일간보고 : 투자의 생각 (261016)

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[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.10.16
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/261016121106787hh
[제목] 일간보고 : 투자의 생각 (261016)
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2026년 10월 16일 금요일, 데일리 전해드립니다.

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주간전략보고

2026-10-12

주간전략보고 : 투자의 생각 (10월 12일~10월 16일) (바로가기​)

일간보고

2026-10-15

일간보고 : 투자의 생각 (261015) (바로가기​)

2026-10-14

일간보고 : 투자의 생각 (261014) (바로가기​)

2026-10-13

일간보고 : 투자의 생각 (261013) (바로가기)

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일간보고 : 투자의 생각

2026-10-16 (금)

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주요 지수 : 러셀 +1.38% > 다우 +1.08% > S&P +0.33% > 나스닥 +0.08%

상승종목비율 : NYSE 309%, Nasdaq 204% 🟢 (🟢🟡🔴)

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섹터

- 📈강세 : 바이오텍, 헬스케어, 원자재, 임의소비, 커뮤니케이션

- 📉약세 : 에너지, 반도체, 유틸리티

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📩 메이저 뉴스

빅테크/AI Labs:

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(1) 앤스로픽은 Gross, 오픈AI는 Net이긴 하지만 둘의 ARR을 합쳐서 보자면 *첨부자료 1, 2*:

왼쪽 차트*첨부자료 1*는 앤스로픽 Gross, 오픈AI Net을 그대로 적용한 차트이고,

오른쪽 차트*첨부자료 2*는 앤스로픽 Gross, 오픈AI도 Gross 기준으로 적용한 차

트입니다.

앤스로픽과 오픈AI의 ARR을 비교할 때는 2026년 4월 27일 마이크로소프트와의 수정 계약을 고려해야 합니다. 해당 계약 이후 마이크로소프트가 고객에게 Azure OpenAI API를 판매하면서 발생하는 매출에 대해 오픈AI에 지급하던 수익배분금이 폐지됐기 때문입니다.

앤스로픽은 AWS/GCP/Azure 등 CSP를 통한 API 판매가 매출에서 상당한 비중을 차지한다는 점을 감안하면, 두 회사의 ARR 집계에는 중요한 차이가 있는 셈입니다. 오픈AI 역시 Azure를 통해 자사 모델이 판매되면서 상당한 규모의 최종 고객 매출이 발생하지만, 마이크로소프트가 직접 판매한 매출은 오픈AI의 ARR에 포함되지 않는 구조입니다. 따라서 두 회사의 ARR을 단순 비교하면 실제 모델 사용량이나 고객 지출 규모의 차이를 정확하게 반영하지 못할 수

있습니다.

결과적으로 오픈AI는 굉장히 보수적으로 ARR을 매기고 있는 상태임에도 성장이 굉장히 가파르고, 앤스로픽과 같은 기준을 적용하자면 2026년 9월 기준 앤스로픽의 ARR을 넘겼을 가능성이 높으며, 파레토 프론티어의 최강자로 꼽는 GPT-6.1 Sol이 9월 29일 출시됐음을 감안하면 2026년 10월 이후의 ARR 성장세도 오픈AI가 우세할 것으로 예상할 수 있다는 것을 고려해야 한다는 의미입니다.

둘을 합산한 ARR 기준 Gross로 보자면 2026년 9월 기준 대략 $140B이고, 매월 오픈AI와 앤스로픽을 합산한 ARR 성장세로 보자면 계속해서 가파른 성장세를 보이고 있습니다. 2026년 1월 +$5.4B → 2월 +$5.4B → 3월 +$13.4B → 4월 +$15.1B → 5월 +$12.1B → 6월 +$13.1B → 7월 +$12.1B → 8월 +$14.6B → 9월 +$13.6

B입니다.

10월 5일 주간전략보고에서 전해드린 것처럼 앞으로 자체적으로 충분한 연구력(컴퓨팅 + 인재)을 갖춘 미국 프론티어 AI Labs들과 이들의 모델을 증류함으로써 RL 부족분을 메우던 중국 AI Labs들과의 격차는 더욱 벌어질 것으로 예상합니다(앤스로픽이 증류를 막고 나서 Qwen, GLM, Kimi 모델의 업데이트가 없는 것을 생각해보시면 됩니다). 모델 학습을 위해 사용할 RL 부족분이라는 게 상당히 큽니다. 10월 12일 주간전략보고에서 프론티어 AI Labs의 워크로드 비중에서 RL이 차지하는 비중이 3Q26 기준 53%까지 높아져있는 것을 보시면 아실 수 있습니다.

