주간전략보고 : 투자의 생각 (8월 3일~8월 7일)

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[게시일] 2026.08.04. 오후 7:36
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[제목] 주간전략보고 : 투자의 생각 (8월 3일~8월 7일)
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안녕하세요 올바른입니다.

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광학의 시대가 앞당겨지고 있습니다. HBM 스펙변경 후 Rubin Ultra NVL576 Scale-up Domain, 트럼프 행정부의 중국산 광트랜시버 규제, 공격적 TPU CapEx 등이 순풍입니다.

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시타델 스콧 러브너의 8월 셋업을 살펴보고, 각 섹터별 관심있게 보는 기업들의 컨콜도 정리해봤습니다. HDD, CPO, 방화벽/사이버보안, 모듈러, 비상발전기 등을 정리했습니다.

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엔비디아 Rubin Ultra 스펙을 살펴봤으며, AGI로 가는 방향에서 지속적 학습과 RSI에 대한 연구도 동시에 진행 중입니다. 중국 Immersion DUV 체크, Kimi-K3의 함의점을 살펴본 자료입니다.

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주간전략보고

2026-07-27

주간전략보고 : 투자의 생각 (7월 27일~7월 31일) (바로가기)

2026-07-20

주간전략보고 : 투자의 생각 (7월 20일~7월 24일) (바로가기​)

2026-07-13

주간전략보고 : 투자의 생각 (7월 13일~7월 17일) (바로가기​)

2026-07-06

주간전략보고 : 투자의 생각 (7월 6일~7월 10일) (바로가기​)

2026-06-29

주간전략보고 : 투자의 생각 (6월 29일~7월 3일) (바로가기​)

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목차

주간전략보고 투자의 생각 : 지금 S&P 500 PER은 어디쯤에 있나

2Q26 4주차 실적발표 훑어보기 : 4주차 37개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

투자의 생각 : FSLR, HOOD, DASH, CRWV, VRT, BE, MU, SNDK, SMTC, LITE/VIAV/AAOI

CY28 물량까지 LTA 완료 : HDD 대표기업, Mozaic 3/4/5로 넘어가는 중 (2Q26 실적발표)

디젤 비상발전기 : Home Standby Generator의 부진을 상쇄하고 있는 DC향 (2Q26 실적발표)

AI 에이전트와 사이버보안 : 방화벽 업그레이드 교체 수요가 살아난다 (2Q26 실적발표)

Magnificent 7 : CSP/CapEx 체크, AGI로 향하는 과정, Rubin Ultra, Kimi-K3, 2Q26 Review들

📆 주간 캘린더 (8월 3일~8월 7일)

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👨‍💻 → 2Q26 실적발표 4주차

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> 경기/물가 : ISM 제조업 (월) ISM 서비스업 (수)

> 고용/실업 : 노동부 JOLTS (화) ADP 비농 (수) 신규실업수당청구건수 (목) 비농업고용 (금)

> 실적발표 : PLTR, GRAB, POWL (월) CAT, AMD, ANET, ALAB, SPCX, TMDX, PINS, TSEM, CAT (화) LLY, NVO, SNDK, VIAV, WDC, MELI, CRCL, FLNC, SMR (수) U, AAOI, CEG, ABNB, TTD, TWLO, AKAM, NET (목) OKLO, VST (금)

> 이벤트 : SKHY Quiet Period 종료 (월)

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주간전략보고 : 투자의 생각

지금 S&P 500 PER은 어디쯤에 있나

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레오폴드 아셴브레너의 교훈

한때 7월 초 기준 $45B까지 커졌던 레오폴드 아셴브레너의 Situational Awareness 펀드는 7월 30일자로 상당량의 레버리지 포지션을 정리한 것으로 추정됩니다.

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순서대로 살펴보자면,

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FT 보도로 "7월 24일" 레오폴드가 투자자들에게 펀드의 상반기 실적을 발표하는 서한을 보내면서 "8월 1일"부터 신규 자금을 투자할 수 있는 기회를 제안했다고 나왔었습니다.

그리고 미국장 시작 전에 CNBC를 통해 레오폴드가 증거금 요건을 충족하기 위해 현금을 마련하다가 결국 보유하던 상장 주식들을 모두 매각했다고 보도됐습니다.

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원래도 AI HW 주식들이 하락하고 있었지만, 생각해보면 7월 24일이 뉴스에 비해 상당한 속도의 하락세가 나오기 시작한 시점입니다. 시점이 겹칩니다. 레오폴드를 비롯해서 AI HW 투자자들이 이전에 비해서는 워낙 고레버리지로 투자하고 있던지라 이전의 하락은 수급이 풀리면서 발생했던 것이라면, 7월 24일 이후부터는 레오폴드의 포지션이 공개되면서 보다 본격적으로 청산을 향해서 달려간 것으로 추정됩니다.

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신규 자금을 주입할 수 있는 최소 기한인 8월 1일 전에 모든 것을 끝내야 했던 것을 생각해보면, 7월 24일 레터를 보내고 나서 8월 1일이 오기 전에 청산된 것으로 추정됩니다.

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시타델, 스콧 러브너 "포지셔닝이 정상화됐습니다. 펀더멘탈이 다시 중요해졌습니다"

GS에서 CTA로 명성을 얻은 후 시타델로 갔던 스콧 러브너의 레터입니다.

8월 - 리셋 이후

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포지셔닝이 정상화되었습니다. 펀더멘탈이 다시 중요해졌습니다.

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최근 몇 년 동안 우리가 경험했던 가장 기술적으로 어려운 거래 환경 중 하나였습니다. 급격한 종목 순환, 개별 종목 변동성 증가, 시장 주도권의 빠른 변화, 그리고 상당한 규모의 부채 축소는 시장 전반에 걸쳐 투자자들에게 매우 어려운 환경을 조성했습니다.

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오늘날 우리는 글로벌 기술적 재조정의 상당 부분이 마무리되었다고 생각합니다. 중요한 것은 이러한 재조정이 거시경제 환경의 악화가 아닌, 자산 순환, 부채 축소, 그리고 더욱 견고해진 펀더멘털을 통해 이루어졌다는 점입니다.

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초여름 과열 현상은 대부분 해소되었습니다. 개인 투자자들은 리스크를 줄였고, 레버리지는 정상화되었으며, 시장 집중도는 감소했고, 시장의 주요 기술적 역풍 요인들도 점차 사라지고 있습니다. 따라서 투자자들은 포지셔닝에 집중하는 시간을 줄이고 펀더멘털 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있을 것으로 예상합니다. 포지션 규모와 위험 감수 수준은 점진적으로 재조정될 가능성이 높으며, 이는 올해 초 경험했던 V자형 회복보다는 낮은 변동성 속에서 서서히 상승하는 추세를 뒷받침할 것입니다.

1. Retail의 의미 있는 변화 : 5~6월 매수 후 7월 하락세에 매도

개인투자자들은 올해 내내 주가가 빠지면 강하게 사는 모습을 보이다가, 7월에는 포지션 축소로 방향을 전환했으며 7월 마지막 주에는 이것이 강화되며 2022년 이후 개인 투자자들의 주식 매도 규모가 가장 큰 주간으로 기록될 것으로 예상됩니다. 테크에서 주로 매도했으며 시타델에서 지금까지 관찰한 역대 최대 규모의 리테일 기술주 매도일 세 번 중 두 번이 지난주에 발생했습니다.

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특히 기술주 내에서는 반도체와 메모리 섹터에 매도세가 집중됐었습니다.

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2. 디레버리징 : 집중도 하락, 자금시장 스프레드 하락

올해 들어 가장 빠른 규모의 부채 축소 과정이 발생했습니다. 7월 레버리지가 줄어들면서 과도한 마진 포지션이 상당 부분 정리되었고, 부채비율은 6~7월 대비 크게 낮아졌습니다. 레버리지 ETF AUM은 6월 최고치 $218B → 7월 29일 $154B로 마감했습니다.

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시장 집중도가 의미 있게 하락했습니다. S&P 500 내 반도체 섹터 비중은 20% → 16%로 줄어들었습니다.

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디레버리징은 자금 시장에서도 확인할 수 있었습니다. 1개월 만기 주식 발행 스프레드는 SOFR 금리 대비 최고치 138bp에서 → 현재 50bp 정도로 축소되어 단기 레버리지가 상당 부분 정상화 됐음을 시사합니다.

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3. 펀더멘탈의 시간 : 실적발표 후 다시 바이백 시작

실적 전망치는 계속해서 좋아지고 있습니다. 기업들은 높은 컨센을 다시금 뛰어넘고 있고, 사상 최고 수준의 실적발표 후 EPS Revision Paths를 보이고 있습니다. 컨센이 높았는데 그 컨센을 가장 강하게 뛰어넘는 분기 중 하나란 의미입니다.

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펀더는 좋아졌는데 주가는 빠졌다보니 PER은 빠르게 하락해있습니다. 7월 급락 이후 S&P IT 섹터는 현재 Forward P/E 20배 수준으로 지난 1년 내 가장 낮은 수준이며 지난 10년 평균인 23배에 비해서도 10% 가까이 낮습니다. 7월 FOMC, 하이퍼스케일러 CapEx 업데이트 등 주요 일정들이 모두 끝났습니다.

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그리고 7월 자금 유출입상 역풍이었던 Buyback window가 다시 열릴 예정(실적발표 일정기간 전에는 닫았다가, 실적발표 후 열림)입니다.

현재 S&P 500 기업 중 시가총액 기준 자사주 매입 창구가 열려있는 기업은 45%인데 → 이번 주말까지 75%로 상승하고 → 8월 중순까지 85%로 증가할 것으로 예상됩니다. 펀더는 좋고 자금 유출입도 긍정적인지라 자금 유출입만 보자면 초여름 이후 가장 좋은 때가 될 거라 예상했습니다.

S&P 500 P/E → 적정

지난주 기준으로도 여전히 밸류는 좋다고 보고 있습니다. 시장 전반적으로도 좋은 기업들이 많고, 특히 성장률이 좋은 AI HW 내에서는 주가 하락으로 더욱 매력적인 기업이 많아진 때입니다. 이를 감안하면 변동성은 고통스러움을 낳곤 하지만 그렇다고 시장에서 떠날 때는 아니며 더 좋은 기업을 찾는 것에 집중해야 할 때라고 생각합니다.

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

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주간 퍼포먼스 체크

지수(4) : Dow30(+0.6%), S&P500(+0.3%), Russell2000(-0.5%), Nasdaq100(-0.5%)

빅테크(7) : 마이크로소프트(+19.0%), 아마존(+15.3%), 구글(+9.5%), 테슬라(-0.5%),엔비디아(-3.5%), 애플(-8.1%), 메타(-8.3%)

섹터(11) : 경기민감재(+4.6%), 에너지(+1.8%), 필수소비재(+0.8%), 커뮤니케이션(+0.7%), 금융(+0.3%), 헬스케어(-0.3%), 테크(-1.4%), 리츠(-1.8%), 산업재(-2.0%), 원자재(-2.2%), 유틸리티(-3.8%)

2Q26 4주차 실적발표 훑어보기

4주차 37개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

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*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.

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*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.

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*'클릭 후 더블클릭'하시면 크게 보실 수 있습니다.

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2Q26 4주차 실적발표

업사이클 ↗ : 이번주 실적발표 기업 중 업사이클인 기업은 블룸에너지BE, 씨게이트STX, 테라다인TER, 버티브VRT, 암페놀APH, 마이크로소프트MSFT, 메타META, 폼팩터FORM, 포티넷FTNT, 아마존AMZN, 이튼ETN이 있었습니다.

다운사이클 ↘ : 다운사이클인 기업은 나비타스NVTS, 페이팔PYPL, UPSUPS, 인페이즈ENPH, 퀄컴QCOM, 크록스CROX, 넥스트래커NXT가 있었습니다.

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

FSLR, HOOD, DASH, CRWV, VRT, BE, MU, SNDK, SMTC, LITE/VIAV/AAOI

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상대적인 매력도 평가

주가와 기업의 펀더멘탈을 고려해서 세 가지 기준으로 평가하고 있습니다.

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Overweight = 비중확대

Neutral = 중립

Underweight = 비중축소

올바른 미국주식 by SAPIENS

Overweight *순서는 비중, 강도와 무관합니다*

Nvidia

Vertiv

Bloom Energy

Sea Limited

DoorDash

Micron

dLocal

MercadoLibre

Figure Tech

Semtech

Sandisk

CoreWeave

Lumentum

Applied Optoelectronics

Viavi Solutions

퍼스트솔라(FSLR)

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퍼스트솔라FSLR는 Neutral을 유지합니다. CY27 PER 9배입니다.

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아직은 무중력 구간

이번 2Q26 실적발표 이후로도 Neutral을 유지합니다. 신규 수주가 다시금 강해지거나 Section 232가 긍정적으로 나오는 것을 보고 다시 평가할 예정입니다.

밸류로만 보면 상당히 낮아져있기는 한데 CY28 이후의 성장에 대해서 아직 물음표가 있다보니 박스권 내의 움직임으로 보고 있습니다.

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이번 분기 매출 $1.06B(컨센 $1.06B) YoY -4%, EPS $3.92(컨센 $2.84) YoY 23%으로 In-line이었습니다. 이익률이 튄 이유는 관세 환급액이 발생해서 그렇습니다.

다음 분기 가이던스는 모듈 판매 3.9GW~4.5GW에 Adj EBITDA은 $625M~$775M(컨센 $773M)이라 좋지 않았으며, 연간 FY26 가이던스는 매출 $4.9B~$5.2B(컨센 $5.12B), Adj EBITDA $2.6B~$2.8B(컨센 $2.67B)로 마찬가지로 그닥 좋진 않았습니다.

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신규 수주는 Section 232 불확실성으로 둔화

이번 분기도 신규 수주는 약했습니다.

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경영진은 "Section 232 조사 결과가 나오기 전까지 고객들이 신규 발주를 미루고 있기 때문"이라고 설명했습니다. 향후 수입 모듈 가격과 미국 내 모듈 가격 구조가 달라질 수 있기 때문에 고객들이 결정을 보류하고 있다는 의미입니다.

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또한 퍼스트솔라가 수주에 보수적으로 접근하고 있다는 점도 영향을 미쳤습니다. 미국 공장에서 생산될 물량이 CY28까지 대부분 계약된 상태이기 때문에 낮은 가격이나 불리한 조건으로 서둘러 추가 수주를 받을 필요가 크지 않습니다.

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결국 현재 신규 수주 둔화가 풀리는 걸 보려면 Section 232 결과를 확인해야 합니다.

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Section 232?

현재 퍼스트솔라에 가장 중요한 외생변수는 Section 232 폴리실리콘 및 파생제품 조사 결과입니다.

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강한 규제가 도입되면 수입 태양광 모듈에 높은 관세나 최소수입가격이 적용될 수 있습니다. 이 경우 중국계 공급망을 활용하는 경쟁사 제품의 미국 내 가격이 상승하면서 퍼스트솔라의 상대적인 가격 경쟁력이 개선됩니다. 반대로 광범위한 쿼터나 면제조항이 포함되면 경쟁업체들이 규제를 우회할 가능성이 커집니다. 이 경우 수입 모듈 가격 상승폭이 제한되면서 퍼스트솔라가 기대할 수 있는 ASP 개선 효과도 약해질 수 있습니다.

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경영진은 Section 232 결정 시점이 8월 또는 9월이 될 것이라고 확신하지는 못했습니다. 다만 관계부처와의 논의는 상당히 진행됐다고 밝혔습니다. 회사는 결과가 건설적일 것으로 기대한다고 언급했지만 구체적인 최소수입가격이나 관세 수준을 제시하지는 않았습니다. 아직까지는 결과의 방향성과 강도를 예측하기 어려운 상황입니다.

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Section 232는 동남아 공장의 운명도 결정할 것

말레이시아와 베트남 공장의 전략적 가치는 현재 가장 불확실한 부분입니다.

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기존 약 7GW의 동남아 생산능력 가운데 약 3.5GW는 사우스캐롤라이나 Finishing 시설에 반제품을 공급하는 용도로 활용할 예정입니다. 장비 이전 등을 반영하면 동남아 현지에 약 1.8GW의 완제품 생산능력이 남습니다. 이 생산능력은 현재 낮은 가동률로 운영되고 있으며 분기당 약 $30M의 저가동률 비용이 발생하고 있습니다. 이 가운데 약 절반은 현금비용입니다.

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Section 232 결과가 나온 이후 퍼스트솔라가 선택할 수 있는 방안은 세 가지입니다:

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첫째, 동남아 공장에서 완제품을 생산한 뒤 미국으로 수입하는 방식입니다.

둘째, 동남아에서 반제품을 생산하고 미국으로 가져와 사우스캐롤라이나 공장에서 Finishing하는 방식입니다.

셋째, 두 방식 모두 경제성이 부족할 경우 추가 감산이나 가동중단을 결정하는 방식입니다.

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따라서 Section 232 결과는 미국 시장의 ASP만 결정하는 변수가 아닙니다. 동남아 공장의 가동률과 저가동률 비용, 추가 감산 여부, 장기적으로는 자산 손상차손 가능성까지 좌우할 수 있습니다.

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사우스캐롤라이나 증설 완료 시점 지연

사우스캐롤라이나 공장 2단계 완공 시점은 Mid-2027로 연기됐습니다. 미국 내 생산능력 확대가 늦어진다는 점에서는 부정적입니다. 회사는 CuRe 기술을 상업 생산 초기부터 적용하기 위해 일정을 조정했다고 설명했습니다. 공장을 먼저 완공한 뒤 기존 생산라인을 중단하고 CuRe로 전환하는 것보다 처음부터 적용하는 편이 실행위험과 중복비용을 줄일 수 있다는 판단입니다.

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증설 지연 자체는 아쉽지만 이유는 합리적입니다.

향후 라인을 다시 멈추고 개조하는 과정에서 발생할 수 있는 생산 차질과 추가 비용을 피할 수 있기 때문입니다.

로빈후드(HOOD)

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로빈후드HOOD는 Neutral을 유지합니다. CY27 PER 35배입니다.

로빈후드 3Q25 실적발표 : 폴리마켓을 넘어서는 Robinhood Prediction

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CY27에도 고성장이 가능한가?

이번 분기 로빈후드 매출은 $1.31B(컨센 $1.28B) YoY 32%, EPS $0.62(컨센 $0.44)입니다. CY27에도 고성장이 가능할 것인가가 핵심인지라 아직은 Neutral로 보고 있습니다.

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자리잡고 있는 Prediction Markets

Event Contracts는 2Q에 136억 계약이 거래됐고 매출 $156M이었습니다.

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Event Contracts : 2Q25 10억 → 3Q25 23억 → 4Q25 85억 → 1Q26 88억 → 2Q26 136억 건

매출 : 2Q25 $10M → 3Q25 $27M → 4Q25 $101M → 1Q26 $104M → 2Q26 $156M

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성장동력으로 빠르게 크고 있습니다. 2Q26의 성장 추세도 좋았습니다.

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향후 수수료를 Kalshi랑 나누는 규모가 줄어들면 추가 매출 및 이익 성장도 가능할 것으로 예상됩니다. Kalshi로부터 독립하고 로빈후드의 Prediction Markets 플랫폼을 내재화하기 위한 작업으로는, SIG와 공동 보유한 Rothera를 통해 거래소와 청산 기능을 내부화하고 있습니다. Rothera를 통한 매출은 아직 $17M였지만 향후 50%에 가까운 물량이 Rothera를 통과할 것이라 전망했습니다.

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현재는 외부 거래소에 고객 주문을 전달하는 중개 수익이 중심이지만 Rothera의 비중이 높아지면 거래소와 청산 단계에서 발생하는 수익까지 로빈후드가 직접 가져갈 수 있습니다.

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다만 Prediction Markets는 여전히 규제와 소송 위험에 노출돼 있습니다. 연방과 주 정부 사이의 관할권 문제나 개별 계약의 적법성 논란이 남아 있기 때문에 이런 이슈들도 좀 더 안착이 되어야 합니다.

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신규 고객 40~50%가 Robinhood Gold 구독

경영진은 어떤 상품을 통해 가입하더라도 신규 고객의 약 40~50%가 Gold를 선택하고 다른 상품까지 채택하는 경향이 있다고 설명했습니다. 트레이딩 때만 들어오는 플랫폼에서 급여-소비-저축-투자-연금을 관리하는 플랫폼으로 전환하는 게 중요한데, 이 과정이 아무래도 단기간에 되진 않긴 합니다. 그래서 기본적으로는 긍정적이긴 하되 좀 더 장기적인 시선으로 보고 있습니다.

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Robinhood Gold Card 고객이 100만 명을 넘겼고 결제액은 연환산 $17B입니다. Credit Card 사업 자체도 $100M 이상의 연환산 매출에 도달했습니다.

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여기도 마찬가지로 급여-소비로 이어지는 루프를 만들기 위한 작업입니다.

도어대시(DASH)

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도어대시DASH는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 26배입니다.

도어대시 1Q26 실적발표 / 주간전략보고 : 투자의 생각 (5월 11일~5월 15일)

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도어대시, 자체 드론 배송 사업 DoorDash Air 출범

도어대시가 자체 드론 배송 프로그램 DoorDash Air를 출범했습니다. 지금까지 도어대시는 Alphabet의 Wing이나 Flytrex와 협력해 드론 배송을 제공해 왔지만, 앞으로는 외부 업체의 드론을 플랫폼에 연결하는 데 그치지 않고 직접 항공기를 개발하고 운항하는 사업자로도 참여합니다.

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DoorDash Air는 지상 배송로봇 Dot을 개발한 사내 로보틱스 조직 DoorDash Labs가 담당합니다. 도어대시는 현지 음식 및 상품 배송에 적합한 전용 기체를 자체 설계하고 있으며, 미국에서 설계 및 조립하고 부품 대부분도 미국에서 조달 계획입니다. 다만 현재 기체의 적재중량, 비행거리, 속도, 생산능력 등 구체적인 사양은 공개하지 않았고 2H26 중 기체와 초기 서비스 계획을 추가로 발표할 예정입니다. 자체 드론을 이용한 상업 배송은 2026년 가을부터 시작할 계획입니다.

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FAA의 Part 135 Air Carrier Certification도 취득했습니다. 미국에서 고객의 상품을 유상으로 운송하는 상업용 드론 배송 사업자가 되기 위한 핵심 인증으로 도어대시는 미국에서 이를 취득한 여덟 번째 드론 사업자가 됐습니다.

다만 Part 135 인증을 받았다고 해서 미국 전역에서 곧바로 무제한으로 드론을 운항할 수 있다는 의미는 아닙니다. 실제 운항에는 기체 종류와 서비스 지역, 비가시권 비행 여부 등에 따라 추가적인 FAA 승인이나 면제 절차가 필요할 수 있습니다. 따라서 이번 인증은 대규모 상용화의 완료라기보다 도어대시가 직접 드론 항공사를 운영할 수 있는 기본적인 규제 기반을 마련했다는 의미에 가깝습니다.

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도어대시가 드론 배송을 필요로 하는 이유

도어대시가 우선적으로 해결하려는 구간은 3~5마일의 중거리 배송입니다. 2025년 기준 도어대시 주문의 20% 이상이 이 구간에서 발생했는데, 단거리 배송보다 평균 배송시간이 약 25% 길었습니다. 거리가 늘어나는 데다 해당 주문을 수락할 적절한 Dasher를 매칭하는 데 시간이 더 걸리기 때문입니다.

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도어대시는 이런 중거리 주문을 드론에 배정하면 Dasher가 주문 밀도가 높은 지역에 머물면서 상대적으로 짧고 회전율이 높은 배송을 맡을 수 있다고 설명했습니다. 즉 드론이 Dasher를 전면적으로 대체하는 것보다는 사람이 수행하기에 비효율적인 일부 주문을 분리해 전체 배송 네트워크의 처리량을 높이겠다는 접근입니다.

