2026.09.18 · 네이버 프리미엄 콘텐츠 · 올바른 미국주식 by SAPIENS

유형
네이버 프리미엄 콘텐츠
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2026.09.18
강연자/작성자
올바른 미국주식 by SAPIENS
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미지정
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본문 10,452자
1

문서 전체 조망

핵심 구조

AI 병목이 메모리로 옮겨가며 인프라의 설계와 수익성 논리가 갈린다

법률 특화 AI·휴머노이드 학습·중국산 가속기 서빙부터 메모리 계층과 광통신까지, 이날의 뉴스는 AI 성능을 높이는 병목이 계산 자체보다 메모리·네트워킹으로 이동하는 과정을 보여준다. 그 의미는 기술 최적화가 비용과 하드웨어 수요를 바꾸고, 메모리의 계약 전환과 공급망 증설의 판단 근거가 된다는 데 있다.

메모리 부족은 컴퓨트와 통신을 더 쓰는 방향을 부른다

AI Labs는 메모리 공급부족 때문에 컴퓨트를 더 쓰거나 장치 간 통신을 늘리고, KV Cache를 HBM·DRAM·SSD에 계층적으로 배치한다. 이 구조 변화는 처리 비용을 낮추는 반면 칩 메이커의 수주 경쟁과 마진 압력으로 이어지는 핵심 조건이다.

메모리는 단순 부품에서 성능과 계약의 층으로 바뀌고 있다

Memory Wall은 GPU가 필요한 데이터를 제때 받지 못하는 병목이며, PIM·HBF·zHBM과 데이터 온도별 배치가 이를 푸는 방식으로 소개됐다. 작성자는 메모리·스토리지가 컴퓨트 경제성에 관여하는 Phase 2에서 장기공급계약이 수익성과 증설 가시성을 높이는 근거라고 본다.

NPO와 패키징 증설은 AI 인프라의 다음 설계를 가리킨다

Huawei의 NPO SuperPoD와 CoWoS 캐파 상향은 가속기·메모리·네트워킹을 함께 설계하는 흐름을 보여준다. 기존 가속기도 소프트웨어 최적화로 오래 활용될 수 있지만, 더 큰 모델과 KV Cache는 한 랙과 한 가속기에 담기 어려워지는 것이 다음 설계의 전제다.

ANALYSIS VIEW사건별 사실과 작성자의 판단, 지속 정보를 나누어 읽기
2
발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

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

발생발표·발생 후발생일 26-9-18

26-9 OpenAI Astra for Law 출시

작성자의 핵심 판단

법률 업무의 실제 워크플로우와 판례·법령 색인을 결합한 Astra for Law는 GPT-6 Astra의 법률 특화 제품으로 제시됐다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    일간보고 : 투자의 생각 (260915) (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 일간보고 : 투자의 생각 2026-09-18 (금) ​ 주요 지수 : 나스닥 +1.69% > S&P +1.14% > 다우 +0.61% > 러셀 +0.55% 상승종목비율 : NYSE 186%, Nasdaq 224% 🟢 (🟢🟡🔴) ​ 섹터 - 📈강세 : 적자성장주, 반도체, 바이오텍, 테크 - 📉약세 : 커뮤니케이션, 금융 ​ 📩 메이저 뉴스 빅테크/AI Labs: ​ (1) 오픈AI가 법률 업무에 최적화된 제품인 'Astra for Law'를 발표했습니다: GPT-6 Astra + 법률 분석과 작성 지침 + 더 오작동을 막는 설정 + 2억 3천만 개 이상의 URL에서 미국 판례, 법령, 규정, 법원 규칙 및 행정 결정을 검색할 수 있는 색인을 결합한 프로그램입니다.

이 자료에서 다룬 사실

OpenAI는 GPT-6 Astra, 법률 분석·작성 지침, 오작동 방지 설정, 2억3천만 개 이상의 URL에서 미국 판례·법령·규정·법원 규칙·행정 결정을 검색하는 색인을 결합한 Astra for Law를 발표했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    일간보고 : 투자의 생각 (260915) (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 일간보고 : 투자의 생각 2026-09-18 (금) ​ 주요 지수 : 나스닥 +1.69% > S&P +1.14% > 다우 +0.61% > 러셀 +0.55% 상승종목비율 : NYSE 186%, Nasdaq 224% 🟢 (🟢🟡🔴) ​ 섹터 - 📈강세 : 적자성장주, 반도체, 바이오텍, 테크 - 📉약세 : 커뮤니케이션, 금융 ​ 📩 메이저 뉴스 빅테크/AI Labs: ​ (1) 오픈AI가 법률 업무에 최적화된 제품인 'Astra for Law'를 발표했습니다: GPT-6 Astra + 법률 분석과 작성 지침 + 더 오작동을 막는 설정 + 2억 3천만 개 이상의 URL에서 미국 판례, 법령, 규정, 법원 규칙 및 행정 결정을 검색할 수 있는 색인을 결합한 프로그램입니다.

원문에서 직접 연결한 대상OpenAI
발생발표·발생 후발생일 26-9-18

26-9 Figure Helix 2.5 발표

작성자의 핵심 판단

Index 데이터셋 사전학습 뒤 낯선 가정에서의 zero-shot 성공률이 9%에서 56%로 오른 결과는 Physical AI에서도 스케일링 법칙이 적용되는 첫 실증 사례라는 평가다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    미국 변호사들이 활용할 수 있는 워크플로우에 맞게 접목시켰습니다. ​ (2) 소프트뱅크가 오픈AI 투자를 하는 데 있어서, 해당 투자금을 지원하기 위해 소프트뱅크 비전펀드 2(2026년 2월 기준 SoftBank Vision Fund II의 약정자본은 >$100B입니다)를 담보로 한 대출 규모를 $5.4B → $9.0B로 늘리는 방안을 논의 중입니다. ​ (3) 트럼프 정부 내에서도 AI 규제강화파와 온건파로 나뉩니다: 강화파 → 수지 와일즈(비서실장, 트럼프 선거 총괄), 스콧 베센트(재무부장관), 숀 케언크로스(국가사이버보안책임자), 다리오 아모데이(앤스로픽), 샘 올트먼(오픈AI), 순다르 피차이/데미스 허사비스(구글) 온건파 → 데이비드 삭스(페이팔 마피아, 트럼프 행정부가 실리콘밸리 및 크립토 업계와 연결되게 하는 인물), 젠슨 황(엔비디아), 일론 머스크(스페이스X), 마크 저커버그(메타), 마크 안데르센(a16z)입니다. 제조물 책임법 적용 수준을 넘어서서 앤스로픽, 오픈AI, 구글의 입김과 방향이 많이 반영된 AI 규제기구를 세웠을 때의 문제점은 사다리 걷어차기가 될 가능성이 높기 때문입니다.

