2025.09.08 · 네이버 프리미엄 콘텐츠 · 올바른 미국주식 by SAPIENS

주간전략보고 : 투자의 생각 (9월 8일~9월 12일)

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2025.09.08

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핵심 구조

AI 투자 확대가 네트워킹·전력·플랫폼 사업의 병목과 수익 구조를 함께 바꾼다.

이 자료는 AI 수요가 기술주를 넘어 여러 섹터로 번지는 가운데, GPU·ASIC·인터커넥트·전력·플랫폼별로 무엇이 실제 성장과 경쟁력을 가르는지 점검한다. 대규모 자본지출의 지속 가능성이 각 기업의 제품 성능, 고객 도입, 전력 확보, 자금 조달과 연결되기 때문에 중요하다.

AI 확산은 이익 추정치와 섹터를 넓힌다

S&P500의 2025·2026년 EPS 추정치가 올라가고 AI 언급이 사상 최고로 늘면서, 금융·산업재·헬스케어·소비재·유틸리티·에너지·원자재까지 AI 채택이 퍼지고 있다.

실적의 방향은 성장률과 이익률을 같이 본다

매출성장률과 영업이익률이 함께 오르는 업사이클은 이익 증가와 리레이팅을, 함께 낮아지는 다운사이클은 실적 감소와 디레이팅을 함께 부를 수 있다는 기준을 제시한다.

추론 경제성은 지연시간까지 포함한다

대형 모델 서비스는 처리량만이 아니라 빠른 응답과 높은 동시접속을 동시에 맞춰야 하므로, 배치 크기·지연시간·상호작용성을 묶어 성능 대비 총비용을 판단해야 한다.

인터커넥트는 표준과 고객 도입이 갈린다

아스테라랩스는 PCIe 6와 UALink 전환, 크레도는 하이퍼스케일러 ASIC 클러스터의 AEC 채택이 향후 물량과 콘텐츠 확대의 조건이다. 계약·양산·고객 집중도는 서로 다른 단계로 구분해 읽는다.

전력 확보는 데이터센터 성장의 실제 제약이다

임대 수요가 빠르게 커지는 반면 매년 추가 공급되는 전력은 제한적이어서, 데이터센터 증설은 전력망과 발전 설비의 공급 속도에 좌우된다.

GPU·ASIC과 플랫폼 투자는 함께 재평가해야 한다

ASIC의 계획 물량이 아니라 시스템 단위 성능 대비 총비용과 실제 구매가 경쟁력을 가르며, 구글·AWS·메타·오픈AI의 AI 투자도 제품 도입 속도와 조달 구조를 함께 봐야 한다.

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 채택 확산주 대상 · 기술·제품 · AI 채택관련 대상 · 시장·자산 · S&P500

AI 채택이 기술주 밖의 이익 추정치와 섹터에 어떻게 번지고 있는가?

이 자료가 더한 내용

2025년 EPS 추정치는 6월 13일 264.58달러에서 9월 5일 268.58달러로, 2026년 추정치는 300.36달러에서 303.86달러로 올라왔다. AI 언급은 사상 최고 수준이며 금융·산업재·헬스케어·소비재·유틸리티·에너지·원자재까지 채택이 퍼진다고 정리했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
S&P500 내 AI 언급 All-time High 테크 기업들 내에 AI 채택을 넘어서 금융, 산업재, 헬스케어, 임의소비재, 필수소비재, 커뮤니케이션, 유틸리티, 에너지, 원자재 섹터 등으로도 AI가 계속해서 퍼지는 중입니다. *위 자료는 YTD를 기준으로 한 숫자이며, 아래 '주간 퍼포먼스 체크'는 이번 주만을 따졌을 때입니다. 주간 퍼포먼스 체크 지수(4) : Russell2000(+0.4%), Nasdaq100(+0.2%), S&P500(-0.1%), Dow30(-0.4%) 빅테크(7) : 구글(+11.7%), 애플(+3.1%), 테슬라(+1.1%), 메타(+1.0%), 아마존(+0.3%), 마이크로소프트(-2.6%), 엔비디아(-6.2%) 섹터(11) : 커뮤니케이션(+3.1%), 헬스케어(+1.0%), 필수소비재(+0.5%), 경기민감재(+0.4%), 리츠(+0.2%), 원자재(-0.2%), 테크(-0.9%), 금융(-1.5%), 산업재(-1.5%), 유틸리티(-1.5%), 에너지(-3.0%) 2Q25 8주차 실적발표 훑어보기 8주차 15개 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.

판단 방법업사이클·다운사이클 판단주 대상 · 투자판단·운용 · 실적 사이클 분류

매출성장률과 영업이익률의 방향을 어떻게 함께 읽는가?

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업사이클은 매출성장률이 역성장에서 성장으로 바뀌거나 성장률 자체가 높아지는 경우로, 매출성장률과 영업이익률이 함께 오를 때 이익 증가와 리레이팅을 함께 본다. 반대로 성장률과 이익률이 함께 낮아질 때는 실적 감소와 디레이팅 가능성을 보는 기준을 제시했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
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. 2Q25 8주차 실적발표 업사이클 ↗ : 이번주 실적발표 기업 중 업사이클은 크레도CRDO, HPEHPE, 브로드컴AVGO이 있습니다. 다운사이클 ↘ : 다운사이클인 기업은 지스케일러ZS, 달러트리DLTR, 메이시스M, C3.aiAI가 있습니다. 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 ALAB, CRDO, MELI, BE, HOOD 상대적인 매력도 평가 주가와 기업의 펀더멘탈을 고려해서 세 가지 기준으로 평가하고 있습니다.

해석·전망아스테라랩스 스케일업 네트워킹주 대상 · 기업·종목 · 아스테라랩스관련 대상 · 산업·업종 · AI 가속기 네트워킹

PCIe·Ethernet 구조와 지연시간이 스위치 표준 경쟁에서 왜 중요한가?

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SUE는 이더넷 재사용으로 설계 자유도가 있으나 패킹·헤더·프레임화·스위치 통과에서 지연이 쌓여 400ns 미만 목표의 구현 난도가 높다고 설명했다. 작성자는 PCIe와 Ethernet을 잇는 UALink가 더 짧은 경로와 작은 헤더로 구조적 지연 우위를 가질 수 있어 기술표준으로 부각된다고 봤다.

근거 보기 3

원문 구간 1
Overweight = 비중확대 Neutral = 중립 Underweight = 비중축소 올바른 미국주식 by SAPIENS Overweight *순서는 비중, 강도와 무관합니다* Nvidia Meta Vertiv Oracle Bloom Energy Twilio Pinterest Sea Limited DoorDash First Solar Robinhood TransMedics Astera Labs Credo Tech Google 아스테라랩스(ALAB) 아스테라랩스ALAB는 Overweight를 유지하고 있습니다. CY26 PER 64배, EPS CAGR 3Y 80%로 12M Forward PEG 0.8배입니다. GB200 NVL72의 압도적인 퍼포먼스 대비 TCO의 비결인 NVLink에 대항하기 위해 하이퍼스케일러와 AMD가 Scale-up 네트워킹으로 아스테라랩스의 Scorpio X Switch를 기술표준으로 택할 것이냐, 브로드컴의 Tomahawk Ultra Switch가 기술표준이 될 것이냐가 중요한 투자포인트입니다. 이 관점에서 저희는 (1) SUE가 일부 점유율을 가져가면서 공존하는 구조가 될 것 같지만, (2) 이미 PCle로 인프라를 구축한 하이퍼스케일러는 UALink를 구축할 거라 보고 있습니다.
원문 구간 2
(3) 또한, GPU 초고속 통신을 위한 표준으로는 PCle ↔ Ethernet 구조가 더 적합하다고 보고 있습니다. SUE의 장점은 이더넷 재사용이란 장점 덕분에 설계 자유도가 높으니 상용화나 멀티벤더를 구현할 수 있겠지만, 문제는 브로드컴이 말하는 <400ns Latency를 구현하려면 구현 난이도가 높다는 점입니다. XPU에서 나온 명령/데이터를 모아서 패킹하고 → 헤더 부착 → 이더넷 프레임화 → 스위치 파이프 통과 과정에서 각각 수십 ns~100 ns 단위의 지연이 쌓입니다. 그래서 레이턴시 목표를 맞추려면 매우 정교한 하드웨어/펌웨어 설계가 필요합니다. 반면, UALink는 PCle ↔ Ethernet 구조를 통해서 훨씬 경로가 짧습니다. 고정 크기의 FLIT에 헤더도 더 작게 붙여 전송하니, 동일한 규격을 주고받는 식입니다. 레이턴시가 구조적으로 더 낮을 수밖에 없는 설계라는 점이 장점인데 이 덕에 2Q25에 기술표준으로 UALink가 부각되기 시작했다고 보고 있습니다. 정리해보자면, SUE는 기존 고속도로에 전용차선을 설치한 것 같습니다. 건설은 빠르겠지만 신호등이나 톨게이트 등을 따로 설계해줘야 하니 크건 작건 병목이 생길 수밖에 없습니다. 그러다보니 브로드컴은 'Latency를 스펙에 적을 필요없다.
원문 구간 3
충분히 빠르다.'고 주장하는 것입니다. 반면, UALink는 전용 고속도로를 새로 깐 것과도 같습니다. 동일한 규격으로 전용 차선을 통해서 주고 받으니 결국에는 '우리는 Latency를 스펙에 적을 수 있다'라는 말로 나오는 것입니다. Latency는 추론의 경제학에서 가장 큰 축 세 가지 중 하나일만큼 중요한 요소입니다. 추론이 이렇게 헤비하지 않았다면 SUE로도 충분했겠지만, Reasoning → Agentic AI 트렌드까지 추론은 점점 더 헤비해지고 있습니다. *Latency라는 직접적인 단어는 없지만, 왼쪽 차트에서는 TPS per 1 User와 Fast Response가 곧 Latency를 나타내는 값입니다. 그리고 오른쪽 차트에서는 Batch size와 Context %에 따라 TPS per 1 User의 X축과 TPS/MW의 Y축의 최적 값이 바뀌는 모습을 보여주고 있는데, 여기에서 batch size와 context %가 작을 수록 실사용자의 Latency는 짧아지는 구조입니다. 따라서 정리해보면 추론의 경제학에서 ⓐBatch size ⓑLatency ⓒInteractivity가 중요하다는 것은 같습니다. Latency를 스펙으로 담보할 수 없다면 "달러당 초당 몇 개의 토큰을 생성하여 몇 명의 사용자에게 얼마의 지연속도로 서비스할 수 있는가"를 정확히 잡을 수 없게 됩니다.

사실·구조AI 추론의 경제성주 대상 · 기술·제품 · AI 모델 추론

추론 서비스의 성능 대비 총비용은 어떤 세 축으로 결정되는가?

이 자료가 더한 내용

실제 LLM 서비스는 큰 배치 크기로 처리량을 높이면서도 지연시간을 낮추고 서버당 동시 접속자를 늘려야 한다고 설명했다. 배치 크기·문맥 비중에 따라 사용자당 TPS와 MW당 TPS의 최적점이 달라지므로, 세 축을 함께 맞추는 지점이 성능 대비 총비용의 기준이라는 논리다.

근거 보기 2

원문 구간 1
충분히 빠르다.'고 주장하는 것입니다. 반면, UALink는 전용 고속도로를 새로 깐 것과도 같습니다. 동일한 규격으로 전용 차선을 통해서 주고 받으니 결국에는 '우리는 Latency를 스펙에 적을 수 있다'라는 말로 나오는 것입니다. Latency는 추론의 경제학에서 가장 큰 축 세 가지 중 하나일만큼 중요한 요소입니다. 추론이 이렇게 헤비하지 않았다면 SUE로도 충분했겠지만, Reasoning → Agentic AI 트렌드까지 추론은 점점 더 헤비해지고 있습니다. *Latency라는 직접적인 단어는 없지만, 왼쪽 차트에서는 TPS per 1 User와 Fast Response가 곧 Latency를 나타내는 값입니다. 그리고 오른쪽 차트에서는 Batch size와 Context %에 따라 TPS per 1 User의 X축과 TPS/MW의 Y축의 최적 값이 바뀌는 모습을 보여주고 있는데, 여기에서 batch size와 context %가 작을 수록 실사용자의 Latency는 짧아지는 구조입니다. 따라서 정리해보면 추론의 경제학에서 ⓐBatch size ⓑLatency ⓒInteractivity가 중요하다는 것은 같습니다. Latency를 스펙으로 담보할 수 없다면 "달러당 초당 몇 개의 토큰을 생성하여 몇 명의 사용자에게 얼마의 지연속도로 서비스할 수 있는가"를 정확히 잡을 수 없게 됩니다.
원문 구간 2
실제 LLM 서비스를 제공할 때는 ⓐ매우 큰 Batch size를 통해 Throughput을 극대화하고, 동시에 ⓑLatency는 낮게 유지(빠른 답장)하며, ⓒ서버당 더 많은 사용자(높은 동시접속, Interactivity)를 수용해야 할 수 있어야 합니다. 세 가지 축을 고려할 때 최고의 퍼포먼스 대비 TCO가 나오는 지점을 찾는 게 '추론의 경제'입니다. 아스테라랩스: Citi Global TMT Conference 9월 4일 씨티 컨퍼런스에서 발표한 내용들을 보면서 남긴 생각들입니다. NVLink, Scale-up이 중요한 이유 Scale-up은 여러 GPU를 연결해서 프로그래밍 관점에서 CUDA 위에서 하나의 GPU처럼 접근하게 하는 것입니다. 서로의 HBM에 접근하고 GPU-GPU간 연결하는 시스템으로 만드는 것입니다. 그 과정에서 상당한 대역폭을 필요로 합니다. NVL72는 GPU를 72개 연결한 구조이지만 각각의 GPU 하나에서 나오는 것보다 훨씬 더 좋은 ⓐbatch size ⓑLatency ⓒInteractivity를 달성할 수 있게 되어 추론의 경제성이 크게 좋아진다는 게 핵심입니다. 엔비디아는 GB200/300 NVL72 → 2H26 VR200 NVL144 → 2H27 VR300 NVL576으로 나아갈 예정인데 향후 1,024개의 GPU까지는 연결할 수 있지만 그 이후의 확장은 어렵기에, 미리 2026~27년 너머를 위해 Scale-out 및 Scale-across를 준비하고 있습니다.

해석·전망아스테라랩스 PCIe 6 전환주 대상 · 기업·종목 · 아스테라랩스

PCIe 6 채택 확대가 제품별 콘텐츠와 고객 기반에 어떻게 연결되는가?