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핵심은 드론 자체보다 배송 인프라의 수직계열화

이번 발표에서 더 중요한 부분은 도어대시가 단순히 드론 기체만 개발하는 것이 아니라는 점입니다.

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도어대시는 비행 경로와 안전관리, 정비, 실시간 재고 확인, 음식점에서 드론으로 상품을 전달하는 Handoff 시스템까지 전체 인프라를 직접 구축하려 합니다. 드라이브스루, 매장 후문, 옥상 등 서로 다른 매장 환경에서도 사용할 수 있는 표준화된 인수 시스템을 만들어야 드론 배송을 여러 가맹점으로 확장할 수 있습니다. 도어대시도 기체보다 이러한 지상 인프라와 플랫폼 통합이 더 어려운 문제라고 강조했습니다.

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배송 방식의 선택은 도어대시의 Autonomous Delivery Platform이 담당합니다. 주문별 거리와 속도, 비용, 지역, 고객 경험을 고려해 사람인 Dasher와 드론, 지상 배송로봇 Dot, 외부 자율배송 파트너 가운데 가장 효율적인 수단을 실시간으로 배정하는 구조입니다.

장기적으로는 도어대시가 주문 배정부터 기체 운항과 고객 인도까지 더 많은 영역을 직접 통제할 수 있다는 점에서 의미가 있습니다.

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전략적 옵션에 가까운 단계

물론 이것으로 펀더멘탈이 바뀐다고 보진 않습니다. 아직 파일럿이고 기술검증이 끝나지 않은 단계인지라 실제 실적과 비용구조에 기여할 수 있을 것으로 기대하기까지는 갈 길이 멉니다. 그래도 차세대 배송 프로그램에도 잘 대응하고 있음을 확인할 수 있으므로 좋은 뉴스였습니다.

코어위브(CRWV)

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코어위브CRWV는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER ㅇㅇㅇ배입니다.

코어위브 1Q26 실적발표 : 적자만 보면 놓치는 코어위브의 진짜 변화

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밸류 비교

Enterprise Value : 오라클 $549.6B. 코어위브 $78.9B, 네비우스 $53.7B, 아이렌 $15.9B

CY26 EOY ARR : 오라클 $40B(IaaS만, 매우 러프), 코어위브 $19B, 네비우스 $9B, 아이렌 $4.0B

EV/CY26 EOY ARR : 오라클 6.87배(아래 설명O), 코어위브 4.15배, 네비우스 5.97배, 아이렌 3.98배

CY26 CapEx : 오라클 $80B(FY27 아닌 CY26, 추정), 코어위브 $35B, 네비우스 $25B, 아이렌 비공개

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*오라클은 ⓐ영업현금흐름으로 CapEx 중 상당부분을 자급자족하고 + ⓑ데이터센터를 직접 짓기 때문에 CapEx 부담은 높고 OpEx 부담은 낮은 구조임을 감안해야 하므로 실질 ARR을 더블인 $80B로 추정하더라도 7.11배입니다.

GPU 추론수요 체크

GPU 추론수요를 체크하기 위한 주요 지표들은 계속해서 좋습니다. 오픈소스 모델 사용량이 늘면서 ASP 자체는 약간씩 하락세를 보이곤 하나, 볼륨 성장세가 워낙 가파르기에 AI Labs ARR은 꾸준히 상승세입니다. 이에 추론을 위한 혹은 파인튜닝을 위한 GPU 임대 수요도 동반해서 상승세를 그리고 있습니다.

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GPU 추론수요 체크 #2

@Suhail의 코멘트로 정리해보면, 현재 B200 노드 1개를 구하기 위해 13개 CSP들에게 문의해봤지만 재고가 전혀 없는 상태입니다.

GPU 가용성이 이렇게 낮은 경우는 처음 보며, 가격도 GPU/hrs당 $6.5~$7.0까지 상승할 것으로 예상했습니다. 추론 작업 비용이 더욱 비싸질 것이란 예상입니다.

버티브(VRT)

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버티브VRT는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 29배입니다.

버티브 2Q26 실적발표 : Organic 상반기 20% → 하반기 45%, 모듈러 제품이 만든 숙제

버티브 1Q26 실적발표 : 첫 토큰을 앞당기는 힘, 공장에서 만드는 데이터센터

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버티브 2Q26 Review

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'분기'는 아쉽지만, '연간'은 좋았던 실적발표

버티브의 2Q26 실적발표 자체는 아쉬움이 있었는데, 연간 매출과 EPS 가이던스는 모두 상향했습니다. 이걸 분해해보는 게 실적발표에서 확인해볼 내용의 전부였습니다.

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분기(-) : 2Q가 아쉬웠던 이유

타이밍 이슈로 인해서 2Q 매출이 덜 나왔습니다. 수요나 고객사 이슈는 아니고, 모듈러 제품 생산 및 출하를 늘리는 과정에서의 내부 공급망 이슈였습니다. 경영진쪽 답변에서 확인했던 사실관계만 정리해보면 이렇습니다:

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고객측 프로젝트 지연으로 인한 요인이 아니라 버티브 쪽 공급망에서 생긴 이슈였습니다. 그것도 외부 공급망에서 생긴 이슈가 아니라 버티브 공장A → 공장B로 이동하는 과정에서 생긴 내부 공급망 혼잡이 핵심입니다.

대형 모듈 프로젝트인 OneCore, SmartRun을 제조, 조달, 공급하는 실행 과정에서의 학습곡선 문제를 꼽았습니다. 이전 제품들은 부품이 하나 늦더라도 공급망이 비교적 독립적이기에 다른 것들에서 상쇄가 되지만, 대형 제품, 대형 프로젝트를 다루는 과정에서는 지연이 한 번에 엮이면서 복합적이었다고 말했습니다. 여러 전력/냉각 제품을 통합한 모듈러 제품의 특성상 공장 간 생산 순서, 외부 부품 공급, 현장 설치 일정을 동시에 맞춰야 하기 때문에 실행 난도가 구조적으로 높아지는 건 앞으로도 확인할 부분입니다.

밀린 매출이 얼마가 되느냐는 질문에는 공개를 거부했습니다.

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연간(+) : 기대감의 원천은 2H26

직전 분기인 1Q26 버티브 실적발표 당시에도 경영진은 하반기 매출성장이 상당규모로 가속화될 것임을 강조했었습니다.

이때 강조했던 세 가지는:

하반기에 생산용량 증설분이 본격적으로 판매로 연결되기 시작할 것,

4Q25에 쌓아둔 OneCore/SmartRun 모듈러 제품 수주잔고가 매출전환되기 시작할 것,

EMEA와 APAC의 가속이 더해질 것이란 설명이었습니다.

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이번 분기에도 비슷했습니다. 중요한 건 2H26이란 맥락입니다.

계산해보면 하반기가 중요함이 더욱 두드러집니다:

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FY26 매출 가이던스는 $14,000M입니다. 상반기 $5,924M이었기에 하반기는 $8,076M입니다. 1Q26 YoY 30.1%, 2Q26 YoY 24.1%였는데, 3Q와 4Q26의 평균 매출성장률이 YoY 45%란 의미입니다.

3Q25 매출 가이던스는 $3.75B였습니다. M&A 효과를 합산한 3Q 매출은 YoY 40%이고, Organic으로도 YoY 35%입니다. 그렇다면 4Q26 내재 매출 추정치는 $4.33B란 의미이고 YoY 50%란 의미입니다. 그러면 상반기 Organic Growth가 YoY 20% → 하반기 Organic은 YoY 45%로 점프해야 연간 가이던스가 성립합니다. 이 하반기 성장 궤적을 얼마나 지킬 수 있느냐가 중요합니다.

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그랬을 때 강조한 내용도 1Q와 비슷합니다.

2Q26에 밀린 물량은 하반기에 인도될 것,

말레이시아 조호르 공장 신설, 아메리카 5개 공장 증설, EMEA 칠러 공장 증설분 가동될 것,

강한 수주잔고가 매출로 전환되기 시작할 것 등입니다.

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대신 2Q26에 공급망 관리를 잘 못했던 것을 투자자들이 우려할 것을 감안하여 "모든 것이 완벽할 것(all stars aligned)이라 가정하는 가이던스가 아니다"라는 문장을 컨콜 전체에 걸쳐서 세 차례 강조했습니다.

개인적인 기대감 : CY27~CY28의 모듈러 Boom

개인적으로는 ⓐ800V DC와 ⓑ모듈러 제품 수요가 크게 늘을 CY27~CY28을 기대하고 있습니다. 둘다 마진율은 버티브 입장에서 같고, 1MW당 버티브가 취할 수 있는 매출규모를 키우는 요인이며, 풀스택 제품을 팔 수 있는 기업이 몇 없기에 외형 성장 순풍 + 점유율 순풍으로 작용할 것으로 예상하기 때문입니다.

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이에 대해서는 뉴스레터 내용이 좋은 게 있었어서, 한 번 정리해봅니다:

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모듈러 데이터센터 : 버티브(VRT)

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데이터센터 건설 방식이 '현장 시공'에서 '공장 조립'으로 바뀌고 있다

SemiAnalysis가 <The Wild Wild West Of LEGO Datacenters>로 모듈러 데이터센터 산업을 정리했습니다. 데이터센터 모델 + 업계 인터뷰를 섞어서 시장 규모와 건설비, 공사 기간, 주요 수혜 기업을 추정한 자료입니다.

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데이터센터 건설 방식은 현장에서 구조물과 설비를 하나씩 설치하는 방식에서 벗어나고 있습니다. 공장에서 건물 구조와 전력·냉각 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서는 이를 조립하는 모듈러 방식으로 빠르게 전환되고 있습니다. SemiAnalysis는 현재 1,000개 이상의 사이트에서 61GW가 넘는 모듈러 데이터센터 용량이 추진되고 있다고 추정했습니다. 2028년 말에는 실제 가동 중인 데이터센터 용량의 30% 이상이 모듈러 방식을 사용할 것으로 전망했습니다.

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핵심 원인 : 수요 대비 숙련공 부족

모듈러 데이터센터가 확산되는 가장 큰 이유는 장비 부족이 아닙니다. 전기기사와 배관공을 비롯한 숙련 노동력을 충분히 확보하기 어려워지고 있기 때문입니다.

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데이터센터 프로젝트에서 전기 작업은 전체 건설 기간의 약 30~40%를 차지합니다. SemiAnalysis는 대규모 데이터센터 건설이 집중되는 텍사스와 오하이오 등에서 2027년부터 전기기사 부족이 본격화될 것으로 예상했습니다. Crusoe의 Abilene 데이터센터 프로젝트는 최대 9,000명의 노동력이 필요했습니다. 필요한 인력을 확보하기 위해 임금을 약 30% 높여야 했습니다.

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AI 데이터센터가 대형화되면서 현장에 더 많은 인력을 투입하는 방식만으로는 건설 속도를 계속 높이기 어려워지고 있습니다. 이에 따라 반복적인 배선/배관/조립 작업을 공장으로 이전하고 → 현장에서는 연결과 설치에 집중하는 방향으로 산업이 바뀌고 있습니다.

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핵심 가치제안은 조기 가동으로부터 나온다

완전한 모듈러 방식을 사용하면 전통적인 현장 시공보다 건설 기간을 약 36%(7~9개월) 단축할 수 있습니다.

전체 건설비도 약 8% 절감​할 수 있습니다. 하지만 모듈러 데이터센터의 진짜 경제적 가치는 건설비를 줄이는 데 있지 않습니다. 데이터센터를 더 빨리 가동해 GPU 매출을 조기에 발생시키는 것이 훨씬 중요합니다.

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SemiAnalysis는 일반적인 클라우드 사업자의 IT 부하 1MW가 연간 약 $12~15M의 매출을 창출할 수 있다고 추정했습니다. 일부 AI API 사업자는 MW당 매출이 $50M를 넘을 수 있습니다.

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GPU 클러스터의 감가상각비만 고려하더라도 가동이 한 달 지연될 때마다 MW당 약 $0.5M의 비용이 발생합니다. 데이터센터 규모가 100MW라면 가동이 한 달 늦어지는 것만으로 약 $50M의 감가상각 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서 건설비를 8% 줄이는 것도 좋지만, 데이터센터 가동 시점을 수개월 앞당기는 것이 사업자에게 훨씬 큰 경제적 가치를 제공합니다.

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데이터센터 : ⓐSite ⓑShell ⓒSystems로 구분

데이터센터 건설은 크게 Site, Shell, Systems로 나눌 수 있습니다.

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ⓐSite는 부지 정리와 기초 공사입니다. 이 작업은 해당 부지에서 직접 진행해야 하므로 모듈러화하기 어렵습니다. 실제 모듈러화는 건물 외형에 해당하는 ⓑShell, 내부 전력/냉각/IT 설비에 해당하는 ⓒSystems를 중심으로 진행됩니다.

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Shell : 콘크리트, 철골, 외벽을 공장에서 제작한다

Shell 모듈러 방식은 크게 세 가지로 구분됩니다.

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첫 번째 방식은 프리캐스트 콘크리트입니다. 콘크리트를 현장에서 타설하는 대신 공장에서 패널을 제작한 뒤 현장으로 운송합니다. 현장 양생 시간을 줄일 수 있다는 장점이 있지만 건물이 복잡한 다층 구조라면 전체 공사 기간을 크게 단축하기는 어렵습니다.

두 번째는 표준화된 철골과 외벽 패널을 사용하는 방식입니다. 단층 구조와 반복적인 Bay를 적용하고 공장에서 제작한 철골과 외벽을 현장에서 조립합니다. QTS의 Cedar Rapids 캠퍼스는 착공 후 약 5개월 만에 골조를 올렸고 전체 건물은 약 11개월 만에 완성했습니다. Crusoe의 Abilene 캠퍼스에서는 건물당 약 672개의 프리패브 패널을 사용했습니다.

이를 통해 약 8주 만에 외부 환경으로부터 내부 설비를 보호할 수 있는 건물 상태를 만들었습니다.

세 번째는 목적형 초고속 구조물입니다. 메타의 텐트형 데이터센터가 대표적입니다. 알루미늄 프레임과 천 소재 외벽을 이용해 전통적인 철골/콘크리트 건물보다 훨씬 빠르게 내부 작업이 가능한 공간을 만듭니다. 본질적으로는 태풍에 안 날아가고 화염에 버티는 텐트와도 비슷합니다.

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System : 전력, 액체냉각, White Space

System 영역들은 카테고리별로 나눠볼 수 있습니다.

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전력 시스템 : 우선, 모듈러 효과가 가장 큰 영역은 전력 시스템입니다. 변압기와 스위치기어, UPS, 배터리, 버스웨이, 제어장치 등을 하나의 전력실 또는 스키드로 조립한 뒤 현장으로 운송합니다. 전력설비는 장비 수가 많고 배선과 시험이 복잡합니다. 공장에서 미리 조립하고 테스트하면 현장에서 수행해야 하는 작업을 크게 줄일 수 있습니다. SemiAnalysis의 추정에 따르면 전체 프로젝트 콘텐츠의 26%에 해당하는 전력 부분만 공장으로 이전해도 다음과 같은 효과가 발생합니다. IT 가동 준비 기간은 16.7개월에서 13개월로 줄어들고, MEP 설치 기간은 약 5.5개월에서 2.5개월로 줄어들며, MW당 전체 건설비도 약 5% 절감할 수 있습니다.

액체냉각 모듈 : 액체냉각 확산도 냉각 모듈 수요를 키우고 있습니다. CDU와 펌프, 열교환기, 버퍼 탱크, 누수 감지 시스템을 하나의 냉각 스키드로 구성하는 방식이 늘어나고 있습니다. 냉각설비를 공장에서 미리 조립하고 테스트하면 현장 배관 작업을 줄일 수 있습니다. 각 부품 간 인터페이스와 누수 여부도 현장에 도착하기 전에 점검할 수 있습니다.

White Space : White Space 모듈은 서버 랙이 설치되는 데이터홀 내부를 공장에서 미리 제작하는 방식입니다. 랙 프레임과 버스웨이, 전력 배선, 네트워크 케이블, 공랭식 냉각기, 액체냉각 배관을 하나의 시스템으로 구성합니다. 현장에서는 각각의 부품을 처음부터 설치하는 대신 완성된 모듈을 배치하고 전력과 냉각, 네트워크를 연결하는 데 집중합니다.

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모듈러의 최종 단계는 데이터센터 자체를 하나의 제품화

가장 높은 수준의 모듈러 방식은 데이터센터 자체를 하나의 완성된 제품처럼 판매하는 것입니다.

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버티브의 MegaMod와 OneCore가 대표적인 사례입니다. IT Rack과 전력, 냉각, 케이블, 제어 시스템을 하나의 구조 안에 통합합니다. 실제로 전체 데이터센터 건물을 통째로 운송하는 것은 아닙니다. 운송이 가능한 여러 개의 모듈로 나눈 뒤 현장에서 연결해 하나의 데이터센터로 완성합니다. 이 과정에서 통합 OEM은 개별 장비뿐 아니라 설계와 조립, 설치, 시험, 유지보수까지 함께 제공할 수 있습니다. 부품기업에서 완제품 기업으로 바뀌어가는 과정입니다.

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모듈러 효과 #1 - 건설기간 : 18~24개월 → 12~18개월

전통적인 방식으로 50MW 규모 AI 데이터센터를 건설하려면 약 18~24개월이 필요합니다. 기초공사에 4~6개월, 건물 구조에 2.5~4.5개월, MEP 설치에 7~11개월, Commissioning에 3~8개월이 걸립니다.

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완전한 모듈러 방식을 적용하면 전체 건설 기간을 약 12~18개월까지 줄일 수 있습니다. 인허가 기간까지 포함하면 전통적인 방식은 약 30~35개월이 필요하지만 모듈러 방식은 약 24~30개월까지 단축할 수 있습니다.

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모듈러 효과 #2 - 건설비 : $14.6/MW → $13.5M/MW

SemiAnalysis는 전통적 데이터센터 건설비를 $14.6M/MW로 추정했습니다. 모듈러 방식은 약 $13.5M/MW로 약 8% 낮습니다. 비용이 줄어드는 이유는 공장에서 반복 생산하면서 설치 작업과 인건비를 절감할 수 있기 때문입니다. 공사 기간이 짧아지면서 현장 운영비와 예비비도 감소합니다. 다만 모듈러 방식의 핵심 가치는 대규모 CapEx 절감이 아닙니다. 공기를 36% 줄이고 완공 시점을 더욱 정확하게 예측할 수 있다는 점이 중요합니다.

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현장 작업은 '있으나', 부하가 크게 줄어드는 것

모듈러 데이터센터를 가전제품처럼 현장에 가져와 전원만 연결하면 바로 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 전력망과 발전기, BESS, 냉각설비, BMS, 서버를 실제로 연결해야 합니다. 정전과 장비 고장 등 장애 상황을 가정한 시험도 현장에서 수행해야 합니다.

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운송 과정에서 장비가 손상되거나 공장과 현장의 설계가 맞지 않을 수도 있습니다. 전력과 냉각, 제어 시스템의 인터페이스가 일치하지 않으면 공장에서 절감한 시간을 현장에서 다시 소모하게 됩니다. 결국 모듈러 데이터센터의 성패는 개별 장비의 성능뿐 아니라 설계 표준화와 물류, 현장 조립, 시스템 통합 능력에 달려 있습니다.

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모두가 관심을 갖는, 모듈러 데이터센터

사업자별 모듈러 전략을 보자면 ⓐAWS, ⓑ메타, ⓒCrusoe, ⓓHut 8, ⓔ네비우스, ⓕCompass, ⓖQTS, ⓗAligned Data Centers가 모두 모듈러 데이터센터를 사용하고 있습니다.

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통합 OEM인 버티브의 가치가 높아진다

모듈러 전환의 가장 큰 수혜 기업은 단순한 전력/냉각 장비 공급업체가 아닙니다. 전력과 냉각, White Space, 현장 설치를 하나로 묶어 제공할 수 있는 통합 OEM과 시스템 인티그레이터가 더 큰 수혜를 받을 수 있습니다.

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SemiAnalysis가 대표적인 수혜 기업으로 꼽은 곳은 버티브입니다. 버티브는 전통적인 데이터센터 프로젝트에서 MW당 약 $3.5M의 콘텐츠를 공급했습니다. 모듈러 제품과 통합 서비스를 함께 제공하면 이를 최대 $7M/MW까지 늘릴 수 있습니다. 같은 데이터센터 용량이 건설되더라도 버티브가 공급하는 제품과 서비스의 범위가 넓어지면서 프로젝트당 매출 기회가 최대 두 배로 확대되는 구조입니다.

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모듈러 데이터센터 수혜 기업 리스트로는 버티브, 슈나이더 일렉트릭, 컴포트 시스템스, 콴타서비스, Sterling Infrastructure, Flex, 이튼, nVent, 지멘스, ABB, 모다인, 폭스콘, 제이콥스, EMCOR, MYR Group 등을 제시했습니다. 다만 이들 기업이 받는 절대적인 수혜와 전체 본업에서 데이터센터가 차지하는 비중은 구분해서 볼 필요가 있습니다. 데이터센터 관련 매출이 늘어도 기존 사업 규모가 훨씬 크다면 회사 전체 실적에 미치는 영향은 제한적일 수 있습니다.

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본업가치 대비 데이터센터 모듈러 전환의 수혜 비중까지 고려하면 실제 투자 수혜가 가장 크게 나타날 가능성이 있는 기업은 버티브, 주간전략보고에서 전해드렸던 컴포트 시스템스 정도입니다.

블룸에너지(BE)

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블룸에너지BE는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 24.3배입니다.

블룸에너지 2Q26 실적발표 : Phase 2 커뮤니티 수용성의 차이, 모든 하이퍼스케일러를 고객으로 품다 ⚡️

블룸에너지 1Q26 실적발표 : 매출 130% 성장과 마진 빅서프, AI 전력난 해결사⚡️의 일은 이제 시작

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블룸에너지 2Q26 Review

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수요-공급-경쟁역량 모두를 만족한 실적발표

블룸에너지 이번 2Q는 전체적으로 매우 좋았던 실적발표였습니다. 간단하게 정리하면 이렇습니다:

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미국의 모든 하이퍼스케일러와 12곳 이상의 네오클라우드/AI Labs/코로케이션 사업자로부터 기술 검증 및 승인을 마쳤습니다. 오라클이 첫 하이퍼스케일러 고객이었기 때문에 오라클과 연관된 기업으로 비춰지기 쉬우나, 하이퍼스케일러들의 니즈는 기존에 전력망 연결/가스터빈/왕복엔진을 통해서 가동하려고 했던 프로젝트가 제시간에 안될 경우(숙련공 부족, 납기 지연, 커뮤니티 수용성) 이를 대체하는 발전원으로 SOFC를 택할 가능성이 매우 높다는 것입니다. 따라서 이제부터는 미국의 AI DC BTM 프로젝트가 늘어날 때 수혜를 보는 포지션으로 볼 수 있습니다. Plug Power VP 인터뷰도 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다.

커뮤니티 수용성이 중요해지고 있습니다. FTM은 발전원이 지역사회로부터 멀리 있으니 문제가 안되는데, BTM은 발전원이 데이터센터 근처에 있습니다. 지역사회 입장에서는 당연히 문제를 삼을만 하긴 합니다. 이에 따라 가스터빈 및 왕복엔진을 통한 현장발전원의 경우 실제 프로젝트 시행을 하는 과정에서 지역주민들로부터 반발이 타 발전원 대비 셉니다. SOFC는 이에 좋은 대안이 되고 있습니다.

