주간전략보고 : 투자의 생각 (6월 22일~6월 26일)

[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠
[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.06.22. 오후 3:26
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260622152610911mp
[제목] 주간전략보고 : 투자의 생각 (6월 22일~6월 26일)
[수집 기준] 승인된 구독 열람권으로 실제 본문을 보존했다. 이미지·첨부는 별도 미디어 원장에 보관하며 시각적 의미 검토 여부를 구분한다.

[구독 원문 본문]
​

안녕하세요 올바른입니다.

​

데이터센터 지연 헤드라인의 오해와 진실, 메모리 공급망 체크 ⓐⓑⓒⓓⓔ, KV Cache offloading에 대한 생각, DualPath/NVIDIA CMX가 목표하는 방향을 정리했습니다.

​

저유동성 상태인 스페이스X와 패시브 수급 그리고 네오클라우드 펀더멘탈, 그리고 주간으로 중요했던 Scale-out/Scale-up CPO 스위치 광학 코멘트를 담았습니다.

​

SemiAnalysis가 말한 CY26 DC 24GW에 대한 생각, 엔비디아가 회사채 $25B를 발행한 이유, 모듈러 제품의 대표기업 컨콜, 메타의 광고 엔진 디테일 분석을 담은 주간자료입니다.

주간전략보고

2026-06-15

주간전략보고 : 투자의 생각 (6월 15일~6월 19일) (바로가기​)

2026-06-08

주간전략보고 : 투자의 생각 (6월 8일~6월 12일) (바로가기​)

2026-06-01

주간전략보고 : 투자의 생각 (6월 1일~6월 5일) (바로가기​)

2026-05-25

주간전략보고 : 투자의 생각 (5월 25일~5월 29일) (바로가기​)

투자자문 서비스에 따른 투자 시 원금 손실이 발생할 수 있으며, 투자 손익에 대한 책임은 전적으로 고객에게 귀속됩니다. 또한 과거의 투자수익이 미래의 수익률을 보장하지 않습니다.

​

신규 구독 전에, 아래 투자자문계약 권유문서의 계약 관련 제반 사항을 반드시 읽으시고 충분히 검토하시기 바랍니다.

​

*투자자문계약 권유문서 : https://naver.me/5ZST47Qf

목차

주간전략보고 투자의 생각 : LSEG EPS 데이터 기준 밸류에이션 체크

1Q26 12주차 실적발표 훑어보기 : 12주차 4개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

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

모듈러 제품 파악 : 두 개의 하이퍼스케일러와 협력 중 (Sidoti Small-cap Virtual Conf.)

Magnificent 7 : CY26 미국에서만 24GW, 엔비디아 회사채 발행, NVLink와 CPU, SpaceX 패시브

​

📆 주간 캘린더 (6월 22일~6월 26일)

​

👨‍💻 → CY2Q26 마이크론, PCE

​

> 경기/물가 : 서비스업PMI (화) 신규주택판매 (수) PCE (목)

> 고용/실업 : 신규실업수당청구건수 (목)

> 실적발표 : FedEx (화) Micron (수)

> 이벤트 : Prime Day (화) 엔비디아 주주총회 (수)

​

주간전략보고 : 투자의 생각

LSEG EPS 데이터 기준 밸류에이션 체크

S&P 500 P/E → 적정

이번 주는 팩트셋 EPS 데이터가 안 나왔지만, LSEG 데이터는 있어서 이를 가지고 정리해보면 PER은 여전히 적정보다 약간 아래 수준에 머물고 있습니다. 사실 중요한 건 개별 기업들의 EPS 성장률이 얼마나 높아졌는지 & EPS가 얼마나 상향됐는지인데, 겉으로 보이는 건 가격의 움직임만 보이기 때문에 현재 지수 레벨이 PER 기준으로 얼마인지에 대해서 감을 잡으실 수 있도록 이 차트를 업데이트 중입니다.

​

아폴로 글로벌 : 매크로 데이터 체크

이코노미스트 토르스텐 슬뢰크Torsten Sløk가 정리한 차트들 중 살펴볼만 했던 차트들입니다.

차트 #1 → 2026년 YTD S&P 500 상승분은 전적으로 AI와 에너지에 의해 나오고 있으며, 나머지는 하락했습니다. S&P AI 지수는 84개 기업으로 구성되어 있습니다.

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

​

주간 퍼포먼스 체크

지수(4) : Nasdaq100(+3.5%), Russell2000(+1.7%), S&P500(+1.2%), Dow30(+0.8%)

빅테크(7) : 엔비디아(+3.0%), 구글(+1.5%), 메타(+0.9%), 애플(+0.9%), 아마존(+0.5%), 테슬라(+0.4%), 마이크로소프트(-3.1%)

섹터(11) : 테크(+4.6%), 산업재(+2.6%), 유틸리티(+1.3%), 금융(+1.3%), 경기민감재(+0.5%), 원자재(+0.0%), 필수소비재(-2.5%), 리츠(-2.7%), 커뮤니케이션(-3.0%), 헬스케어(-3.6%), 에너지(-5.5%)

1Q25 12주차 실적발표 훑어보기

12주차 4개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

​

*업사이클이란? : 매출성장률이 역성장(-)에서 성장(+)으로 전환한 기업이거나, '성장률'자체가 약한성장(+)에서 고성장(++)으로 증가하는 기업을 선별하기 위해 많이 참고하고 있습니다. 매출성장률과 영업이익률이 동시에 증가하는 기업일 때는 실적 증가폭도 크지만 리레이팅도 같이 붙기 때문에 가장 좋아하는 구간입니다.

​

*다운사이클이란? : 매출성장률이 성장(+)에서 역성장(-)으로 전환되거나, 역성장(-) 상태를 유지하거나, 고성장(++)에서 약한성장(+)으로 낮아지는 기업일 경우를 선별하기 위해 참고합니다. 업황이 다운사이클에 들어가면 매출성장률도 낮아지고 영업이익률도 동시에 감소하는 경우가 많기 때문에 실적 감소폭도 크지만 디레이팅도 같이 생기므로 가장 기피하는 구간입니다.

​

*'클릭 후 더블클릭'하시면 크게 보실 수 있습니다.

​

1Q26 12주차 실적발표

업사이클 ↗ : 이번주 실적발표 기업 중 업사이클 자빌JBL이 있습니다.

다운사이클 ↘ : 다운사이클인 기업은 이번 주엔 뚜렷하겐 없었습니다.

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

ORCL, DASH, CRWV, BE, MU, SNDK, LITE/VIAV/AAOI

​

상대적인 매력도 평가

주가와 기업의 펀더멘탈을 고려해서 세 가지 기준으로 평가하고 있습니다.

​

Overweight = 비중확대

Neutral = 중립

Underweight = 비중축소

올바른 미국주식 by SAPIENS

Overweight *순서는 비중, 강도와 무관합니다*

Nvidia

Google

Vertiv

Bloom Energy

Sea Limited

DoorDash

Micron

dLocal

MercadoLibre

Figure Tech

Sandisk

CoreWeave

Lumentum

Applied Optoelectronics

Viavi Solutions

오라클(ORCL)

​

오라클ORCL은 Neutral을 유지합니다.

오라클 2Q26 실적발표 : FY27 CapEx는 71% 늘지만, 외부 자금조달은 오히려 줄어든다

​

Business Insider 보도내용, 오라클 펀더/업황과는 무관한 이슈

Business Insider는 마이크로소프트가 일부 내부 워크로드를 오라클 클라우드(OCI)로 이전하는 방안을 검토했으나 최종적으로 오라클을 선택하지 않았다고 보도했습니다. 이유는 오라클의 퍼블릭 클라우드 환경이 미국 정부 데이터를 처리할 수 있을 만큼 안전한지 보장하는 FedRAMP 자격 요건이 없어서 택하지 않았다는 내용이었습니다.

​

여기서 중요한 점은 말 그대로 마이크로소프트 내부에서 '일부 워크로드를 OCI로 옮길 수 있을까?'를 검토했다가 '아니다, 내부에서 처리하자'로 정리된 사안에 가깝습니다.

​

그런 의미에서 오라클 본업의 수요 훼손으로 보기에는 무리가 있습니다.

​

첫째, 실제 계약이 체결됐다가 취소된 것이 아닙니다. 둘째, 오라클이 이미 인식하던 매출이 사라진 것도 아닙니다.

셋째, 현재 오라클 투자자들이 보고 있는 핵심 변수인 AI 클라우드 수요, 대형 고객의 장기 계약, RPO 증가, 데이터센터 증설 사이클과 직접적으로 연결되는 사안도 아닙니다.

​

규모 역시 조심해서 봐야 합니다. Business Insider는 이 프로젝트가 최대 $3B 규모가 될 수 있었다고 전했지만, 실제로 내부 검토 단계에 머문 사안이라면 정확한 계약 규모를 산정하기 어렵습니다. 계약이 있었던 것도 아니고 오라클의 수주잔고에 잡혀 있던 것도 아니기 때문입니다.

도어대시(DASH)

​

도어대시DASH은 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 22배입니다.

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

​

도어대시, "Ask DoorDash" 출시

Ask DoorDash는 단순히 챗봇을 앱에 붙인 기능이라기보다 도어대시 앱 안에서 검색~추천~장바구니 구성~주문~레스토랑 예약까지 이어지도록 만든 거래형 AI 인터페이스에 가깝습니다. 사용자는 검색창의 Ask 버튼을 누르고 "4인 가족이 먹을 든든한 저녁", "너무 맵지 않은 채식 옵션", "금요일 저녁 8시쯤 데이트하기 좋은 식당"처럼 자연어로 원하는 것을 말하면 됩니다. 텍스트뿐 아니라 음성, 레시피 링크, 요리책 사진, 장보기 목록 사진도 활용할 수 있습니다.

​

Agentic AI 시대의 UX 전환을 선도하는 방법

기존 도어대시 앱에서는 사용자가 직접 식당을 검색하고, 메뉴를 보고, 장바구니를 하나씩 채워야 했습니다. Ask DoorDash는 이 과정을 줄여줍니다.

​

예를 들어 사용자가 요리책 사진이나 레시피 링크를 올리면 도어대시는 필요한 식재료와 수량을 파악해 장바구니를 자동으로 구성합니다.

사용자는 브랜드를 바꾸거나 이미 집에 있는 버터, 소금, 설탕 같은 기본 재료를 제외한 뒤 바로 주문하면 됩니다.

음식 주문에서도 마찬가지입니다. 사용자가 "아이들도 먹을 수 있고, 너무 맵지 않은 채식 옵션이 있는 식당"처럼 말하면, 도어대시는 주변 식당 중 조건에 맞는 곳을 찾아주고, 선택한 식당에서 예산, 식성, 인원수, 과거 주문 내역을 반영해 주문 구성을 제안합니다.

​

초기 테스트 지표가 좋다

투자자들이 긍정적으로 본 지점은 AI 기능 자체보다, 이 기능이 실제 주문량과 장바구니 크기를 키울 수 있다는 점입니다. 도어대시에 따르면 초기 테스트에서 Ask DoorDash로 발생한 음식 주문의 거의 절반은 고객이 이전에 주문해본 적 없는 식당에서 발생했습니다. 즉, 이 기능이 기존 고객을 같은 식당에 묶어두는 것이 아니라, 새로운 식당 발견을 늘릴 수 있다는 의미입니다.

​

식료품 쪽에서는 효과가 더 직접적입니다. Ask DoorDash를 사용하면 장바구니를 기존 앱에서 직접 담는 것보다 약 5배 빠르게 만들 수 있고, Ask DoorDash를 통해 만들어진 식료품 장바구니는 일반 식료품 주문보다 35% 이상 컸다고 밝혔습니다.

​

도어대시 입장에서는 고객이 앱에서 머무는 시간이 길어지는 것보다 실제 주문 빈도와 객단가가 올라가는 것이 더 중요합니다. Ask DoorDash가 장보기 과정을 줄이고 고객이 중간에 포기하지 않도록 만들 수 있다면 식료품 사업의 성장성과 수익성 모두에 긍정적으로 작용할 수 있습니다.

코어위브(CRWV)

​

코어위브CRWV은 Overweight을 유지합니다. EV/CY26 EOY ARR는 5.08배입니다.

코어위브 1Q26 실적발표 : 적자만 보면 놓치는 코어위브의 진짜 변화

​

스페이스X가 네오클라우드의 리레이팅을 이끌고 있다

스페이스X가 네오클라우드의 리레이팅을 만들 수 있다는 생각입니다.

Enterprise Value : 오라클 $659.8B, 코어위브 $96.5B, 네비우스 $72.3B, 아이렌 $22.6B

CY26 EOY ARR : 오라클 $40B(IaaS만, 매우 러프), 코어위브 $19B, 네비우스 $9B, 아이렌 $3.7B

EV/CY26 EOY ARR : 코어위브 5.08배, 네비우스 8.03배, 아이렌 6.11배

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

오라클은 ⓐ영업현금흐름으로 CapEx 중 상당부분을 자급자족 + ⓑ데이터센터를 직접 짓기 때문에 CapEx 부담은 높고 OpEx 부담은 낮은 구조임을 감안해야 하므로 실질 ARR을 더블인 $80B로 추정하더라도 8.25배입니다.

​

코어위브의 6월 채권발행 설명서 디테일 체크 (feat. Cantor Fitzgerald)

Cantor Fitzgerald가 코어위브의 채권 발행 설명서(OM) 세부자료를 읽고 코멘트했습니다:

​

Cantor에 따르면 6월 OM 기준 코어위브의 run-rate EBITDA는 약 $18.76B로 추정됩니다. 이는 4월 OM에서 공개됐던 $16.1B보다 증가한 수치입니다. 불과 두 달 사이에 코어위브의 연환산 이익 체력이 다시 한 단계 올라갔다는 의미입니다.