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2Q25에 Scorpio X 관련 10개 고객 계약을 언급했지만 확정·탐색·평가 단계가 섞여 있다고 구분했다. 작성자는 2025년 Blackwell 중심의 PCIe 6 채택 뒤 2026년 GPU·XPU 생태계 전환과 UALink 채택이 물량·고객 확대 및 Scorpio X 침투로 이어질 수 있다고 전망했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
Scale-out은 NVL1024들을 1,000개씩 랙 ↔ 랙간 연결하여 100만 개 클러스터를 구축했을 때의 성능을 높게 올리기 위한 것입니다. Scale-across는 이 100만개 클러스터들을 묶어 1,000만개~1억 개 클러스터로 만들기 위함입니다. Scale-out, PCl Express가 중요한 이유 Scale-up과 Scale-out의 과정에서 아스테라랩스의 Scorpio X 제품 포지셔닝이 중요합니다. 많은 기업들이 이미 GPU와 XPU에서 PCle를 활용한 Scale-up을 기본 전제로 삼고 있기 때문입니다. 엔비디아, AMD, 브로드컴 등 모두 PCle를 사용하고 있습니다. 그리고 이를 이더넷으로 전환시키는 과정까지도 매끄럽게 연결된다는 게 핵심입니다. Aries & Scorpio P/X 아스테라랩스는 2Q25 실적발표에서 Scorpio X 제품에 대해서 총 10개 고객사와 계약을 체결했다고 말했는데, 일부는 확정, 일부는 탐색 중, 일부는 평가 단계입니다. 고객들은 하이퍼스케일러들로 구성되어 있습니다. 기능과 스펙을 공개하자마자 고객 참여도가 매우 높다는 것입니다. 지금은 PCle Gen 6가 Blackwell 하나뿐이라서, Aries와 Scorpio P 시리즈 모두 엔비디아향으로 출하되는 것이 현재 아스테라랩스 메인 성장동력인데 → AMD 및 ASIC 생태계가 PCIe 6로 넘어가면서 Scale-up에 UALink를 채택하는 2026년부터가 폭발기입니다.
원문 구간 2
이미 매출성장률 YoY 150%이지만 앞으로 폭발적 성장의 슬로프가 더 남았다는 의미입니다. 정리해보면, 2025년은 PCIe 6를 채택한 제품이 엔비디아 Blackwell에 한정되어 있기에, Astera Labs의 Aries 리타이머와 Scorpio P 스위치가 시장을 선도하고 있습니다. 이후 2026년에는 GPU/XPU 상당수가 PCIe 6 표준을 본격적으로 채택할 것으로 예상되며(현재 거의 모든 서버에 Aries 리타이머가 탑재, PCIe 5→6 전환 시 ASP 약 20% 상승), 이에 따라 Aries와 Scorpio P는 물량 확대와 고객사 저변 확대를 동시에 경험할 전망입니다. 그러면서 본격 Scorpio X 침투가 시작됩니다. 엔비디아 MGX 레퍼런스 플랫폼과 NVLink Fusion 협업 포지션을 확보하고 있으면서 동시에 UALink 컨소시엄의 핵심 기업으로서 물량 확대과 고객사 확대가 가능할 것으로 예상합니다. XPU당 콘텐츠확대: 2024년 $100+ → Scorpio P로 수백달러 → Scorpio X로 $1,000+ 목표 가속기당 콘텐츠 기회면에서 Scorpio X가 중요합니다. 경영진은 이에 대해 "Scorpio X에 대해 소통하는 모든 고객이 UALink로 전환할 계획을 갖고 있으며, 관심이 높은 상태"임을 말했습니다.
원문 구간 3
반도체 설계주기상 2026년 하반기쯤에 매출이 크게 증가하고, 2027년까지 고성장이 이어질 것을 전망했습니다. 네 번째 리타이머 기업인데, 왜 기술표준이 됐나? Aries 리타이머를 처음 출시한 것은 2019년이고 당시 네 번째 리타이머 기업이었지만 AI의 시대를 맞이하여 성공했던 이유는 자체 설계한 COSMOS 소프트웨어 시스템입니다. 칩에 문제가 생기면 매우 빠르고 쉽게 판단하고, COSMOS를 통해 문제를 해결할 수 있음이 엔지니어 사이에서 퍼지면서 PCl Express Gen 5부터는 업계 1위로 올라서게 됐습니다. 브로드컴이나 마벨도 리타이머를 발표하고 생산 중이지만 점유율이 잘 지켜지고 있음은 COSMOS 소프트웨어 덕이기도 합니다. 크레도(CRDO) 크레도CRDO는 실적발표 이후에도 Overweight를 유지하고 있습니다. CY25 PER 61배, EPS CAGR 2Y 60%로 PEG 1.0배입니다. 크레도의 폭발기는 올해부터 시작인데 이번 분기 매출성장률은 YoY 274%, QoQ 31%였습니다. Top 3 하이퍼스케일러인 구글, 마이크로소프트, 아마존이 모두 크레도의 AEC를 사용하여 ASIC 서버 클러스터를 연결하고 있습니다. 각각 TPU v6p, Trainium 2, Maia 2 프로젝트의 랙 연결을 담당하고 있습니다.

사실·구조크레도 AEC 프로젝트주 대상 · 기업·종목 · 크레도관련 대상 · 산업·업종 · AI 인터커넥트 산업

하이퍼스케일러 ASIC 클러스터의 AEC 채택과 잠재 매출 계산은 어떤 전제에 서 있는가?

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구글 TPU v6p, 아마존 Trainium 2, 마이크로소프트 Maia 2의 랙 연결에 AEC가 사용된다고 설명하며, 각각 칩당 AEC 비율·칩 물량·케이블 단가를 곱한 잠재 매출 계산을 제시했다. Maia 2의 경우 실제 생산이 예상보다 낮아질 수 있다는 전제 아래 2억8800만달러 계산치의 절반인 1억4400만달러로도 따로 제시했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
랙 내 AEC 채택에서 이제는 랙 간 AEC 채택으로 사용 범위가 확대되고 있는데, 신뢰도나 전력효율성 우위 덕에 일부 광 모듈을 대체하는 과정입니다. 어떻게 보면 마벨의 자리를 먹으며 성장 중인 기업입니다. 구글 $450M + 아마존 $255M + 마이크로소프트 $144M 우선 이번 2Q 리뷰를 하기 전에, 2026년까지 반영될 주요 ASIC 프로젝트들을 정리해봅니다. 구글은 v6p TPU부터 크레도의 800G AEC를 채택하고 있습니다. 표준 TPU Pod 설계는 4개의 TPU를 하나의 서버로 만들고 → 32개의 TPU 서버를 하나의 랙으로 만들며 → 70개의 랙을 하나의 클러스터로 묶어 8,960개의 Pod을 구성합니다. 하나의 Pod에는 8개의 OSFP 포트가 있고 800G AEC를 사용하여 8개의 ToR 스위치에 연결하는 구조입니다. 즉, 서버 1개당 TPU는 4개, AEC는 8개가 탑재되어 TPU당 AEC 비율은 1:2입니다. 랙에는 서버가 32개 있으므로 TPU는 128개, AEC는 256개가 있는 식이며 Pod에는 17,920개의 AEC가 있습니다. TPU v6p 출하량은 대략 75만개 정도로 추정되는 걸 감안하고, 크레도의 800G AEC 하나 가격은 $300이므로 TPU v6p 서버 프로젝트의 잠재 매출은 0.75 * 2 * 300 = $450M입니다.
원문 구간 2
아마존은 Trainium 2에 크레도의 400G AEC를 채택하고 있습니다. Trainium 2 칩 2개를 하나의 서버로 만들고 → 16개의 Trainium 서버를 하나의 랙으로 만들어 → 총 32개의 Trainium 2 랙이 하나의 단위입니다. 서버와 ToR 스위치를 연결할 때 Trainium 2당 AEC 비율은 1:1입니다. 랙에 총 32개의 AEC가 쓰인다는 의미입니다. 2025년 한 해에만 Trainium 2 칩 생산량이 170만 개임을 생각해보고, 크레도 400G AEC 하나당 가격은 $150이므로 Trainium 2 서버 프로젝트의 잠재 매출은 1.70 * 1 * 150 = $255M입니다. 마이크로소프트는 Maia 2(Braga)에 크레도의 800G AEC를 채택하고 있습니다. 자체 설계한 칩으로 2026년부터 양산을 시작할 예정입니다. 다만 스펙이 엔비디아의 블랙웰에 크게 미치지 못하다보니 이 프로젝트 자체는 거의 기대가 없는 상태입니다. 2025년 초 예상으로는 10,000개 랙을 받는 게 목표였으니 대략 48만 개의 칩이 원래 추정치였습니다. 다만 실제 생산은 크게 낮아질 것으로 예상합니다. *이처럼 실제 칩 양산 6개월 전에 연기되거나 주문이 절반 이상으로 크게 줄어드는 경우가 잦습니다.* 구조는 48개의 Maia 2 칩을 하나의 랙으로 만들고 → 10개의 랙을 하나의 클러스터로 만듭니다.
원문 구간 3
서버~ToR 스위치에 연결할 때 800G AEC를 사용하고, Spine~Leaf 연결도 800G를 쓰기 때문에 Maia 칩당 AEC 비율은 구글과 같은 1:2입니다. 마찬가지로 800G AEC 하나는 $300이므로 Maia 2 서버 프로젝트의 잠재 매출은 0.48 * 2 * 300 = $288M입니다. 반 이상으로 줄어들었다고 보면 $144M입니다. Credo 2Q25 Review: FY26 매출 YoY 120% 매출비중 10% 이상을 차지한 고객이 세 곳입니다. 최대 고객이 35%, 두 번째가 33%, 세 번째 고객이 20%를 차지했습니다. Top 3 CSP 비중을 합치면 88%로 절대적입니다. 집중됐다고 해서 문제라고 보지는 않습니다. 소부장류 기업은 그래서 폭발적인 성장이 나오곤 하지만, 그래서 리스크를 안고 있는 것이기 때문입니다. 합리적인 기대가 중요합니다. 다만, FY26(2Q25~1Q26)에는 두 곳의 하이퍼스케일러가 추가되면서 이들의 매출비중이 10% 이상으로 올라오다보니 집중도 분산을 기대할 수 있게 됐습니다. FY26에도 매출성장률 YoY 120%를 전망했습니다. 순이익률을 40%로 끌어올릴 것이라는 내용까지 더하면 FY26 매출 $961M(원래 '$800M를 넘길 것이다'에서 크게 상향된 것)에 순이익 $384M를 전망한 것입니다.

해석·전망크레도 고객 집중도주 대상 · 기업·종목 · 크레도

고객 집중이 높은 성장에서 분산과 이익 레버리지는 어떻게 함께 봐야 하는가?

이 자료가 더한 내용

2Q25 기준 매출 10% 이상 고객은 세 곳이고 최대·두 번째·세 번째 고객 비중은 35%·33%·20%로 합계 88%라고 적었다. 작성자는 FY26에 두 하이퍼스케일러의 비중이 10% 이상으로 올라와 집중도 분산을 기대하며, FY26 매출 9억6100만달러와 순이익률 40% 가정 아래 순이익 3억8400만달러를 전망했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
지난 FY25 순이익은 $52M이었으므로 가파른 레버리지가 나오는 구간입니다. 메르카도리브레(MELI) 메르카도리브레MELI는 Neutral을 유지하고 있습니다. CY25 PER 54배, EPS CAGR 2Y 35%, PEG 1.54배입니다. 올해는 브라질과 멕시코에서 투자를 늘리는 구간이기에 이익 레버리지를 포기한 상태입니다. 올해 하반기와 내년의 성장을 위한 씨앗입니다. 이번주에는 세 가지 뉴스가 더해졌습니다. 세 개가 모두 이제 막 씨앗을 뿌리는 것이기 때문에 펀더멘탈에 영향을 주는 것은 크게 없습니다. 브라질 상파울루의 소규모 약국을 인수하여, Amazon Pharmacy처럼 온라인 의약품 시장으로 뛰어드려 한다는 내용입니다. 2Q25에 처음으로 아르헨티나에서 음식배달업으로 뛰어들 준비를 하고 있음을 확인했었는데, 3Q25에는 온라인 의약품 유통으로도 나아갈 준비 중임을 확인하고 있습니다. 멕시코에서는 POS 단말기 보급이 100만 대를 돌파하며 빠르게 확대되고 있습니다. 이는 2024년 9월 이후 불과 몇 달 만에 두 배로 증가한 수치입니다. 전통적인 은행 생태계가 배포한 POS 단말기가 약 140만 대라는 점을 고려하면, Mercado Pago가 훨씬 더 빠른 속도로 시장 침투를 진행하고 있음을 보여줍니다.

해석·전망메르카도리브레 신규 확장주 대상 · 기업·종목 · 메르카도리브레

약국·POS·B2B 조달 확장은 어느 단계의 성장 시도인가?

이 자료가 더한 내용

브라질 소규모 약국 인수로 온라인 의약품 유통을 준비하고, 멕시코 Mercado Pago POS는 100만대를 넘어 2024년 9월 뒤 두 배가 됐다고 소개했다. 아르헨티나·멕시코·칠레에서는 기업·정부의 대량구매용 B2B 조달 플랫폼도 출시했으나, 작성자는 모두 막 씨앗을 뿌리는 단계라 당장 펀더멘털 영향은 크지 않다고 구분했다.

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지난 FY25 순이익은 $52M이었으므로 가파른 레버리지가 나오는 구간입니다. 메르카도리브레(MELI) 메르카도리브레MELI는 Neutral을 유지하고 있습니다. CY25 PER 54배, EPS CAGR 2Y 35%, PEG 1.54배입니다. 올해는 브라질과 멕시코에서 투자를 늘리는 구간이기에 이익 레버리지를 포기한 상태입니다. 올해 하반기와 내년의 성장을 위한 씨앗입니다. 이번주에는 세 가지 뉴스가 더해졌습니다. 세 개가 모두 이제 막 씨앗을 뿌리는 것이기 때문에 펀더멘탈에 영향을 주는 것은 크게 없습니다. 브라질 상파울루의 소규모 약국을 인수하여, Amazon Pharmacy처럼 온라인 의약품 시장으로 뛰어드려 한다는 내용입니다. 2Q25에 처음으로 아르헨티나에서 음식배달업으로 뛰어들 준비를 하고 있음을 확인했었는데, 3Q25에는 온라인 의약품 유통으로도 나아갈 준비 중임을 확인하고 있습니다. 멕시코에서는 POS 단말기 보급이 100만 대를 돌파하며 빠르게 확대되고 있습니다. 이는 2024년 9월 이후 불과 몇 달 만에 두 배로 증가한 수치입니다. 전통적인 은행 생태계가 배포한 POS 단말기가 약 140만 대라는 점을 고려하면, Mercado Pago가 훨씬 더 빠른 속도로 시장 침투를 진행하고 있음을 보여줍니다.
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아르헨티나, 멕시코, 칠레에서 동시에 B2B 이커머스 조달 플랫폼인 Mercado Libre Negocios를 출시했습니다. 기업이나 정부가 더 저렴한 가격에 대량구매하기 위한 도매 플랫폼입니다. 블룸에너지(BE) 블룸에너지BE는 Overweight를 유지하고 있습니다. CY25 PER 114배, EPS CAGR 3Y 80%로 PEG 1.4배입니다. 업계 전문가 인터뷰를 통해서 현장에서 느끼는 수요를 확인하시고, 이번 주간전략보고에서 다룬 아래의 DigitalBridge 코멘트를 통해서 대략의 흐름을 파악하실 수 있으실 거라 생각합니다. 데이터센터 전력 수요는 최근 들어 더 빠르게 증가하는 중입니다. *보통 여러 사이트에 걸어두기 때문에 중복이 있지만, 그걸 감안하더라도 엄청난 성장세입니다. 텍사스 발전사업자인 Oncor는 6월 말까지 데이터센터 및 대형 공장 고객으로부터 총 552건의 전력망 상호연결 요청을 받았는데 1Q25 대비 QoQ 30% 증가한 값입니다. 다 온라인되지는 않겠지만 데이터센터 고객들의 요청 전력 규모를 합치면 186GW에 달합니다. 과거에는 데이터센터 부지당 평균 100MW 미만의 전력을 요구했는데 → 지금은 평균 700MW에 달하는 전력을 요구하는 상태입니다.