고객도 대폭 늘었지만 올해 수주하고 올해 출하하는 물량도 많아지고 있습니다. 원래는 특정 프로젝트에 임시로 SOFC를 쓰는 경우들이 많았는데 이제는 SOFC를 가스터빈과 왕복엔진급에 준하는 주류 현장발전원으로 보고, 다년간에 걸진 확정 주문이 들어오고 있다보니 수주잔고가 매출보다 더 빠른 속도로 증가하고 있습니다.

영업이익 레버리지도 좋습니다.

OPM이 17.1%까지 상승했습니다. 저가수주나 긴급납품으로 마진이 훼손되지 않고 있습니다. 생각해보면 SOFC는 가격이 그대로인데 가스터빈/왕복엔진은 엔진 기업들부터 숙련공 부족 등으로 인해서도 가격이 계속 높아지고 있습니다. 영업망도 크게 늘리지 않고 있어서 R&D와 생산만 늘려서 대응 중입니다. 덕분에 매출은 YoY 166%인데 영업비용은 YoY 48% 늘어서 영업이익 레버리지가 세게 나왔습니다. CY26 가이던스 자체도 2개 분기 연속 Raise 되는 과정 속에서 OPM과 EPS 추정치 상승세가 가파릅니다. 4Q25에는 CY26 $1.33~1.48이었는데 지금은 CY26 $2.55~2.85입니다. CY26에는 ~1.5GW를 판매하고 CY27에는 3.5GW로 보고 있어서 가파른 매출성장 및 영익 레버리지는 CY27 하반기까지 가파를 것으로 예상합니다.

생산 걱정은 하지 말라고 당부했습니다. 프리몬트 캐파는 5GW까지 확장 가능한데, 시설 내 동일한 공정과 동일한 설계로 반복 증설하는 구조라서 수요에 맞게 그때그때 빠르게 늘려서 생산할 수 있습니다. 표준화된 제품을 생산하기 때문에 학습곡선도 매우 빠릅니다. 공급망도 단일 공급업체나 특정 국가에 의존하지 않습니다. 핵심 부품은 멀티벤더가 기본이고 재고도 미리 확보해둔 것들이 있습니다. 스칸듐도 25GW 생산에 필요한 공급 가시성을 이미 확보하고 있어서 문제가 되지 않습니다. 운전자본 같은 경우나 최종 고객 입장에서의 현금흐름을 감안해서도 블룸에너지는 별도의 할인이나 영업 없이 SOFC를 판매하고, Brookfield나 AEP 등이 이를 인수하여 최종 데이터센터 고객에게 전력을 공급하는 구조입니다.

미국 데이터센터 수요 전망 2029년까지 118GW로 상향

JP모건의 데이터센터 채널 체크에 따르면 데이터센터 용량 계약 수요는 여전히 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 미국 데이터센터 수요 전망은 2029년까지 118GW로 상향됐습니다. 2H25 당시 전망했던 77GW보다 41GW 늘어난 수치입니다. 최근 신규 프로젝트 파이프라인이 빠르게 확대되고 있다는 점을 반영했습니다.

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그럼에도 데이터센터 용량 전망은 AI 컴퓨팅 수요에 비하면 여전히 낮습니다.

AI 서버와 AI 칩 수요를 전력 용량으로 환산하면 2029년 말까지 약 160GW의 데이터센터 수요가 필요한 것으로 추정됩니다. 현재 데이터센터 프로젝트 파이프라인은 크게 증가했지만 AI 서버와 칩 수요를 모두 수용할 만큼 충분한 전력과 시설이 확보된 것은 아닙니다. AI 컴퓨팅 수요가 데이터센터의 실제 공급능력보다 계속 앞서가는 구조입니다.

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전력 확보 병목은 꾸준하다

전력망을 통해 전기를 공급받는 FTM 방식은 변전소, 송전망, 발전소 증설이 필요합니다. 프로젝트 승인과 실제 전력 공급까지 수년이 걸릴 수 있어 AI 데이터센터의 빠른 건설 속도를 따라가기 어렵습니다. SemiAnalysis는 미국 전력망이 데이터센터에 추가로 공급할 수 있는 전력이 연간 약 15GW 수준에 그칠 것으로 추정합니다. 미국 데이터센터 수요가 매년 이를 넘어선다면 초과분은 데이터센터 부지 안이나 인근에서 직접 전력을 생산하는 BTM 방식으로 충당해야 합니다.

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따라서 CY27에서 CY28로 갈수록 전체 데이터센터 프로젝트에서 BTM이 차지하는 비중이 빠르게 증가할 가능성이 높습니다. 가스터빈과 왕복엔진, SOFC, BESS 등 현장발전원의 중요성도 함께 커지는 구조입니다.

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ERCOT 전력 접속 요청은 434GW까지 증가

텍사스 ERCOT에 제안된 대형 전력 수요 프로젝트의 총 용량은 434GW에 달합니다. 이는 데이터센터만 포함한 수치가 아닙니다. 반도체와 제조업, 수소, 석유화학 등 다양한 C&I 프로젝트가 함께 포함돼 있습니다. 그럼에도 434GW는 텍사스의 최대 피크 전력 수요의 약 5.1배에 해당할 정도로 큰 규모입니다. 모든 프로젝트가 실제 착공되지는 않더라도 향후 텍사스 전력 수요가 구조적으로 증가할 가능성이 높다는 점은 분명합니다.

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현재 진행 단계별로 보면 약 134GW가 전력 공급과 관련된 계약을 체결 → 39GW가 착공 승인을 받았으며 → 약 11GW가 실제 건설에 들어갔습니다.

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전력 접속 대기열에는 동일한 프로젝트가 여러 부지를 동시에 검토하거나 실제 전력 공급 가능성을 확인하기 위해 선제적으로 등록한 수요가 포함될 수 있습니다.

자금조달과 고객 확보, 토지, 송전망 연결, 인허가 문제로 중단되는 프로젝트도 많습니다. 다만 절대적인 파이프라인 규모가 워낙 크기 때문에 일부 프로젝트가 취소되더라도 텍사스의 전력 수요와 공급능력은 향후 수년간 가파르게 증가할 가능성이 높습니다.

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데이터센터 프로젝트 취소도 빠르게 증가

데이터센터 건설이 확대되면서 지역과 주 차원의 커뮤니티 반발도 강해지고 있습니다. 2026년 6월까지 지역사회의 반대나 인허가 문제로 취소된 데이터센터 프로젝트 수는 2025년 연간 취소 건수를 이미 넘어섰습니다.

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데이터센터 파이프라인과 전력 접속 대기열이 계속 증가하는 동시에 실제 프로젝트 취소도 함께 늘어나고 있는 것입니다. 지역주민은 데이터센터가 사용하는 막대한 전력과 물, 소음, 발전기 배출가스, 토지 이용, 전기요금 상승 가능성을 문제로 제기하고 있습니다.

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커뮤니티 수용성이 새로운 현장발전원 경쟁력으로 부상

과거 데이터센터 개발사는 토지, 전력, 광섬유 연결, 세제 혜택을 중심으로 부지를 선택했습니다. 앞으로는 해당 지역에서 프로젝트가 주민과 지방정부의 지지를 받을 수 있는지도 중요한 부지 선정 기준이 될 가능성이 높습니다. 전력과 물 사용량을 줄이고 소음과 배출가스를 최소화하는 설계가 필요합니다.

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현장발전을 사용한다면 가스터빈/왕복엔진/SOFC 등 발전원별 커뮤니티 수용성도 프로젝트의 착공 시점에 직접적인 영향을 줄 수 있고, 지역 내 일자리와 세수를 명확히 제시하고 전력망 증설 비용을 데이터센터 사업자가 부담하는 구조도 중요해질 수 있습니다.

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이 과정에서 블룸에너지의 가치제안이 점점 더 강해지는 국면으로 보고 있습니다.

마이크론(MU)

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마이크론MU는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 4.61배(FY27 PER 4.88배/EPS $170)입니다.

마이크론 2Q26 실적발표 : 이제 메모리는 찍기도 전에 팔린다

추론의 시대, 핵심이 된 메모리 #2 : Agentic AI의 시대, NAND가 중요한 이유 'DualPath'

추론의 시대, 핵심이 된 메모리 : 메모리 쇼티지를 떠받치고 있는 힘

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Memory Channel Check 모음

먼저, Citi 메모리 업데이트 콜을 정리해보면:

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최근 센티 악화 배경으로는 ⓐNAND 채널 재고 증가, ⓑKimi-K3의 KV Cache 압축 및 효율화에 따른 수요 우려, ⓒCXMT발 공급 증가 우려, ⓓLTA가 실적 업사이드를 제한할 수 있다는 우려를 꼽았습니다. 그러나 이 모든 우려는 현 시점에서 맞지 않으며 우려할 요인이 아님을 업데이트하는 콜이었습니다.

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NAND 채널 재고 증가 : 공급사 NAND 재고는 2.6주로 정상 수준이던 5주를 크게 밑도는 타이트한 레벨이며, 채널재고도 전반적으로 5주 수준이지만, 중국 일부 채널에서 10주가 넘는다는 얘기는 eSSD가 아닌 스마트폰/PC용 Consumer NAND에 국한된 문제라고 설명했습니다. 중국 스마트폰 NAND 수요 부진은 제조사들이 DRAM을 충분히 확보하지 못해서 생기는 부진이었습니다. 이러한 소비자 NAND 수요 약세는 이미 알려진 내용이며 KV Cache offloading 및 Agentic AI 추론용 NAND 수요, QLC SSD 수요가 이를 상쇄할 수 있을 것으로 보았습니다.

데이터센터가 NAND의 최대 수요처가 되며, CY27에는 서버 비중이 전체 NAND 소비의 50%를 크게 상회할 것으로 전망했습니다. Vera Rubin향 eSSD 수요가 상당한 NAND 수요를 만들 것이라는 점에서 강세 뷰를 유지했습니다. 샌디스크는 이미 $6B 규모의 자사주 매입을 밝힌 상태에서 이에 더해 8월 중순 Investor Day에서 추가적인 주주환원 내용을 밝힐 것으로 기대했습니다.

LTA 출하 비중은 2H26~1Q27쯤에 50%에 도달할 것으로 전망했습니다.

최근 메모리 매도세는 TrendForce가 DRAM 쇼티지가 심화되고 NAND는 쇼티지가 완화될 것이라는 다이버전스를 주장하면서 심화됐고 → CXMT IPO와 중국 Immersion DUV 뉴스라 기름을 부었던 상태인데, 씨티는 TrendForce 시각에 동의하지 않으며 오히려 CY27 NAND 시장이 DRAM보다 훨씬 더 타이트할 것이라 반박했습니다.

현재 NAND Spot 가격 약세는 2026년 3월 DRAM의 상황과 같은 현상으로 가격 급등 이후 중국 안드로이드 공급망의 소화 과정에서 생기는 것으로 봤습니다.

그 이후에는 DRAM 가격처럼 조정 후 신고가를 기록할 가능성이 높다는 뷰입니다.

중국 관련으로는 CXMT와 YMTC의 50% 캐파 증설은 시계열을 고려하면 글로벌 피어와 유사한 수준이며, SKH 용인 팹이 2027년 2월 오픈 → SEC P5 팹이 2027년 10~12월 오픈 예정이나 실제 공급 기여는 리드타임을 감안하면 2H27부터 시작될 것이라 신규 캐파 추가에도 불구하고 공급상태는 CY27 말까지 타이트한 상태를 유지할 것으로 전망했습니다.

추가로 몇 가지 메모리 채널 체크를 정리해보면:

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UBS - ⓐ메모리 쇼티지는 CY28까지 지속될 것으로 예상했으며 Agentic AI가 HBM을 넘어서서 필요로 하는 메모리 영역의 크기만큼 CPU용 DDR5/LPDDR5, KV Cache 및 스토리지용 NAND Flash 수요가 성장하고 있다고 짚었습니다. ⓑDRAM bit demand는 CY26 YoY 22% → CY27 YoY 36%로 커지며, NAND demand도 CY26 YoY 20% → CY27 YoY 23%로 커진다고 전망했습니다. ⓒ왜 CY27 DRAM 공급이 더 타이트해지느냐를 정리하자면 CY27 증분 DRAM 웨이퍼 용량 거의 전부가 HBM4에 쓰이기 때문입니다. 그리고 NAND는 중국 외 지역에서는 새로운 NAND 용량이 추가되지 않기 때문에 공급이 수요를 따라가지 못하는 환경이 지속될 것으로 추정했습니다. ⓓ가격 상승이 완만해지고 병목이 다소 해소되는 시점으로는 NAND는 2H27, DRAM은 2H28으로 잡았습니다.

GS - ⓐDRAM 가격은 지속적인 공급부족으로 인해 3Q26, 4Q26에 모두 견고한 두 자릿수 QoQ 성장률을 보일 것으로 예상했습니다. ⓑHBM 가격은 SEC 기준 YoY 87% 상승할 것으로 예상해서 컨센 YoY 52%를 상회할 것으로 전망했습니다. ⓒ위 UBS의 세 번째 코멘트와 비슷하게 전체 bit supply는 CY27에 DRAM을 HBM4로 바꾸는 비율이 높아지다보니 CY26보다 CY27의 DRAM 수급이 더욱 타이트해질 것으로 예상됩니다. ⓓ중국 메모리 공급업체들은 생산 수율, 기술 수준, 고속 작동 시 제품 신뢰성에서 큰 격차가 있기 때문에 단기~중기적으로 제한적인 위협만 있을 것이라고 봤습니다.

ⓔ기존 본딩 기술을 어렵게 만드는 DRAM die 적층이 많아지더라도, 하이브리드 본딩의 대량생산 시 수율을 높이는 데는 상당한 시간이 소요될 것이므로 중간 단계로서 플럭스리스 본더를 채택할 것으로 봤습니다.

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메모리 실적발표 : SKH & SEC 2Q26 Review

SKH와 SEC 2Q26 실적발표 모두 펀더멘탈로는 좋았습니다:

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SKH - KIS 리포트를 통해서 정리해봅니다:

2Q26 SKH이 매출 79.3조원에 영익 60.5조원으로 영익 컨센 64.7조원을 하회했으나, 이는 2Q26에 DRAM 출하 시점의 이연에 따른 것으로 오히려 3Q26 실적 개선 요인이 될 뿐이라는 의견입니다. 이에 3Q26 DRAM 가격 상승률은 컨센 QoQ 10~15%를 웃도는 QoQ 20%가 될 것으로 전망치를 상향했습니다.

하반기 1c nm 기반 SOCAMM2 출하를 늘리면서 영익 추정치는 CY26 270조원 → CY27 418조원으로 각각 10%, 11% 상향했습니다. 이 값은 2Q26 실발 직전의 어닝 추정치 '하향 전의 추정치'에 비해서 더 높인 규모라 흥미로웠습니다. 3Q26부터는 HBM4 양산 출하가 반영되며 HBM 가격 상승효과까지 더해질 것입니다.

고객들은 출하를 앞당겨줄 것을 요청하면서 생산 물량이 즉시 출하되는 상태가 유지되고 있고, 메모리 공급사, 유통사, 고객사 모두 안전재고를 확보하지 못하고 있는 상태이므로 CY2H26과 CY27로 갈수록 공급 부족은 더욱 심화될 것으로 전제했습니다. 펀더멘탈은 여전히 좋습니다.

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SEC - 컨콜에서 중요한 내용이 많았습니다:

신규 팹 건설부터 웨이퍼 생산까지 3년 6개월의 리드타임을 감안하면 28년까지는 큰 폭의 공급 확대를 기대하기 어려우며, 수요 상황을 감안할 경우 올해의 미충족 수요가 내년으로 이연되기 때문에 추가 공급 부담은 더욱 강해질 것으로 전망했습니다.

HBM에 대해서는 수익성 차이와는 별개로 균형적인 공급 믹스를 유지하겠다는 전략이며 HBM4는 Rubin 출하 속도에 맞춰서 출하량을 늘리는 중입니다. 2H26부터 HBM4 매출이 전체 HBM 매출의 60%를 차지할 것으로 봤습니다.

고객사 동향은 거의 모든 고객들이 LTA를 요청하고 있어 주어진 캐파 내에서 다 대응할 수 없는 상태입니다. 공급 유연성 확보 측면에서 전체 캐파의 60~70% 수준에서 LTA를 맺을 것을 계획 중이나 이미 계약완료됐던 고객들까지도 추가적인 증량을 요청하고 있는 상황이며, Non-LTA 고객들도 DRAM과 NAND 모두 추가 공급을 요청 중입니다.

LTA 구조는 5년 LTA가 기본이며 매년 롤링 형태로 진행할 것이고 Top 5 고객과는 계약을 모두 마쳤으며 AI 수요 관련 5개 고객과도 협상을 진행 중입니다. LTA는 기존 전략대로 특정 고객에 편중하지 않는 포트폴리오 전략을 반영 중입니다. 5개년 중장기 롤링 계약 구조를 정착시켜 메모리 사업 구조를 선수주-후출하 구조로 정착시키겠다는 전략입니다. LTA 구속력을 높이기 위해서 예치금 성격의 선수금을 상당 규모로 계약에 포함했습니다.

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BofA, SEC 콜에서 말하지 않은 디테일들

SEC 실적발표 이후 BofA 애널리스트가 채널 체크를 진행해봤을 때, SEC의 LTA는 메모리 공급업체 친화적으로 구성되어 있다고 확인해줬습니다. 예를 들어 QoQ 가격 변동 레인지를 구성할 때 가격 하락은 QoQ -5%까지만 적용 가능하지만 가격 상승은 QoQ 10~20%까지 허용되는 구조입니다. 장기 공급계약이라고 해서 1H26 가격으로 고정하는 것이 아니냐는 우려가 있기 때문에 가격상승 룸이 꽤나 높다는 게 좋습니다.

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*BofA에 따르면, NAND는 계약가격이 현물가격보다 '앞서서' 상승하고 있는 상태

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Digitimes, CY27 DRAM/HBM 용량 매진

디지타임스의 업계 체크에 따르면 메모리 공급업체들은 이미 CY27 한 해 전체 DRAM/HBM 생산능력에 대한 협상을 완료했으며, SEC/SKH/MU의 생산 용량이 예정보다 일찍 매진됐다고 말했습니다. NAND도 수요가 매우 높지만 DRAM보다는 판매되는 속도가 '비교적' 느리기에 8월 말 이전에 생산능력이 모두 소진될 것으로 예상했습니다.

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DRAM/HBM 용량 배분은 CY26에 비해서는 더 질서정연해졌으나, 여전히 많은 기업들이 용량을 충분히 배정받지 못한 상태입니다.

제조업체들이 실제 공급할 수 있는 생산 능력은 당초 예상치의 60~70%에 불과한 상태이며, 메모리 3사가 미국 CSP들과 AI Labs향 서버 제품 출하에 우선순위를 두면서 기존 Consumer 사업부향 출하는 물량이 CY26 대비 크게 적어질 것으로 예상했습니다.

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NAND쪽 플레이어별로 보자면,

SEC/MU/SNDK는 이미 1년치 NAND 생산물량을 모두 판매했고

Kioxia/SKH는 8월 말까지 현재 진행 중인 계약을 모두 확정지을 것으로 예상했습니다.

샌디스크(SNDK)

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샌디스크SNDK는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 4.29배(Bernstein Bull $300)입니다.

샌디스크 1Q26 코멘트 / 주간전략보고 : 투자의 생각 (5월 4일~5월 8일)

추론의 시대, 핵심이 된 메모리 #2 : Agentic AI의 시대, NAND가 중요한 이유 'DualPath'

추론의 시대, 핵심이 된 메모리 : 메모리 쇼티지를 떠받치고 있는 힘

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Kioxia 실적발표 : ASP QoQ 70% 상승, 출하 지연 이슈

키옥시아 실적발표 내용은 좋았습니다. 가이던스는 상회했는데 컨센에는 약간 하회했습니다만, NAND 업황에는 문제가 없음을 확인한 분기였습니다. 이번 매출은 QoQ 76.2%, EPS도 QoQ 106% 상승했습니다.

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매출을 나눠보면 2Q26 ASP가 QoQ 70% 상승하며 가격 상승이 견인한 분기입니다. 출하량은 QoQ 4~5% 컨센 대비 0.4%라 낮았는데, 키옥시아 경영진은 이것이 분기 말로 출하가 예정됐던 물량의 출하 지연 이슈 때문에 발생했던 것이라고 말했습니다. 그렇게 보자면 연간 가이던스로는 하반기가 더 좋게 나오는 구조입니다.

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영업이익도 컨센 대비 700억 엔(컨센 대비 4.7%) 정도 하회했는데, 매출인식 지연 효과가 510억 엔 + 소송 충당금이 366억 엔 + 주가 상승으로 인한 주식보상비용이 194억 엔 + 임직원 특별보상 충당금 분기 125억 엔을 감안하면 1195억 엔 만큼이 설명되므로 컨센서스 대비 문제가 없습니다.

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가이던스는 3Q26 매출 QoQ 35% 증가를 예상했으며, ASP 상승이 매출 성장에 가장 크게 기여할 것이라고 전망했습니다.

대략 하반기 NAND ASP도 긍정적인 수준입니다.

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NAND 업황 기대는 유효

엔비디아가 Vera Rubin Pod에서 Context Memory Storage를 KV Cache Offloading 계층으로 적극 도입할는 방향, 메모리 3사의 소극적인 NAND 증설, YMTC의 생산장비 국산화가 계획대비 더딘 상태가 이어지고 있으므로 NAND 업황과 장기적인 수요-공급 밸런스는 현 상태를 유지할 것으로 전망합니다.

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키옥시아도 장기 수요 가시성을 높이기 위해 하이퍼스케일러들과 LTA를 추진하고 있으며, CY28까지 LTA 출하물량 50% 달성을 목표로 순항하고 있다고 말했습니다.

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그 외로는 ⓐ3대 1 주식분할과 ⓑ8000억 엔 자사주매입도 발표했습니다:

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3대 1 주식분할 : 10월 1일을 기준으로 발행주식 수가 5억 4802만 주 → 16억 4405만 주로 변경될 예정입니다. 100주단위로 매매하게 되어 있는데 100주단위 매매대금이 크게 줄어드는 효과입니다.

8000억 엔 자사주매입 : 주주환원의 시작으로, 8월 3일~10월 30일까지 세 달에 걸쳐서 8000억 엔 규모의 자사주를 매입한다고 발표했습니다. 대략 발행주식의 3% 정도입니다. 매입 상한선은 3000만 주로 정했기에 주가가 하락할 경우에는 최대 5.5% 정도를 매입하게 됩니다. 배당은 현재 주고 있지 않으나, 지금은 주가가 하락해서 배당보다 자사주매입이 유리하기 때문에 그렇게 택했을 뿐 하반기에 배당 개시를 검토하고 있는 상태라고 말했습니다.

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SKH-SNDK, HBF 첫 표준 규격 공개

SKH는 샌디스크와 함께 차세대 AI 메모리 기술인 HBF(High Bandwidth Flash)의 첫 표준 규격을 공개했습니다. 이번 규격은 8월 4일부터 6일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 FMS(Future of Memory and Storage) 2026 개막에 맞춰 발표됐습니다. 지난해 8월 양사가 HBF 표준화 협력을 시작한 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 출범한 지 6개월 만에 내놓은 첫 번째 결과물입니다.

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HBF, HBM과 SSD 사이에 들어가는 새로운 메모리 계층

HBF는 HBM과 SSD 사이에 위치하는 새로운 메모리 계층입니다. HBM은 대역폭이 매우 높지만 용량이 제한적이고 가격이 비쌉니다. 반대로 NAND 기반 SSD는 대용량 데이터를 비교적 저렴하게 저장할 수 있지만 GPU와 데이터를 주고받는 속도는 HBM보다 느립니다.