Cantor는 6월 OM 계약기간을 약 4.67년으로 보고, 미가동 계약에서 발생할 수 있는 수주잔고를 약 $88.2B로 추정했습니다.

여기에 이미 가동 중인 계약까지 포함하면 코어위브의 전체 수주잔고는 약 $125B에 달할 수 있다는 판단입니다. 1Q26 말 수주잔고 $99.4B와 비교 시 상당히 큰 증가입니다.

Cantor는 현재 속도로 수주가 추가된다면 코어위브의 2Q26 말 수주잔고가 $131B를 초과할 수 있다고 봤습니다. 현재 블룸버그 컨센서스는 약 $104.4B 수준입니다. 따라서 실제 수주잔고가 Cantor 추정에 가깝게 나온다면 시장 예상 대비 상당한 서프라이즈가 될 가능성이 있습니다.

​

Cantor는 이런 추정치를 바탕으로 코어위브가 다른 네오클라우드 기업들에 비해 상당히 할인되어 있다고 평가했습니다. 핵심은 코어위브의 6월 OM에서 확인된 지표들이 시장 컨센서스보다 훨씬 강한 수주잔고와 실적 가시성을 시사한다는 것입니다.

​

높아지는 GPU 임대가격 : B200 시간당 $2.63 → $5.10

Baseten CEO는 자신들이 거래하는 네오클라우드 업체 중 한 곳으로부터, 2026년 10월 GPU 재계약 시점에 B200 계약 가격이 현재 대비 거의 2배 인상될 것이라는 통보를 받았다고 밝혔습니다. Baseten이 현재 임대 중인 B200 가격은 시간당 $2.63입니다. 그러나 이미 5월에 네오클라우드 업체로부터 "10월 재계약 시점에는 시간당 $5.10을 지불해야 한다"는 통보를 받은 상태입니다.

​

현재 시장에서 1,000개 규모의 GPU를 새로 확보하려고 해도, 가장 빠르게 조달해도 2Q27 전후가 되어야 물량을 받을 수 있는 상황이라고 말했습니다. 사실상 12~15개월의 대기 기간이 필요한 셈입니다. 컴퓨트 부족은 신규 계약 가격만 끌어올리는 것이 아니라 기존 계약의 갱신 가격까지 빠르게 재평가시키고 있습니다.

수요 대비 공급 부족이 장기화되면서 이미 확보된 GPU 물량 자체가 더 높은 가격을 받을 수 있는 희소 자산으로 바뀌고 있는 것입니다.

​

Vera Rubin에서는 가격 책정 여력이 커진다

TMTBreakout은 업계 루머를 전하며 "Vera Rubin의 경우 네오클라우드들이 생각보다 높은 가격을 책정할 수 있을 것으로 보인다"고 말했습니다. 비용 대비 받을 수 있는 가격이 상당히 높을 것으로 기대한다는 분석내용은 앞서 코어위브 기업분석인 <코어위브 1Q26 실적발표 : 적자만 보면 놓치는 코어위브의 진짜 변화>에서 설명드렸던 내용과 연결됩니다.

​

엔비디아가 Vera Rubin 할당을 해주어야 그것을 가지고 하이퍼스케일러/AI Labs와 계약을 할 수 있는데, 현재로서 네오클라우드들 중에서는 코어위브/네비우스만 VR200 할당을 받았습니다.

블룸에너지(BE)

​

블룸에너지BE는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 36.5배입니다.

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

​

블룸에너지, 데이터센터 전력 보고서 상반기 업데이트

블룸에너지는 6월 15일, 2026년 데이터센터 전력 보고서의 상반기 업데이트를 발표했습니다. 이번 조사는 데이터센터 의사결정권자 156명을 대상으로 진행됐으며, 하이퍼스케일러, 코로케이션 사업자, 네오클라우드 데이터센터 개발업체, 칩 메이커 등 데이터센터 생태계 전반의 관점을 반영했습니다. 지역별로는 응답자의 79%가 미국에 기반을 두고 있었습니다.

​

2029년까지 데이터센터 증설 계획 확대

AI 도입이 빠르게 확산되면서 데이터센터 개발업체들은 2029년까지 상당한 규모의 용량 증설을 계획하고 있습니다. 특히 AI 컴퓨팅 수요의 중심이 훈련에서 추론으로 넓어지고 있다는 점이 중요합니다. 데이터센터 수요가 실제 서비스 운영과 사용자 요청 처리 단계로 확산되고 있음을 의미합니다. AI 서비스가 더 많은 사용자에게 배포될수록 추론 수요는 구조적으로 증가할 가능성이 높습니다.

​

가장 큰 병목은 아직 '전력 안정성'

데이터센터 개발에서 가장 중요한 문제는 여전히 전력 안정성이었습니다. 보고서에 따르면 개발업체의 61%는 전력망을 충분히 사용할 수 없는 경우 자체적으로 전력을 공급할 계획이라고 답했습니다.

​

전력망의 공급 능력이 AI 데이터센터 수요를 따라가지 못하면서 개발업체들은 자체 발전 설비를 더 적극적으로 검토하고 있습니다. 전력망 연결을 기다리는 대신 현장 발전, 연료전지, 가스터빈, 기타 분산형 전원 등을 활용해 데이터센터 가동 시점을 앞당기려는 움직임입니다.

​

지역사회 반발과 인허가 리스크도 커지는 중

대규모 데이터센터 프로젝트에는 새로운 장벽도 생기고 있습니다. 지난 6개월 동안 지역사회의 감시가 강화됐고, 개발업체들은 커뮤니티의 인허가를 위해서 사전에 완화 혹은 해결해야 할 이슈로 전기요금, 물 사용량, 전력망 안정성 저하 등을 프로젝트에 영향을 미칠 주요 리스크로 꼽았습니다.

​

2026년 5월 기준, 미국 전역에서는 최소 18개의 주 법안과 86개의 지역 모라토리엄이 발의된 상태입니다. 이는 데이터센터 개발이 단순한 민간 투자 프로젝트를 넘어 지역 전력망, 수자원, 주민 부담 문제와 연결되고 있음을 보여줍니다.

Bernstein 데이터센터 채널 체크 (기준: 2026년 5월)

Bernstein의 데이터센터 채널 체크 결과. 2026년 5월 기준, 데이터센터 파이프라인은 324GW, 건설 중인 용량은 63GW, 약간의 지연/고립된 용량은 34GW입니다.

​

이것도 기본적으로는 숙련공 부족 이슈와 연관되어 있습니다. 숙련공 관련 내용은 주간전략보고 중에서 최근 부분은 아래 세 가지 내용 중에서 블룸에너지 관련 내용을 살펴보시면 좋습니다.

​

주간전략보고 : 투자의 생각 (6월 1일~6월 5일)

주간전략보고 : 투자의 생각 (6월 8일~6월 12일)

주간전략보고 : 투자의 생각 (6월 15일~6월 19일)

​

데이터센터 50% 지연 및 취소론, 무엇이 잘못되었나

데이터센터에 대해 개인적으로 꾸준히 말씀드렸던 내용과 같은 결의 해석을 SemiAnalysis도 내놓았기 때문에 한 번 정리해봅니다. 핵심은 단순합니다. "2026년 미국 데이터센터 절반이 취소되거나 지연된다"는 해석은 과장된 해석에 가깝습니다. 문제는 실제 개발 과정에서 자연스럽게 발생하는 프로젝트 재배치, 일정 조정, 설계 변경, 전력 조달 방식 변경을 마치 영구적인 취소나 구조적 수요 붕괴처럼 해석한다는 점입니다.

​

Bloomberg는 2026년 미국 데이터센터 물량 12GW 중 5GW만 착공된 상태라고 보도했습니다. 하지만 SemiAnalysis는 이 해석에 대해 두 가지 문제를 제기했습니다.

​

12GW라는 분모 자체가 정확하지 않다.

SemiAnalysis가 자체 위성 이미지 기반 모델로 추정하기에는, Top 2 하이퍼스케일러가 자체 구축하려는 물량만 보더라도 이미 5GW를 넘는 수준이다.

​

여기에 서드파티 개발사들의 코로케이션 물량까지 더하면 'Top 2 하이퍼스케일러(아마존, 구글)가 구축하는 물량만 하더라도' 실제 착공 물량은 Bloomberg가 말한 5GW를 크게 상회할 가능성이 높습니다. 즉, 12GW 중 5GW만 착공됐다는 비교는 실제 데이터센터 개발 현장을 제대로 반영하지 못한 숫자입니다.

​

지연 사례는 있다. 다만 수요 이슈가 아니다

물론, 실제 지연 사례들은 있습니다.

​

지연은 분명히 있지만, 이것을 AI 데이터센터 수요가 사라진 것처럼 해석하는 것은 잘못이라는 것입니다. 데이터센터 개발은 토지, 전력, 변압기, 냉각, MEP 설치, 서버 설계, GPU 랙 설계, 커미셔닝, 지역 인허가가 모두 맞물려야 합니다. 이 중 하나라도 밀리면 일정은 늦어질 수밖에 없습니다.

​

하지만 이것은 프로젝트가 사라졌다는 뜻이 아니라, 실행 과정에서 병목이 생겼다는 뜻에 가깝습니다.

​

Nebius / DataOne 뉴저지 캠퍼스 → 공격적인 일정의 현실화

첫 번째 사례는 Nebius / DataOne의 뉴저지 300MW 캠퍼스입니다.

​

초기에는 첫 50MW를 4개월 만에 납품하겠다는 매우 공격적인 일정이 제시됐습니다. 그러나 실제로는 장비 납기 지연, MEP 설치 지연, 커미셔닝 지연이 겹치면서 약 10~11개월 정도가 걸린 것으로 보입니다. 겉으로 보면 지연인데 업계 기준으로 보면 10~11개월 안에 첫 용량을 인도한 것 자체도 상당히 빠른 속도입니다. 수요가 취소된 것이 아니라, 애초 너무 공격적이었던 개발 일정이 현실적 속도로 조정된 사례입니다.

​

그리고 가스터빈 납기지연~MEP 설치~커미셔닝 지연으로 인해 병목을 겪자 네비우스-DataOne 팀은 이를 블룸에너지 SOFC 팀과 PPA 계약을 통해 전력을 자체 발전 후 조달받는 계약으로 변경했습니다.

​

Core Scientific Denton 캠퍼스 → 복합 병목의 사례

두 번째 사례는 Core Scientific의 Denton 캠퍼스입니다.

​

코어위브향 HPC 인프라 납품 일정이 미뤄진 프로젝트입니다. 허가 문제, GB200 설계 변경에 따른 인프라 재설계, 날씨와 건설 이슈, 변압기 관련 문제 등이 복합적으로 작용한 프로젝트입니다. GB200 같은 차세대 AI 인프라는 기존 데이터센터와 요구 조건이 다릅니다. 전력 밀도, 냉각 방식, 랙 설계, 전기 설비 구성이 바뀌기 때문에 설계 변경이 발생하면 사이트 전체 일정에도 영향을 줄 수밖에 없습니다.

​

이 캠퍼스는 수요가 사라졌다기보다도 GB200 설계가 변경되는 과정에서 요구 스펙이 바뀌며 코어위브가 원하던 스펙이 안 나오자 전력 온라인 시기를 의도적으로 지연시킨(예를 들어, 이왕 늦어진 거 아예 업그레이드해서 VR200 스펙을 맞추도록 한다거나 하는 식) 캠퍼스입니다.

​

*인디애나주의 구글 데이터센터 근처 시위

​

Oracle / STACK New Mexico Stargate 캠퍼스 → 전력 인허가 병목의 전형

세 번째 사례는 Oracle / STACK의 New Mexico Stargate 캠퍼스입니다.

​

원래 2027년 상반기 고객 인도를 목표로 했던 프로젝트였지만, SemiAnalysis는 이 프로젝트의 인도 시점이 2029년으로 밀렸다고 봤습니다. 온사이트 가스 발전 허가, NOx 배출 기준, 신규 가스 파이프라인, 토지 통행권, FERC 절차, 지역 반대가 모두 얽힌 구조적 병목 때문입니다.

​

이 프로젝트 같은 경우는 핵심 병목이 지역사회로부터 가스터빈을 통한 발전이 수용되지 못해서 생겼던 인허가 병목인데, 이것도 기존 가스터빈으로 진행하려던 발전용량 전부를 블룸에너지 SOFC로 교체하면서 결국은 지역사회로부터 허락받고 진행할 수 있게 된 프로젝트라 중요합니다.

​

그리고 여기서 흥미로운 건 두 가지 문제적 프로젝트(Nebius-DataOne, Oracle-STACK)를 해결한 게 블룸에너지의 SOFC입니다. 두 프로젝트 모두 기존에는 가스터빈 기반 현장발전을 고려했지만 이후 이를 걷어내고 SOFC로 대체하는 방향으로 전환했습니다. 가스터빈은 허가, 배출, 파이프라인, 지역 반대, 설치 기간이라는 문제가 붙습니다. 반면 SOFC는 특정 조건에서는 더 빠르게 설치할 수 있고 지역 인허가와 배출 이슈를 우회할 수 있는 대안으로 부상하고 있습니다.

​

무엇을 '2026년 프로젝트'라고 칭할 수 있나?