사실·구조데이터센터 전력 수급주 대상 · 산업·업종 · 데이터센터 전력

임대 수요와 전력 공급의 격차는 어떤 수치로 나타나는가?

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DigitalBridge와 CenterPoint 사례를 통해 데이터센터 요구 전력이 빠르게 늘고 있다고 정리했다. 연간 추가 전력 공급은 평균 5GW 수준인 반면 임대 수요는 2026년 8.6GW, 2027년 10GW, 2032년에는 20GW 이상으로 제시했고, 신규 임대 계약과 총 용량 전망도 전력 확보가 제약이라는 논지와 연결했다.

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마찬가지로 텍사스에서 주로 사업 중인 CenterPoint는 2024년만 해도 데이터센터 요구 전력이 1GW였지만, 현재는 데이터센터가 요구하는 전력만 25GW입니다. 이중 20%만 온라인 되더라도 엄청난 성장세입니다. 로빈후드(HOOD) 로빈후드HOOD는 Overweight를 유지하고 있습니다. 금요일 장 마감 후 S&P 500에 로빈후드와 앱러빈이 편입되는 호재가 있었습니다. CY25 PER 49배, EPS CAGR 2Y 50%로 PEG 1배 미만입니다. 성장성 대비 밸류가 여전히 저렴한 구간입니다. 데이터센터 인프라 기업 매년 몇 GW가 필요한가? 내년까지는 폭발적 성장의 시기 디지털브릿지 DigitalBridge : 데이터센터 22GW 운용 중 9월 3일, 디지털브릿지가 Barclays 제39회 에너지-전력 컨퍼런스에서 말한 내용들을 정리해봅니다. 디지털브릿지는 AUM $106B이지만 포트폴리오 중 데이터센터가 40%, 셀 타워가 30%로 디지털 인프라만 전문 운용하는 기업이라 중요하게 살펴보고 있습니다. 컨콜 중 주요 내용들만 정리해봅니다. 첫 번째, 전력망이 말라가기 시작한 건 '2024년'부터 : 디지털브릿지의 연간 데이터센터 신규 임대 계약 규모는 2022년 3GW, 2023년 4GW, 2024년 5.7GW로 늘어났으며, 2025년에는 6~7GW 수준까지 확대될 전망입니다.
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그러나 매년 데이터센터에 추가 공급되는 전력은 평균 5GW 수준에 그치다 보니, 임대 수요와 전력 공급 간의 격차가 점점 커지고 있습니다. 실제로 임대 수요는 2026년 8.6GW, 2027년 10GW, 2032년에는 20GW까지 늘어날 것으로 예상되지만, 전력 공급은 이를 따라가지 못해 수요–공급 불균형이 해마다 심화될 것으로 예상됩니다. 전력이 공급되는 속도를 보면 2032년에 전력망에 8GW가 신규공급되지만 20GW 임대가 예상되므로 12GW 가까운 공급 부족이 발생할 것으로 예상된다는 점이 문제입니다. 두 번째, CAPEX 사이클은 대부분 7년 주기이다. 올해~내년까진 폭발적 성장 : AI 인프라에 총 필요한 전력 규모는 보수적으로 볼 때는 137GW이고, 낙관적인 샘 올트먼의 예상은 300GW인 것을 감안하여 중간 값은 196GW입니다. 디지털브릿지 CEO인 마크 간지(Marc Ganzi)는 그동안 자신이 30년 동안 겪은 모든 테크 CAPEX 주기가 7년정도에 수렴했음을 말하면서, 3~4년차까지는 S-Curve의 가장 가파른 주기를 누린다는 것을 짚었습니다. AI 인프라는 이제 3년차이니 내년까지 가파른 성장이 지속된다는 것입니다. 세 번째, Bird-eye View로 데이터센터 전력시장 알아보기 : 현재 미국 데이터센터 누적 용량은 약 60GW이며, 이 중 65%는 CPU 기반 퍼블릭 클라우드, 35%는 AI 용도입니다.
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올해에만 6GW 규모의 신규 임대 계약이 체결될 경우, 2025년 말 기준 총 용량은 66GW에 이를 전망입니다. 이러한 추세가 2032년까지 이어지면 196GW가 될 것으로 예상됩니다. 문제는 AI 채택 확산으로 전력 소모가 가파르게 늘어나는 반면, 전력 공급 증가 속도는 이를 따라가지 못한다는 점입니다. 그 결과, 수요-공급 불균형은 매년 더 심화될 수밖에 없습니다. 이와 관련해 미국 전력위원회(PUC)는 앞으로 요금 인상 여부를 재검토할 것으로 보이며, 향후 12개월간 전력 비용 상승 관련 뉴스가 빈번히 등장할 가능성이 큽니다. 또한, 데이터센터 전력 수요가 워낙 높아지면서 향후에는 AI 요금과 일반 소비자 요금이 구분될 수 있다는 전망도 나옵니다. 만약 이런 변화가 현실화된다면, 데이터센터 운영사들은 자체 발전원을 보유하려는 움직임을 강화할 가능성이 큽니다. 마지막으로, 약 12개월 뒤에는 데이터센터의 물 사용 문제가 새로운 주요 이슈로 부각될 것으로 전망했습니다. 네 번째, 'AI는 과거의 신기술 사이클과 다르다' : PC, 휴대폰, 인터넷, 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅은 5대 지각 변동을 일으켰는데, 적응시간면에서 예를 들어 PC는 널리 퍼지는 데 12년이 걸렸습니다. 그러나 AI는 그 속도가 엄청 빠르다는 게 포인트입니다.

해석·전망GPU·ASIC 공존주 대상 · 기업·종목 · 엔비디아관련 대상 · 산업·업종 · AI 가속기

ASIC 확대 속에서도 GPU 경쟁력은 무엇으로 판단하는가?

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작성자는 구매의향서가 아니라 실제 ASIC 칩·랙이 엔비디아 제품과 비교해 성능 대비 총비용에서 얼마나 경쟁력 있는지가 실제 구매를 가른다고 봤다. GPU와 ASIC은 함께 성장하되, 로드맵 출하·하드웨어·소프트웨어·네트워킹의 결합과 새 사용 사례가 엔비디아의 점유율 유지 판단에 중요하다고 설명했다.

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엔비디아는 여러 조건상 HW의 폭발적 성장기가 더 남아있는 상태라고 생각합니다. 성장성 대비 밸류를 보면, CY25 PER 35.5배, EPS CAGR 2Y 60~70%로 PEG 0.6배가 되지 않습니다. *브로드컴 : CY25 PER 50배, EPS CAGR 2Y 40~50%로 PEG 1.0~1.25배 브로드컴 실적발표, 그리고 오픈AI $10B 주문 브로드컴 실적 내용은 좋았습니다. GPU와 ASIC에 대한 큰 흐름에 대해서는 이미 말씀드렸으니, 브로드컴에 대해서만 정리해봅니다. FY26에도 AI 매출은 YoY 60%대 성장일 것으로 전망했습니다. 주요 고객사는 기존의 구글, 메타, 바이트댄스에 더해, 이번에 새롭게 합류한 네 번째 고객이 큰 화제가 되었습니다. 특히 이번 실적발표의 핵심은 브로드컴이 2H26에 출하될 오픈AI $10B 규모 주문을 받은 점이었습니다. 원래 이르면 2H26쯤부터 ASIC 채택 비중을 늘릴 예정이었습니다. 오픈AI의 ASIC 서버는 오라클 데이터센터에 배치될 것으로 추정됩니다. ASIC 랙은 2H26부터 조립 및 설치 예정입니다. 다만, 세 가지 맥락을 함께 고려하실 필요가 있습니다. 모건스탠리에 따르면 ⓐ랙 기준 매출 $10B이므로 브로드컴이 받는 매출이 $10B로 같지는 않습니다.
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ⓑ애널리스트들이 브로드컴 경영진에 "그럼 향후 매출 전망치에 $10B를 추가해도 되느냐"고 물었을 때 난색을 표했습니다. 또한 ⓒ세 번째 고객인 바이트댄스 ASIC은 중국 고객이기 때문에 수출규제를 받을 경우(지금은 칩만 규제일 뿐 네트워킹 및 ASIC은 수출규제를 받지 않습니다. 예를 들어, 아스테라랩스 10개 고객사 중에는 알리바바도 있습니다) 매출성장이 줄어들 수 있습니다. 함께 성장하는 GPU & ASIC, 그리고 계획과 실제 오픈AI는 향후 5년간 10GW 규모의 데이터센터 전력을 예약해둔 상태입니다. 전체 10GW 중에서 8GW는 엔비디아 칩, 2~3GW는 ASIC으로 배치된다고 가정할 경우, 여전히 엔비디아가 인식할 오픈AI의 Compute & Networking 매출은 $245B~$280B입니다. 중요한 건 구매의향서 말고 실제 ASIC의 구매량은 1H26에 출하될 브로드컴이 만든 오픈AI의 칩·랙이 엔비디아의 칩·랙을 기준으로 해서 얼마나 퍼포먼스 대비 TCO가 좋은가를 기준으로 실제 구매로 연결됩니다. 즉, 실 구매량은 VR200 NVL144가 얼마나 경쟁력 있게 출하하느냐에 따라 달라진다는 의미인데, 젠슨황도 이를 알기에 계속해서 CPO, 800V, SiC 등 하드웨어-소프트웨어-네트워킹의 해자를 강화하는 중입니다.
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AMD의 MI300X도 마이크로소프트가 구매하고나서 워크로드별로 테스트 후 성능면에서 엔비디아의 칩에 비해 퍼포먼스 대비 TCO가 저조하자 구매량을 줄인 바 있고, 마이크로소프트의 Maia 100·200도 실제 양산을 6개월 앞두고 구매사인 MSFT가 시스템으로 조립하여 워크로드별로 테스트해본 결과 각각 H100·B200에 비해 경쟁력이 크게 낮아서 출시 지연 및 구매 예상치가 크게 하향된 바 있습니다. 결국 GPU와 ASIC은 장기적으로 함께 성장하는 구조라는 큰 틀은 같습니다. 일부 워크로드가 꾸준히 ASIC으로 이전되더라도, 엔비디아가 로드맵대로 신제품을 출하한다면 향후 2~3년간은 현재 수준의 점유율을 유지하며 성장을 이어갈 가능성이 높습니다. 특히 내년부터 본격적으로 확대될 엔터프라이즈 AI, 소버린 AI, 피지컬 AI 수요는 대부분 다시 엔비디아 GPU로 채워질 전망입니다. 이는 새로운 사용 사례가 등장할 때마다 성장–효율–다시 성장–다시 효율이라는 사이클이 반복되는 구조로, 엔비디아의 성장을 지속적으로 뒷받침할 것입니다. 시대정신을 가졌던 모든 기업들이 그랬듯이, 언젠가는 산업이 성숙하기 시작하면서 엔비디아의 점유율이 줄어들고, 새로운 기회를 찾아야 할 시간이 오겠지만, 아직까지는 그정도가 주요 투자포인트를 훼손한다고 보기에는 미미한 상태이고 내년 말까지의 성장성 대비 밸류를 고려할 때 아직 저평가된 구간이므로 여전히 좋게 봅니다.

해석·전망오픈AI 성장과 자금 소진주 대상 · 기업·종목 · 오픈AI

매출 전망 상향과 비용 증가를 어떤 조건 아래 함께 봐야 하는가?

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ChatGPT 중심의 매출 성장치가 상향된 반면 API·에이전트 매출은 일부 낮아졌고, 3Q25 전망에서는 흑자전환이 2030년으로 밀리며 총비용이 800억달러 늘었다고 적었다. 컴퓨팅 600억달러와 인재 주식보상 200억달러가 요인이며, 작성자는 자금 수요가 강한 현재보다 추가 펀딩을 뒷받침할 AI 채택 속도를 계속 볼 필요가 있다고 했다.

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오픈AI, 재무 전망 업데이트 오픈AI가 다시 재무 전망을 업데이트했습니다. 생각보다 성장률이 높은 상태이다보니 생기는 변화입니다. 매출성장치 상향은 주로 ChatGPT에서 나왔습니다. 쇼핑이나 광고 등 ChatGPT의 무료 사용자들을 수익화하겠다는 계획입니다. 대신, API 매출이나 Agent 매출은 약간씩 하향됐습니다. 이슈가 됐던 부분은 현금 소진 전망치가 크게 상향된 부분이었습니다. 1Q25 당시에는 25~29년 사이 $115B만큼의 투자가 필요하며 2029년에는 흑자전환이 가능하다고 말했었는데 → 이번 3Q25에는 흑전 시점이 2030년으로 미뤄졌고 총 $80B만큼 비용이 늘었습니다. 요인들을 나눠보면 컴퓨팅이 대략 $60B, 인재 채용에 따른 주식보상비용이 $20B만큼 더 늘었습니다. 아직까지는 AI 투자에 자금을 지원하려는 자금 수요가 초과입찰인 상태라 우려하고 있진 않으나, 이들이 추가 펀딩을 할 수 있을 정도만큼의 빠른 속도로 AI 채택이 계속될 수 있느냐는 늘 관심있게 보고 있습니다. 지금까지 문제는 없습니다. AI의 침투 지속: 코딩, 신약 개발 코인베이스에서 매일 작성되는 코드의 40%가 AI로 생성된 코드일 정도로 매우 빠르게 침투 중입니다.
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이정도면 2025년 10월에는 50%를 넘길 것으로 예상하는 상황입니다. 신약 개발에서도 11명의 전문가가 말하기를 향후 3~5년 내로 AI를 활용할 경우 시간과 비용을 최대 절반까지 줄일 수 있을 것으로 전망했습니다. FDA는 2025년 4월의 경우 동물 실험을 AI 기반 기술으로 대체할 경우 약가 인하 및 개발시간 단축에 도움이 될 것으로 전망했습니다. 단기간에 완전히 사라질 수는 없지만 점차 대체해갈 수 있다는 가능성을 확인하고 있는 단계입니다. 애플, 25년 PER 33배 / Underweight 9월 9일, iPhone 17 공개 이벤트 <Awe Dropping> 애플 입장에서 올해 최대의 이벤트를 앞두고 있습니다. 여러 제품을 한 번에 공개하는 자리입니다. iPhone : 아이폰은 네 가지 아이폰 모델로 출시될 예정입니다. 2020년 이후 애플은 매년 보급형 2개와 고급형 2개를 출시해왔었습니다. iPhone 12, 13에서는 작은 모델에 대한 수요가 높다고 보고 mini 시리즈를 판매했었는데, 판매가 부진함을 깨닫고 대형 모델로 전환하여 iPhone 14, 15, 16에서는 Plus 시리즈를 판매했었습니다. 그런데 이제 대형 모델도 잘 팔리지 않으니 이제는 더 얇은 모델로 방향을 틀었습니다.