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HBF는 NAND를 기반으로 용량을 크게 확보하면서도 기존 SSD보다 훨씬 높은 대역폭을 제공하는 것을 목표로 합니다. AI 추론이 확대되면서 모델 가중치와 KV Cache, 임베딩, 데이터셋 등 GPU 가까이에 저장해야 하는 데이터가 빠르게 증가하고 있습니다. 모든 데이터를 HBM에 올리기에는 용량과 비용 부담이 크기 때문에 HBM과 SSD 사이를 연결할 새로운 메모리 계층이 필요해지고 있습니다.

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HBF는 자주 사용하는 데이터는 HBM에 두고 상대적으로 사용 빈도가 낮지만 빠르게 불러와야 하는 데이터는 HBF에 저장하는 계층형 메모리 구조를 구현하기 위한 제품입니다.

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최대 용량 512GB, 대역폭은 최대 3.0TB/s

이번에 공개한 HBF 표준은 NAND 다이를 8단과 16단으로 쌓는 두 가지 Stack 구성을 기준으로 합니다. 최대 용량은 512GB로 정의했습니다. 대역폭은 성능에 따라 Grade 1~3으로 구분하며 약 0.4TB/s에서 최대 3.0TB/s까지 지원합니다. HBF 한 개로 HBM보다 훨씬 큰 용량을 확보하면서 고성능 등급에서는 TB/s 단위의 대역폭을 제공하도록 설계한 것입니다.

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표준에는 ⓐHBF와 프로세서를 연결하는 인터페이스와 전기적 특성, ⓑHBF Die Stack의 공정 신뢰성과 패키징 가이드, ⓒ데이터 입출력을 위한 소프트웨어 사용 지침 등이 함께 정의됐습니다.

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개방성 #1 - UCIe를 채택해 GPU와 CPU에 유연하게 연결

HBF와 GPU-CPU를 연결하는 방식으로는 UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)를 채택했습니다. UCIe는 서로 다른 반도체 Chiplet을 고속으로 연결하기 위한 개방형 인터페이스입니다. HBF에 특정 GPU나 CPU 업체의 독자 인터페이스를 적용하는 대신 업계 표준인 UCIe를 사용한 것입니다.

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이를 통해 HBF를 다양한 GPU, CPU, AI Accelerator에 연결할 수 있는 기반을 마련했습니다. HBF가 실제 시장에서 확산되려면 메모리 업체뿐 아니라 프로세서 업체와 패키징 업체, 시스템 업체, 소프트웨어 업체가 동일한 규격을 사용해야 합니다. UCIe 채택은 HBF가 특정 고객을 위한 전용 제품이 아니라 범용 AI 메모리 생태계로 확장되기 위한 선택입니다.

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개방성 #2 - OCP를 통해 산업 표준으로 정의

이번 규격은 세계 최대 개방형 데이터센터 기술 협력체인 OCP(Open Compute Project)를 통해 공개됐습니다. SKH와 샌디스크만 사용하는 독자 규격으로 남겨두지 않고 다른 메모리, 프로세서, 시스템 업체도 함께 활용할 수 있는 개방형 표준으로 만든 것입니다. 현재 HBF 컨소시엄에는 구글과 텐스토렌트도 참여하고 있습니다.

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구글이 초기 단계부터 참여한다는 것은 HBF가 메모리 업체만의 기술 제안에 그치지 않고 시스템 아키텍처 차원에서 검증되고 있다는 의미라서 좋았습니다. 물론 앞으로 칩 메이커들이 채택하고, 공급망이 준비되고, 소프트웨어와 고객 인증까지 거쳐야 실제 매출에 기여하겠지만 현재로서는 CY28~29 기여 시작을 목표로 순항 중입니다.

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Agentic AI가 HBF를 부른다

Agentic AI가 확대되면 AI가 단순한 질문과 답변을 넘어 장시간 업무를 수행하게 됩니다. 대화 기록과 작업 상태, 외부 도구의 결과, KV Cache 등 지속적으로 저장하고 다시 불러와야 하는 데이터도 크게 증가합니다. 모든 데이터를 HBM에 저장하면 비용과 용량 측면에서 비효율적입니다. 반대로 SSD에만 저장하면 데이터 이동 속도가 느려 GPU가 기다리는 시간이 길어질 수 있습니다.

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따라서 서로 다른 성능과 용량을 가진 HBM, HBF, SSD를 하나의 시스템처럼 연결하는 Tiered Memory 구조가 필요해집니다. SKH가 HBF를 '메모리와 스토리지의 경계를 확장하는 기술'이라고 설명하는 이유입니다.

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구글-SKH-SNDK의 Memory Wall 돌파 계획

8월 6일에는 SKH-구글 딥마인드-샌디스크가 <Breaking the Memory Wall with High Bandwidth Flash(HBF로 메모리 월을 넘다)>를 주제로 패널 토의를 진행합니다.

가속기 연산 능력은 빠르게 개선되지만, 데이터를 공급하는 메모리의 용량과 대역폭이 이를 충분히 따라가지 못하는 현상을 Memory Wall이라고 부릅니다.

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GPU의 연산능력이 높아져도 필요한 데이터를 제시간에 전달하지 못하면 GPU 활용률이 낮아집니다. 결과적으로 시스템 전력과 CapEx를 투입하고도 기대한 만큼의 AI 성능을 얻지 못할 수 있습니다. HBF는 HBM 용량을 무작정 늘리는 대신 대용량 NAND를 프로세서 가까이에 배치해 이러한 병목을 줄이려는 접근입니다.

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구글 딥마인드가 논의에 참여한다는 점은 HBF가 단순한 NAND 신제품이 아니라 AI 모델과 시스템 전반의 메모리 구조를 다시 설계하는 기술로 검토되고 있음을 보여줍니다.

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샌디스크 입장에서는 eSSD보다 높은 부가가치를 가진 새로운 NAND 수요처를 확보할 수 있게 되는 것이고, 기술적으로도 타사들에 비해서 앞서가게 되는 효과입니다. 앞으로 넘어야 할 것들이 많긴 하지만, HBF가 산업 표준화를 목표로 차근차근 나가고 있다는 것, 구글 딥마인드가 초기 검증 파트너로 함께하고 있다는 것이 좋습니다.

셈텍(SMTC)

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셈텍SMTC는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 25.3배(CY27 EPS $4.7)입니다.

셈텍(SMTC) 기업분석 : 미디어텍 TPU와 함께 성장할 기업, 'DSP를 지우는 자'

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미디어텍의 구글 TPU 점유율이 높아질 것

미디어텍의 CY2Q26 실적발표가 끝났습니다. 셈텍에게는 긍정적이었습니다.

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GF증권의 추정치를 정리해보면:

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CY26 ASIC 매출 전망치를 "$2B 미만"에서 → "$2B 초과"로 상향했습니다.

CY27 ASIC 점유율 목표를 10~15% → 15~20%로 상향했습니다.

Zebrafish(TPU v8t) 양산 출하 시점이 Sunfish(TPU v8i)보다 2~3개월 빠를 것으로 추정됩니다.

Triggerfish(TPU v9)가 CY28 더 큰 SRAM으로 더 높은 추론 칩 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

SpaceX가 두 번째 데이터센터 ASIC 고객일 가능성이 높습니다.

미디어텍의 Icefish(TPU v10)이 현재 진행 중인 구글 TPU 프로젝트 중 유일한 것으로 추정됩니다.

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컨콜 中 448G SerDes IP 정상 진행 중

컨콜 중 미디어텍의 448G SerDes IP 검증이 매우 잘 진행되고 있으며(really going well) CY2H27쯤 준비될 것이라고 말했습니다. 셈텍 입장에서는 미디어텍 TPU 출하비중이 늘어날 때 CopperEdge에서 ACC와 온보드 선형 이퀄라이저 양쪽에서 수혜를 보게 되므로 가장 기대하는 시나리오입니다.

루멘텀(LITE), 비아비(VIAV), 옵토일렉트릭(AAOI)

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루멘텀LITE은 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 25.1배입니다.

루멘텀 1Q26 실적발표 : 3Q OCS, 4Q CPO, 차례로 점화를 기다리는 고성능 엔진들

'빛💡'의 시대 : 광학 밸류체인 한 눈에 보기

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비아비VIAV는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 18.9배입니다.

비아비 솔루션스 1Q26 실적발표 : 본격 개화하는 빛의 시대, 물만난 테스트 수요

'빛💡'의 시대 : 광학 밸류체인 한 눈에 보기

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옵토일렉트로닉스AAOI는 Overweight을 유지합니다.

'빛💡'의 시대 : 광학 밸류체인 한 눈에 보기

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로이터, 중국산 광학 장비 수입 금지 법안 검토 중

트럼프 행정부가 미국 데이터센터에 중국산 광트랜시버 수입을 금지하는 방안을 검토 중이란 보도입니다. FCC가 실제로 법안을 준비하고 있는 것은 맞아서 완전한 루머는 아닙니다. 실제 시행된다면 루멘텀, 비아비, 옵토일렉트릭, 셈텍 등 인터커넥트 전반에게 매우 좋은 소식입니다. 수요는 같은데 공급이 중국산을 못 사는 쪽으로 제한될 여지가 있기 때문입니다.

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현재 FCC는 데이터센터 내에서 광섬유 케이블을 통해 데이터를 전송하는 중국산 광트랜시버 수입 금지 조치를 마련하고 있습니다. 제한 조치를 수정하거나 보류할 가능성이 아직 남아있지만, 중국의 기술이 미국 AI 데이터센터 공급망에 깊숙이 침투하기 전에 이를 제한하려는 시도의 일환으로 보고 준비 중입니다. FCC는 이전에 중국산 드론, 라우터, 로봇, 인버터에도 유사한 규제를 해왔습니다.

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만약 이를 금할 경우 세계 최대 데이터센터 송수신기 판매업체인 Zhongji Innolight에 타격을 줄 가능성이 높습니다. 이노라이트는 매출의 90%를 중국 외 지역에서 창출하고 있기 때문입니다.

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루멘텀 CEO "InP 레이저 쇼티지가 메모리보다 심각하다"

루멘텀의 마이클 헐스턴 CEO는 RAISE Summit 2026에서 "AI용 InP 레이저 공급 부족이 메모리보다 더 심각한 병목이 될 수 있다"고 밝혔습니다. "엔비디아가 비교적 이른 시점에 루멘텀과 코히런트에 총 $2B를 투자한 것도 향후 광통신 부품 공급을 선제적으로 확보하기 위한 결정이었다"는 설명입니다. 루멘텀은 현재 5개의 서로 다른 InP Wafer Fab을 가동하고 있지만, 그럼에도 모든 생산능력을 최대한 활용하더라도 수요를 충족하기 어려울 정도로 강한 공급 부족을 겪고 있다고 밝혔습니다.

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엔비디아/브로드컴의 CPO 스위치 초기 양산단계 진입

TrendForce에 따르면 엔비디아와 브로드컴이 CPO 스위치의 초기 양산과 제한적 출하를 시작했습니다. 엔비디아는 Scale-out 네트워크용 Spectrum-6 CPO 스위치를 일부 파트너사에 출하하고 있습니다. 브로드컴 역시 51.2T Bailly CPO 스위치의 제한적인 출하를 이어가고 있습니다. 아직 본격적인 대량 보급 단계라기보다는 주요 고객을 대상으로 생산량을 점진적으로 확대하는 초기 양산 구간입니다.

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공급을 점점 늘리고는 있지만, 대량생산에서 중요한 포인트들이 세 가지 꼽힙니다:

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광학 엔진 : 레이저, 변조기, 광검출기 등 각종 부품들을 고도로 복잡한 모듈로 통합한 광 엔진이 중요한데, 생산 수율도 높아야 하고 열 관리가 필수적이기 때문에 대량생산을 할 수 있는 업체는 소수로 제한됩니다. 현재로서는 루멘텀과 코히런트 정도가 꼽힙니다.

실리콘 포토닉스 : 웨이퍼 제조와 첨단 패키징을 통해 매우 높은 수준의 정밀도와 신뢰성을 달성할 수 있는 기업들이 몇몇 있고

첨단 패키징 : CPO 스위치가 COUPE 같은 기술에 점점 더 의존하다보니, AI 칩과 동일한 2.5D/3D 패키징 CoWoS 자원을 놓고 경쟁해야 하므로 제한된 공급 하에서 늘어날 것으로 전망했습니다.

제한된 공급 하에서의 성장이란 지금의 AI 가속기들과 비슷하단 의미입니다.

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엔비디아 SVP와 모건스탠리도, "CPO 지연은 없다"

최근 엔비디아의 네트워킹 담당 SVP인 길라드 샤이너와 모건스탠리 애널리스트도 엔비디아의 CPO 지연이 없음을 확인해줬습니다. CPO도 추진력을 얻고 있지만 하이퍼스케일러들의 NPO 또한 매우 강하게 추진력을 얻고 있음을 감안하면, 양쪽 모두의 수혜를 입을 수 있는 포지션으로서 루멘텀 UHP Laser/ELS 모듈의 가치가 높아지는 구간으로 보고 있습니다.

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InP 웨이퍼 기판 병목도 다소 해소 중

루멘텀과 AXTI가 InP 웨이퍼 기판 장기 공급계약을 맺었습니다. 코히런트에 이어 루멘텀과도 향후 몇 년간의 LTA 계약을 체결한 것입니다. 해당 계약조건에 따라 AXT는 계약 체결일부터 2031년 12월 31일까지 기간 동안 매년 최소 InP 구매량을 확보하기로 합의했으며, 향후 필요할 추가 생산능력 확충도 지원하기로 합의했습니다. 생산능력 확보의 대가로 LITE는 AXT에 계약 체결 후 30영업일 내에 $43.5M의 초기 보증금을 지급하고 2028년 중 지급시기 및 조건이 추후 결정되면 두 번째 보증금으로 $43.5M를 지급하기로 합의했습니다. 해당 보증금은 금액이 소진되기 전까지 제품 구매 시 출하 크레딧으로 적용됩니다.

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노무라가 강조하는 광학의 시대

노무라의 광학 리포트를 정리해보면:

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글로벌 데이터센터 광 트랜시버 시장은 CY26 $47.7B → CY28 $144.2B까지 74% CAGR로 급성장할 것으로 예상했습니다. 800G 트랜시버 출하량은 CY26 3,380만 개 → CY27 5,500만 개 → CY28 7,800만 개로 예상했습니다. 1.6T 트랜시버 출하량은 CY26 2,610만 개 → CY27 7,150만 개 → CY28 1억 2,600만 개로 예상했습니다. 2.4T/3.2T 같은 경우는 초기 출하가 각각 CY27/CY28에 있을 것으로 예상했으며 CY28 기준 2.4T는 500만 개, 3.2T는 200만 개에 달할 것으로 예상했습니다.

산업이 NPO와 CPO로 흘러가면서, CY27~CY28 본격적으로 NPO/CPO 공급이 시작될 것이며 UHP Laser에 대한 본격적인 수요가 업계에서 증분으로 더해질 것으로 예상했습니다.

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개인적으로 이 과정에서 생각해보면 여러 기업들을 보더라도 수혜 가시성을 생각할 때 인터커넥트 섹터 내에서는 루멘텀, 비아비, 옵토일렉트로닉스를 Overweight로 보는 생각은 여전히 같습니다. 또한 구리와 광학 인터커넥트와 무관하게 DSP와 리타이머 등 디지털 부품을 제거하는 것으로 전력소모와 Latency를 잡겠다는 흐름에서 수혜를 보는 인터커넥트 섹터 내 포지션으로는 셈텍을 계속해서 좋게 보고 있습니다.

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옵토일렉트로닉스 같은 경우는 자료를 통해서 전해드렸던 것처럼 수요-공급 가시성과 관련이 있기 때문에 밸류에이션은 Base Case 기준 실발 후 업데이트 예정입니다.

CY28 물량까지 LTA 완료

HDD 대표기업, Mozaic 3/4/5로 넘어가는 중 (2Q26 실적발표)

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씨게이트 Seagate Technology : HDD 대표기업 체크

7월 28일에는 씨게이트의 2Q26 실적발표가 있었습니다.

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향후 12개월 매출성장률 YoY 37% 전망

씨게이트의 Fiscal Year는 지금이 FY4Q26입니다. FY27는 CY3Q26부터란 의미입니다. 이제 새로운 회계연도이기 때문에 성장률을 어떻게 제시할 것인가가 중요한 요소였는데 매출성장률을 YoY 37%로 전망했습니다. Non-GAAP 영업이익률 역시 50% 안팎에 이를 것으로 예상했습니다. 단순히 출하량이 증가하는 것을 넘어 고용량 제품 비중 확대와 가격 인상이 동시에 실적을 끌어올리는 구조입니다.

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CY27까지의 물량은 이미 계약된 상태

씨게이트는 제품 사양과 가격 조건을 포함한 CY2027 전체 공급계약을 이미 고객들과 체결한 상태라고 밝혔습니다. 적어도 2027년까지는 판매할 물량과 가격이 상당 부분 확정됐다는 의미입니다. 생산 수율이 예상보다 높아지면서 계약 물량을 초과하는 추가 생산분이 발생할 경우에는 기존 계약 가격보다 높은 가격에 판매하고 있습니다. 고객들이 추가 물량을 확보하기 위해 프리미엄을 지불하고 있는 것입니다.

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경영진은 현재의 가격 전략이 최근 공급 부족에 대응해 갑자기 도입한 정책은 아니라고 강조했습니다. 지난 3년 이상 고객에게 제품의 성능과 경제적 가치를 반영해 가격을 책정하는 전략을 유지해왔다는 설명입니다.

다만 현재 공급 부족이 이전 분기보다 더 심해졌기 때문에 단기적인 가격 인상폭은 평상시보다 높은 수준이라고 인정했습니다.

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Nearline HDD 물량 대부분이 CY2028까지 배정

현재 장기공급계약인 LTA를 기준으로 Nearline HDD의 Exabyte 물량 대부분이 CY2028년까지 이미 고객에게 배정된 상태입니다. 일부 고객은 CY2029년 이후에 공급받을 물량까지 씨게이트와 협의하고 있습니다. 이는 씨게이트의 수요 가시성이 일반적인 반도체나 하드웨어 기업보다 훨씬 길게 확보돼 있다는 의미입니다. 동시에 고객들이 장기간 공급 부족이 지속될 가능성에 대비해 선제적으로 물량을 확보하고 있다는 신호이기도 합니다.

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씨게이트는 드라이브 생산 대수 자체는 지난 1년 동안 거의 변하지 않았다고 설명했습니다. 그러나 드라이브에 들어가는 디스크와 Head 생산량은 같은 기간 15∼20% 증가했습니다. 고용량 HDD는 한 개의 드라이브에 더 많은 디스크와 Head가 필요하기 때문입니다.

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Mozaic 3에서 Mozaic 4와 Mozaic 5로 전환될수록 일부 부품은 동일한 장비와 공정을 여러 차례 거쳐야 합니다. 이에 따라 생산 Cycle Time이 길어지고 공장 운영의 복잡성도 높아집니다.

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CY28~CY29쯤에는 '생산능력 추가 필요할 수도'

더 중요한 부분은 씨게이트가 2028∼2029년의 모든 수요를 기록밀도 개선만으로 충족하기는 어려울 가능성이 있다고 밝힌 점입니다. HAMR 기술을 통해 디스크당 용량을 늘리더라도 추가적인 생산능력 확보가 필요할 수 있다는 의미입니다. 그럼에도 씨게이트는 CapEx를 매출의 4∼6% 범위 안에서 유지하겠다고 밝혔습니다. 수요 증가에 맞춰 공격적으로 설비를 증설하기보다는, 증설은 최대한 보수적으로 제한적인 공급 증가와 제품 믹스 개선을 통해 대응하겠다는 전략입니다.

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HAMR 비중 40%, 2027년 6월 70% 목표는 계획대로 진행

FY2026 말 기준 HAMR 제품은 Nearline Exabyte Run-rate의 약 40%였습니다. 경영진은 기존에 제시했던 2027년 6월 HAMR 비중 70% 목표에도 대체로 계획대로 진행되고 있다고 답했습니다.

CY2026 말에는 HAMR Exabyte 가운데 약 절반을 Mozaic 4가 차지할 계획입니다.

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제품 세대가 바뀔수록 디스크 한 장에 저장할 수 있는 용량이 증가합니다. 계속해서 노드당 용량을 늘리고 있습니다. Mozaic 3는 디스크당 용량 3TB+에 드라이브는 30TB대 → 현재 출하를 늘리고 있는 Mozaic 4는 디스크당 4TB에 드라이브는 최대 44TB → Mozaic 5는 CY27 말에 퀄 끝내고 출하 예정이며 디스크당 5TB에 드라이브는 50TB대입니다.

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HAMR 전환은 단순한 기술 업그레이드가 아닙니다. 같은 드라이브 생산 대수로 더 많은 Exabyte를 출하할 수 있게 해주는 핵심 수단이며 고용량 제품의 가격 프리미엄을 유지하는 기반이기도 합니다.

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기존 Cloud 수요에 AI 데이터 저장 수요가 추가

현재 Nearline HDD 수요의 중심은 여전히 기존 Cloud Storage입니다. 영상 데이터와 Backup, 아카이빙, Enterprise 워크로드가 주요 수요처입니다. 여기에 AI와 관련된 세 가지 신규 수요가 추가되고 있습니다:

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첫 번째는 Agentic AI의 KV Cache입니다. AI Agent가 긴 대화와 업무 Context를 매번 처음부터 다시 계산하지 않도록 중간 데이터를 저장하는 용도입니다. AI가 더 긴 Context를 활용하고 업무를 장시간 수행할수록 저장해야 하는 데이터도 증가합니다.

두 번째는 네오클라우드와 AI Lab의 합성 데이터입니다. AI 기업들은 모델 훈련을 위해 직접 합성 데이터를 생성하고 있으며 이를 자체적으로 보관하기 시작했습니다. 고성능 Storage만 사용하는 것이 아니라 데이터의 사용 빈도에 따라 여러 저장장치를 조합하는 계층형 Storage 구조도 확대되고 있습니다. 장기간 보관하는 대용량 데이터는 HDD에 저장될 가능성이 높습니다.

세 번째는 Physical AI입니다. 향후 자율주행차와 로봇이 대량의 영상 및 센서 데이터를 생성하면 이를 모델 학습과 재학습에 활용하기 위해 장기간 보관해야 합니다. 자율주행차와 로봇의 보급이 확대될수록 물리적 환경에서 생성되는 데이터가 Nearline HDD의 새로운 수요처가 될 수 있다는 내용이었습니다.

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다만 여기서 현실적으로는 Physical AI는 아직 개화하지 않았기 때문에 적용하긴 좀 이릅니다.

디젤 비상발전기

Home Standby Generator의 부진을 상쇄하고 있는 DC향 (2Q26 실적발표)

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제네락 Generac Holdings : 디젤 비상발전기 체크

7월 29일에는 제네락 2Q26 실적발표가 있었습니다.

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실적 컨센 자체는 '적당히 부합'

제네락의 2Q26 매출은 $1.17B로 YoY 11% 증가했지만 컨센서스 $1.18B에는 소폭 미달했습니다. 조정 EPS는 $2.91로 YoY 76% 증가하며 컨센서스 $2.01를 크게 웃돌았지만, 다만 EPS의 큰 폭 상회는 관세 환급 효과 때문입니다. 이를 제외한 조정 EPS는 $2.01로 컨센서스와 정확히 일치합니다.

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결국 이번 분기의 매출과 실질적인 EPS는 모두 시장 예상에 부합한 수준이었습니다. 현재 제네락을 볼 때 가장 중요한 지점은 데이터센터용 디젤 발전기 수요가 기존 Residential 사업의 부진을 얼마나 빠르게 상쇄할 수 있느냐입니다.

