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일간보고 : 투자의 생각 (260519)

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2026.05.19

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핵심 구조

AI 인프라의 성장 논리는 생태계·자금조달·실제 사용 지표를 각각 구분해 봐야 한다

이 일간보고는 OpenAI 소송 판결, TPU 공급과 AI 하드웨어 하락, 데이터센터 CPU·자금조달, 전력·광고·의료·스테이블코인 지표를 함께 훑는다. 계약·수요·기술 구조의 변화와 당일 수급성 가격 움직임을 섞지 않는 것이 핵심이며, 각 판단의 근거·조건·예외를 구분하는 자료다.

OpenAI 소송은 판결보다 기존 경쟁 구도 확인에 가깝다

머스크의 영리화 전환 관련 주장은 소송 제기 시점과 기존 인지 정황 때문에 받아들여지지 않았고, 반독점 주장도 AI 업계의 경쟁 존재를 이유로 회의적으로 다뤄졌다. 작성자는 처음부터 머스크가 불리했던 재판으로 봤다.

TPU 외부 공급은 단가와 생태계를 함께 만드는 선택이다

앤스로픽향 출하로 구글 내부 컴퓨팅이 부족해졌지만, 대량 구매와 Customer-Owned Tooling은 칩 단가를 낮추고 TPU에서 훈련·서빙하는 외부 참여자를 늘린다. 하드웨어에 맞춰 모델이 설계되는 Hardware Lottery를 넘기 위한 기반이라는 해석이며, 외부 생태계가 핵심 조건이다.

AI 하드웨어 가격 하락은 포지션 공시와 기존 제약을 재해석한 수급일 수 있다

3월 31일 기준 13F의 AI 하드웨어 풋 비중과 STX의 공급능력 발언은 당일 하락 명분이 됐지만, 작성자는 현재 포지션이나 새 펀더멘털 변화와 같지 않다고 구분했다. 시장의 센티먼트 약화와 이후 변동성 가능성은 보되, 판단 기준은 지나친 확신과 무관심 모두를 경계하는 중용이다.

데이터센터 확장은 CPU 판매처와 차입 구조까지 넓힌다

Vera CPU는 헤드노드 외에 오케스트레이션·스토리지·네트워크 랙의 수요를 노리고, 코어위브의 DDTL 5.0은 비투자등급 AI Labs 계약을 담보로 자금을 조달한다. AI 인프라의 수요 전망과 이를 감당하는 계약·금융 구조를 함께 봐야 한다.

발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

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

발생발표·발생 당일발생일 미확인

머스크와 OpenAI 간 소송 판결

작성자의 핵심 판단

작성자는 재판 초기부터 머스크가 불리했고 이번 판결에서 크게 새롭게 전할 내용은 없었다고 평가했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
원래 초기에 재판 과정을 쭉 보고 있었는데, 뭔가 유의미했으면 전해드렸겠지만 크게 전해드릴 내용이 없었습니다. 재판 시작 후 초기부터 머스크가 불리했고(ⓐxAI가 distillation을 위해 오픈AI의 GPT를 썼던 것을 시인, ⓑOAI가 영리기업이 되면 AI 안전이 등한시된다가 머스크의 주장인데 판사는 "그렇게 위험한 사업을 의뢰인이 하고 있다는 것이 아이러니하다"고 짚음) 샘 올트먼이 처음부터 계속 유리한 상태에서 재판이 진행됐기 때문입니다. 약간은 처음부터 머스크가 오픈AI의 IPO를 막기 위한 몽니로 시작된 재판 성격이 있어서 그렇기도 합니다. 재판 내용을 정리해보면: 머스크의 주장은 오픈AI가 비영리 연구소에서 영리기업으로 바꾸는 과정에서 자선신탁 의무를 위반하고 샘 올트먼과 그렉 브록만이 부당한 사익을 추구했다는 점입니다. 오픈AI 변호인단의 방어 논리는 소송 시점상 머스크가 이미 영리구조 전환 계획을 알고 있었고, 지지했으며 심지어는 자신에게 유리한 쪽으로 회사를 통제하기 위해 시도했었다(머스크 본인이 지분 90%를 가지는 방식을 주장했다가 거절당하고 이사회 통제권을 잃은 것)는 주장입니다. 이에 배심원단은 머스크가 소송 제기까지 너무 오랜 시간을 끌었기에(캘리포니아주 법적 소송 제기 기한은 2~3년) 머스크가 부당하다고 주장한 행위를 이미 알고있거나 충분히 알 수 있었던 상태(2017년에 올트먼이 보낸 영리화 문서를 읽었음)였다고 판단했습니다. 이외에도 머스크는 xAI 차원에서 오픈AI를 상대로 영업비밀 침해, 반독점 소송도 걸어둔 상태인데, 이에 대해서도 이번 판결에서 곤잘레스 로저스 판사가 대략의 코멘트를 덧붙였습니다. 경쟁법은 xAI와 일론 머스크를 보호하기 위해서 쓰이는 게 아니라 경쟁 자체를 보호하기 위함이고, AI 업계에는 이미 상당한 수준의 경쟁이 존재하기 때문에 반독점 주장이 회의적이라는 내색을 비쳤습니다.

이 자료에서 다룬 사실

머스크와 OpenAI의 재판은 OpenAI에 유리한 판결로 끝났으며, 배심원단은 머스크가 영리화 전환 계획을 이미 알았거나 알 수 있었다고 판단했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
원래 초기에 재판 과정을 쭉 보고 있었는데, 뭔가 유의미했으면 전해드렸겠지만 크게 전해드릴 내용이 없었습니다. 재판 시작 후 초기부터 머스크가 불리했고(ⓐxAI가 distillation을 위해 오픈AI의 GPT를 썼던 것을 시인, ⓑOAI가 영리기업이 되면 AI 안전이 등한시된다가 머스크의 주장인데 판사는 "그렇게 위험한 사업을 의뢰인이 하고 있다는 것이 아이러니하다"고 짚음) 샘 올트먼이 처음부터 계속 유리한 상태에서 재판이 진행됐기 때문입니다. 약간은 처음부터 머스크가 오픈AI의 IPO를 막기 위한 몽니로 시작된 재판 성격이 있어서 그렇기도 합니다. 재판 내용을 정리해보면: 머스크의 주장은 오픈AI가 비영리 연구소에서 영리기업으로 바꾸는 과정에서 자선신탁 의무를 위반하고 샘 올트먼과 그렉 브록만이 부당한 사익을 추구했다는 점입니다. 오픈AI 변호인단의 방어 논리는 소송 시점상 머스크가 이미 영리구조 전환 계획을 알고 있었고, 지지했으며 심지어는 자신에게 유리한 쪽으로 회사를 통제하기 위해 시도했었다(머스크 본인이 지분 90%를 가지는 방식을 주장했다가 거절당하고 이사회 통제권을 잃은 것)는 주장입니다. 이에 배심원단은 머스크가 소송 제기까지 너무 오랜 시간을 끌었기에(캘리포니아주 법적 소송 제기 기한은 2~3년) 머스크가 부당하다고 주장한 행위를 이미 알고있거나 충분히 알 수 있었던 상태(2017년에 올트먼이 보낸 영리화 문서를 읽었음)였다고 판단했습니다. 이외에도 머스크는 xAI 차원에서 오픈AI를 상대로 영업비밀 침해, 반독점 소송도 걸어둔 상태인데, 이에 대해서도 이번 판결에서 곤잘레스 로저스 판사가 대략의 코멘트를 덧붙였습니다. 경쟁법은 xAI와 일론 머스크를 보호하기 위해서 쓰이는 게 아니라 경쟁 자체를 보호하기 위함이고, AI 업계에는 이미 상당한 수준의 경쟁이 존재하기 때문에 반독점 주장이 회의적이라는 내색을 비쳤습니다.

그렇게 판단한 이유

xAI의 GPT 사용 시인, 영리화와 AI 안전에 관한 판사의 지적, 2017년 영리화 문서 인지와 소송 제기 시점이 판단 근거로 제시됐다.

근거 보기 1

원문 구간 1
원래 초기에 재판 과정을 쭉 보고 있었는데, 뭔가 유의미했으면 전해드렸겠지만 크게 전해드릴 내용이 없었습니다. 재판 시작 후 초기부터 머스크가 불리했고(ⓐxAI가 distillation을 위해 오픈AI의 GPT를 썼던 것을 시인, ⓑOAI가 영리기업이 되면 AI 안전이 등한시된다가 머스크의 주장인데 판사는 "그렇게 위험한 사업을 의뢰인이 하고 있다는 것이 아이러니하다"고 짚음) 샘 올트먼이 처음부터 계속 유리한 상태에서 재판이 진행됐기 때문입니다. 약간은 처음부터 머스크가 오픈AI의 IPO를 막기 위한 몽니로 시작된 재판 성격이 있어서 그렇기도 합니다. 재판 내용을 정리해보면: 머스크의 주장은 오픈AI가 비영리 연구소에서 영리기업으로 바꾸는 과정에서 자선신탁 의무를 위반하고 샘 올트먼과 그렉 브록만이 부당한 사익을 추구했다는 점입니다. 오픈AI 변호인단의 방어 논리는 소송 시점상 머스크가 이미 영리구조 전환 계획을 알고 있었고, 지지했으며 심지어는 자신에게 유리한 쪽으로 회사를 통제하기 위해 시도했었다(머스크 본인이 지분 90%를 가지는 방식을 주장했다가 거절당하고 이사회 통제권을 잃은 것)는 주장입니다. 이에 배심원단은 머스크가 소송 제기까지 너무 오랜 시간을 끌었기에(캘리포니아주 법적 소송 제기 기한은 2~3년) 머스크가 부당하다고 주장한 행위를 이미 알고있거나 충분히 알 수 있었던 상태(2017년에 올트먼이 보낸 영리화 문서를 읽었음)였다고 판단했습니다. 이외에도 머스크는 xAI 차원에서 오픈AI를 상대로 영업비밀 침해, 반독점 소송도 걸어둔 상태인데, 이에 대해서도 이번 판결에서 곤잘레스 로저스 판사가 대략의 코멘트를 덧붙였습니다. 경쟁법은 xAI와 일론 머스크를 보호하기 위해서 쓰이는 게 아니라 경쟁 자체를 보호하기 위함이고, AI 업계에는 이미 상당한 수준의 경쟁이 존재하기 때문에 반독점 주장이 회의적이라는 내색을 비쳤습니다.

