주간전략보고 : 투자의 생각 (4월 13일~4월 17일)

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[게시일] 2026.04.13. 오후 5:49
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[제목] 주간전략보고 : 투자의 생각 (4월 13일~4월 17일)
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안녕하세요 올바른입니다.

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Mythos와 함께하는 4월입니다. 광학/SiPh 트렌드로 인해서 주목받기 시작한 새로운 장비기업에 대한 생각, Overweight 리스트 내 광학 기업들에 대해 중요하게 생각하는 것들을 담았습니다.

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데이터센터 개발은 어떤 식으로 흘러가는지, 메모리 분야에서 중국 플레이어에 대한 생각은 어떤지, Agentic AI 흐름과 관련하여 NAND가 주목받는 이유를 정리했습니다.

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MLPerf Inference v6.0에서 느낀 것들, 올해 TPU v8x Zebrafish 동향과 브로드컴이 중요한 이유, AWS Trainium 칩 외부 판매에 대한 생각을 다룬 주간전략보고입니다.

주간전략보고

2026-04-06

주간전략보고 : 투자의 생각 (4월 6일~4월 10일) (바로가기​)

2026-03-30

주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 30일~4월 3일) (바로가기​)

2026-03-23

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

2026-03-16

주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 16일~3월 20일) (바로가기​)

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목차

주간전략보고 투자의 생각 : 계속해서 상승 중인 S&P500 EPS 추정치

1Q26 2주차 실적발표 훑어보기 : 2주차 4개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

투자의 생각 : FIGR, ORCL/CRWV, BE, MU, SNDK, LITE, AAOI

델(DELL) : AI 전략과 비즈니스 전환 (BofA 컨퍼런스)

에흐르(AEHR) : 당장 숫자 및 Adoption curve는 알 수 없는 단계 (1Q26 실적발표)

Magnificent 7 : Mythos, AI HW 공급망 체크, MLPerf Inference v6.0, AVGO ↔ MTK, Trainium

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📆 주간 캘린더 (4월 13일~4월 17일)

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👨‍💻 → 은행, TSMC, ASML로 본격 시작하는 실적시즌

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> 경기/물가 : 기존주택판매 (월) PPI (화) 원유재고 (수)

> 고용/실업 : 신규실업수당청구건수 (목)

> 실적발표 : GS, Fastenal (월) JPM, BLK, JNJ (화) ASML (수) TSMC, Netflix (목) ally (금)

> 이벤트 : Arxis IPO, 우주 심포지엄 (월) AACR 학회 (금)

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주간전략보고 : 투자의 생각

계속해서 상승 중인 S&P500 EPS 추정치

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🧭 S&P500 EPS 추정치 변화 (~4/10)

25년 EPS : $271.23

26년 EPS : $322.33 ▲ (3/12 $314.95 ← 2/13 $312.19 ← 1/9 $310.84)

27년 EPS : $374.02 ▲ (3/12 $366.18 ← 2/13 $361.08 ← 1/9 $357.83)

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상승했지만 여전히 금요일 기준 밸류는 낮다

이번 주의 S&P 500 Forward P/E 밸류입니다. 지수 기준 주가가 5~6개월 간 횡보하다가 최근 하락했고, 그 사이에 위에 전해드리고 있는 CY26/CY27 EPS 추정치가 계속해서 높아졌다보니 성장성 대비 밸류의 개념으로 볼 때 여전히 S&P 500 Forward P/E 기준 2025년 4월 관세 하락기와 비슷한 레벨에 머물고 있습니다.

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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) : Russell2000(+4.1%), Nasdaq100(+4.0%), S&P500(+3.5%), Dow30(+3.1%)

빅테크(7) : 아마존(+13.6%), 메타(+9.0%), 구글(+7.2%), 엔비디아(+6.5%), 애플(+1.4%), 마이크로소프트(-0.6%), 테슬라(-3.7%)

섹터(11) : 산업재(+5.0%), 경기민감재(+4.6%), 테크(+4.4%), 리츠(+3.1%), 커뮤니케이션(+1.8%), 원자재(+3.4%), 유틸리티(+1.8%), 금융(+2.6%), 필수소비재(+0.6%), 헬스케어(+0.5%), 에너지(-3.7%)

1Q26 2주차 실적발표 훑어보기

2주차 4개 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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1Q26 2주차 실적발표

업사이클 ↗ : 이번주 실적발표 기업 중 업사이클 어플라이드 디지털APLD​이 있습니다.

다운사이클 ↘ : 다운사이클인 기업도 크게 없습니다.

무중력 ↔ : 딱히 표시를 안한 기업군은 순풍/역풍이 뚜렷하지는 않다고 보는 기업군들입니다. 매크로 순풍이나 역풍에 움직이지 않을 때에는 대부분 무중력인 기업군이 많은 것이 정상입니다.

투자의 생각

FIGR, ORCL/CRWV, BE, MU, SNDK, LITE, 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

Google

Vertiv

Bloom Energy

Sea Limited

DoorDash

Micron

dLocal

MercadoLibre

Figure Tech

Sandisk

CoreWeave

Lumentum

Applied Optoelectronics

Viavi Solutions

피겨 테크(FIGR)

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피겨 테크FIGR는 Overweight을 유지합니다.

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왼쪽 : HELOC 발행량 자체는 꾸준히 상승세입니다.

오른쪽 : 마이크 캐그니가 '미국 HELOC 시장 내 non-bank HELOC Top 3인 LoanDepot가 피겨 테크의 기술로 선순위 담보 HELOC 상품발행 시장에 진입함'을 알렸습니다.

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LoanDepot, '5분 승인' 대출 상품 출시

캘리포니아 HELOC 대출기관인 LoanDepot이 피겨 테크와 협력하여 대출 승인까지는 최소 5분, 자금 집행까지는 최소 5일이 걸리는 초고속 주택대출 상품을 출시할 예정입니다. 핵심은 Figure의 신용평가 및 대출 심사 엔진을 LoanDepot의 자체 플랫폼인 mello와 판매 시스템에 통합하는 것입니다. 이를 통해 LoanDepot는 보다 빠르고 간편한 주택대출 상품군을 제공할 수 있게 됩니다.

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이 상품은 단순한 신규 주택담보대출에만 쓰이는 것이 아닙니다. 기존 모기지의 리파이낸싱, 주택담보대출을 통한 자금 인출, 주택 매입까지 폭넓게 활용될 수 있도록 설계됐습니다. 특히 현금 구매와 유사한 편의성을 제공하는 구조를 강조하고 있어, 빠른 거래 체결이 중요한 수요층을 겨냥한 상품으로 해석할 수 있습니다.

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LoanDepot는 미국 50개 주 전역에서 약 1,800명의 라이선스 보유 대출 담당자와 약 12,500개의 주별 라이선스를 기반으로 상품을 판매할 예정입니다. 즉, 단순히 기술만 붙이는 것이 아니라 이미 갖춰진 대규모 영업망 위에 피겨 테크의 디지털 대출 엔진을 얹는 구조입니다. 기술 도입이 실제 대출 볼륨 증가로 연결될 수 있는 기반이 이미 마련돼 있다는 의미입니다.

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피겨 입장에서도 대형 파트너 확대 사례 +1

피겨 테크는 현재 미국 상위 20개 독립 모기지 은행 중 절반 이상과 협업하고 있으며, 매 분기 파트너사의 수를 크게 늘려가고 있습니다.

Figure LOS를 사용하는 HELOC 발행 파트너사의 수는 2Q25 168개 → 3Q25 246개(+78개) → 4Q25 307개(+61개)로 빠르게 늘고 있습니다.

오라클(ORCL), 코어위브(CRWV)

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오라클ORCL은 Neutral을 유지합니다.

코어위브CRWV는 Overweight을 유지합니다.

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SemiAnalysis 1년물 H100 계약가격 상승세

왼쪽 차트의 1년물 H100 계약가격 추이 "GPU Rental Pricing Trends"를 보면, 2024년 내내 하락하던 가격이 2026년 초부터 다시 반등하고 있습니다. 1년물 계약이 중요한 이유는 Non-AI Labs 및 엔터프라이즈 고객들의 수요가 반영되는 계약이기 때문입니다. 이 구간은 공급이 조금만 타이트해져도 가격이 가장 빠르게 반응합니다. 일례로 4~5년 장기 계약은 이미 대형 AI Labs들이 대규모로 락업한 물량이 많아서, 신규 수급 변화가 즉각적으로 드러나지 않습니다. 따라서 1년물 H100 가격이 오른다는 것은 AI Labs 수요를 넘어서, 전체 GPU 수급 환경이 더 빡빡해지고 있다는 신호에 가깝습니다.

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임대 가능한 GPU 클러스터가 말라가는 중

오른쪽 차트에서 확인되는 것은 GPU 온디맨드 클러스터 가용성이 최근 더 빠르게 낮아지고 있다는 점입니다. 특히 H100, GH200, B200의 30일 이동평균 가용성이 2026년 1분기 말~4월 초로 갈수록 급격히 내려가고 있다는 것은, 시장에 남아 있는 즉시 사용 가능한 GPU 물량이 빠르게 소진되고 있음을 뜻합니다. 다시 말해, 계약 시장에서는 1년물 가격이 올라가고 있고, 현물에 가까운 온디맨드 시장에서는 실제로 살 수 있는 물량 자체가 줄고 있습니다. 가격과 가용성이 동시에 같은 방향으로 움직인다는 것은 단순 심리 변화가 아니라, 실수요가 공급을 앞지르고 있다는 점을 더 강하게 뒷받침합니다.

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네오클라우드가 장기 계약을 선호하는 이유

네오클라우드 기업들이 4~5년 장기 임대계약을 선호하는 이유는 단순히 매출을 오래 확보하기 위해서가 아니라, 자산과 부채의 만기를 맞추기 위해서입니다. 이들은 AI Labs나 하이퍼스케일러와 장기 계약을 먼저 체결한 뒤, 그 현금흐름을 바탕으로 장기 부채를 조달해 GPU 자산을 매입하거나 인프라를 확장합니다. 이렇게 하면 GPU 가격 하락 리스크와 만기 미스매치 리스크를 동시에 줄일 수 있고, 프로젝트 단위 수익률(IRR)도 보다 안정적으로 관리할 수 있습니다.

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더 나아가 일부 프로젝트는 하이퍼스케일러가 Powered Shell에 대해 backstop(15~20년치 Powered Shell에 대한 것만 지급보증)을 제공하고, 온라인된 용량을 다시 AI Labs에 재판매(Google~Fluidstack~ TeraWulf~Anthropic)하는 방식까지 활용되면서 자금조달 구조가 한층 더 정교해지고 있습니다. 네오클라우드는 훨씬 좋은 조건으로 자금을 조달하고 있고, 하이퍼스케일러는 대차대조표를 과도하게 키우지 않으면서도(부채 리스크는 구글이 책임지지 않음) 프로젝트 수익의 일부를 가져갈 수 있습니다. 결국 GPU 인프라는 이제 단순 장비 판매가 아니라, 장기 계약과 신용구조를 결합한 금융형 자산에 가까워지고 있습니다.

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치킨게임이 끝나고, 지금은 공급자 우위로 향하는

2023~2024년의 네오클라우드 시장은 상대적으로 공급자들이 더 많은 GPU 재고를 들고 있었고, 최종 수요는 아직 본격적으로 폭발하기 전 단계였습니다. 그래서 사업자들은 차세대 GPU가 나오기 전에 기존 자산을 최대한 많이 돌리는 데 집중했고, 가격 경쟁도 심했습니다.

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그러나 2025년 하반기 이후에는 구조가 달라졌습니다. 수요가 공급을 앞지르기 시작하면서 네오클라우드와 하이퍼스케일러가 계약 협상에서 점점 더 우위를 쥐고 있습니다.

이제는 더 높은 선급금, 더 긴 계약기간, 더 유리한 단가를 요구할 수 있고, 계약 개시 시점과 종료 시점조차 자신들의 GPU 조달 계획 및 재고 상황에 맞춰 조정할 수 있는 환경으로 바뀌고 있습니다. 이런 변화는 단순한 가격 상승을 넘어 현금흐름의 질 개선과 차입 조건 개선으로 이어질 수 있다는 점에서 더 중요합니다. 이제 코어위브처럼 현금흐름을 기반으로 담보로 삼아 돈을 빌릴 수도 있는 시대가 됐습니다.

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다시 움직이는 미시간주 스타게이트

PIMCO가 오라클의 미시간주 데이터센터 건설을 위해 $14B 부채금융을 제공하는 방법을 BofA와 논의 중입니다. 이게 예전에 Blue Owl Capital 관련해서 데이터센터와 연관이 없을 것이라고 전해드렸던 그 '미시간주 스타게이트' 프로젝트가 다시 가동되고 있다는 의미입니다. Blackstone도 $2B 가량의 자본을 넣을 예정인지라 여러 기업들이 여전히 스타게이트 프로젝트에 관심이 많음을 보여주는 사례입니다.

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*설명 #1 → Blue Owl Capital - 미시간 데이터센터

*설명 #2 → 사모대출 관련 이슈

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코어위브-앤스로픽과 신규 컴퓨팅 임대 계약 체결

이제는 AI Labs가 CSP를 거치지 않고 네오클라우드와 직접 계약을 맺을 것이라고 말씀드렸던 내용들이 현실화되는 구간입니다. 왜 코어위브가 다른 기업들과 차별화되는지, 네오클라우드, AI Labs, CSP들의 역학은 어떻게 봐야 하는지에 대해서도 담은 자료들입니다.

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4월 10일, 앤스로픽이 급증하는 컴퓨팅 수요에 대응하기 위해 코어위브의 데이터센터 용량을 활용하기로 계약했습니다. 엔비디아의 GPU를 사용하는 것이며, 앤스로픽이 규모를 밝히진 말아달라고 했기에, "수십억 달러의 규모 계약"라고만 표현했습니다. 코어위브는 이제 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 메타까지 고객으로 확보하게 됐습니다.

코어위브-메타와도 추가 계약

코어위브가 메타와 2032년까지 $21B 계약을 맺었습니다. 기존에 2031년까지 $14B를 지출하기로 했던 계약에 더해진 것이니, 이로서 코어위브에 대한 메타의 총 지출규모는 $35B로 상향됐습니다.

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이를 서비스하기 위해 2031년 만기 9.750% CB를 $1.75B 규모로 발행했고 + 2032년 만기 CB를 $3.0B 규모로 발행할 계획을 발표했습니다. 이자율이나 조건들은 가격 결정 시점에 결정되므로 첫 번째 $1.75B는 원래 $1.25B였는데 $500M upsized 마감이 됐고, 두 번째인 $3.0B는 $3.5B로 upsized 마감됐습니다.

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CSP와 계약을 맺느니 GPU 베어메탈만 서비스하는 네오클라우드들과의 계약이 늘고 있습니다. 특히 그 중에서도 00B 단위의 장기계약 같은 경우는 더욱 믿을만한 사업자인 오라클, 코어위브, 네비우스와 계약을 이어가는 구조가 점점 더 고착화되고 있습니다.