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Residential은 여전히 부진, 성장은 C&I가 주도

Residential 매출은 $617M으로 YoY -2%입니다.

반면 Commercial & Industrial 매출은 $556M으로 YoY +29%입니다.

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제네락은 이번 실적 발표에서 Residential 사업의 연간 가이던스도 하향했습니다. 정전 발생이 적었던 데다 고금리와 높은 물가가 이어지면서 소비자들이 가정용 발전기를 구매하는 데 부담을 느끼고 있기 때문입니다.

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제네락의 실적이 가장 강한 구간은 Residential과 C&I가 동시에 성장할 때인데, 이번 분기에도 Residential은 여전히 약했고 데이터센터를 포함한 C&I 사업이 전체 성장을 이끌고 있었습니다.

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CY27 데이터센터향 매출 $1.35B 확보 + 생산능력 확보

제네락은 CY2026 데이터센터 매출 전망을 $450M로 상향했습니다. 현재 데이터센터 관련 수주잔고는 $1.6B이며 최근 한 분기에만 +$1.0B의 신규 주문을 확보했습니다.

더 중요한 부분은 CY2027 데이터센터 매출로 이미 $1.35B가 납품될 예정이라는 점입니다. Residential 사업의 회복 여부와 관계없이 CY2027에는 C&I 사업부가 주도하는 높은 성장 가시성을 확보한 것입니다.

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이번 분기에는 두 번째 하이퍼스케일러 고객도 추가됐습니다. 아직 두 번째 하이퍼스케일러의 주문은 현재 공개된 데이터센터 수주잔고 $1.6B에 포함되지 않았습니다. 향후 해당 고객의 주문이 반영되면 수주잔고는 추가로 확대될 가능성이 높습니다.

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제네락은 기존에 CY2026 말까지 대형 MW급 발전기 생산능력을 연간 $1.25B 수준으로 크게 확대하는 것을 목표로 삼았습니다. 그러나 데이터센터향 백업 발전기 수요가 예상보다 빠르게 증가하면서 현재는 2Q27까지 연간 $3.75B~$4.0B 수준의 생산능력을 확보할 수 있는 경로를 제시했습니다. 기존 목표와 비교하면 생산능력을 약 세 배까지 확대하는 것입니다.

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발전기 사업에서는 단순히 패키징 라인을 증설하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 엔진과 발전기 주요 부품의 공급도 생산능력 확대 속도에 맞춰 증가해야 합니다. 경영진은 엔진 파트너들과 생산 확대 계획을 이미 협의했기 때문에 필요한 엔진과 핵심 부품을 충분히 확보할 수 있다고 설명했습니다. 현재로서는 수요보다 생산능력과 공급망 확보가 성장의 핵심 변수가 되고 있습니다.

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40∼45주의 짧은 납기가 경쟁력

현재 제네락의 데이터센터용 발전기 납기는 약 40∼45주입니다. 경쟁 제품은 패키징 기간까지 포함하면 납기가 70∼80주에 이릅니다. 제네락이 경쟁사보다 짧은 납기를 유지할 수 있는 이유는 다섯 가지입니다:

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첫째, 데이터센터용 대형 발전기 시장에 상대적으로 늦게 진입했기 때문에 기존 설비에 얽매이지 않고 신규 생산라인을 빠르게 늘릴 수 있습니다.

둘째, 엔진과 핵심 부품을 선제적으로 확보했습니다.

셋째, 발전기 패키징 능력을 외부 업체에 의존하지 않고 자체적으로 보유하고 있습니다.

넷째, 여러 글로벌 공장에서 동일한 제품을 생산할 수 있어 특정 공장에 생산이 집중되는 위험을 줄였습니다.

다섯째, 주요 부품별로 두 번째와 세 번째 공급처를 미리 준비해 공급망 병목에 대응하고 있습니다.

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데이터센터 건설에서는 전력 인프라가 전체 프로젝트의 준공 시점을 좌우할 수 있습니다. 따라서 경쟁사보다 수십 주 빠른 납기는 단순한 편의가 아니라 고객의 데이터센터 가동 시점을 앞당길 수 있는 중요한 경쟁력입니다.

AI 에이전트와 사이버보안

방화벽 업그레이드 교체 수요가 살아난다 (2Q26 실적발표)

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포티넷 Fortinet : 방화벽 체크

7월 29일에는 포티넷 2Q26 실적발표가 있었습니다.

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매출, EPS, Billings 모두 컨센서스 상회

주요 지표들만 쭉 나열해서 짧게 정리해봅니다.

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이번 분기 포티넷의 매출은 $2.05B(컨센 $1.89B) YoY 26%, Adj EPS $0.90(컨센 $0.75) YoY 41%, Product 매출 $773M으로 YoY 52%, Service 매출 YoY 14%, Billings는 $2.37B로 YoY 33%입니다.

다음 분기 3Q26 가이던스는 매출 $2.01~2.10B(컨센 $1.95B), Adj EPS $0.83~0.87(컨센 $0.76)입니다.

FY26 연간 가이던스도 전반 상향했습니다. 매출 $8.02~8.18B(컨센 $7.81B), Adj EPS $3.41~3.47(컨센 $3.16)입니다.

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Product가 먼저 성장하고 Service가 뒤따르는 구조

이번 분기 Product 매출이 YoY 52% 증가했다는 점이 중요합니다.

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포티넷의 성장 구조는 FortiGate 판매가 먼저 증가한 뒤 FortiCare와 FortiGuard 매출이 따라오는 방식입니다. 이후 고객이 SD-WAN과 SASE, OT Security, SecOps 등으로 제품 사용 범위를 확대하면서 추가적인 Service 매출이 발생합니다.

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CY25 연간 매출 구성을 보면 Product가 33%, Service가 67%를 차지했습니다. GPM은 Product가 67%, Service가 87%입니다. 따라서 Product 판매 증가는 당장의 하드웨어 매출뿐 아니라 향후 수년간 이어지는 고마진 Service 매출의 기반이 됩니다.

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Service 매출 성장률은 하반기부터 개선 전망

이번 분기 Service 매출 성장률은 YoY 14%에 그쳤지만 Service Billings는 YoY 26% 증가했습니다. Billings가 매출보다 빠르게 성장하고 있다는 것은 이미 체결된 계약이 향후 Service 매출로 인식되면서 성장률이 점차 높아질 가능성이 있다는 의미입니다. 경영진은 "1Q26이 Service 매출 성장률의 저점이었다"고 평가했습니다.

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Product 판매 증가와 Service Billings 회복을 바탕으로 하반기부터 Service 매출 성장률이 개선될 것으로 전망했습니다. 다만 하반기 Billings 성장 가정에는 가격 인상에 따른 YoY 7~9% 효과가 포함돼 있습니다. Service Billings 성장 전체가 판매량 증가에서 나온 것은 아니라는 점은 감안해야 합니다.

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Product 매출 52% 성장은 교체 수요만으로 설명되지 않음

Product 매출이 YoY 52% 증가한 이유와 관련해서 두 번째 중요했던 경영진의 설명은,

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포티넷은 AI 워크로드와 암호화 트래픽이 증가하면서 고객들이 기존보다 처리성능이 높은 방화벽을 구매하고 있다고 설명했습니다. 이에 따라 FortiGate 판매량 자체가 증가했고 고객들이 더 높은 ASP의 고성능 제품을 선택하는 효과도 나타났습니다. 경영진은 "이번 Product 성장률이 단순히 설치 후 5년이 지난 장비의 교체 수요만으로 설명할 수 있는 수준을 넘어섰다"고 강조했습니다. 기존 장비 교체 사이클에 AI와 암호화 트래픽 증가에 따른 신규 성능 수요가 더해지기 시작했다는 의미입니다.

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AI Agent가 늘수록 데이터센터 내부 보안이 중요

AI Agent가 확산되면 데이터센터와 기업 내부에서 Agent-to-Agent 트래픽과 East-West 트래픽이 빠르게 증가합니다. 이러한 트래픽은 외부 인터넷으로 나가지 않고 데이터센터 내부의 Server와 워크로드 사이에서 발생합니다. 따라서 네트워크 경계에 설치된 기존 방화벽만으로는 트래픽을 충분히 확인하거나 통제하기 어렵습니다.

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AI 데이터센터에서는 데이터센터 내부의 트래픽 가시성을 확보하고 워크로드 간 보안 구역을 분리해야 합니다. AI 모델 가중치와 데이터셋도 보호해야 하며 대규모 암호화 트래픽을 성능 저하 없이 검사할 수 있어야 합니다. 여기에 AI가 생성한 공격을 자동으로 탐지하고 대응하는 기능까지 HW Native 방식으로 지원할 필요가 있습니다.

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결국 AI 인프라가 커질수록 단순히 더 많은 방화벽이 필요한 것이 아니라 훨씬 높은 처리성능과 낮은 Latency를 제공하는 방화벽이 필요해집니다.

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네오클라우드 고객 계약 규모가 한 분기 만에 확대

포티넷은 2Q26에 한 네오클라우드 사업자가 데이터센터 보호를 위해 포티넷 제품을 선택하면서 8자리 규모의 계약을 체결했다고 밝혔습니다. 이는 $10M~99M 수준의 계약입니다. 같은 고객은 1Q26에도 7자리 규모인 $1M~9M의 계약을 체결했습니다. 한 분기 만에 계약 규모가 7자리에서 8자리로 확대됐다는 점은 고객이 초기 도입 이후 실제 AI 데이터센터 인프라 전반으로 포티넷 제품 적용 범위를 넓히고 있을 가능성을 보여줍니다.

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AI 데이터센터 보안이 단순한 잠재 수요가 아니라 실제 대형 계약으로 전환되기 시작했다는 근거입니다.

Magnificent 7

CSP/CapEx 체크, AGI로 향하는 과정, Rubin Ultra, Kimi-K3, 2Q26 Review들

*왼쪽 테이블 : 2026년 8월 3일 EPS 추정치를 변경했습니다.

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

엔비디아, 26년 PER 21배 / Overweight

AI 사이클의 모든 것을 담은 게빈 베이커 인터뷰 : 버블의 역사는 반복되지 않지만, 운율은 반복된다 (바로가기)

엔비디아 컴퓨텍스 2026 : 사람을 위한 CPU의 시대를 넘어, GPU를 굶기지 않는 CPU 'Vera' (바로가기)

엔비디아 1Q26 실적발표 : 젠슨황, "하이퍼스케일러 CapEx보다 '더' 빠르게 성장하겠다" (바로가기)

엔비디아 1Q26 Preview : "I'm Back" (바로가기)

엔비디아 CEO 젠슨황 인터뷰 : 'TPU도 Trainium도, 그렇게 자신 있으면 공개적으로 붙어보자' (바로가기)

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

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

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이번 분기의 CSP/CapEx 체크 (7)

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1. 빅테크 CapEx는 다시 상향 국면으로

구글은 가장 먼저 연간 CapEx 가이던스를 기존 $180~190B에서 $195~205B로 상향했습니다. 메타도 하단을 높이며 $125~145B에서 $130~145B로 사실상 상향했고, 아마존 역시 메모리 가격상승에도 불구 높아진 ROI에 맞게 기존 $200B에서 $220B로 높였습니다.

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마이크로소프트는 표면적인 자본집행 규모가 기존 약 $190B에 비해서 $175B로 줄은 듯 보이지만, 실제 집행 규모는 이전과 같았습니다. Powered Shell의 감가상각 기간을 15년에서 25년으로 늘리고 일부 리스 구조를 재분류하면서 FCF에 약 $15B의 여유를 확보했습니다. 일부 인프라를 직접 소유하는 대신 Operating Lease와 임대료 형태로 조달하면 회계상 CapEx 부담을 낮추면서 실제 컴퓨팅 자원은 계속 확대할 수 있습니다. 일종의 CapEx to OpEx 전환입니다.

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따라서 공시된 CapEx만 보면 증가폭이 제한적으로 보일 수 있지만 리스와 클라우드 계약까지 포함한 실질적인 연간 투하자본은 매 분기 높아지고 있습니다.

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2. GPU ROI가 높아 구매할 수 있는 만큼 더 사는 상황

빅테크가 CapEx를 계속 늘리는 가장 중요한 이유는 GPU의 ROI가 높아지는 속도가 더 빠르기 때문입니다. AI 컴퓨팅을 통해 창출하는 매출과 생산성 효과인 P의 상승분이 GPU와 데이터센터 구축비용인 C 상승분보다 훨씬 큰 상태입니다.

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이에 따라 빅테크는 비용을 줄이기보다 확보할 수 있는 GPU, 전력, 데이터센터 용량을 최대한 앞당겨 구매하겠다는 입장을 반복하고 있습니다.

실제로 최근인 6~7월까지도 일부 하이퍼스케일러 서버 조달 일정이 앞당겨졌습니다. CapEx 가이던스가 이미 상향됐지만 하반기에도 추가 상향 여지가 남아 있다고 보고 있습니다.

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3. 단기적인 FCF 마이너스는 크게 우려하지 않는 모습들

구글, 마이크로소프트, 메타, 아마존 모두 AI 인프라 투자로 단기 FCF가 감소하거나 일부 기간 마이너스로 전환되는 것을 크게 우려하지 않았습니다. 중요한 것은 FCF의 절대값보다 영업현금흐름이 얼마나 빠르게 늘어나는지, 그리고 AI CapEx가 실제 매출과 이익으로 얼마나 빠르게 전환되는지입니다.

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현재 경영진의 행동을 보면 AI 인프라의 수익화 가시성이 충분히 높기 때문에 단기적인 FCF보다 시장점유율과 컴퓨팅 공급능력 확보를 우선하고 있습니다. 성장을 위해 장기적인 영업자산들을 늘리는 과정입니다. 비용이 높아졌지만 수익성이 더 높아졌으니 투자를 미루는 것이 아니라 오히려 앞당기는 것이 현명한 선택인 상황입니다.

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4. Vera Rubin은 Blackwell의 확장판에 가깝습니다

Hopper에서 Grace Blackwell로 전환할 때는 서버의 기계적 구조, 전력, 냉각밀도, 랙 설계가 모두 바뀌었습니다. Hopper는 일반적으로 GPU 8개가 하나의 서버에 들어갔지만 Grace Blackwell부터는 Oberon 랙을 기반으로 GB200 NVL72처럼 GPU 72개를 하나의 시스템으로 연결해야 했습니다. 데이터센터 사업자 입장에서는 기존 서버를 교체하는 수준이 아니라 전력, 냉각, 네트워크 구조를 함께 바꿔야 하는 전환이었습니다.

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반면 GB200 NVL72 → GB300 NVL72 → VR200 NVL72로 이어지는 변화는 Oberon에서 증명된 기본적인 랙 구조와 기계적 특성이 상당 부분 유지됩니다. VR200은 GPU당 Compute Die가 2개로 늘어나 Die 기준으로는 144개가 되지만 시스템 전체로 보면 새로운 형태의 랙을 다시 도입하는 것보다 기존 Blackwell 인프라를 확장 및 강화하는 성격이 강합니다.

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Hopper에서 Grace Blackwell이 A → B의 변화였다면 GB200과 GB300, VR200은 A → A+ → A+++에 가깝습니다.

따라서 VR200은 이전 세대보다 생산과 배포의 실행위험이 낮습니다. 엔비디아 Vera Rubin NVL72 랙을 CSP에 초기 배포 및 테스트한 결과도 좋습니다. Grace Blackwell 서버를 운영하는 데 사용한 소프트웨어들과 상당부분 호환되도록 처음부터 만들었기 때문입니다. 대규모 클러스터로 운영하는 데에는 2~3개월 정도 더 걸린다고 하니 대략 10~11월쯤 VR200 NVL72 클러스터 GA가 있을 것으로 예상됩니다. 예정된 CapEx 집행과 서버 배치가 크게 지연될 가능성은 낮아 보인다는 의미입니다.

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5. CSP 입장에서는 지금의 할당이 나쁘지 않다

AI 서버 가격은 계속 높아지고 있으며 Tier 2 유통채널에 배정되는 물량도 매우 제한적입니다. 기업이 자체적으로 AI 서버를 구매해 온프레미스 환경을 구축하려면 서버 가격뿐 아니라 전력, 냉각, 네트워크, 운영인력까지 직접 확보해야 합니다.

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최신 GPU 물량을 제때 받기도 어렵습니다. 이에 따라 많은 기업이 직접 서버를 구축하기보다 AWS, Azure, GCP 같은 CSP의 AI 컴퓨팅을 사용하는 방향으로 이동할 가능성이 높습니다. 장기적으로는 기업이 자체적으로 구매하던 일부 Enterprise Server와 PC 투자까지 데이터센터가 흡수하는 효과가 나타날 수 있습니다.

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6. AI 수요는 기존 강세론자의 전망을 아득히 넘겼습니다

7월 22일 기준 Anthropic의 ARR은 $74.1B, OpenAI는 $43.1B로 두 기업의 합산 ARR은 $117.2B입니다.

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기존에는 딜런 파텔을 비롯한 강세론자들도 CY26 말 Top 2 AI Labs의 합산 ARR을 약 $100B로 예상했습니다. 그러나 실제로는 6월 말 이미 이를 넘어섰습니다. 6월 27일 Anthropic ARR $69.9B와 6월 25일 OpenAI ARR $37.3B를 합치면 당시 합산 ARR은 $107.2B였습니다. 예상했던 연말 목표를 반년 가까이 앞당겨 달성한 것입니다.

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더 중요한 것은 지금까지 빠르게 침투한 영역이 주로 코딩 에이전트였다는 점입니다.

코딩 에이전트보다 TAM이 훨씬 큰 사무직 사무직 에이전트 시장은 Claude Cowork/ChatGPT Work를 중심으로 이제 막 열리기 시작하고 있습니다. 따라서 현재 빅테크의 CapEx 상향은 미래의 불확실한 AI 수요를 선반영하는 투기적 지출이 아닙니다. 추론 수요를 충족하기 위해서 다년간 계약을 맺고 구매하는 것이고, 아직도 연간 글로벌 IT 예산 $6T 중에서 일부만 가져왔을 뿐입니다.

AGI로 향하는 방향의 연구들

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Safe Superintelligence, 연구 단계에서 스케일링 단계로의 진입을 말하다

엔비디아가 일리야 수츠케버의 Safe Superintelligence("SSI")와 장기 전략적 파트너십을 체결했습니다. 엔비디아는 SSI에 상당한 규모를 투자하고 차세대 Vera Rubin 시스템을 공급합니다. 이를 통해 SSI는 향후 12개월 동안 보유 컴퓨팅을 10배 이상 확대할 계획입니다. 공식 발표에서는 투자금액을 공개하지 않았지만 Reuters와 FT는 약 $5B 규모라고 보도했습니다.

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양사는 SSI의 연구 성과를 활용해 엔비디아의 현재 및 차세대 컴퓨팅 플랫폼도 함께 발전시키기로 했습니다. 단순한 GPU 판매계약이 아니라 모델 연구와 하드웨어 설계를 연결하는 장기 파트너십에 가깝습니다.

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"Time to scale that SSI"가 중요한 이유

일리야 수츠케버는 SSI 설립 초기부터 '무작정 컴퓨팅을 키우지 않겠다'는 전략을 제시했습니다. 먼저 작은 규모에서 새로운 연구 방향을 검증하고 모델 성능이 스케일에 따라 예측 가능하게 향상되는 것을 확인한 뒤 컴퓨팅을 대폭 확대하겠다는 접근입니다.

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그런 일리야가 이번 발표에서 "Time to scale that SSI"이라고 말했습니다. 공식 발표에서도 "이제 스케일링할 가치가 있는 연구를 갖게 됐다"고 밝혔습니다. 이는 SSI가 지난 2년간의 연구를 통해 적어도 내부적으로는 규모를 키울 만한 성과를 확인했다는 의미입니다.

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기존 LLM을 단순히 더 크게 만드는 프로젝트는 아닐 것

엔비디아는 SSI의 극비 연구에 이례적으로 접근한 뒤 투자를 결정했다고 밝혔습니다.

SSI 역시 인간 두뇌의 작동 방식 가운데 기존 AI 연구가 간과한 부분에 집중하고 있다고 설명했습니다.

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WSJ는 SSI는 인간 두뇌에서 간과된 측면에 초점을 맞추고 있다고 보도했고, FT는 SSI의 연구가 오픈AI/구글/앤스로픽의 LLM 접근법과 다른 방향이라고 보도했습니다.

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따라서 이번 10배 컴퓨팅 확대는 기존 Transformer 기반 AI Labs들이 만들었던 모델들처럼 파라미터와 학습 데이터만 늘리는 전통적인 스케일링이 아닐 가능성이 높습니다. 새로운 학습 방법으로 모델을 만들고 이것이 작은 규모에서 유효성을 보인 뒤 이를 Vera Rubin에서 검증하는 단계로 해석하고 있습니다. 일종의 "GPT-2 Moment​(GPT-2의 레시피대로 10배, 100배 확장했던 것이 GPT-3, GPT-4)"입니다.

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지속적 학습 + 학습 시 데이터 효율 향상이 핵심일 가능성이 높다

2025년 11월 인터뷰 <오픈AI 공동창업자 일리야 수츠케버 : 인간 진화에서 찾은 초지능의 열쇠, '감정'>에서 일리야는 미래의 초지능을 모든 지식을 미리 학습한 완성품보다 '새로운 환경에서 계속 배우는 의욕 넘치는 초지능의 15세 소년'에 비유했습니다. 인간은 제한된 경험만으로 새로운 업무를 배우고 환경이 바뀌면 행동을 수정할 수 있습니다. 반면 현재 AI는 새로운 정보를 반영하려면 대규모 재학습이나 파인튜닝이 필요하고 학습하지 않은 환경에서는 일반화 성능이 빠르게 떨어집니다.

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지난주 주간전략보고의 량원펑 대담과 함꼐 생각해보면 지속적 학습이 가능한 AI 모델, 소규모의 데이터에서 매우 효율적으로 배울 수 있는 인간 두뇌 같은 모델에 대해서 개발한 것으로 추정됩니다.

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2017년 연구에서도 같은 방향성을 확인할 수 있다

일리야 수츠케버는 2017년부터 이미 <Continuous Adaptation via Meta-Learning in Nonstationary and Competitive Environments>를 통해 가변적인 환경에서 제한적 경험을 바탕으로 지속적으로 학습하고 적응하는 능력이 일반지능으로 나아가는 중요한 이정표일 것이란 논문을 발표한 바 있습니다.

이 연구는 여러 AI 에이전트가 경쟁하는 RoboSumo 환경을 만들고 상대방의 전략이 계속 변하는 상황에서 모델이 빠르게 적응하도록 학습시켰습니다. 단순히 정해진 환경의 최적 행동을 외우는 것이 아니라 다른 Agent가 바뀔 때마다 자신의 전략도 수정하는 Meta-Learning 구조입니다.

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연구의 돌파구가 생겨도, 결국 ML 자체는 압도적 컴퓨팅을 필요로 한다

일리야는 2025년 인터뷰에서 단순 스케일링만으로는 충분하지 않으며 AI 산업이 다시 연구의 시대로 돌아가야 한다고 말했습니다. 그러나 이는 컴퓨팅이 중요하지 않다는 의미가 아닙니다.

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새로운 학습 알고리즘이나 아키텍처를 발견하는 것이 먼저이고 유효성이 확인된 뒤에는 이를 대규모로 학습하고 검증하기 위해 다시 막대한 컴퓨팅이 필요합니다. SSI는 연구 단계에서는 상대적으로 작은 컴퓨팅을 사용했지만 검증된 방법을 초지능 수준으로 확장하기 위해 Vera Rubin을 선택한 것으로 보입니다.

