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일간보고 : 투자의 생각 (260630)

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2026.06.30

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핵심 구조

AI의 수요는 효율화만으로 끝나지 않고 새 사용처를 여는 루프를 그린다

이 자료는 AI 모델의 개척과 효율화, 컴퓨트·메모리 공급, 개별 기업의 계약·제품·운영 지표를 함께 훑는다. 원문의 핵심 판단은 비용 절감과 오픈 모델 확산이 프론티어 모델의 새 사용처를 없애는 구조가 아니라는 점과, 각 기업의 수치가 실제 사업 변화인지 구분해 읽어야 한다는 데 있다.

AI는 개척 뒤 효율화되고 다시 더 어려운 일로 확장된다

프론티어 모델이 긴 추론·복잡한 코딩·에이전트 작업을 열면, 이후 오픈웨이트 모델과 스캐폴딩이 반복 업무를 효율화한다. 다만 API 비용이 엔지니어링·데이터·인프라·운영 비용으로 옮겨가고 새 모델이 더 높은 난도의 사용처를 열기 때문에, 원문은 이를 개척 → 효율화 → 재개척의 루프로 본다. 이 구조가 원문의 판단 기준이다.

컴퓨트 부족 논리는 토큰 수요와 공급 추정의 차이에서 나온다

CLSA의 전망은 CY26~CY28을 심각한 AI 컴퓨팅 공급 부족 구간으로 보고 해소 시점을 CY29~CY30으로 미뤘다. 원문은 구글·앤스로픽·오픈AI API·바이트댄스의 월간 토큰 수요 합계가 10~11Qn인 반면 현재 공급을 9.3Qn으로 제시해 이 판단의 계산 전제를 설명한다.

메모리에서는 공급 제약과 장기계약의 가격 조건을 함께 본다

CXMT의 중국 내 수요·생산 여력과 텐센트 장기공급계약, 샌디스크의 eSSD 점유율·출하 계획·LTA 가격 하한을 나란히 제시한다. 특히 샌디스크 LTA의 가격 하한이 CY2Q26 ASP와 같다는 비교는 이익 하방과 사이클 이익 가시성에 관한 애널리스트 평가의 근거다.

개별 지표는 성장 신호와 펀더멘털 변화를 분리해 읽는다

Rufus 사용자의 전환율, 트랜스메딕스 비행 건수, USDC 유통량, 피겨 테크의 HELOC 관련 데이터가 각각 제시된다. 원문은 USDC가 40주 횡보하고 크립토 페어 트레이딩 예탁금 영향이 크므로 아직 스테이블코인 결제 확대로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아니라고 선을 긋는다.

발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

이 자료가 이슈의 어떤 사실을 다루고, 작성자가 무슨 결론을 어떤 근거로 내렸는지 원문에 붙여 읽습니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

앤스로픽과 아마존의 모델 사용료 조건 재협상

작성자의 핵심 판단

원문은 아마존이 토큰 기준 비용 구조 아래 오픈AI 모델과 자체 Nova로 비용 절감 가능성을 계속 검토한다고 본다.

근거 보기 1

원문 구간 1
원래는 아마존이 사용한 컴퓨팅 시간에 비례해서 비용을 지불하는 방식이었는데 이제는 아마존이 사용한 토큰의 양을 기준으로 모델 사용료를 지불하게 바꾼 것이빈다. 아마 이쯤부터 오픈AI와의 파트너십도 강화한 것으로 생각됩니다. 계속해서 아마존은 오픈AI 모델과 아마존이 자체 개발한 Nova 등을 사용해 비용을 절감할 수 있는지 검토 중입니다. (3) 메타가 앤스로픽과 오픈AI의 코딩 애플리케이션 의존도를 줄이려 노력하고 있습니다. 워낙 많은 토큰을 사용하기도 하고 자체 모델을 개발하는 기업이니 자연스러운 과정으로 보고 있습니다. (4) 스페이스X가 Cursor 인수 이후 개선된 코딩 모델을 준비 중입니다. *첨부자료 3* Grok 4.5 1.5T V9 Foundation 모델을 기반으로 하며 사후훈련에 Cursor 데이터를 추가하여 훈련 중입니다.

이 자료에서 다룬 사실

앤스로픽이 2026년 초 아마존과 파트너십 일부를 재협상해, 아마존의 자사 제품 내 앤스로픽 모델 사용 비용을 인상했다고 적었다.

근거 보기 2

원문 구간 1
이것이 AI 발전이 계속해서 개척 → 효율화 → 재개척의 루프를 그리는 이유입니다. 그리고 결과적으로 Agentic AI는 기존 발전의 연속이 아니라 처음으로 Prompt AI 시대를 벗어나는 것을 의미합니다. 이전에는 실행의 루프에 여전히 사람이 개입해 있었기 때문에 생산성이 낮았는데, Agentic AI는 애플리케이션처럼 느낄 수 있는 UX의 시대입니다. 더 많은 토큰을 쓰고, 더 많은 작업을 맡기는 이유도 실행의 루프에서 사람이 없어졌기 때문으로 생각하고 있습니다. 에이전트가 백그라운드에서 생각하고 실행하지만 UX는 익숙한 도구와 똑같습니다. 나 대신 생각하고 실행까지 해주니 생산성이 훨씬 더 증가할 뿐입니다. (2) 앤스로픽이 2026년 초 아마존과의 파트너십 조건 일부를 재협상하여, 아마존이 자사 제품에 앤스로픽 모델을 사용하는 비용을 인상했습니다.
원문 구간 2
원래는 아마존이 사용한 컴퓨팅 시간에 비례해서 비용을 지불하는 방식이었는데 이제는 아마존이 사용한 토큰의 양을 기준으로 모델 사용료를 지불하게 바꾼 것이빈다. 아마 이쯤부터 오픈AI와의 파트너십도 강화한 것으로 생각됩니다. 계속해서 아마존은 오픈AI 모델과 아마존이 자체 개발한 Nova 등을 사용해 비용을 절감할 수 있는지 검토 중입니다. (3) 메타가 앤스로픽과 오픈AI의 코딩 애플리케이션 의존도를 줄이려 노력하고 있습니다. 워낙 많은 토큰을 사용하기도 하고 자체 모델을 개발하는 기업이니 자연스러운 과정으로 보고 있습니다. (4) 스페이스X가 Cursor 인수 이후 개선된 코딩 모델을 준비 중입니다. *첨부자료 3* Grok 4.5 1.5T V9 Foundation 모델을 기반으로 하며 사후훈련에 Cursor 데이터를 추가하여 훈련 중입니다.

그렇게 판단한 이유

기존 컴퓨팅 시간 비례 지급이 사용 토큰 기준 모델 사용료로 바뀌었다는 설명을 근거로 든다.

근거 보기 1

원문 구간 1
원래는 아마존이 사용한 컴퓨팅 시간에 비례해서 비용을 지불하는 방식이었는데 이제는 아마존이 사용한 토큰의 양을 기준으로 모델 사용료를 지불하게 바꾼 것이빈다. 아마 이쯤부터 오픈AI와의 파트너십도 강화한 것으로 생각됩니다. 계속해서 아마존은 오픈AI 모델과 아마존이 자체 개발한 Nova 등을 사용해 비용을 절감할 수 있는지 검토 중입니다. (3) 메타가 앤스로픽과 오픈AI의 코딩 애플리케이션 의존도를 줄이려 노력하고 있습니다. 워낙 많은 토큰을 사용하기도 하고 자체 모델을 개발하는 기업이니 자연스러운 과정으로 보고 있습니다. (4) 스페이스X가 Cursor 인수 이후 개선된 코딩 모델을 준비 중입니다. *첨부자료 3* Grok 4.5 1.5T V9 Foundation 모델을 기반으로 하며 사후훈련에 Cursor 데이터를 추가하여 훈련 중입니다.

발생 가능진행 중발생일 미확인

스페이스X의 Cursor 데이터 기반 코딩 모델 준비

작성자의 핵심 판단

원문은 과거의 과장 이력을 감안해 그대로 받아들이지는 않지만, 7~10월 출시 모델에는 여전히 기대를 갖게 한다고 평가한다.

근거 보기 1

원문 구간 1
초기 평가 결과 Opus에 근접하거나 능가하는 성능을 보인다고 말했으며, Grok Build 하네스도 더욱 강화 중이라는 평입니다. 완전히 새롭게 훈련한 모델이며 Cursor의 데이터를 추가하면 성능 자체는 꽤나 좋을 것으로 예상합니다. 그리고 훈련 및 추론 스택 대부분을 C/C++로 작성하고 대폭 단순화하여 소프트웨어 계층을 완전히 없앴습니다. 결과적으로 Grok이 GB300 NVL72에서 잘 작동하도록 매핑하고 나면 9~10월쯤부터는 상당한 성능 향상을 보게 될 것이라고 기대감을 끌어올렸습니다. *첨부자료 4* 늘 하입을 많이 했던지라 그대로 받아들이진 않지만 어쨌든 ⓐJAX를 포기하면서 아예 엔비디아 GPU와의 결합을 훨씬 더 강조한 것 ⓑGrok Build 등 하네스에 대해서도 신경쓰기 시작한 것 ⓒCursor에서 양질의 코딩 데이터를 가져와 더 나은 성능을 낼 것이라 기대할 수 있게 된 것 등을 생각하면 나름 7~10월까지 출시될 모델에 대해서 여전히 기대하게 만듭니다.

이 자료에서 다룬 사실

스페이스X가 Cursor 인수 뒤 Grok 4.5 1.5T V9 Foundation 모델 기반의 코딩 모델을 준비하며 Cursor 데이터를 사후훈련에 더하고 있다고 적었다.

근거 보기 2

원문 구간 1
원래는 아마존이 사용한 컴퓨팅 시간에 비례해서 비용을 지불하는 방식이었는데 이제는 아마존이 사용한 토큰의 양을 기준으로 모델 사용료를 지불하게 바꾼 것이빈다. 아마 이쯤부터 오픈AI와의 파트너십도 강화한 것으로 생각됩니다. 계속해서 아마존은 오픈AI 모델과 아마존이 자체 개발한 Nova 등을 사용해 비용을 절감할 수 있는지 검토 중입니다. (3) 메타가 앤스로픽과 오픈AI의 코딩 애플리케이션 의존도를 줄이려 노력하고 있습니다. 워낙 많은 토큰을 사용하기도 하고 자체 모델을 개발하는 기업이니 자연스러운 과정으로 보고 있습니다. (4) 스페이스X가 Cursor 인수 이후 개선된 코딩 모델을 준비 중입니다. *첨부자료 3* Grok 4.5 1.5T V9 Foundation 모델을 기반으로 하며 사후훈련에 Cursor 데이터를 추가하여 훈련 중입니다.
원문 구간 2
초기 평가 결과 Opus에 근접하거나 능가하는 성능을 보인다고 말했으며, Grok Build 하네스도 더욱 강화 중이라는 평입니다. 완전히 새롭게 훈련한 모델이며 Cursor의 데이터를 추가하면 성능 자체는 꽤나 좋을 것으로 예상합니다. 그리고 훈련 및 추론 스택 대부분을 C/C++로 작성하고 대폭 단순화하여 소프트웨어 계층을 완전히 없앴습니다. 결과적으로 Grok이 GB300 NVL72에서 잘 작동하도록 매핑하고 나면 9~10월쯤부터는 상당한 성능 향상을 보게 될 것이라고 기대감을 끌어올렸습니다. *첨부자료 4* 늘 하입을 많이 했던지라 그대로 받아들이진 않지만 어쨌든 ⓐJAX를 포기하면서 아예 엔비디아 GPU와의 결합을 훨씬 더 강조한 것 ⓑGrok Build 등 하네스에 대해서도 신경쓰기 시작한 것 ⓒCursor에서 양질의 코딩 데이터를 가져와 더 나은 성능을 낼 것이라 기대할 수 있게 된 것 등을 생각하면 나름 7~10월까지 출시될 모델에 대해서 여전히 기대하게 만듭니다.