해석·전망구글 AI·TPU 성장 경로주 대상 · 기업·종목 · Google

광고 중심의 현재 성장과 TPU·Gemini의 장기 기회는 어떻게 공존하는가?

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구글 클라우드 매출 비중은 14%, 검색·디스플레이 광고 비중은 64%여서 전사 매출성장률 13.8%를 빠르게 끌어올리기 어렵다고 설명했다. 다만 반독점 판결 뒤 꼬리위험이 줄었다는 판단과 TPU·Gemini 역량, xAI의 TPU 테스트 및 일부 외부 판매 가능성을 장기 성장 기회로 연결했다.

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구글, 25년 PER 24배 / Overweight Quick Take : 구글 반독점법 소송 판결, '계급장 떼고 붙어라' (바로가기) 구글 2Q25 실적발표 : 더욱 가속을 말하다, '2026년까지 AI 수요는 채워지지 않을 것' (바로가기) 구글, 반독점 1심 판결 이후 투자의견 상향 : Neutral → Overweight 반독점 1심 판결이 나왔습니다. Tail risk가 상당부분 해결됐기에 투자의견을 상향했습니다. <Quick Take : 구글 반독점 소송 판결, '계급장 뗴고 붙어라'> 자료를 보시면 전반적인 내용을 이해하실 수 있습니다. 구글은 현재 CY2025 PER 23.5배에 EPS CAGR 2Y 18%로 PEG 1.3배입니다. 장기적으로 보시기에 지금도 매수하시기엔 좋은 기업입니다. 단기·도파민 추구형보다, 장기·안정형 투자자분들께 잘 맞을 구글 단기적으로 기대할 요소들이 많지는 않습니다. 우선, 가장 중요한 전사 매출성장률이 아직 높지 않습니다. YoY 13.8%입니다. 구글 클라우드 매출비중은 14%이기에 전사 매출성장률을 이끌기에는 부족한 상황입니다. 즉, 구글 검색을 살려내서 디지털 광고 시장 점유율을 지금보다는 높여야 성장률이 높아집니다.
원문 구간 2
검색 및 디스플레이 광고 매출비중이 64%이기 때문입니다. 다만, 장기적으로 볼 때 AI가 가져다줄 기회가 크다고 봅니다. TPU와 Gemini 개발능력을 바탕으로 오픈AI를 앞서거나 비등한 레벨을 유지할 것으로 예상하며, 앞으로 더 많은 일을 할 수 있을 거라 예상합니다. 구글은 단기에는 저성장-저밸류 상태이다보니 고성장-고밸류로 가기 위해서는 Gemini가 더 많은 일을 할 수 있도록 시간이 필요하기에 호라이즌이 1~2년 단위이신 분들에게는 지금도 좋은 투자처라고 생각합니다. 예전에 오라클을 처음 말씀드릴 때와 비슷합니다. 시간이 지나갈수록 AI 코어가 전사에 더 널리 퍼지면서 매출성장률이 YoY 20% 이상으로 높아지는 그림을 그리실 수 있다면, 좋은 투자처가 될 거라 생각합니다. 하이퍼스케일러향 TPU 판매 가능성: CY26 TPU v7 → CY27 TPU v8 구글 지난 자료에서 TPU-XLA 구조를 생각하면 GCP 내의 PaaS/AIaaS와 달리 IaaS/베어메탈 레벨에서 판매하기는 어렵다고 봤었는데 공급망 체크를 볼 때 CY2H26 혹은 CY27쯤에 일부 외부판매는 있을 것 같습니다. xAI가 ASIC을 개발하는 대신 TPU를 테스트 중입니다.
원문 구간 3
두 가지를 생각해볼 수 있는데, 엔비디아 입장에서는 약간 부정적입니다. 문제가 될 정도는 아닙니다. 큰 흐름 자체는 똑같습니다. 모든 하이퍼스케일러와 모든 프론티어 AI 연구소는 자체 ASIC을 일부 가져가게 되어 있습니다. GPU와 ASIC이 함께 성장하는 구조입니다. 대신, xAI가 자체 ASIC 개발 대신 → 구글 TPU를 일부 워크로드에 도입하여 쓰는 구조로 바뀌었다는 게 달라진 포인트입니다. 위의 브로드컴에서 말씀드린 것처럼 하이퍼스케일러나 프론티어 AI 연구소들이 ASIC으로 전환하는 속도만큼 새로운 시장을 창출하여 점유율을 유지하는 게 중요하다는 포인트는 똑같습니다. 구글의 입장에서는 생각해볼 때, 그러면 예상 매출액 CY25 $400B(YoY 15%) → CY26 $460B(YoY 15%) → CY27 $530B(YoY 15%)에서 얼마를 더할 것이냐가 중요한 요소입니다. 구글의 매출 자체가 워낙 크고, TSMC의 CoWoS 캐파가 가장 제한적이라 CY27까지 매출비중 5% 이상을 차지하기엔 어렵지만 구글이 TPU를 더 대량생산하여 칩당 퍼포먼스 대비 TCO를 높이고, TPU 자체의 생태계를 드라마틱하게 늘려주는 효과이므로 긍정적일 것으로 봅니다.

사실·구조메타 AI 자본지출주 대상 · 기업·종목 · Meta관련 대상 · 산업·업종 · 데이터센터 산업

대규모 AI 자본지출은 자체 현금흐름과 장기 자산 금융을 어떻게 나눠 조달하는가?

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저커버그의 발언을 FY26 1000억달러, FY27 2000억달러, FY28 3000억달러의 3년 6000억달러 자본지출로 해석했다. 작성자는 회수 기간이 짧은 AI 컴퓨팅에는 빅테크 자본을 쓰고 데이터센터·부지·전력 같은 장기 자산은 사모대출·회사채·ABS/CMBS·PE·은행 등으로 조달하는 구조를 설명했다.

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이정도면 기존의 CAPEX 성장률 수치에 비해서 훨씬 더 가속화되는 트렌드입니다. 브로드컴/구글에서도 같은 의견이지만, 엔비디아의 입장에서 충분한 성장과 점유율 확보에 가장 중요한 것은 (1) Rubin의 시대에도 얼마나 퍼포먼스 대비 TCO를 높여 확보할 것이냐 (2)얼마나 빠르게 AI가 발전할 것이며, 얼마나 새로운 사용 사례를 창출할 수 있느냐(ⓐReasoning → Agentic AI → Physical AI / ⓑCSP → Enterprise/Sovereign AI)가 더 중요합니다. AI CAPEX $3~4T 시대까지 자금 여력은 충분하다 이미 메타는 업계에서 가장 ROI가 높은 워크로드를 갖고 있기 때문에 성장에서 매년 증가하는 FCF를 CAPEX에 추가 투입하는 것도 있지만, 메타가 이번 분기에 $29B 데이터센터에서 보였던 사례처럼 CAPEX를 위한 자금조달 구조를 지금과 다르게 짜면 충분히 가능한 금액입니다. 5년 내로 원금을 회수할 수 있는 수준인 단기자산인 AI 컴퓨팅 부분에만 빅테크의 자체 자본이 들어가고, 장기자산인 데이터센터/부지/전력 같은 경우에는 충분히 Apollo, KKR, Macquaries, Brookfield 등이 먼저 깐 뒤에 15~20년에 걸쳐 적정 임대료를 받아가는 그림입니다.
원문 구간 2
Private Credit, 회사채, ABS/CMBS, 기타 PE, VC, 국부펀드, 은행 등에서 빌려서 조달하는 식입니다. 여기에 구경제와 신경제의 결어긋남으로 인해 구경제를 살리기 위해 금리인하가 더해지면 ROI가 높은 데이터센터 및 AI 스타트업으로 자금투입 규모는 더 증가할 수도 있습니다. 테슬라, 25년 PER 204배 / Underweight 테슬라 2Q25 실적발표 : 트럼프 OBBBA의 네 가지 역풍, 머스크의 고민 (바로가기) 테슬라 $8.5T를 향해: 다시 한 번 같은 편이 된 일론 머스크 테슬라 이사회가 머스크에게 총 $1T에 달하는 성과연동형 주식보상을 제공하는 안건을 올렸습니다. 모든 보상 패키지를 수령할 경우 회사 지분의 12%p에 달하는 주식을 받게 됩니다. 총 12개의 트랜치로 구성되어 있고 1개의 트랜치당 테슬라 주식의 1%p를 받습니다. 11월 6일 주주총회에서 안건을 승인할 경우 머스크는 다시 한 번 더 세계 최대의 부자가 될 길이 열리게 되는 셈입니다.

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

원문 흐름 01

[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠
[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2025.09.08. 오후 5:00
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/250908170008412yy
[제목] 주간전략보고 : 투자의 생각 (9월 8일~9월 12일)
[수집 기준] 승인된 구독 열람권으로 실제 본문을 보존했다. 이미지·첨부는 별도 미디어 원장에 보관하며 시각적 의미 검토 여부를 구분한다.

[구독 원문 본문]

안녕하세요 사피엔스입니다.

오늘은 엔비디아와 함께 좋게 보고 있는 크레도와 아스테라랩스에게 무엇이 중요한지를 전체적으로 짚어보는 자료입니다. 오픈AI, 구글 TPU, 메타의 CAPEX에 대한 생각들을 정리했습니다.

미국에서 가장 큰 데이터센터 인프라 사업자인 DigitalBridge의 컨콜을 통해서 데이터센터와 전력 업계가 돌아가는 상황에 대해 Bird-eye View로 볼 수 있었습니다.

구글 투자의견을 상향했습니다. 프론티어 AI 연구소 중 한 곳이 TPU를 채택 중인데 어떤 맥락인지를 정리했습니다. 메타는 3년 내 CAPEX $600B를 말했습니다. $3~4T로 향하는 길입니다.

주간전략보고

원문 흐름 02

2025-09-01

주간전략보고 : 투자의 생각 (9월 1일~9월 5일) (바로가기)

2025-08-25

주간전략보고 : 투자의 생각 (8월 25일~8월 29일) (바로가기)

2025-08-18

주간전략보고 : 투자의 생각 (8월 18일~8월 22일) (바로가기)

기업분석 2Q25 실적발표

2025-09-05

로켓랩 2Q25 실적발표 : 스페이스X와 경쟁할, 뉴트론 첫 발사로 향하는 길 (바로가기)

2025-08-29

뉴타닉스 2Q25 실적발표 : 신규 고객 증가, 그러나 기존 고객 부진이 발목 (바로가기)

2025-08-28

엔비디아 2Q25 실적발표 : Blackwell 12개월치 SOLD OUT, AI CAPEX $3~4T를 말하다 (바로가기)

2025-08-27

퍼스트솔라 2Q25 실적발표 : 트럼프 정책 불확실성의 피크아웃, 점유율 확대 시나리오 (바로가기)

2025-08-22

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

2025-08-20

메르카도리브레 2Q25 실적발표 : 이커머스를 넘어 디지털 은행이 되려는 LATAM의 제국 (바로가기)

2025-08-15

원문 흐름 03

트윌리오 2Q25 실적발표 : 5분기 연속 성장 가속, Forbes 50 AI 기업 90%가 택한 CPaaS (바로가기)

2025-08-14

서클 2Q25 실적발표 : GENIUS Act, 차근히 2026년을 준비하는 구간 (바로가기)

2025-08-13

씨리미티드 2Q25 실적발표 : 왕좌를 굳히는 중, 모든 주요지표에서 성장률이 가팔라지다 (바로가기)

2025-08-12

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

2025-08-08

핀터레스트 2Q25 실적발표 : 미개척 광고시장의 수익화, 기어를 바꾸는 과정 (바로가기)

2025-08-07

도어대시 2Q25 실적발표 : 빠짐없이 다 좋았다, 음식·유럽·식료품·광고까지 (바로가기)

2025-08-06

로빈후드 2Q25 실적발표 : 모든 지표가 우상향, 새로운 시대의 은행이 옵니다 (바로가기)

2025-08-05

버티브홀딩스 2Q25 실적발표 : 액체냉각 인프라의 명가, 시장점유율 상승 중 (바로가기)

2025-08-01

블룸에너지 기업분석 : 오라클/코어위브가 택한 SOFC, 데이터센터 전력망 병목 수혜주 (바로가기)

원문 흐름 04

2025-07-31

트랜스메딕스 2Q25 실적발표 : 다시 성장하는 2026년을 위해 중요한 두 가지 엔진 (바로가기)

2025-07-31

메타 2Q25 실적발표 : SUPER BEAT, AI와 GPU를 EPS로 바꾸다 (바로가기)

2025-07-30

스포티파이 2Q25 실적발표 : MAU 7억 명 도달, 그러나 광고사업에 켜진 노란불 (바로가기)

2025-07-25

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

2025-07-24

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

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주간전략보고 투자의 생각 : AI, Tech로 시작하여 여러 섹터로 퍼지는 중

2Q25 8주차 실적발표 훑어보기 : 8주차 15개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

원문 흐름 05

투자의 생각 : ALAB, CRDO, MELI, BE, HOOD

데이터센터 인프라 기업 : 매년 몇 GW가 필요한가? 내년까지는 폭발적 성장의 시기

Magnificent 7 : 엔비디아와 오픈AI·구글·메타, 다시 같은 편이 된 머스크

📆 주간 캘린더 (9월 8일~9월 12일)

👨‍💻 → 3Q25 실적: Oracle, Adobe / CPI-PPI 체크

> 경기/물가 : PPI (수) CPI (목) 미시간대 인플레 (금)

> 고용/실업 : 신규실업수당청구건수 (목)

> 실적발표 : Oracle, Rubrik, Synopsys, AeroVironment (화) Chewy (수) Kroger, Adobe (목)

> 이벤트 : NVDA-Goldman Sachs, Klarna (월) META-GS 컨퍼런스, iPhone 17 "Awe Dropping" (화)

주간전략보고 : 투자의 생각

AI, Tech로 시작하여 여러 섹터로 퍼지는 중

🧭 S&P500 EPS 추정치 변화 (~9/5)

25년 EPS : $268.58 ▲ (8/1 $265.66 ← 7/11 $263.95 ← 6/13 $264.58)

26년 EPS : $303.86 ▲ (8/1 $301.60 ← 7/11 $300.27 ← 6/13 $300.36)

원문 흐름 06

S&P500 내 AI 언급 All-time High

테크 기업들 내에 AI 채택을 넘어서 금융, 산업재, 헬스케어, 임의소비재, 필수소비재, 커뮤니케이션, 유틸리티, 에너지, 원자재 섹터 등으로도 AI가 계속해서 퍼지는 중입니다.