언론에서 취소됐다거나 지연됐다고 말하는 프로젝트 중 상당수는 애초에 '진짜 2026년 인도 프로젝트'가 아닙니다. 상당수는 토지 확보 전후의 홍보성 발표, 비구속 LOI, 예비 전력 추정치, 고객 미확정 상태의 개발 구상에 가까웠습니다. 이런 프로젝트들은 실제로 자본이 투입되고 장비가 발주된 프로젝트라기보다는 개발사들이 잠재 고객과 전력회사/지방정부를 상대로 옵션을 확보해두는 단계입니다. 이런 물량까지 넣으면 분모가 과해집니다.

​

여기서 중요한 개념이 Phantom Datacenter Demand입니다.

​

실제 고객이 확정됐고, 장비 주문이 들어갔고, 토지와 전력, 허가, 계통 연결이 어느 정도 확보된 프로젝트와, 단순히 '이 정도 규모의 데이터센터를 개발할 수 있다'고 발표한 프로젝트는 전혀 다릅니다. 그래서 이거를 Bull에 유리하게 쓰면 '앞으로 3~5년간 3~400GW가 온라인 될 예정이다'라고 쓸 수 있을 것이고, Bear에 유리하게 쓰면 '이것봐라 데이터센터 다 지연 및 취소되고 있다'고 쓸 수 있습니다.

​

기본적으로 실질 수요와 옵션성 개발 구상을 구분하지 않은 채 분모를 너무 크게 잡는 것이 문제입니다.

​

SemiAnalysis, "2026년 미국에서만 24GW가 온라인 될 것"

SemiAnalysis는 2026년 미국에서 24GW가 온라인될 수 있다고 예상했습니다. 이 값을 가지고 대략 추정한 것들은 아래의 엔비디아 코멘트에 담았습니다.

​

FERC의 결정은 '규제 불확실성 해소' → BTM 프로젝트 가속화

FERC가 6월 말까지 데이터센터가 전력망에 연결하는 방식에 대한 결정을 내릴 예정입니다. 전 FERC 의장은 '수십 년 만에 가장 중요한 FERC 조치가 될 것'이라고 평가하고 있습니다.

​

이번 결정의 핵심은 크게 두 가지입니다.

​

첫째는 PJM 지역의 코로케이션 전력 연결 방식을 명확히 하는 것입니다. 데이터센터가 발전소와 직접 연결되는 구조, 즉 Behind-the-Meter 형태의 프로젝트를 어디까지 허용하고 어떤 방식으로 계통과 정산할 것인지에 대한 기준이 정리될 것입니다.

​

둘째는 대형 부하 연결 시 전력망 업그레이드 비용을 누가 부담할 것인지입니다. DOE 지시에 따라 하이퍼스케일러와 같은 대규모 전력 수요자가 전력망 증설 및 보강 비용을 더 많이 부담해야 하는지 여부가 논의될 예정입니다.

​

중요한 건 '규제 불확실성 해소'입니다. 이미 미국에서는 상당수의 BTM 프로젝트가 진행되고 있습니다. 따라서 어떤 방식으로 결론이 나더라도 그동안 불확실성 때문에 지연되거나 보류됐던 데이터센터 전력 조달 계획이 보다 명확한 기준 아래에서 진행될 수 있습니다. 단기적으로 일부 프로젝트의 비용 구조를 바꿀 수는 있지만 중장기적으로는 데이터센터 개발업체와 하이퍼스케일러가 전력 조달 전략을 확정할 수 있게 만든다는 점에서 긍정적으로 해석할 수 있습니다.

마이크론(MU)

​

마이크론MU은 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 7.3배(UBS $155)입니다.

마이크론 1Q26 실적발표 : 흔들릴 이유가 없는 어닝 서프라이즈, 구조적 성장주로 거듭나는 길

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

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

​

​

메모리/마이크론, 애널리스트 코멘트 : ⓐRBC ⓑAletheia ⓒCiti ⓓStifel ⓔJefferies

공통적으로 확인되는 내용들은 생략하고, 각 애널의 특징적인 코멘트들 위주로 정리해봅니다.

​

ⓐRBC Capital : 시클리컬 → 구조적 성장주로의 재평가

RBC Capital의 뷰는 이렇습니다:

​

DRAM 2Q26 계약가격이 QoQ 50% 상승할 추이를 보이고 있다.

bit supply는 2H27까지 제약이 심한 상태일 것이다.

Agentic AI는 더 큰 컨텍스트 윈도우와 더 많은 메모리 용량을 요구한다.

마이크론의 1-gamma 수율이 예정보다 빠르게 증가하고 있다.

SCA/LTA가 사이클 전반에 걸쳐서 수익 성장의 가시성을 높여 구조적 성장주로 바뀔 수 있다. 지금은 HBM이 DRAM 매출의 10~15%이지만 앞으로 HBM 비중이 높아짐에 따라 점점 더 밸류가 높아질 것이다.

​

ⓑAletheia : PBR이 아닌 PER로 봐야 한다

Aletheia의 뷰는 이렇습니다:

​

밸류에이션 프레임워크를 PBR → PER로 변경한다.

3Q26에도 메모리 계약가격이 QoQ 30~40% 상승하고, 4Q26에도 QoQ 10~15% 상승할 가능성이 있으며(4Q25 $6~7/GB → 1Q26 $12~13/GB → 4Q26 $26~27/GB),

HBM ASP는 CY27에 YoY 100% 상승할 것이다.

​

ⓒCiti : 하반기에도 가격상승 & KV Cache offloading이 NAND 수요 자극

Citi의 뷰는 이렇습니다:

​

DRAM 계약가격은 2Q26 QoQ 37% → 3Q26 QoQ 13% → 4Q26 QoQ 11%,

NAND 계약가격은 2Q26 QoQ 45% → 3Q26 QoQ 17% → 4Q26 QoQ 6%로 추정한다.

하이퍼스케일러들의 원하는 KV cache offloading용 메모리 수요는 높은데 할당량이 충분하지 않고 가격 이슈가 있기 때문에 KV cache offloading용 NAND 솔루션​(= 엔비디아의 STX 랙)의 채택이 빨라질 것이다.

​

ⓓStifel : 하반기까지 계약가격 상승 & CY27은 HBM 가격상승이 중요

Stifel의 뷰는 이렇습니다:

​

현재 6월 기준 서버용 계약가격은 $2.50/Gb, 소비자 및 모바일용은 $1.50/Gb이며 7~8월 계약 가격이 더 상승할 경우 추가 EPS 상승은 계속 가능하다.

Conventional DRAM 가격은 하반기로 갈수록 점점 더 완만한 상승세를 보일 것으로 예상하지만 CY27로 향해가면서 HBM 계약가격이 YoY 50% 이상 의미있게 상향될 것을 전제할 경우 HBM에서 EPS 기여가 더해질 수 있다.

​

ⓔJeffieres : 3Q와 4Q에도 초강세 & 중국 걱정 X

오늘 나온, 상당히 양면적인 코멘트인데 Jeffries 코멘트는 이렇습니다:

​

3Q26에도 QoQ 40~50% 가격이 상승하고, 4Q26에도 QoQ 30~40% 상승할 것이다.

CY27 가격인상은 YoY 40~45%정도일 것으로 예상한다.

CY28는 신규 캐파로 인한 15~20% 공급 증가와 수요 둔화로 ASP가 크게 하락할 수도 있다.

중국은 기술 격차로 CY26/27의 메모리 강세를 위협하지 않지만, 기술 자체는 NAND의 경우 CY28쯤 Non-China와 비슷해질 수 있다.

LTA는 CSP들과만 체결되고 있으며 캐파의 50%를 차지하고 있는데, 향후 70%까지 갈 수 있다.

​

현재까지 파악되는 마이크론의 CY27 EPS 추정치를 정리해보면: ①Aletheia $160, ②Stifel $159, ③UBS $155, ④GS $145, ⑤Wolfe $135, ⑥Citi $114.73, ⑦MS $113.85입니다.

​

개인적인 생각 : ASP 하락? 중국산 메모리?

ASP 하락에 대해서는 개인적으로 토큰을 생성하는 방식이 바뀌거나, AI에 대해 초과수요가 생기지 않는 이상 '시클리컬적인 마인드'기반에서 추정하게 되는 ASP 하락에 대해서 크게 우려하진 않습니다.

​

과거 클라우드 사이클처럼 재고쌓기식 수요로 ASP가 높아지는 것이 아니라 KV Cache hit rate를 높이면 높일수록 서버에서/데이터센터에서 가장 비싼 GPU 가동률을 더 높일 수 있기 때문에, 즉 전체 TCO 대비 퍼포먼스를 높일 수 있기 때문에 경쟁사보다 더 많은 메모리 용량을 구매하고 싶어한다는 것에서부터 시작됐다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 그런 점에서 ASP 성장이 덜 가팔라지는 구조일 수는 있겠지만 하락하기 위해서는 지금의 논리와 다른 요소가 필요할 것이라 봅니다.

​

중국에 대해서는 장비 수출통제와 관련된 이슈가 핵심입니다.

중국 생산과 기술 관련해서는 올해 MATCH Act가 어떻게 나오느냐부터 자세하게 보고 나서 판단해서 늦지 않는다고 생각합니다.

​

MATCH Act의 두 가지 목표

MATCH Act는 두 가지 목표가 있습니다:

​

첫 번째, 행정부가 현재 시행 중인 수출통제 조치를 유지하도록 강제합니다. 그동안은 상무부를 통해 했다면 앞으로는 의회의 법안을 통해서 통제하는 것입니다. 그리고 이제 MATCH Act는 ⓐ장비뿐 아니라 ⓑ특정 기업에 대한 통제까지 더 강화할 예정입니다. ⓐ장비에는 첨단 증착 장비, 웨이퍼 핸들러, EUV 및 DUV 리소그래피 장비, 첨단 테스터, 에칭 장비, 계측 장비 등 일반적인 수출 통제 대상 품목들이 포함됩니다. ⓑ블랙리스트에 오른 특정 기업으로는 중국의 모든 첨단 노드 팹과, SMIC, CMXT, YMTC가 포함되어 있습니다.

​

두 번째가 가장 중요한 목표인데, 가장 엄격한 수준인 미국의 수출통제를 네덜란드와 일본도 지키도록 동일하게 적용시키는 것입니다. 지금은 중국 기업들이 미국산을 살 수 없게 되자, 네덜란드와 일본 반도체 장비를 대거 수입하고 있는 상태인데 MATCH Act가 통과될 경우 네덜란드/일본 등 동맹국도 엄격한 수출통제를 채택하고 시행하도록 강제합니다.

​

핵심 항목은 '규제 대상 시설 내 기존 장비에 대한 서비스 제공을 제한하는 조항'입니다. 장비 판매가 금지됐더라도 중국 현장 공장 장비를 유지보수하게는 도와주고 있습니다. KLA, LAM, Applied Materials와 같은 미국 장비 제조업체는 이러한 서비스 제공이 금지되어 있지만, ASML과 Tokyo Electron은 첨단 노드 반도체를 생산하는 것으로 알려진 중국 공장에서 첨단 리소그래피, 증착 및 에칭 장비에 대한 서비스를 여전히 제공할 수 있어서 그렇습니다.

​

*인력과 부품 조달에 대한 리스크가 대두됩니다. 인력 부분에서는 ASML, TEL의 현장 서비스 엔지니어들도 중국인이기 때문에 인력 자체는 남아있을 것입니다. 그래서 시간이 지나면 중국 자체적으로 장비를 수리하고 부품도 국내 업체에서 조달할 수 있겠지만, 어쨌든 시간을 벌고 기술격차를 만들고자 함이 목표입니다. 가장 큰 문제는 부품 조달입니다. 중국산 장비와 부품으로 일정 수준의 기술력으로 올리기까지 다시 한 번 시간을 벌고자 하는 것이 목표입니다.

​

동맹국들이 150일 이내에 미국과 동일한 장비 및 서비스 통제 방식을 적용하지 않을 경우, 이 법안은 외국 직접 생산 규정(FDPR)을 통해 일방적으로 수출 통제를 부과하겠다고 위협합니다. ASML의 리소그래피 장비부터 TEL의 에칭 장비에 이르기까지 이러한 모든 장비는 일정 부분 미국 기술에 의존하고 있기 때문에 미국은 이러한 장비에 대한 수출을 제한할 권리를 주장할 것입니다. 이론적으로 ASML과 TEL이 FDPR을 위반하여 이러한 장비에 대한 서비스를 계속 제공할 경우, 미국은 해당 기업들의 미국 기술 접근을 차단하고, 벌금을 부과하며, 심지어 자산을 압류할 권리를 보유하게 됩니다.

​

상원과 하원에서 발의된 MATCH Act는 뉘앙스만 다를뿐 내용은 똑같습니다.

​

모건스탠리, 'HDD 사이클은 예상보다 더 길어질 것'

모건스탠리가 HDD 관련 보고서 두 개를 발간했습니다. 핵심은 Nearline HDD 수요가 예상보다 강하고, 수요 기반도 넓어지고 있으며, 공급 부족이 CY28까지 이어질 수 있다는 것입니다.

​

최근 3주간 아시아 공급망을 체크한 결과, HDD 수요가 여전히 강하게 유지되고 있다고 평가했습니다.

수요는 연간 40~50% 성장하는 반면, 공급은 EB 기준으로 30~35% 성장하는 데 그치고 있습니다. 이 때문에 현재 가시적으로 추정 가능한 기간 안에서는 CY28까지 공급 부족이 이어질 가능성이 높다고 봤습니다.