발생발표·발생 당일발생일 미확인

엔비디아 Vera CPU 첫 고객 전달

작성자의 핵심 판단

작성자는 Vera CPU가 VR200 NVL72의 헤드노드뿐 아니라 별도 CPU 랙, 스토리지·네트워크 노드에서도 판매될 수 있다고 기대했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
아마 이번에도 Rubin + LPX를 통해 어떻게 Agentic AI 시대에 앞서나갈 것인가를 중점적으로 설명할 것으로 예상됩니다. (4) 엔비디아 CUDA의 아버지 이안 벅이 첫 출하된 Vera CPU를 앤스로픽, 오픈AI, 스페이스X, 오라클에 직접 전달했습니다. 이렇게 되면 앤스로픽, 오픈AI, xAI, 오라클, 코어위브, 메타, 알리바바 정도가 Vera CPU 랙을 별도로 구매하는 고객군입니다. Grace는 GB200/300 NVL72의 헤드노드 CPU 수요 제외하고 별도의 CPU 랙으로는 메타 정도로만 유의미하게 출하됐는데, 이번 Vera CPU는 VR200 NVL72에 탑재될 CPU(헤드 노드 CPU/호스트 프로세서) 뿐만 아니라 별도의 CPU 랙(오케스트레이션)과 스토리지 및 네트워크 노드에 탑재되는 CPU(STX 랙, Spectrum-X 랙에 탑재)로도 꽤 팔 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 모건스탠리는 4월 19일자 보고서에서 2030년까지 헤드노드 CPU가 $50B, 오케스트레이션 CPU가 $30~45B, 스토리지 및 네트워크 노드의 CPU가 $2.5~$15B를 차지할 것으로 예상했습니다. 2030년 전체 데이터센터 CPU TAM은 $82.5~$110B인데, 이중에 $32.5~$60B가 Agentic AI로 인해서 추가된 시장기회입니다. (5) 이번 주 주간전략보고에서 세레브라스 생각을 조금 더 하다가, GTC 2026을 다시 살펴보면서 엔비디아가 Prefill / Decode Attention / Decode FFN에 대해서 구분했던 부분을 다시금 정리해봤습니다. 간단하게만 생각해보자면 ⓐ엔비디아가 Groq LPX가 생각보다 많이 팔리지 않겠나 기대하게 하는 요인이고 ⓑAWS가 Trainium과 CS-3를 사용해서 Rubin + LPX처럼 Decode FFN만 SRAM에 넘기려고 하면 두 칩 간의 네트워킹과 소프트웨어를 상당히 촘촘하게 최적화해야 할 것이라서 AWS가 보다 적극적으로 Cerebras 통합에 나섰음이 뉴스로 올라오느냐 아니냐가 세레브라스에 대해서 좀 더 긍정적으로 볼 수 있냐 아니냐를 결정할 트리거로 보고 있습니다.

이 자료에서 다룬 사실

엔비디아 CUDA의 아버지 이안 벅이 첫 출하된 Vera CPU를 앤스로픽·OpenAI·스페이스X·오라클에 직접 전달했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
아마 이번에도 Rubin + LPX를 통해 어떻게 Agentic AI 시대에 앞서나갈 것인가를 중점적으로 설명할 것으로 예상됩니다. (4) 엔비디아 CUDA의 아버지 이안 벅이 첫 출하된 Vera CPU를 앤스로픽, 오픈AI, 스페이스X, 오라클에 직접 전달했습니다. 이렇게 되면 앤스로픽, 오픈AI, xAI, 오라클, 코어위브, 메타, 알리바바 정도가 Vera CPU 랙을 별도로 구매하는 고객군입니다. Grace는 GB200/300 NVL72의 헤드노드 CPU 수요 제외하고 별도의 CPU 랙으로는 메타 정도로만 유의미하게 출하됐는데, 이번 Vera CPU는 VR200 NVL72에 탑재될 CPU(헤드 노드 CPU/호스트 프로세서) 뿐만 아니라 별도의 CPU 랙(오케스트레이션)과 스토리지 및 네트워크 노드에 탑재되는 CPU(STX 랙, Spectrum-X 랙에 탑재)로도 꽤 팔 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 모건스탠리는 4월 19일자 보고서에서 2030년까지 헤드노드 CPU가 $50B, 오케스트레이션 CPU가 $30~45B, 스토리지 및 네트워크 노드의 CPU가 $2.5~$15B를 차지할 것으로 예상했습니다. 2030년 전체 데이터센터 CPU TAM은 $82.5~$110B인데, 이중에 $32.5~$60B가 Agentic AI로 인해서 추가된 시장기회입니다. (5) 이번 주 주간전략보고에서 세레브라스 생각을 조금 더 하다가, GTC 2026을 다시 살펴보면서 엔비디아가 Prefill / Decode Attention / Decode FFN에 대해서 구분했던 부분을 다시금 정리해봤습니다. 간단하게만 생각해보자면 ⓐ엔비디아가 Groq LPX가 생각보다 많이 팔리지 않겠나 기대하게 하는 요인이고 ⓑAWS가 Trainium과 CS-3를 사용해서 Rubin + LPX처럼 Decode FFN만 SRAM에 넘기려고 하면 두 칩 간의 네트워킹과 소프트웨어를 상당히 촘촘하게 최적화해야 할 것이라서 AWS가 보다 적극적으로 Cerebras 통합에 나섰음이 뉴스로 올라오느냐 아니냐가 세레브라스에 대해서 좀 더 긍정적으로 볼 수 있냐 아니냐를 결정할 트리거로 보고 있습니다.

그렇게 판단한 이유

Grace는 별도 CPU 랙에서 메타 정도로만 유의미하게 출하됐지만 Vera는 오케스트레이션과 STX·Spectrum-X 랙의 CPU 수요까지 포괄한다는 설명을 들었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
아마 이번에도 Rubin + LPX를 통해 어떻게 Agentic AI 시대에 앞서나갈 것인가를 중점적으로 설명할 것으로 예상됩니다. (4) 엔비디아 CUDA의 아버지 이안 벅이 첫 출하된 Vera CPU를 앤스로픽, 오픈AI, 스페이스X, 오라클에 직접 전달했습니다. 이렇게 되면 앤스로픽, 오픈AI, xAI, 오라클, 코어위브, 메타, 알리바바 정도가 Vera CPU 랙을 별도로 구매하는 고객군입니다. Grace는 GB200/300 NVL72의 헤드노드 CPU 수요 제외하고 별도의 CPU 랙으로는 메타 정도로만 유의미하게 출하됐는데, 이번 Vera CPU는 VR200 NVL72에 탑재될 CPU(헤드 노드 CPU/호스트 프로세서) 뿐만 아니라 별도의 CPU 랙(오케스트레이션)과 스토리지 및 네트워크 노드에 탑재되는 CPU(STX 랙, Spectrum-X 랙에 탑재)로도 꽤 팔 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 모건스탠리는 4월 19일자 보고서에서 2030년까지 헤드노드 CPU가 $50B, 오케스트레이션 CPU가 $30~45B, 스토리지 및 네트워크 노드의 CPU가 $2.5~$15B를 차지할 것으로 예상했습니다. 2030년 전체 데이터센터 CPU TAM은 $82.5~$110B인데, 이중에 $32.5~$60B가 Agentic AI로 인해서 추가된 시장기회입니다. (5) 이번 주 주간전략보고에서 세레브라스 생각을 조금 더 하다가, GTC 2026을 다시 살펴보면서 엔비디아가 Prefill / Decode Attention / Decode FFN에 대해서 구분했던 부분을 다시금 정리해봤습니다. 간단하게만 생각해보자면 ⓐ엔비디아가 Groq LPX가 생각보다 많이 팔리지 않겠나 기대하게 하는 요인이고 ⓑAWS가 Trainium과 CS-3를 사용해서 Rubin + LPX처럼 Decode FFN만 SRAM에 넘기려고 하면 두 칩 간의 네트워킹과 소프트웨어를 상당히 촘촘하게 최적화해야 할 것이라서 AWS가 보다 적극적으로 Cerebras 통합에 나섰음이 뉴스로 올라오느냐 아니냐가 세레브라스에 대해서 좀 더 긍정적으로 볼 수 있냐 아니냐를 결정할 트리거로 보고 있습니다.