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

주간 퍼포먼스 체크

지수(4) : Russell2000(+0.4%), Nasdaq100(+0.2%), S&P500(-0.1%), Dow30(-0.4%)

빅테크(7) : 구글(+11.7%), 애플(+3.1%), 테슬라(+1.1%), 메타(+1.0%), 아마존(+0.3%), 마이크로소프트(-2.6%), 엔비디아(-6.2%)

섹터(11) : 커뮤니케이션(+3.1%), 헬스케어(+1.0%), 필수소비재(+0.5%), 경기민감재(+0.4%), 리츠(+0.2%), 원자재(-0.2%), 테크(-0.9%), 금융(-1.5%), 산업재(-1.5%), 유틸리티(-1.5%), 에너지(-3.0%)

2Q25 8주차 실적발표 훑어보기

8주차 15개 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.

원문 흐름 07

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.

2Q25 8주차 실적발표

업사이클 ↗ : 이번주 실적발표 기업 중 업사이클은 크레도CRDO, HPEHPE, 브로드컴AVGO이 있습니다.

다운사이클 ↘ : 다운사이클인 기업은 지스케일러ZS, 달러트리DLTR, 메이시스M, C3.aiAI가 있습니다.

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

ALAB, CRDO, MELI, BE, HOOD

상대적인 매력도 평가

주가와 기업의 펀더멘탈을 고려해서 세 가지 기준으로 평가하고 있습니다.

원문 흐름 08

Overweight = 비중확대

Neutral = 중립

Underweight = 비중축소

올바른 미국주식 by SAPIENS

Overweight *순서는 비중, 강도와 무관합니다*

Nvidia

Meta

Vertiv

Oracle

Bloom Energy

Twilio

Sea Limited

DoorDash

First Solar

Robinhood

TransMedics

Astera Labs

Credo Tech

Google

아스테라랩스(ALAB)

아스테라랩스ALAB는 Overweight를 유지하고 있습니다. CY26 PER 64배, EPS CAGR 3Y 80%로 12M Forward PEG 0.8배입니다. GB200 NVL72의 압도적인 퍼포먼스 대비 TCO의 비결인 NVLink에 대항하기 위해 하이퍼스케일러와 AMD가 Scale-up 네트워킹으로 아스테라랩스의 Scorpio X Switch를 기술표준으로 택할 것이냐, 브로드컴의 Tomahawk Ultra Switch가 기술표준이 될 것이냐가 중요한 투자포인트입니다. 이 관점에서 저희는 (1) SUE가 일부 점유율을 가져가면서 공존하는 구조가 될 것 같지만, (2) 이미 PCle로 인프라를 구축한 하이퍼스케일러는 UALink를 구축할 거라 보고 있습니다.

원문 흐름 09

(3) 또한, GPU 초고속 통신을 위한 표준으로는 PCle ↔ Ethernet 구조가 더 적합하다고 보고 있습니다.

SUE의 장점은 이더넷 재사용이란 장점 덕분에 설계 자유도가 높으니 상용화나 멀티벤더를 구현할 수 있겠지만, 문제는 브로드컴이 말하는 <400ns Latency를 구현하려면 구현 난이도가 높다는 점입니다. XPU에서 나온 명령/데이터를 모아서 패킹하고 → 헤더 부착 → 이더넷 프레임화 → 스위치 파이프 통과 과정에서 각각 수십 ns~100 ns 단위의 지연이 쌓입니다. 그래서 레이턴시 목표를 맞추려면 매우 정교한 하드웨어/펌웨어 설계가 필요합니다.

반면, UALink는 PCle ↔ Ethernet 구조를 통해서 훨씬 경로가 짧습니다. 고정 크기의 FLIT에 헤더도 더 작게 붙여 전송하니, 동일한 규격을 주고받는 식입니다. 레이턴시가 구조적으로 더 낮을 수밖에 없는 설계라는 점이 장점인데 이 덕에 2Q25에 기술표준으로 UALink가 부각되기 시작했다고 보고 있습니다.

정리해보자면, SUE는 기존 고속도로에 전용차선을 설치한 것 같습니다. 건설은 빠르겠지만 신호등이나 톨게이트 등을 따로 설계해줘야 하니 크건 작건 병목이 생길 수밖에 없습니다. 그러다보니 브로드컴은 'Latency를 스펙에 적을 필요없다.

원문 흐름 10

충분히 빠르다.'고 주장하는 것입니다. 반면, UALink는 전용 고속도로를 새로 깐 것과도 같습니다. 동일한 규격으로 전용 차선을 통해서 주고 받으니 결국에는 '우리는 Latency를 스펙에 적을 수 있다'라는 말로 나오는 것입니다.

Latency는 추론의 경제학에서 가장 큰 축 세 가지 중 하나일만큼 중요한 요소입니다. 추론이 이렇게 헤비하지 않았다면 SUE로도 충분했겠지만, Reasoning → Agentic AI 트렌드까지 추론은 점점 더 헤비해지고 있습니다.

*Latency라는 직접적인 단어는 없지만, 왼쪽 차트에서는 TPS per 1 User와 Fast Response가 곧 Latency를 나타내는 값입니다. 그리고 오른쪽 차트에서는 Batch size와 Context %에 따라 TPS per 1 User의 X축과 TPS/MW의 Y축의 최적 값이 바뀌는 모습을 보여주고 있는데, 여기에서 batch size와 context %가 작을 수록 실사용자의 Latency는 짧아지는 구조입니다. 따라서 정리해보면 추론의 경제학에서 ⓐBatch size ⓑLatency ⓒInteractivity가 중요하다는 것은 같습니다.

Latency를 스펙으로 담보할 수 없다면 "달러당 초당 몇 개의 토큰을 생성하여 몇 명의 사용자에게 얼마의 지연속도로 서비스할 수 있는가"를 정확히 잡을 수 없게 됩니다.

원문 흐름 11

실제 LLM 서비스를 제공할 때는 ⓐ매우 큰 Batch size를 통해 Throughput을 극대화하고, 동시에 ⓑLatency는 낮게 유지(빠른 답장)하며, ⓒ서버당 더 많은 사용자(높은 동시접속, Interactivity)를 수용해야 할 수 있어야 합니다. 세 가지 축을 고려할 때 최고의 퍼포먼스 대비 TCO가 나오는 지점을 찾는 게 '추론의 경제'입니다.

아스테라랩스: Citi Global TMT Conference

9월 4일 씨티 컨퍼런스에서 발표한 내용들을 보면서 남긴 생각들입니다.

NVLink, Scale-up이 중요한 이유

Scale-up은 여러 GPU를 연결해서 프로그래밍 관점에서 CUDA 위에서 하나의 GPU처럼 접근하게 하는 것입니다. 서로의 HBM에 접근하고 GPU-GPU간 연결하는 시스템으로 만드는 것입니다. 그 과정에서 상당한 대역폭을 필요로 합니다. NVL72는 GPU를 72개 연결한 구조이지만 각각의 GPU 하나에서 나오는 것보다 훨씬 더 좋은 ⓐbatch size ⓑLatency ⓒInteractivity를 달성할 수 있게 되어 추론의 경제성이 크게 좋아진다는 게 핵심입니다. 엔비디아는 GB200/300 NVL72 → 2H26 VR200 NVL144 → 2H27 VR300 NVL576으로 나아갈 예정인데 향후 1,024개의 GPU까지는 연결할 수 있지만 그 이후의 확장은 어렵기에, 미리 2026~27년 너머를 위해 Scale-out 및 Scale-across를 준비하고 있습니다.

원문 흐름 12

Scale-out은 NVL1024들을 1,000개씩 랙 ↔ 랙간 연결하여 100만 개 클러스터를 구축했을 때의 성능을 높게 올리기 위한 것입니다. Scale-across는 이 100만개 클러스터들을 묶어 1,000만개~1억 개 클러스터로 만들기 위함입니다.

Scale-out, PCl Express가 중요한 이유

Scale-up과 Scale-out의 과정에서 아스테라랩스의 Scorpio X 제품 포지셔닝이 중요합니다. 많은 기업들이 이미 GPU와 XPU에서 PCle를 활용한 Scale-up을 기본 전제로 삼고 있기 때문입니다. 엔비디아, AMD, 브로드컴 등 모두 PCle를 사용하고 있습니다. 그리고 이를 이더넷으로 전환시키는 과정까지도 매끄럽게 연결된다는 게 핵심입니다.

Aries & Scorpio P/X

아스테라랩스는 2Q25 실적발표에서 Scorpio X 제품에 대해서 총 10개 고객사와 계약을 체결했다고 말했는데, 일부는 확정, 일부는 탐색 중, 일부는 평가 단계입니다. 고객들은 하이퍼스케일러들로 구성되어 있습니다. 기능과 스펙을 공개하자마자 고객 참여도가 매우 높다는 것입니다. 지금은 PCle Gen 6가 Blackwell 하나뿐이라서, Aries와 Scorpio P 시리즈 모두 엔비디아향으로 출하되는 것이 현재 아스테라랩스 메인 성장동력인데 → AMD 및 ASIC 생태계가 PCIe 6로 넘어가면서 Scale-up에 UALink를 채택하는 2026년부터가 폭발기입니다.

원문 흐름 13

이미 매출성장률 YoY 150%이지만 앞으로 폭발적 성장의 슬로프가 더 남았다는 의미입니다.

정리해보면, 2025년은 PCIe 6를 채택한 제품이 엔비디아 Blackwell에 한정되어 있기에, Astera Labs의 Aries 리타이머와 Scorpio P 스위치가 시장을 선도하고 있습니다. 이후 2026년에는 GPU/XPU 상당수가 PCIe 6 표준을 본격적으로 채택할 것으로 예상되며(현재 거의 모든 서버에 Aries 리타이머가 탑재, PCIe 5→6 전환 시 ASP 약 20% 상승), 이에 따라 Aries와 Scorpio P는 물량 확대와 고객사 저변 확대를 동시에 경험할 전망입니다. 그러면서 본격 Scorpio X 침투가 시작됩니다. 엔비디아 MGX 레퍼런스 플랫폼과 NVLink Fusion 협업 포지션을 확보하고 있으면서 동시에 UALink 컨소시엄의 핵심 기업으로서 물량 확대과 고객사 확대가 가능할 것으로 예상합니다.

XPU당 콘텐츠확대: 2024년 $100+ → Scorpio P로 수백달러 → Scorpio X로 $1,000+ 목표

가속기당 콘텐츠 기회면에서 Scorpio X가 중요합니다. 경영진은 이에 대해 "Scorpio X에 대해 소통하는 모든 고객이 UALink로 전환할 계획을 갖고 있으며, 관심이 높은 상태"임을 말했습니다.

원문 흐름 14

반도체 설계주기상 2026년 하반기쯤에 매출이 크게 증가하고, 2027년까지 고성장이 이어질 것을 전망했습니다.

네 번째 리타이머 기업인데, 왜 기술표준이 됐나?

Aries 리타이머를 처음 출시한 것은 2019년이고 당시 네 번째 리타이머 기업이었지만 AI의 시대를 맞이하여 성공했던 이유는 자체 설계한 COSMOS 소프트웨어 시스템입니다. 칩에 문제가 생기면 매우 빠르고 쉽게 판단하고, COSMOS를 통해 문제를 해결할 수 있음이 엔지니어 사이에서 퍼지면서 PCl Express Gen 5부터는 업계 1위로 올라서게 됐습니다. 브로드컴이나 마벨도 리타이머를 발표하고 생산 중이지만 점유율이 잘 지켜지고 있음은 COSMOS 소프트웨어 덕이기도 합니다.

크레도(CRDO)

크레도CRDO는 실적발표 이후에도 Overweight를 유지하고 있습니다. CY25 PER 61배, EPS CAGR 2Y 60%로 PEG 1.0배입니다. 크레도의 폭발기는 올해부터 시작인데 이번 분기 매출성장률은 YoY 274%, QoQ 31%였습니다. Top 3 하이퍼스케일러인 구글, 마이크로소프트, 아마존이 모두 크레도의 AEC를 사용하여 ASIC 서버 클러스터를 연결하고 있습니다. 각각 TPU v6p, Trainium 2, Maia 2 프로젝트의 랙 연결을 담당하고 있습니다.

원문 흐름 15

랙 내 AEC 채택에서 이제는 랙 간 AEC 채택으로 사용 범위가 확대되고 있는데, 신뢰도나 전력효율성 우위 덕에 일부 광 모듈을 대체하는 과정입니다. 어떻게 보면 마벨의 자리를 먹으며 성장 중인 기업입니다.

구글 $450M + 아마존 $255M + 마이크로소프트 $144M

우선 이번 2Q 리뷰를 하기 전에, 2026년까지 반영될 주요 ASIC 프로젝트들을 정리해봅니다.

구글은 v6p TPU부터 크레도의 800G AEC를 채택하고 있습니다. 표준 TPU Pod 설계는 4개의 TPU를 하나의 서버로 만들고 → 32개의 TPU 서버를 하나의 랙으로 만들며 → 70개의 랙을 하나의 클러스터로 묶어 8,960개의 Pod을 구성합니다. 하나의 Pod에는 8개의 OSFP 포트가 있고 800G AEC를 사용하여 8개의 ToR 스위치에 연결하는 구조입니다. 즉, 서버 1개당 TPU는 4개, AEC는 8개가 탑재되어 TPU당 AEC 비율은 1:2입니다. 랙에는 서버가 32개 있으므로 TPU는 128개, AEC는 256개가 있는 식이며 Pod에는 17,920개의 AEC가 있습니다. TPU v6p 출하량은 대략 75만개 정도로 추정되는 걸 감안하고, 크레도의 800G AEC 하나 가격은 $300이므로 TPU v6p 서버 프로젝트의 잠재 매출은 0.75 * 2 * 300 = $450M입니다.