블룸에너지(BE)

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블룸에너지BE는 Overweight을 유지합니다.

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AWS 데이터센터 전문가 인터뷰 중

4월, AWS 인프라 담당자의 인터뷰에서 흥미로웠던 것들을 몇 가지 정리해보면:

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AI 데이터센터는 전기, 냉각이 어렵다

AWS 인프라 담당자 인터뷰에서 가장 인상적이었던 부분 중 하나는, AI 데이터센터는 MEP(Mechanical, Electrical, Plumbing) 단계부터 기존 데이터센터보다 훨씬 더 어려워진다는 점이었습니다. 특히 액체냉각은 표준화된 방식으로 쉽게 넣을 수 있는 영역이 아니라, 현장별 커스터마이징과 AWS 엔지니어링 팀, 계약업체 간의 긴밀한 협업이 필수적이라고 설명했습니다. 결국 이 구간에서는 단순 시공 능력보다도 계약업체가 얼마나 깊은 엔지니어링 노하우를 갖고 있느냐가 중요해집니다.

이런 맥락에서 보면 버티브 같은 기업의 경쟁력과 시장 지위가 더 강해질 수 있다고 해석할 수 있습니다.

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부지 발굴 → 고객 인계까지는 3~4년이 걸린다

초기 부지 식별부터 고객 인계까지의 사이클을 생각해보면 대략 3~4년입니다. 데이터센터 토지 및 전력확보는 9~12개월 → 하이퍼스케일러 고객과의 계약 협상은 6~12개월 → 데이터센터 건설 자체는 12~18개월이 걸립니다. 따로 지연은 고려하지 않은 스케줄입니다. AI HW 사이클은 모든 것을 생각하실 때 꼭 시간 개념을 추가해서 보셔야 합니다.

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'데이터센터 구축'의 단일 병목은 전력

(칩~서버까지의 업스트림을 제외하고 보자면) 전력이 데이터센터 개발 과정에서의 가장 큰 단일 병목입니다. 문제는 단순히 전력망(FTM, Front-of-the-Meter) 연결까지 오래 걸린다는 것이 아닙니다. 허가 및 규제 절차를 거쳐 6~36개월 뒤 전력 공급이 시작된다고 가정하더라도, 실제로는 각종 전력기기의 인도 일정이 맞지 않거나 유틸리티 기업이 제때 서비스 준비를 끝내지 못하는 사례가 많다는 점이 더 큰 문제입니다. 결국 전력을 받기로 했다는 '약속'과 '실제'로 그 시점에 전력이 들어온다는 것은 전혀 다른 이야기라는 뜻입니다.

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스케줄 확실성을 원한다

최근 시장에서 "올해 데이터센터 중 상당수가 지연되거나 취소될 수 있다"는 이야기가 나오는 것도 같은 맥락입니다. 데이터센터 기업들 입장에서는 두 가지 문제가 동시에 드러난 것입니다.

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첫째, 전력망을 통한 공급이 더 안정적이고 더 저렴하기 때문에 긴 리드타임을 감수해왔는데, 이제는 그 리드타임 자체를 줄이고 싶은 니즈가 커지고 있습니다. 이것이 time-to-power입니다.

둘째, 더 중요한 것은 기다린 끝에 약속한 시점에 실제로 사이트가 온라인될 것인지에 대한 확신이 약해지고 있다는 점입니다.

이것이 schedule certainty입니다. 즉 지금은 단순히 얼마나 빨리 전력을 받느냐만이 아니라, 정말 그 날짜에 맞춰 전력이 들어오느냐가 핵심 문제가 되고 있습니다.

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왜 스케줄이 중요한가?

왜 지연이 그렇게 문제가 되는지 현장의 목소리를 이해하기 위해서 필요한 부분이 있습니다. 기업들의 데이터센터 투자를 볼 때 자주 놓치기 쉬운 부분은, 1GW 규모 캠퍼스라고 해서 하나의 거대한 건물을 한 번에 짓는 구조가 아니라는 점입니다. 실제로는 대략 40~50MW 안팎의 모듈화된 동을 여러 개 나눠서 단계적으로 건설하는 경우가 많습니다.

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러프하게 예시를 들자면 : CY26의 Phase 1에는 160MW로 40MW 동 4개를 짓고 → CY27의 Phase 2에는 320MW로 40MW 동 8개를 지으며 → CY28의 Phase 3에는 560MW로 40MW 동 14개를 짓는다는 얘기입니다. 하이퍼스케일러들은 이런 캠퍼스를 한두 개가 아니라 수십 개 단위로 동시에 진행하면서, 전체 연간 GW 목표를 맞추기 위해 프로젝트들을 오케스트레이션합니다. 단일 부지에서 증설일정이 미뤄지면 웃돈을 주고 다른 프로젝트의 공기를 당겨서 일부 처리할 수는 있지만, 이것들이 다 비용이고 1GW당 $10~12B씩 돈을 벌 수 있는 것을 못 벌게 되는 기회비용이 생기니 프로젝트에 대한 가시성이 중요합니다.

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CY26부터 BTM 침투 니즈가 커지는 시나리오들

이런 구조를 감안하면, 앞으로 데이터센터 업계는 BTM(Behind-the-Meter) 방식에 더 적극적으로 접근할 유인이 커지고 있다고 봅니다. 전력망 연결만 기다리는 방식으로는 리드타임도 길고 일정 확실성도 낮아졌기 때문입니다. 반면 BTM은 전력 조달 시점을 더 앞당기고, 프로젝트 온라인 시점에 대한 가시성을 높일 수 있다는 장점이 있습니다.

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결국 지금의 병목은 단순한 전력 부족이 아니라, 전력을 ⓐ언제, ⓑ얼마나 확실하게 확보할 수 있느냐의 문제입니다. 그런 의미에서 최근의 데이터센터 지연 논란은 단순한 건설 이슈가 아니라, time-to-power와 schedule certainty를 확보할 수 있는 전력 솔루션의 중요성이 더 커지고 있음을 보여주는 신호라고 보고 있습니다.

마이크론(MU)

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마이크론MU는 Overweight을 유지합니다.

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SEC 1Q26 잠정실적, 높아진 기대치를 다시 한 번 Beat

SEC가 1Q26 잠정 실적을 발표했습니다. 매출은 133조, 영업이익은 57.2조입니다. 컨센이 38.5조였음을 고려하면 높아진 컨센에도 불구하고 다시 한 번 크게 상회한 것입니다.

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SEC/SKH 모두 하이퍼스케일러들과 3~5년 단위의 장기공급계약을 추진 중입니다. 현재 HDD 대표기업들인 씨게이트, 웨스턴디지털이 FY27(3Q26~2Q27) 기준 PER 22배 정도를 부여받고 있습니다. 마이크론 1Q26 실적발표에서 전해드렸던 내용처럼, 메모리 기업들도 장기공급계약으로 넘어가면서 다년간의 성장 가시성이 높아질 경우 메모리 Top 3 기업들의 밸류에이션도 STX/WDC 혹은 TSMC와 비슷한 규모의 밸류에이션까지 높아질 수 있다는 생각입니다. 지금은 마이크론만 보더라도 CY26 기준 PER 5.25배입니다.

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UBS : HBM 가격상승 & NAND 업사이클이 DRAM보다 길 것

UBS가 4월 7일 마이크론에 대한 애널리스트 리포트를 발간했습니다.

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HBM 가격상승 지속 : 최근 UBS의 업계 조사 결과 DRAM과 NAND 가격도 오르고 있지만, 특히 HBM 가격이 지속적으로 상승하고 있는 상태라서 앞으로 HBM 가격에 따라 DRAM, NAND 가격도 더 오랫동안 강세를 보일 것이라 전망했습니다.

DRAM, NAND 가격상승세 : 마이크론의 EPS 추정치로 보자면 CY27 EPS $135(컨센 $103)로 예상했습니다. 그리고 분기별 메모리 가격을 보면 1Q26 DRAM QoQ 95%(기존추정 72%), NAND 80%(기존 65%) → 2Q26 DRAM QoQ 37%(기존 40%), NAND QoQ 40%(기존 30%)일 것이라 예상했습니다.

NAND 업사이클 : 최근 YMTC가 45kwpm의 추가 생산능력 중 30kwpm를 NAND가 아닌 DRAM에 할당하고 있다고 말했습니다. 이 경우 NAND의 경우 업사이클이 좀 더 길어질 것으로 예상합니다.

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Transcend, 2Q26에도 DRAM QoQ 40~50% 예상

대만 메모리 모듈 제조업체인 Transcend가 2Q26에도 DDR5 가격이 QoQ 40~50% 상승할 것이라고 예상했습니다. DRAM, NAND 모두 심각한 공급부족을 겪고 있으며, 지속적인 공급 제약 속에서도 고객들이 거의 매일 주문을 늘리고 있다고 밝혔습니다. 공급부족이 특히 더 심해지고 있는 제품으로는 DDR4와 MLC NAND 등 구형 제품들의 공급부족을 말했습니다.

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중국 상황을 아직 우려하진 않는 이유

Digitimes 보도에 따르면, 중국 당국은 올해 들어 두 번째로 CXMT와 YMTC에 생산 확대를 요구했습니다. 동시에 자국 스마트폰 업체들에 우선 공급하고, 가격을 과도하게 올리지 말도록 압박하고 있습니다. 이 흐름이 의미하는 바는 분명합니다. 중국 내부에서도 메모리 수급이 여전히 매우 타이트하다는 것입니다. 따라서 현재 시점에서는 중국발 증설만을 근거로 글로벌 메모리 수급 악화를 크게 우려할 단계는 아니라고 판단합니다.

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올해 CXMT 증설 계획은 생각보다 약해질 듯

원래 CXMT는 올해 상반기 IPO를 통해 약 290억 위안, 달러 기준 약 $4.25B를 조달하고 이를 바탕으로 신규 장비를 반입해 CY26 동안 월 60~70k 수준의 웨이퍼 투입 확대를 추진할 계획이었습니다.

그러나 이 계획은 현재 상당 부분 축소될 가능성이 높아졌습니다. 미국의 장비 수출 제한으로 인해 CXMT와 YMTC 모두 필요한 장비 반입이 원활하지 않기 때문입니다. 즉, 올해 중국 메모리 증설 러시는 정책과 장비 제약이 동시에 걸리며 일시적으로 제동이 걸린 상태라고 볼 수 있습니다.

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CXMT가 목표했던 60~70k 웨이퍼 투입은 규모로 어느 정도인가?

정확히는 공장별로 언제 온라인하고 램프업되는지 등등 봐야겠지만, 대략으로만 올해 DRAM 월간 웨이퍼 투입량 규모들을 보자면 SEC 650~700k / SKH 550k~600k / MU 360k / CXMT 240k입니다. CXMT가 올해 증설 목표했던 60~70k면 유의미한 영향을 미칠 규모까진 아니지만, 어쨌든 메모리 플레이어가 몇 개 없는 상황에서 경쟁사의 유의미한 증설이 지연되니 SEC/SKH/MU에게는 좋은 방향입니다.

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CXMT는 실질 생산성이나 품질에서의 격차가 크다

표면적인 웨이퍼 투입량만 보면 CXMT의 존재감이 작지 않아 보이지만, 실제 경쟁력은 별개의 문제입니다. 현재 CXMT는 수율이 50%를 밑도는 수준으로 알려져 있어 실질 생산량은 숫자보다 더 낮습니다. 여기에 wafer당 bit output도 SEC, SKH, MU 대비 절반 수준에 그치고, density/chip 수준에서도 여전히 차이가 납니다. 결국 중국 업체들이 양적으로는 빠르게 따라오는 것처럼 보여도, 질적 경쟁력에서는 아직 유의미한 격차가 남아 있다고 보는 편이 합리적이라 생각합니다.

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중국 내 장비 생태계를 키우지만, 아직 위협적이진 않다

이 같은 격차의 핵심 원인 중 하나는 미국산 선단 장비 구매가 막혀 있다는 점입니다. 그래서 중국도 반도체 펀드들을 활용해 Naura, AMEC, Piotech 같은 주요 전공정 장비 업체들을 육성하고 있고, 노광장비에서는 ASML의 대체재로 SMEE를 키우려 하고 있습니다.

물론 이런 흐름은 중장기적으로 계속 점검해야 할 변수입니다. 다만 현 시점에서는 중국 장비 생태계가 SEC/SKH/MU의 경쟁 구도를 단기간에 흔들 정도라고 보기는 어렵습니다.

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60~70k 감을 잡기 위해 예로 들 수 있는 SKH의 청주 M15X 팹

CXMT가 목표했던 60~70k 캐파 확대 규모에 대해서 감을 잡으시는 데 도움이 되실까하여 SKH의 청주 M15X 공장의 예시를 들어봅니다. M15X 현재 상황을 보면 이렇습니다.

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SKH M15X 첫 번째 클린룸 오픈 후 장비 반입이 2025년 10월이었고 → 웨이퍼 투입 시작이 2026년 1월(+3개월) → 투입 후 완성품 나오기까지 3~4개월 걸리므로 → 2026년 4~5월쯤 첫 양산품이 나옵니다.

M15X 공장의 두 번째 클린룸도 2월 오픈했으므로 4~5월쯤 웨이퍼 투입을 시작할 것으로 예상됩니다. 그러면 두 번째 클린룸에서 양산품이 나오는 시점은 7~9월쯤입니다. 대략 지금은 월 10k정도가 투입되고 있는데 연말에 100% 가동 기준 월 12인치 웨이퍼 80~90k정도의 HBM4용 1b DRAM이 양산될 예정입니다.

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M15X, SKH DRAM 증설의 핵심 거점

조선비즈 뉴스에 따르면, M15X는 2026년 4월부터 월 10k 수준의 wafer start를 시작해 CY27에는 월 80k까지 확대할 것으로 추정됩니다. 특히 올해 장비 반입과 셋업 속도를 감안하면, CY26 연간 평균 생산 규모는 월 30~50k 수준을 소화할 가능성이 높다고 봅니다. 늘어난 물량의 상당 부분은 HBM4용 1b DRAM과 LPDDR5X에 투입될 것으로 예상됩니다. SKH의 용인 클러스터 본격 가동시점은 CY28 전후로 예상되는 만큼, 그전까지는 청주 M15X가 SK하이닉스 DRAM 생산 확대의 가장 중요한 축이 될 것입니다.

샌디스크(SNDK)

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샌디스크SNDK는 Overweight을 유지합니다.

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Nasdaq 100, Sandisk 편입

4월 20일 월요일 장 시작 전에 샌디스크(SNDK)가 나스닥 100에 편입될 예정입니다. 아틀라시안(TEAM)이 편출되고 그 자리를 대체할 예정입니다. 어쨌든 수급적으로는 S&P500, Nasdaq100 같은 인덱스에 편입되면 약간 긍정적입니다. 이러한 인덱스를 추종하는 패시브 자금들이 많은데, 패시브 자금들보다 먼저 매수하려는 수요가 몰리다보니 단기적으로는 약간이지만 수급 우위가 생기기 때문입니다.