  2. 원문 구간 2

    이에 대해서는 9월 14일 주간전략보고에서 전해드린 바 있습니다. ​ (4) Figure가 휴머노이드 신경망 Helix 2.5를 발표했습니다: 휴머노이드 로봇이 한 번도 본 적 없는 집에 들어가자마자 작업을 할 수 있을까?에 대한 답을 하기 위해 Figure 자체적으로 전 세계 인간 행동 데이터셋인 Index를 사용하여 Helix 2.5를 사전학습했습니다 → 해당 파운데이션 모델을 바탕으로 ⓐ거실 정리, ⓑ수건 접기, ⓒ침대 정리라는 세 가지 행동을 구현했고 → 아무런 데이터가 수집되지 않은 샌프란시스코 Bay Area 지역 30개 가정에 로봇을 투입했습니다. 결과적으로는 Index를 통한 사전학습만으로 zero-shot 성공률이 9% → 56%로 향상됐습니다. *첨부자료 2* 9월 7일 주간전략보고에서 전해드렸던 것처럼 피겨는 이미 사람들의 데이터 파이프라인을 Index를 통해 만든 상태이기 때문에, (ㄱ) 데이터를 늘리고 → (ㄴ) 컴퓨트를 키우고 → (ㄷ) 모델에 더 많은 양질의 데이터를 추가하고 사전학습 시간을 키우면 → (ㄹ) Physical AI의 범용 지능이 개선되는 루프를 만들었음을 입증한 것(이번 Helix 2.5는 ㄷ → ㄹ의 입증)입습니다.

이 자료에서 다룬 사실

Figure는 인간 행동 데이터셋 Index로 Helix 2.5를 사전학습한 뒤, 데이터가 수집되지 않은 샌프란시스코 베이 에어리어 30개 가정에서 거실 정리·수건 접기·침대 정리 행동을 시험했고 zero-shot 성공률이 9%에서 56%로 높아졌다고 밝혔다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    미국 변호사들이 활용할 수 있는 워크플로우에 맞게 접목시켰습니다. ​ (2) 소프트뱅크가 오픈AI 투자를 하는 데 있어서, 해당 투자금을 지원하기 위해 소프트뱅크 비전펀드 2(2026년 2월 기준 SoftBank Vision Fund II의 약정자본은 >$100B입니다)를 담보로 한 대출 규모를 $5.4B → $9.0B로 늘리는 방안을 논의 중입니다. ​ (3) 트럼프 정부 내에서도 AI 규제강화파와 온건파로 나뉩니다: 강화파 → 수지 와일즈(비서실장, 트럼프 선거 총괄), 스콧 베센트(재무부장관), 숀 케언크로스(국가사이버보안책임자), 다리오 아모데이(앤스로픽), 샘 올트먼(오픈AI), 순다르 피차이/데미스 허사비스(구글) 온건파 → 데이비드 삭스(페이팔 마피아, 트럼프 행정부가 실리콘밸리 및 크립토 업계와 연결되게 하는 인물), 젠슨 황(엔비디아), 일론 머스크(스페이스X), 마크 저커버그(메타), 마크 안데르센(a16z)입니다. 제조물 책임법 적용 수준을 넘어서서 앤스로픽, 오픈AI, 구글의 입김과 방향이 많이 반영된 AI 규제기구를 세웠을 때의 문제점은 사다리 걷어차기가 될 가능성이 높기 때문입니다.

  2. 원문 구간 2

    이에 대해서는 9월 14일 주간전략보고에서 전해드린 바 있습니다. ​ (4) Figure가 휴머노이드 신경망 Helix 2.5를 발표했습니다: 휴머노이드 로봇이 한 번도 본 적 없는 집에 들어가자마자 작업을 할 수 있을까?에 대한 답을 하기 위해 Figure 자체적으로 전 세계 인간 행동 데이터셋인 Index를 사용하여 Helix 2.5를 사전학습했습니다 → 해당 파운데이션 모델을 바탕으로 ⓐ거실 정리, ⓑ수건 접기, ⓒ침대 정리라는 세 가지 행동을 구현했고 → 아무런 데이터가 수집되지 않은 샌프란시스코 Bay Area 지역 30개 가정에 로봇을 투입했습니다. 결과적으로는 Index를 통한 사전학습만으로 zero-shot 성공률이 9% → 56%로 향상됐습니다. *첨부자료 2* 9월 7일 주간전략보고에서 전해드렸던 것처럼 피겨는 이미 사람들의 데이터 파이프라인을 Index를 통해 만든 상태이기 때문에, (ㄱ) 데이터를 늘리고 → (ㄴ) 컴퓨트를 키우고 → (ㄷ) 모델에 더 많은 양질의 데이터를 추가하고 사전학습 시간을 키우면 → (ㄹ) Physical AI의 범용 지능이 개선되는 루프를 만들었음을 입증한 것(이번 Helix 2.5는 ㄷ → ㄹ의 입증)입습니다.