원문 흐름 16

아마존은 Trainium 2에 크레도의 400G AEC를 채택하고 있습니다. Trainium 2 칩 2개를 하나의 서버로 만들고 → 16개의 Trainium 서버를 하나의 랙으로 만들어 → 총 32개의 Trainium 2 랙이 하나의 단위입니다. 서버와 ToR 스위치를 연결할 때 Trainium 2당 AEC 비율은 1:1입니다. 랙에 총 32개의 AEC가 쓰인다는 의미입니다. 2025년 한 해에만 Trainium 2 칩 생산량이 170만 개임을 생각해보고, 크레도 400G AEC 하나당 가격은 $150이므로 Trainium 2 서버 프로젝트의 잠재 매출은 1.70 * 1 * 150 = $255M입니다.

마이크로소프트는 Maia 2(Braga)에 크레도의 800G AEC를 채택하고 있습니다. 자체 설계한 칩으로 2026년부터 양산을 시작할 예정입니다. 다만 스펙이 엔비디아의 블랙웰에 크게 미치지 못하다보니 이 프로젝트 자체는 거의 기대가 없는 상태입니다. 2025년 초 예상으로는 10,000개 랙을 받는 게 목표였으니 대략 48만 개의 칩이 원래 추정치였습니다. 다만 실제 생산은 크게 낮아질 것으로 예상합니다. *이처럼 실제 칩 양산 6개월 전에 연기되거나 주문이 절반 이상으로 크게 줄어드는 경우가 잦습니다.* 구조는 48개의 Maia 2 칩을 하나의 랙으로 만들고 → 10개의 랙을 하나의 클러스터로 만듭니다.

원문 흐름 17

서버~ToR 스위치에 연결할 때 800G AEC를 사용하고, Spine~Leaf 연결도 800G를 쓰기 때문에 Maia 칩당 AEC 비율은 구글과 같은 1:2입니다. 마찬가지로 800G AEC 하나는 $300이므로 Maia 2 서버 프로젝트의 잠재 매출은 0.48 * 2 * 300 = $288M입니다. 반 이상으로 줄어들었다고 보면 $144M입니다.

Credo 2Q25 Review: FY26 매출 YoY 120%

매출비중 10% 이상을 차지한 고객이 세 곳입니다. 최대 고객이 35%, 두 번째가 33%, 세 번째 고객이 20%를 차지했습니다. Top 3 CSP 비중을 합치면 88%로 절대적입니다. 집중됐다고 해서 문제라고 보지는 않습니다. 소부장류 기업은 그래서 폭발적인 성장이 나오곤 하지만, 그래서 리스크를 안고 있는 것이기 때문입니다. 합리적인 기대가 중요합니다.

다만, FY26(2Q25~1Q26)에는 두 곳의 하이퍼스케일러가 추가되면서 이들의 매출비중이 10% 이상으로 올라오다보니 집중도 분산을 기대할 수 있게 됐습니다. FY26에도 매출성장률 YoY 120%를 전망했습니다. 순이익률을 40%로 끌어올릴 것이라는 내용까지 더하면 FY26 매출 $961M(원래 '$800M를 넘길 것이다'에서 크게 상향된 것)에 순이익 $384M를 전망한 것입니다.

원문 흐름 18

지난 FY25 순이익은 $52M이었으므로 가파른 레버리지가 나오는 구간입니다.

메르카도리브레(MELI)

메르카도리브레MELI는 Neutral을 유지하고 있습니다. CY25 PER 54배, EPS CAGR 2Y 35%, PEG 1.54배입니다. 올해는 브라질과 멕시코에서 투자를 늘리는 구간이기에 이익 레버리지를 포기한 상태입니다. 올해 하반기와 내년의 성장을 위한 씨앗입니다.

이번주에는 세 가지 뉴스가 더해졌습니다. 세 개가 모두 이제 막 씨앗을 뿌리는 것이기 때문에 펀더멘탈에 영향을 주는 것은 크게 없습니다.

브라질 상파울루의 소규모 약국을 인수하여, Amazon Pharmacy처럼 온라인 의약품 시장으로 뛰어드려 한다는 내용입니다. 2Q25에 처음으로 아르헨티나에서 음식배달업으로 뛰어들 준비를 하고 있음을 확인했었는데, 3Q25에는 온라인 의약품 유통으로도 나아갈 준비 중임을 확인하고 있습니다.

멕시코에서는 POS 단말기 보급이 100만 대를 돌파하며 빠르게 확대되고 있습니다. 이는 2024년 9월 이후 불과 몇 달 만에 두 배로 증가한 수치입니다. 전통적인 은행 생태계가 배포한 POS 단말기가 약 140만 대라는 점을 고려하면, Mercado Pago가 훨씬 더 빠른 속도로 시장 침투를 진행하고 있음을 보여줍니다.

원문 흐름 19

아르헨티나, 멕시코, 칠레에서 동시에 B2B 이커머스 조달 플랫폼인 Mercado Libre Negocios를 출시했습니다. 기업이나 정부가 더 저렴한 가격에 대량구매하기 위한 도매 플랫폼입니다.

블룸에너지(BE)

블룸에너지BE는 Overweight를 유지하고 있습니다. CY25 PER 114배, EPS CAGR 3Y 80%로 PEG 1.4배입니다. 업계 전문가 인터뷰를 통해서 현장에서 느끼는 수요를 확인하시고, 이번 주간전략보고에서 다룬 아래의 DigitalBridge 코멘트를 통해서 대략의 흐름을 파악하실 수 있으실 거라 생각합니다.

데이터센터 전력 수요는 최근 들어 더 빠르게 증가하는 중입니다.

*보통 여러 사이트에 걸어두기 때문에 중복이 있지만, 그걸 감안하더라도 엄청난 성장세입니다.

텍사스 발전사업자인 Oncor는 6월 말까지 데이터센터 및 대형 공장 고객으로부터 총 552건의 전력망 상호연결 요청을 받았는데 1Q25 대비 QoQ 30% 증가한 값입니다. 다 온라인되지는 않겠지만 데이터센터 고객들의 요청 전력 규모를 합치면 186GW에 달합니다. 과거에는 데이터센터 부지당 평균 100MW 미만의 전력을 요구했는데 → 지금은 평균 700MW에 달하는 전력을 요구하는 상태입니다.

원문 흐름 20

마찬가지로 텍사스에서 주로 사업 중인 CenterPoint는 2024년만 해도 데이터센터 요구 전력이 1GW였지만, 현재는 데이터센터가 요구하는 전력만 25GW입니다. 이중 20%만 온라인 되더라도 엄청난 성장세입니다.

로빈후드(HOOD)

로빈후드HOOD는 Overweight를 유지하고 있습니다. 금요일 장 마감 후 S&P 500에 로빈후드와 앱러빈이 편입되는 호재가 있었습니다. CY25 PER 49배, EPS CAGR 2Y 50%로 PEG 1배 미만입니다. 성장성 대비 밸류가 여전히 저렴한 구간입니다.

데이터센터 인프라 기업

매년 몇 GW가 필요한가? 내년까지는 폭발적 성장의 시기

디지털브릿지 DigitalBridge : 데이터센터 22GW 운용 중

9월 3일, 디지털브릿지가 Barclays 제39회 에너지-전력 컨퍼런스에서 말한 내용들을 정리해봅니다. 디지털브릿지는 AUM $106B이지만 포트폴리오 중 데이터센터가 40%, 셀 타워가 30%로 디지털 인프라만 전문 운용하는 기업이라 중요하게 살펴보고 있습니다.

컨콜 중 주요 내용들만 정리해봅니다.

첫 번째, 전력망이 말라가기 시작한 건 '2024년'부터 : 디지털브릿지의 연간 데이터센터 신규 임대 계약 규모는 2022년 3GW, 2023년 4GW, 2024년 5.7GW로 늘어났으며, 2025년에는 6~7GW 수준까지 확대될 전망입니다.

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그러나 매년 데이터센터에 추가 공급되는 전력은 평균 5GW 수준에 그치다 보니, 임대 수요와 전력 공급 간의 격차가 점점 커지고 있습니다. 실제로 임대 수요는 2026년 8.6GW, 2027년 10GW, 2032년에는 20GW까지 늘어날 것으로 예상되지만, 전력 공급은 이를 따라가지 못해 수요–공급 불균형이 해마다 심화될 것으로 예상됩니다. 전력이 공급되는 속도를 보면 2032년에 전력망에 8GW가 신규공급되지만 20GW 임대가 예상되므로 12GW 가까운 공급 부족이 발생할 것으로 예상된다는 점이 문제입니다.

두 번째, CAPEX 사이클은 대부분 7년 주기이다. 올해~내년까진 폭발적 성장 : AI 인프라에 총 필요한 전력 규모는 보수적으로 볼 때는 137GW이고, 낙관적인 샘 올트먼의 예상은 300GW인 것을 감안하여 중간 값은 196GW입니다. 디지털브릿지 CEO인 마크 간지(Marc Ganzi)는 그동안 자신이 30년 동안 겪은 모든 테크 CAPEX 주기가 7년정도에 수렴했음을 말하면서, 3~4년차까지는 S-Curve의 가장 가파른 주기를 누린다는 것을 짚었습니다. AI 인프라는 이제 3년차이니 내년까지 가파른 성장이 지속된다는 것입니다.

세 번째, Bird-eye View로 데이터센터 전력시장 알아보기 : 현재 미국 데이터센터 누적 용량은 약 60GW이며, 이 중 65%는 CPU 기반 퍼블릭 클라우드, 35%는 AI 용도입니다.

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올해에만 6GW 규모의 신규 임대 계약이 체결될 경우, 2025년 말 기준 총 용량은 66GW에 이를 전망입니다. 이러한 추세가 2032년까지 이어지면 196GW가 될 것으로 예상됩니다. 문제는 AI 채택 확산으로 전력 소모가 가파르게 늘어나는 반면, 전력 공급 증가 속도는 이를 따라가지 못한다는 점입니다. 그 결과, 수요-공급 불균형은 매년 더 심화될 수밖에 없습니다. 이와 관련해 미국 전력위원회(PUC)는 앞으로 요금 인상 여부를 재검토할 것으로 보이며, 향후 12개월간 전력 비용 상승 관련 뉴스가 빈번히 등장할 가능성이 큽니다. 또한, 데이터센터 전력 수요가 워낙 높아지면서 향후에는 AI 요금과 일반 소비자 요금이 구분될 수 있다는 전망도 나옵니다. 만약 이런 변화가 현실화된다면, 데이터센터 운영사들은 자체 발전원을 보유하려는 움직임을 강화할 가능성이 큽니다. 마지막으로, 약 12개월 뒤에는 데이터센터의 물 사용 문제가 새로운 주요 이슈로 부각될 것으로 전망했습니다.

네 번째, 'AI는 과거의 신기술 사이클과 다르다' : PC, 휴대폰, 인터넷, 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅은 5대 지각 변동을 일으켰는데, 적응시간면에서 예를 들어 PC는 널리 퍼지는 데 12년이 걸렸습니다. 그러나 AI는 그 속도가 엄청 빠르다는 게 포인트입니다.

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미국인의 92%가 AI를 접하는 데 1년이 채 걸리지 않았습니다. 적응이 매우 빠른 게 첫 번째 흥미로운 포인트입니다. 그리고 AI가 등장한 이후 같은 지능 모델의 토큰 비용이 40분의 1이 될 정도로 비용절감의 속도가 매우 빠르다는 것이 두 번째 포인트입니다. 그리고 세 번째는 이 두 가지 조합 덕분에 Positive ROI가 나오기까지 3년밖에 걸리지 않았다는 점입니다. 클라우드 컴퓨팅이 ROI를 확보하기까지는 5~6년이 걸렸습니다. Azure가 EBITDA 흑자전환을 시작했던 때는 2016년부터였고 그 후로는 급격하게 증가했음을 예시로 들었습니다.

AI 사이클 내에서 전반을 보고 말해주는 꽤 중요한 기업인데, 좋은 내용들이 많았습니다.

Magnificent 7

엔비디아와 오픈AI·구글·메타, 다시 같은 편이 된 머스크

*왼쪽 테이블 : 2025년 09월 07일자로 EPS 추정치를 변경했습니다.

*오른쪽 차트 : Mag 7 기업들의 CY25, CY26 순이익 차트입니다.

엔비디아, 25년 PER 36배 / Overweight

엔비디아 2Q25 실적발표 : Blackwell 12개월치 SOLD OUT, AI CAPEX $3~4T를 말하다 (바로가기)

네비우스 기업분석 : GPU 네오클라우드의 선두주자 (바로가기)

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엔비디아 총정리 : 젠슨황😉이 이끄는 100조 달러 규모의 AI 산업혁명 (바로가기)

닷컴버블 NTM PER : Microsoft 69배, Cisco 101배

네트워킹 CAPEX가 핵심이었던 닷컴 버블 시절의 시스코 12개월 Forward PE는 101배였습니다. 1999년 12월 당시 자료를 살펴보면, 시스코의 매출성장률은 FY1999(A) 43% → FY2000(E) YoY 39% → FY2001(E) YoY 37%였습니다. 지금은 혁신의 규모면에서 닷컴의 네트워킹-인터넷 혁신보다 크다고 보고 있습니다. 인력·축력·수력에 의존하던 인류가 노동집중적인 사회로부터 한 단계 발전했던 18세기의 산업혁명과 비슷하다고 봅니다. 단순반복적인 지식노동으로부터 한 단계 발전한 21세기 지식혁명입니다. 현재 진행형인 AI 사이클 전체를 바라보시기에는 신한 리서치본부의 <버블 템플릿> 자료를 함께 보시면 좋으실 것 같습니다.

닷컴 시기에 비하면 현재 AI CAPEX 사이클은 아직 하이퍼스케일러들의 FCF로 대부분의 CAPEX 자금이 조달되는 등, 부채를 끌어다가 성장하고 있지 않고, 금리인하가 본격화되지 않았으며, CAPEX 사이클의 3년차이자 AI ROI 깨달음이 발생한 지는 1년이 채 지나지 않은 상태입니다.

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엔비디아는 여러 조건상 HW의 폭발적 성장기가 더 남아있는 상태라고 생각합니다. 성장성 대비 밸류를 보면, CY25 PER 35.5배, EPS CAGR 2Y 60~70%로 PEG 0.6배가 되지 않습니다.

*브로드컴 : CY25 PER 50배, EPS CAGR 2Y 40~50%로 PEG 1.0~1.25배

브로드컴 실적발표, 그리고 오픈AI $10B 주문

브로드컴 실적 내용은 좋았습니다. GPU와 ASIC에 대한 큰 흐름에 대해서는 이미 말씀드렸으니, 브로드컴에 대해서만 정리해봅니다. FY26에도 AI 매출은 YoY 60%대 성장일 것으로 전망했습니다. 주요 고객사는 기존의 구글, 메타, 바이트댄스에 더해, 이번에 새롭게 합류한 네 번째 고객이 큰 화제가 되었습니다.