적어도 현재 앤스로픽과 오픈AI는 단기적으로 ARR 성장을 포기하면서까지 모델 증류를 철저하게 막고 있기 때문에, 글로벌 1등 AI Labs의 모델을 증류해서 따라잡던 전략은 힘을 잃게

됐습니다. 물론 3~4등인 메타나 스페이스X의 모델을 증류할 수도 있겠지만 오픈AI와 앤스로픽 등 미국 프론티어 AI Labs들의 지위가 장기적으로 더 공고해지는 효과를 만들것을 예상할 수 있기에, 단기적으로는 앤스로픽 ARR에 대해서 시장이 크게 우려하지만 실제로는 앤스로픽 ARR도 알아서 잘 성장할 것이라 예상할 수 있습니다.

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(2) 구글이 Gemini 4 Argon에 대해서 유튜브에서 말한 것을 정리해보면:

Gemini 4 Argon은 출시 전 3~4주 이상 내부적으로 광범위하게 테스트됐습니다. 10만 명 이상의 엔지니어(구글 임직원만 해도 190,820명)가 내부적으로 모델을 써봤습니다. 모델 구축 과정에 내부 Gemini 에이전트를 더 많이 쓴 모

델입니다.

세르게이 브린은 "우리는 이제 RSI을 통한 트레드밀에 올라타기 시작하고 있다. 사람들이 이걸(Gemini 4 Argon 출시 유튜브) 볼 무렵에는 내부적으로는 이미 몇 단계 앞선 모델 몇 개를 사용 중일 것이다. 개발 진척과 속도를 보는 게 흥미로우며 앞으로 계속해서 가속화될 것이라고 기대하고 있다. 내부적인 모델을 사용하여 개발하는 과정에서 기술적인 돌파구들이 여럿 발생하여 모델 성능이 크게 향상됐다."고 말했습니다.

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(3) 마이크로소프트가 MAI-Base-2의 사전학습을 완료했다고 말했습니다:

총 파라미터 2.8T, 활성 파라미터 80B로 활성비율은 2.86%입니다. 압축비율이 굉장히 우수합니다. Layer는 102개입니다. MoE 라우팅은 1개의 shared expert에 + 7개의 experts가 토큰 생성에 참여하는

구조입니다. 전체 experts 수는 512개입니다. 학습에 넣은 토큰 수는 50T입니다. 2026년 8월~9월에 걸쳐 38일간 16,000개의 GB200 GPU를 활용하여 학습시켰고, 학습 과정 동안 MFU는 21%, Goodput은 89%였습니다. 사전학습 파이프라인을 짜고 하는 것 자체는 굉장히 잘했습니다.

이전 MAI-Base-1 기반으로 사후학습을 적용했던 MAI-Thinking-1는 사전학습은 잘했는데 RL 능력 부족으로 인해서 최종적인 모델 성능은 안좋게 나왔던 것임을 생각해보면, 이번에 MAI-Base-2 기반으로 RL을 적용하여 나올 미래의 모델도 어떻게 나올지는 가봐야 알 듯 합니다. 큰 기대를 하고 있지는 않습니다. 현재로서는 모델을 기대해봄직한 AI Labs는 ⓐ오픈AI, ⓑ앤스로픽, ⓒ구글, ⓓ메타, ⓔ미스트랄, ⓕSSI, ⓖ딥시크 정

도입니다.

전체적으로 굉~장히 상세하게 하나하나씩 공개해서 흥미롭습니다. 사실 마이크로소프트 MAI 팀이 내놓을 모델의 성능은 기대하지 않지만, 모델에 대한 자료는 하나하나 뜯어볼 필요가 있습니다. 오픈AI나 앤스로픽은 구체적인 모델 스펙을 전혀 공개하지 않는데 유일하게 간접적으로 알 수 있는 루트가 마이크로소프트 MAI 팀의 자료를 통해서 알 수 있기 때문입니다. 마소 팀은 오픈AI의 IP를 그대로 가져다가 배워서 MAI 모델 학습에 사용하고 있기 때문에, 오픈AI보다는 모든 면에서 크게 뒤떨어지겠지만 오픈AI와 앤스로픽이 어디까지 앞서가 있을지를 예상하기 좋습니다.

예상 #1 - 현 상태에서 유추하기에는 GPT-6 Astra, Fable 5.1, Gemini 4 Argon, Muse Wonder가 총 파라미터 기준

3T입니다. 그리고 이들은 각각 5T, 10T 모델을 사전학습 중이기도 합니다. 구조적으로 Scale-up Domain의 사이즈에 맞춰서 총 파라미터가 커집니다. 3T 정도는 GB300 랙 하나에서 서빙하기에 최적화된 크기입니다. 5T, 10T는 Vera Rubin 양산 및 배포 이후에 서빙되기 시작할 것으로 예상합니다. 10T 모델이 광범위하게 배포되려면 VR300 NVL576 조합이 양산되기 시작해야 채택돼서 쓰일 것입니다. *첨부자료 3* 엔비디아도 VR300 NVL576이 10T 파라미터 모델을 위해 설계됐다고 밝히고 있습니다.

