주간전략보고 : 투자의 생각 (1월 12일~1월 16일)

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[게시일] 2026.01.12. 오후 8:10
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[제목] 주간전략보고 : 투자의 생각 (1월 12일~1월 16일)
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안녕하세요 올바른입니다.

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엔비디아 CES 애널리스트 Q&A 세션에서 말한 것 중 핵심 11가지를 정리하며, NVIDIA Inference Context Memory Storage가 왜 X Factor인지, DRAM과 SSD에게 순풍인 이유를 살펴봅니다.

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스테이블코인 거래량에서 서클의 USDC가 50%를 넘겼습니다. 블룸에너지의 800V 및 와이오밍 코멘트, Scale-up에서의 크레도 포지션, 마이크론의 수요와 공급을 정리했습니다.

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올해를 생각하면서 오픈AI, 메타, xAI의 관전 포인트를 정리해봤으며, 구글과 아마존의 특명과 쇼핑 에이전트 Rufus, 앤트로픽의 경쟁 AI Labs 기습 공격에 대한 생각을 담은 자료입니다.

주간전략보고

2026-01-05

주간전략보고 : 투자의 생각 (1월 5일~1월 9일) (바로가기)

2025-12-29

주간전략보고 : 투자의 생각 (12월 29일~1월 2일) (바로가기)

2025-12-22

주간전략보고 : 투자의 생각 (12월 22일~12월 26일) (바로가기)

2025-12-15

주간전략보고 : 투자의 생각 (12월 15일~12월 19일) (바로가기​)

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목차

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주간전략보고 투자의 생각 : JPM이 미국 경기가 강할 거라 보는 이유 세 가지

4Q25 1주차 실적발표 훑어보기 : 1주차 3개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

투자의 생각 : CRCL, MELI, BE, CRDO, VRT, MU

엔비디아 CES 애널리스트 Q&A : X Factor 그자체인 NVIDIA ICMS

Magnificent 7 : NVIDIA ICMS, 올해 AI 관전 포인트ⓐⓑ, 앤트로픽의 공격, 구글과 아마존의 공방전

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📆 주간 캘린더 (1월 12일~1월 16일)

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👨‍💻 → CPI, PPI, 은행 실적발표, JPM 헬스케어 컨퍼런스

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> 경기/물가 : CPI (화) PPI (수) 원유재고 (목)

> 고용/실업 : 신규실업수당청구건수 (목)

> 실적발표 : JPM, Delta Airlines (화) BofA, Citi, WFC (수) GS, BlackRock, MS (목)

> 이벤트 : JP모건 헬스케어 (월) 디트로이트 오토쇼 (수) 신용카드 데이터 (목)

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주간전략보고 : 투자의 생각

JPM이 미국 경기가 강할 거라 보는 이유 세 가지

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🧭 S&P500 EPS 추정치 변화 (~1/9)

25년 EPS : $270.86 ▲ (12/12 $270.86 ← 11/14 $270.14 ← 10/17 $267.96)

26년 EPS : $310.84 ▲ (12/12 $309.30 ← 11/14 $306.64 ← 10/17 $304.08)

27년 EPS : $357.83 (New)

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JP모건, 미국 경제의 회복을 전망하다

JP모건은 미국 경제가 2026년에도 확장세를 유지할 확률을 80%, 경제가 예상치를 뛰어넘어서 인플레이션을 가속화시킬 가능성을 20%로 보고 있습니다. 기본적으로 경제 회복이 강할 거란 전망입니다.

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차트는 3가지입니다.

왼쪽 차트 #1 → 앞으로 노동시장이 개선될 것으로 예상했습니다. 노동 수요 자체는 아직 약하지만, 감원 논의가 제한적이며, 중소기업 고용 증가 조짐이 있어 노동시장이 추가로 악화되진 않을 것이란 예상입니다. 금리가 낮아지고 실질 소득이 높아지면서 경제를 좀 더 강하게 만들 것으로 예상합니다.

중간 차트 #2 → 완화되고 있는 금융 여건은 AI CAPEX를 촉진하고, 미국의 재산업화로 인해 운송장비, 산업기계, 비주거용 건축물 등 AI 외 CAPEX들도 동시에 상승할 것으로 예상합니다.

오른쪽 차트 #3 → 연초 OBBBA 법안 시행으로 2026년에 상당한 세금 환급이 일어날 것으로 예상합니다. 소비자들은 연간 가처분 소득의 0.2~0.4%에 해당하는 $500B~$1,000B 가량의 추가 지원금을 받을 것으로 예상합니다.

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아폴로 글로벌 : 매크로 데이터 체크

이코노미스트 토르스텐 슬뢰크Torsten Sløk가 정리한 차트들 중 살펴볼만 했던 차트들입니다.

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왼쪽 차트 #4 → IMF 분석에 따르면, 재정부양책 효과로 2026년 독일과 일본의 성장률이 각각 1.0%p와 0.5%p 상승할 것으로 보입니다. 특히 미국은 OBBBA의 영향으로 0.9%p의 추가 성장이 기대됩니다.

오른쪽 차트 #5 → 은행 데이터를 보자면 미국과 유럽에서 대출 증가세가 가속화되는 중입니다.

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

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주간 퍼포먼스 체크

지수(4) : Dow30(+2.1%), S&P500(+1.1%), Russell2000(+4.3%), Nasdaq100(+1.2%)

빅테크(7) : 아마존(+8.1%), 구글(+3.4%), 마이크로소프트(+1.1%), 메타(+0.3%), 테슬라(-0.7%), 엔비디아(-3.6%), 애플(-4.3%)

섹터(11) : 원자재(+5.0%), 경기민감재(+4.7%), 산업재(+2.3%), 필수소비재(+2.2%), 헬스케어(+1.7%), 금융(+1.6%), 커뮤니케이션(+0.8%), 리츠(+0.7%), 테크(+0.0%), 에너지(-1.2%), 유틸리티(-1.6%)​

4Q25 1주차 실적발표 훑어보기

1주차 3개 기업 - 업사이클 & 다운사이클 비교

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

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*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.

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*'클릭 후 더블클릭'하시면 크게 보실 수 있습니다.

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4Q25 1주차 실적발표

업사이클 ↗ : 이번주 실적발표 기업 중 업사이클은 어플라이드디지털APLD이 있습니다.

다운사이클 ↘ : 다운사이클인 기업은 컨스텔레이션브랜즈STZ, 에흐르테스트시스템AEHR이 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

CRCL, MELI, BE, CRDO, VRT, MU

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상대적인 매력도 평가

주가와 기업의 펀더멘탈을 고려해서 세 가지 기준으로 평가하고 있습니다.

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Overweight = 비중확대

Neutral = 중립

Underweight = 비중축소

올바른 미국주식 by SAPIENS

Overweight *순서는 비중, 강도와 무관합니다*

Nvidia

Google

Vertiv

Bloom Energy

Sea Limited

DoorDash

First Solar

Robinhood

Micron

Credo Tech

dLocal

AMD

MercadoLibre

Unity Software

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서클(CRCL)

서클CRCL은 Neutral을 유지합니다. 서클 시총은 $19.52B입니다. 오늘의 서클 USDC 유통량은 $74.56B입니다. USDC 유통량은 19주간 횡보 중입니다. CCTP 전송량은 30일 기준 $14.0B입니다. CCTP 전송량은 가파르게 상승하여 점유율 1위(원래는 LayerZero가 1위)까지 올라왔습니다.

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*유통량은 USDC를 '보유 중'인 양를 나타내는 것이고, 거래량은 USDC를 '통해' 거래하는 양을 나타내는 말입니다.

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1월 8일, 블룸버그 보도에 따르면 2025년 스테이블코인 거래량이 크게 증가했습니다. 2025년 총 거래량은 $33T였는데 서클의 USDC가 $18.3T로 55%를 차지했고, 테더의 USDT가 $13.3T로 40%였습니다. 2025년 총 거래량은 증가했지만 크립토 플랫폼에서의 거래량 비중은 감소했습니다. 주류 시장에서의 채택이 확대되고 있다는 의미입니다.

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긍정적으로 볼 수 있는 부분은 ⓐ주류 시장 채택이 늘어나는 국면에서 USDC 점유율이 높아졌다, ⓑGENIUS Act가 2025년 7월에 통과되고나서 점유율이 더 상승한 것은 계속해서 전해드리던 서클의 투자포인트가 유효하다는 걸 뒷받침하는 사례입니다. GENIUS Act가 실제 발효되고 나서는 법적으로 USDC의 담보가치에 대해서 인정해주는 것이므로 현재 보여주고 있는 거래량에서의 우위가 유통량에서의 우위로도 이어질 것이라 예상합니다.

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여전히 스테이블코인의 제1사용사례(특히 유통량면에서는)가 크립토 페어 트레이딩(BTC/USDT, ETH/USDT)이라서 USDC 유통량 변화가 크진 않습니다.

단기로 보자면 크립토 강세일 때 BTC, ETH, SOL 등을 거래하려고 트레이더들이 바이낸스, 코인베이스에 예치해두는 규모가 유통량에서 잡히는 비중이 높다는 의미입니다. 그러나 장기적으로는 주류 시장에서 스테이블코인이 채택되는 규모가 지금보다 100배는 더 클 것이란 기대이기에 새로운 시장에서 점유율을 더 높게 가져가고 있다는 측면을 좋게 볼 수 있는 뉴스였습니다.

메르카도리브레(MELI)

메르카도리브레MELI는 Overweight를 유지합니다. 단기에 아웃퍼폼을 기대할 구간은 아니지만 코스트코처럼 적립식으로 모아가시려는 분들께는 메르카도리브레, 씨리미티드, 도어대시가 잘 맞으실 거라 생각합니다. 세 기업 중에서는 최근 씨리미티드가 CY25 PER 38배 레벨로 낮아져서 기회라고 보고 있습니다.

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메르카도리브레는 CY25 PER 54배이고, 올해가 투자 대신 성장을 택한 해라 이후를 보자면 EPS CAGR 2Y 40%일 거라고 보고 있습니다. <메르카도리브레 3Q25 실적발표 : 브라질 '19헤알의 승부수' 뒤에 숨은 거대한 그림>에서 전해드린 것과 같이, 최근 메르카도리브레의 전략은 커머스인 Libre에 투자를 늘려 향후 핀테크와 대출 사업부인 Pago 및 Credito로 수익을 쌓으려는 방향입니다.