그렇게 판단한 이유

이미 구축한 Index 데이터 파이프라인에 데이터·컴퓨트·사전학습 시간을 더해 범용 지능을 개선하는 루프에서, 이번 결과가 더 많은 양질의 데이터와 사전학습이 성능을 높이는 구간을 입증했다고 연결했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    이에 대해서는 9월 14일 주간전략보고에서 전해드린 바 있습니다. ​ (4) Figure가 휴머노이드 신경망 Helix 2.5를 발표했습니다: 휴머노이드 로봇이 한 번도 본 적 없는 집에 들어가자마자 작업을 할 수 있을까?에 대한 답을 하기 위해 Figure 자체적으로 전 세계 인간 행동 데이터셋인 Index를 사용하여 Helix 2.5를 사전학습했습니다 → 해당 파운데이션 모델을 바탕으로 ⓐ거실 정리, ⓑ수건 접기, ⓒ침대 정리라는 세 가지 행동을 구현했고 → 아무런 데이터가 수집되지 않은 샌프란시스코 Bay Area 지역 30개 가정에 로봇을 투입했습니다. 결과적으로는 Index를 통한 사전학습만으로 zero-shot 성공률이 9% → 56%로 향상됐습니다. *첨부자료 2* 9월 7일 주간전략보고에서 전해드렸던 것처럼 피겨는 이미 사람들의 데이터 파이프라인을 Index를 통해 만든 상태이기 때문에, (ㄱ) 데이터를 늘리고 → (ㄴ) 컴퓨트를 키우고 → (ㄷ) 모델에 더 많은 양질의 데이터를 추가하고 사전학습 시간을 키우면 → (ㄹ) Physical AI의 범용 지능이 개선되는 루프를 만들었음을 입증한 것(이번 Helix 2.5는 ㄷ → ㄹ의 입증)입습니다.

원문에서 직접 연결한 대상Figure휴머노이드 로봇
발생발표·발생 후발생일 26-9-18

26-9 Huawei Atlas 960E SuperPoD 공개

작성자의 핵심 판단

NPO를 탑재한 Atlas 960E SuperPoD 공개와 Ascend 일정 앞당김은 NPO가 유지보수와 교체 가능성 측면에서 주요 진화 형태가 될 수 있다는 기존 평가를 뒷받침하는 흐름으로 제시됐다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    그리고 Ascend 960DT를 당초 로드맵보다 3분기 앞선 1Q27에 출시할 예정이며, Ascend 960PR은 1분기 당긴 3Q27에 출시할 예정이라고 밝혔습니다. 화웨이는 네트워킹 능력으로만 보면 엔비디아 및 브로드컴보다 비슷하거나 뛰어날 것으로 예상되는데, NPO/CPO 논쟁이 있을 당시부터 꾸준히 최종적인 진화형태가 유지보수와 교체가능성을 고려할 때 NPO가 메인이 될 것이라고 주장해온 바 있습니다. NPO를 탑재한 Atlas 960E SuperPoD은 3Q27 출시 예정입니다. 4,096개의 Ascend 960을 하나의 Scale-up Domain으로 묶었습니다. 기존 48,000개의 800G 플러그형 모듈을 5,500개의 Hi-ONE NPO 모듈(엔진당 7.2Tbps)로 대체하여 클러스터 단위로 550kW 이상의 전력을 절감하고 가동률도 99.8%에 달한다고 설명했습니다. NPO/CPO가 모두 빠르게 발전할 것으로 예상하는데, 전일 일간보고에서 전해드렸던 것처럼 이번 화웨이의 Atlas 960E SuperPoD 출시 소식도 셈텍에게 가장 좋은 흐름으로 봅니다.

  2. 원문 구간 2

    전일 CIOE 2026 내용도 워낙 업계에서 중요한 내용이 많았기 때문에 앞으로 꽤 인용되지 않을까 싶습니다. 참고로 셈텍의 광학/HieFo에 대해서는 9월 14일 주간전략보고에서 정리드린 바 있습니다. ​ (4) JP모건의 CoWoS 업데이트를 정리하면 *첨부자료 4*: 업계 CoWoS 캐파 추정치가 CY27 +4%, CY28 +6% 상향됐습니다. 엔비디아 Vera CPU 수요와 AI ASIC 수요가 생각보다 높았어서 10k wfpm의 CoWoS-R 추가 증설을 반영한 값입니다. Rubin에 대한 네오클라우드와 스페이스X의 주문이 매우 강력하여 VR200, VR300 수요 전망치가 상향되고 있으며, 두 칩간 설계 변경이 적어서 VR300으로의 램프업 궤적 전환이 생각보다 빠를 것으로 예상됩니다. 구글 TPU는 CY27 950만 개 → CY28 1,140만 개로 소폭 상향됐고, 업사이드는 주로 미디어텍의 TPU v8t와 차세대 v9에서 나왔습니다.

이 자료에서 다룬 사실

Huawei는 Huawei Connect 2026에서 NPO를 탑재한 Atlas 960E SuperPoD을 선보이고 Ascend 960DT는 1Q27, Ascend 960PR은 3Q27 출시 예정이라고 밝혔다. Atlas 960E는 4,096개의 Ascend 960을 하나의 Scale-up Domain으로 묶고 3Q27 출시 예정이다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    그리고 Ascend 960DT를 당초 로드맵보다 3분기 앞선 1Q27에 출시할 예정이며, Ascend 960PR은 1분기 당긴 3Q27에 출시할 예정이라고 밝혔습니다. 화웨이는 네트워킹 능력으로만 보면 엔비디아 및 브로드컴보다 비슷하거나 뛰어날 것으로 예상되는데, NPO/CPO 논쟁이 있을 당시부터 꾸준히 최종적인 진화형태가 유지보수와 교체가능성을 고려할 때 NPO가 메인이 될 것이라고 주장해온 바 있습니다. NPO를 탑재한 Atlas 960E SuperPoD은 3Q27 출시 예정입니다. 4,096개의 Ascend 960을 하나의 Scale-up Domain으로 묶었습니다. 기존 48,000개의 800G 플러그형 모듈을 5,500개의 Hi-ONE NPO 모듈(엔진당 7.2Tbps)로 대체하여 클러스터 단위로 550kW 이상의 전력을 절감하고 가동률도 99.8%에 달한다고 설명했습니다. NPO/CPO가 모두 빠르게 발전할 것으로 예상하는데, 전일 일간보고에서 전해드렸던 것처럼 이번 화웨이의 Atlas 960E SuperPoD 출시 소식도 셈텍에게 가장 좋은 흐름으로 봅니다.