예상 #2 - MAI-Base-2가 활성비율 2.86%로 매우 우수합니다. 이정도면 DeepSeek-V4-Pro 수준보다도

우수합니다. 그렇다면 오픈AI의 활성 비율도 압도적으로 높을 것이라 예상할 수 있습니다. 어느 정도 규모의 총 파라미터 모델을 어느 정도 규모의 활성 파라미터 규모에서 돌릴 수 있느냐가 가성비를 결정하는 핵심 요소 중 하나입니다.

MAI-Base-2 : 총 2.8T / 활성 80B (활성비율 2.9%)

Kimi-K3 : 총 2.8T / 활성 104B (활성비율 3.7%)

Qwen3.8-Max : 총 2.4T / 활성 95B (활성비율 4.0%)

DeepSeek-V4-Pro : 총 1.6T / 활성 49B (활성비율 3.1%)

Mistral Large 4 : 총 1.05T / 활성 49B (활성비율 4.7%)

GLM-5.3 : 총 744B / 활성 39B (활성비율

5.2%)

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(4) 메타가 Muse Spark Open 모델을 발표했습니다:

총 816B 파라미터, 활성 파라미터 42B, 활성비율 5.15%입니다. 미국에 나온 open-weight 모델 중 가장 훌륭하다고 말했는데, 미국 내에서는 그렇지만 '서방권'으로 보자면 프랑스에서 만든 Mistral Large 4가 워낙 잘 뽑힌 모델이라서 사실 그냥 깡모델만 가져다가 서빙하는 환경에서는 Muse Spark Open의 가성비가 그닥 좋아보이진 않습니다.

대신 2대의 Apple M5 Ultra Mac Studio에서 실행되기에 최적화했고, 여러 추론 API 플랫폼에서 동시에 서빙되고, 가중치도 거의 모든 CSP에서 다운받을 수 있고, 추론 엔진들도 매우 광범위하게

적용됩니다. 오픈소스로 지원하는 정도를 생각하면 해당 모델 기반으로 파인튜닝해서 자체 기업모델을 강화할 생각이라면 Muse Spark Open도 꽤나 다운로드 되겠다 싶습니다.

AI HW:

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(1) TSMC 3Q26 실적발표 후 본장 -1.8%였습니다:

매출 $46.72B(컨센 $44.93B) YoY 41%, EPS $4.60(컨센 $4.48), GPM 66.4%, OPM 58.7%, NPM 51.%입니다. 다음 분기 4Q26 가이던스는 매출 $52.3~54.3B로 YoY 58%, GPM은 65~67%입니다. CY27 가이던스는 매출 YoY 39%를 전망했습니다. 해외 확장으로 인해서 CY27~CY28의 마진율은 Flat을 전망

했습니다.

CY26 CapEx 가이던스를 연초 $52~56B에서 → 이번에 $60~64B로 상향했습니다. CY25가 $40.9B였으니 중간값 기준 YoY 52% 증가하는 규모입니다. CapEx의 70~80%는 첨단공정, 10%는 특수공정, 나머지는 첨단패키징/테스트/마스크 제작입니다. 향후 3년의 CapEx가 과거 3년보다 훨씬 더 큰 규모로 확대될 것이라고 말했습니다. 기존의 생산능력 확대 계획으로는 중장기 고객 수요를 충족하기 어렵다고 봤습니다.

CY24~CY29 AI 가속기 매출 CAGR을 50% 중후반으로 제시했습니다. TSMC가 나름 이 산업의 수비수 역할을 하고 있습니다. TSMC는 칩이 잉여가 되지 않도록 하기 위해 CSP들의 데이터센터 건설 진행률, 위치, 설치 랙, 전력 확보 상황 등을 자체적으로 미국에 인력을 파견하여 검증하고 있으며 현재까지의 피드백이 긍정적이라고 설명

했습니다.

인텔 EMIB-T의 생산능력 확대를 환영한다고 답했습니다. 현재 첨단 패키징의 공급부족이 너무 심각해서 오히려 TSMC의 전공정 웨이퍼 사업 성장까지 제약하고 있기 때문입니다. TSMC에서 제조한 웨이퍼를 Intel의 EMIB-T 같은 외부 패키징 기술로 처리할 수 있다면 고객이 최종 제품을 더 많이 출시할 수 있습니다. TSMC 입장에서는 일부 후공정 매출을 다른 기업에 넘겨주더라도 매출 대부분을 차지하는 전공정 웨이퍼 사업을 확대할 수 있다는 논리입니다.

광엔진에 대해서는 COUPE 생산이 이미 시작됐으며 앞으로 확대될 것이라고 답했습니다.