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Pago와 Credito에 대해서 쭉 정리해보면,

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메르카도리브레는 이커머스~결제~대출 플랫폼을 동시에 갖고 있기 때문에 사용자가 유입되면 GMV~TPV~신용평가에 쓸 수 있는 데이터로 이어지는 루프입니다. 은행이 가맹점에게 대출을 해줄 때에는 은행은 독촉장을 보내 처리하지만, 메르카도리브레는 가맹점의 일 매출에서 상환금을 공제하는 식이라 구조적으로 확장을 빠르게(YoY 83%) 함에도 불구하고 부실채권 비율을 낮게 가져갈 수 있는 강점이 있습니다.

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누뱅크나 다른 디지털 은행들은 신용카드 사용자를 확보하기 위해 고객획득비용으로 마케팅에 돈을 쓰지만, 메르카도리브레는 사용자들이 이미 앱을 쓰고 있기 때문에 고객획득비용이 없다는 강점도 있습니다.

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고금리 신용카드를 신청하는 사람들에게도 자체 플랫폼 내에서 유동성이 입증된 사람들을 대상으로만 신용대출을 제공하기 때문에 비교적 안전하며, 환율이나 인플레이션에 대한 데이터(이커머스 결제)를 보유하고 있기에 이를 바탕으로도 특정 지역이나 인구 집단에서 소비가 감소하는 데이터를 보고 즉시 신용한도를 줄일 수 있어 리스크 관리에 유리한 입장입니다.

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다만, 이 모든 것의 시작은 이커머스 플랫폼에 사용자들이 유입되고 계속해서 MELI의 생태계 내에서 더 많은 시간을 쓰려고 할 때에 굴러가는 것이기에 플랫폼 경쟁력을 더욱 높이고 더 잦은 소비 데이터를 얻도록 브라질 무료배송 가격을 19헤알로 크게 낮춘 것이라 생각합니다.

블룸에너지(BE)

블룸에너지BE는 Overweight를 유지합니다. 블룸에너지에 대한 투자포인트는 <블룸에너지 3Q25 실적발표 : Beyond 2GW⚡️ 선언, 세 번째 하이퍼스케일러의 힌트>에서 보실 수 있습니다. 아직 Base Case 내의 주가상승세인데, 가파른 침투 이후 CY27의 연간 생산량이 3GW가 되느냐 혹은 5GW에 가까워지느냐가 업사이드의 핵심입니다.

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AEP, SOFC 0.9GW 계약 체결

이번 주에는 AEP가 SOFC 0.9GW 계약을 체결하면서 크게 상승했습니다. 첫 GW급 클러스터 수주이고 주전원으로서의 역할이라 좋습니다. 이전에는 80MW정도가 실증 프로젝트 중 최대 규모였습니다.

블룸에너지는 AEP와 2024년 11월 14일에 1GW 계약을 맺으면서 100MW를 우선 구매하고 향후 900MW는 옵션을 행사할 수도 있다고 열어뒀었는데, 이번에 2026년 1월 4일에 추가로 900MW에 대해서도 $2.65B 규모로 체결했고 이것을 이번에 공시한 것입니다.

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계약 체결 내용에서 중요했던 부분들은 정리해보면, ⓐ900MW에 대해서 $2.65B이므로 $2,944/kW입니다. 대략 $3,000정도의 ASP였는데 조금 낮아진 셈입니다. 초대규모 클러스터에 대해서는 아주 약간의 할인을 해줬고 할인정도는 매우 양호한 수준입니다. ⓑ20년간 IG등급 제3자 고객에게 임대할 예정입니다. ⓒ와이오밍 샤이엔에 있는 캠퍼스이고 구매계약이 최종 충족되는 시점은 2Q26입니다.

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와이오밍 900MW 프로젝트는 10월 1일 일간보고, 10월 6일 주간전략보고에서 전해드렸던 프로젝트입니다. 이번에 실제 계약으로 나온 것입니다. AEP가 2024년 11월 14일 블룸에너지 SOFC 1GW 프로젝트를 계약할 당시에 '전력망 운영자인 AEP가 데이터센터 고객들을 유치하기 위해 블룸에너지의 SOFC를 Time-to-Power 솔루션으로 제시할 수도 있다'가 포인트였는데 이것이 유효하다는 것을 확인한 계약입니다.

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이번 AEP 프로젝트는 크루소~오라클(Crusoe-Oracle)향일 가능성을 높게 보고 있습니다. 그런 점에서 오라클에게 3,531,073주의 $113.28 워런트를 주고 나서 처음으로 나온 프로젝트입니다.

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물론 크루소~오라클이 아닐 가능성도 매우 낮으나 있긴 한데, 아니라면 마이크로소프트 및 메타향이란 뜻이라 오히려 더 좋습니다.

와이오밍 주의 샤이엔이 워낙 데이터센터 유치에 진심이라서 1Q26 완공 예정인 마이크로소프트도 있고, 2027년 완공 예정인 메타도 있기 때문입니다.

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다만 크루소~오라클일 가능성을 높게 보는 이유는, 구체적인 스펙들이 크루소 진행 프로젝트와 같고, 어제 크루소의 데이터센터 프로젝트가 승인이 나자마자 이번 공시가 나온 것이기 때문에 시점이 같습니다.

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전체 프로젝트에 대해서는 해당 자료(왼쪽, 타이틀)를 참고하시면 됩니다. 전체 자료는 563페이지인데, 핵심은 캡처 중에서 오른쪽 자료에서 'Major Project Components'에 있는 'Fuel Cell Yard'를 보시면 됩니다. 전체 프로젝트는 2.7GW의 천연가스 BTM 프로젝트이며 그중에서 3분의 1인 900MW를 블룸에너지의 SOFC가 담당하는 구조입니다. 원래 와이오밍 주 샤이엔 프로젝트를 시작할 때만 해도 지역사회에서 유해가스 배출에 대한 우려가 많았는데 적정 유해가스를 만족시키면서도 발전효율 및 Time-to-Power를 고려하여 SOFC가 채택됐을 것으로 예상합니다.

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애널리스트 코멘트: Evercore ISI & Mizuho

Evercore ISI 애널리스트 → 지금은 훈련용 GW급 캠퍼스가 주목받지만 앞으로는 추론 워크로드가 훨씬 더 커질 것인데, 이 과정에서 Latency에 민감한 150~400MW급 중형 추론 데이터센터가 크게 늘을 것으로 예상합니다. 물리적으로 사용자와 가까울수록 이득이라 Tier 1 대도시 인근에 지어져야 하는데 SOFC의 무배출 특성 덕분에 까다로운 대기 오염 배출 허가(허가만 1년, 지역사회와의 협의 필수)를 받을 필요가 없고, 저소음 및 빠른 배치의 장점이 있기에 좋을 것이기 때문입니다.

Mizuho 애널리스트 → AEP 계약은 2025년 10월부터 900MW SOFC 개발 프로젝트가 진행된다는 것을 팔로우업 해오던 상황에서 이것이 공식화된 것이지만, 이번에 추가된 정보들이 블룸에너지에게 긍정적이었습니다. ASP와 계약기간 20년이란 디테일이 추가로 밝혀졌습니다. ASP는 예상치 $3K정도에 비해서는 약간 할인해주는 정도입니다. 가스 가격을 MMBtu당 $3.5, 수명 20년, 할인율 10%로 가정할 때 최종 소비자에게 제공되는 전력 가격은 $100/MWh일 것으로 예상했습니다.

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800V DC 시대에 더 부각받을 Bloom Energy

UBS의 이번주 블룸에너지 코멘트가 인상적이었습니다. 제목은 <800V DC 전력 아키텍처: 비즈니스 환경의 판도를 바꿀 혁신>입니다. 240V 전압을 5V DC로 변환하는 비용은 스마트폰 충전기처럼 $10~$20 수준으로 저렴할 수 있습니다. 하지만 전압을 먼저 높여야 하거나 매우 높은 전압을 다뤄야 하는 상황이라면, 이 비용은 기하급수적으로 상승합니다.

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1GW 규모의 데이터센터를 기준으로 볼 때, 기존 AC 전력 솔루션을 구매해 승압 및 DC 변환 과정을 거치는 대신 BE의 800V DC 전력 솔루션을 도입하면 변환 장비 비용에서만 평균 $0.7B~$1.0B를 절감할 수 있습니다. 기존의 데이터센터 전력 분배 방식은 여러 단계의 전압 변환을 거쳐야 하므로, 시스템 복잡성이 증가하고 에너지 효율이 떨어지는 고질적인 문제가 있었습니다.

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블룸에너지의 SOFC 연료전지는 차세대 800V DC AI 컴퓨터에 승압 혹은 별도 변환 없이 현장에서 직접 800V DC 전력을 공급하도록 설계되었습니다.

블룸에너지가 2000년대 처음 SOFC를 채택할 때부터 800V Native 구조로 설계했고 이 상태로 지난 15년간 생산해왔다는 게 핵심입니다. 언젠가 전기를 정말 많이 쓰게 되면 800V 시대가 열릴 것이므로 처음부터 800V DC 구조에 맞춰서 설계했던 것입니다.

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전력 수요가 계속해서 치솟고 있는 상황에서, UBS는 데이터센터 고객들이 800V DC 솔루션 채택을 결정할 때 BE가 가장 이상적인 해결책이 될 것이라 확신했습니다. 세 가지 이점을 생각할 수 있습니다.

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비용 절감 : 전력 장비 비용에서 $0.7~$1.0B를 절감할 수 있습니다.

리드타임 단축 : 필요한 전력기기가 줄어드니 1~4년 단위로 길어진 장비 조달시간을 필요로 하지 않습니다.

전력을 '버는' 효과 : 전력 손실 5~10%만큼을 직접 돈을 버는 컴퓨팅 클러스터에 더 할당할 수 있기 때문에 1GW당 더 많은 수익을 거둘 수 있게 됩니다.