그렇게 판단한 이유

48,000개의 800G 플러그형 모듈을 5,500개의 Hi-ONE NPO 모듈로 대체해 550kW 이상의 전력 절감과 99.8% 가동률을 설명한 점, NPO의 유지보수·교체 가능성을 근거로 들었다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    그리고 Ascend 960DT를 당초 로드맵보다 3분기 앞선 1Q27에 출시할 예정이며, Ascend 960PR은 1분기 당긴 3Q27에 출시할 예정이라고 밝혔습니다. 화웨이는 네트워킹 능력으로만 보면 엔비디아 및 브로드컴보다 비슷하거나 뛰어날 것으로 예상되는데, NPO/CPO 논쟁이 있을 당시부터 꾸준히 최종적인 진화형태가 유지보수와 교체가능성을 고려할 때 NPO가 메인이 될 것이라고 주장해온 바 있습니다. NPO를 탑재한 Atlas 960E SuperPoD은 3Q27 출시 예정입니다. 4,096개의 Ascend 960을 하나의 Scale-up Domain으로 묶었습니다. 기존 48,000개의 800G 플러그형 모듈을 5,500개의 Hi-ONE NPO 모듈(엔진당 7.2Tbps)로 대체하여 클러스터 단위로 550kW 이상의 전력을 절감하고 가동률도 99.8%에 달한다고 설명했습니다. NPO/CPO가 모두 빠르게 발전할 것으로 예상하는데, 전일 일간보고에서 전해드렸던 것처럼 이번 화웨이의 Atlas 960E SuperPoD 출시 소식도 셈텍에게 가장 좋은 흐름으로 봅니다.

  2. 원문 구간 2

    전일 CIOE 2026 내용도 워낙 업계에서 중요한 내용이 많았기 때문에 앞으로 꽤 인용되지 않을까 싶습니다. 참고로 셈텍의 광학/HieFo에 대해서는 9월 14일 주간전략보고에서 정리드린 바 있습니다. ​ (4) JP모건의 CoWoS 업데이트를 정리하면 *첨부자료 4*: 업계 CoWoS 캐파 추정치가 CY27 +4%, CY28 +6% 상향됐습니다. 엔비디아 Vera CPU 수요와 AI ASIC 수요가 생각보다 높았어서 10k wfpm의 CoWoS-R 추가 증설을 반영한 값입니다. Rubin에 대한 네오클라우드와 스페이스X의 주문이 매우 강력하여 VR200, VR300 수요 전망치가 상향되고 있으며, 두 칩간 설계 변경이 적어서 VR300으로의 램프업 궤적 전환이 생각보다 빠를 것으로 예상됩니다. 구글 TPU는 CY27 950만 개 → CY28 1,140만 개로 소폭 상향됐고, 업사이드는 주로 미디어텍의 TPU v8t와 차세대 v9에서 나왔습니다.

원문에서 직접 연결한 대상HuaweiNPO
발생발표·발생 후발생일 26-9-18

26-9 CoreWeave 전환사채 발행 추진과 ATM 프로그램 개설

이 자료에서 다룬 사실

CoreWeave는 2033년 만기 30억달러 전환사채 발행을 추진하고 인수단의 5억달러 옵션을 포함해 최대 35억달러 규모로 조달할 수 있다고 밝혔다. 별도로 Class A 주식 최대 3,500만 주를 시장에서 수시로 발행할 수 있는 ATM 프로그램을 열었다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    ​ Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) 코어위브가 세 가지 뉴스를 냈습니다: 최대 $3.5B 규모 전환사채 발행 : 2033년 만기 $3.0B 규모 Convertible Senior Notes 발행을 추진합니다. 인수단에는 추가로 $500M까지 매입할 수 있는 옵션이 있어 최대 발행 규모는 $3.5B입니다. 금리와 전환가격은 발행 가격 결정 시 확정되며, 조달 자금 일부는 Capped Call 계약에 사용하고 나머지는 일반적인 기업 운영자금으로 사용할 예정입니다. 최대 3,500만 주 규모 ATM 프로그램 개설 : 별도로 Class A 주식 최대 3,500만주를 시장에서 수시로 발행할 수 있는 ATM(At-the-Market) 프로그램도 만들었습니다. 즉시 3,500만주를 발행한다는 뜻은 아닙니다.

  2. 원문 구간 2

    시장 상황과 자본구조를 보면서 필요할 때 조금씩 주식을 발행할 수 있도록 자금조달 창구를 열어둔 것입니다. 컴퓨트 계약가격 상향 추세 발언 : 3Q26 들어 체결한 3~6개월 단기 Compute 계약의 가격이 MW당 연환산 매출 기준 약 $40M이라고 밝혔습니다 신재생/전력기기: (1) 업계에서 별다른 뉴스는 없었습니다. 광고/이커머스: ​ (1) TickerTrends를 통해서 기업들의 Unity Ads의 도입 추세를 살펴보면 *첨부자료 1*: 이건 채용공고에서 Unity Ads를 다룰 줄 아는 사람을 뽑는 기업의 수를 책정한 것입니다. 2026년 6월 들어서서 새로운 광고주 추가가 가장 많이 발견됐습니다. 그리고 2026년 6~8월 활동이 직전 3개월 보다 191% 증가했다는 것도 특징입니다. ​ (2) 도어대시가 미국 전역의 DoorDash Marketplace에서 코스트코 제품을 판매한다고 발표했습니다.

