 주 주간전략보고에서 블룸에너지 투자자분들이 참고하실 두 가지 부분입니다. 오픈AI·앤스로픽 CEO가 말하는 것처럼 AGI에 도달하기까지 매년 3배씩 GW를 늘리는 방향으로 가면 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 전력이 필요한 시나리오입니다. 2026년 10~15GW → 2027년 30~40GW → 2028년 100GW입니다. 이 정도를 미리 준비하려면 올해부터 전력망이 훨씬 더 말라갈 것으로 예상합니다. 원래 2024년 11월 Vertiv Investor Day만 해도 2030년까지 100GW 데이터센터 예상은 상당히 Bullish한 콜이었는데, 이제 그 시점이 2028년 말로 당겨질 가능성이 있다는 의미입니다.

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SOFC의 BTM 가치제안

Bloom Energy SOFC는 데이터센터 BTM 프로젝트에 맞는 안정성이 있고, 1GW 발전원 생산 CAPEX와 생산능력 확대 속도에서 중요도가 계속 높아질 것으로 봅니다. 800V DC + BTM 추세에서 SOFC를 택하면 전력기기를 덜 쓸 수 있고 흡수식 냉각기로 외부 칠러 비용도 아낄 수 있어 가치제안이 넓어질 여지가 있습니다.

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이커머스의 부진과 가치 판단

최근 AI HW 섹터를 제외하고는 전반적으로 모든 주식이 좋은 장은 아니라는 점을 체감하고 있습니다. 상대적으로 이커머스 기업군도 계속 부진한 상태가 이어져 오고 있는데 기존 관점에서 크게 달라진 것은 없습니다. 실적이 나오기까지 기다려야 할지, 아니면 지수 전체가 들어올려지는 장이 오면 아웃퍼폼하게 될지는 모르겠습니다. 그래도 1년 뒤를 생각하면 성장성 대비 밸류에이션이 매력적이라고 봅니다.

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트랜스메딕스 비행 데이터

트랜스메딕스의 1Q26 누적 비행은 1,374건이고 오늘 일간 비행 데이터는 +28건입니다. 1Q는 48일이 지났고 일평균 비행 속도는 28.63건입니다.

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USDC 횡보와 BTC 약세

서클 USDC 유통량은 737.4억달러, CCTP 전송량은 30일 기준 168억달러입니다. USDC 유통량은 24주간 횡보했습니다. 크립토 페어 트레이딩이 유통량 상당수라 BTC 가격 약세는 단기 역풍이고, BTC는 계속 하락 추세입니다. 지금은 보수적으로 보며 스테이블코인 이자 지급 불확실성이 걷히기 시작하는 시점을 기다립니다.

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피겨 테크 OPEN 공모와 마무리

피겨 테크는 2월 18일 OPEN에서 약 423만주 2차 공모를 할 예정입니다. 매수·매도는 YLDS로 이뤄져 OPEN이 잘 작동하면 YLDS 공급량이 늘고, Figure Markets라는 DeFi 플랫폼의 성공을 앞당길 수 있다고 예상합니다. Figure HELOC도 매우 잘 성장하고 있습니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다. 메리츠증권 https://naver.me/xQiZ5UHt, SK증권 https://naver.me/FlcOtVGm 입니다.

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그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용
  • 원문에 첨부됐다고 적힌 DRAM·NAND 점유율 테이블은 보존 텍스트에 수치가 없어 표의 내용을 재구성하지 않았다.
생략 기록
  • 없음. 모든 sourceCoverage 구간은 flow에서 순서대로 회수했다.

그럼에도 빠진내용 정리

보존 범위
지수·섹터 수치부터 AI 인프라, 전력, 개별 기업 운영지표와 마지막 증권사 URL까지 20개 원문 구간 순서대로 회수했다.
원문의 유보
AMD 양산, Rubin 공급, SOFC 가치, 이커머스 회복, OPEN 작동 효과는 원문이 쓴 예상·가능성으로 유지했다.
작성자 판단
엔비디아·AMD·샌디스크·USDC에 대한 긍정·우려·보수적 관점은 작성자의 판단으로만 정리했으며 외부 사실이나 투자 의견을 더하지 않았다.
원문 확인

document_work_runner prepare가 입력 원문을 수정 없이 보존했다.