*실제 데이터센터를 지으면, 전력망에서부터 전력을 끌어와 컴퓨팅으로 쓰이기까지 대략 30%정도가 손실됩니다. 컴퓨팅이 원활하도록 지원하지만 토큰을 직접 생성하는 데 쓰이지 않으니 돈을 벌 수는 없는 전력입니다. 엔비디아는 Rubin에서부터 AI Factory 단위의 TCO 대비 퍼포먼스를 끌어올리는 게 중요하다고 판단하여, 전력과 냉각 분야에서도 많은 혁신들을 선보였습니다. 그중에 45℃의 액체냉각, 800V DC가 있습니다.

크레도(CRDO)

크레도CRDO는 Overweight를 유지합니다. FY26(CY2Q25~1Q26) PER 54배이고, EPS CAGR은 50% 이상이므로 PEG 1.08배 구간입니다.

최근은 기간조정을 받으면서 횡보 중인 구간입니다. 구리냐 광학이냐 논란들이 있는데, 여기에 대해서 고민해봤을 때 여전히 기술적으로는 2027년까지 구리가 랙 내부 연결, 랙 간 연결, GPU-to-Top of Rack 스위치간 연결에서도 주류일 것으로 예상합니다. 이쯤부터는 점차 AEC 광학 버전인 ALC가 매출성장동력을 이어받아 고성장 할 것이라 보기에 큰 문제는 되지 않을 것으로 예상합니다.

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크레도는 CES 2026 행사 중에 투자자들의 오해로 하락이 거셌었는데 두 가지 요인이 있었습니다.

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크레도의 AEC는 보라색으로 알려져 있는데 아마존 데이터센터 내에서 주황색과 파란색 케이블이 발견되면서 시장 점유율에 대한 우려가 있었습니다. 다만, 이부분은 Mizuho 애널리스트가 '아마존이 내부적으로 식별을 용이하게 하기 위해 색상 변경을 요청한 것 뿐이며 모두 크레도의 AEC이다'라고 확인했습니다.

젠슨황 기조연설 중에 VR200 NVL72 랙에는 케이블이 필요없다는 주장을 해서 하락이 있었는데 이부분은 내부 구리 백플레인에 대한 것일뿐이고, 크레도의 주요 제품은 전체 랙을 네트워크 스위치와 연결하는 랙 외부용 AEC입니다. 기본적으로는 광학부품의 공급병목 때문에라도 구리 + 광 케이블의 시장규모가 동시에 빠르게 증가하는 구간입니다.

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*Scale-up 기준 400G, 800G까지 Passive DAC가 메인이었으나, VR200 1.6T부터 AEC가 본격 채택될 것입니다.

*마찬가지로 Scale-out에서는 광학이 차지하고 있으나, Scale-up에서는 CY27까지 구리가 메인일 것으로 예상합니다.

버티브(VRT)

버티브VRT은 Overweight를 유지합니다. CY25 PER 40배, EPS CAGR 2Y 35%, PEG 1.14배입니다. 젠슨황이 CES 발표 당시 Hot Water도 냉각에 쓸 수 있다면서, 기존의 데이터센터 액체냉각 대표 기업들이 하락했었습니다. 버티브 펀더멘탈에 이상은 없는 요인으로 보고 있습니다. 기존의 35℃ 액체냉각에 비해서 45℃ 액체로 냉각하니 외부 칠러를 덜 쓸 수 있다는 것이 핵심입니다.

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이전에 공급망과 상의가 없었던 기술이 CES 2026에서 갑작스럽게 발표된 것이 아닙니다. 25년 5월쯤부터, 업계에서는 엔비디아와 협력하는 기업들 위주로 DLC-2 기술을 통해 유입 액체 온도를 45℃까지 높일 수 있는 기술을 내놓은 바 있습니다.

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VR200으로 가면 상대적으로 ASP가 더 비싸고 더 고급 엔지니어링 기술을 필요로 하는 제품들이 늘어납니다. 랙 기준 냉각 유량이 GB300 NVL72 대비 거의 2배 늘어서 CDU, 매니폴드, 냉각판, 퀵 커넥트의 사양 및 수량 업그레이드에 도움이 됩니다. 랙 기준 공기 흐름량은 80% 감소했습니다. VR200부터는 거의 100% 액체냉각 구조입니다.

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GB200/300 NVL72 120~140kW 랙 → VR200 NVL72 190~230kW 랙 → VR300 NVL144(이전엔 NVL576) 600MW 랙으로 가면 갈수록 전력밀도와 냉각밀도가 높아지기 때문에 기존 구성요소들은 더 필요하고, Rack, Row 단위에서는 줄어들더라도 Room 단위에서는 많은 양의 공기냉각 제품들을 필요로 하는 구조입니다. 이번에 줄어드는 것은 외부 Chiller인데 버티브는 영향이 거의 없고, 오히려 외부 공기를 사용한 열교환기가 필요할테니 공기냉각의 강자였던 버티브에게는 나쁘지 않은 입장입니다.

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열관리는 서버 칩Server Chip에서 발생한 열을 빼기 위해 → 서버와 랙단위Server/Rack Heat Collection → 복도와 방단위Row/Room Heat Collection → 시설과 외부 열차단Facility/Outdoor Heat Rejection을 통해서 각각 과정마다 데이터센터 전반의 열을 제거하거나 차단하는 등 관리하기 위해 노력하는 구조입니다.

마이크론(MU)

마이크론MU은 Overweight를 유지합니다. 마이크론에 대한 기업분석은 <마이크론 4Q25 실적발표 : 마이크론이 증명한 메모리 슈퍼사이클의 수혜강도>에서 보실 수 있습니다. 지난 4Q25 실적발표는 역대급 EPS Revision & EPS Growth 모두가 바뀐 실적발표였고, FY26 EPS 추정치가 $18.4 → $35~40까지 상승했습니다.

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실적발표 이후 최근에도 계약가격이 분기별로 크게 상향되고 있어 여전히 좋게 보고 있고, eSSD 수요가 높아진다는 점에서 NVIDIA ICMS의 수혜기업 중 하나입니다.

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'수요 > 공급'의 불균형 유지 중

Counterpoint Research에서 메모리 가격은 4Q25에 40~50% 상승 → 1Q26 40~50% 상승 → 2Q26에도 20% 추가 상승할 것으로 전망했습니다. 가격상승의 기준은 QoQ입니다. 64GB RDIMM DDR5 가격으로 기준을 잡으면 3Q25 $255 → 4Q25 $450 → 1Q26 $700​ 예상입니다. 올해 가격이 $1,000까지 상승하게 되면 GB당 $1.95 수준이므로 2018년 고점이었던 GB당 $1.00의 거의 2배 가격입니다.

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스팟가격이 폭등하고 나서 수요가 계속해서 유지됨에 따라 계약가격이 따라붙는 구간입니다. 그러다보니 매 분기 QoQ 가파른 가격인상 소식들이 2026년 내 이어질 것으로 예상합니다. TrendForce는 1Q26 범용 DRAM 가격이 QoQ 55~60%로 대폭 상향될 가능성이 높으며, 1Q26 NAND 가격도 QoQ 33~38% 상향될 것으로 예상했습니다.

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노무라 애널리스트가 샌디스크에 대해 코멘트하며, 샌디스크가 eSSD NAND 가격을 1Q26에 QoQ 100% 이상 인상할 수도 있음을 말하고 있습니다. eSSD 시장 상황이 매우 타이트한 상황입니다.

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메모리 3사에 대해서 모두 좋게 보고 있으나 샌디스크는 SSD 퓨어 플레이기에 관심을 갖고 보고 있습니다. 마이크론이 이번 4Q25 실적발표에서 컨센을 크게 상회하는 실적을 보여주며 애널리스트들이 FY26 EPS 추정치를 $18 → $35~$40으로 올렸던 것처럼, 샌디스크도 다가오는 4Q25 실적발표(1월 29일 예상)에서 EPS Revision & EPS Growth 변화가 같이 있을 것으로 예상합니다.

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JPMorgan, 마이크론 경영진 미팅 이후 코멘트

CES 2026 이후 마이크론 CEO 및 CFO의 코멘트를 모아보면 이렇습니다.

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DRAM, NAND 모두 수요가 계속해서 상향되고 있는 시기에 메모리 기업들은 클린룸 제한으로 인해 고객 수요를 모두 대응하지 못하고 있으나 노드 전환, 생산 효율 개선, 수율 향상 가속화 등으로 CY26 DRAM/NAND 모두 Bit Growth 최소 20% 이상을 달성할 것으로 예상했습니다.

마이크론은 현재 주요 고객들의 다년간 bit 수요 중 50~70%만 대응할 수 있을 것으로 보이며, CY27 신규 클린룸 생산능력이 가동되더라도 수요 초과가 이어질 것으로 예상했습니다.

아이다호 1번 팹에서 첫 웨이퍼를 생상하는 시점이 2027년 중반정도인데, 램프업은 물리적인 한계로 인해서 점진적으로 이뤄질 수밖에 없다는 것입니다. 2027년 말, 2028년에 신규 팹이 가동되는 SKH, SEC에게도 마찬가지일 것이며 그 사이 수요가 계속해서 증가하는 만큼 가격은 현 상태에서 더 높아질 것으로 예상합니다.

NVIDIA ICMS에 대해서는 향후 엔비디아의 BlueField-4 DPU 기반 채택률이 높아질 것으로 예상했으며, 덕분에 NAND Bit Growth가 크게 늘을 것으로 예상했습니다. 이미 자체 AI ASIC 인프라를 보유한 하이퍼스케일러 등도 급격하게 커지는 컨텍스트 윈도우 문제, HBM(G1) 및 System DRAM(G2) 부하를 줄여야 하는 문제로 KV Cache 관리 시스템을 배포 및 개발하고 있다고 말했습니다. 이건 G1, G2의 수요가 줄어드는 이슈라기보단 G1, G2의 수요를 먼저 채우되 그것으로 충분히 채워지지 않으니 G3.5 레벨인 ICMS이 등장한 것이라 Trade-off 관계라고 보진 않습니다.

최첨단 휴머노이드 로봇 한 대에는 64~128GB의 DRAM, 1~2TB의 NAND가 쓰이며 향후 이것이 진짜 수백만 대 규모로 확장된다고 가정하면 엄청난 수준의 DRAM 및 NAND 수요가 생길 수 있음을 강조했습니다.

엔비디아 CES 애널리스트 Q&A

X Factor 그자체인 NVIDIA ICMS

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엔비디아 NVIDIA : CES의 디테일 체크

1월 5일, 엔비디아가 CES 2026 기조연설 이후 ⓐJP모건 Fireside Chat에 참여한 내용과 ⓑ애널리스트들과 Q&A를 한 내용들을 정리했습니다.