​

CY26 300EB 부족 → CY27~28에는 400EB 이상 부족

CY26에는 Nearlind HDD 공급이 수요 대비 300EB(10~15%)부족한데 → CY27/CY28에 각각 400EB 이상씩 부족할 것이란 추정입니다. 하이퍼스케일러 고객들은 수요 대비 쇼티지가 심한 것을 모두가 알고 있다보니 2032년까지의 장기공급계약(LTA)을 원하고 있지만 현재 WDC는 CY29까지만 LTA에 응하고 있는 상태입니다. HDD 제조사 입장에서는 협상 우위를 가졌기 때문에 장기 가격을 너무 이른 시점에 고정할 이유가 약해졌다는 의미입니다.

​

서버 ODM들의 HDD 재고도 1~2주 수준에 불과한 것으로 파악됩니다. 이는 공급망 내 재고 버퍼가 거의 없고, 수요가 조금만 더 강해져도 가격 협상력이 HDD 업체 쪽으로 더 기울 수 있는 환경이라는 뜻입니다.

​

현재 가격은 $14~15/TB vs 공급업체의 중기적 목표가는 $25~30/TB

가격 측면에서도 상승 여력이 크다고 봤습니다. 현재 Nearline HDD 가격은 1TB당 약 $14.30~$14.90 수준입니다. 그런데 최근 대만 공급망 체크에 따르면, HDD 업체들은 향후 2~3년 동안 $25~$30/TB를 목표로 하고 있는 것으로 파악됩니다.

​

물론 이 가격이 현재 실제 계약 가격으로 논의되고 있다는 뜻은 아닙니다.

어디까지나 공급업체들이 생각하는 목표 가격에 가깝습니다. 다만 HDD 수요가 구조적으로 강하고 공급 증가가 제한적이라면, Bull Case에서는 가격 상승 여력이 상당히 크다는 점을 보여줍니다.

​

모건스탠리는 현재 FY28 HDD 가격을 $20/TB 미만으로 가정하고 있음에도, WDC의 FY28 EPS 추정치가 컨센서스보다 약 70% 높은 상태라고 설명했습니다. 현재 추정 기준으로 WDC의 EPS는 FY27 $22.4, FY28 $43.5입니다.

​

그런데 만약 CY27 HDD 가격이 $25/TB, CY28 가격이 $30/TB까지 도달한다고 가정하면 숫자는 크게 달라집니다. 이 경우 STX는 CY27 EPS $70 이상, CY28 EPS $100 이상을 기록할 수 있고, WDC는 CY27 EPS $40 이상, CY28 EPS $70 이상을 기록할 수 있다고 봤습니다.

​

공급을 틀어막은 STX & WDC

이번 HDD 사이클의 핵심은 아직도 HDD 업체들은 그린필드 클린룸 증설을 진행하지 않고 있다는 데 있습니다. 따라서 향후 2~3년간 Nearline HDD 수요 증가분을 맞추는 방법은 신규 공장 증설이 아니라 기존 생산라인 안에서 드라이브당 용량을 높이는 방식에 의존할 것입니다.

​

즉, 공급 증가는 유닛 증가가 아니라 용량 증가에 의해 이뤄져야 합니다. 이 구조에서는 수요가 예상보다 조금만 더 강해져도 공급 부족이 쉽게 해소되기 어렵고, HDD 업체들의 가격 결정력이 유지될 수 있습니다.

​

신규 진입자 리스크에 대해서도 WDC 경영진은 낮게 보고 있습니다. WDC는 자사가 HAMR 기술을 인증하는 데만 10년 이상이 걸렸다고 설명했습니다.

그만큼 최첨단 HDD 기술로 이전하는 과정이 어렵다는 것입니다. HDD는 단순 조립 산업이 아닙니다. 자기학, 재료과학, 포토닉스, 미세공정 등 여러 기술 영역이 결합되어야 하고, 이를 수직통합된 제조 체계 안에서 구현해야 합니다. 따라서 외부 신규 업체가 단기간에 진입해 공급을 크게 늘리기는 쉽지 않다는 판단입니다.

샌디스크(SNDK)

​

샌디스크SNDK는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 6.0배(GF증권 CY27 EPS $366)입니다.

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

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

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

​

KV Cache offloading에 NAND를 더 많이 쓰는 방향으로 가는 중

기본적인 순서들을 보자면,

​

AI가 더 고부가가치의 업무를 하려면 사전훈련과 강화학습을 통해 토큰당 지능을 더 많이 압축하여, 토큰당 지능만 높이는 것이 아니라 컨텍스트 윈도우를 키워야 합니다.

전체의 코드베이스를 프롬프트에 넣기도 하고, CoT로 쓰는 토큰의 규모도 키워야 하고, 각종 도구를 쓰고 호출하고 중간 생각하는 것까지를 넣으면 Agentic AI로 가면 KV Cache가 이전보다 많이 필요합니다. 아주 러프하게 생각하시자면, Reasoning에서 Agentic AI로 가면 KV Cache는 5~10배 늘고 → 몇 십~몇 시간 단위 장기 에이전트 작업이나 멀티 에이전트 환경으로 가면 Reasoning 대비 10~50배 늘어난다고 감을 잡으시면 됩니다.

고부가가치로 갈수록 결국 더 많은 맥락을 고려해야 하는 일이라 KV Cache는 더 많이 필요합니다.

Agentic AI로 가면 생각보다 턴이 길어질수록 KV Cache hit rate가 매우 높습니다. 딥시크는 연구원들의 코딩 에이전트 사용 시 KV Cache hit rate가 98.7%에 달한다고 말했습니다. 생각보다 KV Cache hit를 시키기 위해서 KV Cache를 많이 보관하는 효율이 높다는 의미입니다. GPU 하나를 더 사는 것보다 DDR5, SSD 용량을 늘리는 게 더 싼데 토큰 Throughput은 똑같이 늘어나니 메모리를 늘리는 쪽으로 작용하고 있습니다.

사용자는 한 번 실행당 $1를 들여 $10짜리 결과물을 내놓는 챗봇보다, $5를 들여 $100짜리 결과물을 내놓는 코딩 에이전트에 더 큰 효용을 느낍니다. 사람들은 $1이 $5가 되었다만 생각할 뿐 $10짜리 작업을 할 수 있는 지능의 모델을, $100짜리로 진화시켜 AI Labs 입장에서는 더 높은 마진으로 서빙할 수 있게 된 것은 고려하지 않습니다. 이것이 AI Dark Output 중 하나입니다.

물잔들이 피라미드식으로 쭉 되어 있고, 물의 양이 많아지면 Memory hierarchy를 따라 위에서부터(GPU HBM > DDR5 > SSD > HDD) 폭포처럼 흐르며 채워지는 것을 상상하시면 됩니다. 피라미드가 생기는 이유는 위로 갈수록 $/Gb가 매우 비싸지만 읽는 latency가 매우 짧으니 성능에 중요한 것은 위에 실을 수밖에 없고, 아래로 갈수록 읽는 latency는 느리지만 $/Gb가 매우 싸지니 성능에 중요하지 않은 것은 아래로 실어도 되기 때문입니다.

그러므로 GPU에 탑재된 HBM이 쓰는 가장 뜨거운 KV Cache부터, CPU에 있는 호스트 CPU의 DDR5를 NVLink-C2C로 연결해서 offloading한 HBM보다는 덜 뜨거운 KV Cache, DDR5보다는 또 덜 뜨거운 KV Cache를 SSD로 offloading해서 쓰는 것 등등 내려가는 구조입니다. HDD로 가면 memory drain time 차이가 너무 심해서 HDD까지 KV Cache가 offloading해야 할 정도면 GPU의 throughput이 떨어집니다. 그래서 HDD까지는 가지 않고 최대로 늘어나더라도 KV Cache는 SSD 선에서 해결해야 했습니다.

물이 많아지면 아래에 있는 물잔에도 상당한 물이 담기는 것처럼, KV Cache가 많아지면 SSD가 담당할 KV Cache의 양도 많아집니다. 하지만 여기서 구조적으로 AI Labs와 하이퍼스케일러들이 아쉬워했던 것은 latency 패널티가 꽤 크다는 데 있었습니다. 그리고 이 구조에서 가장 큰 병목은 KV Cache I/O였음을 알린 것이 DeepSeek의 DualPath입니다. 따로 <추론의 시대, 핵심이 된 메모리 #2 : Agentic AI의 시대, NAND가 중요한 이유 'DualPath'> 자료로 정리드렸습니다.

그리고 DualPath에서 논문으로 나왔던 개념을 실제 엔비디아가 연구단계에서 제품화한 것이 <엔비디아 CES 2026 : Vera Rubin의 시대, ICMS가 불러올 메모리 지각변동>에서 정리해드렸던 엔비디아의 Context Memory Storage(CMX) 개념입니다. G3.5를 따로 만든 것입니다.

GPU와 스토리지를 연결하는 별도의 대역폭을 Spectrum-X를 사용해서 호스트 CPU를 거치지 않고 KV Cache를 불러오는 지연시간을 DRAM 수준으로 최대한 낮춰주는 것이 핵심입니다. VR200과 함께 양산되어 9월쯤부터 BlueField-4 DPU을 탑재한 STX 랙​으로 판매될 예정입니다. 엔비디아가 Vera Rubin의 시대에 랙으로 출하할 제품 라인업들은 <엔비디아 GTC 2026 : 7개의 칩, 5개의 랙 시스템, 그리고 하나의 AI 슈퍼컴퓨터>에서 찾아보실 수 있습니다.

루멘텀(LITE), 비아비(VIAV), 옵토일렉트로닉스(AAOI)

​

루멘텀LITE는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 27.4배(EPS $31)입니다.

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

'빛💡'의 시대 : 광학 밸류체인 한 눈에 보기

​

비아비VIAV는 Overweight을 유지합니다. CY27 PER 17.6배(Rosenblatt CY27 EPS $3)입니다.

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

'빛💡'의 시대 : 광학 밸류체인 한 눈에 보기

​

중국의 InP 기판 수출 승인, 광학 밸류체인에는 약간의 순풍+

디지타임스에 따르면 중국이 InP 기판 물량 수출을 승인했습니다. 중국은 2025년 8월 첫 InP 기판 수출을 승인한 바 있고 이번 승인은 2026년 들어 처음 나온 수출 승인입니다. 시점상으로는 2026년 5월 말에 이뤄진 것으로 보입니다. InP 기판 물량이 늘어나면 그만큼 더 많은 InP 광학 레인/레이저 칩을 생산하여 매출을 높일 수 있을 것으로 예상합니다.

광학 밸류체인 전반의 수혜입니다. InP 기판 공급이 확대될수록 레이저 칩, 광학 엔진, 트랜시버 등 하위 밸류체인의 매출 인식 능력도 함께 커질 가능성이 높습니다.

​

JX Advanced Metal도 장기적으로 InP 웨이퍼 증설 가속

JX Advanced Metals도 InP 웨이퍼 생산량을 2030년까지 최대 10배까지 늘릴 계획을 말했습니다. 2025년에 이미 3회 증설을 했었는데, 2026년에도 추가 증설을 밝힌 것이라 계속해서 Non-China 생산이 늘어날 것으로 예상합니다. InP를 비롯해 기본적인 병목에 대한 생각은 'AI HW에 관련한 병목은 생각보다 거의 대부분 자본주의의 힘으로 해결된다'입니다. 물론 이 과정에서 누가 병목을 푸는 입장인지 or 누가 병목이 풀렸을 때 수혜를 입는 입장인지를 파악하는 게 중요하단 생각입니다.

Mizuho CPO/HVDC 체크 : "모두 일정대로 진행 중"

Mizuho가 6월 16일 CPO/HVDC 공급망 체크 자료를 올렸습니다.

​

최근 Scale-up CPO와 800VDC 도입 일정이 지연되는 것 아니냐는 노이즈가 있었지만, Mizuho의 핵심 판단은 두 일정 모두 기존 계획대로 진행되고 있다는 것입니다.

​

CY27 Scale-out CPO 스위치 목표수량 상향

오히려 CY27부터 램프업될 3.2T Spectrum-X(Scale-out CPO 스위치) 수요가 예상보다 더 강해지면서 광엔진 생산 목표가 추가로 상향되고 있다고 말했습니다. Vera Rubin 램프업과 함께 3.2T Spectrum-X 스위치(NIC-to-TOR 연결) 수요 주도로 CY27 광 엔진 수요는 1000~1500만 개일 것으로 예상했습니다.

현재 TSMC가 COPUE 수율을 높이기 위해서 더 큰 SiPh 웨이퍼 캐파를 투입할 것으로 예상되지만 수요 둔화의 신호가 아니라 공급망 조율 정도란 것입니다.

​

NPO 도입 가속화 : 하이퍼스케일러 중심 수요 확대

최근 하이퍼스케일러들을 중심으로 NPO 도입이 가팔라지고 있어서 이에 대한 수요가 높아질 것이며, VCSEL과 MicroLED 같은 기술은 1.6T를 넘는 단거리 데이터 전송에서 아직 기술이 입증되지 않았다고 말했습니다. 주간전략보고에서 전해드리던 방향과 같은 내용입니다.

GS, CY2H27 Scale-up CPO 스위치 BOM 분석

골드만삭스가 엔비디아가 2H27에 출하할 Quantum-X CPO 스위치(Scale-up, NVSwtich-to-NVSwitch, NVL144 Rack을 NVL1152 Pod으로 만드는 용도)에 대해서 단위당 BOM이 어떤지 살펴봤습니다.

Quantum-X CPO 스위치 하나는 $130,000, BOM은 $75,803입니다.

엔비디아가 만드는 Switch ASIC은 $12K(ASP $3,000 x 4개)입니다.

광엔진은 $32.4K($450 x 72)입니다.

FAU는 $3.6K($50 x 72)입니다.

ELS는 $7.2K($400 x 18)입니다.

이 중에서 CW Laser만 떼서 보면 $4.32K($30 x 144)입니다.