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Bernstein, Sandisk TP $3,000 (blue-sky scenario)

Bernstein이 샌디스크의 TP를 blue-sky scenario 기준 $3,000까지 제시했습니다. FY27 EPS가 base case 기준 $144이며, 생각보다 잘될 경우 $224라는 것이 핵심입니다. 꾸준히 전해드린 내용이기도 하지만, 개인적인 생각으로 2H26부터 DRAM에 비해 NAND의 가격상승이 좀 더 두드러질 것으로 보고 있습니다.

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최근 업계 2Q26 가격상승 전망에 대해서는 4월 6일 주간전략보고 중 마이크론 코멘트를 살펴보시면 되시고, 메모리 전반에 대해서 최근의 생각은 3월 30일 주간전략보고 중 마이크론 코멘트에서 살펴보실 수 있습니다.

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NAND도 다년 장기공급계약 국면으로 들어가는 중

키옥시아(Kioxia)가 닛케이 인터뷰에서, NAND 판매자들에게 유리한 공급 부족 상황이 계속되고 있으며 하이퍼스케일러들과 2~3년 단위의 장기 공급계약 협상을 진행 중이라 말했습니다. 최근 샌디스크도 3월부터 메타와 NAND 장기공급계약을 놓고 협상 중인 상태입니다. 요약하자면, DRAM에 이어 NAND에서도 다년치 장기공급계약이 본격화되기 시작하고 있다고 볼 수 있습니다.

이것이 현실화되면 샌디스크를 포함한 NAND 업체들의 실적 가시성과 이익 안정성도 한층 높아질 가능성이 큽니다.

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Agentic AI로 가면 Pod 단위를 구성하는 다른 요소들도 중요해진다

훈련에서는 FLOPS가 모든 것이지만, 추론, 그것도 Agentic AI으로 흘러들어가면 각 에이전트가 얼마나 큰 컨텍스트와 메모리를 다룰 수 있는지, 얼마나 많은 병렬 에이전트가 함께 작동할 수 있는지, 그리고 얼마나 긴 추론 단계를 감당할 수 있는지가 성능을 좌우합니다. 그 결과 그동안은 보조 부품들이던 NAND, DRAM, CPU 오케스트레이션, 고대역폭 인터커넥트가 이제는 인프라의 퍼포먼스를 결정하는 핵심 요소로 올라오고 있습니다.

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하나의 클러스터에서 생산하는 토큰의 양 및 ARR 관점으로 생각해볼 때, TCO 대비 퍼포먼스 관점에서 보자면 가격을 높여가면서까지 부품들을 더 많이 넣어서 TCO를 5~10% 높이더라도 퍼포먼스를 20~50% 높일 수 있다면 하이퍼스케일러는 기꺼이 투자하는 것입니다.

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주식투자자 입장에서는 단순하게 이런 것들이 좋아지고 있다는 것에서 생각을 끝내지 않고 실제 수혜강도(EPS 변화)가 얼마인지, 수혜가 있더라도 실제 성장성 대비 밸류 관점에서 충분히 매력적인 투자포인트로 삼을 수 있는지 등등 여러 가지 측면을 고려해야겠지만 기본적으로는 ⓐ뭐가 좋아지고 있는지 ⓑ얼마나 좋아지고 있는지 ⓒ성장성 대비 밸류로 보기에도 투자 매력도가 높은지를 고려하려고 해도 ⓐ부터 순서대로 지식을 쌓아가야 합니다.

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Agentic AI는 NAND 수요를 키울 것

에이전틱 AI의 핵심은 단발성 질의응답이 아니라, 길고 복잡한 다단계 작업을 지속적으로 수행하는 데 있습니다. 이런 구조에서는 에이전트의 작업 메모리가 충분히 빠르고 저렴하며 대규모로 접근 가능해야 합니다.

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3월 30일 주간전략보고에서 이제는 연산보다도 저장과 조회가 중요해진다는 생각을 전해드렸던 것처럼, 장시간 세션, 대규모 컨텍스트, 반복적인 추론과 검증이 많아질수록 결과물과 중간 산출물을 저장/검색/재사용하는 대용량 저장장치의 중요성이 급격히 커집니다. 이 흐름은 NAND가 점점 더 AI 인프라 구조적 성장의 핵심 축으로 재평가하게 만드는 요인입니다. 향후 NAND 수요는 단순히 데이터센터 서버 대수 증가가 아니라, 에이전트, 영상 서비스 증가, 월드모델 같은 워크로드 변화에 의해 구조적으로 커질 가능성이 높다는 의미이기도 합니다.

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샌디스크, 2H26 HBF 프로토타입 선보일 것

전자신문, thebell 보도에 따르면, 최근 샌디스크가 HBF 샘플 출시 준비를 앞당기고 있습니다. 올 여름쯤 HBF 샘플을 만들고 2027년 초에 HBF 기반 AI 디바이스 샘플이 등장할 것으로 전망됩니다. 이정도면 샌디스크가 기존에 밝혔던 HBF 개발 로드맵 일정을 반년 정도 앞당긴 것입니다.

루멘텀(LITE)

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루멘텀LITE는 Overweight을 유지합니다. 현 시점에서 루멘텀의 밸류를 보자면 CY26 EPS $16 → CY27 EPS $30 기준, CY26 PER 56배 → CY27 PER 30배입니다.

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구글 TPU BOM의 8% = LITE의 OCS 기회

루멘텀은 TPU BOM의 8%정도를 수주하기에 TPU 출하량이 늘어날수록 좋습니다. 엔비디아도 광학을 보다 적극적으로 도입 중인 만큼 엔비디아의 Scale-up CPO(랙 간 연결을 통한 Pod 만들기, Quantum-InfiniBand), Scale-out CPO(Spectrum-6 Switch) 등의 CPO 도입이 빨라지더라도 좋습니다.

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최근 엔비디아의 CPO 도입이 얼마나 빠를 것인가(엔비디아가 업계에서 6~12개월 가까이 빠르게 채택 중이기에 초기엔 NVDA만 체크)를 두고 업계에서 의견이 분분하긴 한데, 엔비디아/루멘텀 회사측 입장을 더 존중하자면 예상대로 도입에는 큰 문제가 없을 것으로 예상합니다.

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일단 엔비디아가 후공정 기업인 ASE를 통해 강하게 CPO 양산을 푸시하고 있는 모습은 확인할 수 있습니다.

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Mizuho의 루멘텀 목표주가 상향 : 광학 TAM 확대

4월 7일, 미즈호의 루멘텀 목표주가 상향에서 좋았던 부분은, 단순히 실적 숫자를 올려 본 것이 아니라 앞으로 열릴 광학 시장의 크기를 더 크게 보기 시작했다는 점입니다. 특히 CPO와 OCS가 모두 예상보다 더 큰 시장으로 성장할 수 있다는 판단이 반영됐다는 점이 중요합니다. 미즈호는 루멘텀이 이 확장되는 광학 인프라 투자에서 핵심 수혜주가 될 가능성이 높다고 본 것입니다.

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CPO가 폭발적 성장에 들어간다

미즈호는 CPO 도입률이 CY26 4%에서 CY29 30%까지 상승할 것으로 추정했습니다. 특히 CY28 Feynman 세대부터는 랙 내부에서도 Scale-up CPO가 본격 도입되며, CPO 시장의 성장 폭이 한 단계 더 커질 것으로 봤습니다. 여기서 중요한 것은 단순히 CPO가 늘어난다는 점이 아니라, Scale-out 중심이었던 초기 시장에서 Scale-up까지 확장되면서 전체 TAM이 훨씬 더 커진다는 점입니다. 미즈호는 Scale-up CPO 시장이 Scale-out CPO TAM 대비 3~16배 수준까지 커질 수 있다고 정리했는데, 레인지가 너무 넓으니 업계에서 대략 추정할 때 많이 쓰는 7배 정도 더 큰 시장이라고 받아들이시면 편합니다.

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OCS는 구글만의 이야기가 아니다

미즈호는 구글뿐 아니라 마이크로소프트와 아마존도 OCS를 테스트 중인 것으로 추정했습니다. 즉, OCS가 특정 고객 한 곳의 실험적 도입이 아니라 여러 하이퍼스케일러로 확산될 가능성이 높아지고 있다는 의미입니다. 시장 규모 측면에서도 OCS는 최대 $6.0B까지 커질 수 있다고 봤고, FY2028(3Q27~2Q28) 기준으로는 OCS 매출이 $1.5B 수준까지 확대될 것으로 전망했습니다.

지금 향후 2개 분기 동안 약 $400M의 매출 인식을 예상하고 있다는 점을 감안하면, 이후 몇 년 동안 매출 성장 기울기가 상당히 가팔라질 것이라는 시각입니다.

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루멘텀의 강점, 고부가가치 병목 구간에 집중되어 있다

미즈호 애널리스트의 코멘트 방향성 자체는 이전에 <OFC 2026 : 광학이 중요해지고 있는 이유들>에서 전해드렸던 루멘텀 내용과 유사합니다. 핵심은 루멘텀이 광학 업계의 병목이 되는 고부가가치 구간에 집중하고 있다는 점입니다. 광학 업계의 병목인 InP 광학 레인 시장 점유율 60% 및 리드타임 2년 이상이고, 레인당 200G(트랜시버 기준 1.6T 제품)에서는 더 높으며, 구글이 다방면에서 이미 쓰고 있으며 마이크로소프트와 아마존도 여기저기 도입하려 하는 OCS, CPO에 쓰는 UHP 레이저 칩(ELS 모듈까지 탑재하면 ASP는 2배) 생산 등등 워낙 고부가가치에 집중함으로써 재무전망을 크게 상향한 것(OPM 27% → OPM 42%)까지가 핵심입니다.

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Aletheia Capital, 루멘텀 200G 시장점유율 90%

홍콩 IB인 알레테이아 캐피탈(Aletheia Capital)이 루멘텀의 성장동력으로 세 가지를 강조했습니다:

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예상보다 강한 EML 레이저 수요로 인해, 레인당 200Gbps로의 빠른 전환에 힘입어 FY26~FY28까지 CAGR 75~80%의 매출성장세를 보일 것으로 전망합니다.

현재 루멘텀의 200Gbps InP 광학 레인 기준 시장점유율은 90%입니다.

FY26~FY27까지 OCS 판매량이 매출 기준 8~10배 규모까지 매우 빠르고 크게 커질 예정입니다.

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루멘텀 CEO "2028년 용량까지 조만간 매진될 듯"

4월 10일 루멘텀 CEO는, OFC 2026(3월 17일)에서 InP 광학 레인 생산량을 올해 50% 확대하겠다(2월 말까지는 40% 목표였음)고 밝힌 이후에도 미국 하이퍼스케일러 수요가 매우 강해 2027년 물량까지 이미 완판됐고 2028년 물량도 조만간 매진될 수 있다고 언급했습니다.

생산 용량을 꽤 유의미하게 늘렸는데도 여전히 공급이 따라가지 못할 정도로 수요가 강하다는 뜻이므로 루멘텀에게는 매우 긍정적인 인터뷰 내용이었습니다.

옵토일렉트로닉스(AAOI)

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옵토일렉트로닉스AAOI는 Overweight을 유지합니다.

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OFC 2026 자료에서 설명드렸었는데, 옵토일렉트로닉스의 내부 로드맵을 따라가보면 2Q26 ARR $769M → 4Q26 ARR $3.64B → 2Q27 ARR $4.56B → 4Q27 ARR $8.17B에 도달할 것으로 예상합니다. 실제 얼마나 현실화시킬 수 있을 것인가가 중요하기는 합니다만, 4Q27 ARR에서 성장을 멈춘다고 가정하더라도 CY28에는 매출 $8.17B가 나올 것이라고 볼 수 있고, 여기에서 매출 $8.17B 기준 GPM 40%, NPM 20%라고 가정하면 CY28 순이익은 $1,634M입니다. 만약 10%만큼 희석돼서 주식 수가 8250만 주가 된다고 보면 CY28 EPS는 $19.8로 PER로는 7.6배입니다.

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어쨌든 아직 실행 리스크가 있기도 하고 먼 미래를 반영하는 기업인 만큼, 만약 단기에 주가가 먼저 반영하기 시작하면 CY28 PER 15배 정도가 밸류 레인지의 상단으로 보고 있습니다.

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OFC 2026 : 광학이 중요해지고 있는 이유들, 태풍의 눈에 있는 두 가지 기업 분석

AI 인프라의 새로운 병목 '광학' : 앞으로의 2~3년 가파른 채택곡선 (트랜시버, OCS, CPO)

짧은 코멘트 / 주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 9일~3월 13일)

짧은 코멘트 / 주간전략보고 : 투자의 생각 (3월 2일~3월 6일)

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Citron, 옵토일렉트로닉스 공매도 의견

왼쪽 이미지는 공매도로 널리 알려진 시트론 리서치가 옵토일렉트로닉스에 대해서 공매도 의견을 낸 것입니다.

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시트론의 핵심 주장은 이렇습니다:

루멘텀의 주요 고객은 엔비디아이다. 공급업체에 직접 $2B를 투자하고, 2028년까지 구매계약이 꽉차있다.

옵토일렉트로닉스의 주요 고객은 오라클이다. $10B 부채를 갖고 있고, Negative FCF이며, 자금조달 문제로 플래그십 데이터센터 확장에 문제를 겪고 있는 기업이다.

옵토일렉트로닉스의 Forward PER은 112배이며, 엔비디아의 3배에 달한다. 엔비디아의 PER 이상을 받고 있으며, 하이퍼스케일러들의 먹이사슬에서 가장 뒤처지는 오라클을 위해 제품을 납품하는 기업일 뿐이다.

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전체적으로 논리적인 부분들이 없어서 다소 의아했던 보고서였습니다.

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기본적으로 옵토일렉트로닉스에 대한 이해를 보자면, 옵토일렉트로닉스의 주요 고객은 기존 고객인 아마존이 주문을 지속하고 있고 여기에 신규 고객인 오라클이 붙은 것입니다. 그리고 루멘텀의 InP 레이저 칩 주문이 CY28까지 밀리고 있는 상황에서, 옵토일렉트로닉스는 자체 InP/CW 레이저 칩을 생산할 수 있는 몇 안 되는 기업이라는 게 포인트입니다.

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100G 트랜시버까지는 자체 설계 및 생산한 25G DFB 칩과 DML 레이저로 4개 묶어 100G를 트랜시버를 구현했었습니다. 400G 트랜시버로 넘어가면서는 100G PAM4 DML 레이저를 사용했습니다. 800G 및 1.6T 트랜시버/CPO에서는 자체 SiPh로 만든 400mW 레이저를 자체 개발 후 채택하고 있습니다.

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그리고 수요를 매출로 바꾸겠다는 측면에서는 CY27~CY28으로 향하는 과정에서 자체 레이저 칩 생산역량을 기반으로 ARR을 크게 높일 수 있도록 기존의 자동화해둔 팹을 복제하여 매출 고성장이 가능하다는 기업이 포인트입니다. 이에 대해서는 OFC 2026 자료에서도 확인하실 수 있습니다.