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JP모건 Fireside Chat에서 주요 내용만 정리해봅니다:

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공급망은 매우 긍정적이다 : 새해 수요와 공급에 대해서는 매우 확신이 있다고 말했습니다. 현재 주문량, 확정된 물량, 올해 공급량에 대해 긍정적이었습니다. CSP/AI Labs/네오클라우드 중심으로 VR200에 대한 주문도 받기 시작했으며 실제 수치 자체는 4Q25 실적발표에서 말할 수 있겠지만, 2025년 10월 29일 GTC Washington 이후 수요가 상당히 강해져서 $500B 수주잔고는 이전보다 확실히 더 커진 상황(has definitely gotten larger)이라고 답했습니다. 고객들로부터 주문을 받기 시작했다는 건 실제 생산~양산으로 가는 데에 문제가 없다는 것을 의미해서 좋았습니다.

Agentic AI로 가면서 추론 수요 더 가속화 : Agentic AI는 매우 어렵고 높은 정확도를 요구하는 여러 단계로 이뤄진 하나의 사용자 요청에 얼마나 잘 대답하는가입니다. 이 과정은 Reasoning에 비해서도 훨씬 더 많은 추론 능력과 토큰 생성량을 요구하기 때문에 Agentic AI로 흘러가면서 수요는 계속해서 높아질 것이라고 예상했는데, 토큰 생성량으로 보면 Reasoning이 5x였다면, Agentic AI는 50x일 것이라 말했습니다.

네트워킹의 최적화 : NVL72 랙 스케일 솔루션에 대한 수요가 높아지면서 네트워킹 매출이 빠르게 증가하고 있습니다. 최근 네트워킹 매출이 컴퓨팅 대비 20%정도 수준까지 올라왔습니다. 고객들은 대부분이 전체 시스템을 구매하고 있으며 네트워킹 측면에서 엔비디아 GPU를 택하면서 엔비디아 네트워킹 솔루션까지 함께 구매하는 비율이 90%에 육박하는 수준으로 올라왔습니다.

ASIC 프로젝트 내에서도 엔비디아의 네트워킹을 채택하는 비율이 늘고 있는데, 대표적인 예시가 AWS입니다. Trainium 4에서부터는 ASIC 서버임에도 Scale-up에서 NVLink Fusion와 UALink를 동시에 쓸 예정입니다. 그리고 Vera Rubin에서는 CPO를 필두로 더 높은 네트워킹 경쟁력을 가질 것이라 자신했습니다.

GPM은 75%로 계속해서 유지할 수 있을 것 : 최근 HBM, Conv DRAM 가격 상승에도 불구하고 CFO는 여전히 GPM을 75%대로 유지할 수 있을 것이란 전망을 고수했습니다. 워낙 많은 제조사, 공급업체, 내부 팀과 협력해서 GPM을 맞춰야 하는 작업이기 때문에 매우 세심한 작업이지만, 이미 상당한 수준의 계약을 완료했기 때문에 문제 없다는 입장입니다. 특히 이제 제조업체들과 협력하면서 현재 9개월 이상인 생산주기(칩 생산부터 VR200 NVL72 랙으로 나오기까지의 시간)를 어떻게 더 단축시킬 수 있을까 고민하고 있으며, GB300과 VR200의 램프업을 동시에 달성하는 과정에 자신을 보였습니다.

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CES 애널리스트 Q&A에서 주요 내용만 정리해봅니다:

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MoE는 All-to-All 연결이 중요하다 : MoE의 시대에서는 추론의 경제학이 중요하고, MoE를 추론하는 데 있어서는 엔비디아 NVLink에서 선보인 Switched Scale-up Network가 유일한 All-to-All 연결이기에(AWS Trainium 3는 3Q26부터 양산 예정, Trainium 4는 CY27 출시) 추론의 시대에 엔비디아 NVL랙 제품의 TCO 대비 퍼포먼스가 가장 좋을 것으로 예상한다는 내용들을 이전 주간전략보고(12월 8일, 12월 15일)에서 전해드린 바 있었습니다.

이번 CES 애널리스트 Q&A에서 젠슨황도 같은 말을 강조해서 개인적으로 반가웠습니다. MoE는 모든 GPU가 서로 직접 연결되어 있는 구조가 퍼포먼스가 높습니다. TPU의 3D Torus 방식과 달리 All-to-All 연결로 가게 되면 단 한 번의 hop으로(All-to-All 직접 연결이기에) 통신할 수 있게 되므로 네트워킹상 이점이 뚜렷합니다. 3D Torus의 경우에는 모델의 크기에 따라서 Pod의 크기에 따라서 토큰을 하나의 칩에서 다른 칩으로 계속 hop하는 과정에서 5단계가 될 수도, 9단계가 될 수도 있습니다. 그런 의미에서 GB200, GB300, VR200 등 NVL랙 제품군의 퍼포먼스 실제로 더 좋다고 확신한다는 젠슨황 코멘트가 더해졌습니다.

Hardware Lottery를 인정하다 : 계속해서 저희가 같이 공부했던 내용들이 복습돼서 좋았습니다. <엔비디아가 $20B를 주고 데려온 남자 : Groq 창업자 조나단 로스의 통찰>에서 AI 연구원들이 하드웨어에 맞춰서 모델을 설계하고 있다는 'Hardware Lottery' 개념에 대해서 소개드린 바 있었는데요. 이번 CES Q&A 세션에서 젠슨황은 모델의 형태는 필연적으로 프로세서에 맞춰져야 하는데, 가장 널리 쓰이는 아키텍처가 엔비디아의 것이기에 앞으로도 NVDA 기반으로 많은 모델들이 훈련되고 추론될 것임을 강조했습니다.

Low Latency ↔ High Throughput : Latency과 Throughput은 상충되는 개념입니다. 엔비디아는 High Troughput을 추구하고 있었고, Groq은 Low Latency에 집중하고 있던 스타트업이었습니다.

향후 AI 추론시장이 발전하면서 기업들이 latency를 100ms씩 낮추는 데에 얼마나 많은 비용을 지불할 수 있게 될 거냐가 중요하겠지만, 엔비디아가 향후(대략 27년 말 or 28년) latency에 초점을 맞춘 칩까지 출시하여 새로운 시장을 창출할 수 있는 가능성이 높아졌습니다.

앤트로픽이 엔비디아 VR200를 택한 이유 : 앤트로픽은 처음에 엔비디아와 협력하고 싶어했지만 자금도 필요했기에, 아마존과 구글에 접촉하여 Trainium과 TPU를 쓰는 댓가로 자금을 얻었습니다. 시간이 지나 지금의 앤트로픽은 이제 Claude Code를 통해 코딩 분야에서 가장 앞서가고 있는 상황인데, 세계에서 가장 고부가가치 토큰을 생산하고 있는 기업이지만(토큰별 수익성이 다르다는 점에서는 <100조 개 토큰으로 살펴보는 진짜 LLM 사용법>를 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다) Claude Code의 문제는 상대적으로 Throughput이 높지 않은 칩들에서 서비스하고 있기에 토큰 생성 속도가 느리다는 점입니다. VR200은 그런 부분에서 강력한 어필이 가능하고 이젠 많은 자본을 바탕으로 자금지원도 가능하게 되면서 이제 구글을 제외한 모든 AI Labs들이 엔비디아의 GPU로 훈련 및 추론하는 상황으로 바뀌었습니다.

H200 수요는 매우 강하며 공급은 Non-China와 구분될 것 : 미국 내 수요를 충족시킬 수 있는 충분한 공급망(CoWoS-L, TSMC)은 이미 확보해두었으며, H200에 대한 중국향 공급만 별도로 확보(CoWoS-S이며 Amkor와 ASE/SPIL 통해)할 계획임을 강조했습니다. 중국에서는 확실한 수요를 보고 있으나 수출허가 이후 미국과 중국 간 칩 출하를 어떻게 처리할지를 두고 마지막 조율 중입니다.

컴퓨팅 + 네트워킹 + 스토리지 : 엔비디아는 컴퓨팅(이미 1위) → 네트워킹(최근 1위) → 스토리지 프로세서(다음 1위 시장)로 경쟁우위를 확장하고 있습니다. 이번 CES 2026에서 발표한 NVIDIA ICMS가 핵심이고, 스토리지 내에서는 BlueField-4 DPU(HW) + DOCA(SW 스택)의 강력한 결합이 해자입니다. 스토리지는 AI로 인해 KV Cache 용량이 폭증하는 국면에서 기존 아키텍처가 한계에 부딪히는 만큼 ICMS로 전체 컴퓨팅 Pod 단위의 TCO 대비 퍼포먼스를 크게 끌어올리면서 새로운 시장을 선점하겠다는 그림입니다. 그리고 여기에 더해 엔비디아의 Vera CPU가 모든 노드의 SmartNIC에 들어가면, 고성능 CPU 출하량에서도 향후 1위를 차지할 수 있다고 자신했습니다. 그리고 Vera Rubin부터는 세계 최초로 hot swap이 가능한 네트워킹 시스템에 적용했습니다. 나머지 일부는 계속 작동되면서도 하나의 랙만 유지보수할 수 있는 시스템이란 점에서 네트워킹에서도 혁신은 계속되는 중임을 느낄 수 있었습니다.

NVIDIA Cosmos/Alpamayo는 허들을 낮추기 위한 길 : 엔비디아는 NVDA GPU 기반으로 가장 최적화된 Physical AI 기반 월드모델과 추론모델을 출시하여 무료로 배포하고 있습니다. Physical AI를 개발하는 기업들이 각자 파인튜닝과 도메인별 적용을 하는 건, 즉 마무리 단계의 성과를 내는 작업은 각자해야겠지만 99%의 Nine game으로 향할 수 있는 허들을 낮춰줌으로써 더 많은 기업들이 오픈소스 생태계를 기반으로 프론티어와 경쟁하도록 하는 과정에서 엔비디아의 새로운 가치시장이 창출되기 때문입니다.

Magnificent 7

NVIDIA ICMS, 올해 AI 관전 포인트ⓐⓑ, 앤트로픽의 공격, 구글과 아마존의 공방전

*왼쪽 테이블 : 2026년 1월 11일자로 EPS 추정치를 변경했습니다.