MPO 커넥터는 $5.76K($40 x 144)입니다.

셔플 박스와 조립 등이 나머지입니다.

엔비디아는 Swicth ASIC 및 광엔진 설계를, TSMC가 ASIC 및 광엔진 생산과 조립을, 코닝이 FAU 및 Single mode Fiber를, 루멘텀/코히런트가 ELS + CW Laser를, 센코가 MPO 커넥터를 가져가는 대표기업입니다.

모듈러 제품 파악

두 개의 하이퍼스케일러와 협력 중 (Sidoti Small-cap Virtual Conf.)

​

컴포트 시스템스 Comfort Systems : 모듈러 데이터센터 체크

6월 18일에는 컴포스 시스템스가 업계 컨콜을 마쳤습니다. 중요한 것들만 정리해봅니다.

​

최근 주간전략보고들에서 전해드린 것들처럼, 숙련공 부족으로 인해서 모듈러 + BTM 수요가 높아짐을 전해드렸던 맥락에서 이어집니다.

​

주문을 골라받고 있는 수준

경영진은 현재 모든 사업부에서 미래 프로젝트에 대한 가시성이 매우 좋고, 제조나 헬스케어 섹터도 가시성이 좋지만 테크 분야에서 데이터센터향으로 가시성이 매우 좋다고 말했습니다. 그리고 현재 진행 중인 프로젝트 상당수가 Phase별로 진행되고 있기 때문에 다음 Phase 착공 때마다 추가 기회가 있을 것이라고 말했습니다.

​

데이터센터 기회가 너무 많기 때문에 회사의 자원을 가장 성공확률이 높고 장기적으로 유리한 프로젝트에 배분하는 것이 더 중요한 국면이라고도 말했습니다. 모듈러 제품에 대한 수요가 너무 높다보니 사실상 프로젝트를 자사에 유리한 쪽으로 가려서 받고 있다는 뜻이라 좋았습니다.

​

하이퍼스케일러, 코로케이션, 프론티어 AI Labs 데이터센터향

고객군으로 하이퍼스케일러, 코로케이션 사업자, 프론티어 AI Labs까지 언급했습니다. 장기적인 프로젝트들이고 가시성이 가장 높은 프로젝트들이기에 수요는 자신있다는 맥락입니다.

​

현재 2026년 YTD 모듈러 매출은 전체 매출의 17%이고 모듈러 전방 고객수요로 보자면 테크가 56%, 제조업이 19%라고 말했습니다.

전력망, 숙련공 부족 등등은 미국 전역에서 공통으로 발생하는 일들인 것을 다시금 인지시켜주는 내용이기도 하고 블룸에너지 SOFC 관련 BTM 프로젝트 수요와 관련해서 데이터센터 수요만 있는 게 아님을 기억해야 하기에 중요한 내용이기도 했습니다.

​

여기도 장기 약정을 받는 중

두 개 하이퍼스케일러와 프로그램 방식으로 협력하고 있으며, 2026년 말까지 모듈러 시설 면적을 400만 제곱피트까지 확대할 계획이라고 밝혔습니다. 추가 증설은 고객의 선구매 약정이 있을 때 따라가겠다는 입장입니다. 여기도 증설은 기존 고객 수요와 선약정 중심으로 진행된다는 입장입니다.

​

원래는 통상 매출 대비 CapEx가 1.5~2%였는데 → 이번 CY26에는 CapEx가 매출의 5%까지 높아질 수 있다고 설명했습니다. 이번 증가는 모듈러 확장, 기존 임차 건물 매입, 로봇/자동화 장비 도입이 핵심입니다.

​

시골로 갈수록 모듈러 수요가 높아진다

데이터센터가 미시시피 소도시, 웨스트텍사스, 심지어 플로리다 등 다양한 지역에서 진행되고 있습니다. 이런 이른바 '시골(원격지 프로젝트)'은 현장 인력 조달이 어렵기 때문에 FIX가 보유한 이동형 숙련공 플랫폼과 여러 자회사가 협업하는 운영 방식이 경쟁력이 됩니다. 회사는 Kodiak 인수를 통해 이동형 노동력을 확보했고, 전체 인력의 약 20%가 이동 가능하다고 설명했습니다.

Magnificent 7

CY26 미국에서만 24GW, 엔비디아 회사채 발행, NVLink와 CPU, SpaceX 패시브

*왼쪽 테이블 : 2026년 6월 21일 EPS 추정치를 변경했습니다.

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

엔비디아, 26년 PER 22배 / Overweight

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

AI 가속기 심화편 : GPU vs TPU, 무엇이 칩을 다르게 만드나 (feat. CPU, ASIC, FPGA) (바로가기)

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

LLM 추론 토큰 가격의 비밀 : MoE의 시대, 엔비디아 NVL72가 중요한 이유 (바로가기)

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

엔비디아 1Q26 Preview : "I'm Back" (바로가기)

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

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

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

​

SemiAnalysis, "2026년 미국에서만 24GW가 온라인 될 것"

SemiAnalysis는 2026년 미국에서 24GW가 온라인될 수 있다고 예상했습니다.

​

이 내용을 바탕으로 몇 가지 생각들을 쭉 정리해봅니다:

​

현재 추정하기에 1GW당 VR200으로 채우면 $47B(6월 19일 Foxconn 회장 발언), GB300으로 채우면 $33B, MI450으로 채우면 $25B, GB200으로 채우면 $27B, H100/200으로 채우면 $23B, TPU v7으로 채우면 $27B, Trainium3로 채우면 $15B가 들 것으로 예상됩니다.

​

러프하게는 아마존 5GW + 구글 4.5GW + 마이크로소프트 3.5GW + 메타 3GW + 오라클 2.5GW + 스페이스X 1GW + 네오클라우드 2.5GW + 콜로케이션 2GW로 추정합니다.

​

그리고 기업별로 ASIC 물량들을 가정해야 하는데, AWS는 2.5GW를 Trainium3, 구글은 3GW를 TPU v7, 마이크로소프트는 0.5GW를 Maia로, 메타도 0.5GW를 MTIA로 채운다고 가정합니다. 마이크로소프트와 메타가 각각 0.5GW씩 AMD의 칩을 구매한다고 가정합니다. 워런트를 잔뜩 받고 매우 저가에 구매한 계약입니다.

​

CY26 온라인되는 데이터센터 중 ASIC는 전력 기준 6.5GW, 엔비디아는 16.5GW, AMD가 1GW 된다고 추정합니다. 그리고 VR200 양산이 9월부터는 시작되기에 16.5GW 중 3.0GW 정도는 VR200으로 탑재된다고 가정합니다.

​

ASIC은 1GW당 달러 기준 규모가 엔비디아와 크게 다릅니다. 마이크로소프트 Maia는 TPU v7과 가격이 같다고 보고 메타 MTIA는 Trainium3과 같다고 러프하게 매기면, ASIC 6,5GW라고 하더라도 달러 기준으로는 $139.5B짜리 '데이터센터' 프로젝트입니다. 서버 단위로 보자면 이중 60%를 ASIC이 가져간다고 볼 때 대략 ASIC의 시장규모는 대략 CY26 기준 $84B입니다.

GPU는 엔비디아 입장에서 보자면 16.5GW 중에서 13.5GW는 $33B로 채워지고, 3.0GW는 $47B로 채워집니다. 달러 기준으로 전체는 $603B짜리 데이터센터 프로젝트입니다.

AMD는 1GW를 $25B로 채우므로 $25B를 더해서 GPU 전체는 $628B 규모입니다. 엔비디아 입장에서는 이중 70%가 랙과 네트워킹이라고 가정하면 엔비디아의 CY26 매출 예상치는 $410.6B입니다. 순이익으로는 대략 $229B, EPS로는 CY26 $9.42입니다. 달러 기준 시장점유율로는 엔비디아가 여전히 80%입니다.

​

Ramp 6월 AI Index : 토큰 비용은 아직 '인건비 대비' 작다

Ramp의 6월 AI 지수를 보시면, AI 지출은 기업 간 격차가 매우 크게 벌어지고 있습니다. 상위 1% 기업은 직원 1명당 매월 $7,449를 AI에 지출하고 있습니다. 반면 상위 10% 기업은 매월 $611, 중위값은 매월 $11.4에 불과합니다. AI 도입에 앞장서고 있는 일부 프론티어 기업은 이미 AI를 핵심 생산성 인프라로 쓰고 있지만, 대부분의 기업은 아직 실험적 도입 단계에 머물러 있는 상태입니다.

​

토큰 비용의 상방은 Output을 기반으로 책정해야 한다

상위 1% 기업은 생각해보면 평균 연봉이 $300K라고 보면 연간으로 볼 때 회사 입장에서 인적비으로 $300K + 토큰비용으로 $89K를 지불하는 수준입니다. 대략 30%입니다. 잠재적으로는 회사 입장에서는 생산성이 높아지는 만큼 토큰비용은 높일 수 있고 잠재적으로는 인적비용만큼 커질 수 있다고 봐서 룸은 더 남아있다고 생각합니다. <AI 사이클의 모든 것을 담은 게빈 베이커 인터뷰>에서 생각을 전해드린 것처럼 새로운 일을 할 수 있게 되면서 높아질 수 있는 토큰비용 잠재력이 높습니다.

Dark Output에 대한 이해가 중요합니다.

​

기업 API 지출은 앤스로픽의 존재감이 압도적

기업 API 지출의 65%를 앤스로픽이 차지하고 있습니다. 미국 기업의 54.2% 이상이 AI 모델, 플랫폼, 도구 중 하나 이상에 대해서 유료구독을 하고 있습니다. 미국 전체의 평균 AI 채택률은 20.1%입니다.

​

엔비디아 회사채 $25B 발행 : 신용 기준점 만들기

엔비디아가 5년 만에 첫 회사채 발행으로 $25B를 조달할 계획입니다. 원래 목표는 $20B였지만, 투자자 수요가 $85B까지 몰리면서 발행 규모를 $25B로 상향했습니다.

​

표면적인 사용처는 기존 채권 상환 및 차환, 그리고 일반적인 기업 운영 자금입니다. 다만 엔비디아의 기존 차입금은 단기부채 $1.0B + 장기부채 $7.47B를 합쳐 약 $8.5B 수준이었기 때문에, 단순히 부채가 필요해서 돈을 빌렸다라고 보기에는 설명이 부족합니다. 이번 발행은 엔비디아 자체의 자금조달보다 AI 인프라 생태계 전체의 금융 구조를 정리하는 성격이 더 크다고 봅니다.

​

6월 12일, 빅테크급 신용등급으로 상향된 엔비디아

6월 12일, S&P Global Ratings는 엔비디아의 신용등급을 기존 'AA-' → 'AA'로 상향했습니다. 회사채 시장에서 신용등급은 매우 중요합니다. 기관투자자들이 해당 채권을 살 수 있는지, 얼마나 살 수 있는지, 내부 리스크 한도를 얼마나 부여할지를 결정하는 출발점이기 때문입니다.

​

S&P Global Ratings 기준으로 주요 빅테크와 국가 신용등급을 보면 다음과 같습니다.

마이크로소프트는 AAA, 애플과 알파벳은 AA+, 미국 정부는 AA+, 아마존과 엔비디아는 AA, 한국 정부도 AA, 메타는 AA-입니다. 이번 등급 상향은 엔비디아가 이제 회사채 시장에서도 초우량 빅테크급으로 인정받기 시작했다는 의미가 있습니다.

​

6월 15일, 엔비디아의 $25B 회사채 발행

6월 15일, 엔비디아는 시장과 충분히 사전 교감하지 않은 상태에서 매우 빠르게 $25B 규모의 회사채 발행을 진행했습니다. 불과 며칠 전 있었던 S&P의 신용등급 상향이 이번 발행에 영향을 줬을 가능성이 높다고 봅니다. 이번 회사채는 2년, 3년, 5년, 7년, 10년, 20년, 30년 만기의 7개 트랜치 구조로 발행됐습니다. 만기가 2056년까지 이어지는 구조입니다.

​

이 과정에서 시장은 AA 엔비디아 신용에 대해서 실제 금리를 매겨서 credit curve를 만듭니다. 꽤 거래가 잘되는 물량이기에 엔비디아 입장에서는 ⓐ부채 상환 및 장기 공급망 약정을 위해 돈을 빌리면서도 ⓑ엔비디아의 단기-중기-장기 신용비용의 기준 커브를 만드는 효과입니다. 자본시장에서 자기 신용의 가격표를 만드는 것입니다.

​

AI 인프라 생태계의 금융 기준점 만들기

로이터에 따르면 내부자 중 한 명은 이번 발행에 대해 "신용비용에 대한 유동성 기준점을 만들기 위한 것"이라고 설명했습니다. 이 표현이 이번 발행의 핵심이라고 봅니다.

​

엔비디아가 단순히 자기 돈을 마련하는 데 그쳤다면, 이번 발행 규모와 구조는 다소 과해 보일 수 있습니다. 하지만 AI 데이터센터 생태계 전체를 보면 의미가 달라집니다.

​

앞으로 네오클라우드, 데이터센터 개발사, 전력 유틸리티 기업들이 대형 AI 인프라 프로젝트를 추진할 때 금융기관과 계속 협상해야 합니다. 이때 엔비디아가 지급보증, 장기 구매 약정, 공급망 금융, 또는 유사한 신용보강 역할을 제공하는 프로젝트라면 금융기관은 다음과 같은 방식으로 판단하게 됩니다.

​

이 프로젝트에서 엔비디아가 어디까지 책임을 지는가.

그렇다면 엔비디아 AA급 회사채 커브 대비 몇 bp를 더 얹어서 이 프로젝트의 금리를 책정해야 하는가.