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엔비디아에게도 단순한 계약을 넘어선 파트너십

엔비디아는 SSI에 Vera Rubin을 공급하는 데 그치지 않고 SSI의 연구 통찰력을 차세대 컴퓨팅 플랫폼 개발에 활용할 수 있게 됐습니다. 새로운 AI 학습 방식이 기존 LLM과 다른 연산과 메모리, 네트워킹 구조를 요구한다면 엔비디아는 이를 초기 단계부터 하드웨어 로드맵에 반영할 수 있습니다.

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SSI 입장에서는 대규모 컴퓨팅과 최신 시스템을 확보하고 엔비디아는 가장 비밀스러운 프론티어 연구 가운데 하나에 조기에 접근합니다. 이번 투자는 엔비디아가 향후 어떤 AI 아키텍처가 주류가 되더라도 자사 플랫폼이 사용되도록 만드는 전략의 일부로 볼 수 있습니다.

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오픈AI도 다음 연구 단계로 접어들기 위해, TML 공동창업자 영입

Thinking Machines Labs 공동 창업자였던 Lilian Weng이 오픈AI로 복귀를 선언했습니다. AI 모델을 바탕으로 새로운 모델을 개발하는 재귀적 자기 개선(RSI, Recursive Self-Improvement) 연구팀을 이끌 예정입니다.

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두 소식은 서로 다른 사건처럼 보이지만 공통된 방향을 가리킵니다. 프론티어 AI 연구의 중심이 단순히 더 큰 모델을 사전학습하는 것에서 벗어나 배포 이후에도 계속 학습하고, 궁극적으로는 AI 개발 과정 자체를 개선하는 모델로 이동하고 있다는 것입니다.

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지속적 학습 그 다음 단계인 "RSI(자기개선)"

지난주 주간전략보고에서 전해드렸던 량원펑의 투자자 회의 대담을 살펴보시면 전체적인 큰 흐름을 보실 수 있어서 좋습니다. 량원펑은 AGI로 가는 길의 순서를 매기면서:

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CY25은 CoT의 해였고

CY26은 Agent의 해이며

이후는 모델의 지속적 학습 능력을 키우는 것

그 다음은 RSI

그 다다음은 체화된 지능의 구간으로 접어들 것으로 봤습니다.

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RSI는 AI 개발 시스템 전체의 자기 개선

Lilian Weng은 7월 4일 <Harness Engineering for Self-Improvement> 글에서 RSI를 단순히 모델이 자신의 가중치를 직접 수정하는 구조로 설명하지 않았습니다.

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훈련 파이프라인과 Agent, Memory, 데이터 생성, 평가 도구, 실험 관리 시스템을 하나로 연결한 뒤 AI가 이 전체 시스템을 지속적으로 개선하도록 설계해야 한다는 접근입니다.

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예를 들어 AI 에이전트가 새로운 학습 아이디어를 제안하고 실험 코드를 작성하며 결과를 평가한 뒤 다음 훈련 방법을 수정하는 과정이 반복될 수 있습니다. AI가 스스로 성능이 좋은 데이터와 평가방식을 직접 찾아내고 실패한 실험의 원인까지 분석한다면 AI 연구의 반복 속도 자체가 빨라집니다. 결국 RSI의 핵심은 모델이 갑자기 혼자서 더 똑똑해지는 것이 아닙니다. AI가 AI 연구개발의 피드백 루프에 점점 더 깊이 참여하는 것입니다.

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오픈AI의 연구 경쟁력이 다시 살아나는 중

Transformer 핵심 저자였던 노암 샤지어의 오픈AI 합류도 좋았고, TML 공동 창업자인 Lilian Weng의 합류도 고무적입니다. 오픈AI 쪽으로 다시금 연구인력들이 충원되고 있습니다. 여기에 스타게이트 Abilene이 로드맵에 따라 가동되면서 오픈AI는 연구 인력뿐 아니라 이를 대규모로 검증할 컴퓨팅 기반도 확보하고 있습니다.

Fubon, AI HW 공급망 체크

7월 28일, Fubon의 AI HW 공급망 체크가 있었습니다:

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엔비디아가 Kyber 랙과 Compute die 4개 구조를 탑재한 Rubin Ultra 스펙을 바꾸면서 CoWoS의 엔비디아 칩 생산량 전망을 조정했습니다. Rubin은 웨이퍼당 12개의 die, Rubin Ultra는 웨이퍼당 10개가 출하될 것으로 추정됩니다. 이러한 조정을 반영하면 엔비디아의 전체 칩 생산량은 CY26 820만 개 → CY27 1,240만 개로 증가할 것으로 예상했습니다. 3Q26 GB300 수요와 생산량은 계속해서 높습니다.

칩들의 BOM 추정치도 조정했습니다. 엔비디아가 사용하는 HBM의 GB당 원가는 CY26 HBM3E $17~$18 → HBM4에서는 $31~$32/GB까지 상승할 것으로 예상했습니다. 엔비디아가 GPM 75~80%를 유지한다고 보면 Rubin GPU 가격은 $78K~$80K가 될 것으로 추정했습니다. AMD GPU나 다른 ASIC들은 엔비디아보다 HBM 조달 원가가 더 높을 것으로 예상하여 $35~$36/GB로 추정했습니다. 결론적으로는 CY26 HBM3E $17~$18에 비해서 HBM 원가가 사실상 두 배로 상승한다는 의미입니다.

현재 Kyber 랙 아키텍처를 두고 여러 방안을 논의 중인 것으로 파악했습니다. 원래 Kyber 랙은 576개의 compute die가 탑재될 예정이었습니다. GPU 144개 X GPU당 compute die 4개로 총 576개였습니다. 신규 랙 아키텍처에서도 동일한 수의 compute die를 탑재할 예정이라 스펙상 변화는 크지 않을 것으로 추정됩니다. 이전에 7월 6일 주간전략보고에서 전해드렸던 내용과 같습니다.

첫 번째 설계는 보수저으로 기존 Oberon 랙을 4개로 연결하는 설계입니다. 하나의 시스템에 랙 4개를 집어넣고, Scale-out 방식으로 연결하는 것입니다. Oberon 랙 하나에는 compute die 144개가 들어가니 랙 4개를 연결하면 Kyber와 같은 576개입니다.

두 번째 설계는 현재 추진 중인 랙 2개를 하나의 시스템으로 연결하는 구조입니다.

각 랙에 GPU 144개를 탑재하고 GPU 하나당 compute die는 2개를 쓰는 것입니다. 두 랙 사이는 NPO 혹은 CPO를 사용하여 Scale-up CPO 스위치로 연결하고, 랙 내부에서는 여전히 구리 케이블을 사용하는 구조입니다. 두 설계가 모두 최종 확정된 것은 아니지만 SemiAnalysis도 두 번째 설계가 현재 기본 시나리오로 가고 있다고 추정하고 있습니다. 중요한 건 여러 노이즈에도 불구하고 엔비디아가 NPO/CPO 솔루션 도입을 여전히 적극적으로 추진 중이란 것입니다.

이 구조라면은 광학 기업들한테는 매우 좋습니다. 루멘텀을 좋게 봅니다.

구글은 매우 공격적인 CY28 TPU 도입 물량 일정을 설계했습니다. 공급망 점검에 따르면 구글은 CY28에 1,200~1,500만 개의 TPU를 확보할 예정입니다. CY28부터 TPU v9는 compute die 4개를 하나의 칩에 넣을 것이기에 이제부터는 점점 더 고스펙화될 예정입니다. 세부자료까지 나오진 않았지만 TSMC 할당분만으로는 구글의 TPU 출하 목표를 충족하기 어렵기 때문에 CY28부터는 인텔의 공급 참여가 반드시 필요할 것으로 추정했습니다. 인텔의 EMIB 생산능력은 CY26말 10~12kwpm → CY27말 24~25kwpm로 예상했습니다. 인텔은 가시성이 충분할 때 CapEx를 한다는 계획이었었는데 이미 CapEx 확보를 말한 만큼 해당 공급 가시성은 괜찮은 수준이라고 추정했습니다.

SemiAnalysis, 7월 29일 Rubin Ultra 체크

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Rubin Ultra : HBM4 8-Hi, 192GB, 대신 NVL576 Scale-up

최근 공급망 체크에 따르면 엔비디아는 Rubin Ultra의 주력 SKU를 HBM4E 12-Hi 384GB가 아니라, HBM4 8-Hi 192GB로 구성하는 방안을 논의하고 있습니다. 이후에 HBM4E 8-Hi 버전을 추가하는 방식입니다.

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SemiAnalysis가 제시한 주력 SKU의 예상 사양은 HBM4 8-Hi 192GB, 21TB/s의 대역폭, 1,800W Max-Q입니다.

GPU당 HBM 용량은 줄어들지만 Rubin과 동일한 Peak FLOPs를 제공하고 Scale-up Domain을 기존 72개 GPU에서 576개 GPU로 확대하는 것이 핵심 변화입니다.

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제한된 HBM, 더 많이 필요한 Rubin Ultra

Rubin Ultra의 HBM 용량이 기존에 예상했던 384GB에서 192GB로 줄어들면 GPU당 HBM Bit 수요는 50% 감소합니다. 동일한 HBM Bit로 GPU를 두 배 더 생산할 수 있다는 의미입니다.

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현재 HBM 공급 확대 속도는 TSMC의 Front-end와 CoWoS를 포함한 Back-end 생산능력 증가 속도를 따라가지 못하고 있습니다. DRAM 업체들이 HBM 생산능력을 빠르게 늘리기 어려운 이유는 범용 DRAM까지 심각하게 부족하기 때문입니다. 스마트폰과 PC 업체들이 메모리 부족으로 생산 차질을 겪는 상황에서 메모리 업체가 범용 DRAM 생산능력을 추가로 줄여 HBM에 배정하기도 어렵습니다.

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엔비디아 입장에서는 CoWoS와 GPU Die를 더 생산할 수 있어도 HBM Bit가 부족해 완제품 출하량이 제한되는 상황입니다. Rubin Ultra의 HBM을 8-Hi로 낮추는 것은 이러한 병목을 피하면서(열 이슈나 수율도 개선) GPU 생산량을 극대화하는 방법입니다. GPU당 메모리 용량을 줄이는 대신 더 많은 GPU와 더 큰 Scale-up Domain을 사용해 시스템 전체 성능을 높이는 방향입니다.

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GPU당 HBM은 줄어들지만 시스템당 HBM은 크게 증가

Rubin Ultra는 GPU당 HBM이 192GB로 줄어들더라도 Scale-up Domain은 576개 GPU로 확대됩니다. 192GB에 576개 GPU를 적용하면 NVL576 전체에는 110.6TB의 HBM이 탑재됩니다. 현재 288GB HBM을 탑재한 Rubin NVL72의 20.7TB보다 5.33배 큰 규모입니다.

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엔비디아의 시스템 설계 방향이 GPU 한 개에 더 많은 메모리를 탑재하는 방식에서 → 더 많은 GPU를 하나의 대규모 Scale-up Domain으로 연결하는 방식으로 이동하고 있다는 의미입니다.

이 구조에서는 개별 GPU의 메모리 용량보다 GPU 간에 데이터를 얼마나 빠르게 이동시키고 여러 GPU의 메모리를 하나의 시스템처럼 활용할 수 있느냐가 중요해집니다. 따지자면 엔비디아의 역량이 더 중요한 구조입니다.

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GPU당 HBM은 줄어들지만 시스템당 HBM은 크게 증가

7월 13일 주간전략보고를 통해서 모건스탠리 NDR을 정리드렸는데, 여기서 언급드린 것처럼 엔비디아는 컴퓨팅과 네트워킹, 메모리를 개별 부품으로 관리하는 기업이 아닙니다. 세 요소를 하나의 시스템으로 통합해 최적화할 수 있습니다. 메모리가 부족하면 더 많은 GPU를 투입해 컴퓨팅 병렬성을 높이고 고속 네트워킹을 통해 GPU 사이의 데이터를 효율적으로 공유할 수 있습니다. 소프트웨어는 모델과 워크로드를 여러 GPU에 분산하고 필요한 데이터만 적절한 시점에 불러오도록 최적화합니다.

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메모리 하나가 부족할 때 전체 시스템 성능이 같은 비율로 낮아지는 것이 아닙니다. 엔비디아는 HW~SW~네트워킹을 함께 설계하기 때문에 컴퓨팅과 네트워킹을 활용해 메모리 부족분을 상당 부분 보완할 수 있습니다. Rubin Ultra의 576-GPU Scale-up Domain은 전략을 가장 잘 보여주는 예시이기도 하고, NDR에서 말했던 것을 현실화한 방향이라고 보입니다. GPU당 HBM은 줄이되 훨씬 많은 GPU를 고속으로 연결해 시스템 전체의 연산량과 메모리 Pool을 확대하는 구조입니다.

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광학/네트워킹에 긍정적인 변화

Rubin Ultra의 핵심이 576개 GPU를 하나의 Scale-up Domain으로 연결하는 것인 만큼 네트워크의 중요성은 이전보다 훨씬 높아집니다. GPU 수가 72개에서 576개로 8배 늘어나면 GPU 사이에서 이동해야 하는 데이터와 네트워크 연결 수도 급격히 증가합니다. 개별 GPU의 메모리 용량을 낮출수록 필요한 데이터를 다른 GPU와 빠르게 주고받는 네트워크 성능도 더 중요해집니다. 제한된 HBM Bit가 더 많은 GPU 생산으로 전환되고 그 GPU들을 연결하기 위한 광학 수요가 함께 늘어나는 구조입니다.

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메모리에는 'Q 상승'으로 이어질 것이므로, 영향은 제한적일 것

광학은 직접적인 수혜이고, 엔비디아에게는 Q가 증가하는 요소인데, 메모리 입장에서는 비슷한 상태일 것으로 예상합니다. 영향이 나타난다면 CY27 HBM4E Mix 영향을 받습니다. Rubin Ultra의 주력 사양이 HBM4E 12-Hi가 아니라 HBM4 8-Hi로 결정될 경우 고단 HBM4E의 추가 수요(영향은 SKH > MU > SEC 순)와 GB당 Premium, 공급업체별 점유율에는 부담이 될 수 있습니다.

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다만 SemiAnalysis 추정처럼 Rubin Ultra가 CY27 HBM Bit 수요의 20%를 차지한다고 가정해도 384GB에서 192GB로의 변경이 전체 HBM Bit 수요를 줄이는 효과는 약 10%입니다. 이는 전체 DRAM Bit 수요의 약 1.3%, DRAM Wafer 투입량의 약 3%에 해당합니다. 가격 상승 속도를 일부 낮출 수는 있지만 이 변화만으로 DRAM 공급과잉을 주장할 정도는 아닙니다.

중국, SMEE의 DUV 장비 자립일까?

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중국산 Immersion DUV 생산?

지난주 China Begins Mass Production of Homegrown DUV Chip Tools 기사가 올라오며 AI HW 위주 하락이 심화됐었습니다.

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기사의 핵심은 중국 정부의 지원을 받는 상하이 장비업체가 중국산 Immersion DUV 노광장비 생산을 시작했으며 생산규모를 CY26 5대에서 CY27 20대로 확대할 계획이라는 내용입니다. 해당 기업은 SMEE로 추정됩니다. AI HW 전반의 투자심리가 이미 크게 악화된 상황에서 중국이 자국산 반도체 장비를 양산하고 향후 공급과잉까지 유발할 수 있다는 우려가 한꺼번에 반영됐습니다.

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가뜩이나 약했던 센티먼트, MATCH Act 우려까지 맞물렸었다

이번 소식이 더 민감하게 받아들여진 배경에는 MATCH Act가 있습니다.

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MATCH Act가 통과되면 중국 반도체 업체들이 기존에 설치한 ASML DUV 장비의 유지보수와 부품 조달까지 제한될 가능성이 제기돼 왔습니다.

CXMT의 생산능력 확대 역시 네덜란드와 일본산 장비를 계속 반입하고 유지보수할 수 있느냐가 핵심적인 린치핀이었습니다.

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이러한 상황에서 중국산 Immersion DUV 생산 소식이 나오자 시장은 두 가지를 동시에 우려했습니다. ⓐ중국이 ASML 의존도를 낮춰 독자적인 반도체 공급망을 구축하고, ⓑ이후 메모리와 Foundry 생산능력을 공격적으로 늘려 현재 AI 반도체 사이클의 수급 균형을 훼손할 수 있다는 우려입니다.

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중국의 장비 자립 가능성보다 중요한 것은 '속도'

중국이 장기적으로 자국산 반도체 공급망을 구축하지 못할 것이라고 보는 사람은 없을 것입니다. 중국에 대한 딜런 파텔의 인터뷰 #1 <승부사 엔비디아 젠슨황 그리고 화웨이의 역습>과 딜런 파텔 인터뷰 #2 <AI ARR $100B가 온다>에서 전해드린 것처럼 중국은 장비와 소재, 설계, 제조 전반에서 내재화를 지속하고 있습니다.

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핵심은 자립 가능성 자체가 아니라 선두업체와 어느 정도의 시간 및 생산성 격차를 두고 따라오느냐입니다. SMEE는 2023년 28nm 공정 대응 노광장비를 개발했다고 발표했습니다. 현재는 일부 장비를 생산해 고객사에 공급하고 테스트하는 단계로 보입니다. 다만 장비가 출하된다는 것과 HVM 라인에서 안정적으로 양산에 사용된다는 것은 다른 문제입니다. SMEE의 실제 진행 속도는 과거 발표했던 계획보다 계속 늦어져 왔습니다.

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CY26 5대는 양산 확대보다 고객사 검증의 성격이 강합니다

ASML은 CY25에 Immersion DUV 장비 131대를 출하했습니다. 이에 비해 SMEE가 CY26에 생산할 것으로 알려진 5대는 아직 절대적인 규모가 작습니다. 해당 장비는 SMIC와 화훙반도체, CXMT 등에 공급될 가능성이 있습니다. 고객사 생산라인에 설치한 뒤 다음과 같은 항목을 검증해야 합니다.

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노광 정밀도와 장기간 가동률, 다른 반도체 장비와의 호환성, 결함률, 유지보수 속도 등을 확인해야 합니다. 이후 고객사의 피드백을 반영해 문제를 수정하고 차세대 장비의 성능을 개선하는 과정도 필요합니다.

따라서 현재 단계는 본격적인 HVM 장비 보급이라기보다 고객사 검증과 양산 적합성 평가에 더 가깝습니다.

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'작동하는 장비'와 '24시간 양산 가능한 장비'의 차이는 생각보다 매우 큽니다

노광장비의 기술력은 웨이퍼에 패턴을 한 번 구현할 수 있느냐만으로 판단하기 어렵습니다.

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반도체 공장에서는 수개월 동안 24시간 장비를 가동해야 합니다. 고장이 발생했을 때 빠르게 수리할 수 있어야 하고 장비 간 성능 편차도 작아야 합니다. 공정 조건이 변해도 일정한 수율을 유지해야 합니다.

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ASML도 2000년대 후반부터 작동 가능한 EUV 장비를 보유했지만 고객사가 양산에 사용할 수 있는 수준으로 발전한 것은 2018년 전후였습니다. 실제 대규모 양산 적용은 2020년부터 본격화됐습니다. Immersion DUV는 EUV보다 성숙한 기술이지만 중국이 처음부터 광원과 렌즈, 정밀 스테이지, 계측, 제어 소프트웨어, 유지보수 생태계까지 모두 내재화해야 한다는 점에서 HVM 진입에는 여전히 여러 단계가 남아 있습니다.

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종합적으로 생각해볼 때, '향후 MATCH Act를 통과시킴에도 불구하고 SMEE가 Immersion DUV를 만들고 각종 자체 생산장비들을 조달하여 중국 내에서 공급과잉으로 현 AI 사이클의 수요-공급 균형을 깰 수 있는 정도의 요소이냐 아니냐'의 판단이 중요한데 그렇진 않다는 것입니다.

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언젠가는 자립할 것이고 그 속도가 문제인데, 여전히 중국 내에서도 네덜란드와 일본산 장비가 없다면 그리고 일부 소재/부품 수입이 막힌다면 자립 시점은 미뤄질 수 있다는 맥락입니다.

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Kimi-K4를 위해 더 많은 GB300 확보 중

Kimi-K3 모델 개발사인 Moonshot AI가 K3보다 훨씬 큰 K4 개발을 위해서 엔비디아의 첨단 AI 칩을 더 대규모로 확보하기 위해 노력 중이라는 보도입니다. 관계자는 ⓐKimi-K3이 중국에서 접근할 수 있는 태국의 데이터센터 GPU 임대를 통해서 GB300을 사용하여 훈련했고, ⓑ알리바바가 이번에 출시한 총 파라미터 2.4T 규모인 Qwen3.8-Max도 Blackwell로 훈련시킨 것이라고 말했습니다.

Kimi-K3의 함의점

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SemiAnalysis가 정리한 Kimi-K3 아키텍처 분석

Kimi-K3의 가장 중요한 투자 함의는 AI 모델 경쟁의 중심이 단순한 파라미터 확대나 연산량 증가에서 메모리~통신~캐시~소프트웨어를 함께 최적화하는 시스템 설계로 이동하고 있다는 점입니다.

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1. GB300으로의 세대 교체를 앞당긴다

Kimi-K3는 모델 크기가 워낙 커서 B200 한 노드에는 들어가지 않아 Pipeline Parallelism이 필요했습니다. 이 경우 DSpark speculative decoding도 작동하지 않았습니다. 반면 B300에서는 모델이 한 노드에 들어가고 정상적으로 서비스할 수 있었습니다.

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단순히 B300이 B200보다 조금 빠르다는 의미가 아닙니다.

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단일 노드 배치가 가능해지면서 통신 복잡도가 낮아집니다.

Pipeline Parallelism에 따른 지연과 운영 부담이 줄어듭니다.

Speculative decoding 같은 최적화 기능을 적용하기 쉬워집니다.

동일한 모델을 더 높은 batch size로 서비스할 수 있습니다.

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따라서 초대형 MoE 모델이 보편화될수록 최신 GPU의 가치는 FLOPS보다 HBM 용량과 노드 단위 모델 수용 능력에서 더 크게 발생할 가능성이 있습니다. Scale-up Domain의 크기가 중요해지는 국면입니다.

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2. AI 추론에서 CPU DRAM의 중요성이 크게 높아집니다

B300 한 노드에 Kimi K3를 올렸을 때 모델 가중치를 제외하고 HBM에 저장할 수 있는 KV Cache는 약 325만 토큰이었습니다. 동시성이 8을 넘어가자 캐시가 부족해지면서 이론적으로 95%여야 할 Cache Hit Rate가 10% 미만으로 급락했습니다. 하지만 GPU당 약 219.91GB의 CPU DRAM offload를 적용하자 추가로 1,576만 토큰의 KV Cache를 수용할 수 있었습니다. 전체 KV Cache 수용량이 약 4.85배로 늘어나면서 동시성 8 이상에서도 원활히 서비스할 수 있었습니다.

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메모리 업계에 미치는 함의는, HBM만으로는 충분하지 않으며 메모리 계층의 아래를 점점 더 많이 필요로 한다는 것입니다. HBM은 여전히 모델 가중치와 가장 빈번하게 접근하는 KV Cache를 저장하는 최상위 메모리입니다. 그러나 에이전트 워크로드처럼 컨텍스트가 길고 세션이 반복될수록 모든 캐시를 HBM에 둘 수 없습니다.

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따라서 메모리 계층이 다음과 같이 확대됩니다:

HBM → 서버 DRAM → 분산 메모리 풀 → SSD입니다.

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이 구조에서는 HBM뿐 아니라 고용량 서버 DRAM, SSD, 메모리 관리 소프트웨어까지 AI 추론 인프라의 일부가 됩니다. 다만 HBM 수요가 감소한다는 의미는 아닙니다.