그렇게 판단한 이유

ATM 프로그램은 즉시 전량 발행이 아니라 시장 상황과 자본구조를 보며 필요할 때 자금을 조달할 수 있도록 창구를 연 것이라고 설명했다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    시장 상황과 자본구조를 보면서 필요할 때 조금씩 주식을 발행할 수 있도록 자금조달 창구를 열어둔 것입니다. 컴퓨트 계약가격 상향 추세 발언 : 3Q26 들어 체결한 3~6개월 단기 Compute 계약의 가격이 MW당 연환산 매출 기준 약 $40M이라고 밝혔습니다 신재생/전력기기: (1) 업계에서 별다른 뉴스는 없었습니다. 광고/이커머스: ​ (1) TickerTrends를 통해서 기업들의 Unity Ads의 도입 추세를 살펴보면 *첨부자료 1*: 이건 채용공고에서 Unity Ads를 다룰 줄 아는 사람을 뽑는 기업의 수를 책정한 것입니다. 2026년 6월 들어서서 새로운 광고주 추가가 가장 많이 발견됐습니다. 그리고 2026년 6~8월 활동이 직전 3개월 보다 191% 증가했다는 것도 특징입니다. ​ (2) 도어대시가 미국 전역의 DoorDash Marketplace에서 코스트코 제품을 판매한다고 발표했습니다.

원문에서 직접 연결한 대상CoreWeave
발생발표·발생 후발생일 26-9-18

26-9 DoorDash Marketplace의 코스트코 상품 판매

이 자료에서 다룬 사실

DoorDash는 미국 전역 DoorDash Marketplace에서 코스트코 상품을 판매한다고 발표했다. 코스트코 회원은 식료품·생활용품·전자제품 등을 당일 배송으로 주문할 수 있고, DoorDash는 북미 10대 식품 소매업체 중 8곳과 파트너십을 맺게 됐다고 적었다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    코스트코 회원은 전국 모든 코스트코 매장에서 식료품, 필수 식료품, 생활용품, 전자제품, 시즌 상품, 커클랜드 시그니처 제품 등을 도어대시를 통해 당일 배송으로 주문할 수 있게 되었습니다. 이제 도어대시는 북미 10대 식품 소매업체 중 8곳과 파트너십을 맺게 됐습니다. 의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,433건, 오늘의 일간 비행데이터는 +42건이었습니다. 3Q는 79일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.80건 속도였습니다. ​ (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $73.78B, CCTP 전송량은 30일 기준 $21.6B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다.

원문에서 직접 연결한 대상DoorDashCostco
3
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 추론의 메모리 병목주 대상 · 산업·업종 · AI 메모리 인프라

AI 모델·컨텍스트·에이전틱 워크로드 증가에서 메모리 병목은 어떤 방식으로 풀리고 있는가?

이 자료가 더한 내용

모델 크기와 컨텍스트 길이가 커지는 속도를 메모리 용량·대역폭이 따라가지 못해 GPU가 데이터를 제때 받지 못하고 KV Cache 이동에서 지연과 전력이 생기는 Memory Wall이 핵심 병목으로 제시됐다. PIM, HBF, Hot/Warm/Cold별 KV Cache 배치, zHBM처럼 워크로드별로 다른 메모리 계층을 쓰는 방향을 설명한다.

근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    Phase 1 → Phase 2 전환 과정에서의 손바뀜과 기간조정을 겪고 있는 단계입니다만 몇 개월이지 그리 길진 않을 거라 생각합니다. ​ (2) AI Infra Summit 2026에 대한 BofA/Citi 자료들을 정리하면: Compute보다 Memory Wall이 더 중요한 병목이 됐습니다. 가장 반복적으로 등장한 주제가 'Memory Wall'입니다. AI 모델의 크기와 컨텍스트 길이, 에이전틱 워크로드가 증가하는 속도에 비해 메모리의 용량과 대역폭 개선 속도가 따라가지 못하고 있습니다. GPU가 계산할 데이터가 제때 공급되지 못하거나, KV Cache가 HBM 용량을 초과하고, 메모리 계층 사이에서 데이터를 이동시키는 과정에서 Latency와 전력 소비가 발생하면서 가속기를 충분히 활용하지 못하는 것이 새로운 병목입니다. 이에 Memory Wall을 해결하기 위한 방향으로, 워크로드 특성에 따라 서로 다른 메모리를 사용하는 Memory Disaggregation이 일어날 가능성이 높아졌습니다.

  2. 원문 구간 2

    SKH는 ⓐPIM, ⓑHBF, ⓒSALT-KV Software를 제시했습니다. PIM: 메모리 자체에 연산 기능을 결합해 메모리 집약적인 작업에서 데이터 이동량을 줄이려는 구조입니다. 발표에서는 SRAM 대비 랙당 288배 용량을 제공할 수 있다는 설명입니다. HBF: HBM보다 느리지만 훨씬 큰 용량을 제공함으로써 Long Context와 대규모 KV Cache를 저장하는 새로운 메모리 Tier로 활용하는 것입니다. SKH는 약 HBM 대비 10배 수준의 용량을 목표로 제시했습니다. SALT-KV Software: 모든 KV Cache를 가장 비싼 HBM에 저장하는 것이 아니라, 얼마나 자주 접근되는 데이터인지에 따라 Hot/Warm/Cold 데이터를 서로 다른 메모리에 배치하는 구조입니다. SEC는 ⓓzHBM을 제시했습니다. zHBM: 기존 HBM의 단순한 연장선이 아니라 3D DRAM 구조를 활용하는 새로운 형태의 메모리입니다.

  3. 원문 구간 3

    목표치는 HBM5 대비 GPU당 성능이 약 4~8배, 와트당 성능은 약 3배, 열저항은 기존의 약 0.1~0.25배 수준입니다. AWS는 2017년 출시된 V100 인스턴스를 여전히 임대하여 수익을 얻고 있고, 구글 클라우드에서도 2020년 출시된 A100이 계속해서 사용하고 있습니다. 구글은 심지어 내부적으로 TPU v2~v4처럼 6~10년 된 TPU도 일부 워크로드에 계속해서 활용하고 있습니다. 소프트웨어를 통한 최적화가 계속해서 진행되고 있고, 이를 통해 동일한 HW에서도 지속적으로 더 높은 유효 컴퓨트를 얻을 수 있기에 AI 가속기의 경제적 수명은 회계상 감가상각 기간보다 더 길어질 수 있습니다. 개인적인 생각으로 다시금 넘어오면, <LLM 추론 토큰 가격의 비밀 : MoE의 시대, 엔비디아 NVL72가 중요한 이유>에서 전해드린 것처럼 가속기에서 추론하려면 Model Weight와 KV Cache를 동시에 담아야 합니다.