​

여기서 이번 회사채 발행으로 만들어진 엔비디아의 Credit curve가 기준점 역할을 하게 됩니다. 엔비디아의 신용을 기반으로 한 AI 데이터센터 프로젝트들이 자금조달을 할 때 참고할 수 있는 유동성 있는 벤치마크가 생긴 것입니다. 결과적으로 프로젝트별 조달금리가 몇 bp라도 낮아질 수 있고, 승인 속도도 빨라질 수 있습니다. AI 데이터센터 개발에서는 몇 bp의 차이도 중요합니다. 프로젝트 규모가 수십억 달러 단위이고, 계약 기간도 장기이기 때문입니다.

​

지급보증과 신용보강이 업계 표준이 되는 중

이 흐름은 엔비디아만의 일이 아닙니다. 브로드컴도 앤스로픽향 구글 TPU 확산 과정에서 지급보증을 제공하는 방식으로 TPU 데이터센터 생태계 확장을 지원하고 있습니다. 현금흐름과 자산가치만 놓고 보면 네오클라우드나 데이터센터 개발사가 감당하기 어려운 규모의 투자가 계속 필요합니다. 이때 구글, 브로드컴, 엔비디아 같은 대형 기술기업들이 신용보강을 제공하면 프로젝트는 훨씬 빠르게 진행될 수 있습니다.

​

더 낮은 자본비용으로 생태계 전체를 확장시키는 것도 칩 메이커의 가치제안 중 하나가 되고 있습니다.

​

TSMC, CoWoS 용량 확대 뉴스

TSMC가 CoWoS 캐파를 키우고 있습니다. 이에 올해 CoWoS 수요-공급 격차가 20% → 10%로 줄어들 것으로 봤습니다. 지금은 웨이퍼도 같이 병목이라서 생산능력이 한 번에 크게 레벨업되지는 않겠지만, 어쨌든 공급이 늘어난다는 측면이므로 좋습니다.

​

엔비디아 추론 우위의 핵심 : MoE 구조에 특화한 'NVLink'

엔비디아가 현재 AI 추론에서 앞서가고 있는 이유를 하나로 압축하면, MoE 모델의 추론 구조에 맞는 하드웨어와 네트워크 구조를 먼저 만들어냈기 때문입니다. 그 중심에는 NVLink가 있습니다.

​

1. MoE 추론에 유리한 Switched Scale-up Network

MoE 모델에서는 여러 GPU에 전문가 모델을 나눠 올리는 Expert Parallelism이 중요합니다. 전문가들이 각 GPU에 흩어져 있기 때문에, 토큰이 생성될 때마다 그리고 레이어를 지날 때마다 GPU 간 all-to-all 통신이 발생합니다. 이에 대해서, '왜 그런 것인지?'는 <LLM 추론 토큰 가격의 비밀 : MoE의 시대, 엔비디아 NVL72가 중요한 이유>에서 정리드린 바 있습니다.

​

중요한 것은 통신 경로입니다. NVLink 기반 스위치 네트워크에서는 출발 GPU에서 스위치를 거쳐 도착 GPU까지 2 hop으로 연결됩니다. 어느 GPU에 있는 전문가로 가더라도 짧고 예측 가능한 경로로 접근할 수 있습니다.

​

반면, 3Q26부터 본격 GA될 TPU v7의 3D Torus 구조는 최대 16 hop이고, 차세대로서 3Q27 양산 예정인 TPU v8i의 Boardfly 구조도 최대 7 hop입니다. MoE 추론에서는 이 hop 차이가 단순한 네트워크 구조 차이에 그치지 않습니다.

​

추론의 decode 단계는 Transformer 특성상 토큰을 생성하는 작업이 순차적으로 진행됩니다. 한 토큰을 만든 뒤 다음 토큰을 생성하는 autoregressive 구조이기 때문에, hop 증가로 발생하는 지연시간이 토큰마다 누적됩니다. 예를 들어 토큰 하나를 생성하는 시간이 20ms에서 30ms로 늘어나면, 시간당 생성 가능한 토큰 수는 약 3분의 1 줄어듭니다. 같은 설비에서 생산되는 토큰 수가 줄어드는 것이므로, 백만 토큰당 비용은 약 50% 높아지는 효과가 발생합니다.

​

MoE 추론에서는 단순히 연산 성능이 높다보다 ​​GPU 간 전문가 호출을 얼마나 낮은 지연시간으로 처리할 수 있느냐가 중요하고, 이 점에서 NVLink 기반 스위치 스케일업 네트워크는 엔비디아가 추론에서 강한 이유입니다.

​

2. KV Cache Offloading에 중요한 NVLink-C2C

두 번째 핵심은 NVLink-C2C입니다. 추론에서는 KV Cache가 빠르게 커지기 때문에, GPU HBM만으로 모든 데이터를 담기 어려워집니다. 그래서 CPU DRAM을 GPU HBM의 보조 저장공간처럼 활용하는 KV Cache 오프로딩이 중요해지고 있습니다.

​

이때 병목은 CPU와 GPU 사이의 데이터 이동 속도입니다.

기존 PCIe 연결에서는 CPU와 GPU 간 대역폭이 단방향 약 128GB/s 수준입니다. 반면 NVLink-C2C는 CPU와 GPU가 약 900GB/s의 대역폭으로 데이터를 공유할 수 있습니다. 대략 7배 빠른 구조입니다. 그리고 Vera 세대에서는 대역폭이 1.8TB/s까지 높아질 예정입니다.

​

추론에서 CPU DRAM을 단순한 보조 메모리가 아니라, GPU HBM을 확장하는 계층형 메모리 구조의 일부로 활용할 수 있게 만든다는 점에서 중요합니다.

​

MoE 모델의 전문가 병렬화에 추론 시스템에 필요한 낮은 지연시간의 GPU 간 통신, 그리고 KV Cache 오프로딩에 필요한 CPU-GPU 간 고대역폭 연결을 모두 하드웨어 레벨에서 설계했다는 점이 핵심입니다. NVLink와 NVLink-C2C는 바로 이 두 병목을 겨냥한 엔비디아 추론 인프라의 핵심 축입니다.

​

Bernstein의 2030년 CPU TAM : Agentic AI가 여는 6배 성장 시나리오

Bernstein이 2030년 CPU TAM을 $223B로 잡았습니다. 2025년 TAM $37B 대비 6배 커진다는 추정입니다. Bear Case는 2030년 연간 AI CapEx $3T에 CPU 1 : GPU 2가 될 것이란 추정으로 TAM을 $137B로 봤고, Bull Case는 2030년 연간 AI CapEx $4T에 CPU 1.5 : GPU 1이 될 것이란 추정으로 TAM을 $330B로 봤습니다. 그리고 $137B와 $330B의 중간값인 $223.5B를 Base Case로 택했습니다.

​

Agentic AI CPU → ⓐHost CPU ⓑOrchestration CPU

Agentic AI로 인해 CPU 수요가 커지는 핵심 축은 크게 두 가지입니다. 하나는 호스트 CPU이고, 다른 하나는 오케스트레이션 CPU입니다. 이 부분은 6월 15일 주간전략보고에서도 말씀드린 바 있습니다.

​

호스트 CPU는 GPU와 직접적으로 붙어 AI 서버를 구성하는 영역입니다. 이 시장에서는 NVLink-C2C를 기반으로 GPU와 CPU를 긴밀하게 연결할 수 있는 엔비디아의 우위가 계속 이어질 가능성이 높습니다. 따라서 호스트 CPU 수요의 상당 부분은 앞으로도 엔비디아가 주도할 것으로 예상합니다.

​

투자자 관점에서 중요한 질문은 호스트 CPU의 경우는 엔비디아가 계속해서 주도할 것으로 예상되는데, 그렇다면 Agentic AI 시대에 새로 생기는 오케스트레이션 CPU 시장에서 엔비디아가 어느 정도 점유율을 가져갈 수 있느냐가 중요합니다.

​

Reasoning과 Action은 요구하는 스펙이 다르다

이번 <추론의 시대, 핵심이 된 메모리 #2 : Agentic AI의 시대, NAND가 중요한 이유 'DualPath'>를 소개드리면서 에이전트의 기본 작동 양식이 Reasoning + Action이라고 정리드렸습니다. 두 가지 작업에 쓰이는 CPU가 생각해보면 스펙이 좀 다릅니다.

​

Reasoning은 모델이 복잡한 문제를 쪼개고, 여러 단계의 판단을 거치고, 긴 컨텍스트와 중간 결과를 다루는 영역입니다. 이 경우에는 단순 코어 수보다 데이터 이동 속도, 메모리 대역폭, GPU와의 연결성이 중요해집니다.

엔비디아가 Vera에서 추구하는 방향도 이와 맞닿아 있습니다. 고부가가치 Reasoning 워크로드에서는 CPU가 GPU 옆에서 빠르게 데이터를 공급하고 조율하는 능력이 핵심이 될 수 있습니다.

​

반대로 Action은 API 호출, 도구 실행, 검색, 파일 처리, 외부 시스템 연동처럼 상대적으로 단순하지만 병렬로 많이 발생하는 작업에 가깝습니다. 이 영역에서는 코어 수와 스레드 수가 많은 범용 CPU가 유리할 수 있습니다. 따라서 AMD와 인텔은 저부가가치 Action 워크로드에서 여전히 경쟁력을 가질 가능성이 있습니다.

​

결론적으로 보자면, Agentic AI 시대로 간다고 해서 모든 CPU 수요가 같은 방향으로 움직이지는 않는다는 것입니다. 호스트 CPU와 고부가가치 Reasoning 오케스트레이션에서는 엔비디아가 구조적으로 유리할 수 있고, 대규모 병렬 Action 워크로드에서는 AMD와 인텔의 범용 서버 CPU가 여전히 중요한 역할을 할 수 있습니다.

​

따라서 2030년 CPU TAM이 정말 $200B 이상으로 커지는지가 첫 번째 질문이라면, 두 번째 질문은 그 안에서 엔비디아가 고부가가치 CPU 수요를 얼마나 가져가고, AMD와 인텔이 범용 오케스트레이션 수요를 얼마나 방어할 수 있느냐입니다. Vera CPU가 유리한 사용 사례가 많아보여서 긍정적으로 보입니다.

​

구글, 26년 PER 31배 / Overweight

구글 1Q26 실적발표 : 검색은 방어했고, 클라우드는 폭발했습니다 (바로가기)

주간전략보고 中 TPU v8t, TPU v8i에 대한 설명 (바로가기)

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)

​

구글 딥마인드, 모델 경쟁력 둔화 이후 인재 이탈 2건

구글 딥마인드에서 리드급 인재 이탈이 이어지고 있습니다. 먼저 Gemini 공동 리드였던 노암 샤지어가 구글을 떠나 오픈AI에 합류하기로 했습니다. 샤지어는 Transformer 논문 공동 저자 중 한 명이자, MoE 구조에서도 핵심적인 기여를 했던 인물입니다. 구글 입장에서는 단순한 연구원 이탈이 아니라 Gemini의 핵심 모델 경쟁력을 끌어올리기 위해 다시 데려왔던 인물이 빠져나간 것입니다.

​

여기에 더해 AlphaFold의 핵심 개발자였던 존 점퍼(John Jumper)도 구글 딥마인드를 떠나 앤스로픽에 합류하기로 했습니다. 점퍼는 데미스 하사비스와 함께 AlphaFold 개발 공로로 2024년 노벨화학상을 받은 인물입니다. 이번 이탈은 Gemini 같은 범용 LLM 쪽뿐 아니라 구글 딥마인드가 가장 강하다고 평가받아온 AI for Science 영역에서도 리드급 인재가 빠져나간 사례입니다.

​

JPM, '브로드컴 TPU 프로젝트는 긍정적이다'

JPM에서는 브로드컴 TPU 프로젝트에 대해 코멘트했습니다:

​

브로드컴이 진행하는 TPU v9 2nm 프로젝트에 지연 혹은 취소가 없다고 봤습니다. compute die 4개, HBM 스택 16개, 400G SerDes 등 CY28 램프업 일정 등 모든 스펙이 같습니다. TPU v8i는 이번 분기부터 램프업을 시작할 것이므로 랙 형태로 양산되는 시점 자체는 3Q26인 일정도 유지입니다.

구글 COT 팀은 미디어텍과 함께 작업 중인 TPU v8t 3nm 설계를 여전히 최적화하는 상태이기에, 브로드컴 팀과는 대략 18개월 이상 격차가 나는 상태로 보인다는 평입니다.

​

이 내용대로라면 브로드컴이 좋아보이지만,

​

구글-MTK, TPU v9 협력 업그레이드

궈밍치의 공급망 체크에 따르면,

​

구글이 TPU v9(Humufish)를 업그레이드한 칩을 개발 중이며 코드명은 Triggerfish일 가능성이 높습니다. 미디어텍이 단독으로 해당 고가 칩 주문을 확보한 것으로 보입니다. v8t에서는 training용 칩만 따냈지만 TPU v9의 triggerfish부터는 추론 기능도 갖춘 v9 변형입니다. 이 내용으로만 보자면 구글이 미디어텍을 통해서 TPU를 더 저렴하게 더 많이 생산하려고 한다는 것입니다.

TPU v9 대비 Triggerfish에서 달라지는 점은, ⓐSRAM 용량이 Humufish의 2~3배 수준으로 커지고, ⓑ시뮬레이션 다이가 생깁니다. ⓒ메모리가 HBM4E로 업그레이드됩니다. 로컬 TPU 관리 및 훈련/추론모드 전환 및 시뮬레이션 다이의 역할은 RL과 AI 에이전트 오케스트레이션 시 성능 향상을 위한 기능으로 추정됩니다.