특히 이번 실적발표의 핵심은 브로드컴이 2H26에 출하될 오픈AI $10B 규모 주문을 받은 점이었습니다. 원래 이르면 2H26쯤부터 ASIC 채택 비중을 늘릴 예정이었습니다. 오픈AI의 ASIC 서버는 오라클 데이터센터에 배치될 것으로 추정됩니다. ASIC 랙은 2H26부터 조립 및 설치 예정입니다.

다만, 세 가지 맥락을 함께 고려하실 필요가 있습니다.

모건스탠리에 따르면 ⓐ랙 기준 매출 $10B이므로 브로드컴이 받는 매출이 $10B로 같지는 않습니다.

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ⓑ애널리스트들이 브로드컴 경영진에 "그럼 향후 매출 전망치에 $10B를 추가해도 되느냐"고 물었을 때 난색을 표했습니다. 또한 ⓒ세 번째 고객인 바이트댄스 ASIC은 중국 고객이기 때문에 수출규제를 받을 경우(지금은 칩만 규제일 뿐 네트워킹 및 ASIC은 수출규제를 받지 않습니다. 예를 들어, 아스테라랩스 10개 고객사 중에는 알리바바도 있습니다) 매출성장이 줄어들 수 있습니다.

함께 성장하는 GPU & ASIC, 그리고 계획과 실제

오픈AI는 향후 5년간 10GW 규모의 데이터센터 전력을 예약해둔 상태입니다. 전체 10GW 중에서 8GW는 엔비디아 칩, 2~3GW는 ASIC으로 배치된다고 가정할 경우, 여전히 엔비디아가 인식할 오픈AI의 Compute & Networking 매출은 $245B~$280B입니다.

중요한 건 구매의향서 말고 실제 ASIC의 구매량은 1H26에 출하될 브로드컴이 만든 오픈AI의 칩·랙이 엔비디아의 칩·랙을 기준으로 해서 얼마나 퍼포먼스 대비 TCO가 좋은가를 기준으로 실제 구매로 연결됩니다. 즉, 실 구매량은 VR200 NVL144가 얼마나 경쟁력 있게 출하하느냐에 따라 달라진다는 의미인데, 젠슨황도 이를 알기에 계속해서 CPO, 800V, SiC 등 하드웨어-소프트웨어-네트워킹의 해자를 강화하는 중입니다.

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AMD의 MI300X도 마이크로소프트가 구매하고나서 워크로드별로 테스트 후 성능면에서 엔비디아의 칩에 비해 퍼포먼스 대비 TCO가 저조하자 구매량을 줄인 바 있고, 마이크로소프트의 Maia 100·200도 실제 양산을 6개월 앞두고 구매사인 MSFT가 시스템으로 조립하여 워크로드별로 테스트해본 결과 각각 H100·B200에 비해 경쟁력이 크게 낮아서 출시 지연 및 구매 예상치가 크게 하향된 바 있습니다.

결국 GPU와 ASIC은 장기적으로 함께 성장하는 구조라는 큰 틀은 같습니다. 일부 워크로드가 꾸준히 ASIC으로 이전되더라도, 엔비디아가 로드맵대로 신제품을 출하한다면 향후 2~3년간은 현재 수준의 점유율을 유지하며 성장을 이어갈 가능성이 높습니다. 특히 내년부터 본격적으로 확대될 엔터프라이즈 AI, 소버린 AI, 피지컬 AI 수요는 대부분 다시 엔비디아 GPU로 채워질 전망입니다. 이는 새로운 사용 사례가 등장할 때마다 성장–효율–다시 성장–다시 효율이라는 사이클이 반복되는 구조로, 엔비디아의 성장을 지속적으로 뒷받침할 것입니다.

시대정신을 가졌던 모든 기업들이 그랬듯이, 언젠가는 산업이 성숙하기 시작하면서 엔비디아의 점유율이 줄어들고, 새로운 기회를 찾아야 할 시간이 오겠지만, 아직까지는 그정도가 주요 투자포인트를 훼손한다고 보기에는 미미한 상태이고 내년 말까지의 성장성 대비 밸류를 고려할 때 아직 저평가된 구간이므로 여전히 좋게 봅니다.

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엔비디아, 중국 시장과 H20 공급망에 대한 생각

로이터가 체크하기에는 최근 알리바바, 바이트댄스, 텐센트가 여전히 엔비디아 H20, B시리즈 칩에 대해서 관심을 보이고 있다고 보도했습니다. 최근 H20에 문제가 없음을 전해드렸는데, 이제 다시 진짜 공급망이 체크된 보도로 정정된 것입니다.

구조적으로 보면 중국은 현재 컴퓨팅이 부족한 상태이므로 훈련을 위해서나 추론을 위한 칩 수요는 엄청날 것으로 예상합니다. Ascend 920이 CUDA → CANN 포팅에 중점을 둔 것만 봐도 ⓐ워크로드 옮기기가 쉽지 않으며 ⓑ중국 AI 연구소 내에서는 엔비디아의 칩을 여전히 매우 선호한다는 것을 알 수 있습니다.

가장 우수한 칩들을 원하는 만큼 수입하지 못하게 됐으니, 몇 년에 걸쳐서 천천히 중국 독자적인 생태계를 구축하겠지만 중국 내 AI 가속기 시장규모가 CY25 $50B → CY26 $75B → CY27 $113B로 가는 과정에서 엔비디아의 점유율이 현재 CY25 50% → CY26 40% → CY27 30%로 줄어든다고 가정해도 매출 증분값은 CY25는 +$25B → CY26 +$30B → CY27 +$34B입니다. 이정도면 CY25에 중국 매출비중이 10% 초반대 → CY26에는 10% 이하로 하락합니다.

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YoY 기준에서 업사이드를 결정하는 요소는 맞지만, 엔비디아의 핵심 펀더에 영향을 줄 것은 아니며, AI 사이클이 진행됨에 따라 타 국가로 충분히 성장분을 돌릴 수 있는 규모라는 의미입니다.

칩 단위에서는 화웨이 Ascend가 엄청난 노력을 들이고 있지만, 그럼에도 H100 수준에 머물고 있기에 성능면에서는 엔비디아와 2세대 이상 차이가 납니다. 그리고 서버/랙 단위에서는 지난주 주간전략보고에서 GB200/300 NVL72가 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링상 상당히 어려운 과정임을 전해드렸던 것을 생각해보면, 화웨이의 CloudMatrix 384도 실제 생태계를 구축하고 퍼포먼스 대비 TCO 레벨에서 HGX H100/200 8-GPU 레벨을 따라오기까지는 시간이 양산 시점을 기준으로 하여 추가 6~12개월이 더 걸릴 거라 예상합니다. 다양한 요소를 고려할 때 중국 외부로 판매하기는 어렵습니다. 이미 경쟁력 차이가 큰데, 중국 외 국가들이 중국산 칩을 사용할 경우 중국과 친한 국가로 구분되어 미국산 칩을 수입하지 못하게 될 것까지 같이 고려하면 더욱 외부로 판매되긴 어렵다고 봅니다.

오픈소스와 CUDA의 조합

지난주 Hot Chips 컨퍼런스에서 TogetherAI의 Chief Scientist가 오픈소스 FlashAttention-4를 발표했었습니다.

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엔비디아의 cuDNN 라이브러리에서 어텐션 커널을 구현하는 것보다 ~22%나 더 빠른데, 토큰 시퀀스 길이가 더 큰 Reasoning 및 Agentic AI 작업 환경에서 더 성능이 좋았습니다.

핵심은 CUDA 위에서 CUTLASS CuTe Python DLS(CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines and Solvers)를 사용하여 알고리즘 혁신을 이룬 것이기에 이 경우는 AMD ROCm HIP으로 포팅하기가 훨씬 더 어려워집니다. CUDA Templates 프레임워크 레벨에서 메모리 레이아웃, 타일링, 쓰레드 블록 배치 등을 더 쉽게 추상화해서 커널을 짠 것이고, 이 경우 기존의 CUDA C++보다 훨씬 복잡하지만, 잘 쓰면 GPU 자원을 끝까지 쥐어짜는 최적화가 가능했기 때문입니다.

CUDA 개발자라면 이것을 금방 가져다 쓸 수 있습니다. NVIDIA 생태계의 가장 큰 강점은 하드웨어뿐 아니라, 이런 오픈소스 커널 및 라이브러리가 빠르게 공유되고 흡수되는 네트워크 효과에 있습니다. '칩'이라고 해서 하드웨어로 보지 않아야 한다는 의미입니다. AMD ROCm이 그렇듯이, Huawei CANN 등에도 같은 기준들이 적용됩니다.

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DeepSeek를 만든 하이플라이어도 PTX 레벨(CUDA보다 더 low-level 어셈블리)까지 내려가서 최적화하여 성능을 끌어올렸던 게 특징이었습니다. 훨씬 더 엔비디아 하드웨어에 종속적인 레벨로 들어가서 성능을 끌어올렸단 의미입니다. 워크로드~프레임워크~커널~시스템단위, 그리고 이제는 네트워킹과 전력 등 전반의 요소들을 통째로 보고 퍼포먼스 대비 TCO를 평가해야 합니다. Rubin에서는 이제 800V와 SiC 적용을 고려하고 있습니다.

마이크로소프트, 25년 PER 37배 / Neutral

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

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

오픈AI, LLM이 환각을 겪는 이유

GPT-5가 이전 모델에 비해서 환각이 크게 낮은 것이 특징입니다. 덕분에 실제 기업분석을 할 때도 그렇고 모든 작업에서 ChatGPT-5 사용량이 크게 늘었는데요. 오른쪽을 보시면 o4-mini와 비교해볼 때 gpt-5-thinking-mini 모델은 답을 제시하지 않는 경우가 52배나 크게 늘었지만, 대신 반대로 '뭘 알고, 뭘 모르는지'를 정확히 판단하여 환각율을 크게 줄였습니다.

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덕분에 오류율이 gpt-5-thinking-mini에서 o4-mini 대비 3분의 1 수준으로 크게 하락했습니다.

오픈AI가 이 원인에 대해서 밝힌 논문을 발표했습니다. 원인은 크게 두 가지입니다.

첫 번째는 사전학습 과정에서 다음 단어에 올 단어를 예측하는 방식으로 학습하게 되어 있기 때문입니다. 여기에는 다음 단어로 올 무언가에 대해서 말하는 것에 대해서 정답이냐 오답이냐가 없고, 문장의 완결성만을 중시하다보니 이것이 환각으로 이어진다는 것입니다.

두 번째는 사후학습 평가 과정에서 '맞췄냐', '못 맞췄냐'만 기준으로 잡아서 가장 정확도가 높은 쪽으로 지능이 발달하도록 훈련하다보니 문제입니다. 이 기준으로만 평가하다보면, 모델이 답을 몰라도 '모른다'라고 답하는 것보다 아무것이나 말하는 게 맞출 가능성이 아주 작은 확률이라도 더 높기 때문입니다. 찍어서 맞춘 것도 정답으로 인정되니 모르는 것도 아무말이나 하는쪽으로 강화된다는 것입니다.

오픈AI는 이 과정을 통해서 모델이 추측해서 답하는 것을 배제하도록 하여 환각을 줄이는 데 성공했다는 것이 핵심입니다. 모르는 것을 모른다고 답할 수 있도록, LLM을 평가하는 지표들을 처음부터 재작업하여 환각률을 크게 낮췄다는 것입니다.

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오픈AI, 재무 전망 업데이트

오픈AI가 다시 재무 전망을 업데이트했습니다. 생각보다 성장률이 높은 상태이다보니 생기는 변화입니다. 매출성장치 상향은 주로 ChatGPT에서 나왔습니다. 쇼핑이나 광고 등 ChatGPT의 무료 사용자들을 수익화하겠다는 계획입니다. 대신, API 매출이나 Agent 매출은 약간씩 하향됐습니다.

이슈가 됐던 부분은 현금 소진 전망치가 크게 상향된 부분이었습니다. 1Q25 당시에는 25~29년 사이 $115B만큼의 투자가 필요하며 2029년에는 흑자전환이 가능하다고 말했었는데 → 이번 3Q25에는 흑전 시점이 2030년으로 미뤄졌고 총 $80B만큼 비용이 늘었습니다. 요인들을 나눠보면 컴퓨팅이 대략 $60B, 인재 채용에 따른 주식보상비용이 $20B만큼 더 늘었습니다. 아직까지는 AI 투자에 자금을 지원하려는 자금 수요가 초과입찰인 상태라 우려하고 있진 않으나, 이들이 추가 펀딩을 할 수 있을 정도만큼의 빠른 속도로 AI 채택이 계속될 수 있느냐는 늘 관심있게 보고 있습니다. 지금까지 문제는 없습니다.

AI의 침투 지속: 코딩, 신약 개발

코인베이스에서 매일 작성되는 코드의 40%가 AI로 생성된 코드일 정도로 매우 빠르게 침투 중입니다.

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이정도면 2025년 10월에는 50%를 넘길 것으로 예상하는 상황입니다. 신약 개발에서도 11명의 전문가가 말하기를 향후 3~5년 내로 AI를 활용할 경우 시간과 비용을 최대 절반까지 줄일 수 있을 것으로 전망했습니다. FDA는 2025년 4월의 경우 동물 실험을 AI 기반 기술으로 대체할 경우 약가 인하 및 개발시간 단축에 도움이 될 것으로 전망했습니다. 단기간에 완전히 사라질 수는 없지만 점차 대체해갈 수 있다는 가능성을 확인하고 있는 단계입니다.

애플, 25년 PER 33배 / Underweight

9월 9일, iPhone 17 공개 이벤트 <Awe Dropping>

애플 입장에서 올해 최대의 이벤트를 앞두고 있습니다. 여러 제품을 한 번에 공개하는 자리입니다.

iPhone : 아이폰은 네 가지 아이폰 모델로 출시될 예정입니다. 2020년 이후 애플은 매년 보급형 2개와 고급형 2개를 출시해왔었습니다. iPhone 12, 13에서는 작은 모델에 대한 수요가 높다고 보고 mini 시리즈를 판매했었는데, 판매가 부진함을 깨닫고 대형 모델로 전환하여 iPhone 14, 15, 16에서는 Plus 시리즈를 판매했었습니다. 그런데 이제 대형 모델도 잘 팔리지 않으니 이제는 더 얇은 모델로 방향을 틀었습니다.

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유력한 이름은 iPhone 17 Air입니다. 17과 비슷하지만 프레임이 3분의 2 수준으로 매우 얇기 때문에 배터리와 카메라가 다운그레이드됐습니다.