작성자가 예상한 다음 전개

모건스탠리는 2030년 데이터센터 CPU TAM 825억~1,100억달러 중 325억~600억달러가 Agentic AI로 추가된 기회라고 예상했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
아마 이번에도 Rubin + LPX를 통해 어떻게 Agentic AI 시대에 앞서나갈 것인가를 중점적으로 설명할 것으로 예상됩니다. (4) 엔비디아 CUDA의 아버지 이안 벅이 첫 출하된 Vera CPU를 앤스로픽, 오픈AI, 스페이스X, 오라클에 직접 전달했습니다. 이렇게 되면 앤스로픽, 오픈AI, xAI, 오라클, 코어위브, 메타, 알리바바 정도가 Vera CPU 랙을 별도로 구매하는 고객군입니다. Grace는 GB200/300 NVL72의 헤드노드 CPU 수요 제외하고 별도의 CPU 랙으로는 메타 정도로만 유의미하게 출하됐는데, 이번 Vera CPU는 VR200 NVL72에 탑재될 CPU(헤드 노드 CPU/호스트 프로세서) 뿐만 아니라 별도의 CPU 랙(오케스트레이션)과 스토리지 및 네트워크 노드에 탑재되는 CPU(STX 랙, Spectrum-X 랙에 탑재)로도 꽤 팔 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 모건스탠리는 4월 19일자 보고서에서 2030년까지 헤드노드 CPU가 $50B, 오케스트레이션 CPU가 $30~45B, 스토리지 및 네트워크 노드의 CPU가 $2.5~$15B를 차지할 것으로 예상했습니다. 2030년 전체 데이터센터 CPU TAM은 $82.5~$110B인데, 이중에 $32.5~$60B가 Agentic AI로 인해서 추가된 시장기회입니다. (5) 이번 주 주간전략보고에서 세레브라스 생각을 조금 더 하다가, GTC 2026을 다시 살펴보면서 엔비디아가 Prefill / Decode Attention / Decode FFN에 대해서 구분했던 부분을 다시금 정리해봤습니다. 간단하게만 생각해보자면 ⓐ엔비디아가 Groq LPX가 생각보다 많이 팔리지 않겠나 기대하게 하는 요인이고 ⓑAWS가 Trainium과 CS-3를 사용해서 Rubin + LPX처럼 Decode FFN만 SRAM에 넘기려고 하면 두 칩 간의 네트워킹과 소프트웨어를 상당히 촘촘하게 최적화해야 할 것이라서 AWS가 보다 적극적으로 Cerebras 통합에 나섰음이 뉴스로 올라오느냐 아니냐가 세레브라스에 대해서 좀 더 긍정적으로 볼 수 있냐 아니냐를 결정할 트리거로 보고 있습니다.

발생발표·발생 당일발생일 미확인

코어위브 DDTL 5.0 자금조달 약정

작성자의 핵심 판단

작성자는 DDTL 5.0이 OpenAI와 Cohere 특화 인프라 계약을 담보로 투자자 기반을 넓히고 2차 시장 거래를 가능하게 하는 딜이라는 점을 유의미하게 봤다.

근거 보기 1

원문 구간 1
AWS는 EFA를 사실상 버리면서까지 NVLink Fusion을 택했기 때문에 Trainium + LPX 조합도 가능한지라 굳이 Cerebras의 손을 잡지 않아도 살 길은 있을 것으로 봅니다. Enterprise/GPU IaaS: (1) 코어위브가 $3.1B 규모의 DDTL 5.0 약정을 체결했습니다. DDTL 4.0은 투자등급을 받아서 SOFR + 225bp인 5.9% 금리로 자금조달이 가능해질 수 있다는 점에서 중요하고, DDTL 5.0은 오픈AI와 Cohere에 특화된 인프라를 구축하는 계약을 담보로 자금조달하는 것인데 투자자 기반을 크게 확대하고 2차 시장 거래를 가능케하는 딜이라는 점에서 유의미합니다. 무디스에서 Ba2, 피치로부터 BB+를 받았습니다. 투자등급까지 아주 약간 남은 정도입니다. 상당한 초과청약이 발생해서 초기 논의 금리보다 50bp 낮은 SOFR + 450bp로 결정됐습니다. SOFR가 요즘 3.55%이니 8.05%대 금리로 조달한 것입니다. 이게 왜 금리차이가 심한가 하면, 어떤 고객의 계약을 담보로 SPV를 짜는가로 갈립니다. DDTL 4.0 = AI 인프라 담보 + 투자등급 고객계약(빅테크) DDTL 5.0 = AI 인프라 담보 + 비투자등급(AI Labs) 고객 계약이라서 그렇습니다. 신재생/전력기기: (1) 구독자님께서 알려주셔서, 블룸에너지 CCO가 최근 인터뷰한 내용을 정리해봤습니다. 블룸에너지 1Q26 실적발표 당시 내용과 비교해볼 때 크게 새로운 내용이 있진 않았지만 약간 더 디테일한 정도가 있었습니다:

이 자료에서 다룬 사실

코어위브는 31억달러 규모 DDTL 5.0 약정을 체결했고, 초과청약 뒤 금리는 초기 논의보다 50bp 낮은 SOFR+450bp로 결정됐다.

근거 보기 1

원문 구간 1
AWS는 EFA를 사실상 버리면서까지 NVLink Fusion을 택했기 때문에 Trainium + LPX 조합도 가능한지라 굳이 Cerebras의 손을 잡지 않아도 살 길은 있을 것으로 봅니다. Enterprise/GPU IaaS: (1) 코어위브가 $3.1B 규모의 DDTL 5.0 약정을 체결했습니다. DDTL 4.0은 투자등급을 받아서 SOFR + 225bp인 5.9% 금리로 자금조달이 가능해질 수 있다는 점에서 중요하고, DDTL 5.0은 오픈AI와 Cohere에 특화된 인프라를 구축하는 계약을 담보로 자금조달하는 것인데 투자자 기반을 크게 확대하고 2차 시장 거래를 가능케하는 딜이라는 점에서 유의미합니다. 무디스에서 Ba2, 피치로부터 BB+를 받았습니다. 투자등급까지 아주 약간 남은 정도입니다. 상당한 초과청약이 발생해서 초기 논의 금리보다 50bp 낮은 SOFR + 450bp로 결정됐습니다. SOFR가 요즘 3.55%이니 8.05%대 금리로 조달한 것입니다. 이게 왜 금리차이가 심한가 하면, 어떤 고객의 계약을 담보로 SPV를 짜는가로 갈립니다. DDTL 4.0 = AI 인프라 담보 + 투자등급 고객계약(빅테크) DDTL 5.0 = AI 인프라 담보 + 비투자등급(AI Labs) 고객 계약이라서 그렇습니다. 신재생/전력기기: (1) 구독자님께서 알려주셔서, 블룸에너지 CCO가 최근 인터뷰한 내용을 정리해봤습니다. 블룸에너지 1Q26 실적발표 당시 내용과 비교해볼 때 크게 새로운 내용이 있진 않았지만 약간 더 디테일한 정도가 있었습니다:

그렇게 판단한 이유

DDTL 4.0은 AI 인프라와 투자등급 빅테크 고객계약, DDTL 5.0은 AI 인프라와 비투자등급 AI Labs 고객계약을 담보로 한다는 계약 구조 차이를 근거로 들었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
AWS는 EFA를 사실상 버리면서까지 NVLink Fusion을 택했기 때문에 Trainium + LPX 조합도 가능한지라 굳이 Cerebras의 손을 잡지 않아도 살 길은 있을 것으로 봅니다. Enterprise/GPU IaaS: (1) 코어위브가 $3.1B 규모의 DDTL 5.0 약정을 체결했습니다. DDTL 4.0은 투자등급을 받아서 SOFR + 225bp인 5.9% 금리로 자금조달이 가능해질 수 있다는 점에서 중요하고, DDTL 5.0은 오픈AI와 Cohere에 특화된 인프라를 구축하는 계약을 담보로 자금조달하는 것인데 투자자 기반을 크게 확대하고 2차 시장 거래를 가능케하는 딜이라는 점에서 유의미합니다. 무디스에서 Ba2, 피치로부터 BB+를 받았습니다. 투자등급까지 아주 약간 남은 정도입니다. 상당한 초과청약이 발생해서 초기 논의 금리보다 50bp 낮은 SOFR + 450bp로 결정됐습니다. SOFR가 요즘 3.55%이니 8.05%대 금리로 조달한 것입니다. 이게 왜 금리차이가 심한가 하면, 어떤 고객의 계약을 담보로 SPV를 짜는가로 갈립니다. DDTL 4.0 = AI 인프라 담보 + 투자등급 고객계약(빅테크) DDTL 5.0 = AI 인프라 담보 + 비투자등급(AI Labs) 고객 계약이라서 그렇습니다. 신재생/전력기기: (1) 구독자님께서 알려주셔서, 블룸에너지 CCO가 최근 인터뷰한 내용을 정리해봤습니다. 블룸에너지 1Q26 실적발표 당시 내용과 비교해볼 때 크게 새로운 내용이 있진 않았지만 약간 더 디테일한 정도가 있었습니다:

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.

판단 방법AI 하드웨어 변동성과 투자 판단주 대상 · 투자판단·운용 · 투자 판단 방법

포지션 공시나 기존 공급 제약을 이유로 한 하락을 어떻게 구분해 해석할 수 있는가?