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오라클을 비롯하여 네오클라우드에 대한 이해도 하나씩 살펴보자면, 오라클의 미시간주 데이터센터 프로젝트는 정상 진행되고 있고, 잉여현금흐름은 기본적으로 CapEx를 우선하여 매출성장을 이루고나서 채우겠다는 것일뿐 데이터센터 프로젝트 단위의 IRR은 잘 맞아들어가고 있습니다.

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B. Rliey Financial도 옵토일렉트로닉스에 대해 공매도 의견

오른쪽 이미지는 B. Rliey Financial에서 옵토일렉트로닉스에 대해서 부정적인 의견을 쓴 자료입니다.

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여기도 마찬가지로 bird-eye view로 보고 있는 것은 아닌지라 우려할 점은 없어보입니다. B. Riley의 주장은 이렇습니다. 오라클 클러스터의 전력기기 연결이 원활하지 않음으로 인해서 최근의 오라클이 주문한 1.6T 트랜시버 계약(1차), 800G 트랜시버 계약(2차), 800G 트랜시버 추가계약(3차)이 취소될 가능성이 높다는 내용인데 근거가 빈약합니다.

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오라클의 데이터센터가 마치 하나라고 생각하는 오류에 빠진 보고서이기도 하고, 데이터센터 프로젝트 타임라인들을 생각해보면 옵토일렉트로닉스에게 들어온 Q+1~Q+2 주문은 오라클이 여러 캠퍼스 중 특정 동/클러스터들이 온라인될 것으로 예상되는 시점에 트랜시버를 주문한 것일 것이라 추정되므로 FTM 연결 지연 이슈들과는 구조적으로 무관할 것이라 예상되기 때문입니다.

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트랜시버 주문은 실제로 유효 컴퓨팅이 온라인될 시점에 맞춰 집행되는 성격이 강한 반면, FTM 지연 문제는 그보다 훨씬 앞단의 전력 인허가/장비 납기/유틸리티 준비 과정에서 발생하는 이슈이기 때문입니다. 옵토일렉트로닉스에게 주문하는 트랜시버는 특정 클러스터의 가동 시점이 상당 부분 가시화된 이후의 이벤트에 가깝고, 전력 연결 지연은 그 이전 단계에서 생기는 병목이라는 점에서 두 문제는 구조적으로 구분해서 볼 필요가 있습니다.

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전력 지연은 Powered Shell 온라인 이전 단계의 이슈

블룸에너지 관련 코멘트에서 말씀드렸듯이, 프로젝트 진행 과정에서 전력 지연은 보통 클러스터의 Powered Shell이 완공된 이후에 발생하는 문제가 아니라 그 이전 단계에서 생기는 문제입니다. 실제로는 Powered Shell을 인계받은 뒤에도 클러스터를 완성해 장비를 설치하고 운영 가능한 상태로 만드는 데 추가로 3~6개월이 걸립니다. 따라서 전력 문제의 본질은 이미 건물이 완공된 뒤의 마무리 지연이 아니라 그 건물이 예정된 시점에 전력까지 포함해 제대로 인계될 수 있느냐에 있습니다.

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오라클은 임차인입니다

조금 더 디테일하게 들어가면, 오라클의 데이터센터 부지를 직접 개발하는 주체는 오라클이 아닙니다. 오라클은 기본적으로 임차인 역할을 하며, 부지 개발과 Powered Shell 구축은 Crusoe 같은 디벨로퍼가 담당합니다. 일부 캠퍼스의 경우에는 미시간주 사례처럼 복수의 디벨로퍼가 함께 참여하기도 합니다. 이들 디벨로퍼는 오라클의 수요를 바탕으로 프로젝트 수익성을 평가한 뒤, SPV를 통해 PIMCO나 Blackstone 같은 금융 파트너로부터 자금을 조달해 데이터센터 건물을 짓고 전력을 붙이는 구조입니다.

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임대료 지급 시점은 Powered Shell 인계 시점부터

예를 들어 1Q26에 전력이 실제로 연결된 Powered Shell이 완공됐다고 가정하면, 오라클은 그 시점부터 디벨로퍼가 약속을 지켰다고 보고 임대료를 지급하기 시작합니다. 반대로 디벨로퍼가 그 시점까지 전력을 온라인시키지 못했다면, 오라클은 임대료를 낼 이유가 없습니다. 이 말은 곧 오라클이 단순히 건물 껍데기를 기준으로 움직이는 것이 아니라, 실질적으로 유효한 컴퓨팅 인프라가 올라올 수 있는 시점에 맞춰 계약과 비용 집행을 연동시키고 있다는 뜻입니다.

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우려할 게 없는 건 아니지만, 포인트가 맞지 않는 내용들이라 생각

다시 공매도 이슈로 돌아와서, 옵토일렉트로닉스의 공매도 비율이 13% 정도로 꽤나 높은 수치라서 IB, 공매도 리서치 기업들의 의견 개진들이 활발한데, 옵토일렉트로닉스에 대해서 우려할 점은 실제 옵토일렉트로닉스가 목표한 것을 얼마나 실행할 수 있느냐이지 Citron, B. Riley Financial이 주장한 것과는 무관하다고 봅니다. 우려가 없다는 것이 아니라, 포인트가 다소 맞지 않는다는 의미입니다.

델(DELL)

AI 전략과 비즈니스 전환 (BofA 컨퍼런스)

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델 Dell Technologies : AI 서버 OEM No.1

4월 7일, 델이 BofA 컨퍼런스에 참여하여 최근 상황에 대해서 말했습니다.

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메모리 가격 급등은 기회이다

Dell CEO는 메모리 가격 급등으로 인해서 메모리를 공급받기 어려운 상황이 될수록, 델 같은 Tier 1 서버 기업에게는 더 유리해지는 환경이라고 설명했습니다. 1년간 $64B 주문을 받았고, 파이프라인도 계속해서 커지고 있으며 필요한 공급량은 이미 가이던스를 충족할 수준으로 확보했다고 강조했습니다.

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특히 이번 콜에서 가장 인상적인 프레임은 "25 × 25"였습니다. 2023년의 H100의 80GB HBM부터 시작하여 2027년의 VR300부터는 1TB, 앞으로는 2TB 수준(25배)으로 늘어나고, 동시에 가속기 수량 자체도 25배 증가하기 때문에 전체 메모리 수요는 구조적으로 폭증한다는 의미입니다.

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여기에 메모리 공장은 새로 짓는 데 4년(브라운필드 인수 시 2~3년으로 단축 가능)이 걸리며, 2023년 메모리 업황이 너무 나빴기 때문에 공급자들이 충분히 공격적으로 투자하지 못했다고 짚었습니다.

즉, 지금의 메모리 가격 상승은 단순한 단기 사이클이 아니라 구조적으로 과소투자한 결과라는 해석입니다.

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FY2027 EPS YoY 25% 목표가 가능한 이유 ⓐⓑⓒ

메모리 비용 자체가 올라가는 게 있고, 메모리 할당이 원활하진 않은 상황 속에서 델이 EPS 성장 YoY 25%가 가능하다고 전망한 데에는 크게 세 가지 레버리지 포인트들이 있습니다.

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첫 번째, 빠른 가격 전가 : 가격인상분 자체를 최대한 발빠르게 고객에게 전가하는 방식입니다. 최근에 개인적으로 LG Gram을 사느라 이것저것 노트북을 볼 때에도 느낀 건데 요즘 PC/노트북 견적들이 3~7일 한정으로만 열려있습니다. 이때 구매를 안 하면 새로운 견적, 새로운 스펙으로 만들어진 노트북을 구매해야 합니다. 그러다보니 실제 제품은 하나지만 SKU 차원으로 보자면 그 수가 엄청나게 많아지고 있긴 한데, 어쨌든 이런 방식으로 비용인상분만큼의 가격 전가를 최대한 빠르게 하는 것입니다.

두 번째, 공급 우위 : 경쟁사보다 더 많은 물량을 확보해 두었기 때문에, 가격이 올라도 공급 자체가 안 되는 경쟁사와 달리 델은 공급을 할 수 있습니다. 수요가 강하다보니 고객 입장에서 "가격이 오른 것보다 물량을 못 받는 것이 더 나쁘다"는 입장이라 델은 좋습니다.

세 번째, AI를 통한 OpEx 절감 : 4년 연속으로 영업비용을 감소시키고 있습니다. AI를 통한 내부 생산성 향상으로 OpEx가 매출의 single-digit % 수준까지 내려왔습니다. 이런 수준은 20년 만에 처음입니다.

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고객 입장에서는 당장 작동하는 '시스템'을 만들어주는 게 중요하다

Ampere/Hopper 때만 해도 서버를 연결하여 클러스터로 만들면 어떻게든 가동되는 구조였다면, 이제는 엔지니어링 숙련도에 따라 성능차이와 클러스터 온라인까지의 시간 차이가 꽤 많이 납니다.

고객이 가장 중요하게 보는 것은 장비를 납품할 수 있느냐가 아니라 ​"Time-to-First-Token"​, 장비 설치 후 실제 첫 토큰을 생성하기까지 걸리는 시간입니다.

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엔비디아 레퍼런스 디자인에 많은 버그가 존재하며, 델은 이를 직접 찾아 고치고, 일부는 엔비디아에 수정 요청하고, 일부는 스스로 해결한다고 말했습니다. 수백 개의 랙을 한 주에 납품하고, 24~36시간 내에 가동시키며, 버그를 해결하는 능력까지를 고려하여 고객들이 델을 더 많이 택하고 있는 상태입니다.

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그리고 하이퍼스케일러들은 자체 엔지니어링 인재들을 가지고 Foxconn, Quanta 같은 서버 ODM들과 직접 거래할 수 있지만, 네오클라우드나 기업 고객들은 현재 그럴 수 있는 때가 아니기도 합니다. AI 서버의 복잡도를 생각하면 단기에 이들이 ODM과 거래하고 이를 실제 배포 후 운영할 정도의 역량을 갖추는 것이 거의 불가능한 만큼 네오클라우드와 기업 고객이 주 고객인 델의 시장을 ODM이 위협한다는 뷰에 대해서는 '너무 크게 우려하지 않아도 된다'는 입장이었습니다.

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지정학적 긴장이 역설적으로 Sovereign AI 수요 창출 중

지정학적 긴장이 소버린 AI 수요의 근본 원인이라고 말했습니다. 유럽, 중동 등 각국이 미국 AI 인프라에 종속되는 것을 꺼리면서 자국 내 인프라 구축 수요가 발생하고, Dell은 이런 고객들과 소통하며 수요를 적극적으로 취하는 중입니다. GDP 상위 25개국 모두에서 어떤 형태로든 소버린 AI 프로젝트가 진행 중이기에, 관세/지정학 우려 국면가 AI 하드웨어에게는 긍정적인 상태입니다.

에흐르(AEHR)

당장 숫자 및 Adoption curve는 알 수 없는 단계 (1Q26 실적발표)

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에흐르 테스트 시스템스 Aehr Test Systems : 웨이퍼 레벨 번인 테스트 장비

4월 7일, 에흐르가 FY3Q26(CY1Q26) 실적발표를 마쳤습니다.

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실적발표와 컨콜 내용을 보고 생각을 정리해보면,

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당장의 숫자보다는 신규수주 + 백로그가 중요한 국면

표면적인 Q3 실적만 보면 좋지 않았습니다. 분기 매출은 $10.3M로 전년 동기 $18.3M 대비 YoY -44%나 크게 줄었고, GAAP 적자 -$3.2M, non-GAAP 적자규모도 -$1.5M입니다.

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지금은 에흐르는 당장의 실적은 중요하지 않고, 신규수주와 채택곡선이 어떤 형태로 그려질까에 대해서 관심을 갖는 단계입니다. 이번 분기 신규수주는 $37.2M, 수주잔고는 $38.7M이었습니다. 분기 후의 추가 수주를 포함할 경우 4월 7일 기준 수주잔고는 $50.9M까지 높아져서 3~4월에도 더 신규수주가 활발해지고 있다는 걸 확인할 수 있었습니다.

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FY27~FY28 성장 기대는 분명하지만, 주가도 꽤 많이 반영했다

AEHR의 회계연도는 CY2Q26에 FY26이 종료되기 때문에 CY3Q26부터는 FY27이 시작됩니다. 회사는 FY27에도 의미 있는 성장이 이어질 것이라는 자신감을 보였습니다.

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다만, 이 부분은 기대와 현실을 구분해서 봐야 합니다. FY26 매출이 약 $50M 수준일 것으로 추정되는 상황에서 현재 수주잔고 $50.9M는 분명 좋긴 하지만, 그러나 이것만으로 CY27~CY28의 강한 Bull Case를 충분히 정당화할 수 있는지에 대해서는 판단이 쉽지 않습니다. 확인하고 싶은 건 AEHR의 FY27 매출이 그래서 얼마나 될 것이냐인데 $50.9M 수주잔고로는 충분한 가시성이 확보되진 않아서입니다.

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펀더멘털 측면에서는 성장 가능성이 열려 있는 것이 맞지만, 주가는 이미 '가능성이 있다'를 넘어 '가능하다', 더 나아가 '채택 속도가 가파를 것이다'까지 상당 부분 반영하고 있는 구간으로 보입니다.

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Beyond FY27를 위한 생산용량 확대

이번 분기 회사는 Sonoma 시스템의 생산능력을 높이기 위해 두 곳의 계약 제조사를 통해 월 20대 이상 추가 생산 체계를 구축하고 있다고 밝혔습니다. 출하는 이번 Q4부터 시작될 예정입니다. Sonoma의 ASP가 약 $1.5M라는 점을 감안하면, 이론적으로는 월 $30M, 연간으로는 $360M 수준의 매출 대응 능력을 갖추는 셈입니다. 기존 Fremont 본사 라인은 FOX-XP, 즉 웨이퍼 레벨 장비 생산에 집중시키고, Sonoma는 외부 생산을 통해 대응하는 구조입니다. 이는 하반기부터 본격화될 수 있는 하이퍼스케일러향 Sonoma 주문 램프를 물리적으로 소화할 준비를 하고 있다는 의미로 해석할 수 있습니다.

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연 매출 $50M → $360M ARR을 반영하는 과정

현재 AEHR의 연 매출 규모가 약 $50M 달러 수준이라는 점을 감안하면, 회사가 신규 생산라인에서만 연간 $360M 수준까지도 대응 가능한 생산체계를 언급한 것 자체가 시장 기대를 이해하게 해 줍니다. 투자자들은 지금의 숫자가 아니라, 이 회사가 앞으로 어디까지 커질 수 있는지를 먼저 가격에 반영하고 있습니다.

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실제로 낙관적인 시나리오를 가정해 CY28 장비 매출 $600M + 소모품 매출 $200M(향후 매출의 30%는 소모품일 거라 이번 컨콜에서 말함) = 총매출 $800M를 전제하고, GPM 40%, NPM 10~15%를 적용하면 CY28 순이익은 약 $80~120M 수준이 나옵니다.