아날로그 전반이 공급부족까지는 아닌데, AI 데이터센터와 직접적으로 연결되는 두 분야인 ⓐPMIC, ⓑ센서 관련 반도체는 수요가 강하다고

말했습니다. 일반 소비자용 제품을 중심으로 한 성숙공정 수요는 상대적으로 약한 상태라서 이쪽은 늘 밸류체인별로 전방을 잘 따져봐야 하는 분야입니다.

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(2) 구글이 SemiAnalysis의 AgentX 추론 벤치마크에 TPU v7 FP8 vLLM으로 구동한 숫자를 올렸습니다 *첨부자료 1, 2*:

Qwen3.5-397B 모델을 실행하면서 칩당 TCO 대비 퍼포먼스(토큰 생성량)를 비교한 차트입니다. 엔비디아의 GB300 NVL72 FP4보다도 잘 나왔습니다. 시간당 칩의 TCO는 TPU v7이 $1.03이고, GB300 NVL72는 $2.31입니다. TPU v7의 칩당 throughput은 GB300의 74% 정도이지만 TCO가 훨씬 낮다보니 TCO 대비 퍼포먼스가 잘나

왔습니다.

vLLM에서 원활히 서빙된다는 게 중요한 포인트입니다. 좀 더 본격적으로 소프트웨어 진입장벽이 낮아지는 효과입니다. 계속해서 컴퓨트 경쟁이 점점 더 과열될 방향을 예상합니다. vLLM, PyTorch만 적극 지원하더라도 개발자들이 TPU를 사용하기 위해 기존 모델과 추론 시스템을 완전히 새로 작성해야 하는 부담이 줄어들기 때문에 상대적으로 GPU와 TPU 사이를 오가는 허들이 낮아지는 효과입니다.

엔비디아 입장에서는 중장기 경쟁 압력이 높아지다보니 좋지는 않은 내용이지만, 그렇다고 CY27 PER 13배를 받을 만한 정도의 이슈인가 하는 측면에서는 그렇진 않다고 봅니다.

구글 입장에서는 긍정적이고, 루멘텀, 셈텍, 비아비에게도 긍정적인

방향입니다. 메모리 기업들 입장에서는 수요-공급 역학이 달라질 것은 없는 요인이라고 봅니다.

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(3) 셈텍이 애널리스트 데이를 열고, 데이터센터 사업부 성장 전략을 밝혔습니다:

주가는 -10% 마감했습니다만, 달라진 건 없습니다.

우선 (1) Data Center Analyst Day 핵심 정리 후에 (2) 함의점과 생각으로 넘어갑니다.

(1) Data Center Analyst Day 핵심 정리:

CY2029(FY2030) 3개년 장기 재무 목표는 처음으로 밝혔습니다:

FY30 전체 매출 목표는 $3.2B(FY26~FY30 CAGR +38%)입니다.

데이터센터 매출 목표는 $2.1B(FY26~FY30 CAGR +75%

)입니다.

LoRa 사업도 FY26~30 CAGR +30% 성장을 목표로 했습니다.

Adj OGPM 70%, Adj OPM은 48~50%, Adj EPS는 $12.40~13.00 목표입니다.

CY3Q27(FY3Q27) 가이던스도 상향했습니다:

매출: 기존 $410M → 신규 $417.5M

Adj GPM: 기존 58.3% → 신규 59.0%

Adj OPM: 기존 31.0% → 신규 33.0%

Adj EPS: 기존 $1.05 → 신규 $1.14입니다.

데이터센터 사업의 성장 동력은 세 가지입니다. ⓐ고속화 과정에서 저전력 신호 전송 수요 증가 + ⓑ광학 및 구리 인터커넥트 전반으로 제품군 확대 + ⓒ하이퍼스케일러 및 광모듈 제조사와의 공동 설계노력

강화입니다. 이것을 요약하면 800G에서 3.2T로 갈수록 셈텍이 가져가는 금액이 증가한다는 것입니다.

전체적으로 세부적인 FiberEdge, CopperEdge, HieFo를 통한 광원 제조업체로의 전환 전략은 <셈텍 2Q26 실적발표 : 생각보다 더 빨리 온 1.6T 변곡점, 한 분기 사이 생산능력 완판>에서 전해드린 것에서 따로 업데이트된 코멘트나 숫자는 없었습니다.

CY2025(FY2026) 데이터센터 매출이 $223M이었고, 이번 분기 CY2Q26(FY3Q27) 데이터센터 매출이 $100M(YoY +91%, QoQ +31%)인 상태에서 CY2029 기준 매출이 $2.1B까지 올라가려면 다년치 공급망 약정을 키우고 생산능력 확충도 동시에 해야 하는 만큼 애널리스트 데이 이틀 전인 10월 13일 Tower Semi와의 다년간 SiGe 생산능력 확대 계약을 발표하기도

했습니다.