그렇게 판단한 이유

JAX 포기와 엔비디아 GPU 결합 강조, Grok Build 하네스 강화, Cursor의 양질 코딩 데이터가 그 근거로 제시된다.

근거 보기 1

원문 구간 1
초기 평가 결과 Opus에 근접하거나 능가하는 성능을 보인다고 말했으며, Grok Build 하네스도 더욱 강화 중이라는 평입니다. 완전히 새롭게 훈련한 모델이며 Cursor의 데이터를 추가하면 성능 자체는 꽤나 좋을 것으로 예상합니다. 그리고 훈련 및 추론 스택 대부분을 C/C++로 작성하고 대폭 단순화하여 소프트웨어 계층을 완전히 없앴습니다. 결과적으로 Grok이 GB300 NVL72에서 잘 작동하도록 매핑하고 나면 9~10월쯤부터는 상당한 성능 향상을 보게 될 것이라고 기대감을 끌어올렸습니다. *첨부자료 4* 늘 하입을 많이 했던지라 그대로 받아들이진 않지만 어쨌든 ⓐJAX를 포기하면서 아예 엔비디아 GPU와의 결합을 훨씬 더 강조한 것 ⓑGrok Build 등 하네스에 대해서도 신경쓰기 시작한 것 ⓒCursor에서 양질의 코딩 데이터를 가져와 더 나은 성능을 낼 것이라 기대할 수 있게 된 것 등을 생각하면 나름 7~10월까지 출시될 모델에 대해서 여전히 기대하게 만듭니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

CXMT와 텐센트의 서버용 DRAM 장기공급계약

작성자의 핵심 판단

원문은 CXMT 생산량이 중국 수요에 못 미친다는 기존 설명과 함께, 다른 중국 빅테크와도 유사 계약을 논의 중인 점을 전한다.

근거 보기 2

원문 구간 1
마이크론을 비난하면서 동시에 CXMT 메모리 할당을 요구하는 것은 아이폰 가격인상의 공이 트럼프 정부에 있다고 넌지시 말하고 있는 상태로도 읽을 수 있습니다. 합리적으로 생각해보자면 허용을 하더라도 중국 내에 판매되는 아이폰에는 CXMT를 탑재하고, 중국 외에 판매되는 아이폰은 SKH/SEC/MU의 메모리를 탑재할 가능성이 가장 높습니다. 기본적으로 중국에 대해서는 워낙 초당적인 정치적 반발이 있는 상태라서 아마 통과될 것 같지는 않습니다. 가격은 같은데 물량을 CXMT에서도 받고 싶다 정도의 함의가 있을 뿐이지만, 만약 통과가 안된다고 나오면 시장은 '결국 애플도 어디선가는 LPDDR5를 사야 하는 것'으로 이해하고 메모리 3사에게 긍정적일 것으로 예상합니다. CXMT는 IPO 파일에서 이미 "자사 메모리 생산량이 중국 내 수요에 비하면 훨씬 못 미친다"고 말한 바 있습니다.
원문 구간 2
애플의 로비가 성공해서 CXMT에서 DRAM을 구매하더라도 비용을 낮추거나 공급 격차를 줄이진 못할 것입니다. 마침 CXMT가 텐센트와 약 $3B 규모(200억 위안)의 LTA를 체결했습니다. 서버용 DRAM 칩을 수년간 공급하는 계약이며 다른 주요 중국 빅테크들과도 유사한 LTA를 논의 중인 상태입니다. (3) Cantor Fitzgerald가 마이크론의 EPS를 CY27 $200/CY28 $250로 전망했습니다. (4) 샌디스크에 대한 애널리스트 코멘트를 정리해보면: Jefferies가 샌디스크의 EPS를 CY27 $238로 전망했습니다. TrendForce의 가장 최근 eSSD 시장 점유율 업데이트에 따르면 가장 최근 샌디스크의 eSSD 매출 점유율은 4% → 8%로 급증했으며 과거 eSSD 시장에서 14~16% 대의 점유율을 원래 차지했었던 것을 고려할 때 앞으로 eSSD 시장 점유율을 더 높여갈 수 있다고 전망했습니다.

이 자료에서 다룬 사실

CXMT가 텐센트와 약 30억 달러(200억 위안) 규모로 서버용 DRAM 칩을 수년 공급하는 LTA를 체결했다고 적었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
애플의 로비가 성공해서 CXMT에서 DRAM을 구매하더라도 비용을 낮추거나 공급 격차를 줄이진 못할 것입니다. 마침 CXMT가 텐센트와 약 $3B 규모(200억 위안)의 LTA를 체결했습니다. 서버용 DRAM 칩을 수년간 공급하는 계약이며 다른 주요 중국 빅테크들과도 유사한 LTA를 논의 중인 상태입니다. (3) Cantor Fitzgerald가 마이크론의 EPS를 CY27 $200/CY28 $250로 전망했습니다. (4) 샌디스크에 대한 애널리스트 코멘트를 정리해보면: Jefferies가 샌디스크의 EPS를 CY27 $238로 전망했습니다. TrendForce의 가장 최근 eSSD 시장 점유율 업데이트에 따르면 가장 최근 샌디스크의 eSSD 매출 점유율은 4% → 8%로 급증했으며 과거 eSSD 시장에서 14~16% 대의 점유율을 원래 차지했었던 것을 고려할 때 앞으로 eSSD 시장 점유율을 더 높여갈 수 있다고 전망했습니다.

그렇게 판단한 이유

CXMT의 IPO 파일상 생산량과 중국 내 수요의 격차를 함께 근거로 든다.

근거 보기 2

원문 구간 1
마이크론을 비난하면서 동시에 CXMT 메모리 할당을 요구하는 것은 아이폰 가격인상의 공이 트럼프 정부에 있다고 넌지시 말하고 있는 상태로도 읽을 수 있습니다. 합리적으로 생각해보자면 허용을 하더라도 중국 내에 판매되는 아이폰에는 CXMT를 탑재하고, 중국 외에 판매되는 아이폰은 SKH/SEC/MU의 메모리를 탑재할 가능성이 가장 높습니다. 기본적으로 중국에 대해서는 워낙 초당적인 정치적 반발이 있는 상태라서 아마 통과될 것 같지는 않습니다. 가격은 같은데 물량을 CXMT에서도 받고 싶다 정도의 함의가 있을 뿐이지만, 만약 통과가 안된다고 나오면 시장은 '결국 애플도 어디선가는 LPDDR5를 사야 하는 것'으로 이해하고 메모리 3사에게 긍정적일 것으로 예상합니다. CXMT는 IPO 파일에서 이미 "자사 메모리 생산량이 중국 내 수요에 비하면 훨씬 못 미친다"고 말한 바 있습니다.
원문 구간 2
애플의 로비가 성공해서 CXMT에서 DRAM을 구매하더라도 비용을 낮추거나 공급 격차를 줄이진 못할 것입니다. 마침 CXMT가 텐센트와 약 $3B 규모(200억 위안)의 LTA를 체결했습니다. 서버용 DRAM 칩을 수년간 공급하는 계약이며 다른 주요 중국 빅테크들과도 유사한 LTA를 논의 중인 상태입니다. (3) Cantor Fitzgerald가 마이크론의 EPS를 CY27 $200/CY28 $250로 전망했습니다. (4) 샌디스크에 대한 애널리스트 코멘트를 정리해보면: Jefferies가 샌디스크의 EPS를 CY27 $238로 전망했습니다. TrendForce의 가장 최근 eSSD 시장 점유율 업데이트에 따르면 가장 최근 샌디스크의 eSSD 매출 점유율은 4% → 8%로 급증했으며 과거 eSSD 시장에서 14~16% 대의 점유율을 원래 차지했었던 것을 고려할 때 앞으로 eSSD 시장 점유율을 더 높여갈 수 있다고 전망했습니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

엔비디아·팔란티어 소버린 Nemotron 배포 이니셔티브

작성자의 핵심 판단

기관이 데이터·IP·모델 시스템 통제를 유지한 채 AI를 훈련·맞춤화·배포하게 하는 구상으로 제시된다.

근거 보기 1

원문 구간 1
Enterprise/GPU IaaS: (1) 엔비디아가 팔란티어와 미국 정부 및 핵심 인프라 고객을 위해 소버린 환경에서 엔비디아의 Nemotron 모델을 배포하는 이니셔티브를 발표했습니다. 기관들이 데이터, IP, 모델 시스템에 대한 통제는 유지하면서도 AI를 사용해 훈련, 맞춤화, 배포할 수 있게 해주는 것입니다. (2) 코어위브가 "AIRA(AI Research, Iteration Agent)"를 출시했습니다. 코어위브의 Weights & Biases에 통합된 AI 연구 에이전트입니다. Weights & Biases에 저장된 10억 건에 달하는 실행 데이터와 수조 개의 파라미터를 사용해 프론티어 개발팀이 어떻게 훈련~반복~최적화를 진행하는지에 대한 데이터를 갖고 있기에, 이를 바탕으로 AI 모델을 훈련시킴에 있어서 많은 설정이 필요했던 수작업들을 자동화할 수 있도록 돕는 에이전트입니다.

이 자료에서 다룬 사실

엔비디아가 팔란티어와 미국 정부 및 핵심 인프라 고객을 위해 소버린 환경에서 Nemotron 모델을 배포하는 이니셔티브를 발표했다고 적었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
Enterprise/GPU IaaS: (1) 엔비디아가 팔란티어와 미국 정부 및 핵심 인프라 고객을 위해 소버린 환경에서 엔비디아의 Nemotron 모델을 배포하는 이니셔티브를 발표했습니다. 기관들이 데이터, IP, 모델 시스템에 대한 통제는 유지하면서도 AI를 사용해 훈련, 맞춤화, 배포할 수 있게 해주는 것입니다. (2) 코어위브가 "AIRA(AI Research, Iteration Agent)"를 출시했습니다. 코어위브의 Weights & Biases에 통합된 AI 연구 에이전트입니다. Weights & Biases에 저장된 10억 건에 달하는 실행 데이터와 수조 개의 파라미터를 사용해 프론티어 개발팀이 어떻게 훈련~반복~최적화를 진행하는지에 대한 데이터를 갖고 있기에, 이를 바탕으로 AI 모델을 훈련시킴에 있어서 많은 설정이 필요했던 수작업들을 자동화할 수 있도록 돕는 에이전트입니다.