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

엔비디아, 25년 PER 39배 / Overweight

엔비디아 CES 2026 : Vera Rubin의 시대, ICMS가 불러올 메모리 지각변동 (바로가기)

엔비디아 펀더멘탈 체크 : 구글 TPU의 추격? 시장점유율에 대한 생각, 아시아 공급망 체크 (바로가기)

엔비디아 3Q25 실적발표 : 2026년 말까지 "SOLU OUT", 젠슨황 $500B 매출 확신의 이유 (바로가기)

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NVIDIA CES 2026의 핵심 포인트

위에 별도의 컨퍼런스에서 정리드린 부분까지를 포함하여 CES 2026 관련 핵심은 이렇습니다:

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GTC Washington(2025-10-29)에서 공개했던 엔비디아의 $500B 수주잔고는 최근 VR200 NVL72 주문을 받기 시작하며 확실히 더 커진 상황(has definitely gotten larger)입니다.

젠슨황도 MoE 모델 추론의 시대에 NVLink처럼 All-to-All 연결이 갖는 이점을 강조했습니다. Reasoning으로 오면서 단일 추론 사례당 토큰 출력량이 5배 증가했는데, Agentic AI로 가면 50배 증가할 것으로 예상하는 만큼 추론의 시대에 엔비디아가 갖는 해자는 더욱 높아질 것으로 예상합니다.

Scale-up 및 Scale-out 모두에서 앞서가면서 네트워킹에서도 세계 1위의 기업이 됐습니다.

엔비디아 GPU를 구매할 때 엔비디아 네트워킹까지 구매하는 비율이 최근 90%까지 상승했습니다.

엔비디아 CFO는 여전히 GPM을 75%대로 맞출 수 있을 것으로 전망했습니다.

NVIDIA ICMS(Inference Context Memory Storage) 플랫폼을 선보였습니다. 추론에 쓰이는 컴퓨팅 Loop 내에 SSD가 진입한 순간입니다. 컴퓨팅, 네트워킹에서 1위를 차지한 것에 이어서 앞으로는 스토리지 프로세서, SmartNIC, 고성능 CPU 출하량에서도 각각 1위를 달성할 것으로 예상했습니다.

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이제 DRAM, SSD가 Inference Inner Loop로 편입됐다

CES 2026에서 젠슨황은 데이터센터에서의 핵심 병목이 컴퓨팅에서 컨텍스트로 바뀌었다고 말했습니다. 이를 위해 스토리지 아키텍처를 재설계한 것이 ICMS입니다. 모델 규모가 커지고, 컨텍스트 윈도우가 커지고, 여러 턴에 걸쳐서 상호작용을 해야 하며 그 과정에서도 KV Cache를 모두 저장해야 하고, 동시에 진행하는 세션의 수가 증가함에 따라 컨텍스트 데이터를 어떻게 보존, 이동, 재사용하는지가 중요해진 것입니다.

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이에 젠슨황은 CES 발표 당시,"HBM만으로 GPU의 컴퓨팅을 지원하기에는 턱없이 부족하며, 메모리 병목 현상은 더욱 더 심화되고 있다(With existing high-bandwidth memory, it’s far from sufficient to support GPUs, and the memory bottleneck is only getting worse)"고 말했습니다.

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DRAM, SSD를 늘리는 것이 GPU의 퍼포먼스와 MFU를 높일 수 있는 요소가 되었다는 말과도 같습니다. 원래는 저장요소였다면 이제는 실제로 메모리를 더 많이, 더 좋은 사양으로 집어넣어 추론 시 생기는 컨텍스트 병목을 빠르게 해결해주는 게 GPU와 HBM이 더 많은 고부가가치 일을 할 수 있도록 해주는 것이 됐습니다.

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HBM을 대체하는 것이 아니라, HBM의 대역폭을 필요로 하지 않는 데이터들을 DRAM으로 이동시키고 → 상대적으로 가격이 비싼 DRAM에서 쓰지 않는 것들은 SSD로 이동시켜서 GPU의 옆에 있는 HBM이 고대역폭 컴퓨팅에 집중할 수 있도록 만들어주는 효과입니다.

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Agentic AI로 가면 추론 컨텍스트는 훨씬 커진다

CY26 Rubin은 Agentic AI에 특화시킨 하드웨어 플랫폼임을 여러 면에서 느낄 수 있는데, Rubin CPX에 이어서 이번 ICMS은 꼭 필요한 분야 중 하나였습니다. 일반 챗봇과 달리 에이전트는 반복되는 시스템 프롬프트, 도구 사용, 이전 대화기록 저장 등 공동된 앞부분이 매우 길어지기 때문입니다. Manus AI 데이터에 따르면 대략 100:1입니다. decode에 비해서 prefill이 많아지기에 매 단계마다 컨텍스트를 다시 계산하는 prefill이 차지하는 비용과 지연시간 비중이 80~90%까지 높아지게 됩니다.

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KV Cache 자체가 HBM의 메모리 용량을 훌쩍 뛰어넘기게 되기에 HBM 용량을 보완하기 위해 서버 DRAM, NVMe SSD를 사용하고, 소프트웨어와 DPU를 통해서 KV Cache를 얼마나 잘 관리하느냐가 클러스터 전체의 TCO 대비 퍼포먼스를 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다.

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HBM → System DRAM → Rack Local SSD → Shared File

엔비디아는 이전에 NVIDIA Dynamo를 통해서 스토리지 계층 전반에 걸쳐 추론 시 사용되는 KV Cache를 관리하고 있습니다. 구조적으로 보면 이렇게 되어 있었습니다.

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G1 (GPU HBM) : 답변을 생성 중인 활성화된 데이터용입니다. 속도가 매우 빨라야 하고, 지연시간이 핵심인 작업에 사용됩니다.

G2 (System DRAM) : HBM의 용량이 부족할 때 데이터를 임시로 옮겨두는 공간입니다.

G3 (Local SSD) : 짧은 시간 안에 다시 사용될 가능성이 있는 Warm data를 저장합니다.

G4 (Shared Object/File) : 당장 처리에 필요하진 않지만 보관이 필요한 Cold data를 보관합니다.

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G1은 접근 속도에 최적화되어 있고, G3와 G4는 데이터 보존에 최적화된 구조입니다. 그런데 문제는 AI가 다루는 컨텍스트 윈도우가 점점 더 커지다보니 데이터 양이 늘어남에 따라 KV Cache가 Local Storage였던 G1~G3를 빠르게 소진시키고 Enterprise Storage 레벨인 G4까지 데이터를 이동시킬 수밖에 없는데, 이 과정에서 병목이 커진다는 게 문제입니다. 비용과 전력 소비 모두를 증가시키는 길이었습니다.

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위에서 HBM ↔ DRAM, SSD가 서로를 해치는 구조가 아님을 말씀드린 것처럼, G2와 G3, G3.5 레벨도 지금처럼 추론 컨텍스트가 점점 커지는 시기에 서로를 해치는 구조가 아닙니다.

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2026년 1월 기준, 서버용 32GB DDR5-5600 RDIMM은 $600이며 이정도면 GB당 약 $19입니다.

같은 시점에 7.68TB Enterprise NVMe SSD 가격은 $1,500이며 GB당 $0.20입니다. 컨텍스트 데이터를 사용함에 있어서 수십TB 규모를 저장할 때 DRAM을 사용하는 것은 경제적으로 타당하지 않고, 반대로 토큰을 low latency 그리고 고대역폭으로 서비스하기 위해서 SSD에만 기우는 것도 맞지 않습니다. DRAM과 SSD는 지속적인 추론 시 토큰 Throughput과 경제성을 결정하는 요소입니다.

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Pod 내의 Inference Context Memory Storage의 위치

이에 엔비디아가 Rubin부터는 컴퓨팅 Pod을 구성할 때 ICMS를 통해 SSD를 GPU와 직접적으로 연결한 것처럼 쓸 수 있게 했습니다. 위의 VR200 DGX SuperPod 구성을 보시면, 양 옆으로 Context Memory 랙을 확인하실 수 있습니다. 이번 Rubin 플랫폼부터 새롭게 추가된 부분입니다.

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지금보다 훨씬 더 메모리 집약적인 추론을 위해서 대규모 SSD를 마치 직접 GPU에 연결된 수준으로 가져다 쓸 수 있게끔 인프라를 짠 것입니다. ICMS을 통해서 BlueField-4 DPU 4개와 150TB 규모의 NVMe SSD를 탑재하면 GPU Pod당 PB 규모의 공유 스토리지가 생깁니다. 각 GPU당 추가로 16TB의 Context Memory를 얻게 되는 효과이며, Latency에 민감한 KV Cache의 상당부분이 이젠 ICMS에서 제공되므로 TPS는 5배 높아지고 기존 스토리지 연결구조 대비 전력 효율은 5배 높아지는 효과를 얻습니다.

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추론 컨텍스트 처리가 GPU에서 멀어지면 멀어질수록 지연시간은 높아지고, 에너지 사용량과 토큰당 비용이 상승하며 전체적인 효율이 떨어지는 문제가 생기에, 아예 Pod 레벨에서 통합된 특수한 컨텍스트 메모리 계층을 만든 것이 NVIDIA ICMS입니다. G3.5 레벨입니다. KV Cache 데이터 액세스가 훨씬 더 빨라지고 GPU가 쓸 수 있는 메모리의 규모가 크게 증가하는 만큼 효율이 높아집니다.

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NVIDIA ICMS를 가능케하는 HW + SW

ICMS는 엔비디아가 소프트웨어 및 하드웨어 End-to-End를 설계했기에 가능했습니다.

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추론 워크로드를 실행할 때 NVIDIA Dynamo와 NIXL(NVIDIA Inference Transfer Library)이 어떤 데이터를 언제 옮기고 어디에 옮길지 결정하는 소프트웨어 역할을 합니다. KV를 미리 옮겨 decode 병목을 줄입니다. 그리고 BlueField-4 DPU와 NVIDIA DOCA 프레임워크는 데이터 이동을 전담 처리하여 GPU의 부하를 줄이는 역할을 합니다. 네트워킹에서는 Spectrum-X Ethernet이 Rubin 컴퓨팅 노드(VR200 NVL72 or R200 HGX)과 BlueField-4 ICMS 스토리지 노드를 전체를 오가며 지연시간이 짧고 대역폭이 높은 패브릭 역할을 합니다.