이 자료가 더한 내용

13F는 3월 31일 포트폴리오를 보여줄 뿐 5월 18일 포지션은 아니며, 작성자는 펀더멘털과 무관한 매도 명분에도 지나친 주관화·객관화를 피하는 중용이 필요하다고 정리했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
AI HW: (1) 레오폴드 아셴브레너의 13F에 언제부터 이렇게 많이 주목했는지는 모르겠으나, 아셴브레너의 펀드에서 1Q26 기준 AI HW 풋이 포트의 절반이라면서 AI HW들이 하락했습니다. 일각에서는 진짜 우려할지 모르겠으나 대부분은 '당연히 상관없는 건 알지만, 투자자들 일부가 이걸 보고 팔 것 같으니 미리 팔자'성 매도입니다. 두 갈래로 생각을 정리할 수 있습니다: 첫째, 진짜를 생각하자면 아셴브레너의 공시는 3월 31일 당시의 포트폴리오를 기준으로 나오는 것입니다. 5월 18일인 지금의 포지션을 보여주는 것이 아닙니다. 3월 31일은 실제로 하락기였습니다. 그리고 대세 상승이 나왔던 것이니 그 사이에 롱 포지션을 늘렸을 것이란 추정이 합리적입니다. 둘째, 이럴 때 펀더멘탈을 보실 거라면 '사람들이 이걸 몰라서 그렇다. 답답하다'라고 생각하시면 이럴 때 스트레스를 많이 받으십니다. 예민함을 유지해야 할 정도의 텐션을 가져야 하는데 너무 스트레스를 많이 받으면 놓아버리게 된다는 점에서 적당히 주관화, 적당히 객관화하는 게 중요합니다. 예를 들어, 비슷하게 오늘 뉴스들에서는 STX 하락 이유로 이번 컨콜에서 '수요가 너무 높지만 생산 용량을 빠르게 확대하는 게 어렵고 생산능력 확대가 더딘 게 기술발전 속도를 늦출 위험도 있다'고 말하면서 메모리 기업들이 하락했다고 꼽았습니다. 이것도 사실 원래 있던 현상을 다시 짚은 것일 뿐인데 메모리 하락으로 이어진 셈이라 펀더와 무관한 노이즈입니다. 이럴 땐 개인적으로는 이번엔 이 명분인가보다 시장이 하락거리를 찾는 걸 보면 센티가 다소 약해졌다보니 최근 랠리 이후 다소 변동성은 생길 수 있겠구나 정도로 생각하곤 합니다. 너무 예민해도 안되고 너무 둔해도 안되는 게 주식투자라 생각하는데, 예민해서 잃어보기도 하고 둔해서 잃어보기도 하면서 나만의 중용을 지키는 과정이 투자자로서 성장하는 길이긴 합니다.
원문 구간 2
이게 과하면 이른바 정신승리로 앵커링되어 묶여버리는 경우가 되고, 이게 적으면 오히려 '사람들이 몰라서 그래'라는 데 심리가 묶이면서 사람들이 알면 주가가 좋아질 거라고 생각하게 되고 이 경우에도 큰 손실을 보곤 합니다. 리서치할 때도 적당히 주관적이고 적당히 객관적인 게 어렵다고 느끼는데, 운용은 거기서 더 많은 변수들을 고려해야 하는 일입니다. 다만 운용이란 마치 여러분의 맞춤옷을 찾아가는 과정과 같아서 개인마다 편차가 너무나 많고 정답이 없기에 생각의 수율이 높게 남으실 리서치에 대해서만 정리합니다. 좀 더 자세하게 들어가시려면, KK Kontemporaries님이 올려주신 모멘텀 팩터 매도세에 대한 모건스탠리 팀의 설명을 참고하셔도 도움이 되실 것 같습니다. 오픈AI 퇴사자의 글 시리즈를 통해서 레오폴드 아셴브레너의 얘기에 대해서는 2024년 6월 13일에 전해드린 바 있습니다. 지금까지 쭉 이 글은 꼭 읽으셔야 한다고 강조드린 자료이기도 합니다. 찾아보시려면 아래에서 보실 수 있습니다. 오픈AI 퇴사자의 글 #1 : 2027년 AGI가 온다 오픈AI 퇴사자의 글 #2 : 초지능을 향한 지능의 폭발 오픈AI 퇴사자의 글 #3 : 중국의 AGI 연구소는 샌프란시스코에 있다 오픈AI 퇴사자의 글 #4 : 엔드게임을 향하여, 사막에서 봅시다 (2) 앤스로픽에게 TPU를 상당량 출하하느라 구글의 컴퓨팅이 부족한 상태입니다. 그나마 딥마인드 팀 중에서도 제미나이에 관련된 프로젝트를 맡은 팀은 컴퓨팅 파워의 우선순위를 적용받지만, 다른 연구원들은 접근성이 크게 떨어집니다. 마치 루멘텀의 레이저 칩 판매 사업부와 트랜시버 사업부가 서로 다른 조직처럼 운영되는 것처럼, 구글 딥마인드 팀과 구글 클라우드 내 TPU 팀이 따로 움직이고 있고 2025년 하반기에 구글 딥마인드팀이 컴퓨팅 할당을 요청하기 전에 앤스로픽이 먼저 대거 TPU를 선주문하면서 이를 어길 수 없었다는 게 널리 알려진 사실이긴 하지만 그래도 구글 입장에서는 제미나이의 개선을 위해서 충분한 컴퓨팅을 할당할 수 없다는 게 아쉬운 부분입니다.

해석·전망구글 TPU 외부 공급과 생태계주 대상 · 기업·종목 · 구글관련 대상 · 기술·제품 · TPU관련 대상 · 기업·종목 · 앤스로픽

구글이 자사 컴퓨팅 부족에도 앤스로픽 등에 TPU를 출하하는 이유는 무엇인가?

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대량 구매와 Customer-Owned Tooling은 TPU 단가를 낮추고, 외부 AI Labs가 TPU에서 훈련·서빙하며 시스템 최적화에 참여해야 CUDA 중심 생태계와 다른 하드웨어 생태계를 만들 수 있다는 해석을 제시했다.

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원문 구간 1
왜 외부로 출하했을까?에 대해서는 크게 두 가지 이유를 생각해볼 수 있습니다. 첫째는 규모의 경제와 Customer-Owned Tooling입니다. 두 가지 모두 TPU 칩 하나당의 가격을 낮출 수 있는 요소입니다. 상당한 물량을 구매하는 구매자가 됨으로써 엔비디아가 했던 것처럼 TSMC에게 가서 CoWoS 물량도 더 많이 따내고, 메모리 기업들과 직접 협상하여 HBM 및 메모리도 더 많이 구매함으로써 더 저렴한 가격에 받아오는 게 가능해집니다. 물량을 늘리고 COT를 통해서 브로드컴에게 고마진으로 맡기던 TPU를 → 자체 설계+미디어텍에게 맡김으로써 저마진으로 생산할 수 있습니다. 둘째는 엔비디아 1Q26 Preview "I'm Back"에 전해드린 것처럼 TPU가 경쟁력을 갖기 위해서는 앤스로픽 등 기타 유력 고객들이 TPU를 기반으로 모델을 훈련하고 서빙하는 등 TPU의 시스템 아키텍처 수준 최적화에 동참해줄 생태계 참여자들이 많이 필요하다는 것입니다. Hardware Lottery 개념과 같습니다. GCP 입장에서도 Customer Lifetime Value를 생각하면 클라우드를 통해서 서비스하는 게 가장 돈을 많이 법니다. 그러나 이렇게 되면 모두가 엔비디아 칩을 기반으로 최적화시킨 이후 TPU 팀에게 와서 'CUDA에서 했던 것들 그대로 최적화해주세요'라는 요청만 이어질 것이므로 처음부터 TPU에서 훈련된 모델의 생태계가 늘어나는 게 중요합니다. Hardware Lottery : 내용을 간단하게 설명하자면 이렇습니다. AI 연구원들이 하드웨어에 맞춰 모델을 설계하고 있다는 것입니다. 그래서 사실 Attention보다 더 나은 아키텍처가 있을 수 있습니다. 하지만 Attention이 엔비디아 GPU에서 매우 잘 작동하기 때문에 더 나은 아키텍처가 있어도 GPU에 최적화되어 있지 않다면 채택되지 않습니다.
원문 구간 2
더 나은 모델이 있더라도 HW에 맞게 설계해줄 사람이 없기 때문입니다. 엔비디아 입장에서는 AI Labs들이 엔비디아의 HW에 맞게 모델을 설계하기 때문에 계속해서 유리한 포지션을 갖습니다. 그러므로 엔비디아 입장에서는 2년 뒤를 보고 칩을 구축해도 되지만, 시장 진입자들은 그들의 칩에 맞게 모델을 설계해줄 사람을 구할 수 없기 때문에 더 빠른 루프를 가져야 합니다. 그렇지 않고 살아남는 방법은 AMD, Trainium처럼 엔비디아가 1위라는 것을 인정하고 엔비디아의 뒤를 발빠르게 따라가되 대신 더 낮은 마진으로 따라가는 구조만이 남습니다. 대등하게 서려면 특정 하드웨어에서 잘 작동하는 모델을 AI Labs들이 만들어줘야 합니다. 이 전제는 AMD가 워런트를 주고서라도 오픈AI/메타를 유치한 이유, Trainium이 지분투자 형태로 상당한 페이백을 주면서 앤스로픽/오픈AI를 유치한 이유, Cerebras가 거의 공짜에 칩을 주면서라도 오픈AI를 유치한 이유와도 맞닿아 있습니다. WSJ 보도에 따르면, 구글은 Blackstone과 협력해서 코어위브 같은 TPU 기반의 네오클라우드 회사를 설립할 계획입니다. CY27 500MW 용량 가동이 목표입니다. Blackstone이 레버리지를 포함해 총 $25B 규모의 컴퓨팅 투자를 지원할 예정입니다. TPU를 기업과 외부 생태계로까지 퍼져나가게 하려면 TPU를 채택할 외부의 클라우드들이 필요합니다. 그러나 기존 네오클라우드들 입장에서는 엔비디아 GPU는 기업들의 표준이기에 구매하면 언제든 수요가 있을 거라 생각하는데, 구글 TPU는 수요가 얼마나 되는지 그리고 엔비디아 칩에 비해서 각 세대별 성능이 어떨 것인지를 아직 모르기 때문에 섣불리 응하지 않았었습니다. 그래서 직접 나선 것으로 보고 있습니다. (3) 엔비디아 CEO 젠슨 황이 5월 27일 대만에 도착하고 → 5월 28일 TSMC, Foxconn, Delta, MediaTek 등 주요 공급망 CEO 및 회장을 초청하여 '수조 달러 규모의 만찬'을 주최할 예정이며 → 이어서 6월 1일에는 COMPUTEX 2026에서 기조연설 예정입니다.

사실·구조AI 하드웨어와 모델 최적화주 대상 · 산업·업종 · AI 하드웨어

Hardware Lottery는 AI 칩 경쟁에서 왜 중요한가?