그렇게 판단한 이유

소버린 환경과 기관의 통제 유지라는 기능 설명만을 근거로 든다.

근거 보기 1

원문 구간 1
Enterprise/GPU IaaS: (1) 엔비디아가 팔란티어와 미국 정부 및 핵심 인프라 고객을 위해 소버린 환경에서 엔비디아의 Nemotron 모델을 배포하는 이니셔티브를 발표했습니다. 기관들이 데이터, IP, 모델 시스템에 대한 통제는 유지하면서도 AI를 사용해 훈련, 맞춤화, 배포할 수 있게 해주는 것입니다. (2) 코어위브가 "AIRA(AI Research, Iteration Agent)"를 출시했습니다. 코어위브의 Weights & Biases에 통합된 AI 연구 에이전트입니다. Weights & Biases에 저장된 10억 건에 달하는 실행 데이터와 수조 개의 파라미터를 사용해 프론티어 개발팀이 어떻게 훈련~반복~최적화를 진행하는지에 대한 데이터를 갖고 있기에, 이를 바탕으로 AI 모델을 훈련시킴에 있어서 많은 설정이 필요했던 수작업들을 자동화할 수 있도록 돕는 에이전트입니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

코어위브 AIRA 출시

작성자의 핵심 판단

원문은 AIRA가 모델 훈련에서 많은 설정이 필요했던 수작업 자동화를 돕는 도구라고 설명한다.

근거 보기 1

원문 구간 1
Enterprise/GPU IaaS: (1) 엔비디아가 팔란티어와 미국 정부 및 핵심 인프라 고객을 위해 소버린 환경에서 엔비디아의 Nemotron 모델을 배포하는 이니셔티브를 발표했습니다. 기관들이 데이터, IP, 모델 시스템에 대한 통제는 유지하면서도 AI를 사용해 훈련, 맞춤화, 배포할 수 있게 해주는 것입니다. (2) 코어위브가 "AIRA(AI Research, Iteration Agent)"를 출시했습니다. 코어위브의 Weights & Biases에 통합된 AI 연구 에이전트입니다. Weights & Biases에 저장된 10억 건에 달하는 실행 데이터와 수조 개의 파라미터를 사용해 프론티어 개발팀이 어떻게 훈련~반복~최적화를 진행하는지에 대한 데이터를 갖고 있기에, 이를 바탕으로 AI 모델을 훈련시킴에 있어서 많은 설정이 필요했던 수작업들을 자동화할 수 있도록 돕는 에이전트입니다.

이 자료에서 다룬 사실

코어위브가 Weights & Biases에 통합된 AI 연구 에이전트 AIRA를 출시했다고 적었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
Enterprise/GPU IaaS: (1) 엔비디아가 팔란티어와 미국 정부 및 핵심 인프라 고객을 위해 소버린 환경에서 엔비디아의 Nemotron 모델을 배포하는 이니셔티브를 발표했습니다. 기관들이 데이터, IP, 모델 시스템에 대한 통제는 유지하면서도 AI를 사용해 훈련, 맞춤화, 배포할 수 있게 해주는 것입니다. (2) 코어위브가 "AIRA(AI Research, Iteration Agent)"를 출시했습니다. 코어위브의 Weights & Biases에 통합된 AI 연구 에이전트입니다. Weights & Biases에 저장된 10억 건에 달하는 실행 데이터와 수조 개의 파라미터를 사용해 프론티어 개발팀이 어떻게 훈련~반복~최적화를 진행하는지에 대한 데이터를 갖고 있기에, 이를 바탕으로 AI 모델을 훈련시킴에 있어서 많은 설정이 필요했던 수작업들을 자동화할 수 있도록 돕는 에이전트입니다.

그렇게 판단한 이유

Weights & Biases에 저장된 10억 건 실행 데이터와 수조 개 파라미터, 훈련·반복·최적화 데이터가 근거로 제시된다.

근거 보기 1

원문 구간 1
Enterprise/GPU IaaS: (1) 엔비디아가 팔란티어와 미국 정부 및 핵심 인프라 고객을 위해 소버린 환경에서 엔비디아의 Nemotron 모델을 배포하는 이니셔티브를 발표했습니다. 기관들이 데이터, IP, 모델 시스템에 대한 통제는 유지하면서도 AI를 사용해 훈련, 맞춤화, 배포할 수 있게 해주는 것입니다. (2) 코어위브가 "AIRA(AI Research, Iteration Agent)"를 출시했습니다. 코어위브의 Weights & Biases에 통합된 AI 연구 에이전트입니다. Weights & Biases에 저장된 10억 건에 달하는 실행 데이터와 수조 개의 파라미터를 사용해 프론티어 개발팀이 어떻게 훈련~반복~최적화를 진행하는지에 대한 데이터를 갖고 있기에, 이를 바탕으로 AI 모델을 훈련시킴에 있어서 많은 설정이 필요했던 수작업들을 자동화할 수 있도록 돕는 에이전트입니다.

발생발표·발생 후발생일 26-4-13

26-4 SharonAI의 엔비디아 전략적 주주 기재 정정

작성자의 핵심 판단

원문 작성자는 전략적 주주 기재를 쉽게 번복하고 에러라고만 한 뉘앙스 때문에 SharonAI의 신뢰도를 높게 보지 않는다.

근거 보기 1

원문 구간 1
주가가 50% 가까이 상승하고 나서, 2026년 4월 13일 8-K로 이를 정정했습니다. *첨부자료 3, 원문은 SEC 공시의 4월 13일 8-K* SharonAI는 정정에 대해 충분히 관심이 식었을 무렵 Item 8.01 Other Events로 "엔비디아는 SharonAI의 전략적 주주가 아니었으며 해당 8-K 제출일 기준 SharonAI의 어떤 지분증권도 보유하고 있지 않다"고 말을 바꿨습니다. 여기에 대해 '에러다'라고만 표현하고 넘어갔습니다. 엔비디아의 GB300을 구매해서 AI Factory를 만드는 데 협력을 받으니 NCP 파트너이긴 하지만 전략적 주주가 된다는 것은 네오클라우드로서 전혀 다른 의미를 갖는데, 너무 쉽게 거짓말을 했다가 다시 정정하고 그냥 넘어간 뉘앙스라 신뢰도를 높게 보는 기업은 아닙니다.

이 자료에서 다룬 사실

SharonAI는 2026년 3월 31일 10-K에서 엔비디아를 전략적 주주로 적었고, 4월 13일 8-K에서 엔비디아는 전략적 주주가 아니며 지분증권도 보유하지 않았다고 정정했다고 적었다.

근거 보기 2

원문 구간 1
(3) 장마감 후 시츄에이셔널 어웨어니스가 Sharon AI($SHAZ)의 지분 19.9%를 보유하고 있다고 공시하며 SHAZ가 장마감 후 시간외 +12% 상승했습니다. *첨부자료 1* Sharon AI는 호주의 네오클라우드입니다. IREN에서 봤던 공식처럼 '진짜 희석이 나타나기 직전까지'는 GPU를 공짜로 얻을 수 있는 것처럼 ARR만 반영하므로 자극적이고 캐치업이 나오기 좋은 환경인 것은 알고 있습니다. 기본적으로는 주간전략보고에서 FCEL의 '가짜수요' 논란을 전해드렸던 것과 비슷합니다. 이 회사 자체를 믿을 수 있느냐?에 대한 근본적인 의문이 있어서 SHAZ에 대해서는 따로 전해드리지 않았습니다. 2026년 3월 31일 제출했던 SharonAI의 2025년 10-K(연례보고서)에는 Strategic Delivery Partners 섹션에서 엔비디아에 대해 서술할 때 "엔비디아가 SharonAI의 전략적 주주이다(NVIDIA is a strategic shareholder in SharonAI)"라고 *첨부자료 2, 원문은 SEC 공시의 3월 31일 버전* 적었었습니다.
원문 구간 2
주가가 50% 가까이 상승하고 나서, 2026년 4월 13일 8-K로 이를 정정했습니다. *첨부자료 3, 원문은 SEC 공시의 4월 13일 8-K* SharonAI는 정정에 대해 충분히 관심이 식었을 무렵 Item 8.01 Other Events로 "엔비디아는 SharonAI의 전략적 주주가 아니었으며 해당 8-K 제출일 기준 SharonAI의 어떤 지분증권도 보유하고 있지 않다"고 말을 바꿨습니다. 여기에 대해 '에러다'라고만 표현하고 넘어갔습니다. 엔비디아의 GB300을 구매해서 AI Factory를 만드는 데 협력을 받으니 NCP 파트너이긴 하지만 전략적 주주가 된다는 것은 네오클라우드로서 전혀 다른 의미를 갖는데, 너무 쉽게 거짓말을 했다가 다시 정정하고 그냥 넘어간 뉘앙스라 신뢰도를 높게 보는 기업은 아닙니다.

이 자료에서 다룬 실제 시장 반응

원문은 시츄에이셔널 어웨어니스의 19.9% 지분 공시 뒤 SHAZ가 시간외 +12%였고, 해당 정정 전 주가가 약 50% 올랐다고 적었다.

근거 보기 2

원문 구간 1
(3) 장마감 후 시츄에이셔널 어웨어니스가 Sharon AI($SHAZ)의 지분 19.9%를 보유하고 있다고 공시하며 SHAZ가 장마감 후 시간외 +12% 상승했습니다. *첨부자료 1* Sharon AI는 호주의 네오클라우드입니다. IREN에서 봤던 공식처럼 '진짜 희석이 나타나기 직전까지'는 GPU를 공짜로 얻을 수 있는 것처럼 ARR만 반영하므로 자극적이고 캐치업이 나오기 좋은 환경인 것은 알고 있습니다. 기본적으로는 주간전략보고에서 FCEL의 '가짜수요' 논란을 전해드렸던 것과 비슷합니다. 이 회사 자체를 믿을 수 있느냐?에 대한 근본적인 의문이 있어서 SHAZ에 대해서는 따로 전해드리지 않았습니다. 2026년 3월 31일 제출했던 SharonAI의 2025년 10-K(연례보고서)에는 Strategic Delivery Partners 섹션에서 엔비디아에 대해 서술할 때 "엔비디아가 SharonAI의 전략적 주주이다(NVIDIA is a strategic shareholder in SharonAI)"라고 *첨부자료 2, 원문은 SEC 공시의 3월 31일 버전* 적었었습니다.
원문 구간 2
주가가 50% 가까이 상승하고 나서, 2026년 4월 13일 8-K로 이를 정정했습니다. *첨부자료 3, 원문은 SEC 공시의 4월 13일 8-K* SharonAI는 정정에 대해 충분히 관심이 식었을 무렵 Item 8.01 Other Events로 "엔비디아는 SharonAI의 전략적 주주가 아니었으며 해당 8-K 제출일 기준 SharonAI의 어떤 지분증권도 보유하고 있지 않다"고 말을 바꿨습니다. 여기에 대해 '에러다'라고만 표현하고 넘어갔습니다. 엔비디아의 GB300을 구매해서 AI Factory를 만드는 데 협력을 받으니 NCP 파트너이긴 하지만 전략적 주주가 된다는 것은 네오클라우드로서 전혀 다른 의미를 갖는데, 너무 쉽게 거짓말을 했다가 다시 정정하고 그냥 넘어간 뉘앙스라 신뢰도를 높게 보는 기업은 아닙니다.