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*DPU는 마치 GPU와 SSD가 Local에서 직접 연결된 것처럼 만들어주는 여러 기능을 하나의 칩에 넣은 것입니다.

NVL72 랙에 들어가는 SSD & ICMS에 들어가는 SSD

기본 VR200 NVL72에는 8TB SSD 12개가 장착되어 출고됩니다.

GPU 하나당 1.3TB의 SSD 용량을 Rack-local SSD에서 끌어다 쓸 수 있습니다. 엔비디아가 제공하는 것 외에 확장 슬롯까지 하면 NVL72 랙에는 총 44개의 SSD 슬롯이 있어서 더 확장하여 쓸 수도 있습니다. Max로 채택하면 랙 하나에서 GPU 하나당 4.9TB까지 SSD 저장용량을 연결할 수 있습니다. 평균적으로는 대략 GPU 하나당 3~4TB정도를 쓴다고 보면 적절합니다.

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Pod을 구성할 때에는 NVL72 랙 8개와 스토리지 섀시 1.5개가 있습니다. 각 스토리지 섀시에는 12개의 스토리지 트레이가 있어서 Pod당으로 보면 스토리지 트레이는 16개(12+4)입니다. 각 스토리지 트레이에는 4개의 BlueField-4 DPU 칩이 있으며 각 BF4 DPU는 150TB의 SSD를 관리할 수 있습니다. 따라서 각 스토리지 트레이는 600TB의 SSD 용량을 갖고 있습니다. 16개를 곱하면 9,600TB입니다. 이를 GPU 576개(NVL72랙 8개)로 나누면 GPU 1개당 16.67TB가 추가로 연결되는 것입니다.

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NVIDIA ICMS가 eSSD 수요에 미치는 영향

이를 바탕으로 연간 50,000개의 VR200 NVL72가 판매된다고 하면 연간 60EB의 추가 NAND 수요가 발생합니다. 2026년 전체 eSSD 수요 예상치의 10~20% 규모입니다. 그리고 아직 그정도로 추론 수요가 크게 증가할 거라 생각하진 않지만 가장 낙관적으로 볼 때, 엔비디아 및 모든 ASIC 칩마다 16.67TB씩 SSD를 연결하려는 구조가 채택된다면 2,000만 개의 가속기 기준 대략 330EB의 수요가 생기므로 이정도면 CY25 eSSD 전체 시장규모 ~300EB와 비슷해집니다.

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Base는 CY26 전체 eSSD 수요 예상치의 10~20%만큼이 더해지는 것으로 가정하고 있습니다. 원래도 수요 초과가 심했던 상황에서 10~20%만큼의 수요가 더해지는 것이므로 SSD 밸류체인에 순풍입니다. 2025년 여름부터 추론 수요가 AI 컴퓨팅 내에서 차지하는 비중이 유의미하게 높아지기 시작했고, 앞으로 Agentic AI 워크로드가 본격 침투할 것을 예상해보면 메모리 순풍이 당분간 유지될 것으로 예상합니다.

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엔비디아, 중국 H200 구매 시 전액 선결제 요구

로이터 보도에 따르면, 엔비디아가 최근 중국 기업들이 H200 칩을 주문할 경우 계약 시점에 전액을 선결제 하도록 요구조건을 더 타이트하게 했습니다. 주문 이후에는 취소, 환불, 사양 변경도 허용하지 않는 조건입니다.

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엔비디아는 H200 주문이 들어오면 공급망에 CoWoS, HBM, 관련하여 수많은 부품들을 먼저 주문하는데 중국 정부가 갑작스럽게 수입을 금지하거나 규제해버리면 지난번처럼 엔비디아만 손해를 보고 끝나기 때문에 불확실성을 최소화하기 위한 조치입니다. 수요 자체는 좀 줄어들 수 있겠지만 투자자로서는 불확실성을 줄이는 게 제일 좋습니다.

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개인적으로는 그럼에도 불구하고 중국에 실제로 사전훈련, 추론, 연구를 위한 컴퓨팅이 크게 부족한 상황이라고 봐서 수요 훼손은 거의 없을 것으로 예상합니다. 중국 AI HW 공급망을 부흥시키는 것도 중요하지만, 중국 AI 모델 생태계가 확장되려면 지능의 압축을 지금보다 더 많이 해서 미국 모델만큼 추론 비용을 낮추는 과정이 필요하기 때문입니다.

이 양자택일의 늪에 빠지게 만드는 것이 현재 미국 정부의 전략이라 생각합니다.

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*지능의 압축에 대해서는 <엔비디아가 $20B를 주고 데려온 남자 : Groq 창업자 조나단 로스의 통찰>을 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다.

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Qwen 책임자, "중국에 컴퓨팅 자원이 너무 부족하다"

이번 토요일 베이징에서 열린 AGI-Next Summit에서 알리바바의 Qwen 책임자가 발언한 것이 지금의 중국 컴퓨팅 수요를 잘 보여주는 사례였습니다. 발언을 요약하자면:

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향후 3~5년 내에 중국 기업들이 혁신을 통해 오픈AI와 앤트로픽을 제칠 가능성을 20% 미만이며

오픈AI는 막대한 컴퓨팅 자원을 차세대 모델 연구에 쓰고 있지만, 알리바바는 단순히 추론 수요를 충족하는 데에 대부분의 자원이 소모되고 있어서 컴퓨팅 부족이 너무 심하다는 입장이었습니다.

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AI HW : 한 달 사이 더 강해진 수요

모건스탠리의 공급망 체크 결과, 2026년 1월 초 기준 GPU 및 ASIC 전반적으로는 추정치 상향이 있었습니다. 왼쪽의 2025년 12월 TSMC CoWoS 할당 테이블에 비해서, 오른쪽의 현재 2026년 1월 테이블은:

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엔비디아 : CY26 할당이 800K → 875K(+75K)로 상향됐습니다.

브로드컴 : CY26 235K → 280K(+45K)로 상향

AMD : CY26 130K → 110K(-15K)로 하향 *Xilinx가 10K 차지*

미디어텍 : CY26 20K → 40K(+20K)로 상향

AWS/Alchip : CY26 70K → 80K(+10K)로 상향

Marvell : CY26 45K → 37K(-8K)로 하향됐습니다.

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구글, 25년 PER 30배 / Overweight

구글 3Q25 실적발표 : AI ARR $13B 돌파, 검색엔진이 다시 성장 엔진이 됐다 (바로가기)

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

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

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Gemini 사용량 지속 증가세

큰 흐름에서 제미나이 B2C 침투 전략이 잘 먹혀들어가는 구간이라 구글 입장에서는 긍정적입니다. 현재 오픈AI ChatGPT는 이미 대부분의 국가에서 쓸 만한 사람은 거의 다 쓰고 있다보니 WAU 확장이 더뎌지고 있습니다.

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사용자당 사용 빈도로 보자면 ChatGPT의 유저 유지율이나 사용 시간이 높고, 돈이 되는 토큰 점유율을 기준으로 보자면 역학이 조금 다르지만, 계속해서 제미나이가 시장 점유율을 높여가는 중입니다. 처음부터 멀티모달로 설계했고, 유튜브 데이터를 바탕으로 훈련시키고 있는 Gemini가 앞으로도 이미지 및 비디오 생성분야에서는 앞서갈 것으로 예상합니다. 개인적으로도 AI를 활용하는 정도가 더 깊어지면서 자연스레 ChatGPT와 Gemini를 동시에 쓰는 경우가 점점 더 늘고 있기에 이해되는 점유율입니다.

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장기적으로는 꾸준히 좋게 보는 구글

구글은 AI 플랫폼으로서 잠재력이 가장 큰 기업이기도 하고 무엇보다 최근의 트렌드는 AI Labs의 입김이 커지고 아마존과 마이크로소프트가 자체 LLM 개발에 크게 뒤처지고 있는 것인데, 구글은 내부에 AI Labs를 두고 있는 만큼 AI Labs들의 ARR이 커지면 커질수록 구글에게 좋습니다.

모델과 컴퓨팅의 경쟁력을 가장 투명하게 드러낼 수 있는 곳이 클라우드입니다.

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모든 기업이 그렇듯이 리스크도 있는데 주요 리스크는 ChatGPT의 광고 도입이 성공할 경우 '디지털 광고 시장 내에서의 점유율이 예상보다 가파르게 줄어들 리스크'입니다. 구글 전사 매출의 55~60%가 검색엔진에서 나오는 광고 매출인데 전체 디지털 광고시장 내에서의 점유율은 점점 더 Meta, TikTok, Amazon쪽으로 이동(검색광고 → 모바일, 비디오, 숏폼, 리테일 광고)하며 구글의 파이 자체는 줄어드는 기조였습니다.

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그럼에도 Overweight을 유지하는 이유로 돌아오자면, 최근 2Q → 3Q에 좋았던 것은 AI Overview/AI Mode 덕에 검색엔진 사업부 매출이 YoY로 증가하기 시작했기 때문입니다. 검색엔진이 다시 성장세로 전환하는 기색을 보이고 있습니다. 그리고 이어서 4Q25로 오면서는 Gemini 앱 생태계가 이전보다 크게 늘었기에 좋습니다.

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구글의 특명: AI로 무엇이든 해라 일단 성공하면 → 비용 경쟁력은 TPU가 알아서 한다

구글 입장에서는 AI가 쇼핑도 하고 결제도 알아서 할 수 있게 만드는 게 공격 전략이고, 검색엔진 등 디지털 광고 시장에서의 희생을 줄이는 게 방어해야 할 부분입니다. 에이전트와 에이전트간 결제를 돕는 프로토콜인 A2A라던지, 오늘 Walmart, Shopify, Etsy, Target, Wayfair와 파트너십을 맺고 AI가 실제로 쇼핑을 할 수 있도록 돕는 UCP(Universal Commerce Protocol)을 발표한 것들이 먹혀들어간다면 아마존의 파이를 뺏으면서 성장성이 점점 더 좋아질 것입니다.