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연구원들이 하드웨어에 맞춰 모델을 설계하므로 더 나은 아키텍처라도 GPU에 최적화되지 않으면 채택되기 어렵다고 설명한다. 후발 칩은 모델을 설계할 AI Labs를 확보하거나 엔비디아를 더 낮은 마진으로 따라가는 구조에 놓인다는 관점이다.

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더 나은 모델이 있더라도 HW에 맞게 설계해줄 사람이 없기 때문입니다. 엔비디아 입장에서는 AI Labs들이 엔비디아의 HW에 맞게 모델을 설계하기 때문에 계속해서 유리한 포지션을 갖습니다. 그러므로 엔비디아 입장에서는 2년 뒤를 보고 칩을 구축해도 되지만, 시장 진입자들은 그들의 칩에 맞게 모델을 설계해줄 사람을 구할 수 없기 때문에 더 빠른 루프를 가져야 합니다. 그렇지 않고 살아남는 방법은 AMD, Trainium처럼 엔비디아가 1위라는 것을 인정하고 엔비디아의 뒤를 발빠르게 따라가되 대신 더 낮은 마진으로 따라가는 구조만이 남습니다. 대등하게 서려면 특정 하드웨어에서 잘 작동하는 모델을 AI Labs들이 만들어줘야 합니다. 이 전제는 AMD가 워런트를 주고서라도 오픈AI/메타를 유치한 이유, Trainium이 지분투자 형태로 상당한 페이백을 주면서 앤스로픽/오픈AI를 유치한 이유, Cerebras가 거의 공짜에 칩을 주면서라도 오픈AI를 유치한 이유와도 맞닿아 있습니다. WSJ 보도에 따르면, 구글은 Blackstone과 협력해서 코어위브 같은 TPU 기반의 네오클라우드 회사를 설립할 계획입니다. CY27 500MW 용량 가동이 목표입니다. Blackstone이 레버리지를 포함해 총 $25B 규모의 컴퓨팅 투자를 지원할 예정입니다. TPU를 기업과 외부 생태계로까지 퍼져나가게 하려면 TPU를 채택할 외부의 클라우드들이 필요합니다. 그러나 기존 네오클라우드들 입장에서는 엔비디아 GPU는 기업들의 표준이기에 구매하면 언제든 수요가 있을 거라 생각하는데, 구글 TPU는 수요가 얼마나 되는지 그리고 엔비디아 칩에 비해서 각 세대별 성능이 어떨 것인지를 아직 모르기 때문에 섣불리 응하지 않았었습니다. 그래서 직접 나선 것으로 보고 있습니다. (3) 엔비디아 CEO 젠슨 황이 5월 27일 대만에 도착하고 → 5월 28일 TSMC, Foxconn, Delta, MediaTek 등 주요 공급망 CEO 및 회장을 초청하여 '수조 달러 규모의 만찬'을 주최할 예정이며 → 이어서 6월 1일에는 COMPUTEX 2026에서 기조연설 예정입니다.

해석·전망구글 TPU 기반 네오클라우드 계획주 대상 · 기술·제품 · TPU관련 대상 · 기업·종목 · 구글

TPU 외부 생태계 확장을 위해 네오클라우드가 왜 필요한가?

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WSJ 보도에 따르면 구글은 Blackstone과 협력해 CY27 500MW 가동을 목표로 TPU 기반 네오클라우드를 세우고 250억달러 규모 투자를 지원할 계획이다. 기존 네오클라우드가 TPU 수요와 세대별 성능을 확신하지 못해 직접 나선 것으로 해석했다.

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더 나은 모델이 있더라도 HW에 맞게 설계해줄 사람이 없기 때문입니다. 엔비디아 입장에서는 AI Labs들이 엔비디아의 HW에 맞게 모델을 설계하기 때문에 계속해서 유리한 포지션을 갖습니다. 그러므로 엔비디아 입장에서는 2년 뒤를 보고 칩을 구축해도 되지만, 시장 진입자들은 그들의 칩에 맞게 모델을 설계해줄 사람을 구할 수 없기 때문에 더 빠른 루프를 가져야 합니다. 그렇지 않고 살아남는 방법은 AMD, Trainium처럼 엔비디아가 1위라는 것을 인정하고 엔비디아의 뒤를 발빠르게 따라가되 대신 더 낮은 마진으로 따라가는 구조만이 남습니다. 대등하게 서려면 특정 하드웨어에서 잘 작동하는 모델을 AI Labs들이 만들어줘야 합니다. 이 전제는 AMD가 워런트를 주고서라도 오픈AI/메타를 유치한 이유, Trainium이 지분투자 형태로 상당한 페이백을 주면서 앤스로픽/오픈AI를 유치한 이유, Cerebras가 거의 공짜에 칩을 주면서라도 오픈AI를 유치한 이유와도 맞닿아 있습니다. WSJ 보도에 따르면, 구글은 Blackstone과 협력해서 코어위브 같은 TPU 기반의 네오클라우드 회사를 설립할 계획입니다. CY27 500MW 용량 가동이 목표입니다. Blackstone이 레버리지를 포함해 총 $25B 규모의 컴퓨팅 투자를 지원할 예정입니다. TPU를 기업과 외부 생태계로까지 퍼져나가게 하려면 TPU를 채택할 외부의 클라우드들이 필요합니다. 그러나 기존 네오클라우드들 입장에서는 엔비디아 GPU는 기업들의 표준이기에 구매하면 언제든 수요가 있을 거라 생각하는데, 구글 TPU는 수요가 얼마나 되는지 그리고 엔비디아 칩에 비해서 각 세대별 성능이 어떨 것인지를 아직 모르기 때문에 섣불리 응하지 않았었습니다. 그래서 직접 나선 것으로 보고 있습니다. (3) 엔비디아 CEO 젠슨 황이 5월 27일 대만에 도착하고 → 5월 28일 TSMC, Foxconn, Delta, MediaTek 등 주요 공급망 CEO 및 회장을 초청하여 '수조 달러 규모의 만찬'을 주최할 예정이며 → 이어서 6월 1일에는 COMPUTEX 2026에서 기조연설 예정입니다.

해석·전망세레브라스와 AWS 통합 조건주 대상 · 기업·종목 · 세레브라스관련 대상 · 기업·종목 · AWS

AWS의 Cerebras 통합이 세레브라스 평가의 조건으로 남는 이유는 무엇인가?

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작성자는 Decode FFN을 SRAM에 넘기는 구조에서 Trainium과 CS-3의 네트워킹·소프트웨어 최적화가 필요하다고 보며, AWS가 Cerebras 통합에 적극 나서는 뉴스가 긍정 판단의 트리거라고 했다. 다만 AWS에는 Trainium+LPX 조합이라는 다른 선택지도 있다고 봤다.

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아마 이번에도 Rubin + LPX를 통해 어떻게 Agentic AI 시대에 앞서나갈 것인가를 중점적으로 설명할 것으로 예상됩니다. (4) 엔비디아 CUDA의 아버지 이안 벅이 첫 출하된 Vera CPU를 앤스로픽, 오픈AI, 스페이스X, 오라클에 직접 전달했습니다. 이렇게 되면 앤스로픽, 오픈AI, xAI, 오라클, 코어위브, 메타, 알리바바 정도가 Vera CPU 랙을 별도로 구매하는 고객군입니다. Grace는 GB200/300 NVL72의 헤드노드 CPU 수요 제외하고 별도의 CPU 랙으로는 메타 정도로만 유의미하게 출하됐는데, 이번 Vera CPU는 VR200 NVL72에 탑재될 CPU(헤드 노드 CPU/호스트 프로세서) 뿐만 아니라 별도의 CPU 랙(오케스트레이션)과 스토리지 및 네트워크 노드에 탑재되는 CPU(STX 랙, Spectrum-X 랙에 탑재)로도 꽤 팔 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 모건스탠리는 4월 19일자 보고서에서 2030년까지 헤드노드 CPU가 $50B, 오케스트레이션 CPU가 $30~45B, 스토리지 및 네트워크 노드의 CPU가 $2.5~$15B를 차지할 것으로 예상했습니다. 2030년 전체 데이터센터 CPU TAM은 $82.5~$110B인데, 이중에 $32.5~$60B가 Agentic AI로 인해서 추가된 시장기회입니다. (5) 이번 주 주간전략보고에서 세레브라스 생각을 조금 더 하다가, GTC 2026을 다시 살펴보면서 엔비디아가 Prefill / Decode Attention / Decode FFN에 대해서 구분했던 부분을 다시금 정리해봤습니다. 간단하게만 생각해보자면 ⓐ엔비디아가 Groq LPX가 생각보다 많이 팔리지 않겠나 기대하게 하는 요인이고 ⓑAWS가 Trainium과 CS-3를 사용해서 Rubin + LPX처럼 Decode FFN만 SRAM에 넘기려고 하면 두 칩 간의 네트워킹과 소프트웨어를 상당히 촘촘하게 최적화해야 할 것이라서 AWS가 보다 적극적으로 Cerebras 통합에 나섰음이 뉴스로 올라오느냐 아니냐가 세레브라스에 대해서 좀 더 긍정적으로 볼 수 있냐 아니냐를 결정할 트리거로 보고 있습니다.
원문 구간 2
AWS는 EFA를 사실상 버리면서까지 NVLink Fusion을 택했기 때문에 Trainium + LPX 조합도 가능한지라 굳이 Cerebras의 손을 잡지 않아도 살 길은 있을 것으로 봅니다. Enterprise/GPU IaaS: (1) 코어위브가 $3.1B 규모의 DDTL 5.0 약정을 체결했습니다. DDTL 4.0은 투자등급을 받아서 SOFR + 225bp인 5.9% 금리로 자금조달이 가능해질 수 있다는 점에서 중요하고, DDTL 5.0은 오픈AI와 Cohere에 특화된 인프라를 구축하는 계약을 담보로 자금조달하는 것인데 투자자 기반을 크게 확대하고 2차 시장 거래를 가능케하는 딜이라는 점에서 유의미합니다. 무디스에서 Ba2, 피치로부터 BB+를 받았습니다. 투자등급까지 아주 약간 남은 정도입니다. 상당한 초과청약이 발생해서 초기 논의 금리보다 50bp 낮은 SOFR + 450bp로 결정됐습니다. SOFR가 요즘 3.55%이니 8.05%대 금리로 조달한 것입니다. 이게 왜 금리차이가 심한가 하면, 어떤 고객의 계약을 담보로 SPV를 짜는가로 갈립니다. DDTL 4.0 = AI 인프라 담보 + 투자등급 고객계약(빅테크) DDTL 5.0 = AI 인프라 담보 + 비투자등급(AI Labs) 고객 계약이라서 그렇습니다. 신재생/전력기기: (1) 구독자님께서 알려주셔서, 블룸에너지 CCO가 최근 인터뷰한 내용을 정리해봤습니다. 블룸에너지 1Q26 실적발표 당시 내용과 비교해볼 때 크게 새로운 내용이 있진 않았지만 약간 더 디테일한 정도가 있었습니다:

사실·구조블룸에너지 SOFC의 BTM 프로젝트 조건주 대상 · 기업·종목 · 블룸에너지

블룸에너지 SOFC는 데이터센터 인접 발전 프로젝트에서 어떤 조건을 갖는가?