현재 시가총액 $2.22B 기준 CY28 예상 순이익 대비 18.5~27.8배 수준입니다. 이정도면 비현실적인 숫자는 아니지만, 반대로 말하면 이미 상당한 성공 시나리오가 주가에 녹아 있다고도 볼 수 있습니다.

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루멘텀의 CY28 추정치와 비교할 경우?

광학에서 가장 경쟁력이 높아서 다년간 고성장을 전망하고 있는 루멘텀(LITE)의 CY27 EPS 추정치가 $30이고, 성장의 슬로프들을 볼 때 현 시점에서 CY28 EPS는 적어도 $40이상일 거라 예상할 수 있으므로, 러프하게 루멘텀의 CY28 EPS $40 기준 CY28 PER은 22.4배입니다. 이렇게 대략 매겨보면 AEHR가 새로운 기술 채택 트렌드 속에서 더 잘 될 수도 있겠지만(그럴 가능성도 있습니다. 그래서 현재 정리해본 것입니다.) 주가상 AEHR가 이미 꽤 잘될 것으로 많이 반영하고 있다는 의미입니다.

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AEHR는 웨이퍼-패키지 양쪽의 번인 솔루션을 모두 가졌다

에흐르는 웨이퍼 레벨 번인 테스트 장비인 FOX, 패키지 레벨 번인 테스트 장비인 Sonoma를 갖고 있습니다. 이 중에서 대략의 ASP와 마진율을 보자면 FOX는 ASP $2~5M에 GPM 55~60%, Sonoma는 ASP $1.5M에 GPM 50%입니다. 단순히 장비를 한 번 판매하고 끝나는 구조가 아니라, 설치 기반이 늘어날수록 소모품과 운영 관련 매출이 뒤따를 수 있는 구조를 갖고 있다는 점도 중요합니다. 회사가 이번 컨퍼런스콜에서 향후 매출의 약 30%가 소모품에서 나올 수 있다고 언급한 것도 좋은 포인트였습니다.

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Advantest, Teradyne vs AEHR

기존 강자인 Advantest와 Teradyne도 칩 테스트 장비를 보유하고 있고, 웨이퍼 테스트 역시 수행합니다.

다만 이들의 웨이퍼 테스트는 기본적으로 전기적/기능적 선별에 가깝습니다. AEHR의 차별점은 여기에 고온 및 고전압 스트레스를 더해, 초기에는 멀쩡해 보여도 실제 동작 환경에서 고장으로 이어질 수 있는 잠재 불량을 더 이른 시점에 걸러낸다는 데 있습니다. 단순히 웨이퍼를 테스트하는 것이 아니라, 웨이퍼 단계에서 번인까지 수행해 Known Good Die를 더 정교하게 선별할 수 있다는 점이 핵심입니다. WLBI에서는 AEHR의 기술력이 좋으므로 기회는 분명합니다.

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그러면, 개인적으로는 '기회가 있긴 한데 실제 다년간의 이익성장 궤적이 지금의 성장성 대비 밸류를 기준으로 봤을 때 매력적일지는 잘 모르겠습니다'의 입장이니, 그럼 기회가 어떤 부분인지를 전달드려봅니다. 이렇게 보시면 시장이 왜 AEHR에 대해서 이미 성공할 것이라고 보고 선베팅하고 있는지도 감은 잡히실 것 같습니다.

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CoWoS, 광, HBM4E가 모두 기회이다

AEHR의 기회는 단순히 번인 장비를 공급한다는 데 있지 않습니다. AI 가속기가 고전력화될수록 열과 전류 스트레스는 더 커지고, 그만큼 초기에는 멀쩡해 보여도 실제 동작 환경에서 고장으로 전환되는 잠재 불량을 더 이른 단계에서 걸러내는 일이 중요해집니다. 여기에 실리콘 포토닉스는 전기적 불량 선별뿐 아니라 초기 광 출력을 안정화하는 과정까지 필요해 번인이 사실상 제조 흐름 안에 더 깊게 들어오게 됩니다.

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또 CoWoS와 HBM 적층, 나아가 HBM4e처럼 패키징 복잡도와 원가가 계속 높아지는 구조에서는, 불량 다이 하나가 단순한 칩 손실이 아니라 패키지 전체의 수율과 경제성을 훼손하는 문제가 됩니다. 결국 업계 입장에서는 패키징 이후에 문제를 발견하는 것보다 웨이퍼 단계에서 KGD(Known Good Die)를 최대한 선별하는 것이 훨씬 중요해지고, AEHR는 바로 그 지점에서 웨이퍼 레벨 번인과 패키지 번인 솔루션을 모두 보유한 업체입니다.

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정리하자면, CoWoS는 사전에 불량을 걸러야 할 경제성을 키우고, 광은 번인의 필요성을 공정 안으로 더 끌어들이며, HBM4e는 더 높은 전력·열 환경 속에서 조기 스크리닝의 가치를 더욱 키우는 방향이라고 볼 수 있습니다.

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채택 곡선의 형태가 드러나길 기다리는 중

결국 AEHR를 볼 때 가장 중요한 것은 이번 분기 매출이 얼마였느냐보다, 어떤 고객군에서 어떤 제품이 먼저 본격 채택되기 시작하느냐입니다. Sonoma가 하이퍼스케일러향으로 빠르게 램프하는지, FOX-XP 기반 웨이퍼 레벨 번인이 AI 프로세서와 광 쪽에서 구조적으로 자리잡는지, 그리고 소모품 매출 비중이 실제로 빠르게 커지는지가 핵심 체크포인트입니다. 시장은 이미 AEHR의 성공 가능성에 선베팅하고 있다고 느낍니다. 후발주자 혹은 상대열위인 기업을 매수할 때는, 이미 성공을 보여준 기업의 밸류에이션과 비교할 때 얼마나 성장성 대비 밸류가 매력적인가가 핵심인데 그런 포인트를 충족하진 못했다는 생각입니다.

Magnificent 7

Mythos, AI HW 공급망 체크, MLPerf Inference v6.0, AVGO ↔ MTK, Trainium

*왼쪽 테이블 : 2026년 4월 13일자로 EPS 추정치를 변경했습니다.

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

엔비디아, 26년 PER 21배 / Overweight

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

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

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

AI 사이클 한 눈에 보기, SemiAnalysis 인터뷰 : "거품은 없다. AI ARR $100B가 온다" (바로가기)

엔비디아 4Q25 실적발표 : 담백한 실적발표, 핵심은 모두 그린라이트 (바로가기)

엔비디아 4Q25 Preview : 컴퓨팅이 곧 매출인 시대, 결국 엔비디아의 시간은 온다 (바로가기)

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AI 반도체 공급망 체크 : NVDA, AMD, GOOGL, AMZN

이번 AI 반도체 공급망 체크 자료에 대해서 핵심만 추려봅니다:

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점점 더 큰 칩으로 나아가는 중, 양산성이 핵심

칩 단위, 트레이 단위, 랙 단위, 포드 단위로 더 빠르게 데이터를 주도받을 수 있게끔 연결하는 것도 중요하지만, 기본적으로는 단일 칩의 성능을 높이는 데 있어서 같은 칩에 더 많은 compute die를 넣어서 패키징하느냐가 중요해지고 있습니다. 점점 더 칩이 커진다는 의미이기도 합니다. 이 과정에서 병목은 지금은 TSMC CoWoS-L이고, 이후에는 SoIC, 2028년의 Feynman부터는 CoPoS로 넘어갈 예정입니다.

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엔비디아 : Rubin, Rubin Ultra, Feynman

Rubin은 HBM4 이슈로 기대치가 일부 낮아졌지만, 그 공백을 GB300/Blackwell이 메우는 구조입니다. 최근 UBS 추정에 따르면 SKH의 HBM4 revision이 거의 완성되었기에 텐션은 내려가는 중이고 5~6월쯤이 되면 Rubin 양산의 가시성이 다시금 높아질 것으로 예상합니다. 이전에 GB200 NVL72 양산도 CoWoS-L 병목, APH의 NVSwitch 수율 이슈 등으로 2025년 1월 → 3월로 일부 지연됐던 바 있지만 돌아보면 큰 문제가 없었고, GB300 NVL72에서는 정상적으로 2025년 7~9월부터 양산을 이어갔던 것을 생각하면 이정도 이슈는 마이너한 것으로 보고 있습니다.

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Rubin Ultra는 4-die로 짤 것이냐 2x2 die 구조로 짤 것이냐를 두고 얘기가 많은데, 본질은 CoWoS-L의 9.5 레티클 한계에 가까운 초대형 패키지를 수율, 열 관리, 휨 문제 없이 대량생산 할 수 있겠느냐가 핵심입니다. 구조가 조금 바뀌더라도 공급망 전반적으로 HBM이나 CoWoS에는 영향을 미치지 않습니다.

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Feynman부터는 그 다음 단계인 SoIC 기반 3D 적층, CoPoS 도입의 가능성을 테스트할 예정입니다. 단순 미세 공정 전환이 아니라 SRAM stacking, GPU-to-GPU stacking까지 더 복잡한 패키징 구조를 도입합니다.

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AMD : MI450 지연으로 CY26 CoWoS 하향

AMD는 MI450 양산 지연 때문에 CY26 CoWoS 수요 전망치가 90k에서 77k로 낮아졌습니다. 배경은 2nm top-die 재설계와 HBM4 검증 이슈이며, 이는 상대적으로 엔비디아와 ASIC 진영에는 우호적인 흐름입니다.

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구글 TPU : 브로드컴 vs 미디어텍의 '진검승부'

현재까지는 브로드컴(AVGO)이 안정적인 메인 라인이고, 미디어텍(MTK, TPE: 2454)은 의미 있는 도전자입니다. 다만 TPU v8x에서 미디어텍이 시스템 검증까지 잘 통과하면, 구글 TPU 공급망 내 점유율 변화가 생길 수 있습니다. 반대로 v9로 갈수록 패키징, SerDes, 인터커넥트 난도가 더 높아져 미디어텍의 실행력 검증이 더 중요해집니다. 이 부분은 아래의 구글 코멘트에서 따로 더 정리할 예정입니다.

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아마존 Trainium : Trn3은 Alchip → Trn4는 전략 변화가 핵심

Trainium 3는 AWS Annapurna와 Alchip 중심 프로젝트로 보이며, 최근에는 앤스로픽 수요 급증까지 겹치면서 lifetime volume 추정치가 상향됐습니다.

지금 단계에서는 마벨이 의미 있는 생산량을 확보하고 있다는 근거는 약하고, 오히려 Annapurna + Alchip 중심의 수직 통제 구조가 더 선명합니다.

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아스테라랩스(ALAB) 같은 경우는 ⓐAWS Trainium 출하량 추정치가 늘어나면 수혜이긴 하나, ⓑ인터커넥트에서 스피드가 빨라지며 구리 → 광학으로의 대체, ⓒCY26 기준 성장성 대비 밸류를 보자면 루멘텀보다 비싼 점 등을 고려할 때 아직 매력적이라고 보진 않아서 Neutral을 유지하고 있습니다. 수혜강도가 높으냐, 성장성 대비 밸류가 매력적이냐 아니냐의 관점입니다.

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Trainium 4는 더 이상 이전의 Trainium 전략처럼 저비용-중성능에 머무르는 칩이 아니라, 2nm compute die, 3nm I/O, 12-stack HBM, UALink/NVLink Fusion, CPO 가능성까지 거론되는 공격적 제품입니다. 아마존도 엔비디아나 TPU처럼 더 높은 복잡성과 성능을 감수하는 방향으로 옮겨가고 있습니다. 그리고 최근 들어서 브로드컴(AVGO)이 Trainium 3.5/4에 참여한다는 루머들도 많은데 compute die보다 네트워킹/인터커넥트에서 참여할 것으로 예상됩니다. Trainium에 대해서도 아래 아마존 코멘트에서 좀 더 자세히 다룰 예정입니다.

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AI Labs의 컴퓨팅 수요가 예상을 훌쩍 넘고 있다

앤스로픽, 오픈AI의 ARR 성장세가 원래도 1년에 10배씩 성장하던 흐름이었는데, 2026년 1월~4월에 접어들면서는 Agentic AI 제품 수요(Claude Code/Cowork, Codex) 덕분에 기울기가 더욱 더 가팔라지고 있습니다. 앤스로픽만 놓고 보자면, 12개월 간 매출 10배 성장 추세에서 → 12개월 간 매출 27배 성장 추세로 가속화된 것입니다.

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앤스로픽과 오픈AI가 빠르게 시장을 잠식하고 있습니다. 앤스로픽은 25년 말 ARR $9B로 시작해 → 26년 4월 6일 기준 ARR $30B에 도달했습니다. 3~4개월 만에 매출이 3배 늘어난 것입니다. 더 중요한 것은, 아직 코딩을 넘어서 지식 노동자 전반의 일자리를 증강시킬 Claude Cowork의 본격 채택은 시작도 안 한 것입니다. 작년 11월부터 예상보다 훨씬 더 빠르게 증가하는 컴퓨팅 목표를 충족하기 위해서 Azure(2025.11.24)와 계약을 하고, 코어위브와 다년간 컴퓨팅 계약(2026.04.10)을 처음 맺는 등, 엔비디아 GPU 구매, 구글 TPU 구매량도 함께 늘리는 중입니다. 기본적으로 AI HW 수요에는 좋은 소식입니다.

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오픈AI는 Codex로 대표되는 Agentic AI 수혜와 광고 매출의 추정치 상향을 논하고 있습니다. Codex는 앤스로픽이 컴퓨팅 부족으로 인해서 원활한 서비스를 제공하지 못하자 그 빈틈으로 들어가 수혜를 입는 중입니다. 덕분에 현재 Codex WAU가 300만 명인데 WAU가 2주 만에 100만 명을 추가할 속도로 신규 사용자들이 빠르게 유입되며 Codex 수요가 가팔라지고 있습니다.

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오픈AI 관련 뉴스들 중에서 중요한 내용들이 많았기에, 따로 좀 더 정리해봅니다:

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광고사업 전망치 상향 : 오픈AI가 1Q26 재무 전망에서 CY26 광고 매출이 $2.4B → CY27 $11B에 이를 것이라 봤습니다. ARPU로 보자면 CY26 $3.5 → CY27 $12.0가 된다는 것입니다. 이게 나름 고무적인 것은 1년 전 전망에서는 CY26 $1.6B → CY27 $5.9B로 예상했었기 때문입니다. 광고 노출량을 이제 막 키우는 중인데 전망치가 $2.4B/$11B라는 건 꽤 좋은 피드백들을 받고 있다는 것이라고 추정할 수 있습니다.

CY30에는 광고 매출이 총 $102B(ARPU $60, 메타가 CY25 기준 ARPU $57)에 달할 것이라고 추정했습니다.