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3. Agentic AI는 Decode보다 Prefill과 Cache가 중요합니다

기존 추론 벤치마크는 짧은 입력을 받고 긴 답변을 생성하는 형태가 많았습니다. 그러나 자료에서 사용한 실제 코딩 에이전트 워크로드는 상당히 다릅니다. 에이전트는 긴 코드와 과거 대화, 도구 실행 결과를 반복해서 읽지만 실제 출력은 짧습니다. 따라서 비용 대부분이 새로운 토큰을 생성하는 Decode보다 긴 컨텍스트를 읽는 Prefill과 기존 KV Cache를 불러오는 Cache Read에서 발생합니다.

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4. 엔비디아의 해자는 '전체 추론 스택'에 있습니다

엔비디아와 AMD 모두 Kimi-K3 출시 첫날부터 vLLM에서 서비스할 수 있는 레시피를 제공했습니다. 그러나 실제 서빙 환경에서는 엔비디아 CUDA가 모델을 불러오기가 더 단순했고, B300에서 단일 노드로 서비스하고 최적화하기 편했으며, DRAM offload, speculative decoding이 조합하자 TCO 대비 퍼포먼스가 크게 높아졌습니다. 결과적으로 이제는 GPU 칩 하나, CUDA 하나에서 퍼포먼스가 결정되는 것이 아니라 새 모델이 공개됐을 때 즉시 안정적으로 배포하고 비용을 낮출 수 있는 전체 시스템의 완성도가 해자가 되고 있습니다.

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애플, 26년 PER 34배 / Underweight

애플 1Q26 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

애플 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

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애플, 메모리 원가 상승을 맞는 중

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애플 2Q26 Review : GPM이 계속해서 하락한다

이번 분기 매출은 $109.42B(컨센 $108.85B) YoY 16.4%, EPS $2.02(컨센 $1.89) YoY 28.9%입니다. 이번 실적발표 후로도 성장성 대비 밸류 기준으로 보자면 빅테크 중에서는 Underweight를 유지합니다.

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애플에게 중요한 것은:

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아이폰 교체사이클의 강도

서비스 사업의 두 자릿수 성장 유지

메모리 가격 급등세 속 원가관리

새로운 Siri와 Apple Intelligence를 통한 AI 내러티브 소생입니다.

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3Q26 매출성장률은 2Q보다 500bp 감속

애플은 3Q26 매출이 YoY 9~11% 증가할 것으로 전망했습니다. 2Q26 성장률보다 약 500bp 낮아지는 가이던스입니다. 대부분 애널리스트가 성장률 감속의 원인을 질문했고 경영진은 두 가지를 제시했습니다. ⓐ환율이 성장률에 약 2.5%p의 역풍으로 작용하고 ⓑ공급제약도 이전보다 심해진다는 설명입니다.

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이번 공급제약은 일반적인 생산 차질보다 수요 예측 실패에 가깝습니다. 아이폰과 맥 판매가 예상보다 강해지면서 애플이 사전에 확보한 TSMC 칩 물량이 실제 수요를 따라가지 못하고 있습니다. 애플은 일부 물량을 앞당겨 확보했지만 추가로 당겨오는 데 한계에 도달했습니다.

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경영진도 3Q26를 공급 문제가 실제 매출을 제한하는 분기라고 표현했습니다. 따라서 3Q26 성장률 감속을 아이폰 수요 약화로만 해석할 필요는 없습니다. 오히려 예상보다 강한 수요를 공급이 따라가지 못하는 측면이 있습니다. 다만 수요를 정확히 예측하지 못해 판매 기회를 놓친다는 점에서는 실행상 아쉬움이 남습니다.

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메모리 가격 상승이 GPM을 빠르게 압박하고 있습니다

애플의 전사 GPM은 1Q26 49.3% → 2Q26 48.1% → 3Q26 가이던스는 46.5%까지 낮아졌습니다. 2Q26의 120bp 하락과 3Q26의 추가 160bp 하락은 대부분 메모리 원가 상승 때문입니다.

일회성 환급 효과를 조정하지 않은 2Q26 GPM은 50.1%였지만 기초 수익성을 보면 메모리 비용 압박이 분명하게 나타나고 있습니다.

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애플은 이전에 낮은 가격으로 확보해둔 메모리 재고가 소진됐으며 하반기부터는 상승한 조달가격이 본격적으로 반영된다고 설명했습니다. 동시에 원가 상승분에 대응해 제품 가격도 높였다고 인정했습니다. 애플이 메모리 원가 상승을 소비자 가격에 전가했다고 공개적으로 언급한 것은 다소 이례적입니다.

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다만 가격 인상을 통해 GPM %를 방어한 것인지, 아니면 절대적인 GPM $만 유지하려는 것인지에 대해서는 답을 피했습니다. 가격을 올려도 원가 상승률이 더 높다면 GPM %는 계속 낮아질 수 있습니다.

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CXMT 소싱이 가격 규율을 깨진 못한다

최근 시장에서는 애플이 CXMT와 YMTC를 새로운 메모리 공급사로 활용할 가능성이 주목받았습니다. 경영진은 DRAM 시장이 사실상 SEC, SKH, MU 3사 체제라고 설명했습니다. 공급업체가 추가되면 물량을 확보하는 데는 도움이 되지만 가격 협상력까지 의미 있게 개선될지는 불확실하다고 답했습니다.

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CXMT 역시 현재 기존 3사와 큰 차이가 없는 가격을 요구하는 것으로 알려졌습니다. 따라서 애플이 CXMT나 YMTC로부터 물량을 조달한다고 해도 메모리 가격이 크게 낮아지거나 기존 공급사의 가격 규율이 무너진다고 보기는 어렵습니다. 중국 메모리 업체의 진입은 애플의 공급 안정성에는 긍정적일 수 있습니다. 그러나 현재 메모리 업황의 투자 논리를 훼손할 정도의 가격 경쟁을 유발하는 단계는 아닙니다.

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Sevices 매출은 컨센 하회, 성장률도 둔화

Services 매출은 $30.74B로 컨센서스 $31.36B를 하회했습니다. 성장률도 1Q26 YoY 16%에서 2Q26 YoY 12%로 둔화했습니다.

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CFO는 Services 성장률 감속의 원인으로 네 가지를 제시했습니다:

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환율 역풍

전년도 F1 영화 극장 개봉에 따른 2Q와 3Q의 높은 기저

모바일 게임과 App Store 지출 부진

일부 국가의 App Store 판결 이후 확대된 Link-out 시스템의 영향을 꼽았습니다.

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환율과 F1 기저효과는 일시적인 요인입니다. 반면 모바일 게임과 App Store 지출 둔화, 외부 결제 Link-out 확대는 Services 사업의 구조적인 수익성에 영향을 줄 수 있습니다. 애플의 핵심 투자 논리는 막대한 하드웨어 Install Base에서 고마진 Services 매출을 반복적으로 창출하는 것입니다. Services 성장률이 둔화하면 하드웨어 판매 이후 고객당 수익화를 계속 높일 수 있다는 논리가 약해집니다.

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AI가 App Store의 사용시간을 가져가는지는 답하지 않았습니다

모건스탠리 애널리스트는 생성형 AI 서비스가 아이폰 내 사용자 시간과 지출을 App Store에서 가져가고 있는 것이 아니냐고 질문했습니다. 애플은 이에 대해 직접적인 답변을 피했습니다.

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현재 App Store 지출 둔화가 경기나 게임 신작 부족 때문인지, 규제 변화 때문인지, ChatGPT와 같은 AI 서비스가 기존 앱의 사용시간을 대체하기 시작했기 때문인지는 확인되지 않았습니다.

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다만 AI가 아이폰 안에서 소비되더라도 그 사용시간과 결제가 애플의 App Store 경제권 밖에서 발생한다면 애플에는 구조적인 문제가 될 수 있습니다. 아이폰의 사용시간은 유지되더라도 애플이 가져가는 수익이 줄어들 수 있기 때문입니다. 아직 Services 수익화 구조에 본격적인 크랙이 발생했다고 단정할 단계는 아닙니다. 그러나 사용자 관여도와 App Store 지출을 AI 서비스가 잠식할 가능성은 계속 확인해야 합니다.

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새로운 Siri는 여전히 수익화와 비용 구조가 불명확합니다

새로운 Siri와 Apple Intelligence에 대해서는 투자자가 확인할 수 있는 구체적인 숫자가 부족했습니다. 애플은 AI 기능을 활용해 iCloud+ 상위 Tier 가입을 늘릴 가능성을 언급했습니다. 그러나 구체적인 가격과 출시 일정, 가입자 전환율, 매출 기여도는 제시하지 않았습니다.

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AI 투자가 애플의 자본집약도를 얼마나 바꿀지에 대해서도 명확한 답을 내놓지 못했습니다.

외부 AI 모델과 자체 인프라를 어떻게 배분할지 아직 최종적인 균형을 찾는 과정으로 보입니다.

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AI 비용은 OpEx에만 반영되지 않습니다. AI 기능을 지원하기 위한 칩과 메모리, 서버 관련 비용 일부가 제품 COGS에도 포함된다고 설명했습니다. Apple Intelligence가 확대될수록 Services 비용뿐 아니라 하드웨어 원가에도 부담이 발생할 수 있다는 의미입니다. EU에서는 집행위와 협상 중이어서 Siri와 Apple Intelligence의 실제 배포 시점도 확정하지 못했습니다.

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아이폰 18 Pro 가격이 최대 $300 인상될 수도

iPhone 18 Pro의 시작가격이 전작보다 $250~$300 높아질 수 있다는 전망이 나왔습니다. GF증권 애널리스트는 iPhone 18 Pro의 시작가격을 $1,349~1,399, Pro Max는 $1,449~1,499로 예상했습니다. 앞서 WSJ도 iPhone 18 Pro의 시작가격이 $1,399까지 높아질 수 있다고 전망한 바 있어 두 추정치가 거의 일치합니다.

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아직 애플이 공식적으로 가격을 확정한 것은 아니지만 최근 애플이 제품가격 인상을 예고한 점을 고려하면 가능성은 높아진 것으로 보입니다.

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가격 인상의 주요 원인은 A20 Pro와 LPDDR5X DRAM, NAND Storage, 신규 Camera System의 원가 상승입니다. 특히 LPDDR5X와 NAND의 애플 조달비용은 YoY 약 3배까지 높아질 것으로 추정됩니다. 애플이 마진을 희생해 가격을 동결할 수도 있지만 최근 다른 제품에서도 가격을 인상했다는 점을 고려하면 원가 상승분을 소비자에게 전가할 가능성이 높습니다.

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RSI를 향해서

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구글 딥마인드의 최고 전략가, 'AI CapEx의 목표는 RSI 실현'

구글 딥마인드의 최고전략책임자 자스짓 세콘은 현재 "AI 산업이 집행하고 있는 전례 없는 CapEx를 정당화하려면 RSI(Recursive Self-Improvement)​가 실현돼야 한다"고 말했습니다. 구글은 올해 AI 데이터센터와 장비에 약 $200B를 투자하고 있으며 내년에는 이보다 더 많은 자본을 집행할 계획입니다. 그러나 세콘은 현재 발생하는 AI 매출만으로는 아직 이러한 투자 규모를 뒷받침하지 못한다고 인정했습니다.

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결국 지금의 AI CapEx는 단순히 챗봇이나 코딩 Agent의 매출 성장을 보는 투자가 아닙니다. AI가 AI 연구와 개발 과정을 스스로 개선하면서 기술 발전 속도를 다시 가속할 수 있다는 RSI 가능성에 대한 투자입니다.

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현재 AI는 RSI의 초기 징후까지만 보여주고 있습니다

현재 AI 모델은 이미 다른 모델을 만드는 과정의 일부를 돕고 있습니다.

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AI는 커널과 컴파일러를 개선하고 학습 코드를 작성하며 실험 결과를 분석할 수 있습니다. 모델이 생성한 답변을 다시 학습 데이터로 사용해 모델 가중치를 업데이트하는 것도 가능합니다. 여러 하위 에이전트를 만들어 복잡한 연구 과정을 분담하고 실패한 작업을 수정하며 장시간 실험을 이어갈 수도 있습니다.

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하지만 이는 완전한 RSI는 아닙니다.

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진정한 RSI는 모델이 자신의 아키텍처와 훈련 파이프라인, 데이터 생성, 평가 시스템을 반복적으로 개선하고 그 개선된 시스템이 다시 더 나은 개선을 만들어내는 자기 강화 루프를 형성하는 단계입니다.

AI가 독립적으로 완전히 새로운 모델 구조를 설계할 수 있어야 한다는 의미입니다.

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RSI는 2027~2028년의 새로운 목표로 부상하고 있습니다

세콘은 RSI가 향후 몇 년 안에 등장할 가능성이 높다고 전망했습니다.

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구글 딥마인드의 오리올 비냘스와 오픈AI 공동창업자 보이치에흐 자렘바 역시 RSI가 2027년이나 2028년에 실현될 수 있다고 예상했습니다. 물론 이는 기술 로드맵이나 공식 출시 일정이 아니라 연구자들의 전망입니다. 현재 AI는 전체 모델 아키텍처를 독립적으로 재설계하거나 완전히 새로운 과학적 발견을 스스로 만들어내는 단계에 도달하지 못했습니다.

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그럼에도 주요 AI Labs가 비슷한 시점을 제시한다는 점은 CY27~CY28의 컴퓨팅 투자가 단순한 모델 크기 확대보다 지속적 학습과 자동화된 AI 연구 시스템을 검증하는 데 집중될 가능성을 보여줍니다.

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AI CapEx에는 'Air Pocket' 리스크도 존재합니다

세콘은 대규모 CapEx가 먼저 집행되고 매출이 기대한 속도로 따라오지 않는 AI Air Pocket이 발생할 수 있다고 경고했습니다. 현재 클라우드와 AI 소프트웨어 매출이 워낙 빠르게 성장하고 있지만 RSI가 예상보다 늦어지거나 현재의 에이전트가 충분한 경제적 가치를 만들지 못하면 일정 기간 투자와 수익화 사이의 간극이 커질 수 있다는 리스크를 담백하게 정리했습니다.

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따라서 빅테크 CapEx의 투자 논리는 두 단계로 나뉩니다:

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단기적으로는 클라우드와 코딩 에이전트, 사무용 에이전트 매출이 데이터센터 투자를 흡수해야 합니다.

장기적으로는 RSI가 AI 개발 생산성을 비선형적으로 높여 지금의 투자 규모를 정당화해야 합니다. 결국 RSI는 추가적인 Upside인 동시에 현재 AI 투자 사이클이 내포한 가장 큰 기술적 전제이기도 합니다.

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진짜 RSI에 도달하면 어떤 일이 벌어질까?

RSI는 AI가 더 효율적으로 학습하게 된다는 의미이지만 총 컴퓨팅 수요가 줄어든다는 뜻은 아닙니다. 오히려 폭발적으로 증가할 가능성이 높습니다.

AI가 스스로 수많은 가설을 만들고 코드를 작성하며 학습과 평가를 반복한다면 AI 연구의 실험 횟수가 크게 늘어날 수 있습니다. 기존에는 사람이 순차적으로 수행하던 연구를 다수의 Agent가 병렬로 진행하게 됩니다.

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이 경우 훈련과 추론의 경계도 흐려집니다. 배포된 모델이 데이터를 수집하고 실험하며 자신의 다음 버전을 만드는 과정이 계속 반복되기 때문입니다. 따라서 RSI는 모델당 필요한 컴퓨팅을 효율화할 수 있지만 AI 연구와 개발의 총량을 훨씬 더 빠르게 늘려 GPU, CPU, 네트워크, 메모리, 스토리지 수요가 폭증할 가능성이 높습니다.

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마이크로소프트, 26년 PER 26배 / Neutral

마이크로소프트 1Q26 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

마이크로소프트 4Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

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

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

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FY27에도 FCF는 흑자를 유지하겠다

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실적은 컨센 상회, 본업에 대한 고민

매출 $90.01B(컨센 $87.72B), EPS $4.74(컨센 $4.25), Azure 클라우드 매출 YoY 43%(컨센 39.6%)으로 전반적으로 컨센보다 잘 나왔습니다. 실적을 보고 난 뒤의 생각으로는 아직 Neutral을 유지합니다.

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빅테크 중에서 하반기 OAI가 좀 더 약진할 것으로 예상한다고 하면 Azure 밸류가 좋아보이긴 하는데, 기본적으로 회사의 워크플로우를 담당하던 SW 기업이란 점에서 본업가치의 밸류를 어떻게 줄 수 있느냐가 아직 고민입니다. Azure는 계속해서 좋습니다. 다음 분기 CY3Q26(FY1Q27) Azure 매출 가이던스도 YoY 45%(컨센 40%)로 하반기 가속을 예상해서 좋았습니다.

수요는 이미 계속해서 초과 수요 상태이기 때문에 GPU 용량 효율성을 높이고, GPU 신규 서버 리드타임을 50% 단축시키면서 매출이 더 높게 나왔습니다.

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FY27에도 FCF 흑자를 유지하겠다

경영진은 "FY27에도 FCF가 흑자를 유지할 것"이라고 밝혔습니다.

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현재 시장은 빅테크가 AI CapEx를 얼마나 늘리는지뿐 아니라 투자 증가 속도와 수익화 속도를 맞출 수 있는지를 중요하게 보고 있습니다. 따라서 대규모 AI 투자를 지속하면서도 FCF 흑자를 유지하겠다는 발언이 시간외 주가에 긍정적으로 작용했습니다.

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다만 FY27 FCF에는 사업 자체의 수익성뿐 아니라 회계정책 변화도 매우 큰 영향을 줬습니다.

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공시 CapEx는 줄지만 실제 AI 투자규모는 줄지 않습니다

마이크로소프트의 FY27 CapEx 전망은 기존 약 $190B에서 $175B로 낮아졌습니다. 하지만 이를 AI 인프라 투자 축소로 해석해서는 안 됩니다.

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마이크로소프트의 CapEx는 대략 60%가 GPU와 네트워킹 같은 단기자산에 사용되고 나머지 40%는 데이터센터 건물과 전력설비 같은 장기자산에 사용됩니다. Powered Shell의 내용연수를 15년에서 25년으로 늘리면 매년 인식하는 감가상각비가 낮아집니다. 일부 데이터센터 리스를 Operating Lease로 바꾸면 지출이 회계상 CapEx보다 OpEx와 리스부채 쪽으로 이동합니다.

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따라서 공시되는 CapEx와 FCF는 개선되지만 실제로 확보하는 데이터센터와 전력, 컴퓨팅 자원까지 줄어드는 것은 아닙니다. 경영진도 "내용연수와 회계분류 효과를 제외하면 실질적인 CapEx 기대치는 변하지 않았다"고 설명했습니다.

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향후 다른 빅테크도 Powered Shell의 내용연수를 늘리거나 리스 구조를 조정해 FCF 여력을 확보할 가능성이 있습니다. 공시 CapEx만 보기보다 리스와 임대계약을 포함한 실질 투하자본을 함께 봐야 하는 이유입니다.

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M365 Copilot 유료화 진행 중

M365 Copilot 유료 Seat가 3천만 개를 넘겼고, 순증 좌석은 QoQ 100% 이상 늘었습니다.

사용자 참여도 지표들도 좋습니다. ⓐ사용자당 대화 수는 YoY 약 100%, ⓑ주간 참여도는 Outlook/Teams 수준이며, ⓒ첫 사용 이후 고사용 유저로 전환되는 속도도 수개월에서 수일로 감소했습니다.

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그리고 GitHub Copilot에서 6월부터 사용량 기반 과금을 도입했는데 덕분에 Copilot 매출이 QoQ 60% 늘었습니다. Claude Code나 Codex의 성장세에 익숙해져서 그럴뿐 새로운 제품으로 친다면 매우 빠른 속도로 성장 중입니다.

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Copilot은 Seat와 사용량 과금 동시에 확대 중

M365 Copilot은 직원 수에 따라 라이선스를 판매하는 Seat 기반 모델입니다. 반면 GitHub Copilot은 사용량 기반 과금까지 추가했습니다. 이 구조가 중요한 이유는 고객 수가 늘어나는 것뿐 아니라 기존 고객의 사용량이 증가할수록 매출이 함께 커질 수 있기 때문입니다.

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마이크로소프트가 기존 Office와 GitHub Workflow 안에 AI를 붙이는 데 성공하면 신규 고객을 처음부터 확보하지 않더라도 이미 보유한 Install Base에서 AI 매출을 빠르게 확대할 수 있습니다. 향후 사용량 구조로 넘어갈 수 있느냐 아니냐가 중요합니다.

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Consumer 사업은 메모리 가격 상승의 영향

FY27 Consumer 수요는 계속 감소할 것으로 전망했습니다. Windows OEM과 Device 매출은 FY27에 YoY -17%~-19% 감소할 것으로 예상했습니다. 다음 분기인 CY3Q26만 보면 YoY -21%~-23% 감소할 전망입니다. 메모리와 각종 부품 가격이 오르면서 PC와 Device 가격이 상승하고 소비자 수요가 위축되고 있습니다. 세트업체가 원가 상승을 전부 흡수하기 어렵기 때문에 제품가격을 높이거나 출하량을 줄여야 하는 상황입니다.

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오픈AI, GPT-5.6 Terra/Luna 가격 대폭 인하

오픈AI가 GPT-5.6 Terra, Luna의 가격을 대폭 낮췄습니다.

GPT-5.6 Sol은 Fast 모드를 추가했습니다.

최대 2.5배 속도 향상을 2배 가격에 서비스합니다.

GPT-5.6 Terra는 가격을 20% 낮췄습니다. 기존 $2.5/$15에서 → 이제 $2/$12입니다.

GPT-5.6 Luna는 가격을 80% 낮췄습니다. 기존 $1/$6에서 → 이제 $0.20/$1.20입니다.

모델별 API 가격들을 업데이트해보면,

주요 모델 API 가격 : Mythos/Fable 5 $10/$50(SOTA) > GPT-5.6 Sol $5/$30 > Opus 5 $5/$25 > Sonnet 5 $3/$15 = Kimi-K3 $3/$15 > GPT-5.6 Terra $2/$12(어제까지 $2.5/$15) > Gemini 3.1 Pro $2/$12 > Gemini 3.6 Flash $1.5/$7.5 > Grok 4.5 $2/$6(Opus 4.7급을 매우 저렴하게, 저사양 파레토 프론티어) > GPT-5.6 Luna $0.20/$1.20(어제까지 $1/$6) > GLM-5.2 $1.4/$4.4 > Muse Spark 1.1 $1.25/$4.25(Opus 4.6보다는 우수, 4.7보다는 열위)입니다.

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지능과 가격대를 생각해보면 Tier 2 AI Labs들의 주요 파운데이션 모델인 ⓐDeepSeek-V4-Pro, ⓑGLM-5.2, ⓒGemini 3.6 Flash, ⓒMuse Spark 1.1 등이 영향을 받습니다. 이미 Codex를 쓰고 있는 상태라고 가정하면 다른 하네스로 옮겨가며 모델을 바꿀 유인이 줄어드는 효과입니다.

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모델 시장을 구분해보자면 (ㄱ) 가장 고부가가치 워크로드에서는 앤스로픽/Claude Code를 쓰고 (ㄴ) 이와 동시에 저가 워크로드에는 오픈소스나 Tier 2의 파레토 프론티어 모델을 쓰는 시장이 있는데 (ㄴ)를 침투하는 가격대입니다. 실제 얼마나 효과가 있을지는 개발자들의 피드백들을 좀 더 봐야겠지만 가격인하폭이 매우 큽니다.