NPO 물량은 CY27 말쯤부터 본격화될 것이라고 말했습니다. 그리고 300G 포토다이오드는 OFC 2027에서 시제품을 시연할 계획입니다.

(2) 함의점과 생각:

첫 번째, FY29~FY30에 대해서 보수적으로 말했습니다 : FY2028까지 데이터센터 매출이 매년 2배씩 성장한다고 했었기에, 이를 적용해보면 회계연도별 데이터센터 매출은 FY26 $223M → FY27 $446M+ → FY28 $892M+ → FY30 $2.1B가 됩니다. 근데 문제는 그러면 FY26~FY28까지는 YoY 100%씩 성장하다가, 갑작스럽게 FY29~FY30은 YoY 50%로 가정한다는 얘기가 됩니다.

FY2028까지 매출이 매년 2배 이상 성장한다면, 이후에도 1.6T 광트랜시버의 보급 확대와 3.2T, NPO/CPO 도입이 이어질 텐데 왜 FY2030 매출은 $2.1B 수준에 머무

는 것인가? → 이것이 Analyst Day Q&A의 첫 번째 질문이었습니다.

Susquehanna의 크리스토퍼 롤랜드는 경영진에게 초반의 매우 높은 성장률과 달리 마지막 2년에는 시장 성장률 수준으로 둔화되는 것으로 보인다며, 이것이 불확실성 때문인지 실제 사업에서 둔화를 감지하고 있기 때문인지 물었습니다.

이에 대해 마크 린 CFO는 FY2027 성장 전망은 수주잔고를 기반으로 한 것이고, FY2028은 수주잔고와 아직 매출로 연결되지 않은 Design Win을 포함하지만, 그 이후에는 시장 전체의 성장률 가정을 적용했다고 설명했습니다. 경영진은 FY2029~FY2030에 실제 수요 둔화를 예상한다고 밝힌 것이 아니라, 가시성이 낮은 장기 실적에는 보수적인 산업 성장률을 적용한

것입니다. 그리고 분명히 "이것은 가이던스나 예상이 아닌 내부적인 목표다.(targets and goals, not guidance or forecasts.)"이라고 말했습니다. 말그대로 FY28까지의 고성장은 정해진 미래에 가깝고, 그 이후는 보수적으로 매긴 것일 뿐인 셈입니다.

자신이 없다기보다는 원래 셈텍이 그랬던 것처럼 보수적으로 말하고자 하는 성격이 드러났을 뿐이라고 생각하기에 펀더멘탈상 변화는 없습니다. 기술적인 변화, 혹은 공급망의 변화가 동반된 코멘트는 아닙니다. 향후 수요가 둔화될 조짐은 관찰더되지 않고 있다고 명확히 밝혔습니다.

3개년~5개년 등 장기 전망하는 숫자를 쓸 때, 만약 FY29~FY30까지도 YoY 100% 성장으로 잡았다면 FY30의 데이터센터 매출은 $3.57B가

돼버립니다. 모델링 할 때 $2.1B냐 $3.6B냐의 차이이니 차이가 매우 큽니다. 그러면 아직 가시적이지 않은 미래에 대해서 너무 많은 약속을 걸어두는 상태가 되므로 약간은 보수적인 게 맞다고 봅니다. 물론 단기적으로는 시원하지 않으니 아쉬울 수 있어도 펀더멘탈이 좋아지는 것에 맞춰 지속적인 Beat and Raise를 선호하는 미국 성장주 기관투자자들의 특성에 맞추자면 장기적으로는 더 좋습니다. 관리되고 있는 느낌, 재무적 안정감을 만드는 것들이 너무 일찍 너무 많은 것을 약속하지 않는 것이기도 합니다.

두 번째, HieFo를 통해 광원 제조업체로 도약할 시나리오도 보수적으로 봤습니다 : 800G FRO에서는 모듈당 $8를 받는 상태에서 → 3.2T FRO/LPO에서는 모듈당 $80를 받는 것까지는 로드맵에 있는데 HieFo를 통해서 광원 제조능력을 통합해 모듈당 콘텐츠 금액이 $100 이상으로 높아지는 그림이 FY2030 재무 목표에 얼마나 반영되어 있

는지를 B. Riley 크레이그 앨리스가 물었습니다.

이에 대한 홍 허우 CEO의 답변은 "아주 제한적인 수준만 반영했습니다. 우리가 생각하는 잠재력에 가까운 수준조차 모델에 넣지 않았습니다."입니다. $2.1B라는 데이터센터 목표가 여전히 보수적이고 향후 시간이 지나감에 따라 하나씩 현실화되며 상향시킬 룸을 남겨둔 목표라는 뜻이기도 합니다. 기술적으로는 엔지니어들에게 여러 데이터들을 공개했지만 재무적으로는 너무 자세한 가이던스를 주려고 하는 세션이 아니었습니다.