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미세먼지 배출이 없고 시운전 외에는 물을 소비하지 않아 소규모 대기오염원 허가 기준과 커뮤니티 동의에 유리하다고 설명했다. 오라클 프로젝트 주피터는 블룸에너지 SOFC로 운영될 예정이라고 적었다.

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블룸에너지의 시스템은 미세먼지 배출이 전혀 없어서, 소규모 대기오염원 허가 기준을 충족합니다. 지역사회가 가까운 발전원 및 데이터센터와 함께 발전원을 설치하는 BTM 프로젝트를 구성할 때 커뮤니티의 동의를 얻기가 매우 유리하며 시운전 시를 제외하고는 물을 소비하지 않는다는 것도 특징입니다. 오라클의 프로젝트 주피터는 100% 블룸에너지의 SOFC로 운영될 예정입니다. 블룸에너지의 창업자/회장/CEO인 KR 스리다르는 제품을 발명하고 기술에 대한 높은 이해를 가진 엔지니어입니다. 연료전지의 모든 부품과 목적을 정확히 알고 있어서 공급망 확장과 기술 발전에 앞장서고 있습니다. 규모는 있지만 스타트업과 같은 속도로 새로운 기술과 솔루션을 시장에 가장 빠르게 제공하는 원동력입니다. 광고/이커머스: (1) 구글 광고비와 전환율 보고서를 짧게 정리해봅니다. 16,000개 캠페인을 조사 한 보고서입니다: CPC는 CY24 $4.66 → CY25 $5.26로 상승했습니다. 산업의 87%에서 CPC가 상승했습니다. 업종별 평균 광고 전환율은 7.52%, 광고 리드당 평균 비용은 $70.11입니다. CPC가 상승하는 와중에도 전환율이 증가했는데, 이는 구글 자체적인 AI/ML을 통한 광고 타겟팅 성능 개선 및 AI를 통해 광고주가 캠페인을 설정할 때 더 정교한 세팅이 가능해지면서 더 전환 가능성이 높은 사용자를 찾을 수 있게 돼서 그렇습니다. AI 시대에는 광고도 점점 더 비싸지긴 하는데 자동화에 적응하고 캠페인 설정 잘하는 마케터는 그 이상의 성과를 내고 있으니 하기에 따라 달렸다는 함의가 남습니다.

사실·구조구글 광고 단가와 AI 타기팅주 대상 · 기업·종목 · 구글

CPC 상승 속에서도 광고 전환율이 오른 배경은 무엇인가?

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1만6,000개 캠페인 조사에서 CPC는 CY24 4.66달러에서 CY25 5.26달러로 올랐고 87% 산업에서 상승했다. AI·ML 타기팅과 정교한 캠페인 설정이 전환 가능성이 높은 사용자를 찾게 해 전환율 상승으로 이어졌다고 설명했다.

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블룸에너지의 시스템은 미세먼지 배출이 전혀 없어서, 소규모 대기오염원 허가 기준을 충족합니다. 지역사회가 가까운 발전원 및 데이터센터와 함께 발전원을 설치하는 BTM 프로젝트를 구성할 때 커뮤니티의 동의를 얻기가 매우 유리하며 시운전 시를 제외하고는 물을 소비하지 않는다는 것도 특징입니다. 오라클의 프로젝트 주피터는 100% 블룸에너지의 SOFC로 운영될 예정입니다. 블룸에너지의 창업자/회장/CEO인 KR 스리다르는 제품을 발명하고 기술에 대한 높은 이해를 가진 엔지니어입니다. 연료전지의 모든 부품과 목적을 정확히 알고 있어서 공급망 확장과 기술 발전에 앞장서고 있습니다. 규모는 있지만 스타트업과 같은 속도로 새로운 기술과 솔루션을 시장에 가장 빠르게 제공하는 원동력입니다. 광고/이커머스: (1) 구글 광고비와 전환율 보고서를 짧게 정리해봅니다. 16,000개 캠페인을 조사 한 보고서입니다: CPC는 CY24 $4.66 → CY25 $5.26로 상승했습니다. 산업의 87%에서 CPC가 상승했습니다. 업종별 평균 광고 전환율은 7.52%, 광고 리드당 평균 비용은 $70.11입니다. CPC가 상승하는 와중에도 전환율이 증가했는데, 이는 구글 자체적인 AI/ML을 통한 광고 타겟팅 성능 개선 및 AI를 통해 광고주가 캠페인을 설정할 때 더 정교한 세팅이 가능해지면서 더 전환 가능성이 높은 사용자를 찾을 수 있게 돼서 그렇습니다. AI 시대에는 광고도 점점 더 비싸지긴 하는데 자동화에 적응하고 캠페인 설정 잘하는 마케터는 그 이상의 성과를 내고 있으니 하기에 따라 달렸다는 함의가 남습니다.

시점 관찰트랜스메딕스 2분기 비행 데이터주 대상 · 기업·종목 · 트랜스메딕스기준 2026.05.19

2분기 비행 속도는 어떤 방향을 보이는가?

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2분기 비행 건수는 1,450건, 일간 데이터는 28건 증가이며 48일 기준 일평균은 30.2건이다. 2분기 초 33~34건에서 계속 느려지고 있다고 관찰했다.

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의료기기/핀테크/코인: (1) 오늘 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 1,450건, 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 2Q는 48일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.2건 속도입니다. 2Q 시작 당시에는 33~34건 속도였는데 계속해서 느려지고 있어서 좋지 않습니다. (2) 서클의 1Q26 실적발표 내용 및 결제와 유통의 차이에 대해서는 이번 주 주간전략보고에 남겼습니다. 오늘의 서클 USDC 유통량은 $76.99B, CCTP 전송량은 30일 기준 $11.4B입니다. USDC 유통량 자체는 37주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -1.23%, 월간 기준 -2.09% 수준입니다. 지금은 Crypto Pair Trading(e.g. BTC/USDC, ETH/USDC 등)을 위한 예탁금으로 인해서 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다. 그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. (3) 오늘 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속해서 우상향 중입니다. 새로운 대시보드를 추가했습니다. 계속해서 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

시점 관찰USDC 유통량과 결제 사용주 대상 · 시장·자산 · USDC기준 2026.05.19

USDC 유통량 변화는 스테이블코인 결제 확대를 뜻하는가?

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USDC 유통량은 769.9억달러, 30일 CCTP 전송량은 114억달러이며 37주 횡보다. 현재 유통량은 BTC·USDC 등 크립토 페어 트레이딩 예탁금 영향이 크므로 결제 사용 확대에 따른 펀더멘털 변화는 아니라고 정리했다.

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의료기기/핀테크/코인: (1) 오늘 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 1,450건, 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 2Q는 48일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.2건 속도입니다. 2Q 시작 당시에는 33~34건 속도였는데 계속해서 느려지고 있어서 좋지 않습니다. (2) 서클의 1Q26 실적발표 내용 및 결제와 유통의 차이에 대해서는 이번 주 주간전략보고에 남겼습니다. 오늘의 서클 USDC 유통량은 $76.99B, CCTP 전송량은 30일 기준 $11.4B입니다. USDC 유통량 자체는 37주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -1.23%, 월간 기준 -2.09% 수준입니다. 지금은 Crypto Pair Trading(e.g. BTC/USDC, ETH/USDC 등)을 위한 예탁금으로 인해서 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다. 그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. (3) 오늘 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속해서 우상향 중입니다. 새로운 대시보드를 추가했습니다. 계속해서 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

시점 관찰피겨 테크 HELOC 발행주 대상 · 기업·종목 · 피겨 테크기준 2026.05.19

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의료기기/핀테크/코인: (1) 오늘 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 1,450건, 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 2Q는 48일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.2건 속도입니다. 2Q 시작 당시에는 33~34건 속도였는데 계속해서 느려지고 있어서 좋지 않습니다. (2) 서클의 1Q26 실적발표 내용 및 결제와 유통의 차이에 대해서는 이번 주 주간전략보고에 남겼습니다. 오늘의 서클 USDC 유통량은 $76.99B, CCTP 전송량은 30일 기준 $11.4B입니다. USDC 유통량 자체는 37주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -1.23%, 월간 기준 -2.09% 수준입니다. 지금은 Crypto Pair Trading(e.g. BTC/USDC, ETH/USDC 등)을 위한 예탁금으로 인해서 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다. 그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. (3) 오늘 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속해서 우상향 중입니다. 새로운 대시보드를 추가했습니다. 계속해서 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

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인사, 주간자료와 당일 시장

[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠, [채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS, [게시일] 2026.05.19. 오전 11:06, [원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260519110643893ln, [제목] 일간보고 : 투자의 생각 (260519)입니다. 안녕하세요 올바른입니다. 2026년 5월 19일 화요일, 데일리 전해드립니다. 2026-05-18 주간전략보고 : 투자의 생각 (5월 18일~5월 22일) 바로가기와 투자자문계약 권유문서 https://naver.me/5ZST47Qf를 안내합니다. 투자자문 서비스는 원금 손실이 날 수 있고 투자 손익 책임은 고객에게 있으며 과거 수익은 미래 수익률을 보장하지 않습니다. 일간보고는 2026-05-19 (화)입니다. 주요 지수는 다우 +0.32% > S&P -0.07% > 나스닥 -0.51% > 러셀 -0.65%, 상승종목비율은 NYSE 139%, Nasdaq 85% 🟢입니다. 강세 섹터는 에너지·필수소비·금융·커뮤니케이션, 약세는 반도체·바이오텍·테크·산업재·임의소비입니다. 메이저 뉴스는 제목 - 참고를 위해 살펴보는 기업군 주가 : 그날의 생각 순으로 봅니다.