해석·전망AI 메모리 Phase 2주 대상 · 산업·업종 · 메모리 산업

AI 메모리 수요가 Phase 2로 전환됐다는 해석은 계약과 수익성에서 무엇을 뜻하는가?

이 자료가 더한 내용

작성자는 메모리·스토리지가 컴퓨트 경제성에 관여하는 성능 계층으로 합류한 2H25~1H26을 거쳐, 현재는 장기공급계약으로 높은 GPM·OPM을 다년 계약으로 바꾸고 선수주-후증설로 가시성을 높이는 Phase 2라고 해석한다. Phase 1에서 Phase 2로 넘어가는 손바뀜과 기간조정은 수개월에 그칠 것으로 본다.

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  1. 원문 구간 1

    그 과정에서 CY23~CY24처럼 HBM만 쓰는 것이 아니라 Conventional DRAM, NAND 수요까지도 자극시켰고 서버당 할당을 늘리는대로 가속기당 토큰 생성량이 좋아지니, 단위시간당 토큰 throughput이 좋아진다는 말은 토큰당 비용이 낮아진다는 말과 같기에 하이퍼스케일러들이 가격을 높이더라도 할당을 더 많이 받고자 하는 움직임이 나왔던 것입니다. 그 결과 CY27 PER 4~5배 수준이 됐습니다. 지금은 메모리 Phase 2입니다. 메모리/스토리지가 처음으로 컴퓨트의 실제 경제성에 관여하는 퍼포먼스 계층에 합류하고 가격이 올라간 것이 2H25~1H26이었습니다. 지금은 LTA를 통해서 높은 GPM, OPM을 다년간의 계약으로 바꿔내고 선증설-후수주 구조에서 → 선수주-후증설 구조로 성장과 이익에 대한 가시성을 구조적으로 높이는 단계입니다. 이 과정에서 TSMC, HDD 산업의 12M Forward PER을 생각하면 메모리 기업의 성장성 대비 PER은 매력적인 수준이라고 보고 있습니다.

  2. 원문 구간 2

    Phase 1 → Phase 2 전환 과정에서의 손바뀜과 기간조정을 겪고 있는 단계입니다만 몇 개월이지 그리 길진 않을 거라 생각합니다. ​ (2) AI Infra Summit 2026에 대한 BofA/Citi 자료들을 정리하면: Compute보다 Memory Wall이 더 중요한 병목이 됐습니다. 가장 반복적으로 등장한 주제가 'Memory Wall'입니다. AI 모델의 크기와 컨텍스트 길이, 에이전틱 워크로드가 증가하는 속도에 비해 메모리의 용량과 대역폭 개선 속도가 따라가지 못하고 있습니다. GPU가 계산할 데이터가 제때 공급되지 못하거나, KV Cache가 HBM 용량을 초과하고, 메모리 계층 사이에서 데이터를 이동시키는 과정에서 Latency와 전력 소비가 발생하면서 가속기를 충분히 활용하지 못하는 것이 새로운 병목입니다. 이에 Memory Wall을 해결하기 위한 방향으로, 워크로드 특성에 따라 서로 다른 메모리를 사용하는 Memory Disaggregation이 일어날 가능성이 높아졌습니다.

사실·구조AI 가속기의 소프트웨어 최적화와 경제적 수명주 대상 · 기술·제품 · AI 가속기

소프트웨어 최적화는 기존 AI 가속기의 경제적 수명에 어떤 의미를 갖는가?

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AWS는 2017년 출시 V100 인스턴스를 계속 임대하고, 구글 클라우드는 2020년 A100을 계속 쓰며 내부적으로 TPU v2~v4도 일부 워크로드에 활용한다고 적었다. 같은 하드웨어에서 유효 컴퓨트를 높이는 최적화가 이어지므로 경제적 수명이 회계상 감가상각 기간보다 길어질 수 있다는 설명이다.

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  1. 원문 구간 1

    목표치는 HBM5 대비 GPU당 성능이 약 4~8배, 와트당 성능은 약 3배, 열저항은 기존의 약 0.1~0.25배 수준입니다. AWS는 2017년 출시된 V100 인스턴스를 여전히 임대하여 수익을 얻고 있고, 구글 클라우드에서도 2020년 출시된 A100이 계속해서 사용하고 있습니다. 구글은 심지어 내부적으로 TPU v2~v4처럼 6~10년 된 TPU도 일부 워크로드에 계속해서 활용하고 있습니다. 소프트웨어를 통한 최적화가 계속해서 진행되고 있고, 이를 통해 동일한 HW에서도 지속적으로 더 높은 유효 컴퓨트를 얻을 수 있기에 AI 가속기의 경제적 수명은 회계상 감가상각 기간보다 더 길어질 수 있습니다. 개인적인 생각으로 다시금 넘어오면, <LLM 추론 토큰 가격의 비밀 : MoE의 시대, 엔비디아 NVL72가 중요한 이유>에서 전해드린 것처럼 가속기에서 추론하려면 Model Weight와 KV Cache를 동시에 담아야 합니다.

시점 관찰USDC 유통량의 시점 관찰주 대상 · 시장·자산 · USDC기준 2026.09.18

현재 USDC 유통량 변화는 무엇에 가장 크게 좌우되는가?

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9월 18일 기준 USDC 유통량은 737억8천만달러, 최근 30일 CCTP 전송량은 216억달러로 제시됐다. 작성자는 유통량이 약 1년 횡보했고 현재 변화의 주된 요인은 BTC/USDC·ETH/USDC 등 페어 트레이딩 예탁금이며, 스테이블코인 결제 확대로 펀더멘털이 바뀐 단계는 아니라고 판단한다.