​

(4) 오늘의 OCP Global Summit를 정리해보면 *첨부자료 3, 4, 5, 6, 7*:

100G/lane 이상 SerDes에서 구리 배선의 전송 거리가 1~3m로 제한되고 Scale-up Domain이 1,000개 이상의 XPU로 확대되면서 NPO 도입이 본격화되고

있습니다. NPO는 전력 효율이 더 높은 IPO/CPO와 비교하면 제조와 유지보수가 더 쉽고, 여러 공급업체에서 조달하기도 용이합니다. 특정 공급업체에 대한 종속성이 낮기 때문에 궁극적으로 도입도 더 수월합니다. 따라서 NPO 프로그램은 채택이 굉장히 빠르게 일어나고 있습니다.

알리바바는 3.2T NPO가 현재 실제 운영 환경에 배치되고 있으며, 6.4T는 검증 단계, 12.8T NPO/IPO는 초기 개발 단계에 있다고 밝혔습니다.

텐센트는 4Q26에 3.2T 시범 도입을 목표로 하고 있으며,

오라클은 800G에서 LPO 기반 NPO, 1.6T에서 LRO 기반 NPO를 제시

했습니다.

100G/lane 환경에서 기존 리타이머 기반 플러거블에 비해 전력 절감률 효과를 비교해보면, LPO는 -45%, CPO는 -64%입니다. 물론 LPO는 2026년 4~8월 동안 실제 운영 환경에서 검증한 것이고 CPO는 실험실 환경에서 측정됐지만 어쨌든 둘다 전력 절감 효과가 뛰어납니다. 생각보다 LPO로 구현했을 때도 전력 효율이 크게 높아지는 구조입니다.

메타가 51.2T CPO 스위치(512 X 100G/lane) 검증을 마치고, 차세대 102.4T 스위치(512 X 200G/lane)를 개발하고 있습니다. 100% 액체냉각이고 광학부 소비전력은 기존 리타이머 플러거블 대비 60% 절감이

목표입니다. ELSFP를 사용해 현장에서 교체 가능한 레이저를 채택하고, OIF ELSFP 표준을 적용해 다수의 공급업체를 확보할 계획입니다. 차세대 스위치에 CPO와 NPO 중 어떤 기술을 적용하겠냐는 질문에는 "둘 다(Both)"라고 답했습니다. *첨부자료 3, 4, 5*

메타는 448G SerDes부터는 NPO의 선형 방식이 한계에 부딪힐 수 있다고 했고, 이를 극복하려고 리타이머를 추가해버리면 플러거블 대비 확보했던 전력과 비용효율의 상당부분이 사라진다고 말했습니다.

개인적인 생각으로 (ㄱ) 지금 상태에서는 200G/lane과 400G/lane에서 NPO가 광범위하게 채택되고(이것만 해도 아마 CY27~CY30일 듯), (ㄴ) 400G/lane 이후부터는 고속 확장성에 400G/lane이 유리할 것으로

보입니다. (ㄷ) 다만 per lane speed만 높이는 게 아니라 lane 자체를 늘리려는 노력으로 총 대역폭을 확보하려는 계획들이 200G/lane부터 광범위하게 진행 중이기 때문에 400G/lane의 시대가 굉장히 길어질 거라고 봅니다. 6.4T NPO OE(CY28 Trainium 4, Feynman, MI550)도 모두 400G/lane으로 레인을 늘려서 대응하는 방식으로 개발되고 있습니다. CY29의 메인은 400G/lane이고, 대역폭을 늘려서 대응하는 것까지를 고려하면 CY30까지도 NPO가 TAM으로 보자면 메인일 것이라 예상할 수 있습니다.

CPO의 장점은 기술적 완성도와 고속 확

장성입니다. 광엔진을 ASIC 패키지 기판에 직접 통합하기 때문에 전기적 경로가 가장 짧고, 신호 손실과 반사를 최소화할 수 있습니다. 200G/lane에서 400G/lane 이상으로 발전할수록 이점이 커질 수 있습니다. 반면 광엔진이 ASIC 패키지와 밀접하게 결합돼 있어 특정 ASIC 업체 및 광학 공급업체에 대한 의존도가 높아집니다. 메타나 하이퍼스케일러 입장에서는 이러한 단일 공급업체 위험이 매우 큰 위험입니다.

NPO의 장점은 공급망 다변화와 모듈화입니다. 광엔진을 ASIC 가까이에 배치하면서도 모듈형 인터포저와 소켓 구조를 활용할 수 있습니다. 따라서 여러 광엔진 업체의 제품을 채택하거나 혼용하기가 상대적으로

쉽습니다. 다만 광엔진과 ASIC 사이의 전기적 경로 및 커넥터가 증가하기 때문에 신호 무결성 확보가 어려워집니다.