Apple Watch : 애플워치는 세 가지 모델로 나눠서 출시될 예정입니다. Ultra, Series 11, SE입니다. Ultra는 Garmin이 가져갔던 시장점유율을 뺏어오기 위해서 여러 기능들을 추가했고, Series 11은 큰 업데이트가 없으며, SE도 마찬가지로 큰 업데이트는 없을 것으로 추정됩니다. 2026년에는 애플워치를 통해서 AI가 사용자의 건강에 대해서 조언하는 구독형 서비스 Health+를 출시할 예정입니다.

AirPod Pro 3 : 3년 만에 에어팟 프로를 업그레이드할 예정입니다. 심박수 모니터링 기능이 탑재될 예정이고, 충전 케이스는 더 작아질 예정입니다. 사용자가 에어팟을 끼고 있는 경우가 많기에, 대화를 실시간으로 번역할 수 있는 주요 소프트웨어 기능을 업데이트할 예정입니다. 바로 추가되기보다는 iOS 26부터 업데이트될 것으로 예상합니다.

Vision Pro 업데이트 : 비전프로는 보급형으로 업그레이드되는 것은 아니고, 칩을 새로운 칩으로 교체하는 등 간단한 업그레이드를 거칠 예정입니다.

원문 흐름 36

구글, 25년 PER 24배 / Overweight

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

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

구글, 반독점 1심 판결 이후 투자의견 상향 : Neutral → Overweight

반독점 1심 판결이 나왔습니다. Tail risk가 상당부분 해결됐기에 투자의견을 상향했습니다. <Quick Take : 구글 반독점 소송 판결, '계급장 뗴고 붙어라'> 자료를 보시면 전반적인 내용을 이해하실 수 있습니다. 구글은 현재 CY2025 PER 23.5배에 EPS CAGR 2Y 18%로 PEG 1.3배입니다. 장기적으로 보시기에 지금도 매수하시기엔 좋은 기업입니다.

단기·도파민 추구형보다, 장기·안정형 투자자분들께 잘 맞을 구글

단기적으로 기대할 요소들이 많지는 않습니다. 우선, 가장 중요한 전사 매출성장률이 아직 높지 않습니다. YoY 13.8%입니다. 구글 클라우드 매출비중은 14%이기에 전사 매출성장률을 이끌기에는 부족한 상황입니다. 즉, 구글 검색을 살려내서 디지털 광고 시장 점유율을 지금보다는 높여야 성장률이 높아집니다.

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검색 및 디스플레이 광고 매출비중이 64%이기 때문입니다.

다만, 장기적으로 볼 때 AI가 가져다줄 기회가 크다고 봅니다. TPU와 Gemini 개발능력을 바탕으로 오픈AI를 앞서거나 비등한 레벨을 유지할 것으로 예상하며, 앞으로 더 많은 일을 할 수 있을 거라 예상합니다. 구글은 단기에는 저성장-저밸류 상태이다보니 고성장-고밸류로 가기 위해서는 Gemini가 더 많은 일을 할 수 있도록 시간이 필요하기에 호라이즌이 1~2년 단위이신 분들에게는 지금도 좋은 투자처라고 생각합니다. 예전에 오라클을 처음 말씀드릴 때와 비슷합니다. 시간이 지나갈수록 AI 코어가 전사에 더 널리 퍼지면서 매출성장률이 YoY 20% 이상으로 높아지는 그림을 그리실 수 있다면, 좋은 투자처가 될 거라 생각합니다.

하이퍼스케일러향 TPU 판매 가능성: CY26 TPU v7 → CY27 TPU v8

구글 지난 자료에서 TPU-XLA 구조를 생각하면 GCP 내의 PaaS/AIaaS와 달리 IaaS/베어메탈 레벨에서 판매하기는 어렵다고 봤었는데 공급망 체크를 볼 때 CY2H26 혹은 CY27쯤에 일부 외부판매는 있을 것 같습니다. xAI가 ASIC을 개발하는 대신 TPU를 테스트 중입니다.

원문 흐름 38

두 가지를 생각해볼 수 있는데, 엔비디아 입장에서는 약간 부정적입니다. 문제가 될 정도는 아닙니다. 큰 흐름 자체는 똑같습니다. 모든 하이퍼스케일러와 모든 프론티어 AI 연구소는 자체 ASIC을 일부 가져가게 되어 있습니다. GPU와 ASIC이 함께 성장하는 구조입니다. 대신, xAI가 자체 ASIC 개발 대신 → 구글 TPU를 일부 워크로드에 도입하여 쓰는 구조로 바뀌었다는 게 달라진 포인트입니다. 위의 브로드컴에서 말씀드린 것처럼 하이퍼스케일러나 프론티어 AI 연구소들이 ASIC으로 전환하는 속도만큼 새로운 시장을 창출하여 점유율을 유지하는 게 중요하다는 포인트는 똑같습니다.

구글의 입장에서는 생각해볼 때, 그러면 예상 매출액 CY25 $400B(YoY 15%) → CY26 $460B(YoY 15%) → CY27 $530B(YoY 15%)에서 얼마를 더할 것이냐가 중요한 요소입니다. 구글의 매출 자체가 워낙 크고, TSMC의 CoWoS 캐파가 가장 제한적이라 CY27까지 매출비중 5% 이상을 차지하기엔 어렵지만 구글이 TPU를 더 대량생산하여 칩당 퍼포먼스 대비 TCO를 높이고, TPU 자체의 생태계를 드라마틱하게 늘려주는 효과이므로 긍정적일 것으로 봅니다.

원문 흐름 39

말씀드렸듯이 오라클처럼 Gemini/TPU의 경쟁역량을 바탕으로 다년간 매출성장률을 높여가는 그림 중 일부입니다. 포텐은 많습니다.

아마존, 25년 PER 38배 / Neutral

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

AWS 매출성장률은 향후 계속 가속화될 것

SemiAnalysis에서 아마존 AWS 매출성장률이 이번 분기에서 향후 CY2026 내내 가속화될 것을 말했습니다. 아마존의 매출성장률이 YoY 10%~15%를 벗어나서 YoY 15~20%로 오르기 위해서는 AWS 가속이 중요하기 때문에 아마존은 AWS 성장률이 YoY 20%대로 올라간다면 매우 좋습니다.

성장률이 가속화되는 이유는 앤트로픽의 워크로드와 Project Rainier 온라인 시점에 영향을 받기 때문입니다. 지금은 앤트로픽이 대부분의 컴퓨팅을 구글 TPU에서 쓰고 있었는데, 곧 Trainium 2로 구성한 Project Rainier가 온라인되면 AWS에서 쓰는 비중이 크게 늘어날 예정입니다. Trainium 3부터는 앤트로픽 워크로드에 맞게 최적화되므로 구글에 이어서 두 번째로 하드웨어-소프트웨어 공동 설계의 이점을 누리는 AI 연구소가 될 예정입니다.

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앤트로픽과 AWS 모두에게 좋은 조합입니다.

투자자 관점에서 보면, AI 인프라시장은 GPU와 ASIC이 함께 성장하고, 이제 칩 단위 경쟁을 넘어서 네트워킹이 중요해지다보니 Scale-up과 Scale-out이 동시에 가속화되는 흐름 속에 있습니다. 따라서 투자 기회도 여러 곳에서 생기는 중입니다. 그렇다보니 엔비디아만이 아니라, 네트워킹과 인터커넥트 핵심 기업인 크레도와 아스테라랩스도 여전히 성장성 대비 밸류를 감안할 때 Overweight로 좋게 봅니다.

아마존, 프라임 데이에도 불구하고 프라임 가입자 수 부진

아마존 Prime Day 판매 기간을 4일로 늘렸지만 내부 데이터상 미국 내 프라임 멤버십 구독자 수가 회사 목표에 미치지 못했습니다. 7월 8~11일까지 총 540만 명이 가입했는데 이정도면 1년 전에 비해서 11.6만 명 덜 가입한 것입니다. 그리고나서 프라임 구독자 수를 끌어올리기 위해 기존에 공짜로 서비스했던 '초대회원 프로그램' 사용자들에게 서비스를 종료할 예정임을 밝혔습니다.

2009년에 아마존 프라임 멤버십을 막 출시하고 나서, 당시 구독한 사람들에게는 성인 최대 4명에게 무료배송 혜택을 나눠줄 수 있도록 초대회원 프로그램(Prime Invitee)을 운영했었습니다.

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2015년부터 해당 프로그램이 없어졌지만 기존에 초대됐던 회원들은 꾸준히 무료배송 혜택을 받을 수 있었는데 이제는 이들도 가입하도록 혜택을 없앤 것입니다. 넷플릭스가 계정 공유를 단속했던 것과 비슷한 조치입니다.

메타, 25년 PER 30배 / Overweight

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메타의 3년간 $600B CAPEX : FY26 $100B → FY27 $200B → FY28 $300B

트럼프와의 식사자리에서, 마크 저커버그가 2028년까지 메타가 $600B 이상을 투자할 계획이며, 2029년 말까지는 그보다 훨씬 더 큰 금액을 투자할 계획임을 말했습니다. 이정도 규모라면 FY26 $100B → FY27 $200B → FY28 $300B를 뜻합니다. 수치만 보면 Bull Case같지만 실제로는 Base Case입니다. "AI 발전이 지금처럼 계속해서 가속화된다면 그보다 훨씬 더 많은 금액을 투자할 가능성이 매우 높은 상태"라고 밝혔습니다.

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이정도면 기존의 CAPEX 성장률 수치에 비해서 훨씬 더 가속화되는 트렌드입니다. 브로드컴/구글에서도 같은 의견이지만, 엔비디아의 입장에서 충분한 성장과 점유율 확보에 가장 중요한 것은 (1) Rubin의 시대에도 얼마나 퍼포먼스 대비 TCO를 높여 확보할 것이냐 (2)얼마나 빠르게 AI가 발전할 것이며, 얼마나 새로운 사용 사례를 창출할 수 있느냐(ⓐReasoning → Agentic AI → Physical AI / ⓑCSP → Enterprise/Sovereign AI)가 더 중요합니다.

AI CAPEX $3~4T 시대까지 자금 여력은 충분하다

이미 메타는 업계에서 가장 ROI가 높은 워크로드를 갖고 있기 때문에 성장에서 매년 증가하는 FCF를 CAPEX에 추가 투입하는 것도 있지만, 메타가 이번 분기에 $29B 데이터센터에서 보였던 사례처럼 CAPEX를 위한 자금조달 구조를 지금과 다르게 짜면 충분히 가능한 금액입니다.

5년 내로 원금을 회수할 수 있는 수준인 단기자산인 AI 컴퓨팅 부분에만 빅테크의 자체 자본이 들어가고, 장기자산인 데이터센터/부지/전력 같은 경우에는 충분히 Apollo, KKR, Macquaries, Brookfield 등이 먼저 깐 뒤에 15~20년에 걸쳐 적정 임대료를 받아가는 그림입니다.

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Private Credit, 회사채, ABS/CMBS, 기타 PE, VC, 국부펀드, 은행 등에서 빌려서 조달하는 식입니다. 여기에 구경제와 신경제의 결어긋남으로 인해 구경제를 살리기 위해 금리인하가 더해지면 ROI가 높은 데이터센터 및 AI 스타트업으로 자금투입 규모는 더 증가할 수도 있습니다.

테슬라, 25년 PER 204배 / Underweight

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

테슬라 $8.5T를 향해: 다시 한 번 같은 편이 된 일론 머스크

테슬라 이사회가 머스크에게 총 $1T에 달하는 성과연동형 주식보상을 제공하는 안건을 올렸습니다. 모든 보상 패키지를 수령할 경우 회사 지분의 12%p에 달하는 주식을 받게 됩니다. 총 12개의 트랜치로 구성되어 있고 1개의 트랜치당 테슬라 주식의 1%p를 받습니다. 11월 6일 주주총회에서 안건을 승인할 경우 머스크는 다시 한 번 더 세계 최대의 부자가 될 길이 열리게 되는 셈입니다.

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여러 조항들이 있습니다. 시총 기준은 $2T, $2.5T, $3.0T, $3.5T로 쭉 $8.5T까지 모두 달성할 때마다 하나씩 체크되는데 시총기준 외에 Operational Milestone이 있습니다. 순서는 상관없습니다. 시총 기준을 1개 충족하고, 운영 기준도 1개씩 달성할 때마다 트랜치 1개씩 받아가는 것입니다. 시총은 6개월 이동평균선과 30일 이동평균선 조건을 모두 만족해야 합니다. 한마디로 찍고 내려오지 말고 회사를 레벨업 시키라는 것입니다.

회사 운영에 따른 마일스톤은 (1) 누적 차량 2,000만 대 이상 인도, (2) FSD 구독자 1,000만 명, (3) Optimus 인도량 100만대, (4) 로보택시 100만대 운행, (5~10) Adj EBITDA 기준 $50B~400B입니다. 기간단위로 충족해야 받는 것도 있는데, (11) Adj EBITDA $400B를 1년간 유지할 때 받는 것, (12) Adj EBTIDA $400B를 2년간 유지했을 때 받는 조항입니다.

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그중에서 트랜치 11번과 12번은 조항이 조금 더 까다롭습니다. CEO Succession Framework를 충족해야 합니다. 후계 CEO를 선발하고, 양성하며, 비상 대응 절차를 갖추게끔 체계적인 승계 절차를 만들어야 합니다.

그리고 성과를 충족하더라도, 계약일로부터 5년 내 성과를 달성했을 경우에는 성과보상 계약을 한 계약일로부터 7.5년 이상 지났을 때에 주식보상이 주어집니다. 예를 들어, 2030년 전에 모두 달성해버릴 경우에도 보상은 2033년에 나온다는 의미입니다. 그리고 계약일로부터 5년 이후에 성과를 달성할 경우에는 10년 이상 지났을 때 받을 수 있습니다. 예를 들어, 2030년 이후에 성과를 달성한 경우에는 2035년에 받을 수 있다는 의미입니다.

간단하게 말씀드리자면, '모든 지표를 달성하고 나서 주식보상을 받기로 약속된 상태이더라도 락업기간이 몇 년씩 생길테니 마무리까지 잘 책임지라'는 의미입니다.

그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용

잡담, 화면 설명, 불확실한 표현을 무작정 버리지 않는다.

생략 기록

별도 생략 기록이 없습니다.

그럼에도 빠진내용 정리

보존 범위	본문의 문장·수치·계산·조건·예외와 원문 URL은 시간흐름 정리에 모두 남겼다.
시각 자료	원문에 삽입된 차트·표의 이미지 자체는 별도 미디어 원장이 없으므로, 본문에서 읽을 수 있는 설명과 수치만 보존했다.
예정·가정	주간 캘린더, 제품 출시, 생산·매출 전망, 잠재 매출 계산은 확정 사실이 아니라 원문의 일정·가정·전망으로 구분해 남겼다.

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document_work_runner prepare가 입력 원문을 수정 없이 보존했다.

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