그렇게 판단한 이유

GB300 구매와 AI Factory 협력의 NCP 파트너 관계와 전략적 주주라는 표현은 네오클라우드에 서로 다른 의미라는 논리를 든다.

근거 보기 1

원문 구간 1
주가가 50% 가까이 상승하고 나서, 2026년 4월 13일 8-K로 이를 정정했습니다. *첨부자료 3, 원문은 SEC 공시의 4월 13일 8-K* SharonAI는 정정에 대해 충분히 관심이 식었을 무렵 Item 8.01 Other Events로 "엔비디아는 SharonAI의 전략적 주주가 아니었으며 해당 8-K 제출일 기준 SharonAI의 어떤 지분증권도 보유하고 있지 않다"고 말을 바꿨습니다. 여기에 대해 '에러다'라고만 표현하고 넘어갔습니다. 엔비디아의 GB300을 구매해서 AI Factory를 만드는 데 협력을 받으니 NCP 파트너이긴 하지만 전략적 주주가 된다는 것은 네오클라우드로서 전혀 다른 의미를 갖는데, 너무 쉽게 거짓말을 했다가 다시 정정하고 그냥 넘어간 뉘앙스라 신뢰도를 높게 보는 기업은 아닙니다.

사실·구조, 해석·전망, 시점 관찰, 판단 방법

지식·관점

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

사실·구조AI 모델 발전주 대상 · 산업·업종 · AI 모델 산업

프론티어 모델과 오픈웨이트 모델의 역할은 어떤 반복 구조를 이루는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 프론티어 모델의 새 사용처 개척, 오픈웨이트와 스캐폴딩의 일부 효율화, 다시 프론티어의 고난도 사용처 개방이 반복된다고 정리한다.

근거 보기 3

원문 구간 1
오픈소스와 폐쇄소스의 논쟁은 폐쇄소스 기업들의 ARR이 급증하고나서 꼭 발생하는 것 같은데, 이에 대해서도 <100조 개 토큰으로 살펴보는 진짜 LLM 사용법> 자료에서 설명드린 바 있습니다. 경쟁력 있는 오픈소스 모델이 출시될 때는 일시적으로 ±5% 내외로 오픈소스 모델의 토큰 점유율이 높아지기도 하지만, 기본적으로 오픈소스 모델의 비율은 꾸준히 30% 정도를 유지하고 있습니다. AI 모델 발전은 계속해서 개척과 효율화의 루프를 그려왔습니다. 프론티어 AI Labs가 새로운 모델을 내놓으면 처음에는 이전 세대 모델로는 잘 풀리지 않던 새로운 작업 영역이 열립니다. 더 긴 추론, 더 복잡한 코딩, 더 긴 컨텍스트, 더 높은 신뢰도의 에이전트 작업, 멀티모달 활용처럼 사용 사례의 난이도 자체가 올라갑니다. 이 시기에는 모델 성능의 절대값이 중요하기 때문에 폐쇄소스 프론티어 모델의 가치가 크게 부각됩니다.
원문 구간 2
하지만 시간이 지나면 효율화 사이클이 시작됩니다. 이미 어떤 작업이 가능한지, 어떤 프롬프트 구조가 잘 작동하는지, 어떤 툴을 붙이면 되는지, 어떤 평가셋으로 품질을 검증해야 하는지가 어느 정도 정리됩니다. 그러면 기업들은 open-weights 모델에다가 각종 스캐폴딩을 붙여서 프론티어 모델로 가능했던 output 퀄리티에 근접하려 시도합니다. 실제로 문제 정의가 명확하고 반복 가능한 업무에서는 이런 방식이 꽤 잘 작동합니다. 다만 이것은 '공짜로 프런티어 모델을 대체한다'는 의미는 아닙니다. 모델 사용료는 줄어들 수 있지만, 반대로 다른 비용이 늘어납니다. 스캐폴딩을 위한 도구들이나 시스템을 유지보수 및 강화해야 하는 데도 비용과 시간이 들어갑니다. 결국 비용이 API 사용료에서 엔지니어링, 데이터, 인프라, 운영 비용으로 이동하는 것입니다. 문제는 이 효율화가 어느 정도 완성될 즈음이면 프론티어 AI Labs는 다시 새로운 모델을 내놓는다는 점입니다.
원문 구간 3
새 모델은 기존 작업을 더 싸고 빠르게 처리하는 데서 끝나지 않고 이전에는 경제성이 없거나 신뢰도가 부족해서 쓰기 어려웠던 더 높은 부가가치의 사용 사례를 열어줍니다. 그러면 사용자들은 다시 그 새로운 능력에 맞춰 사용량을 늘리고 기업들은 더 복잡한 업무를 AI에 맡기기 시작합니다. 이때 이전 효율화 사이클에서 성공했던 로직, 즉 'open-weights 모델에 충분한 스캐폴딩을 붙이면 프런티어 모델과 비슷하게 만들 수 있다'는 접근은 새로운 문제 분포에서는 다시 한계에 부딪힙니다. 과거의 작업은 따라잡을 수 있지만 프론티어가 새롭게 연 작업 영역에서는 다시 성능, 안정성, 추론 깊이, 툴 사용 능력, 장기 작업 수행 능력의 격차가 벌어집니다. 따라서 AI 산업은 단순히 프론티어 모델과 오픈 모델 중 하나가 일방적으로 승리하는 구조가 아니라, 프론티어 모델이 새로운 사용 사례를 개척하고, 이후 open-weights 생태계와 엔지니어링 최적화가 그 일부를 효율화하며, 다시 프론티어 모델이 더 높은 난이도의 사용 사례를 여는 반복 구조에 가깝습니다.

원문에서 제시한 근거

API 비용이 엔지니어링·데이터·인프라·운영 비용으로 이동하고, 과거 작업과 새 문제 분포의 성능 격차가 다르다는 설명을 든다.

근거 보기 2

원문 구간 1
하지만 시간이 지나면 효율화 사이클이 시작됩니다. 이미 어떤 작업이 가능한지, 어떤 프롬프트 구조가 잘 작동하는지, 어떤 툴을 붙이면 되는지, 어떤 평가셋으로 품질을 검증해야 하는지가 어느 정도 정리됩니다. 그러면 기업들은 open-weights 모델에다가 각종 스캐폴딩을 붙여서 프론티어 모델로 가능했던 output 퀄리티에 근접하려 시도합니다. 실제로 문제 정의가 명확하고 반복 가능한 업무에서는 이런 방식이 꽤 잘 작동합니다. 다만 이것은 '공짜로 프런티어 모델을 대체한다'는 의미는 아닙니다. 모델 사용료는 줄어들 수 있지만, 반대로 다른 비용이 늘어납니다. 스캐폴딩을 위한 도구들이나 시스템을 유지보수 및 강화해야 하는 데도 비용과 시간이 들어갑니다. 결국 비용이 API 사용료에서 엔지니어링, 데이터, 인프라, 운영 비용으로 이동하는 것입니다. 문제는 이 효율화가 어느 정도 완성될 즈음이면 프론티어 AI Labs는 다시 새로운 모델을 내놓는다는 점입니다.
원문 구간 2
새 모델은 기존 작업을 더 싸고 빠르게 처리하는 데서 끝나지 않고 이전에는 경제성이 없거나 신뢰도가 부족해서 쓰기 어려웠던 더 높은 부가가치의 사용 사례를 열어줍니다. 그러면 사용자들은 다시 그 새로운 능력에 맞춰 사용량을 늘리고 기업들은 더 복잡한 업무를 AI에 맡기기 시작합니다. 이때 이전 효율화 사이클에서 성공했던 로직, 즉 'open-weights 모델에 충분한 스캐폴딩을 붙이면 프런티어 모델과 비슷하게 만들 수 있다'는 접근은 새로운 문제 분포에서는 다시 한계에 부딪힙니다. 과거의 작업은 따라잡을 수 있지만 프론티어가 새롭게 연 작업 영역에서는 다시 성능, 안정성, 추론 깊이, 툴 사용 능력, 장기 작업 수행 능력의 격차가 벌어집니다. 따라서 AI 산업은 단순히 프론티어 모델과 오픈 모델 중 하나가 일방적으로 승리하는 구조가 아니라, 프론티어 모델이 새로운 사용 사례를 개척하고, 이후 open-weights 생태계와 엔지니어링 최적화가 그 일부를 효율화하며, 다시 프론티어 모델이 더 높은 난이도의 사용 사례를 여는 반복 구조에 가깝습니다.

해석·전망Agentic AI주 대상 · 기술·제품 · AI 에이전트

Agentic AI는 Prompt AI와 무엇이 다르다고 보는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 사람이 실행 루프에 개입하던 Prompt AI와 달리 에이전트가 백그라운드에서 생각과 실행을 맡아 애플리케이션 같은 UX와 생산성 증가를 만든다고 본다.

근거 보기 1

원문 구간 1
이것이 AI 발전이 계속해서 개척 → 효율화 → 재개척의 루프를 그리는 이유입니다. 그리고 결과적으로 Agentic AI는 기존 발전의 연속이 아니라 처음으로 Prompt AI 시대를 벗어나는 것을 의미합니다. 이전에는 실행의 루프에 여전히 사람이 개입해 있었기 때문에 생산성이 낮았는데, Agentic AI는 애플리케이션처럼 느낄 수 있는 UX의 시대입니다. 더 많은 토큰을 쓰고, 더 많은 작업을 맡기는 이유도 실행의 루프에서 사람이 없어졌기 때문으로 생각하고 있습니다. 에이전트가 백그라운드에서 생각하고 실행하지만 UX는 익숙한 도구와 똑같습니다. 나 대신 생각하고 실행까지 해주니 생산성이 훨씬 더 증가할 뿐입니다. (2) 앤스로픽이 2026년 초 아마존과의 파트너십 조건 일부를 재협상하여, 아마존이 자사 제품에 앤스로픽 모델을 사용하는 비용을 인상했습니다.