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구글은 TPU 덕에 장기전으로 갈수록 유리한 입장입니다. HW단을 보자면 TPU v7은 ASIC 내에서 압도적인 TCO 대비 퍼포먼스를 보이고 있으며 TPU v8로 가면 COT를 통해 브로드컴향 마진을 줄이는 만큼 TPU 물량을 키워 GCP 매출성장에 기여할 수 있을 것으로 예상합니다.

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애플, 25년 PER 35배 / Underweight

애플 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

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애플 관련 대만 공급망 코멘트

애플은 키옥시아와의 가격 계약 덕분에 1Q26까지 사용할 NAND 재고는 확보해뒀는데, 기존 계약이 만료되는 1Q26 초에 맞춰서 계약 가격을 재협상해야 할 것으로 예상합니다.

중국 쪽에서는 수요가 좋은데, 상대적으로 화웨이 스마트폰 판매량이 부진하기 때문입니다. 아이폰 17 수요도 좋아서 10월 말~11월에 TSMC에 3nm 웨이퍼 주문을 추가했습니다. 대략 FY26 기준 2억 5800만 대가 출하될 것으로 예상됩니다.

애플이 아이폰 출시 주기를 예전처럼 가을에 한 번에 몰아서 발표하는 게 아니라, 거의 1년 내내 신제품을 발표하는 주기로 바꾸는 중입니다. iPhone 18 Pro, Pro Max, 폴더블 아이폰은 2026년 가을에 → iPhone 18 일반, 18e, Air 2는 2027년 봄에 출시 예정입니다. 제품 개발팀의 부담을 완화하고 전체적으로 계속해서 신제품이 나오는 것으로 바꿔 계절성을 줄이고자 함입니다. 첫 폴더블 아이폰은 2026년 가을 출시를 목표로 순조롭게 개발되고 있으며, 2H26 생산량은 700~800만 대를 목표로 하고 있습니다.

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팀 쿡의 후임자 물색 중

애플이 2025년부터 팀 쿡 CEO의 후임자 물색에 박차를 가하고 있습니다. NYT 보도에 따르면 팀 쿡은 경영진에게 자신이 업무량을 줄이고 싶다는 뜻을 전했고, 이에 따라 여러 후보들을 물색하는 중입니다. 가장 유력한 후보는 현재 50세인 존 테르누스입니다. 공급망에 대해서 잘 아는 인물이고 30년 하드웨어 개발 경력을 바탕으로 제품 개발에는 뛰어날 것으로 예상되지만, 단점으로 언급되는 것은 신제품 개발보다는 기존 제품 유지관리에 더 집중하는 인물이란 점입니다.

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마이크로소프트, FY2026 PER 30배 / Neutral

마이크로소프트 3Q25 실적발표 : 오픈AI가 주도하는 스타게이트에 업혀가는 마이크로소프트 (바로가기)

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

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

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마이크로소프트 11,000~22,000명 감원

마이크로소프트가 2026년 1월 기준, 전사 직원 22만 명 중 5~10%인 1.1~2.2만 명 정도를 감원할 예정입니다. 여느 빅테크가 그렇듯이 AI CAPEX에 따라오는 OPEX 조절을 위해서 인원을 줄이는 것이기도 하고 연례 저성과자를 자르는 과정으로 보고 있습니다.

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OpenAI for Healthcare 출시

오픈AI가 ChatGPT Health를 출시했습니다. 매주 2억 3천만 명의 사용자가 건강에 대한 질문을 하고 있기에 이에 맞춰서 따로 의료정보에 특화된 가이드라인을 추가한 서비스입니다.

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지금은 앤트로픽은 코딩이란 킬러콘텐츠를 찾았고, 구글은 나노바나나라는 킬러콘텐츠를 찾았으나, 오픈AI가 업무에 가장 많이 쓰이는 모델이란 포지션 제외하면 약간 애매합니다. 그래서 올해 오픈AI는 ChatGPT Health처럼 특정 사례/산업에 맞게 튜닝된 제품들을 출시할 것으로 예상합니다. 전방위적으로 Codex, 광고, Enterprise 채택 강화 등 해야 할 일이 많습니다. 올해는 자연스레 AI Labs들마다 각자가 잘하는 사용 사례들이 뚜렷해지는 해가 될 것으로 예상합니다.

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올해의 포인트: 오픈AI는 무료유저를 수익화할 수 있을까?

이어서 생각해보면, 오픈AI가 무료유저를 수익화하는 전략을 어떻게 세우느냐를 넘어서 얼마나 실제로 수익화할 수 있느냐가 2026년의 중요한 포인트입니다. 현재 오픈AI WAU는 9억 명, 2030년 목표는 WAU 26억 명이며, 향후 5년 동안 ChatGPT 무료유저들로부터 최대 $112B 매출을 거두는 게 목표입니다.

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이를 위해서는 대략 2026년 ARPU $2.00 → 2030년 ARPU $15.00를 맞춰야 하는데 광고 도입이 필수적입니다. 결국은 디지털 광고 시장에 뛰어들어서 기업들의 광고예산을 갖고 경쟁하게 되는 구도인 만큼 구글/메타 입장에서는 본진을 놓고 벌이는 게임입니다.

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ChatGPT 유저를 지역별로 나눠보면 미국/캐나다 12%, 유럽 22%, RoW 66%입니다. RoW의 사용자 비중이 꽤나 높은 것이 향후 부담일 수 있습니다. ChatGPT WAU 유저 분포 Top 5를 보면 미국, 인도, 브라질, 일본, 프랑스인데 이렇게 보자면 인도, 브라질의 경우에 ARPU가 북미 대비 크게 낮게 나오기 때문입니다.

메타 같은 경우를 예시로 들자면 북미 ARPP는 $68.44이지만, 아시아는 $5.52로 매우 낮습니다. 광고라는 게 구매력을 돈을 주고 사는 것이라 1인당 GDP의 영향을 많이 받을 수 밖에 없어서 그렇습니다.

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아마존, 25년 PER 36배 / Neutral

아마존 3Q25 실적발표 코멘트 / 주간전략보고 中 (바로가기)

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

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쇼핑 에이전트 'Rufus'

Evercore 애널리스트는 최근 아마존 Rufus에 대한 피드백들을 모아볼 때, 완전한 에이전트 기반 커머스는 아니지만 향후 Rufus를 통한 쇼핑이 늘어나며 아마존의 펀더멘탈이 더 좋아질 거라고 봤습니다.

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근거로 제시한 건 세 가지 포인트였습니다:

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맥킨지에서 2,000명을 대상으로 한 설문조사에 따르면 ChatGPT/Gemini 등 챗봇에서 제일 많이 사용되는 사례는 일반 정보 검색이고, 두 번째로 많이 사용되는 사례가 쇼핑 조언이었습니다.

아마존은 2025년까지 2억 5천만 명 이상이 Rufus를 이용했으며, 이를 통해 $10B 규모의 GMV가 발생했다고 말했습니다. 11월에는 Rufus를 사용한 고객의 구매전환율이 기존 대비 60% 더 높았다고 말한 부분도 있습니다.

에버코어 애널리스트의 아내가 다크 초콜릿을 좋아한다는 것을 알려주고, 최근 아내를 위한 생일 선물 세트에 다크 초콜릿을 포함하도록 추천할 만큼 똑똑하고 개인화된 기능을 보여줬다고 말하며 마지막 세 번째 포인트가 가장 핵심이라고 말했습니다(?)

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위 내용 자체가 중요한 것은 아니고, 여기서 몇 가지 생각들을 확장할 수 있습니다:

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챗봇에서 많이 쓰이는 사용 사례 1순위가 정보검색이고 2순위가 쇼핑이기에 오픈AI가 자체 웹브라우저를 만들고, 쇼핑 에이전트도 개발하려고 나서는 것입니다.

위에서 말씀드릴 때, 구글이 공격하는 지점은 쇼핑이고 방어해야 하는 지점은 디지털 광고라고 말씀드렸었는데 아마존에서는 반대입니다. 아마존이 공격하는 지점은 디지털 광고이고 방어해야 하는 지점은 쇼핑입니다.

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아마존의 특명: Agentic AI 시대의 쇼핑을 사수하라

오픈AI도 자체 쇼핑 에이전트 전략을 강화하고 있고, 구글도 UCP를 통해 쇼핑 에이전트에 뛰어들었는데, 아마존은 별도의 노선을 가고 있습니다. 월마트, 타겟, 쇼피파이가 차라리 Agentic AI 시대에 내 플랫폼을 더 많이 쓰도록 하는 데에 초점을 맞추고 있다면 아마존은 스스로 AI부터 이커머스까지 직접 구축하려는 전략입니다.

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문제는 그러려면 자체 AI 개발능력이 좋아야 하는데, 그닥 유의미한 성과를 내고 있진 못합니다. 아마존 내부에서도 갈등이 있습니다. Tier 2 AI Labs로서 겪는 고충들이 있습니다.

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예를 들어서 아마존은 자체 모델인 Nova와 파트너사 모델인 Claude를 섞어서 사용 중인데 내부적으로도 Nova를 강조하다니 아마존 기업 자체의 경쟁력이 떨어지고, 그렇다고 Claude를 강조하다니 아마존 AI 팀의 경쟁력이 떨어지기에 현재와 미래 사이에서 적당한 전략을 찾기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

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마이크로소프트가 Off-frontier라는 전략을 들고 나왔던 것처럼 아마존은 Good Enough라는 전략으로 이정도면 충분히 만족스러운 모델이라는 가성비 전략을 추구하고 있지만 문제는 그 격차도 따라가기가 점점 더 어려워지고 있다는 게 문제입니다. *이런 이유로 마이크로소프트는 오히려 최근 AI 훈련용 컴퓨팅을 늘리는 중입니다.*

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Alexa.com 출시

아마존이 음성비서 Alexa+를 웹에서도 쓸 수 있게 'Alexa.com'을 출시했습니다. 결국은 AI Labs들이 하고 있는 것처럼 AI를 통해 무언가를 물어보려는 트래픽 자체를 늘리는 게 중요하기 때문입니다. 디지털 광고시장이 그랬던 것처럼 구매력 있는 트래픽을 얼마나 잡고 있느냐가 중요합니다.