루멘텀이 CPO와 ELS에 대해서 말한 것을 정리해보면 *첨부자료 6, 7*:

루멘텀은 단순히 ELSFP 폼팩터에 레이저를 탑재하는 것만으로는 충분하지 않으며, 고온 환경에서의 안정성, 열 설계, 번인(Burn-in), 제조 품질 관리까지 검증되어야 한다고 강조했습니다. 루멘텀은 20년 이상 고출력 펌프 레이저를 양산해 온 경험을 CPO용 외부 광원에 활용하고 있습니다.

이번 OCP에서 공개한 DWDM UHP/ELSFP 플랫폼의 성능은:

광출력: 50°C에서 350

mW 이상

전력변환효율(PCE): 50°C에서 20% 이상

레이저 선폭(Linewidth): 150~400mW 출력 구간에서 500kHz 미만

초고출력 레이저: 칩 출사면(Facet) 기준 800mW(이건 6.4T에서 사용할 SHP입니다)

루멘텀은 CPO가 일부 Scale-out 네트워크에서 가까운 시일 내 도입될 것으로 예상하지만, GPU와 광엔진이 더욱 가까워지는 Scale-up 아키텍처에서는 최적의 레이저 배치 방식이 아직 확정되지 않았다고 설명했습니다. 루멘텀은 요즘 1060nm VCSEL을 밀고 있습니다.

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(5) AMD가 12월 27일을 기점으로 다양한 임베디드 컴퓨팅 제품 가격을 인상할

계획입니다. *첨부자료 8*

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(6) 모건스탠리와 KeyBanc의 메모리 채널 체크를 정리하면:

모건스탠리:

HBM ASP는 CY27 YoY 121% 상승할 것으로 예상됩니다. HBM4는 $3~5/Gb, HBM4E는 $5+/Gb입니다.

VR200 생산 속도가 계획보다 느려서, CY26 VR200 NVL72 랙 출하는 10K 미만으로 예상됩니다.

DRAM의 4Q26 계약가격은 QoQ +3~8% → QoQ +10~15%로 상향 조정됐습니다. PC는 QoQ +13~18%, 서버는 QoQ +10~15%, 모바일은 QoQ +0~5%입니다. 미국 하이퍼스케일러들이 CY27 추가 RDIMM 주문을 하고

있습니다.

NAND의 4Q26 계약가격은 QoQ +0~5% → QoQ +15~20%로 상향 조정됐습니다. eSSD 가격은 QoQ +23~28% 상승할 것으로 예상됩니다. 여러 주요 미국 CSP들이 TLC SSD + HDD 조합에서 QLC SSD로 전환하고 있습니다. QLC 비용은 동등 용량 기준 TLC의 3분의 1 수준입니다.

KeyBanc:

마이크론이 4Q26 SSD/NAND 시장 가격을 공격적으로 제시했습니다. 컨센서스는 QoQ +20%이지만, 마이크론은 채널에 4Q26 SSD 가격을 QoQ +40~45% 인상해서 부르고 있습니다.

HP, DELL, 구글 같은 고객사들이 CY30 이후까지도 LTA 연장을 조기에 추진하고

있습니다.

HP, DELL은 CY30 LTA를 CY31까지 연장했고

구글은 CY30 LTA를 CY35까지 연장하기 위해 논의 중인 상태입니다.

메모리 공급업체들이 데이터센터용 생산 물량을 늘리기 위해 CY27에는 PC/스마트폰향 bit supply를 20~30% 축소할 계획입니다. 데이터센터향 공급은 YoY 50~60% 증가할 것으로 예상됩니다.

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(7) Citi가 4F² DRAM의 영향에 대해서 평가했습니다 *첨부자료 9*:

Citi는 CXMT 4F² 기술이 글로벌 DRAM 공급에 미칠 잠재적 영향에 대한 최근 시장의 우려가 과도하다고 판단하고

있습니다. CXMT가 구세대 공정인 1y-nm(4세대 전)를 기반으로 4F² 기술을 개발하고 있으며, 2028년 이전에 대량생산이 이루어질 가능성은 낮기 때문입니다. 4F² 구현을 위해 여러 장의 웨이퍼를 사용하는 방식(약 2~3장)이 쓰일 수 있고, EUV 없이 공정 미세화를 추가로 진행하는 데도 어려움이 있기 때문에 제조원가가 약 10~20% 높아질 수 있다고 판단했습니다. 또한 해당 기술은 여전히 개발 단계에 있는 것으로 보이며, 2028년 이전에 대량생산이 이루어질 가능성은 낮습니다.