원문에서 제시한 근거

더 많은 토큰을 쓰고 더 많은 일을 맡기는 이유를 실행 루프에서 사람이 빠지는 데서 찾는다.

근거 보기 1

원문 구간 1
이것이 AI 발전이 계속해서 개척 → 효율화 → 재개척의 루프를 그리는 이유입니다. 그리고 결과적으로 Agentic AI는 기존 발전의 연속이 아니라 처음으로 Prompt AI 시대를 벗어나는 것을 의미합니다. 이전에는 실행의 루프에 여전히 사람이 개입해 있었기 때문에 생산성이 낮았는데, Agentic AI는 애플리케이션처럼 느낄 수 있는 UX의 시대입니다. 더 많은 토큰을 쓰고, 더 많은 작업을 맡기는 이유도 실행의 루프에서 사람이 없어졌기 때문으로 생각하고 있습니다. 에이전트가 백그라운드에서 생각하고 실행하지만 UX는 익숙한 도구와 똑같습니다. 나 대신 생각하고 실행까지 해주니 생산성이 훨씬 더 증가할 뿐입니다. (2) 앤스로픽이 2026년 초 아마존과의 파트너십 조건 일부를 재협상하여, 아마존이 자사 제품에 앤스로픽 모델을 사용하는 비용을 인상했습니다.

시점 관찰AI 컴퓨팅 수급주 대상 · 산업·업종 · AI 컴퓨팅 산업기준 2026.06.30

2026년 6월 원문은 AI 토큰 수요와 공급을 어떻게 비교했는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 네 개 기업의 월간 토큰 수요를 10~11Qn, 현재 공급을 9.3Qn으로 제시하며 CY26~CY28의 공급 부족 전망을 소개한다.

근거 보기 2

원문 구간 1
AI HW: (1) CLSA가 AI 토큰 추정치에 따르면, AI 컴퓨팅 수요-공급의 해소 시점은 CY29~CY30쯤이 되어야 가능할지 모른다고 전망했습니다. CLSA가 강조한 포인트는 언제 풀린다가 아니라 'CY26~CY28으 여전히 심각한 AI 컴퓨팅 공급 부족 구간이 될 것이다'입니다. 사실 지금처럼 몇 주 사이에도 판도가 바뀌는 트렌드에서 Y+3 정도면, '현 시점에서는 언제 풀릴지 모르겠다'에 가깝다고 말한 것이라 생각합니다. 어쨌든 CY29~CY30쯤 해소가 가능하지 않겠냐는 입장이고 기존 추정 대비 1년 미뤄진 것입니다. 연간 AI CapEx 규모는 곧 $2T를 돌파할 것으로 예상하며, 자금조달이 추가로 가능하다면 $2.5T 규모도 가능하다고 열어놨습니다. 월간 실질 토큰 수요를 집계해보면 구글이 3.2Qn(Quadrillion, 1000조개), 앤스로픽이 1.5Qn, 오픈AI API 0.65~0.70Qn, 바이트댄스 5.4Qn입니다.
원문 구간 2
4개만 합해도 월간 10~11Qn인데 여기에 ChatGPT나 다른 AI Labs들의 API 및 오픈웨이트 모델 추론 수요는 포함하지 않은 것입니다. 그런데 현재 토큰 공급은 후하게 보더라도 9.3Qn이기에 컴퓨트 공급이 수요보다 훨씬 더 부족한 상태입니다. (2) 주간전략보고에서 CXMT에 관련한 생각을 전해드렸습니다. 정리하자면 이렇습니다. CXMT라고 해서 가격이 낮지 않습니다. SKH/SEC/MU와 같습니다. 그리고 CXMT도 이미 수요가 꽉 차있습니다. 미국 기업인 애플에게 할당해줄지도 의문입니다. 중국 입장에서는 자국산 메모리 할당을 화웨이, 샤오미, 오포, 비보 등 자국 스마트폰 기업들에게 늘리는 유인이 큽니다. 트럼프 입장에서는 물가 안정을 원하기에 아이폰이 가격을 올리는 것을 탐탁치 않아 할 것이므로, 만약에 그냥 가격을 높이려 했다면 반발이 컸을 것으로 예상됩니다.

원문에서 제시한 근거

구글 3.2Qn, 앤스로픽 1.5Qn, 오픈AI API 0.65~0.70Qn, 바이트댄스 5.4Qn의 합계이며 다른 수요는 포함하지 않았다고 명시한다.

근거 보기 2

원문 구간 1
AI HW: (1) CLSA가 AI 토큰 추정치에 따르면, AI 컴퓨팅 수요-공급의 해소 시점은 CY29~CY30쯤이 되어야 가능할지 모른다고 전망했습니다. CLSA가 강조한 포인트는 언제 풀린다가 아니라 'CY26~CY28으 여전히 심각한 AI 컴퓨팅 공급 부족 구간이 될 것이다'입니다. 사실 지금처럼 몇 주 사이에도 판도가 바뀌는 트렌드에서 Y+3 정도면, '현 시점에서는 언제 풀릴지 모르겠다'에 가깝다고 말한 것이라 생각합니다. 어쨌든 CY29~CY30쯤 해소가 가능하지 않겠냐는 입장이고 기존 추정 대비 1년 미뤄진 것입니다. 연간 AI CapEx 규모는 곧 $2T를 돌파할 것으로 예상하며, 자금조달이 추가로 가능하다면 $2.5T 규모도 가능하다고 열어놨습니다. 월간 실질 토큰 수요를 집계해보면 구글이 3.2Qn(Quadrillion, 1000조개), 앤스로픽이 1.5Qn, 오픈AI API 0.65~0.70Qn, 바이트댄스 5.4Qn입니다.
원문 구간 2
4개만 합해도 월간 10~11Qn인데 여기에 ChatGPT나 다른 AI Labs들의 API 및 오픈웨이트 모델 추론 수요는 포함하지 않은 것입니다. 그런데 현재 토큰 공급은 후하게 보더라도 9.3Qn이기에 컴퓨트 공급이 수요보다 훨씬 더 부족한 상태입니다. (2) 주간전략보고에서 CXMT에 관련한 생각을 전해드렸습니다. 정리하자면 이렇습니다. CXMT라고 해서 가격이 낮지 않습니다. SKH/SEC/MU와 같습니다. 그리고 CXMT도 이미 수요가 꽉 차있습니다. 미국 기업인 애플에게 할당해줄지도 의문입니다. 중국 입장에서는 자국산 메모리 할당을 화웨이, 샤오미, 오포, 비보 등 자국 스마트폰 기업들에게 늘리는 유인이 큽니다. 트럼프 입장에서는 물가 안정을 원하기에 아이폰이 가격을 올리는 것을 탐탁치 않아 할 것이므로, 만약에 그냥 가격을 높이려 했다면 반발이 컸을 것으로 예상됩니다.

해석·전망CXMT 메모리 공급주 대상 · 기업·종목 · CXMT관련 대상 · 산업·업종 · 중국 DRAM 산업

CXMT 물량과 애플 조달 가능성을 어떤 조건으로 보는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 CXMT가 저가가 아니고 수요가 이미 찬 데다 중국 스마트폰 기업에 할당할 유인이 커 애플 조달이 공급 격차를 줄이지 못할 것으로 본다.

근거 보기 3

원문 구간 1
4개만 합해도 월간 10~11Qn인데 여기에 ChatGPT나 다른 AI Labs들의 API 및 오픈웨이트 모델 추론 수요는 포함하지 않은 것입니다. 그런데 현재 토큰 공급은 후하게 보더라도 9.3Qn이기에 컴퓨트 공급이 수요보다 훨씬 더 부족한 상태입니다. (2) 주간전략보고에서 CXMT에 관련한 생각을 전해드렸습니다. 정리하자면 이렇습니다. CXMT라고 해서 가격이 낮지 않습니다. SKH/SEC/MU와 같습니다. 그리고 CXMT도 이미 수요가 꽉 차있습니다. 미국 기업인 애플에게 할당해줄지도 의문입니다. 중국 입장에서는 자국산 메모리 할당을 화웨이, 샤오미, 오포, 비보 등 자국 스마트폰 기업들에게 늘리는 유인이 큽니다. 트럼프 입장에서는 물가 안정을 원하기에 아이폰이 가격을 올리는 것을 탐탁치 않아 할 것이므로, 만약에 그냥 가격을 높이려 했다면 반발이 컸을 것으로 예상됩니다.
원문 구간 2
마이크론을 비난하면서 동시에 CXMT 메모리 할당을 요구하는 것은 아이폰 가격인상의 공이 트럼프 정부에 있다고 넌지시 말하고 있는 상태로도 읽을 수 있습니다. 합리적으로 생각해보자면 허용을 하더라도 중국 내에 판매되는 아이폰에는 CXMT를 탑재하고, 중국 외에 판매되는 아이폰은 SKH/SEC/MU의 메모리를 탑재할 가능성이 가장 높습니다. 기본적으로 중국에 대해서는 워낙 초당적인 정치적 반발이 있는 상태라서 아마 통과될 것 같지는 않습니다. 가격은 같은데 물량을 CXMT에서도 받고 싶다 정도의 함의가 있을 뿐이지만, 만약 통과가 안된다고 나오면 시장은 '결국 애플도 어디선가는 LPDDR5를 사야 하는 것'으로 이해하고 메모리 3사에게 긍정적일 것으로 예상합니다. CXMT는 IPO 파일에서 이미 "자사 메모리 생산량이 중국 내 수요에 비하면 훨씬 못 미친다"고 말한 바 있습니다.
원문 구간 3
애플의 로비가 성공해서 CXMT에서 DRAM을 구매하더라도 비용을 낮추거나 공급 격차를 줄이진 못할 것입니다. 마침 CXMT가 텐센트와 약 $3B 규모(200억 위안)의 LTA를 체결했습니다. 서버용 DRAM 칩을 수년간 공급하는 계약이며 다른 주요 중국 빅테크들과도 유사한 LTA를 논의 중인 상태입니다. (3) Cantor Fitzgerald가 마이크론의 EPS를 CY27 $200/CY28 $250로 전망했습니다. (4) 샌디스크에 대한 애널리스트 코멘트를 정리해보면: Jefferies가 샌디스크의 EPS를 CY27 $238로 전망했습니다. TrendForce의 가장 최근 eSSD 시장 점유율 업데이트에 따르면 가장 최근 샌디스크의 eSSD 매출 점유율은 4% → 8%로 급증했으며 과거 eSSD 시장에서 14~16% 대의 점유율을 원래 차지했었던 것을 고려할 때 앞으로 eSSD 시장 점유율을 더 높여갈 수 있다고 전망했습니다.

원문에서 제시한 근거

CXMT가 IPO 파일에서 생산량이 중국 내 수요에 못 미친다고 말한 점과 중국 내외 아이폰의 가능한 공급 구분을 든다.