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  1. 원문 구간 1

    오늘 주간 기준 -1.02%, 월간 기준 +2.47% 수준입니다. 지금은 Crypto Pair Trading(e.g. BTC/USDC, ETH/USDC 등)을 위한 예탁금으로 인해서 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다. 그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. ​ (3) 피겨 테크의 주간/월간 잠정 영업 지표를 여기서 확인하실 수 있습니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt SK증권 : https://naver.me/FlcOtVGm

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시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

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시장의 출발점과 일간 구성

2026년 9월 18일 데일리를 전합니다. 주요 지수는 나스닥 +1.69%, S&P +1.14%, 다우 +0.61%, 러셀 +0.55%였고, NYSE와 나스닥의 상승종목비율도 녹색으로 제시됐습니다. 적자성장주·반도체·바이오텍·테크가 강했고 커뮤니케이션과 금융은 약했습니다.

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법률 특화 Astra와 소프트뱅크의 투자 재원

OpenAI가 법률 업무에 맞춘 Astra for Law를 발표했습니다. GPT-6 Astra에 법률 분석·작성 지침, 오작동을 더 막는 설정, 미국 판례·법령·규정 등을 2억3천만 개 이상 URL에서 찾는 색인을 붙여 변호사 워크플로우에 맞췄습니다. 소프트뱅크는 OpenAI 투자 재원을 위해 Vision Fund 2를 담보로 한 대출을 54억달러에서 90억달러로 늘리는 방안을 논의 중입니다.

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AI 규제기구를 둘러싼 우려

트럼프 정부 안에도 AI 규제 강화파와 온건파가 나뉘어 있습니다. 제조물 책임법 수준을 넘어 Anthropic·OpenAI·Google의 입김과 방향이 많이 반영된 AI 규제기구를 세우면 사다리 걷어차기가 될 가능성이 높다는 문제의식입니다.

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Figure의 Helix 2.5와 Physical AI

Figure는 전 세계 인간 행동 데이터셋 Index로 Helix 2.5를 사전학습한 뒤, 처음 보는 집에서도 바로 일을 할 수 있는지를 시험했습니다. 거실 정리·수건 접기·침대 정리를 데이터가 없는 베이 에어리어 30개 가정에서 구현했고 zero-shot 성공률은 9%에서 56%로 올랐습니다. 데이터를 늘리고 컴퓨트를 키우고 더 좋은 데이터로 사전학습 시간을 늘리면 범용 지능이 좋아지는 루프를 입증한 것이며, Physical AI에서도 스케일링 법칙이 적용되는 첫 실증 사례로 봅니다.

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Claude의 연구개발 자동화 수준

Anthropic은 AI R&D에서 Claude가 맡는 비중을 Automation Level로 구분해 공개했습니다. AL0은 AI 개입이 없고 AL5는 사람 개입 없이 완전 자율인 단계입니다. 2026년 8월 Claude는 AI R&D의 26%를 주도하는 AL4에 있었고, AI와 협업 이상인 AL2 작업 비중은 90%를 넘었습니다.

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Z.ai의 중국산 가속기 추론 서빙

Z.ai는 GLM-5.3-Flash 출시와 함께 10만 개 이상 중국산 AI 가속기 클러스터에서 모든 추론을 수행하고 있다고 소개했습니다. 메모리 용량·대역폭 제한과 1M 컨텍스트·멀티모달 요청, 미성숙한 생태계와 불완전한 커널 지원을 함께 처리해야 하는 높은 난도였습니다. 인프라 작업 특화 에이전트가 대부분의 작업을 수행했고, 2주가 안 돼 프로덕션 준비를 마치며 throughput은 3배 늘어 토큰당 비용이 엔비디아 GPU와 비슷한 수준까지 왔다고 합니다.

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메모리 부족에 대응하는 최적화

흥미로운 건 Z.ai가 메모리 사용량을 줄이려고 상당히 공격적인 최적화를 적용했다는 점입니다. 메모리 대역폭을 덜 쓰는 대신 컴퓨트를 더 하고, GPU 메모리를 줄이는 대신 장치 간 통신을 더 하는 식입니다. 계속해서 드리는 말씀이지만 AI Labs는 Compute·Memory·Interconnect 가운데 메모리 공급부족이 심하니 컴퓨트나 인터커넥트를 더 쓰는 방식으로 대응할 수 있습니다.

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가까운 KV Cache와 경쟁 심화

이기종 컴퓨트 환경의 커널 최적화와 throughput 향상이 빨라지면서 같은 워크로드 비용은 낮아지고 수주 경쟁은 치열해져 칩 메이커 실질 GPM에는 하락 압력이 생깁니다. 그래도 KV Cache는 가능한 한 가속기 가까이에 둘수록 활용률이 높습니다. Offloading도 HBM에서 서버 DRAM, SSD로 내려가는 구조이지 역방향은 아닙니다.

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메모리 Phase 1에서 Phase 2로

Phase 1은 Claude Code GA 뒤 모델은 커지고 컨텍스트도 길어지며 DRAM과 SSD까지 활용해 KV Cache hit rate와 가속기 가동률을 높이려 한 과정입니다. HBM뿐 아니라 Conventional DRAM과 NAND 수요도 자극했고, 할당을 늘릴수록 토큰 throughput과 토큰당 비용이 좋아져 하이퍼스케일러가 더 많은 할당을 받으려 했습니다. 지금은 메모리·스토리지가 컴퓨트 경제성에 관여하는 성능 계층이 된 Phase 2이며, LTA로 높은 GPM·OPM을 다년 계약으로 바꾸고 선수주-후증설로 가시성을 높이는 단계입니다. Phase 1에서 Phase 2로 가는 손바뀜과 기간조정은 몇 개월이지 길지는 않을 거라 생각합니다.