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아마존, 오픈AI에 $50B 투자 완료

아마존이 오픈AI에게 $50B 투자를 마쳤했습니다. 원래 $15B를 투자하고 나서 IPO나 특정 AI 모델이 일정 수준을 넘겼을 때 나머지 $35B를 투자할 권한을 갖는다는 구조였는데, 아마존이 조건이 충족되지 않았음에도 불구하고 $35B를 추가 투자하여 총 $50B를 집행 완료한 것입니다.

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마이크로소프트, 사이버보안 특화 모델 발표

마이크로소프트가 사이버보안 작업에 특화된 모델 "Project Perception"을 발표했습니다:

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AI 시대에 맞는 에이전틱 보안 시스템입니다. 레드팀, 블루팀, 그린팀으로 특화된 세 그룹의 에이전트가 시스템을 구성합니다. ⓐ레드팀 에이전트는 공격자가 악용하기 전 잠재적인 침투 경로를 미리 식별하고, ⓑ블루팀은 보안 맥락을 분석해 실질적인 위험이냐 아니냐를 판별하며, ⓒ그린팀 에이전트는 시정조치를 수행하고 방어 체계를 강화하는 역할입니다. 지속적인 에이전트로서 발견-평가-개선의 폐쇄 루프를 구성하는 것이 Project Perception 제품의 구성입니다.

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아마존, 26년 PER 35배 / Neutral

아마존 1Q26 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기​)

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)

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AWS, GPU 사업도 마진율이 빠르게 개선 중

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2Q Prime Day 효과가 강했던 분기

이번 분기는 매출 $200.6B(컨센 $196.47B) YoY 20%, EPS $5.75(앤스로픽에서 발생한 $53.4B 비영업이익 포함), 영업이익 $27.5B(컨센 $23.53B) YoY 43%입니다. 6월 하순에 프라임데이가 있었기도 하고 AWS가 잘나와서 실적은 전반적으로 좋았습니다.

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다만 다음 분기 가이던스는 약간 약했습니다. 매출 $197B~$202B(컨센 $204.07B)로 YoY 9~12%이고, 영업이익은 $22.5B~$26.5B(컨센 $24.79B)입니다. 실적을 보고 나서의 생각으로는 Neutral을 유지합니다.

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AWS 성장률 YoY 36.8%까지 가속

AWS 매출 성장률은 2Q26 YoY 36.8%였습니다. 2Q25 17.5% → 3Q 20.2% → 4Q 23.6% → 1Q 28.4% → 2Q26 36.8% 추세입니다.

계속해서 가속화되고 있어서 좋습니다. RPO는 $496B(4Q25 $244B → 1Q26 $364B)까지 올라왔습니다. CY27의 추가 용량 대부분이 예약되어 있으며 CY28 수요도 상당합니다.

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그리고 지금은 AI Labs의 Claude Code/Codex 같은 일부 애플리케이션 수요, CS 자동화와 사기탐지 등 비용절감을 위한 AI 도입 수요는 올라왔지만, 포텐이 가장 큰 시장인 기존 기업들의 워크로드를 대규모 추론으로 전환하는 것은 아직 시작 단계입니다.

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CY26 CapEx $200B → $220B로 상향

CY26 CapEx를 기존 $200B에서 → $220B로 상향했습니다. 메모리 가격 상승분을 반영해서 상향했습니다. 그럼에도 불구하고 GPU 임대가격 자체가 높아졌기 때문에 여전히 자본 회수 프레임워크 자체는 좋다고 설명했습니다. C가 증가한 것을 넘어서는 P 증가가 있었기 때문에 CapEx를 늘리고 있다는 설명입니다.

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CapEx는 (1) 데이터센터와 (2) 서버/네트워크 장비로 나뉘는데,

데이터센터(Powered Shell)의 특징은 ⓐ서버를 설치하기 2년 전부터 자본을 투입하기 시작하고, ⓑ가동 전에는 매출이 발생하지 않는 자산이며, ⓒ데이터센터 자체의 수명은 30년 이상이고, ⓓ하나의 데이터센터에서 최소 5~6세대의 서버를 운영할 수 있고, ⓔ첫 번째 서버 세대 이후에는 데이터센터 건설비를 반복 지출할 필요가 없는 자산이란 점입니다.

서버/네트워크의 특징은 ⓐ고객수요를 확인한 뒤 가동 몇 달 전에 구매하면 되고, ⓑ평균적으로 투자금 회수까지 3년 미만이 걸리며, ⓒ내용연수는 최소 5~6년이고, ⓓ최근 AI 컴퓨팅 계약은 대부분 최소 5년 단위로 이뤄지고 있으므로, ⓔ손익분기점을 넘기고 나서도 2~3년 동안 상당한 양의 FCF를 창출할 수 있습니다.

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정리하자면, FCF가 마이너스로 가는 이유는 영업이 악화되서 발생하는 FCF 마이너스가 아니라 데이터센터 매출 발생 시점보다 약 2년 앞서서 자본을 집행하기 시작하는 구조 때문이란 설명입니다.

그리고 수요를 확인하고 구매하고 장기 계약기간이 손익분기 기간보다 길기에 수익성을 충분하게 확보할 수 있다는 논리입니다.

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기존에 AI CapEx의 특성에 대해서 전해드렸던 내용과 같습니다. 전체 데이터센터 자산을 기준으로는 하이퍼스케일러/네오클라우드/코로케이션 모두가 충분한 마진으로 수익화 가능한 수준의 가격과 비용곡선을 유지하고 있습니다.

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FCF -$7.6B는 성장투자와 매출 인식 시점의 차이 떄문

아마존의 FCF는 -$7.6B로 OCF를 넘어서는 투자를 이어가고 있습니다. 앞으로도 장기 회사채 발행을 포함한 외부 자금조달을 병행할 가능성이 높습니다.

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빅테크의 AI 인프라 자금조달은 대체로 다음과 같은 구조가 될 것으로 보입니다:

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본업에서 발생하는 OCF 증가

장기 회사채 발행

인프라 투자자와의 파트너십

데이터센터 JV 및 리스

필요할 경우 추가적인 자본시장 조달입니다.

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인프라 파트너십과 데이터센터 JV는 자산을 직접 보유하는 대신 임대료나 사용료를 지급하는 CapEx to OpEx 전략에 가깝습니다. 따라서 공시 CapEx와 FCF만으로 AI 인프라 투자 규모를 판단하기보다 직접투자와 리스, JV까지 포함한 실질 투하자본을 함께 봐야 합니다.

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GPU 컴퓨팅의 마진 경로는 기존 AWS보다 빠르다

아마존에게도 좋지만 AI HW 밸류체인 전반에 좋았던 코멘트는 AI 사업부의 마진 경로가 과거 AWS CPU 기반의 컴퓨트 사업 마진 상승곡선과 비슷하며, 오히려 약간 앞서고 있다고 밝힌 것입니다.

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시장에서는 AWS 사업부에서 GPU 인프라가 기존 CPU 인프라보다 마진율이 낮을 가능성을 우려해왔었는데, 감가상각을 세게 하고 나서도 충분히 고수익 인프라 자산이라는 것입니다. 아마존이 TaaS에서는 가장 앞서있기 때문에 Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore 등 다양한 애플리케이션 부분의 스택까지 얹어서 서비스하는 효과이기도 합니다. 아마존의 TaaS 전략에 대해서는 6월 1일 주간전략보고를 통해서 정리드린 바 있습니다.

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이커머스는 Prime Day 효과를 구분해야 한다

이커머스 사업부는 전반적으로 성장률이 높아지기는 했는데 Prime Day가 6월 하순에 있었기 때문에 영향을 받았습니다. 2Q26의 1P/3P/광고 매출성장률이 생각보다 높은 것이 큰 서프가 아닌 이유이기도 하고, 3Q26의 매출 가이던스가 낮은 것도 너무 우려하진 않아도 되는 이유이기도 합니다.

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리테일은 계속해서 YoY 10% 초반 정도에서 미지근한 상태를 유지하고 있다고 보시면 대략 맞습니다. 일시적으로 늘어난 배송물량을 처리하는 과정에서 배송비용의 성장세가 배송물량 성장세보다 높았습니다. 물량 성장세가 비용보다 높은 것은 단위배송 물량당 비용을 절감하고 있다는 것이고, 그 반대는 비용 비효율이 생기고 있다는 것인데 마찬가지로 Prime Day가 있었어서 그렇습니다.

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아직 굳건한 Claude Code의 해자

Claude Code의 시장 지배력은 여전히 굳건한 상태입니다:

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라우터 기업인 Weave의 분석에 따르면, 사용자당 비용이 급증했음에도 불구하고 기업들은 앤스로픽의 코딩 도구 사용량을 계속해서 늘리고 있습니다. Claude Code의 사용자당 평균 비용은 1월 $69 → 6월 $219로 급증했고, 기업고객 중 활성 Claude Code 사용자 수는 세 배로 증가했습니다. 동기간 Cursor의 사용자당 평균 비용은 1월 $38 → 6월 $54, 활성 사용자 수는 17% 감소했음을 생각해보면 앤스로픽향 지출이 상대적으로도 매우 크게 느러난 것입니다.

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대부분의 기업은 Claude Code의 지능에 만족하면서 높은 비용을 지불하는 구조에 대한 대응책으로 더 효율적으로 Claude Code를 사용할 수 있게 하고 있을 뿐 다른 하네스로의 이전이 많지는 않습니다. 엔지니어들 입장에서는 가장 높은 지능의 도구를 사용하여 잠재력을 실험하는 것을 선호한다는 맥락입니다.

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최근 Codex로의 이전이 많아지는 중

다만 최근 오픈AI의 약진으로 시장 점유율의 변화가 생기고 있습니다.

주간전략보고에서 ARR 추이에 대해서 정리드렸던 것처럼 Weave CEO도 Codex는 GPT-5.5이 나오면서 한 차례 사용량이 유의미하게 증가했고, "GPT-5.6 Sol 출시를 기점으로 실질 기업들의 사용량이 크게 증가하기 시작했다"고 말했습니다.

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전반적으로 기업 고객들의 엔지니어 팀들과 얘기를 나눠보면 GPT-5.6 Sol이 Fable 5와 비슷한 수준의 성능을 내고 있기 때문에 Claude Code보다 Codex를 사용하는 것이 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행할 수 있다는 맥락도 있었습니다.

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결국은 GPT-6-Astra가 판을 바꿀 것

개인적으로 느끼기에는 결국은 모델 우위를 통해서 극복할 수 있다고 생각합니다. 하네스라 훌륭하더라도 결국 모델과 비용효율 구조를 건드는 것은 새로운 파운데이션 모델입니다. 7월 20일 주간전략보고에서 전해드렸던 것처럼 AWS Project Rainier가 먼저 가동됐었고, 그 사이 GB200/GB300 NVL72 클러스터는 훈련에는 기여하지 못했었기 때문에 이를 기반으로 한 사전훈련 모델이 나오지 못했습니다.

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임계에 달할 정도의 모델이 없었기에 큰 지각변동이 없었던 것인데 GPT-5.6 Sol/Grok 4.5/Muse Spark 1.1을 통해서 확인할 수 있었듯 향후 GB300 NVL72 → VR200 NVL72로 이어지는 새로운 HW 기반의 새로운 파운데이션 모델을 통해서 NVDA GPU 기반으로 사전훈련-강화학습-추론 최적화한 모델이 일정부분 이상의 점유율을 얻는 그림을 기대합니다.

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메타, 26년 PER 18배 / Neutral

Muse Spark 1.1 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

메타 1Q26 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기​)

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

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저커버그, '우린 Tier 1 AI Labs의 꿈을 버리지 않았다'

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AI CapEx에서 물러설 생각은 없다

​매출 $60.8B(컨센 $60.17B), EPS $6.18(컨센 $7.22)로 컨센보다 낮게 나왔습니다. 실적을 보고나서의 생각은 마찬가지로 Neutral 유지입니다. CapEx standoff에서 먼저 물러설 생각이 없음을 역설하고 있는 만큼 파운데이션 모델인 Muse Spark가 프론티어에 등장하기 시작해야 Overweight을 고려해볼 조건이 완성된다고 생각합니다. 컨센 대비 EPS가 낮게 나온 이유를 살펴보시면, 비용에서 법률 충당금 $2.4B와 5월 감원 퇴직금 $1.18B가 포함되어 있습니다. 이러한 일회성을 제외하면 영업이익은 YoY 9%였습니다.

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외부 AI 모델 사용비용까지 감수하며 투자 중

CFO는 비용 증가 요인 가운데 하나로 Third-party AI token costs를 언급했습니다. 2Q26 기준으로는 아직 Muse Spark가 충분한 경쟁력을 확보하지 못했기 때문에 내부 개발과 업무 자동화에 Claude Code와 Codex, Gemini 등 외부 AI 모델을 적극적으로 사용한 것으로 보입니다.

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메타는 자체 모델을 개발하면서도 필요한 경우 경쟁사의 AI 제품까지 사용해 개발 속도를 높이고 있습니다. 단기적인 손익보다 장기적인 기술 경쟁력과 NPV를 우선하는 전략입니다.

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메타와 SpaceX/xAI 모두 초기에는 재무제표에 미치는 부담을 크게 개의치 않고 업계 선두권 수준으로 투자한 뒤 장기적인 성과로 회수하려는 성향이 강합니다. 메타 역시 현재 투자속도를 낮출 계획이 없습니다.

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FY26 CapEx 가이던스도 기존 $125~145B에서 $130~145B로 하단을 높였습니다.

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법률 충당금은 청소년 관련 소송 리스크를 반영

이번 분기에 반영된 $2.4B의 법률 충당금은 미국에서 예정된 다수의 청소년 관련 재판과 연관돼 있습니다.

해당 사안은 이전부터 10-K의 Risk Factor에 포함돼 있었습니다. 그러나 소송이 실제 재판 단계로 진행되고 중대한 손실 가능성이 높아지면서 단순한 위험 공시를 넘어 회계상 충당금으로 반영된 것입니다. 아직 최종 손실 규모가 확정된 것은 아닙니다. 다만 충당금 인식 자체는 경영진이 현금 유출 가능성을 이전보다 구체적인 위험으로 평가하기 시작했다는 의미입니다.

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AI 컴퓨팅은 광고와 콘텐츠 추천에서 가장 먼저 수익화

메타는 Recommendation & Ranking에 계속해서 AI 컴퓨팅을 확대하고 있습니다.

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Recommendation 시스템은 사용자가 어떤 콘텐츠를 볼지 결정합니다. 추천 정확도가 높아지면 앱 이용시간이 늘고 더 많은 광고를 노출할 수 있습니다. 현재 메타 앱의 일간 사용자 기반은 36억 명입니다.

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이번 분기 Instagram 이용시간은 두 자릿수 증가했고 Facebook 동영상 이용시간도 YoY 9% 증가했습니다. 메타는 게시물의 주제뿐 아니라 분위기와 품질까지 LLM으로 분석해 추천 시스템에 반영하고 있습니다. 경영진은 "Recommendation 개선에 CY26뿐 아니라 CY27까지도 significant headroom이 남아 있다"고 설명했습니다. AI 컴퓨팅 투자에는 아직 추가 수익화 여력이 충분하다는 입장입니다.

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Meta Generative Recommender가 광고 전환율 높이는

Ranking 시스템은 수많은 광고 가운데 어떤 광고를 어떤 사용자에게 보여줄지를 결정합니다.

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메타는 이번 분기에 Meta Generative Recommender를 도입했습니다. 기존 시스템이 광고를 개별적으로 평가했다면 새로운 시스템은 LLM을 활용해 광고의 내용과 사용자의 선호를 함께 이해한 뒤 가장 적합한 광고를 선택합니다.

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초기 성과는 다음과 같습니다:

Instagram 앱 이벤트 전환율 +1%

Facebook 광고 클릭률 +8.3%

Facebook 광고 전환율 +15.7%

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Muse Spark가 아직 프론티어 모델로 자리 잡지 못했더라도 AI 컴퓨팅이 기존 광고사업의 효율과 매출을 이미 높이고 있음을 보여줍니다.

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광고주의 캠페인 전 과정을 하나의 폐쇄루프로 만들고 있다

메타는 광고주가 목표와 예산만 설정하면 광고 제작부터 노출과 전환, 고객 응대까지 자동화하는 구조를 구축하고 있습니다. 그 중심에 Meta Advantage+가 있습니다. Advantage+는 주어진 예산 안에서 캠페인 설정과 타겟팅, 입찰, 광고 배분을 자동으로 조정해 성과를 극대화합니다. 현재 Advantage+ ARR은 $75B를 넘어섰습니다.

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여기에 Muse Image와 Muse Video 등 생성형 AI 도구를 결합하고 있습니다.

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광고주가 지출하는 비용은 크게 두 가지입니다. 광고 이미지와 동영상을 만드는 제작비와 해당 광고를 사용자에게 노출하기 위한 집행비입니다. 특히 중소기업은 광고 소재를 반복적으로 제작하는 데 많은 비용을 투입하기 어렵습니다. 메타가 생성형 AI로 제작비를 낮춰주면 광고주는 절감한 예산을 광고 노출에 더 투입할 수 있습니다. 이는 메타의 광고매출 증가로 연결됩니다.

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생성형 AI는 Creative Fatigue 문제를 해결한다

숏폼과 반응형 광고에서는 Creative Fatigue가 중요한 제약입니다.

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같은 광고를 반복해서 노출하면 사용자가 피로를 느끼면서 클릭률과 전환율이 빠르게 낮아집니다. 그렇다고 다양한 광고 소재를 계속 제작하면 비용이 크게 늘어납니다. 메타의 생성형 AI 도구는 광고주가 보유한 기존 이미지와 동영상을 바탕으로 여러 버전의 광고 소재를 자동으로 생성합니다.

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광고 소재의 수와 다양성이 늘어나면 메타는 각 사용자에게 더 적합한 광고를 선택할 수 있습니다. 사용자의 광고 피로도는 낮아지고 광고주의 ROAS는 높아집니다. 메타 입장에서는 광고 제작비를 낮추면서 광고 집행액을 높이고 Ranking 시스템에 활용할 선택지까지 늘릴 수 있는 구조입니다.

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Business Agent는 광고 이후의 판매 과정까지 자동화

광고를 통해 고객을 한 번 유입시키는 것만으로는 충분하지 않습니다. 문의와 예약, 구매, 사후 지원까지 연결해야 실제 매출이 발생합니다. 메타는 WhatsApp과 Meta Business Agent를 통해 고객상담과 문의 응대를 자동화하고 있습니다. 판매자는 반복적인 CS 업무를 줄이고 실제 판매와 매출 확대에 집중할 수 있습니다.

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Business Agent는 현재 매주 100만 개 이상의 기업이 사용하고 있습니다. 장기적으로는 좌석 수나 사용량이 아니라 실제 성과에 따라 비용을 받는 성과기반 가격제로 발전시킬 계획입니다. 예약, 판매, 고객 문의 해결 같은 결과가 발생했을 때 과금하는 구조입니다. 이는 메타가 기존 광고사업에서 사용해온 성과 기반 모델을 기업용 AI Agent로 확장하는 것입니다.

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이 모든 것을 다 하고도, 안전판이 있다는 의미 '클라우드'

저커버그는 메타가 보유한 컴퓨팅 자원을 원가보다 상당한 프리미엄으로 사용하겠다는 외부 제안을 다수 받고 있다고 밝혔습니다. 다만 메타가 당장 네오클라우드 사업자가 되려는 것은 아닙니다.

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경영진은 Raw Compute를 단순 임대하는 것보다 컴퓨팅 위에 모델과 서비스를 얹어 판매하는 편이 훨씬 높은 마진을 만들 수 있다고 강조했습니다. 외부 임대 수요를 언급한 목적은 대규모 CapEx가 유휴자산으로 남을 가능성이 낮다는 점을 보여주는 데 있습니다.

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메타가 컴퓨팅을 투입할 수 있는 영역은 충분합니다:

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Recommendation & Ranking 시스템

파운데이션 모델 훈련

개인용 AI Agent

기업용 Business Agent

API와 개발자 도구

외부 컴퓨트 수요입니다

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하반기에는 더 많은 CapEx가 예고되어 있다

메타의 1H26 누적 CapEx $50.9B입니다. FY26 가이던스 $130B~$145B를 달성하려면 하반기에 $79.1~94.1B를 추가로 집행해야 합니다.

분기 평균으로 계산하면 약 $40B~$47B입니다.

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2Q26 CapEx가 $31.1B였다는 점을 감안하면 3Q와 4Q에는 투자속도가 한 단계 더 높아져야 합니다. 1Q에서 4Q로 갈수록 CapEx가 계속 가속되는 구조입니다. 이에 따라 메타의 FCF는 4Q26까지 마이너스 상태가 지속될 가능성이 높습니다.

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OCF를 초과하는 투자가 커질수록 자금조달 방식도 중요해집니다.

아까 마이크로소프트에서 전해드렸던 것과 이어집니다. 메타는 향후 다음과 같은 수단을 조합할 계획입니다:

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본업에서 발생하는 OCF

장기 회사채

인프라 투자 파트너십

데이터센터 JV

필요할 경우 유증을 포함한 추가 자본시장 조달입니다.

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테슬라, 26년 PER 151배 / Underweight

스페이스X IPO 분석 #2 : 화성으로 가는 길에서, 지구를 손에 넣다 (바로가기)

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

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

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Grok 4.6/4.7 시리즈 기대

일론이 향후 Grok 4.x 시리즈에 대해서 정리했습니다:

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Grok 4.6 모델은 총 파라미터 1.5T 모델이며, 8월 7일 출시 예정입니다. 이전보다 더 우수한 Cursor 피드백 데이터와 강화학습 스택을 바탕으로 한 모델입니다.

Grok 4.7 모델은 총 파라미터 2.1T 모델이며, 2~3주 뒤 출시 예정입니다.

모델 크기가 커지다보니 서빙 속도는 느려지겠지만 토큰당 지능 압축비가 좋아지니 토큰 효율성은 더욱 높아질 예정입니다.

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스페이스X는 앞으로도 CapEx 가파르게 늘릴 것

FundaAI에 따르면 스페이스X는 CY27까지 총 8GW의 컴퓨팅 용량을 확보할 것으로 추정됩니다.

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기존 Colosuss 클러스터 1.5GW + 2H26에 GB300 NVL72 랙 13,000개로 2.5GW + CY27 Vera Rubin 랙 15,000개로 4.0GW를 추가하여 총 8.0GW를 확보하는 추세입니다. 칩, 인터커넥트(구리, 광학), 서버 자체는 이미 서버 OEM/ODM 생산 일정에 들어가 있기 때문에 수요에서는 불확실성이 없는 상태로 추정됩니다.

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문제는 Powered Shell을 충분히 온라인할 수 있느냐, 언제 온라인하느냐에 의해서 얼마나 설치할 것인가가 결정될 것으로 예상됩니다. 전력 공급과 인허가 여부가 실제 가동 여부/시점을 결정한다는 의미입니다.

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현재 대략 5~6GW는 가능할 것으로 보이는데 8GW까지를 충당하려면 중국 가스터빈 기업들로부터 대규모 조달이 필요합니다. 생각보다 가스터빈이나 변압기 조달 같은 건 어떻게든 가능한 방법은 있는데, 환경 인허가가 변수입니다.

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GW급 현장발전원을 갖추려면 대기오염원 허가가 필요한데 허가 심사에는 1~1.5년, 건설에 1.5년 정도가 필요하기 때문입니다. 물론 xAI는 예전 Colosuss 1에서부터 규제 경계선을 오가면서 설치하고 온라인시킨 전례들이 있기에 Jereh/FTAI Aviation 합작투자 회사인 J&F Power Systems LLC를 통해서 불가능할 것은 아니라고 봤습니다.

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기본적으로 커뮤니티 수용성과 인허가가 타이트해지는 관점은 블룸에너지 SOFC에게 긍정적이므로 한 번 더 정리한 것입니다.