근거 보기 2

원문 구간 1
마이크론을 비난하면서 동시에 CXMT 메모리 할당을 요구하는 것은 아이폰 가격인상의 공이 트럼프 정부에 있다고 넌지시 말하고 있는 상태로도 읽을 수 있습니다. 합리적으로 생각해보자면 허용을 하더라도 중국 내에 판매되는 아이폰에는 CXMT를 탑재하고, 중국 외에 판매되는 아이폰은 SKH/SEC/MU의 메모리를 탑재할 가능성이 가장 높습니다. 기본적으로 중국에 대해서는 워낙 초당적인 정치적 반발이 있는 상태라서 아마 통과될 것 같지는 않습니다. 가격은 같은데 물량을 CXMT에서도 받고 싶다 정도의 함의가 있을 뿐이지만, 만약 통과가 안된다고 나오면 시장은 '결국 애플도 어디선가는 LPDDR5를 사야 하는 것'으로 이해하고 메모리 3사에게 긍정적일 것으로 예상합니다. CXMT는 IPO 파일에서 이미 "자사 메모리 생산량이 중국 내 수요에 비하면 훨씬 못 미친다"고 말한 바 있습니다.
원문 구간 2
애플의 로비가 성공해서 CXMT에서 DRAM을 구매하더라도 비용을 낮추거나 공급 격차를 줄이진 못할 것입니다. 마침 CXMT가 텐센트와 약 $3B 규모(200억 위안)의 LTA를 체결했습니다. 서버용 DRAM 칩을 수년간 공급하는 계약이며 다른 주요 중국 빅테크들과도 유사한 LTA를 논의 중인 상태입니다. (3) Cantor Fitzgerald가 마이크론의 EPS를 CY27 $200/CY28 $250로 전망했습니다. (4) 샌디스크에 대한 애널리스트 코멘트를 정리해보면: Jefferies가 샌디스크의 EPS를 CY27 $238로 전망했습니다. TrendForce의 가장 최근 eSSD 시장 점유율 업데이트에 따르면 가장 최근 샌디스크의 eSSD 매출 점유율은 4% → 8%로 급증했으며 과거 eSSD 시장에서 14~16% 대의 점유율을 원래 차지했었던 것을 고려할 때 앞으로 eSSD 시장 점유율을 더 높여갈 수 있다고 전망했습니다.

해석·전망메모리 장기공급계약주 대상 · 기업·종목 · 샌디스크관련 대상 · 산업·업종 · 메모리 산업

LTA 가격 하한은 이익 가시성과 어떻게 연결되는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 샌디스크 LTA 가격 하한이 CY2Q26 ASP와 같아 이익 하방을 줄이고 사이클 전체 이익 가시성을 높인다는 Bernstein의 평가를 소개한다.

근거 보기 1

원문 구간 1
TLC eSSD 판매량을 계속해서 늘리고, 이번 분기부터 Stargate QLC eSSD를 출하하기 시작할 예정입니다. Bernstein이 샌디스크의 EPS를 CY27 EPS $243(Bull Case $350)로 상향했습니다. *첨부자료 1* 최근 샌디스크가 체결한 LTA의 가격 하한은 $0.29/GB이므로 CY2Q26 ASP와 일치합니다. 마이크론의 LTA 가격 하한이 CY2Q26 ASP에 비하면 의미 있게 낮은 것과 대비됩니다. 또한 LTA로 인해 이익 하방이 축소되면서 사이클 전체의 이익 가시성이 높아진 만큼 PER로 적용할만 한 상태이고 메모리 기업들이 LTA를 지속 강화하면서 투자자들이 계속해서 높은 수준의 지속가능성에 익숙해질 경우 더 높은 PER도 적용이 가능할 것이라고 평가했습니다.

원문에서 제시한 근거

마이크론의 LTA 가격 하한이 CY2Q26 ASP보다 의미 있게 낮다는 대비와, LTA 강화가 지속가능성 인식 및 PER에 연결될 수 있다는 평가를 든다.

근거 보기 1

원문 구간 1
TLC eSSD 판매량을 계속해서 늘리고, 이번 분기부터 Stargate QLC eSSD를 출하하기 시작할 예정입니다. Bernstein이 샌디스크의 EPS를 CY27 EPS $243(Bull Case $350)로 상향했습니다. *첨부자료 1* 최근 샌디스크가 체결한 LTA의 가격 하한은 $0.29/GB이므로 CY2Q26 ASP와 일치합니다. 마이크론의 LTA 가격 하한이 CY2Q26 ASP에 비하면 의미 있게 낮은 것과 대비됩니다. 또한 LTA로 인해 이익 하방이 축소되면서 사이클 전체의 이익 가시성이 높아진 만큼 PER로 적용할만 한 상태이고 메모리 기업들이 LTA를 지속 강화하면서 투자자들이 계속해서 높은 수준의 지속가능성에 익숙해질 경우 더 높은 PER도 적용이 가능할 것이라고 평가했습니다.

해석·전망SharonAI 공시 신뢰도주 대상 · 기업·종목 · SharonAI

전략적 주주 기재 정정은 어떤 신뢰도 판단으로 이어졌는가?

이 자료가 더한 내용

원문 작성자는 엔비디아 전략적 주주 기재와 이후 정정을 이유로 SharonAI의 신뢰도를 높게 보지 않는다고 판단한다.

근거 보기 2

원문 구간 1
(3) 장마감 후 시츄에이셔널 어웨어니스가 Sharon AI($SHAZ)의 지분 19.9%를 보유하고 있다고 공시하며 SHAZ가 장마감 후 시간외 +12% 상승했습니다. *첨부자료 1* Sharon AI는 호주의 네오클라우드입니다. IREN에서 봤던 공식처럼 '진짜 희석이 나타나기 직전까지'는 GPU를 공짜로 얻을 수 있는 것처럼 ARR만 반영하므로 자극적이고 캐치업이 나오기 좋은 환경인 것은 알고 있습니다. 기본적으로는 주간전략보고에서 FCEL의 '가짜수요' 논란을 전해드렸던 것과 비슷합니다. 이 회사 자체를 믿을 수 있느냐?에 대한 근본적인 의문이 있어서 SHAZ에 대해서는 따로 전해드리지 않았습니다. 2026년 3월 31일 제출했던 SharonAI의 2025년 10-K(연례보고서)에는 Strategic Delivery Partners 섹션에서 엔비디아에 대해 서술할 때 "엔비디아가 SharonAI의 전략적 주주이다(NVIDIA is a strategic shareholder in SharonAI)"라고 *첨부자료 2, 원문은 SEC 공시의 3월 31일 버전* 적었었습니다.
원문 구간 2
주가가 50% 가까이 상승하고 나서, 2026년 4월 13일 8-K로 이를 정정했습니다. *첨부자료 3, 원문은 SEC 공시의 4월 13일 8-K* SharonAI는 정정에 대해 충분히 관심이 식었을 무렵 Item 8.01 Other Events로 "엔비디아는 SharonAI의 전략적 주주가 아니었으며 해당 8-K 제출일 기준 SharonAI의 어떤 지분증권도 보유하고 있지 않다"고 말을 바꿨습니다. 여기에 대해 '에러다'라고만 표현하고 넘어갔습니다. 엔비디아의 GB300을 구매해서 AI Factory를 만드는 데 협력을 받으니 NCP 파트너이긴 하지만 전략적 주주가 된다는 것은 네오클라우드로서 전혀 다른 의미를 갖는데, 너무 쉽게 거짓말을 했다가 다시 정정하고 그냥 넘어간 뉘앙스라 신뢰도를 높게 보는 기업은 아닙니다.

원문에서 제시한 근거

NCP 파트너 관계와 전략적 주주라는 표현을 구분하고, 정정이 에러라는 설명으로만 끝났다는 점을 든다.

근거 보기 1

원문 구간 1
주가가 50% 가까이 상승하고 나서, 2026년 4월 13일 8-K로 이를 정정했습니다. *첨부자료 3, 원문은 SEC 공시의 4월 13일 8-K* SharonAI는 정정에 대해 충분히 관심이 식었을 무렵 Item 8.01 Other Events로 "엔비디아는 SharonAI의 전략적 주주가 아니었으며 해당 8-K 제출일 기준 SharonAI의 어떤 지분증권도 보유하고 있지 않다"고 말을 바꿨습니다. 여기에 대해 '에러다'라고만 표현하고 넘어갔습니다. 엔비디아의 GB300을 구매해서 AI Factory를 만드는 데 협력을 받으니 NCP 파트너이긴 하지만 전략적 주주가 된다는 것은 네오클라우드로서 전혀 다른 의미를 갖는데, 너무 쉽게 거짓말을 했다가 다시 정정하고 그냥 넘어간 뉘앙스라 신뢰도를 높게 보는 기업은 아닙니다.

시점 관찰USDC 유통량주 대상 · 시장·자산 · USDC기준 2026.06.30

2026년 6월 말 USDC 유통량은 펀더멘털 변화를 보였는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 USDC 유통량 $73.80B와 40주 횡보, 주간 -1.47%·월간 -3.01%를 제시하며 아직 결제 사용 확대에 따른 펀더멘털 변화는 아니라고 본다.

근거 보기 2

원문 구간 1
(2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $73.80B, CCTP 전송량은 30일 기준 $17.5B입니다. USDC 유통량 자체는 40주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -1.47%, 월간 기준 -3.01% 수준입니다. 지금은 Crypto Pair Trading(e.g. BTC/USDC, ETH/USDC 등)을 위한 예탁금으로 인해서 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다.
원문 구간 2
그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. (3) 오늘도 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속해서 우상향 중입니다. 새로운 대시보드를 추가했습니다. 계속해서 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

원문에서 제시한 근거

BTC/USDC와 ETH/USDC 등의 크립토 페어 트레이딩 예탁금이 유통량 변동의 가장 큰 요인이라고 설명한다.

근거 보기 2

원문 구간 1
(2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $73.80B, CCTP 전송량은 30일 기준 $17.5B입니다. USDC 유통량 자체는 40주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -1.47%, 월간 기준 -3.01% 수준입니다. 지금은 Crypto Pair Trading(e.g. BTC/USDC, ETH/USDC 등)을 위한 예탁금으로 인해서 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다.
원문 구간 2
그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. (3) 오늘도 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속해서 우상향 중입니다. 새로운 대시보드를 추가했습니다. 계속해서 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

시점 관찰트랜스메딕스 비행 데이터주 대상 · 기업·종목 · 트랜스메딕스기준 2026.06.30

2분기 말 비행 데이터는 연간 성장 속도를 어떻게 시사하는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 2Q 비행 2,808건과 일간 +28건, 90일 기준 일평균 31.2건을 제시하며 연간 YoY 약 25%를 넘기기 어려운 속도라 성장성이 아쉽다고 본다.