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Alexa+의 전략은 이제 단순하게 스피커에 탑재되어 있던 것을 넘어서 ChatGPT, Gemini처럼 챗봇 플랫폼으로 안착시키는 게 목표입니다. B2C 챗봇으로는 ChatGPT, Gemini, Meta AI, Grok, Alexa 정도가 메인 경쟁자인데, 1등과 2등은 정해졌는데 3~10등까지의 점유율 차이가 크지 않습니다. Reasoning, Agentic AI의 흐름으로 오면서 Tier 1 AI Labs와 Tier 2~3 AI Labs들과의 격차가 더욱 벌어지는 중입니다.

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AWS Project Rainier 규모: 3Q25 50만 개 → 4Q25 100만 개

UBS가 아마존의 AWS Project Rainier 프로젝트 가동 상황을 체크한 후 AWS 매출성장률이 4Q25 기준 YoY 22%를 넘길 것으로 예상했습니다.

Trainium 클러스터 규모는 3Q25 말 50만 개 → 4Q25 말 100만 개로 2배 늘었고 평균 가동 칩 규모도 3Q25 25만 개 → 4Q25 75만 개로 3배 늘었습니다. 이 칩 자원 60%를 앤트로픽이 쓴다고 가정할 때 앤트로픽으로부터 인식하는 매출 규모는 3Q25 $266M → 4Q25 $799M이 될 것으로 예상했고 이것만으로도 AWS 매출성장률상 YoY +2.78%p(278bps) 끌어올리는 효과가 있다는 게 핵심입니다.

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앤트로픽 전략 변경: 경쟁 AI Labs는 Claude Code를 쓰지 못하게 차단하다

주말 사이 흥미로운 뉴스가 있었는데, 앤트로픽이 OpenCode 같은 타사 앱 및 오픈AI, xAI 같은 다른 AI Labs에서 Claude 모델 사용이 불가능하도록 차단했습니다. 이전에 2025년 8월 앤트로픽이 오픈AI GPT-5 출시를 앞두고 오픈AI 개발진들의 Claude 접근 권한을 차단했던 바 있었는데 이번이 두 번째입니다.

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대신 접근을 차단한 AI Labs에 xAI 및 OpenCode도 포함되어 있다는 점에서, 훨씬 차단 범위가 넓어진 게 특징입니다. xAI를 포함한 이유는 일론 머스크가 다가오는 ​2월에 Grok Code를 대규모 업그레이드 할 것을 예고했기 때문입니다. 경쟁사에서 주요 제품군을 출시하기 1~2개월 전에 앤트로픽이 의도적으로 Claude 모델 사용을 차단하는 식으로 개발을 늦추는 훼방을 놓는 것이 반복되는 중입니다.

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단기적으로는 오픈AI Codex 및 구글의 Antigravity로 일부 사용자가 몰릴 수도 있고, AI Labs들이 자사의 코딩 제품 및 모델을 더욱 독자적으로 개발해야겠다는 니즈를 자극할 것으로 예상합니다.

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$350B 밸류로 $10B 자금조달 추진 중

앤트로픽이 $350B 밸류로 $10B 자금조달을 추진하고 있습니다. 4개월 전 기업가치 $180B의 거의 2배이며, 싱가포르 국부펀드인 GIC와 Coatue가 투자 라운드를 주도할 것으로 예상됩니다. 이번 신규 투자는 최근 NVDA $10B + MSFT $5B로 $15B 투자받았던 것에 더해지는 투자 라운드입니다.

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메타, 25년 PER 23배 / Neutral

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올해의 포인트 #2: MSL은 Tier 1 AI Labs로 도약할 수 있을까?

올해의 두 번째 포인트는 MSL의 Avocado 그리고 xAI의 Grok 5가 성공하느냐 그렇지 못하느냐​​입니다.

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이미 우수한 모델을 가진 Tier 1 AI Labs에서는 컴퓨팅이 곧 매출이라는 것이 컨센서스입니다.

연구에도 쓰이고, 사전훈련에도 쓰이고, 합성 데이터를 만들어 내부 체크포인트 모델을 강화하는 것에도 쓰이고, 추론을 해서 돈을 버는 데에도 쓰이기 때문입니다.

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이런 트렌드 속에서 MSL과 xAI의 차세대 모델은 그 반대도 통하는가를 증명할 수 있는 사례입니다. '그 반대'란, 상대적으로 프론티어급에는 도달하지 못하고 있는 Tier 2 AI Labs인 MSL, xAI에서 엄청난 CAPEX를 투입하여 연구와 사전훈련에 쓸 컴퓨팅 자원을 갖춘다면 가장 우수한 모델을 가질 수 있는가?입니다. 투자자로서는 불확실성일 수 있겠지만 두 창업자에게는 꽤나 해볼만한 선베팅이었다고 생각합니다. Grok 6에서 Tier 1 AI Labs와의 격차를 좁히기 위한 베팅의 판돈은 Grok 5의 3~5배일 것이라 예상한다는 점에서 마지막 기회입니다.

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이것이 통한다면 현재의 역도 통한다는 것이라 '컴퓨팅이 곧 매출'이라는 로직이 더욱 강화되면서, xAI와 MSL이 주목받고 컴퓨팅 쇼티지는 더욱 강화되는 계기가 될 수도 있습니다. 특히 아직 수익화 수단이 없고 유통채널을 만들어야 하는 xAI보다는 메타가 수혜강도가 클 것으로 예상합니다.

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메타가 돈은 상당히 잘 벌고 있는 기업이고, 디지털 광고 시장의 트렌드에서도 구글에 비해서 메타는 훨씬 더 빠르게 텍스트 → 이미지 → 비디오 → 릴스로 전환에 성공하며 디지털 광고 시장 내에서 점유율을 얻고 있는 기업입니다.

챗봇 플랫폼 중에서 ChatGPT, Gemini에 이어서 3위가 될 유력한 플랫폼 중 하나가 Meta AI입니다.

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메타가 Threads를 단기에 키웠던 로직처럼 일단 Vibes를 잘 만들고 나면 Facebook, Instagram과의 계정 연동으로 수억 명을 유입시킬 수 있습니다. 유통채널의 파워를 무시할 수 없습니다. 다만, 이건 어쨌든 MSL이 일시적이라도 GPT, Claude, Gemini 수준의 모델을 내놓았을 때의 얘기입니다. AI 기반으로 새롭게 정의될 경제구조에서 API 비용을 받는 입장이 될 것이냐, API 비용을 주는 입장이 될 것이냐라서 그렇습니다.

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Ray-ban Meta 안경 수요가 매우 높다

메타가 전례 없는 수요로 인해 Ray-ban Meta 디스플레이 안경의 해외 출시를 연기한다고 발표했습니다. 원래는 2026년 초 영국, 프랑스, 이탈리아, 캐나다로 출시할 예정이었는데 2025년 가을 이후 수요가 몰리면서 대기명단이 2026년 말까지 길어지자 미국 주문에 우선 집중하겠다고 말한 것입니다.

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테슬라, 25년 PER 270배 / Underweight

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

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

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X 알고리즘, xAI 팀에 의해 GPU 기반으로 재구축

xAI 팀 제품 책임자인 니키타 비에르(Nikita Bier)는 최근 xAI 팀이 X의 타임라인 알고리즘을 처음부터 완전히 GPU 기반으로 재구축했으며, 현재 Colossus 데이터센터에서 20,000개 이상의 GPU(H100, H200으로 추정)로 실행되고 있다고 말했습니다. 체류 시간은 20% 증가했으며 팔로우 수가 전체적으로 크게 증가했는데, 메타에서 AI 및 LLM을 개발하는 팀이 Recommend & Ranking 알고리즘을 개발하여 체류 시간, 광고 클릭률을 높이는 것과 비슷하게 사내 AI 팀이 제품 전반의 알고리즘에 기여하는 사례입니다.

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일론 머스크가 생각하는 미래의 AI 시대

일론 머스크가 보는 미래에 대해서 들어볼 수 있는 2시간 52분짜리 팟캐스트입니다.

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인상 깊었던 부분들을 정리하면 이렇습니다:

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AI가 터미네이터가 아닌 스타트렉의 결말로 향하도록 하기 위해 AI에는 진실, 호기심, 아름다움에 대한 가치를 추가해야 한다.

블루칼라 노동보다는 화이트칼라 업무가 가장 먼저 대체될 것이다. 현재 AI 기술만으로도 화이트칼라 직업의 절반 이상을 대체할 수 있으며, AI 발전이 가속화되고 있다.

미세공정은 3nm → 2nm로 가더라도 00%수준의 개선이기 때문에 중국이 뒤처진 공정을 갖고도 전력, 물량, 설계 최적화로 따라잡을 여지가 있다. 중국은 연간 태양광으로만 1.2TW를 생산하고 있다.

에너지는 모든 것의 핵심이며 미래의 통화는 본질적으로 Watt일 것이다.

미국 및 타 국가의 연간 에너지 생산량을 늘리는 가장 좋은 방법은 배터리다. 미국 최대 전력 생산량은 1.1TW이지만, 평균 사용량은 0.5TW에 불과하다. 배터리를 통해 밤에 충전하고 낮에 방전하면 미국의 에너지 처리량을 2배 늘릴 수 있다.

현재 특이점의 한가운데 있으며, 2026년에 AGI에 도달할 것으로 예상하고 2030년에는 AI가 모든 인간의 지능을 합친 것을 초과할 것으로 예상한다.

AI의 병목은 전력 생산과 냉각인데 이는 향후 2년간 지속될 것이다. 전력 생산, 변압기, 냉각 등 전력 인프라를 구축하는 것이 매우 어렵다. xAI는 멤피스에 1GW 규모의 Colossus 2를 구축하고 있으며 GB200 NVL72 기반으로 구성되어 있고 2026년 1월 중순 가동 예정이다.

고전압 전력망 연결에는 1년 이상이 걸렸기에 xAI는 10MW~50MW 크기의 가스 터빈을 모아 1GW의 전력을 확보했다. 훈련 시 전력 변동이 심해서 발전기가 고장날 수 있으므로, 테슬라 메가팩이 전력을 스무딩했다.

인간은 디지털 초지능을 위한 생물학적 부트로더(Bootloader)이며 과도기적인 종이다. 실리콘 회로는 혼자서 진화할 수 없었기에 부트로더가 필요하고, AI는 부트로더인 인간을 멸종시키지 않을 것이다.

AI 컴퓨팅의 대부분은 실시간 비디오 소비 및 생성에 사용될 것이다.