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Enterprise/GPU Iaa

S:

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(1) 젠슨 황은 스웨덴 스톡홀름에서 열린 블룸버그 행사에서 코어위브의 재무건전성에 대해 코멘트했습니다:

10월 13일 Volta 이후 시장이 네오클라우드를 AI HW 밸류체인의 약한고리로 보고 반응하고 있는 상태이다보니 한 번 진화가 필요했던 상황에 적시에 잘 말해준 것입니다.

핵심 발언은 세 가지입니다:

"엔비디아가 코어위브에 추가적인 Backstop을 제공할 필요는 없다."

"코어위브의 재무적 체력은 매일 개선되고 있다(CoreWeave's strength is improving every day)"

"낙관적이다. 코어위브의 자본조달 비용은 낮아지고 있다(I'm optim

istic. Their cost of capital is actually decreasing.)"

신재생/전력기기:

(1) 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅, AI 클라우드 인프라 및 EMEA 지역 AI/HPC VP인 Rod Evans에 따르면, AI 데이터센터 전력의 60~70%만 AI 작업에 쓰인다고 말했습니다. *첨부자료 1, 2*

전체 Powered Shell이 1GW를 쓴다고 하면,

~200MW는 냉각, 전력 분배, 변환 과정에서 사용되고

~100MW는 랙 오설정, 장애 및 재시작으로 인해서 손실되며,

~700MW가 AI 작업에 쓰이고 이것도 효율이 낮은 경우는 ~600MW만

쓰입니다.

엄밀히 말하면 냉각도 필수적인 분야이긴 하지만, 어쨌든 전체 데이터센터 차원에서 보자면 이미 사용 가능한 전력에서도 출력을 높일 수 있는 여러 가지 인센티브가 있다는 의미입니다. 더 나은 냉각 시스템, 랙 구성 및 클러스터 신뢰성을 높이는 여러 작업으로 컴퓨트에 쓸 전력을 더 늘릴 수 있다는 의미입니다.

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광고/이커머스:

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(1) 유니티가 광고 캠페인 대시보드를 개편했습니다 *첨부자료 1, 2*:

두 가지 변화가 있었습니다:

ⓐ이제 Developer Data를 Unity Ads와 공유하도록 요청합니다. Accept and enable 버튼을 보시면 아시겠지만, 개발자가 동의하면 Unity Ads가 개발자의 프로젝트 데이터를 광고 최적화에 활용할 수 있게 되는 구

조입니다.

ⓑGoogle Analytics/Firebase와의 데이터 연동을 유도합니다. Google Analytics 또는 Firebase를 연결하면 더 깊이 있는 사용자 분석과 광고 성과 개선이 가능하다고 안내하고 있습니다. Unity 자체 프로젝트 데이터뿐 아니라 외부 분석 도구에 축적된 데이터도 광고 최적화에 연결하려는 방향이 드러납니다.

Runtime Data를 본격적으로 넣는 방향입니다. 기존 광고 최적화에서는 광고 클릭과 설치 이후의 구매, 수익, 잔존 이벤트가 중요한 학습 신호였습니다. 여기에 더 풍부한 게임 내 행동 데이터가 연결되면, Unity Vector는 유저의 장기적인 가치(LTV)를 더 일찍 예측할 가능성이

높습니다. 예를 들어서 게임에 설치한 지 얼마 지나지 않은 사용자라도 세션 길이, 반복 플레이, 게임 진행 정도 등 활용 가능한 신호가 있다면 향후 결제 가능성을 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

유니티도 자사 ROAS 최적화 자료에서 Vector가 광고 기여 데이터뿐 아니라 비기여 데이터와 게임 이용 패턴을 활용해 유저의 가치를 예측한다고 설명하고 있습니다.

Runtime Data, Purchase Data는 유니티만이 갖고 있는 고유한 데이터이기에 앱러빈의 방정식을 따라가겠지만 기울기가 더 가파르고 높이도 더 높을 것으로 예

상합니다.

의료기기/핀테크/코인:

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(1) 트랜스메딕스의 4Q 비행 건수는 472건, 오늘의 일간 비행데이터는 +28건이었습니다. 4Q는 15일이 지났으며 일평균 비행 속도는 31.47건 속도였습니다. 이제부터 내년 1~2월까지는 원래 계절적으로 이식 건수가 줄어드는 주기라서 실적 기대감은 더 낮아질 단계입니다.

트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,841건, 일간 비행데이터는 +35건이었습니다. 3Q는 92일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.88건 속도

였습니다.

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(2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $72.81B, CCTP 전송량은 30일 기준 $19.4B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -0.60%, 월간 기준 -1.14% 수준입니다.

지금은 Crypto Pair Trading(e.g. BTC/USDC, ETH/USDC 등)을 위한 예탁금으로 인해서 USDC 유통량이 바뀌는 게 가

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

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(3) 피겨 테크의 주간/월간 잠정 영업 지표를 여기서 확인하실 수 있습니다.

저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다

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