머스크와 OpenAI 재판

빅테크입니다. 일론 머스크 vs 샘 올트먼 판결은 OpenAI 승리로 끝났습니다. 초기에 재판 과정을 쭉 보고 있었는데 유의미했으면 전해드렸겠지만 크게 전해드릴 내용은 없었습니다. 재판 시작 후 초기부터 머스크가 불리했고, xAI가 distillation을 위해 OpenAI GPT를 썼던 것을 시인했습니다. OpenAI가 영리기업이 되면 AI 안전이 등한시된다는 머스크 주장에는 판사가 ‘그렇게 위험한 사업을 의뢰인이 하고 있다는 것이 아이러니하다’고 짚었습니다. 처음부터 머스크가 OpenAI IPO를 막기 위한 몽니로 시작한 재판 성격도 약간은 있어서 그렇습니다.

머스크 주장은 OpenAI가 비영리 연구소에서 영리기업으로 바꾸는 과정에서 자선신탁 의무를 위반했고, 샘 올트먼과 그렉 브록만이 부당한 사익을 추구했다는 점입니다. OpenAI 변호인단은 소송 시점상 머스크가 영리구조 전환 계획을 알고 지지했으며, 자신에게 유리하게 회사를 통제하려 했다고 방어했습니다. 머스크 본인이 지분 90%를 가지는 방식을 주장했다가 거절당하고 이사회 통제권을 잃었다는 것입니다. 배심원단은 캘리포니아 법적 소송 제기 기한 2~3년을 넘겨 머스크가 너무 오래 끌었고, 2017년 올트먼이 보낸 영리화 문서를 읽은 만큼 이미 알았거나 충분히 알 수 있었다고 판단했습니다. xAI 차원의 영업비밀 침해·반독점 소송도 걸어둔 상태인데, 이번 판결에서 곤잘레스 로저스 판사는 경쟁법은 xAI와 일론 머스크를 보호하려는 게 아니라 경쟁 자체를 보호하는 것이고 AI 업계에 상당한 경쟁이 있어 반독점 주장은 회의적이라는 내색을 비쳤습니다.

13F 풋 포지션과 AI 하드웨어 하락

AI HW입니다. 레오폴드 아셴브레너의 13F에 언제부터 이렇게 많이 주목했는지는 모르겠으나, 아셴브레너 펀드에서 1Q26 기준 AI HW 풋이 포트의 절반이라는 이유로 AI HW들이 하락했습니다. 일각에서는 진짜 우려할지 모르겠으나 대부분은 ‘당연히 상관없는 건 알지만, 투자자들 일부가 이걸 보고 팔 것 같으니 미리 팔자’성 매도입니다.

진짜를 생각하면 공시는 3월 31일 당시 포트폴리오를 기준으로 나오는 것이지 5월 18일 지금의 포지션을 보여주는 게 아닙니다. 3월 31일은 실제 하락기였고, 그 뒤 대세 상승이 나왔으니 그 사이 롱 포지션을 늘렸다고 추정하는 편이 합리적입니다. 펀더멘털을 보실 거라면 ‘사람들이 이걸 몰라서 그렇다. 답답하다’라고 생각할수록 스트레스를 많이 받습니다. 예민함을 유지할 정도의 텐션은 가져야 하지만 너무 스트레스를 많이 받으면 놓아버리게 되므로 적당히 주관화하고 적당히 객관화하는 게 중요합니다.

오늘 뉴스는 STX 하락 이유로 이번 컨콜에서 수요는 너무 높지만 생산용량을 빠르게 확대하기 어렵고, 생산능력 확대가 더딘 것이 기술발전 속도를 늦출 위험이 있다고 말한 점을 들며 메모리 기업 하락을 꼽았습니다. 이것도 원래 있던 현상을 다시 짚은 것일 뿐인데 메모리 하락으로 이어진 셈이라 펀더와 무관한 노이즈입니다.

시장 센티먼트와 운용의 중용

이럴 땐 개인적으로 이번엔 이 명분인가보다, 시장이 하락거리를 찾는 걸 보면 센티가 다소 약해졌다 보니 최근 랠리 이후 다소 변동성은 생길 수 있겠구나 정도로 생각하곤 합니다. 너무 예민해도 안 되고 너무 둔해도 안 되는 게 주식투자라 생각합니다. 예민해서 잃어보기도 하고 둔해서 잃어보기도 하면서 나만의 중용을 지키는 과정이 투자자로서 성장하는 길입니다.

이게 과하면 이른바 정신승리로 앵커링돼 묶이는 경우가 되고, 이게 적으면 오히려 ‘사람들이 몰라서 그래’라는 데 심리가 묶이면서 사람들이 알면 주가가 좋아질 것이라고 생각하게 되고 이 경우에도 큰 손실을 보곤 합니다. 리서치할 때도 적당히 주관적이고 적당히 객관적인 게 어렵다고 느끼는데, 운용은 거기서 더 많은 변수를 고려해야 하는 일입니다. 다만 운용은 여러분의 맞춤옷을 찾아가는 과정과 같아 개인 편차가 너무 많고 정답이 없기에 생각의 수율이 높게 남을 리서치에 대해서만 정리합니다.

더 자세히 들어가시려면 KK Kontemporaries님이 올린 모멘텀 팩터 매도세에 대한 모건스탠리 팀 설명을 참고하셔도 도움이 될 것 같습니다. 아셴브레너 이야기는 오픈AI 퇴사자의 글 시리즈를 통해 2024년 6월 13일에 전했고, 지금까지 꼭 읽어야 한다고 강조한 자료입니다. ‘2027년 AGI가 온다’, ‘초지능을 향한 지능의 폭발’, ‘중국의 AGI 연구소는 샌프란시스코에 있다’, ‘엔드게임을 향하여, 사막에서 봅시다’를 아래에서 다시 볼 수 있습니다.

구글의 앤스로픽향 TPU 출하

앤스로픽에게 TPU를 상당량 출하하느라 구글 컴퓨팅이 부족한 상태입니다. 그나마 딥마인드 팀 중 제미나이 관련 프로젝트를 맡은 팀은 컴퓨팅 파워 우선순위를 적용받지만 다른 연구원은 접근성이 크게 떨어집니다. 루멘텀의 레이저 칩 판매 사업부와 트랜시버 사업부가 서로 다른 조직처럼 운영되는 것처럼 구글 딥마인드와 구글 클라우드 내 TPU 팀도 따로 움직입니다. 2025년 하반기 딥마인드가 컴퓨팅 할당을 요청하기 전에 앤스로픽이 먼저 대거 TPU를 선주문해 이를 어길 수 없었다는 것은 널리 알려진 사실이지만, 구글 입장에서는 제미나이 개선에 충분한 컴퓨팅을 할당하지 못하는 아쉬운 부분입니다.

왜 외부로 출하했을까에는 크게 두 가지 이유를 생각해볼 수 있습니다. 첫째는 규모의 경제와 Customer-Owned Tooling(COT)이며 둘 다 TPU 칩 하나당 가격을 낮춥니다. 상당한 물량을 구매하는 구매자가 되어 엔비디아처럼 TSMC에서 CoWoS 물량을 더 따내고, 메모리 기업과 직접 협상해 HBM·메모리를 더 많이 구매하면 더 저렴한 가격에 받을 수 있습니다. 물량을 늘리고 COT를 통해 브로드컴에 고마진으로 맡기던 TPU를 자체 설계와 미디어텍 생산으로 바꾸면 저마진 생산도 가능합니다.

둘째는 TPU가 경쟁력을 가지려면 앤스로픽 등 유력 고객이 TPU 기반으로 모델을 훈련·서빙하고 시스템 아키텍처 수준 최적화에 동참할 생태계 참여자가 많이 필요하다는 점입니다. GCP는 Customer Lifetime Value를 생각하면 클라우드로 서비스하는 게 가장 돈을 많이 법니다. 그러나 모두 엔비디아 칩에 맞춰 최적화한 뒤 TPU 팀에 ‘CUDA에서 했던 것들 그대로 최적화해주세요’라고만 요청하게 되므로, 처음부터 TPU에서 훈련된 모델 생태계가 늘어나는 게 중요합니다.

Hardware Lottery와 TPU 네오클라우드

Hardware Lottery는 AI 연구원들이 하드웨어에 맞춰 모델을 설계한다는 개념입니다. Attention보다 더 나은 아키텍처가 있을 수 있지만 Attention이 엔비디아 GPU에서 매우 잘 작동하므로, 더 나은 아키텍처여도 GPU에 최적화되지 않으면 채택되지 않습니다. 더 나은 모델이 있어도 HW에 맞게 설계해줄 사람이 없기 때문입니다. 엔비디아는 AI Labs들이 엔비디아 HW에 맞춰 모델을 설계하므로 계속 유리한 포지션을 갖습니다.