Humufish의 출하량은 400~500만 개로 추정되고, 구글이 100~200만 개 정도의 Triggerfish 물량을 추가할 예정입니다. Triggerfish는 CY27 말에 생산을 시작해 CY28 초 양산 예정입니다. Triggerfish 단가가 Humufish보다 30% 높기 때문에 미디어텍의 CY28 매출이 꽤 높아질 것으로 예상했습니다.

​

이 내용으로 보자면 미디어텍이 승기를 잡아가는 중입니다.

​

특히 AVGO ↔ MTK 줄다리기는 굉장히 노이즈가 많은 듯

늘 비슷한 말씀을 드리지만, AI ASIC 공급망은 실제 출하가 나오기 직전까지도(Trainium은 출하가 나오는 중인데도 계속 노이즈가 있습니다) AVGO가 맞다 vs MTK가 맞다 등등 줄다리기가 계속되기 때문에 정확히 판단하기는 어렵습니다. 단순히 지켜보려는 것만은 아니고, 혹시 두 기업 중에 어느 쪽으로건 승부가 기울면 관련 밸류체인에 베팅할 생각도 하면서 이것저것 스터디하며 지켜보는 중입니다.

​

애플, 26년 PER 33배 / Underweight

애플 1Q26 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

애플 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

​

애플, 아이폰 18 가격인상 예고

애플이 WSJ와의 인터뷰에서 DRAM 및 NAND 가격 상승을 상쇄하기 위해 제품 가격을 인상할 계획이라고 밝혔습니다. 업계에서는 아이폰 18 Pro 가격이 $270 정도 상승한 $1,299일 것으로 예상했습니다.

​

존 터너스 시대로 오면서 다시금 디자인이 중요해질 것으로 예상

블룸버그의 Mark Gurman은 최근 Power On 뉴스레터에서 지난 10년간 애플의 내부 권력 구조 변화를 짚었습니다. 핵심은 팀 쿡 시대에 들어서며 애플의 제품 방향성에서 디자인 조직의 영향력이 약해졌고, 그 빈자리를 재무와 운영 조직이 더 크게 차지하게 됐다는 것입니다.

​

스티브 잡스 시절의 애플은 디자인 조직이 제품 로드맵을 사실상 위에서부터 주도하는 회사였습니다. 월터 아이작슨의 스티브 잡스 전기에서도 잡스는 조너선 아이브가 자신을 제외하면 애플에서 가장 큰 운영 권한을 갖고 있다고 말한 바 있습니다. 그만큼 당시 애플에서 디자인은 단순한 외형 설계가 아니라 제품 전략 그 자체에 가까웠습니다.

​

하지만 조너선 아이브가 애플을 떠난 이후 구조는 크게 바뀌었습니다. 디자인 조직의 관리 권한은 당시 COO였던 제프 윌리엄스에게 넘어갔습니다. 이는 단순한 인사 변화가 아니라, 애플 내부에서 디자인이 갖고 있던 최상위 의사결정권이 운영 조직 아래로 들어갔다는 의미로 해석할 수 있습니다. 그 결과 최근 애플은 과거처럼 디자인이 제품 방향을 강하게 밀어붙이는 회사라기보다, 공급망/마진/효율이 제품 판단에 더 큰 영향을 미치는 회사로 바뀌었다는 평가를 받아왔습니다.

​

존 터너스는 CEO 승계를 준비하는 과정에서 이미 산업 디자인 조직과 상당한 시간을 보내고 있는 것으로 알려졌습니다. 그리고 "대부분의 고객이 소유한 물건 중 가장 아름답게 디자인된 제품은 애플 제품이며, 우리는 그것이 계속 유지되도록 할 것"이라고 말한 점도 중요합니다.

애플이 다시 디자인을 회사 정체성의 중심에 놓겠다는 신호로 해석될 수 있습니다.

​

갖고 싶은 제품을 만드는 기업으로의 전환?

애플의 프리미엄과 고유한 수요를 유지하려면, '갖고 싶은 제품을 만드는 기업'으로의 전환이 필요한 때입니다. 애플은 이미 운영 효율이 극도로 높은 회사입니다. 그러나 앞으로의 주가 리레이팅을 위해서는 더 높은 마진이나 자사주 매입보다, 소비자가 다시 강하게 반응하는 제품 사이클이 필요합니다. 그런 점에서 터너스 체제가 디자인 조직의 권한을 복원하고 애플을 다시 제품 중심의 회사로 되돌릴 수 있을지가 관전 포인트입니다.

​

마이크로소프트, 26년 PER 21배 / Neutral

마이크로소프트 1Q26 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

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)

​

오픈AI에게 부는 순풍, 강력한 인재의 합류

오픈AI 내의 컴퓨팅 할당 권한을 가진 인물 중 하나인 Mark Chen(Chief Research Officer)이 노암 샤지어에 대해서 반기면서, 노암 샤지어가 오픈AI의 새로운 아키텍쳐 연구 리드를 맡게 됐다고 말했습니다.

Transformer, MoE, 디코딩 효율성을 높이는 쪽으로의 아키텍쳐 연구 등 다양한 분야에서 가장 최근까지도 기여하고 있는 인물이기에 오픈AI 입장에서 꽤나 도움이 될 것으로 예상합니다.

​

이번 주 GPT-5.6, GPT-5.6 Pro 출시 루머

pankajkurmar에 따르면 GPT-5.6, GPT-5.6 Pro가 곧 출시될 것으로 예상됩니다:

GPT-5.6은 이번 주 출시될 준비가 완료된 것으로 봤습니다. 6월 25일 목요일 정도가 예상일입니다. Codex SuperApp이 GPT-5.6과 함께 출시될 가능성이 있으며, 추론이 훨씬 더 빨라질 것으로 예상됩니다. 효율성에 초점을 맞추면서도 지능을 높인 모델입니다.

GPT-5.6 Pro도 비슷하게 출시가 임박한 것으로 보이며, GPT-5.6과 같은 날 출시될 것으로 예상됩니다. Fable 수준에는 약간 미치지 못할 것으로 예상되는데 GPT-5.5 Pro에 비해서 더 나은 추론과 더 높은 수준의 맥락 이해도를 가진 것으로 추정됩니다. 특히 비전 기능이 크게 업그레이드돼서 이미지 이해 및 디자인 작업에서 훨씬 더 강력해졌다는 얼리액세스 개발자들의 리뷰가 많습니다.

​

아마존, 26년 PER 31배 / Neutral

아마존 1Q26 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기​)

아마존 4Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

아마존 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

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

​

앤스로픽 인재 분석 : 연구소를 넘어, 베테랑 엔지니어링 조직

hiiinternet이 앤스로픽 소속 연구원과 엔지니어들의 LinkedIn 프로필을 전수 조사해 통계화했습니다. 실제 앤스로픽 엔지니어 1,680명을 선별한 자료입니다.

​

1. 2025년부터 조직이 폭발적으로 커졌다

앤스로픽의 엔지니어링 조직은 2025년에 3배로 확장됐고, 2026년에도 비슷한 속도로 성장하고 있습니다. 입사자 수를 보면 2020년까지는 15명에 불과했지만, 2021년 23명, 2022년 38명, 2023년 85명, 2024년 316명, 2025년 686명으로 빠르게 늘었습니다. 2026년에는 6월까지 이미 455명이 입사했습니다.

​

현재 엔지니어링 조직 구성원의 53%가 최근 12개월 안에 입사한 인력입니다. 평균 재직기간도 10개월에 불과합니다. 즉, 앤스로픽은 지금 막 대규모 조직으로 전환된 기업입니다.

​

2. 신입은 없다, 베테랑만 모은 조직

앤스로픽 엔지니어들의 입사 전 경력 중간값은 12.2년입니다. 전체 1,680명 중 경력이 3년 미만인 인력은 50명뿐입니다. 반대로 13년 이상의 경력을 가진 인력이 전체의 44%를 차지합니다.

​

이는 앤스로픽이 신입을 길러내는 방식이 아니라, 이미 검증된 선임 엔지니어를 외부에서 끌어오는 방식으로 조직을 확장하고 있다는 뜻입니다. 프런티어 AI 경쟁에서는 모델 연구도 중요하지만, 실제 제품을 안정적으로 운영하고, 추론 비용을 낮추고, 대규모 인프라를 최적화하는 역량이 점점 더 중요해지고 있습니다.

앤스로픽은 이 부분을 베테랑 엔지니어 중심으로 채우고 있는 것으로 보입니다.

​

3. 인력 40% 이상이 인프라와 HW 담당

전체 인력 중 40.4%가 인프라와 하드웨어 관련 업무를 맡고 있습니다. 백엔드, 데이터베이스, 보안도 각각 약 20% 수준입니다. 반면 강화학습 직무는 3.3%에 불과합니다.

​

기술 스택을 봐도 이 성격이 드러납니다. Python 585명, Java 566명, C++ 443명, JavaScript 376명, SQL 302명, Linux 230명, Distributed Systems 189명, AWS 154명입니다.

​

앤스로픽의 엔지니어링 조직은 논문 중심 연구소라기보다 대규모 클라우드 서비스, 분산 시스템, 데이터 인프라, 보안, 컴퓨트 운영에 특화된 조직에 가깝습니다.

​

4. 인재 유입은 구글, 메타, 스트라이프 중심

가장 많은 인재가 유입된 곳은 구글입니다. 구글과 구글 브레인 출신이 119명입니다. 그다음은 메타 105명, 스트라이프 82명입니다. 특히 스트라이프, 에어비앤비 29명, 데이터브릭스 24명, 팔란티어 15명, 스노우플레이크 14명 등 엔지니어링 실력이 강한 기업들에서 인재가 들어왔다는 점이 중요합니다.

​

흥미로운 부분은 오픈AI와 딥마인드 출신 비중이 생각보다 높지 않았습니다. 오픈AI 출신은 37명, 딥마인드 출신은 31명으로, 두 회사를 합쳐도 전체의 약 4% 수준입니다. 경쟁 AI 연구소에서 인재를 대규모로 빼온 조직이라기보다 빅테크와 고성능 소프트웨어 기업에서 대규모 서비스 운영 경험이 있는 엔지니어를 끌어온 조직입니다.

​

5. 박사 중심의 조직이 아닌, 실무형 엔지니어 조직

박사학위 소지자는 전체의 13.7%입니다. 인력 대부분은 학사 또는 석사 학위를 가진 선임 엔지니어입니다. 다만 이것을 연구 역량이 약하다는 의미로 볼 필요는 없습니다. 평균적인 경력 수준이 이미 매우 높습니다. 경력 중간값이 12.2년이라는 것은 학위보다 실전에서 검증된 엔지니어링 역량을 더 중시하고 있다는 뜻입니다.

​

AWS Trainium 외부판매 딜 진행 중

아마존 AWS 팀이 계속해서 Trainium 칩 외부판매 딜을 진행 중입니다.

​

​새로운 뉴스는 아니고 '주주서한에 말했던 계획대로 진행 중'임을 다시 확인한 뉴스입니다. 주주서한에서 처음으로 AWS Trainium을 구글 TPU처럼 외부판매 할 수 있다고 가능성을 열었었는데 이번 파리에서 아마존 AI 책임자가 "잠재 고객들과 논의를 시작했다"고 말해서 여전히 계획대로 딜을 진행 중임을 알린 것입니다. 다만 TPU처럼 AI Labs를 위한 서빙을 목표로 하기보다는 소버린 클라우드처럼 미국 외 지역 현지에서 제어되는 컴퓨팅 자원 수요를 매칭하기 위한 것인 듯 보입니다.

​

아마존, 쇼피파이화하며 대형 브랜드 유치전

아마존의 무게 중심이 중소형 독립 셀러 → 대형 브랜드로 이동 중입니다.

​

간단하게 보자면 아마존의 리테일 성장률이 둔화되고 있다보니, 쇼피파이로 가는 기업들을 잡기 위한 방향입니다. 대형 브랜드가 자사 제품의 상품 페이지를 더 직접적으로 통제할 수 있도록 만들고 있습니다. 과거에는 동일 제품에 대해 여러 셀러가 제출한 상품명, 설명, 색상, 사이즈 정보 등을 아마존 시스템이 자체적으로 판단해 노출했습니다.

이 과정에서 공식 브랜드가 제출한 정보가 독립 셀러나 아마존 시스템의 정보에 밀려 상품 페이지 통제권을 잃는 경우가 있었습니다. 하지만 이제 아마존은 대형 브랜드가 제출한 상품 데이터를 더 우선적으로 반영하는 방향으로 바꾸고 있습니다.

​

핵심 프로그램은 'Brand Elevation'입니다. 브랜드가 '우리 제품은 이렇게 설명되어야 한다'고 제출한 정보가 독립 셀러가 임의로 입력한 정보보다 더 강하게 반영되는 구조입니다.

​

펀더멘탈적으로도 3P Seller/광고 둔화 추이는 지켜봐야할 부분

2022~2023년 수준에 비하면 이커머스 1P(Online stores), 3P Seller 판매, 광고사업부의 성장률이 둔화된 상태입니다. 광고사업 같은 경우는 특히 최근 메타가 YoY 3Q 26% → 4Q 24% → 1Q26 33%로 매우 고속성장하고있고 구글도 검색광고가 YoY 3Q 15% → 4Q 17% → 1Q26 19%로 가속화된 상태인데 아마존은 Flat이라 새로 생기고 있는 디지털 광고 시장에서의 점유율은 줄어들고 있는 상태라고 판단할 수 있습니다.