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Memory Wall과 계층형 메모리

AI Infra Summit 자료에서 가장 반복된 병목은 Compute보다 Memory Wall이었습니다. 모델·컨텍스트·에이전틱 워크로드 증가를 메모리 용량과 대역폭이 못 따라가 GPU가 데이터를 제때 받지 못하고, KV Cache 이동에서 지연과 전력이 생깁니다. 그래서 워크로드마다 다른 메모리를 쓰는 Memory Disaggregation이 일어날 가능성이 높아졌습니다.

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PIM·HBF·SALT-KV와 zHBM

SKH는 메모리 안에 연산을 결합하는 PIM, HBM보다 느리지만 더 큰 용량의 HBF, KV Cache를 Hot/Warm/Cold로 나눠 배치하는 SALT-KV Software를 제시했습니다. SEC는 3D DRAM 구조의 zHBM을 제시했고 HBM5 대비 GPU당 성능 4~8배, 와트당 성능 약 3배를 목표로 듭니다.

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기존 가속기의 활용과 모델 규모

AWS는 V100, 구글은 A100과 TPU v2~v4까지 일부 워크로드에 계속 활용합니다. 소프트웨어 최적화로 같은 하드웨어에서 유효 컴퓨트를 더 얻으니 경제적 수명이 회계상 감가상각 기간보다 길어질 수 있습니다. 개인적인 생각으로 다시금 넘어오면, 추론은 Model Weight와 KV Cache를 함께 담아야 하고 Expert·Context Parallelism은 용량 부족 영향을 줄일 뿐 없애지는 못합니다. 모델 지능은 파라미터 규모 확대에 근간하니 컴퓨트와 네트워킹은 하나의 자원이자 공동설계 자원이 됩니다.

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Huawei의 NPO SuperPoD

Huawei Connect 2026에서 업계 최초 NPO 탑재 Atlas 960E SuperPoD을 선보였고 Ascend 960DT는 1Q27, 960PR은 3Q27 출시 예정입니다. 네트워킹만 보면 엔비디아·브로드컴과 비슷하거나 뛰어날 것으로 예상하며, 유지보수와 교체 가능성을 생각하면 NPO가 최종 진화 형태의 메인이 될 것이라 계속 주장해 왔습니다.

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4,096개 Scale-up과 셈텍 관점

Atlas 960E는 4,096개 Ascend 960을 하나의 Scale-up Domain으로 묶고 48,000개 800G 플러그형 모듈을 5,500개 Hi-ONE NPO 모듈로 대체합니다. 550kW 이상 전력을 절감하고 가동률은 99.8%라고 설명했습니다. NPO와 CPO가 모두 빠르게 발전하겠지만 이번 소식도 셈텍에게 가장 좋은 흐름으로 봅니다.

15
CoWoS 캐파와 Rubin 수요 상향

JP모건은 CoWoS 캐파를 CY27 +4%, CY28 +6% 상향했습니다. Vera CPU와 AI ASIC 수요를 반영해 CoWoS-R을 추가 증설했고, Rubin의 네오클라우드·스페이스X 주문이 강해 VR200·VR300 전망도 높였습니다.

16
TPU·ASIC·Trainium 공급망의 전망

구글 TPU, 미디어텍 TPU v8t·v9, 브로드컴 ASIC, 마벨 Maia, AWS Trainium의 CY27~CY28 전망을 함께 정리했습니다. TPU v10 패키징 방식과 Maia400 수주처럼 아직 결정되지 않았거나 불투명한 부분도 있습니다.

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CoreWeave의 자금조달 창구와 계약가격

CoreWeave는 2033년 만기 전환사채 30억달러 발행을 추진하고 옵션을 포함하면 최대 35억달러입니다. 최대 3,500만 주 ATM도 열었지만 즉시 전량 발행한다는 뜻은 아니며, 필요할 때 조금씩 자금을 조달할 창구입니다. 3Q26에 체결한 3~6개월 단기 Compute 계약은 MW당 연환산 매출 약 4천만달러라고 밝혔습니다.

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광고와 이커머스 업데이트

전력기기에는 별다른 뉴스가 없었습니다. Unity Ads 채용 역량을 찾는 기업 수로 도입 추세를 보면 2026년 6월 새 광고주가 가장 많이 발견됐고 6~8월 활동은 직전 3개월보다 191% 늘었습니다. DoorDash는 전역 Marketplace에서 코스트코 상품을 팔기 시작해 북미 10대 식품 소매업체 중 8곳과 파트너십을 맺게 됐습니다.

19
트랜스메딕스와 USDC 관찰

트랜스메딕스 3Q 비행 건수는 2,433건이고 일간 +42건, 79일 기준 일평균은 30.80건입니다. USDC 유통량은 737억8천만달러, 30일 CCTP 전송량은 216억달러입니다. 유통량은 거의 1년 횡보했고 MoM 20% 이상 성장이 1주 유지되는지를 기준으로 봅니다.

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USDC의 현재 변화 요인과 마무리

지금은 BTC/USDC, ETH/USDC 같은 Crypto Pair Trading 예탁금 때문에 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다. 크립토가 오르면 일시적으로 오르기도 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. 피겨 테크 주간·월간 잠정 영업 지표 안내와 랩 운용 안내로 마칩니다.

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그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용
  • 작성자의 기술 해석과 전망은 확인된 발표 사실과 구분해 보존했다.
생략 기록

별도 생략 기록이 없습니다.

그럼에도 빠진내용 정리

압축/생략
일간 링크 목록·투자자문 고지·외부 링크와 첨부자료 이미지는 본문에 별도 내용이 없어 분석 근거로 확장하지 않았다.
잡담/운영
인사와 랩 운용 안내, 피겨 테크 지표 안내는 흐름의 처음과 끝에 보존했다.
전망·가정
메모리 Phase 2의 조정 기간, NPO의 우위, CoWoS·ASIC 수량과 공급망 전망은 작성자의 해석·추정으로 flow와 지식 항목에 구분해 남겼다.
원문 확인

document_work_runner prepare가 입력 원문을 수정 없이 보존했다.