Codex 확산 중, 구독제도 추가 : Codex 책임자인 Tibo가 지금의 Codex 사용자 성장률을 보면 2주도 안돼서 WAU가 100만 명을 넘길 거라고 말했습니다. 4월 8일에 Codex WAU가 300만 명이 됐음(2026년 1월 50만 명 → 2월 초 100만 명 → 2월 말 160만 명 → 3월 초 200만 명 → 4월 초 300만 명)을 말했는데, 1주 사이에 50만 명이 늘었다는 의미입니다. 성장 추세가 매우 가파른 구간입니다. 그리고 아예 Codex 사용량만 많은 사람들을 대상으로 어필할 수 있는, ChatGPT Pro $100 구독제를 새롭게 만들었습니다. Plus 구독제인 월 $20보다는 Codex에 대한 접근 권한이 더 많지만 가장 비싼 기존 Pro 구독제 월 $200짜리보단 제한적 구독제입니다.

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컴퓨팅 우위를 강조하는 오픈AI

오픈AI는 4월 초 투자자들에게 CY26 컴퓨팅 확보 규모로 볼 때, 경쟁 AI Labs인 앤스로픽보다 앞서 있다는 점을 강조했습니다. 2025년 말 기준 오픈AI 1.9GW / 앤스로픽 1.4GW에서 시작해 → 2026년 말에는 오픈AI 10~13GW / 앤스로픽 7~8GW 수준으로 마감할 것이라는 전망입니다. 앤스로픽이 ARR $30B에 먼저 도달하며 처음으로 오픈AI의 ARR을 앞선 것으로 보이는 상황이기 때문에, 이는 투자자들을 안심시키기 위한 메시지이기도 합니다. 방어 논리이기는 한데, 그래도 실제로도 최상위 AI Labs 경쟁에서는 컴퓨팅이 곧 매출이자 연구력이며 제품 경쟁력이라는 점에서는 의미가 있습니다.

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컴퓨팅이 부족한 앤스로픽의 Mythos GA 지연을 기회로

최상위 AI Labs들 사이에서는 컴퓨팅 확보가 곧 제품 출시 속도와 서비스 확장력으로 이어지고 있기 때문에, 오픈AI가 4~5월에 Spud를 성공적으로 출시하고, Spud를 앤스로픽의 Mythos보다 더 빠르게 GA(HW에서도 tape-out → 생산시작 → 양산시작이 다르듯, SW도 Private Preview → Public Preview → General Availability가 다릅니다)한 뒤 서비스 전반에 녹여낼 수 있다면 앤스로픽 쪽으로 기울어진 ARR 상승 추세를 뒤집을 가능성도 있습니다. 앤스로픽에 비해서 뒤처지는 것 같아 보일뿐 Tier 1 AI Labs는 사실상 앤스로픽-오픈AI 양강구도라고 봐도 될 정도(물론 앞으로 구글의 차세대 제품을 봐야 합니다만, '현재 기준')로 두 연구소의 경쟁역량은 어느 때보다 높은 상황입니다.

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추론의 시대, 해자를 보여준 MLPerf 6.0

2026년 4월 1일, MLPerf Inference v6.0 벤치마크 결과(요약, Raw)가 공개됐습니다. 이번 MLPerf Inference v6.0 결과도 그렇고 지금 추론의 시대에도 그렇고, 엔비디아의 강점은 하드웨어~소프트웨어~모델의 co-design을 통해서 가장 높은 데이터센터 단위의 throughput과 가장 낮은 토큰 추론비용을 만드는 것에서 옵니다. 실제 추론 서비스 환경에서 얼마나 많은 토큰을 얼마나 낮은 비용으로 생산하느냐입니다.

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플랫폼 전체에서 우수한 추론 성능

이번 MLPerf Inference v6.0에서 엔비디아는 단순히 한두 개 테스트에서 앞선 것이 아니라, 새롭게 추가된 모델과 시나리오 전반에 결과를 제출한 유일한 플랫폼이었다는 점을 강조했습니다.

누적 기준으로도 2018년 이후 MLPerf training·inference 승수가 291회에 달해, 다른 제출자 전체를 합친 것보다 9배 많다고 설명했습니다. 여기에 ASUS, Cisco, CoreWeave, Dell, Google Cloud, HPE, Lenovo, Lambda, Supermicro 등 14개 파트너가 함께 참여했다는 점도, 엔비디아가 단일 벤더가 아니라 생태계 단위로 움직이고 있음을 보여줍니다.

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이게 사실 겉으로 보기에는 '원래 그래야 하는 거 아니야?' 싶으실 수 있지만, 기업고객의 입장에서는 수십~수천억을 투자하여 6년 이상 사용할 컴퓨팅 플랫폼을 고르는 데 있어서 엔비디아 시스템을 구매하면 적어도 6년 동안 최상의 TCO 대비 퍼포먼스를 누릴 수 있겠구나 하는 확신이 들게 만든다는 점에서 중요한 포인트입니다. 오픈소스 프레임워크들이 워낙 많이 발전해서 2023년처럼 스택 간 이동이 어렵진 않지만, 그럼에도 불구하고 여전히 엔비디아 HW를 구매하고, CUDA 기반으로 개발자들을 영입 후 유지하겠다는 장기 계획을 세우는 데 있어서 분명히 중요한 요인입니다. 엔비디아의 플랫폼은 Chatbot → Reasoning → Agentic AI → Physical AI까지 워크로드가 바뀌더라도 최상 혹은 Tier 1에 속하는 TCO 대비 퍼포먼스를 보일 것이라고 생각하게 하는 요소입니다.

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새로운 워크로드가 생기면 범용성은 더욱 부각된다

이번 벤치마크에는 DeepSeek-R1 Interactive, Qwen3-VL, GPT-OSS-120B, WAN 2.2, DLRMv3 같은 새로운 테스트가 추가됐습니다. 추론 LLM뿐 아니라 멀티모달, text-to-video, 생성형 추천 모델 성능비교까지 평가 범위가 넓어졌습니다.

특정 모델 하나에 최적화된 것이 아니라, 다양한 AI 워크로드를 소화하는 범용 플랫폼임을 유지하고 있다는 게 중요합니다.

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같은 GPU도 소프트웨어 업그레이드를 통해 계속 성능이 좋아진다

같은 GB300 NVL72지만 소프트웨어 업데이트만으로 throughput이 크게 높아지고 있습니다. 2025년 8월에 비해서 2026년 2월 기준 시간당 토큰 생산량이 2.7배 개선됐습니다.

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이는 추론(서빙, Serving) 소프트웨어의 힘 덕분입니다.

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엔비디아는 이번 성능 개선의 배경으로 faster kernels, optimized attention data parallel, TensorRT-LLM, Dynamo를 중심으로 한 여러 최적화를 제시했습니다. 특히 DeepSeek-R1 같은 MoE 모델의 interactive 시나리오에서는 disaggregated serving, Wide Expert Parallel, Multi-Token Prediction, KV-aware routing 같은 기능이 중요했다고 설명했습니다. 쉽게 말해 추론 환경이 복잡해질수록 성능을 가르는 것은 GPU 스펙 자체보다 prefill과 decode를 어떻게 나누고, expert를 어떻게 shard하며, KV cache와 요청을 어떻게 라우팅하느냐에 가까워지고 있다는 뜻입니다.

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*이에 대해 정리드렸던 자료가 <엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 AI 슈퍼컴퓨터>입니다.

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이번 결과는 오픈소스 생태계가 엔비디아 플랫폼 위에서 빠르게 최적화되고 있다는 점을 보여줍니다. Qwen3-VL은 vLLM, WAN 2.2는 TensorRT-LLM VisualGen, DLRMv3는 recsys-example과 NV Embedding Cache 위에서 돌아갔습니다.

최신 모델과 새로운 오픈소스 프레임워크가 나와도 엔비디아 플랫폼 위에서 바로 성능을 뽑아낼 수 있게 하는 구조가 이미 형성돼 있다는 의미입니다. 이것은 단순한 개발자 친화성의 문제가 아니라, 결국 더 많은 모델이 더 빨리 엔비디아 위에서 돌아가게 만드는 플랫폼 잠금 효과로 이어집니다.

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구글, 26년 PER 27배 / Overweight

구글 4Q25 실적발표 : CY26 CAPEX 102%! 역대급 베팅과 자신감의 근거 (바로가기)

구글 3Q25 실적발표 : AI ARR $13B 돌파, 검색엔진이 다시 성장 엔진이 됐다 (바로가기)

Quick Take : 구글 반독점법 소송 판결, '계급장 떼고 붙어라' (바로가기)

구글 2Q25 실적발표 : 더욱 가속을 말하다, '2026년까지 AI 수요는 채워지지 않을 것' (바로가기)

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구글, Intel IPU 공동개발을 위한 파트너십 체결

인텔과 구글이 다년간의 파트너십을 발표했습니다. 인텔의 서버 CPU인 Xeon 제품군은 GCP의 AI 및 범용 워크로드를 지원하며, 구글이 니즈에 맞게 약간씩 프로그래밍할 수 있는 IPU(엔비디아의 DPU 개념)를 공동개발하려는 파트너십입니다. 사실 파트너십 내용만 보기에 내용이 크진 않습니다. 엔비디아 BlueField-4 DPU와 기능적으로 같은 인텔 IPU를 구매하려고 한다입니다.

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앤스로픽-구글-브로드컴, TPU 계약 확대

앤스로픽이 구글-브로드컴과 TPU 구매 계약을 CY26 1GW에 이어 → CY27 3GW+(multiple gigawatts)로 확대했습니다. 근데, CY27 3GW 계약 건은 브로드컴이 이미 3월 4일(미국시간) 실적발표에서 발표했던 내용인지라 새로운 것은 아닙니다.

이전에 3월 5일 일간보고, 3월 9일 주간전략보고를 통해서 전해드렸습니다.

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앤스로픽이 발표하면서 말한 내용들을 살펴보시면 2026년 2월까지만 해도 연간 $1M를 지불하는 기업 고객이 500곳이 넘는다고 말했는데, 4월 초 기준 그 수가 1,000곳을 넘겼습니다. 실제 ARR 자체도 2026년 2월 $13B → 4월 $30B이므로 비슷하게 매우 빠르게 증가하고 있습니다.

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앤스로픽의 강점, 특정 칩 종속이 아닌 멀티칩 전략

앤스로픽은 AWS Trainium, 구글 TPU, 엔비디아 GPU 등 다양한 칩 위에서 Claude를 훈련하고 추론하고 있으며, 워크로드별로 가장 적합한 칩을 선택할 수 있다는 점을 강점으로 내세웠습니다. 이는 특정 인프라에 종속되지 않고, 비용/성능/공급 상황에 따라 최적의 조합을 선택할 수 있다는 뜻입니다. 앤스로픽은 모델 경쟁력뿐 아니라, 인프라 활용 방식에서도 상당히 유연한 전략을 취하고 있는 셈입니다.

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현재 관심있게 보고 있는 프로젝트 : 미디어텍의 TPU v8x

개인적으로 올해 AI HW 업계에서 중요하게 지켜보고 있는 것 중 하나는 '구글이 TPU 차세대 칩을 설계함에 있어서 미디어텍이 어느 정도의 점유율을 가져갈 수 있을 것인가'입니다. 이미 구글 자체 TPU, 앤스로픽향으로 공급할 TPU 물량 등 TPU 수요에 대해서는 긍정적인데, AVGO ↔ MTK 간의 줄다리기 결론이 어떻게 날지를 기다리는 중입니다.

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TPU 경쟁의 본질은 칩이 켜지느냐가 아니라 '양산이 되느냐'

결국 핵심은 단순히 칩을 동작시키는 데 성공했느냐가 아니라, 실제 양산 가능한 수준의 품질까지 끌어올렸느냐입니다. TPU 같은 차세대 AI 가속기에서는 연산 블록만 잘 설계한다고 끝나지 않습니다.

고속 I/O인 SerDes가 요구하는 전력/속도/지터/신호 무결성 조건을 만족하는 칩이 얼마나 안정적으로 많이 나오는지(parametric yield)가 중요합니다. 여기에 공정 편차, 전압 변동, 온도 변화 전반에서 살아남을 수 있는 대응력(PVT corner), 그리고 신호 경로를 낮은 전력과 낮은 오류율로 양산 가능한 수준까지 구현하는 역량(analog design)이 함께 요구됩니다. 결국 TPU 경쟁은 설계가 가능하냐보다 시스템 레벨에서 대량 양산이 가능하냐의 문제에 더 가깝습니다.

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안정적인 브로드컴 vs 도전적인 미디어텍

현재 구글 TPU 공급망에서는 브로드컴이 보다 안정적인 메인 라인으로, 미디어텍은 의미 있는 도전자로 자리잡고 있습니다. JPM은 브로드컴의 CoWoS 수요를 CY26 250k → CY27 400k이고 / TPU 출하량은 CY26 430만 개 → CY27 690만 개로 추정했습니다. 핵심 물량은 Ironwood(TPU v7)와 Sunfish(TPU v8ax)이며, 둘 다 브로드컴이 생산하는 TPU이자 앤스로픽이 사용하는 버전이기 때문에 구글 TPU의 외부 수요 역시 예상보다 강하다고 볼 수 있습니다.

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반면 미디어텍은 아직 더 작은 규모의 도전자입니다. JPM은 미디어텍의 CoWoS 수요를 CY26 18k → CY27 60k로 보고 있으며, 이를 Zebrafish(TPU v8x) 기준 CY26 40만 개 → CY27 150만 개 수준의 출하로 연결하고 있습니다. 물론 미디어텍 입장에서 없던 물량이 새롭게 생긴다는 점에서는 의미가 있지만, 실제 양산 단계에서도 안정적으로 작동할 수 있을지는 아직 검증이 더 필요합니다.

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TPU v8 경쟁은 미디어텍의 첫 진검승부

현재까지 정리된 흐름을 보면, Zebrafish는 2026년 1월 TSMC tape-out 이후 약 1개월 수준의 ECO를 통해 작은 이슈를 수정했고, 일부 SerDes 관련 문제도 소프트웨어 업데이트 차원에서 대응한 것으로 보입니다. 현재까지는 칩 자체를 완전히 다시 뜯어고치는 re-tapeout의 명확한 증거는 없으며, 남은 핵심 과제는 컴퓨트 보드 수준의 테스트와 시스템 통합 이후의 품질 검증만 남기고 있습니다.

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미디어텍 TPU 물량 추정치에 애널리스트 편차가 크다

Zebrafish의 대량양산은 2Q26 후반부터 시작되고, 미디어텍의 매출 인식은 4Q26부터 본격화될 것으로 예상됩니다. JPM은 CY26 매출을 약 $1B, CY27에는 60~100k 웨이퍼 기준으로 $4~7B 범위로 추정하고 있습니다. 반면 모건스탠리는 훨씬 더 공격적으로 CY26 40만 개 & 매출 $1.6B → CY27 250만 개 & 매출 $10B까지 전망하고 있습니다.

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TPU 칩 설계 시장에 미디어텍이 진입하고 있다는 방향성 자체는 맞는데, 어느 정도 속도와 규모로 안착할 것인지는 아직 기관별 편차가 매우 큰 상태입니다. 그래서 지금 단계에서는 어느 한쪽 숫자를 단정적으로 믿기보다, 실제 v8x의 성능과 양산 결과를 더 확인하면서 보는 편이 맞습니다.