근거 보기 1

원문 구간 1
신재생/전력기기: (1) 주간전략보고에서 블룸에너지의 Russell 리밸런싱 및 FuelCell Energy 뉴스에 대한 생각을 정리했습니다. 광고/이커머스: (1) 아마존에서 Rufus를 사용하는 쇼핑객이 사용하지 않은 경우에 비해서 전환율이 거의 2배입니다. 의료기기/핀테크/코인: (1) 오늘 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 2,808건, 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 2Q는 90일이 지났으며 일평균 비행속도는 31.2건 속도입니다. 연간으로 보기에는 여전히 YoY ~25%를 넘기지 않을 속도의 데이터이기에 성장성이 아쉬운 구간입니다.

원문에서 제시한 근거

2분기 경과일수 90일과 일평균 비행속도를 연간 성장성 판단의 계산 전제로 제시한다.

근거 보기 1

원문 구간 1
신재생/전력기기: (1) 주간전략보고에서 블룸에너지의 Russell 리밸런싱 및 FuelCell Energy 뉴스에 대한 생각을 정리했습니다. 광고/이커머스: (1) 아마존에서 Rufus를 사용하는 쇼핑객이 사용하지 않은 경우에 비해서 전환율이 거의 2배입니다. 의료기기/핀테크/코인: (1) 오늘 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 2,808건, 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 2Q는 90일이 지났으며 일평균 비행속도는 31.2건 속도입니다. 연간으로 보기에는 여전히 YoY ~25%를 넘기지 않을 속도의 데이터이기에 성장성이 아쉬운 구간입니다.

시점 관찰아마존 Rufus주 대상 · 기업·종목 · 아마존기준 2026.06.30

Rufus 사용 여부에 따른 쇼핑 전환율 차이는 어떻게 제시됐는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 아마존에서 Rufus를 사용하는 쇼핑객의 전환율이 사용하지 않는 경우보다 거의 두 배라고 제시한다.

근거 보기 1

원문 구간 1
신재생/전력기기: (1) 주간전략보고에서 블룸에너지의 Russell 리밸런싱 및 FuelCell Energy 뉴스에 대한 생각을 정리했습니다. 광고/이커머스: (1) 아마존에서 Rufus를 사용하는 쇼핑객이 사용하지 않은 경우에 비해서 전환율이 거의 2배입니다. 의료기기/핀테크/코인: (1) 오늘 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 2,808건, 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 2Q는 90일이 지났으며 일평균 비행속도는 31.2건 속도입니다. 연간으로 보기에는 여전히 YoY ~25%를 넘기지 않을 속도의 데이터이기에 성장성이 아쉬운 구간입니다.

원문에서 제시한 근거

원문은 비교 기준을 Rufus 미사용 쇼핑객으로만 제시하며, 전환율의 절대 수준이나 측정 기간은 밝히지 않는다.

근거 보기 1

원문 구간 1
신재생/전력기기: (1) 주간전략보고에서 블룸에너지의 Russell 리밸런싱 및 FuelCell Energy 뉴스에 대한 생각을 정리했습니다. 광고/이커머스: (1) 아마존에서 Rufus를 사용하는 쇼핑객이 사용하지 않은 경우에 비해서 전환율이 거의 2배입니다. 의료기기/핀테크/코인: (1) 오늘 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 2,808건, 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 2Q는 90일이 지났으며 일평균 비행속도는 31.2건 속도입니다. 연간으로 보기에는 여전히 YoY ~25%를 넘기지 않을 속도의 데이터이기에 성장성이 아쉬운 구간입니다.

시점 관찰피겨 테크 HELOC 발행 데이터주 대상 · 기업·종목 · 피겨 테크기준 2026.06.30

Provenance 데이터가 보여준 HELOC 발행량 방향은 무엇인가?

이 자료가 더한 내용

원문은 피겨 테크의 HELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터가 계속 우상향하고 새 대시보드도 추가됐다고 적으며, 이를 좋은 추세로 평가한다.

근거 보기 1

원문 구간 1
그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. (3) 오늘도 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속해서 우상향 중입니다. 새로운 대시보드를 추가했습니다. 계속해서 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

원문에서 제시한 근거

원문은 Provenance 데이터를 HELOC 발행량 방향을 보는 지표로 사용하지만, 발행량의 절대 수치나 기간 비교는 제시하지 않는다.

근거 보기 1

원문 구간 1
그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. (3) 오늘도 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속해서 우상향 중입니다. 새로운 대시보드를 추가했습니다. 계속해서 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

흐름 1

[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠
[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.06.30. 오전 10:27
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260630102746973pp
[제목] 일간보고 : 투자의 생각 (260630)

안녕하세요 올바른입니다. 2026년 6월 30일 화요일, 데일리 전해드립니다. 주간전략보고는 2026-06-29자 ‘투자의 생각 (6월 29일~7월 3일)’ 바로가기입니다.

흐름 2

투자자문 서비스는 원금 손실이 날 수 있고 투자 손익 책임은 고객에게 있으며, 과거 수익률은 미래 수익률을 보장하지 않습니다. 계약 관련 제반 사항은 투자자문계약 권유문서 https://naver.me/5ZST47Qf 에서 충분히 검토하시기 바랍니다.

일간보고 : 투자의 생각, 2026-06-30(화)입니다. 주요 지수는 나스닥 +2.07% > S&P +1.18% > 다우 +0.59% > 러셀 +0.01%, 상승종목비율은 NYSE 123%, Nasdaq 157%입니다. 반도체·적자성장주·임의소비·테크·바이오텍은 강세였고 원자재·에너지·필수소비·유틸리티는 약세였습니다. 메이저 뉴스는 제목, 참고 기업군 주가, 그날의 생각 순서로 봅니다.

흐름 3

빅테크/AI Labs입니다. 주간전략보고에서 개척 → 효율의 루프를 전해드렸습니다. 코딩 에이전트는 2025년 5월 22일 베타 출시 뒤 9월 29일 GA됐으니 약 9개월 지난 시점입니다. 대부분 CFO/CIO들이 이제 지출에 대한 가이드라인을 세우고 있는 시기이고, 인적비용과 토큰비용의 공존을 인정하면서 더 높은 생산성을 내기 위해 노력하는 전략을 세우는 단계입니다.

그럼에도 불구하고 S-Curve의 초입은 여전히 한참 남았습니다. 아직 전체 IT 예산에서 AI가 차지하는 비중은 4.2%(1H25 3.0% → 2H25 3.2% → 1H26 4.2%)입니다. 테크 기업은 Fortune 500 기업의 25%이고 나머지 75%는 테크 기업들을 후행합니다. 클라우드 산업이 개화한 지 10년이 넘었지만 여전히 많은 기업이 클라우드 마이그레이션 중입니다.

흐름 4

오픈소스와 폐쇄소스 논쟁은 폐쇄소스 기업의 ARR이 급증한 뒤 꼭 발생하는 듯합니다. 경쟁력 있는 오픈소스 모델이 나올 때 오픈소스 토큰 점유율이 일시적으로 ±5% 내외 높아지기도 하지만, 기본 비율은 꾸준히 약 30%입니다.

프론티어 AI Labs가 새 모델을 내면 이전 세대 모델로는 잘 풀리지 않던 새로운 작업 영역이 열립니다. 긴 추론·더 복잡한 코딩·긴 컨텍스트·더 높은 신뢰도의 에이전트 작업·멀티모달 활용처럼 사용 사례의 난도 자체가 올라갑니다. 이 시기에는 모델 성능의 절대값이 중요해서 폐쇄소스 프론티어 모델의 가치가 크게 부각됩니다.

흐름 5

하지만 시간이 지나면 효율화 사이클이 시작됩니다. 이미 어떤 작업이 가능한지, 어떤 프롬프트 구조가 잘 작동하는지, 어떤 툴을 붙이면 되는지, 어떤 평가셋으로 품질을 검증해야 하는지가 어느 정도 정리됩니다. 기업들은 open-weights 모델에 각종 스캐폴딩을 붙여 프론티어 모델로 가능했던 output 퀄리티에 근접하려 시도하고, 문제 정의가 명확하고 반복 가능한 업무에서는 이런 방식이 꽤 잘 작동합니다.

다만 이것은 공짜로 프런티어 모델을 대체한다는 의미는 아닙니다. 모델 사용료는 줄어들 수 있지만 반대로 스캐폴딩 도구·시스템을 유지보수하고 강화하는 데 비용과 시간이 들어갑니다. 결국 비용이 API 사용료에서 엔지니어링·데이터·인프라·운영 비용으로 이동하는 것입니다. 문제는 이 효율화가 어느 정도 완성될 즈음이면 프론티어 AI Labs가 다시 새 모델을 내놓는다는 점입니다.

흐름 6

새 모델은 기존 작업을 더 싸고 빠르게 처리하는 데서 끝나지 않고, 이전에는 경제성이 없거나 신뢰도가 부족해서 쓰기 어려웠던 더 높은 부가가치의 사용 사례를 열어줍니다. 사용자들은 그 새로운 능력에 맞춰 사용량을 늘리고 기업들은 더 복잡한 업무를 AI에 맡기기 시작합니다.

이때 이전 효율화 사이클에서 성공했던 로직, 즉 open-weights 모델에 충분한 스캐폴딩을 붙이면 프런티어 모델과 비슷하게 만들 수 있다는 접근은 새 문제 분포에서 다시 한계에 부딪힙니다. 과거 작업은 따라잡을 수 있지만 프론티어가 새롭게 연 작업 영역에서는 성능·안정성·추론 깊이·툴 사용 능력·장기 작업 수행 능력의 격차가 벌어집니다. 따라서 AI 산업은 한쪽이 일방적으로 승리하는 구조가 아니라 프론티어가 새 사용 사례를 개척하고, 이후 open-weights 생태계와 엔지니어링 최적화가 일부를 효율화하며, 다시 프론티어가 더 높은 난도의 사용 사례를 여는 반복 구조에 가깝습니다.

흐름 7

이것이 AI 발전이 계속해서 개척 → 효율화 → 재개척의 루프를 그리는 이유입니다. Agentic AI는 기존 발전의 연속이 아니라 처음으로 Prompt AI 시대를 벗어나는 것을 의미합니다. 이전에는 실행 루프에 여전히 사람이 개입해 생산성이 낮았지만, 이제는 에이전트가 백그라운드에서 생각하고 실행하고 UX는 익숙한 애플리케이션처럼 느껴집니다. 나 대신 생각하고 실행까지 해주니 더 많은 토큰을 쓰고 더 많은 작업을 맡기며 생산성이 훨씬 증가합니다.

앤스로픽은 2026년 초 아마존과 파트너십 조건 일부를 재협상해 아마존의 자사 제품 내 앤스로픽 모델 사용 비용을 올렸습니다.

흐름 8

원래 아마존이 사용한 컴퓨팅 시간에 비례해 비용을 지불했는데, 이제는 사용 토큰 양을 기준으로 모델 사용료를 지불하게 바꿨습니다. 아마 이쯤부터 오픈AI와의 파트너십도 강화한 것으로 생각됩니다. 계속해서 아마존은 오픈AI 모델과 자체 개발한 Nova 등을 사용해 비용을 절감할 수 있는지 검토 중입니다.