​

메타, 26년 PER 19배 / Neutral

메타 1Q26 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기​)

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

골드만삭스 테크 컨퍼런스 : "전례 없는 수요를 보고 있습니다" (바로가기)

메타, 저커버그는 왜 지금 '세계 최고의 AI 용병단'을 꾸렸나 (바로가기)

메타의 야망, AI 시대의 '눈 👀'을 차지하라 (스마트 글래스) (바로가기)

​

UBS, Meta Business Agent의 포텐?

UBS의 Ad Check 자료를 살펴보면, 메타의 2Q26 매출은 YoY 34%로 예상되며 최근 출시한 'Meta Business Agent'가 매출성장을 조금씩 견인하고 있다고 짚었습니다.

​

메타 광고 VP가 말하는 광고 인프라

Semi Doped의 Meta VP Matt Steiner 인터뷰 내용 중 핵심만 정리해봅니다:

​

메타 광고 시스템의 본질

Meta 광고는 단순히 광고를 보여주는 시스템이 아니라, '30억 명의 일일 사용자에게 가장 전환 가능성이 높은 광고를 실시간으로 매칭하는 초대형 추천 시스템'입니다.

​

광고주는 광고 소재와 목표를 넣습니다. 목표는 웹사이트 방문, 장바구니 추가, 구매 전환 등으로 나뉩니다. 이후 Meta는 각 사용자에게 보여줄 수 있는 광고 후보군을 만들고, 사용자가 Facebook, Instagram에 접속하면 백엔드가 즉시 '이 사람에게 지금 가장 좋은 광고가 무엇인가'를 계산합니다.

​

광고 서빙은 크게 두 단계로 나뉩니다:

​

1단계 : Retrieval — Andromeda

첫 번째는 광고 후보를 찾는 단계입니다.

​

Meta 내부에서는 이를 Retrieval이라고 부르고, 여기에 Andromeda가 들어갑니다.

​

과거에는 사용자별로 보여줄 수 있는 광고 후보 리스트가 짧았지만, 지금은 광고주와 광고 소재가 너무 많아졌습니다.

따라서 모든 후보를 다 랭킹할 수 없고, 먼저 '이 사용자에게 관련성이 높은 상위 N개 후보'를 뽑아야 합니다. Andromeda는 사용자의 관심사, 과거 행동, 브랜드/광고 상호작용 등을 임베딩으로 반영해 후보 광고를 추립니다.

​

핵심은 Andromeda가 일반적인 추론 워크로드가 아니라 memory-bound retrieval 워크로드라는 점입니다. Meta는 이 때문에 엔비디아와 함께 Grace Hopper 기반의 맞춤형 SKU를 공동 설계했습니다. 단순 GPU 연산량보다 거대한 후보군과 사용자 데이터를 빠르게 읽어올 수 있는 메모리 용량, HBM 대역폭, 메모리 채널 수가 중요했기 때문입니다.

​

2단계 : Ranking — Lattice

두 번째는 후보 광고를 실제로 어떤 순서로 보여줄지 결정하는 랭킹 단계입니다.

​

Meta는 과거에는 광고 목적별로 여러 랭킹 모델을 운영했습니다. 예를 들어 클릭 최적화, 장바구니 추가 최적화, 구매 전환 최적화 등이 따로 존재했습니다. 하지만 이를 하나의 대형 랭킹 모델로 통합한 것이 Lattice입니다.

​

Lattice의 장점은 단순 비용 절감만이 아닙니다. 사용자 관심사 데이터를 여러 모델에 중복 저장하지 않아 메모리를 절약하고, 여러 모델에서 반복되던 서브네트워크 계산을 한 번으로 줄입니다. 동시에 다양한 광고 목적과 데이터를 하나의 모델이 학습하면서, 오히려 전문화된 작은 모델보다 성능도 좋아졌다는 점이 중요합니다.

​

GEM : 광고 추천용 Foundation Model

Lattice 다음 단계에 있는 것이 GEM, Generative Ads Recommendation Model입니다. GEM은 Meta 광고 시스템이 활용할 수 있는 거의 모든 데이터를 학습한 초대형 광고 추천 foundation model입니다.

​

목표는 사용자가 어떤 광고에 관심을 보이고 어떤 행동을 할 가능성이 높은지 최대한 정확하게 예측하는 것입니다. 다만 GEM 자체는 너무 커서 실시간 서빙에 적합하지 않습니다. 그래서 Meta는 GEM의 지식을 더 작은 모델로 distillation해서 실제 서비스 가능한 모델로 만듭니다.

​

Adaptive Ranking Model

메타는 1T 파라미터급 광고 추천 모델도 갖고 있습니다. Adaptive Ranking Model입니다. Matt Steiner는 이 모델을 LLM 규모와 복잡도를 가진 추천 모델이라고 설명했고, 1T 파라미터 규모라고 말했습니다. 이 모델은 일반 LLM처럼 몇 초씩 기다리는 구조가 아닙니다. Meta 광고 시스템에서는 피드와 광고가 거의 즉시 로딩되어야 하므로, sub-second latency 안에서 추론해야 합니다.

​

핵심은 사용자마다 동일한 컴퓨트를 쓰는 것이 아니라, 사용자의 상호작용 히스토리 길이에 따라 추론 컴퓨트를 다르게 배분한다는 점입니다. 예를 들어 특정 사용자가 매년 9월에 특정 카테고리 상품을 구매한다면, 모델은 그 장기 행동 패턴을 보고 더 정확한 광고를 추천할 수 있습니다. 다만 긴 히스토리를 처리하려면 더 많은 메모리와 컴퓨트가 필요합니다.

그래서 메타는 데이터가 많은 'power user'에게는 더 많은 추론 컴퓨트를 쓰고, 데이터가 적은 사용자에게는 상대적으로 적은 컴퓨트를 쓰는 식으로 사용자별 inference scaling을 적용합니다.

​

추천 시스템은 표준 LLM과 compute-to-memory ratio가 다르다

하드웨어적으로 보자면 가장 중요한 메시지는, 광고 추천 시스템은 표준 LLM과 compute-to-memory ratio가 다르다는 것입니다. LLM 학습은 상대적으로 병렬화가 잘 되는 워크로드입니다. 반면 추천 시스템은 모든 훈련/추론 샘플에 사용자 개인화 정보가 붙습니다. '이 광고가 좋은가?'가 아니라 '이 광고가 Matt에게 좋은가?'를 예측해야 하기 때문입니다.

​

따라서 각 샘플마다 사용자 관심사, 구매 이력, 광고 반응, 브랜드 상호작용 같은 큰 개인화된 데이터들이 필요합니다. 이 때문에 추천 시스템은 I/O와 메모리 요구량이 커지고, 칩을 계속 먹여 살리려면 더 큰 네트워크 대역폭과 더 많은 메모리, 더 높은 HBM 대역폭이 필요합니다.

​

여러 Merchant GPU를 굴리지만, 여전히 MTIA를 추진하고 있는 이유이기도 합니다. 일반 GPU SKU가 LLM에는 적합해도, 광고 추천 워크로드에는 최적이 아닐 수 있기 때문입니다.

​

AI Labs와 추천/랭킹 시스템은 동떨어진 존재가 아니다

Meta 내부에서 GenAI 팀과 추천 시스템 팀은 따로 움직이는 것이 아니라 상당히 많이 교차합니다.

두 조직 모두 대규모 모델 학습, 모델 트레이너, 분산 시스템, 데이터센터 설계, 네트워크 최적화, inference cost 최적화 문제를 공유합니다. 메타의 AI CapEx는 단순히 모델을 만들기 위한 투자로만 쓰이는 것이 아니라 광고 추천 시스템을 좋게 만드는 데에도 직접적인 파급 효과가 있음을 강조했습니다.

​

테슬라, 26년 PER 194배 / Underweight

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

스페이스X IPO 분석 : 머스크 제국의 심장, 스타링크가 떠받치는 스타십과 AGI (바로가기)

테슬라 1Q26 실적발표 / 주간전략보고 中 (바로가기)

테슬라 4Q25 실적발표 : AI 초가속을 진심으로 믿는다면, 피할 수 없는 CAPEX (바로가기)

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

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

​

스페이스X IPO 분석 자료

스페이스X IPO 분석 : 머스크 제국의 심장, 스타링크가 떠받치는 스타십과 AGI

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

​

Cursor $60B에 인수

스페이스X가 Cursor를 $60B 밸류에 주식교환 방식으로 인수했습니다. 코딩 관련 데이터를 많이 갖고 있기도 하고, 모델을 만드는 능력도 Cursor를 통해 강화할 것으로 예상됩니다.

​

Cursor 주주들은 보통주/우선주를 스페이스X Class A 보통주로 교환받게 되며 교환비율은 합병 직전 7거래일 VWAP 기준으로 산정됩니다. 규제 승인 등을 거쳐서 3Q26쯤 거래가 최종 완료될 것으로 예상합니다.

​

마침 Cursor는 오픈소스 모델을 갖고 만든 모델이 아니라 from scratch로 Colossus 1에서 훈련시켜 만든 새로운 1.5T 파라미터 (total parameter) 모델을 발표했습니다. Opus 4.x 넘버링, GPT-5.x 넘버링은 1.0T~1.5T 파라미터입니다. 일론은 Colosuss 2에서 7~8월쯤 10T 모델 사전훈련을 끝내겠다고 말했습니다. 10T정도면 서빙하기에는 너무 클 것이라서 내부 teacher 모델이 아닐까 싶습니다.

​

SpaceX 편입 수급의 핵심 : 시총보다 중요한 건 4.9%의 유동주식

스페이스X의 전체 시가총액은 $2.453T로 잡히지만 실제 시장에서 거래 가능한 유동주식 비율은 전체 주식의 4.9%라서 유동주식 기준 시가총액은 $118B입니다. 실제 시총은 $2.45T인데 움직이기는 $118B 수급으로 움직인단 의미입니다.

​

스페이스X 상장과 수급 이슈의 핵심은 인덱스 편입 과정에서, 현재 4.9%로 극히 제한된 유동주식에 얼마나 많은 강제 매수 수요가 붙느냐입니다. 나스닥과 러셀 지수 편입이 6월 말까지 예정되어 있고, 8월 초 2분기 실적 발표 전까지는 유동주식 비율이 4.9% 수준으로 유지될 가능성이 높습니다.

초단기이긴 하지만, 어쨌든 단기간에는 공급이 거의 늘지 않는 상태에서 패시브 매수 수요가 먼저 들어오는 구조입니다.

​

코어위브, ARM 사례와의 비교

단기에 유동주식이 잠겨있는데 시장이 좋아서 IPO 이후 강세를 보였던 기업들을 비교 사례로 보면, 코어위브는 IPO 당시 초기 유동비율이 8.4%, ARM은 9.5%였습니다. 그런데 스페이스X는 4.9%로, 두 사례보다도 훨씬 낮은 유동비율을 갖고 있습니다. 그런데 패시브 유입 자금이 들어오는 것은 순수하게 더해지는 것입니다.

​

인덱스 편입 수급은 유동주식 수 조정 시총 기준

중요한 점은 인덱스 편입 자금이 전체 시가총액에 비례해서 들어오는 구조가 아니라는 것입니다. 나스닥, 러셀 등 주요 지수는 전체 기업가치가 아니라 실제 거래 가능한 주식 수를 반영한 유동주식수 조정 시가총액을 기준으로 편입 비중을 계산합니다. 스페이스X처럼 유통주식이 극도로 적은 경우에는 단순 유통주식 비중만 반영하는 것이 아니라, 저유동성 보정이 들어가면서 유동주식수의 최대 약 3배 수준까지 반영될 수 있습니다.

​

러프한 유입 시점계산, 대략 20% 만큼의 매수세 유입

수급 일정으로 보면, IPO 이후 5거래일째인 6월 22일 전후에 약 $6B 수준의 자금 유입이 먼저 발생할 수 있습니다. → 이후 6월 29일 전후에는 나스닥·러셀 편입 관련 수요로 약 $5~6B 수준의 추가 매수세가 붙을 가능성이 있습니다.

→ 그리고 IPO 이후 15거래일이 지난, 7월 7일 전후에는 또 한 번 약 $12B 규모의 수급이 들어올 수 있습니다. 즉, 6월 말부터 7월 초까지 단계적으로 패시브/인덱스 편입성 매수세가 집중되는 구조입니다.

​

아주 러프한 계산들이지만 6월 22일 전후, 6월 29일 전후, 7월 7일 전후로 나뉘어 들어오는 자금을 합치면, 7월 초까지 현재 유동주식의 약 20% 수준에 해당하는 매수세가 유입되는 셈입니다.

​

$20B 회사채 발행해서 브릿지론 상환 예정

스페이스X가 $20B 가량의 회사채 발행을 목표로 하고 있다고 보도됐습니다. 2027년 9월 만기인 $20B 규모의 브릿지론을 상환하는 데 쓰일 예정입니다. 3월 31일 기준 스페이스X의 장기 부채 $29.1B 중 브릿지론이 대부분입니다. 전체적으로 이자비용 부담을 줄일 것으로 예상합니다.

​

이 과정에서 스페이스X는 Moody's, Fitch, S&P Global Ratings로부터 모두 투자등급 신용등급을 받았습니다. Moody's는 Baa1, Fitch는 BBB+, S&P Global Ratings는 BBB로 스페이스X의 부채가 투자등급이며 재정적 의무를 이행할 충분한 능력이 있는 중간 수준의 신용 위험을 갖고 있는 것으로 본다 정도입니다.

​

여기도 좀 흥미로운 건, 테슬라가 Moody's 기준 Baa3인데 신용등급이 테슬라보다 스페이스X가 더 높습니다.