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브로드컴 입장에서는 부담인 이유

이것이 중요한 이유는, 미디어텍이 TPU 설계와 양산을 일정 수준 이상 해낼 경우 TPU 1개를 생산할 때의 원가 구조가 달라질 수 있기 때문입니다. 구글 자체의 customer-owned tooling과 미디어텍 조합은 ASIC 업체 입장에서 브로드컴 대비 마진 구조를 더 낮출 수 있는 방향입니다.

구글 입장에서는 정해진 예산 하에서 TPU를 더 찍어내길 원할 것이므로 미디어텍이 실제 성능과 품질면에서 브로드컴 대비 열위 정도가 크지 않다고 입증하는 순간, 브로드컴의 점유율은 예상보다 빠르게 낮아질 수'도' 있습니다. 지금은 가능성 단계이지만, 구글 입장에서는 브로드컴 일변도 구조를 완화할 유인이 분명히 존재하긴 합니다.

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반대로 보자면, 브로드컴의 재평가 가능성도 열려있다

공급망 체크 자료들을 중간중간 전해드리곤 있지만, 개인적인 생각으로는 연산 블록만 잘 만드는 게 문제가 아니라 네트워킹이 훨씬 더 중요해지고 있다보니 브로드컴이 여전히 시장의 우려보다는 더 많은 양의 TPU를 수주할 것으로 예상합니다.

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그렇게 되면 엔비디아뿐만 아니라 브로드컴도 성장성 대비 밸류는 괜찮은 수준(MTK 경쟁우려 때문에, FY26 기준 28배 / 물론 CY25 20배인 NVDA 대비 비싸기에 MTK과의 결론이 어떻게 나느냐가 중요)이니 Overweight으로 둘 시점이 올 수도 있을 것인데, 실제 v8x, v9x 관련 돌아가는 상황을 더 보고 결정할 예정입니다.

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만약 미디어텍이 TPU 물량을 생각보다 많이 따내게 될 경우 TPU 칩 출하량이 증가할 유인이 크기 때문에(같은 달러당 더 많은 TPU 생산 가능) 메모리/광학 밸류체인들에게는 긍정적일 것으로 예상합니다.

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애플, 26년 PER 29배 / Underweight

애플 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

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앱스토어, 신규 앱 출시 규모 YoY 84%

애플 앱스토어 신규 앱 출시 규모가 1Q26 기준 YoY 84% 증가했습니다. 대부분의 신규 앱이 생산성 앱입니다.

앱의 숫자가 폭발적으로 증가한 원인은 Claude Code/Codex 채택이 빨라지던 시기와 일치합니다. 비개발자는 프로그래밍을 몰라도 자연어를 통해서 AI와 소통하며 작동 가능한 앱을 만들 수 있게 됐고, 개발자는 수동으로 작성할 때보다 훨씬 더 많은 코드를 작성할 수 있게 됐습니다. 다만, 앱의 숫자가 많아지긴 했어도 쓸모 있는 앱의 숫자도 유의미하게 늘어나는 것은 아닙니다.

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마이크로소프트, 26년 PER 21배 / Neutral

마이크로소프트 4Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

마이크로소프트 3Q25 실적발표 : 오픈AI가 주도하는 스타게이트에 업혀가는 마이크로소프트 (바로가기)

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

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

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오픈AI의 Spud 출시 전 자신감

오픈AI가 Spud 출시를 앞두고 계속해서 자신있는 모습들을 보여주는 중입니다. 최근 그렉 브록만이 팟캐스트에서 말한 것, 샘 올트먼이 내부적인 노트로 이번 Spud 배포 프로젝트를 'AGI 배포'로 설정한 것도 그렇지만, 오늘 <Industrial policy for the Intelligence Age> 자료를 통해서 향후 초지능의 시대에 앞으로 어떤 복지정책과 어떤 사회가 그려져야 할지에 대해 말했습니다.

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앤스로픽의 M365 침투 지속 중

Claude for Word가 베타 버전으로 출시됐습니다.

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장기적으로 보면 Claude Cowork가 Claude for Excel + Claude for PowerPoint + Claude for Word + 브라우저를 오가면서 알아서 하나의 사무직 업무를 끝낼 수 있도록 만드는 과정입니다.

하나씩 기능을 완성시키고 강화학습으로 가다듬어서 풀스택 제품을 강화하는 데 쓸 것으로 예상합니다.

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이런 흐름들 때문에 개인적으로 요즘 B2B 소프트웨어 기업들은 관심종목에서 점점 빼고 있습니다. 주가가 빠졌더라도 펀더멘탈을 평가하려면 기본적으로 성장성 대비 밸류를 따져야 하는데, 밸류는 낮아졌지만 Y+2, Y+5의 성장성에 대해서 평가하기가 어려워지고 있기 때문입니다. 이런 관점에 대해서 생각해봤던 내용이 4월 9일 일간보고 자료입니다.

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아마존, 26년 PER 30배 / Neutral

아마존 4Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

아마존 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

아마존 2Q25 실적발표 : 물류혁신의 3단계 진입, AWS의 현 상태 체크 (바로가기)

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앤디 제시의 2025년 주주 서한

아마존 CEO 앤디 제시가 2025 주주 서한을 공개했습니다. 주주서한은 늘 때가 되면 발표하는 것이지만, 늘 아마존이 어느 쪽으로 전사 역량을 집중하고 있는지를 들어볼 수 있어서 좋은 공부자료입니다.

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AWS 내 AI 사업은 $15B 규모로 커졌다

AWS 내 AI ARR은 1Q26 기준 $15B 이상이라고 밝혔습니다. Amazon Bedrock은 3월 한 달만 MoM 2배 성장했고, 1Q26에 처리한 토큰 수만 해도 CY25 전체 처리 토큰 수를 넘어서는 추세라고 설명했습니다. Claude의 강세가 이를 이끌고 있다는 점도 함께 언급했습니다. 여기에 Graviton, Trainium, Nitro까지 포함하면 ARR은 $20B 이상입니다.

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다만, 아마존의 CY25 전체 매출이 $717B였다는 점을 감안하면 아직 ARR $20B라고 봐도 전사 매출 비중은 약 2.8% 수준에 불과해서 이것으로 아마존 자체를 좋게 보기에는 전사 역량에서 훨씬 더 중요한 이커머스 사업부가 미지근한 상태입니다.

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CY26 CapEx $200B는 수요를 따라가기 위한 규모

아마존은 CY26 CapEx를 4Q25 당시 가이던스와 동일한 $200B로 유지했고, 그 상당 부분은 이미 고객과 계약이 완료된 상태라고 설명했습니다. 동시에 고객 과금보다 6~24개월 먼저 CapEx를 집행하는 구조이기 때문에, 고성장기에는 매출 증가보다 CapEx 증가가 더 빠르게 나타나고 초기 FCF 압박이 발생할 수밖에 없다는 점도 다시 한 번 강조했습니다. 결국 이 구조는 현금흐름이 흔들린다기보다, AI 인프라 사업이 본질적으로 선행투자 산업임을 보여주는 대목으로 이해하는 편이 더 적절합니다. 이 부분이 왜 그런지도 <앤스로픽 CEO 다리오 아모데이 인터뷰> 자료를 보시면 이해하실 수 있습니다.

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Trainium도 공급보다 수요가 더 강하다

이번 서한에서 흥미로웠던 부분은 Trainium 수요에 대한 코멘트였습니다. Trainium 2, 3, 4 모두 온라인 직후 매진되거나 사전예약이 완료된 수준의 수요를 보이고 있다고 설명했습니다. Trainium 3는 1Q26부터 출하가 시작됐고 양산은 2Q26로 예정되어 있는데, 이미 거의 전량 예약된 상태라고 했습니다. Trainium 4는 GA까지 약 18개월, 양산 기준으로는 3Q27이 남아 있음에도 상당 물량이 이미 예약되어 있다고 말했습니다.

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또한 두 곳의 대형 고객(Est. OpenAI, Anthropic)은 CY26 Graviton 인스턴스 전체를 구매 요청할만큼 CPU에 대한 수요도 충분히 높다고도 밝혔습니다.

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'Trainium 외부 판매' 가능성을 처음으로 열어둔 주주서한

이번 서한에서 흥미로웠던 부분은 Trainium에 대한 높은 수요로 인해서 구글 TPU처럼 AWS Trainium을 외부로 판매할 가능성이 충분히 있다고 말한 것입니다.

정확히는 "만약 당사의 칩 사업이 독립적인 사업으로 운영되어 올해 생산한 칩을 AWS 및 기타 제3자에게 판매한다면(다른 주요 칩 회사들처럼), 연간 매출액은 약 $50B에 달할 것입니다. 당사 칩에 대한 수요가 매우 높기 때문에 향후 제3자에게 대량으로 칩을 판매할 가능성도 충분히 있습니다."라고 말했습니다.

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구글 TPU 사례랑도 비슷한데 본업가치가 워낙 무겁다보니 당분간은 외부 칩 판매가 드라마틱하게 늘어난다고 하더라도 전사 매출성장률을 크게 끌어올리며 AMZN 전사 밸류를 높이기에는 많이 아쉽다고 생각합니다.

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TPU, Trainium 외부 판매 = AI Labs의 ASIC 카드의 대응책

TPU, Trainium 외부판매를 하는 것은 사실 AI Labs들의 ASIC 채택에 압박을 느끼고 있다는 것이기도 합니다. 기본적으로 AWS, GCP 입장에서는 클라우드를 통해서 컴퓨팅당 더 높은 GPM을 거두는 게 더 좋습니다. 칩을 판다는 건 일회성 수익을 내기에 순간은 이익이 더 커보이지만 customer lifetime value 기준으로 보자면 이익 기대값이 상대적으로 더 낮습니다.

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AI HW를 볼 때 ASIC은 모두 한 편이고 GPU만 다른 편이라고 생각하기 쉽지만, 실제 고객의 의사결정은 훨씬 복잡합니다. 기업들은 엔비디아 GPU, AMD GPU, 구글 TPU, AWS Trainium, 마이크로소프트 Maia(MTIA는 내부용) 같은 상용 옵션들 가운데 무엇을 택할지를 고민합니다. 그리고 그것들을 넘어서 자체 ASIC을 개발할 것인지도 별개의 선택지로 검토합니다. 다만 대부분의 기업들은 자체 워크로드 규모가 충분히 크지 않거나, 소프트웨어를 다루는 능력이 그 정도 수준에 이르지 못하기 때문에 많은 ASIC 프로젝트가 취소되거나 지연되고 있습니다.

그럼에도 오픈AI, 앤스로픽처럼 구매력이 큰 AI Labs들에는 자체 ASIC을 고민할 유인이 분명히 존재합니다.

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AI Labs의 자체 ASIC은 단기적으로는 협상카드, 장기적으로는 효율화 대안

오픈AI와 앤스로픽 입장에서는 자체 ASIC 개발이 단순히 비용 절감이나 성능 차별화의 문제만은 아닙니다. 일단 자체 ASIC 카드를 들고 있는 것만으로도, TPU/GPU/Trainium 같은 기존 옵션들과 협상할 수 있는 여지가 생깁니다. 4월 9일, Reuters는 앤스로픽이 자체 ASIC 설계 가능성도 검토하고 있다고 전했습니다. 구매력이 상당한 기업이 "이걸 할까, 저걸 할까"라는 선택지를 열어두는 것만으로도 협상력이 강화되기 때문에, 앤스로픽 입장에서는 이런 메시지를 내비치지 않을 이유가 없습니다. 애플과 엔비디아가 밸류체인 협상에서 다른 기업들보다 더 싼 가격으로 무언가를 확보할 수 있는 것 역시 비슷한 원리라고 볼 수 있습니다.

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다만 Reuters 보도에 따르면, 앤스로픽은 아직 구체적인 설계안을 확정한 것도 아니고 프로젝트를 전담할 팀도 없는 상태라고 했습니다. 따라서 실제로 지금 착수하더라도 1세대 ASIC 주문이 들어가고 칩이 나오는 시점은 빨라야 CY28 전후가 될 가능성이 높습니다. 결국 앤스로픽은 CY28쯤을 기준으로 구글 TPU, 엔비디아 GPU, 아마존 Trainium, 자체 설계 ASIC이라는 네 가지 선택지를 모두 손에 쥐게 되는 그림입니다. 중요한 것은 당장 칩을 만들 수 있느냐보다, 그 시점에 얼마나 많은 조달 옵션을 갖고 협상할 수 있느냐입니다.

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여기서도 브로드컴의 입지가 중요해진다

아무래도 오픈AI와 앤스로픽이 실제 ASIC을 개발한다면, 상당한 확률로 브로드컴을 통해 설계와 양산을 진행하게 될 가능성이 높습니다. customer-owned tooling 단계로 가는 것은 빨라도 2030년 이후일 가능성이 높기 때문입니다. 그렇다면 결국 중요한 것은 브로드컴이 구글 TPU 물량을 미디어텍과의 경쟁 속에서도 생각보다 많이 방어할 수 있느냐입니다.

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만약 이 부분이 확인된다면, 브로드컴은 단순히 TPU 벤더를 넘어 향후 AI Labs의 자체 ASIC 파트너로까지 이어질 수 있습니다. 그래서 앞에서 전해드린 TPU v8x, 오픈AI, 앤스로픽 ASIC 이슈들이 사실은 브로드컴 한 기업에 대한 세 가지 기회이자 우려 요인이라고 볼 수 있습니다.

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Mythos의 등장과 함께 시작된 Project Glasswing

앤스로픽이 Project Glasswing을 발표했습니다:

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앤스로픽이 발표한 Project Glasswing의 핵심은, Mythos 모델이 이미 소프트웨어 취약점을 찾아내고 악용하는 영역에서 보편적인 인간 수준을 넘어서는 코딩 능력에 도달했다는 판단입니다. 앤스로픽은 red team 테스트 과정에서 Mythos Preview가 주요 운영체제와 웹브라우저를 포함해 수천 건의 심각한 수준의 취약점을 찾아냈다고 설명했습니다. 그래서 이 모델이 널리 퍼지기 전에, 주요 파트너사들에게 먼저 제공해 방어자들이 공격자보다 앞서 대비할 시간을 주겠다는 것이 이번 프로젝트의 본질입니다.

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간단히 정리하면, 앤스로픽이 "이 모델이 외부에 빠르게 확산되면 사이버 공격 측면에서 파급력이 매우 클 수 있으니, 먼저 신뢰할 수 있는 파트너들에게 제공해 방어 역량을 키울 시간을 주겠다"는 메시지를 낸 것으로 볼 수 있습니다.

Project Glasswing은 단순한 신제품 공개가 아니라, 강력한 모델의 배포 순서를 통제하면서 방어 측의 준비 시간을 벌어주려는 안전 전략에 가깝습니다. 물론 사실 이를 통해서 親-앤스로픽 파를 만들 수 있게 되는 것은 덤입니다.