메타도 앤스로픽과 오픈AI 코딩 애플리케이션 의존도를 줄이려 노력하고 있습니다. 워낙 많은 토큰을 사용하고 자체 모델을 개발하는 기업이니 자연스러운 과정으로 보고 있습니다. 스페이스X는 Cursor 인수 이후 개선된 코딩 모델을 준비 중입니다. Grok 4.5 1.5T V9 Foundation 모델을 기반으로 하며 사후훈련에 Cursor 데이터를 추가해 훈련 중입니다.

흐름 9

초기 평가 결과 Opus에 근접하거나 능가하는 성능을 보인다고 말했고, Grok Build 하네스도 더욱 강화 중이라는 평입니다. 완전히 새롭게 훈련한 모델이며 Cursor 데이터를 추가하면 성능 자체는 꽤 좋을 것으로 예상합니다. 훈련·추론 스택 대부분을 C/C++로 작성하고 대폭 단순화해 소프트웨어 계층을 완전히 없앴습니다. Grok이 GB300 NVL72에서 잘 작동하도록 매핑하면 9~10월쯤부터 상당한 성능 향상을 보게 될 것이라고 기대감을 끌어올렸습니다.

늘 하입을 많이 했던지라 그대로 받아들이진 않습니다. 그래도 ⓐJAX를 포기하면서 엔비디아 GPU와의 결합을 훨씬 더 강조한 점, ⓑGrok Build 등 하네스도 신경쓰기 시작한 점, ⓒCursor에서 양질 코딩 데이터를 가져와 더 나은 성능을 낼 것이라 기대할 수 있게 된 점을 생각하면 7~10월 출시될 모델에 대해서는 여전히 기대하게 만듭니다.

흐름 10

AI HW입니다. CLSA는 AI 토큰 추정상 컴퓨팅 수요·공급 해소가 CY29~CY30쯤에야 가능할지 모른다고 봤습니다. 핵심은 언제 풀리느냐가 아니라 CY26~CY28이 여전히 심각한 공급 부족 구간이라는 점입니다. 몇 주 사이 판도가 바뀌는 트렌드에서 Y+3은 현 시점에서는 언제 풀릴지 모른다는 말에 가깝고, 기존 추정 대비 해소 시점은 1년 밀렸습니다.

연간 AI CapEx는 곧 $2T를 돌파할 것으로 예상하고, 추가 자금조달이 가능하다면 $2.5T도 가능하다고 열어뒀습니다. 월간 실질 토큰 수요는 구글 3.2Qn(Quadrillion, 1000조개), 앤스로픽 1.5Qn, 오픈AI API 0.65~0.70Qn, 바이트댄스 5.4Qn입니다.

흐름 11

네 곳만 합쳐도 월간 10~11Qn이고 ChatGPT·다른 AI Labs API·오픈웨이트 모델의 추론 수요는 빠진 숫자입니다. 현재 토큰 공급은 후하게 잡아도 9.3Qn이어서 컴퓨트 공급이 수요보다 훨씬 부족합니다.

CXMT라고 가격이 낮지는 않고 SKH/SEC/MU와 같습니다. CXMT도 이미 수요가 꽉 차서 미국 기업인 애플에 물량을 할당할지 의문이며, 중국은 화웨이·샤오미·오포·비보 같은 자국 스마트폰 기업에 자국산 메모리를 더 할당할 유인이 큽니다. 트럼프는 물가 안정을 원하니 아이폰 가격 인상은 탐탁지 않아 할 것이고, 마이크론을 비난하면서 CXMT 할당을 요구하는 것은 아이폰 가격 인상의 공이 트럼프 정부에 있다고 넌지시 말하는 것으로도 읽힙니다.

흐름 12

합리적으로 생각해보자면 허용하더라도 중국 내 판매 아이폰에는 CXMT를 탑재하고, 중국 외 판매 아이폰에는 SKH/SEC/MU 메모리를 탑재할 가능성이 가장 높습니다. 중국에 대해서는 워낙 초당적인 정치적 반발이 있는 상태라서 아마 통과될 것 같지는 않습니다. 가격은 같은데 CXMT 물량도 받고 싶다는 함의일 뿐이지만, 통과되지 않는다면 시장은 결국 애플도 어디선가는 LPDDR5를 사야 하는 것으로 이해해 메모리 3사에 긍정적일 것으로 예상합니다.

CXMT는 IPO 파일에서 자사 메모리 생산량이 중국 내 수요에 비하면 훨씬 못 미친다고 말한 바 있습니다.

흐름 13

애플의 로비가 성공해 CXMT에서 DRAM을 구매하더라도 비용을 낮추거나 공급 격차를 줄이지는 못할 것입니다. CXMT는 텐센트와 약 $3B, 200억 위안 규모의 LTA를 체결했고 서버용 DRAM 칩을 수년간 공급하는 계약입니다. 다른 주요 중국 빅테크와도 유사한 LTA를 논의 중인 상태입니다.

Cantor Fitzgerald는 마이크론 EPS를 CY27 $200, CY28 $250으로 전망했습니다. Jefferies는 샌디스크 CY27 EPS $238을 전망했습니다. TrendForce의 가장 최근 eSSD 매출 점유율은 4%에서 8%로 급증했으며, 과거 14~16%였던 점을 고려하면 점유율을 더 높일 수 있다는 전망입니다. TLC eSSD 판매량을 계속 늘리고 이번 분기부터 Stargate QLC eSSD 출하를 시작할 예정입니다.

흐름 14

Bernstein은 샌디스크 CY27 EPS를 $243, Bull Case를 $350으로 상향했습니다. 최근 샌디스크가 체결한 LTA의 가격 하한은 $0.29/GB로 CY2Q26 ASP와 같습니다. 마이크론의 LTA 가격 하한이 CY2Q26 ASP보다 의미 있게 낮은 것과 대비됩니다.

LTA로 이익 하방이 축소되면서 사이클 전체의 이익 가시성이 높아진 만큼 PER을 적용할 만한 상태입니다. 메모리 기업들이 LTA를 지속 강화하고 투자자들이 높은 수준의 지속가능성에 익숙해질 경우에는 더 높은 PER도 적용 가능하다는 평가입니다.

흐름 15

Enterprise/GPU IaaS입니다. 엔비디아는 팔란티어와 미국 정부·핵심 인프라 고객을 위해 소버린 환경에서 엔비디아 Nemotron 모델을 배포하는 이니셔티브를 발표했습니다. 기관들이 데이터·IP·모델 시스템에 대한 통제는 유지하면서도 AI를 훈련·맞춤화·배포할 수 있게 해주는 것입니다.

코어위브는 Weights & Biases에 통합된 AIRA, AI Research Iteration Agent를 출시했습니다. Weights & Biases에 저장된 10억 건에 달하는 실행 데이터와 수조 개 파라미터를 사용해 프론티어 개발팀이 어떻게 훈련·반복·최적화를 진행하는지에 관한 데이터를 갖고 있습니다. 이를 바탕으로 모델 훈련에서 많은 설정이 필요했던 수작업을 자동화하도록 돕는 에이전트입니다.

흐름 16

장마감 뒤 시츄에이셔널 어웨어니스가 Sharon AI($SHAZ) 지분 19.9%를 보유한다고 공시했고 SHAZ는 시간외 +12%였습니다. Sharon AI는 호주의 네오클라우드입니다. IREN에서 봤던 공식처럼 진짜 희석이 나타나기 직전까지는 GPU를 공짜로 얻을 수 있는 것처럼 ARR만 반영하므로 자극적이고 캐치업이 나오기 좋은 환경인 것은 압니다.

하지만 주간전략보고에서 전했던 FCEL의 가짜수요 논란과 비슷하게 이 회사 자체를 믿을 수 있느냐는 근본 의문이 있어 SHAZ는 따로 전하지 않았습니다. 2026년 3월 31일 제출한 SharonAI의 2025년 10-K는 Strategic Delivery Partners 섹션에서 엔비디아를 SharonAI의 전략적 주주라고 적었습니다.

흐름 17

주가가 50% 가까이 상승하고 나서 SharonAI는 2026년 4월 13일 8-K로 이를 정정했습니다. 충분히 관심이 식었을 무렵 Item 8.01 Other Events에서 엔비디아는 SharonAI의 전략적 주주가 아니었고 해당 8-K 제출일 기준 SharonAI의 어떤 지분증권도 보유하지 않았다고 말을 바꿨습니다. 정정에 대해서는 에러라고만 표현하고 넘어갔습니다.

엔비디아 GB300을 구매해 AI Factory 구축 협력을 받으므로 NCP 파트너일 수는 있어도 전략적 주주라는 것은 네오클라우드에 전혀 다른 의미입니다. 너무 쉽게 거짓말했다가 다시 정정하고 넘어간 뉘앙스라 신뢰도를 높게 보는 기업은 아닙니다.

흐름 18

신재생/전력기기에서는 주간전략보고에 블룸에너지의 Russell 리밸런싱과 FuelCell Energy 뉴스에 대한 생각을 정리했습니다. 광고/이커머스에서는 아마존에서 Rufus를 사용하는 쇼핑객의 전환율이 사용하지 않는 경우보다 거의 2배입니다.

의료기기/핀테크/코인에서는 오늘 트랜스메딕스 2Q 비행 건수가 2,808건, 오늘의 일간 비행데이터가 +28건입니다. 2Q는 90일이 지났고 일평균 비행속도는 31.2건입니다. 연간으로 보기에는 여전히 YoY 약 25%를 넘기지 않을 속도의 데이터라 성장성이 아쉬운 구간입니다.

흐름 19

오늘 서클 USDC 유통량은 $73.80B, CCTP 전송량은 30일 기준 $17.5B입니다. USDC 유통량 자체는 40주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가이며, 오늘 주간 기준 -1.47%, 월간 기준 -3.01% 수준입니다.

지금은 BTC/USDC, ETH/USDC 같은 Crypto Pair Trading을 위한 예탁금 때문에 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다.

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그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다.

피겨 테크는 HELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터가 오늘도 계속 우상향하고, 새 대시보드도 추가했습니다. 계속 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다. 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용

별도 참고사항이 없습니다.

생략 기록

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그럼에도 빠진내용 정리

원문 회수	인사·계약 유의문·주간전략보고 링크부터 마지막 랩 운용과 메리츠증권 URL까지 20개 구간을 flow 순서대로 보존했다.
링크 자료의 범위	주간전략보고의 제목과 바로가기, 블룸에너지·FuelCell Energy에 대한 생각을 정리했다는 안내는 보존했지만, 이 원문에 실리지 않은 링크 문서의 내용은 보강하지 않았다.
수치·판단의 한계	AI 토큰 수급, EPS, 전환율, 비행 건수와 유통량은 원문이 제시한 시점·계산 전제를 함께 남겼으며, 작성자의 전망과 외부 확인된 사실을 구분해 정리했다.

원문 확인

document_work_runner prepare가 입력 원문을 수정 없이 보존했다.

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