엔비디아는 2년 뒤를 보고 칩을 구축해도 되지만 시장 진입자는 자기 칩에 맞춰 모델을 설계해줄 사람을 구할 수 없어 더 빠른 루프가 필요합니다. 그렇지 않고 살아남는 방법은 AMD·Trainium처럼 엔비디아가 1위임을 인정하고 빠르게 따라가되 낮은 마진으로 따라가는 구조뿐입니다. 대등하게 서려면 AI Labs가 특정 하드웨어에서 잘 작동하는 모델을 만들어줘야 합니다. AMD가 워런트를 주고서도 OpenAI·메타를 유치하고, Trainium이 지분투자 형태의 상당한 페이백으로 앤스로픽·OpenAI를 유치하고, Cerebras가 거의 공짜로 칩을 주면서도 OpenAI를 유치한 이유도 이 전제와 맞닿아 있습니다.

WSJ 보도에 따르면 구글은 Blackstone과 협력해 코어위브 같은 TPU 기반 네오클라우드 회사를 설립할 계획입니다. CY27 500MW 용량 가동이 목표이고, Blackstone은 레버리지를 포함해 총 250억달러 규모 컴퓨팅 투자를 지원할 예정입니다. TPU를 기업과 외부 생태계로 퍼뜨리려면 TPU를 채택할 외부 클라우드가 필요합니다. 기존 네오클라우드는 엔비디아 GPU는 기업 표준이라 구매하면 언제든 수요가 있다고 보지만, 구글 TPU는 수요가 얼마나 될지와 엔비디아 칩 대비 세대별 성능을 아직 모르므로 섣불리 응하지 않았습니다. 그래서 직접 나선 것으로 보고 있습니다.

엔비디아 일정, Vera CPU와 Cerebras

젠슨 황은 5월 27일 대만에 도착하고, 5월 28일 TSMC·Foxconn·Delta·MediaTek 등 주요 공급망 CEO와 회장을 초청해 ‘수조 달러 규모의 만찬’을 주최할 예정입니다. 이어서 6월 1일 COMPUTEX 2026 기조연설을 합니다. 이번에도 Rubin+LPX를 통해 Agentic AI 시대에 어떻게 앞서갈지를 중점 설명할 것으로 예상합니다.

엔비디아 CUDA의 아버지 이안 벅은 첫 출하된 Vera CPU를 앤스로픽·OpenAI·스페이스X·오라클에 직접 전달했습니다. 앤스로픽·OpenAI·xAI·오라클·코어위브·메타·알리바바 정도가 Vera CPU 랙을 별도로 구매하는 고객군입니다. Grace는 GB200·GB300 NVL72의 헤드노드 CPU 수요를 빼면 별도 CPU 랙으로 유의미하게 출하된 곳은 메타 정도였습니다. Vera CPU는 VR200 NVL72의 헤드노드 CPU·호스트 프로세서뿐 아니라 별도 CPU 랙의 오케스트레이션, STX 랙·Spectrum-X 랙에 들어가는 스토리지·네트워크 노드 CPU로도 꽤 팔 수 있을 것으로 기대합니다.

모건스탠리는 4월 19일 보고서에서 2030년까지 헤드노드 CPU는 500억달러, 오케스트레이션 CPU는 300억~450억달러, 스토리지·네트워크 노드 CPU는 25억~150억달러를 차지할 것으로 예상했습니다. 전체 데이터센터 CPU TAM은 825억~1,100억달러이고, 이 중 325억~600억달러가 Agentic AI로 추가된 시장기회입니다. 이번 주 주간전략보고에서 세레브라스를 더 생각하다 GTC 2026을 다시 봤습니다. 엔비디아가 Prefill·Decode Attention·Decode FFN을 구분한 부분을 정리했고, Groq LPX가 생각보다 많이 팔릴 수 있다는 기대 요인으로 봅니다. AWS가 Trainium과 CS-3로 Rubin+LPX처럼 Decode FFN만 SRAM에 넘기려면 두 칩의 네트워킹과 소프트웨어를 상당히 촘촘히 최적화해야 합니다. AWS의 더 적극적인 Cerebras 통합 뉴스가 나오는지가 세레브라스를 더 긍정적으로 볼 수 있느냐의 트리거입니다.

AWS 선택지와 코어위브 DDTL

AWS는 EFA를 사실상 버리면서도 NVLink Fusion을 택했기 때문에 Trainium+LPX 조합도 가능합니다. 굳이 Cerebras의 손을 잡지 않아도 살 길은 있을 것으로 봅니다.

Enterprise/GPU IaaS에서는 코어위브가 31억달러 규모 DDTL 5.0 약정을 체결했습니다. DDTL 4.0은 투자등급을 받아 SOFR+225bp, 5.9% 금리로 자금조달이 가능해질 수 있다는 점이 중요합니다. DDTL 5.0은 OpenAI와 Cohere에 특화된 인프라를 구축하는 계약을 담보로 자금을조달하는 것으로, 투자자 기반을 크게 확대하고 2차 시장 거래를 가능하게 하는 딜이라는 점에서 유의미합니다. 무디스 Ba2, 피치 BB+를 받았고 투자등급까지 아주 약간 남은 정도입니다.

상당한 초과청약이 발생해 초기 논의 금리보다 50bp 낮은 SOFR+450bp로 결정됐습니다. SOFR가 요즘 3.55%이니 8.05%대 금리로 조달한 것입니다. 금리 차이가 큰 것은 어떤 고객의 계약을 담보로 SPV를 짜는가에 달렸습니다. DDTL 4.0은 AI 인프라 담보와 투자등급 고객계약(빅테크)이고, DDTL 5.0은 AI 인프라 담보와 비투자등급 AI Labs 고객 계약이라 그렇습니다.

전력기기와 구글 광고

신재생·전력기기입니다. 구독자님이 알려주셔서 블룸에너지 CCO의 최근 인터뷰를 정리했습니다. 블룸에너지 1Q26 실적발표 당시 내용과 비교하면 크게 새로운 내용은 없지만 약간 더 디테일한 부분이 있습니다. 시스템은 미세먼지 배출이 전혀 없어 소규모 대기오염원 허가 기준을 충족합니다. 지역사회가 가까운 발전원 및 데이터센터와 함께 발전원을 설치하는 BTM 프로젝트를 구성할 때 커뮤니티 동의를 얻기에 매우 유리하고, 시운전 시를 제외하면 물을 소비하지 않는 것도 특징입니다. 오라클 프로젝트 주피터는 100% 블룸에너지 SOFC로 운영될 예정입니다.

창업자·회장·CEO KR 스리다르는 제품을 발명하고 기술을 깊이 이해한 엔지니어입니다. 연료전지의 모든 부품과 목적을 정확히 알고 있어 공급망 확장과 기술 발전에 앞장섭니다. 규모는 있지만 스타트업과 같은 속도로 새 기술과 솔루션을 시장에 가장 빠르게 제공하는 원동력으로 봅니다.

광고·이커머스에서는 구글 광고비와 전환율 보고서를 짧게 정리합니다. 1만6,000개 캠페인을 조사한 보고서에서 CPC는 CY24 4.66달러에서 CY25 5.26달러로 올랐고 산업의 87%에서 상승했습니다. 업종별 평균 광고 전환율은 7.52%, 광고 리드당 평균 비용은 70.11달러입니다. CPC가 오르는 와중에도 전환율이 증가한 것은 구글 자체 AI·ML 타기팅 성능 개선과 AI를 통한 더 정교한 캠페인 설정이 전환 가능성이 높은 사용자를 찾게 했기 때문입니다. AI 시대에는 광고도 점점 비싸지지만 자동화에 적응하고 캠페인 설정을 잘하는 마케터는 그 이상의 성과를 낼 수 있으니 하기에 달렸다는 함의가 남습니다.

트랜스메딕스·USDC·피겨 지표와 마무리

의료기기·핀테크·코인입니다. 오늘 트랜스메딕스 2Q 비행 건수는 1,450건, 오늘의 일간 비행데이터는 +28건입니다. 2Q는 48일이 지났고 일평균 비행속도는 30.2건 속도입니다. 2Q 시작 당시에는 33~34건 속도였는데 계속 느려지고 있어 좋지 않습니다.

서클의 1Q26 실적발표 내용과 결제와 유통의 차이는 이번 주 주간전략보고에 남겼습니다. 오늘 서클 USDC 유통량은 769.9억달러, CCTP 전송량은 30일 기준 114억달러입니다. USDC 유통량 자체는 37주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -1.23%, 월간 기준 -2.09% 수준입니다.

지금은 BTC/USDC, ETH/USDC 등 Crypto Pair Trading을 위한 예탁금 때문에 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다. 크립토가 오르면 USDC 유통량도 일시적으로 오릅니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘털이 바뀌는 것은 아닙니다. 오늘 피겨 테크의 HELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속 우상향 중입니다. 새 대시보드를 추가했고 계속 좋은 추세입니다. 저희의 생각을 담아 랩을 운용하고 있습니다. 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

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	당일 지수·섹터, 판결 논리, 계약·금리·용량·TAM 수치, 관찰 지표와 URL을 원문 순서대로 flow에 보존했다.
원문의 유보	TPU 네오클라우드와 컴퓨텍스 일정, Vera CPU 시장 규모, Cerebras 통합, 프로젝트 주피터 및 광고 성과는 원문이 쓴 계획·예상·해석의 강도로 유지했다.
작성자 판단	AI 하드웨어 하락의 수급성 해석, 투자 중용, 기업별 기대와 우려는 원문 작성자의 관찰이며 별도 투자 의견을 더하지 않았다.

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