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프로젝트에 참여하는 주요 파트너사로는 AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorgan, Linux Foundation, Microsoft, Nvidia, Palo Alto Networks 등이 포함됐습니다.

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Mythos Preview, 코딩과 에이전트에서 크게 개선

앤스로픽은 이번 발표와 함께 Mythos Preview(2024년 9월 OpenAI o1-preview에서 그랬듯이, Mythos Preview도 향후 GA에서는 사후훈련으로 더 강화할 수도 있기에 Preview 버전임을 표시)의 일부 벤치마크도 공개했는데, 전반적인 인상은 상당히 좋습니다. 코딩 능력을 측정하는 지표들에서 Mythos Preview는 Opus 4.6을 10~20%p 정도의 격차로 크게 앞섰고, Agentic AI와 관련된 작업 능력 역시 의미 있게 향상된 것으로 제시됐습니다. 즉, 이번 모델은 단순히 코드 생성 성능이 좋아진 수준이 아니라, 실제로 복잡한 작업을 더 자율적으로 수행하는 방향으로 진화하고 있다는 점이 중요합니다.

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*Claude Mythos Preview 모델에 대한 System Card는 여기서 확인하실 수 있습니다.

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사전훈련의 효과 → 토큰당 지능 효율이 크게 좋아졌다

이번 발표에서 가장 흥미로운 부분 중 하나는 BrowseComp 관련 수치입니다. 이는 향후 Claude Cowork처럼 AI가 스스로 검색하고, 인터넷과 이메일, 폴더를 오가며 작업할 때 중요한 Agentic Search and Computer Use 능력을 보여주는 지표로 볼 수 있습니다. Opus 4.6은 평균적으로 작업당 30만 개 이상의 토큰을 사용해 75.8% 수준의 정확도를 보였는데, Mythos Preview는 평균 약 15만 개의 토큰만 사용하면서도 84.9%의 정확도를 기록했습니다. 즉, 더 적은 토큰으로 더 높은 정확도를 낸 것이고, 토큰당 지능 압축도가 거의 3배 가까이 개선됐다는 점이 핵심입니다.

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이 수치가 중요한 이유는, 단순히 모델이 조금 더 똑똑해졌다는 차원이 아니라 사전훈련을 통해 토큰당 지능 효율을 다시 한 번 크게 끌어올렸다는 신호로 해석할 수 있기 때문입니다. 결국 앞으로의 에이전트형 AI 경쟁에서는 얼마나 높은 정확도를 내느냐뿐 아니라 그 정확도를 얼마나 적은 토큰과 비용으로 달성하느냐가 점점 더 중요해질 텐데, Mythos Preview는 이 부분에서 상당히 인상적인 출발점을 보여준 셈입니다.

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앤스로픽은 이미 2월 24일부터 내부적으로 쓰고 있었다

앤스로픽은 내부적으로 2026년 2월 24일부터 Mythos Preview를 사용하고 있었다고 밝혔습니다.

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이 부분이 생각보다 꽤 중요합니다. 다리오 아모데이가 여러 인터뷰에서 말했던 것처럼, 더 높은 지능을 가진 모델을 먼저 내부적으로 사용하기 시작하면 그 자체로 연구/개발/운영 전반의 효율이 올라가고, 이것이 다시 다음 모델 개발 속도를 높이는 선순환으로 이어질 수 있습니다.

Mythos는 외부 출시 자체도 중요하지만, 앤스로픽이 이를 내부적으로 먼저 활용해 다른 AI Labs보다 한 발 앞서기 시작하는 구간에 들어섰다는 의미도 함께 갖습니다.

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왜 앤스로픽 & 오픈AI가 선두주자인지를 보여주는 카드

어제 Mythos Preview system card를 보다가 흥미로웠던 부분은, 구글의 Gemini와 xAI Grok의 경우 당장의 벤치마크들로 볼 때는 느끼지 못했던 열위들이 많이 보였습니다. (ㄱ) 앤스로픽이 왜 현재 1위를 달리고 있는지를 알 수 있는 차트이고, (ㄴ) Tier 1 AI Labs 구도 자체가 Anthropic > OpenAI >> Google로 오픈AI와 구글 사이에도 현재 상당한 격차가 있는 이유는 무엇인지 등에 대해서 느낄 수 있는 차트입니다.

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아래 차트의 Petri Behavioral Audit Scores를 보시면 GPT, Gemini, Kimi, Grok, Claude를 두고 모델이 여러 위험한 행동을 하는 성향들에 대해서 분석한 차트가 있습니다. 사실 각종 벤치마크들은 벤치맥싱(= 벤치마크만 높이려고 평가 데이터셋에 맞게 최적화)해버리면 되기 때문에 이런 차트들이 훨씬 더 모델 그 자체가 지능이 높은가를 잘 보여준다고 생각합니다.

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쭉 보시면 왼쪽 위부터 ⓐ정렬과 어긋나는 행동을 하는가(Misaligned behavior) ⓑ모델이 현재 평가상황을 자각하는가(Verbalized evaluation awareness) ⓒ사람의 악용에 협조하는가(Cooperation with human misuse) ⓓ사용자를 속이려고 하는가(User deception) ⓔ사용자에게 아첨하는가(Sycophancy) ⓕ다소 음모론/망상적인 믿음을 부추기는 성향이 있는가(Encouragement of user delusion)를 본 것입니다.

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여섯 가지를 모두 종합하여서 볼 때 : (1) 전반적으로 앤스로픽 > 오픈AI입니다. (2) 앤스로픽/오픈AI와 비교하기에 구글과도 꽤 격차가 큽니다. 생각보다 제미나이가 여러모로 뒤처집니다. (3) xAI Grok이 Kimi K2.5보다 뒤처집니다. 최근 xAI 공동창업자들이 모두 이탈한 상황인데 머스크는 늘 그랬듯이 계속해서 잘 되고 있다며 좋게 말하고 있긴 하지만 바깥에서 객관적으로 보기에는 xAI의 언더퍼폼 정도가 점점 더 강해지고 있습니다.

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에이전트는 시스템을 짜는 능력이 중요하다

앤스로픽이 Claude Managed Agents를 출시했습니다.

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지난주 주간전략보고에서는 Claude Code의 TypeScript 소스 코드 유출 당시 드러난 앤스로픽의 정교한 하네스 설계에 대한 생각을 전해드렸습니다. 결국 에이전트는 모델 자체만으로 완성되는 것이 아니라, 에이전트가 궤도를 이탈하지 않고 안정적으로 작동하도록 만드는 하네스(harness)가 매우 중요합니다.

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그리고 이번 주 출시된 Managed Agents의 본질도 단순히 에이전트를 제공하는 데 있는 것이 아니라, 그 에이전트가 실제로 동작하는 런타임과 인프라 환경까지 함께 관리하는 데 있습니다. 2월 말 AWS와 오픈AI의 계약 당시 AWS가 오픈AI의 Frontier 제품을 위한 stateful runtime 인프라를 구축하고 있었던 것처럼, 이번 Claude Managed Agents 출시는 앤스로픽 버전의 런타임 인프라가 시장에 모습을 드러낸 것으로 해석할 수 있습니다.

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다시 돌아온 제프 베조스, Project Prometheus

제프 베조스의 Project Prometheus가 회사를 키우는 중입니다. 리더는 Vikram Bajaj로 구글 라이프 사이언스를 공동창업했던 인물이 맡아 운영 중입니다. 여기에 Colossus 인프라 팀을 이끌던 xAI 공동 창업자 출신을 데려오고, 샌프란시스코, 런던, 취리히에서 수백 명의 직원을 채용하고 있습니다. 산업부문에 집중해서 물리법칙을 이해하고 제트 엔진 설계 같은 특정 섹터의 데이터를 기반으로 훈련된 모델을 개발하는 것이 목표인 스타트업입니다. Project Prometheus는 이미 엔지니어링에 관한 최대 규모의 데이터를 갖고 있으며, 비디오 데이터와 시뮬레이션을 활용한 훈련에 집중하고 있습니다.

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메타, 26년 PER 21배 / Neutral

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from scratch 모델로서 의미 있는 복귀작 "Muse Spark"

메타의 MSL에서 처음부터 다시 개발한 Muse Spark 모델이 출시됐습니다.

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지난 9개월 동안 모델 아키텍처, 최적화, 데이터 파이프라인을 다시 설계한 뒤에 돌아온 것입니다. 벤치마크들을 보면 지표 자체는 SOTA 모델은 아닙니다. 그리고 4~5월 중으로 곧 GPT-6("Spud"), Claude 5("Mythos")가 출시되면서 순위권에서 밀리겠지만 나름 오픈AI, 앤스로픽, 구글의 밑까지는 올라왔고, xAI보다는 좀 더 나은 모델을 갖췄습니다. Tier 2 AI Labs(GLM, Qwen, DeepSeek, MiniMax, xAI, Meta)에는 이름을 올릴 수 있는 정도이니 이정도면 첫 모델 안착치고는 나쁘진 않습니다.

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적어도 당시 출시 시점의 SOTA 모델과 비교를 감안하더라도 Llama 4 Maverick에서 보였던 아쉬움에 비해서는 꽤 좋습니다. 마이크로소프트나 아마존 등 Tier 3들이 만드는 것에 비하면 훨씬 낫기에 ⓐ메타 스스로 쓰기에는 괜찮은 모델이면서 ⓑ광범위하게 시장 점유율을 얻기에는 아쉬운 모델 정도입니다.

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이걸로 메타에 대한 생각을 돌리기에는 조금 아쉽기는 해서(slightly positive 느낌), 일단 나쁘진 않은 점수로 시작했으니 이후의 행보가 어떻게 되는가가 더 중요해졌습니다. 메타 입장에서는 바이트댄스처럼 마치 Tier 1.5~1.9 AI Labs 같은 느낌의 포지션만 유지하더라도 자체적으로 AI/ML을 써서 수익화시킬 앱들이 워낙 많으니 펀더멘탈에 좋은 영향을 줄 것이라고 생각합니다.

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조직 전체를 MSL 개발 속도에 따라 재배치 중

메타가 Muse Spark를 성공적으로 출시하고 나서, 모델 경쟁에서 앞서기 위해 회사 전반의 최고의 엔지니어들을 새로운 AI 엔지니어링 팀인 "AAI"로 끌어들이고 있습니다. MSL은 모델을 만드는 팀이고, AAI는 MSL에게 모델 개선을 위한 시스템 설계, 데이터의 양/품질/분포를 충분히 공급하는 것이 목표인 엔지니어링 팀입니다. 저커버그는 자체 LLM 성능을 AI Labs 중 Tier 1 수준에 올리는 것을 제1우선순위("P0")으로 높이고 향후 2주 동안 해커톤을 개최하여 차세대 AI 모델 훈련 속도를 높일 것이라고도 말했습니다.

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비효율을 감수하고서라도 '마지막 연구 베팅' 중

올해 메타, xAI가 비효율을 감수하고서라도 Tier 1 AI Labs에 들어가기 위해 추론용 컴퓨팅 없이 연구용 컴퓨팅으로만 마지막 베팅을 하고 있는 시점인지라, 메타와 xAI 동향이 계속해서 중요합니다. 둘중에서는 그나마 메타가 더 가능성이 보이긴 해서 메타의 동향을 더 관심있게 보고 있기도 합니다.

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대표적인 Tier 2 AI Labs인 MSL, xAI는 아예 연구용에 한정하여 컴퓨팅을 오픈AI, 앤스로픽, 구글보다 훨씬 더 많이 확보하는 것(MSL, xAI는 추론 컴퓨팅 할당 없이 아예 cash burn을 감수하고 연구-훈련에만 집중)을 주요 전략으로 삼았습니다. 오픈AI, 앤스로픽, 구글의 컴퓨팅이 많은 것 같지만 대부분은 추론용 컴퓨팅으로 할애되고 있기 때문에 순수하게 사전훈련/연구를 위한 컴퓨팅으로 집중해서 아예 Tier 1 AI Labs들보다 더 많은 컴퓨팅을 확보 → 퀀텀점프하는 것을 목표하는 거대한 베팅입니다.

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엔비디아에게는 AGI를 위한 AI Labs 경쟁이 치열해지는 게 좋다

AGI를 향한 AI Labs들이 레이스에서 낙오하지 않고 높은 경쟁 강도를 유지하는 것은 엔비디아에게 유리합니다. 이유는 협상력입니다. 만약 Tier 1 AI Labs들이 Top 3 체제가 굳어졌다고 판단하면, 점점 더 ASIC 비중을 높이려 할 가능성이 큽니다. 반면 메타와 xAI까지 계속해서 강하게 추격하고, 전체 경쟁 강도가 유지되면 기업들은 비용 절감보다 절대적인 성능 우위를 더 중시하게 됩니다. 결국 엔비디아는 "엔비디아 속도의 혁신을 따라오지 못하는 기업이라면 차라리 엔비디아를 더 사는 편이 낫다"는 선택지를 시장에 계속 제시할 수 있게 됩니다.

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테슬라, 26년 PER 170배 / Underweight

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유럽/네덜란드에서 Supervised FSD 출시

미국 외에 유럽에서 처음으로 Supervised FSD가 승인됐습니다. 네덜란드 규정을 통과한 것인데, 유럽 규정을 한 곳 충족하고 나면 여기서의 데이터를 바탕으로 다른 곳에서도 승인이 날 가능성이 높기에 좋은 뉴스입니다.

물론 기본적인 기준은 FSD를 구매하기 위해 테슬라 차량을 구매하거나, FSD가 충분히 궤도에 올라와 자체 사이버캡/로보택시만으로 충분한 현금흐름을 낼 수 있게 되거나, 기존 Fleet의 FSD 채택률이 드라마틱하게 상향되는 시점이 기본적으로 '테슬라의 펀더멘탈에 자율주행이 영향을 주기 시작했다'라고 꼽을 수 있는 지점일 것입니다.

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xAI도 Colosuss 2 가동 중

xAI도 가열차게 Colossus 2를 가동 중입니다.

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머스크는 현재 Colosuss 2에서 7개의 모델을 훈련 중이라고 말했습니다. 모델 파라미터 기준 ⓐ10T, ⓑ6T, ⓒⓓ1.5T의 2가지 변형, ⓔⓕ1T의 2가지 변형, ⓖGrok Imagine V2입니다.

머스크가 Grok 4.2는 0.5T 모델이며, 1T 모델은 2~3주 뒤(4월 내) 출시, 1.5T 모델은 4~5주 뒤(5월 중) 출시 예정이라고 말했습니다. 그리고 가장 큰 모델의 사전훈련에는 2개월 정도 걸릴 것이라 봤으므로 실제 Grok-5 출시 시점은 7~8월쯤이 될 것으로 예상합니다. 사후훈련 및 정렬 기간이 있습니다. SpaceX 상장의 메인 목표는 xAI 컴퓨팅 비용 충당인 만큼 IPO 직전에 가장 훌륭한 모델을 만드는 게 내부 목표이지 않을까 싶습니다.