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일간보고 : 투자의 생각 (261002)

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2026.10.02

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본문 10,655자

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핵심 구조

AI 효율 경쟁이 메모리·광학·컴퓨트 가격과 전력 인프라로 이어진다

이 일간보고는 OpenAI의 모델 효율 변화와 AI 인프라 공급 여건을 함께 점검한다. 토큰을 줄이는 추론 구조, 메모리 가격, 광학 부품과 GPU 컴퓨트 가격이 같은 AI 수요의 다른 단면으로 연결되며, 각 병목의 조건이 중요해진다.

모델 효율은 토큰 수와 비용을 함께 바꾼다

GPT-6 계열은 Recurrent Depth로 토큰을 생성하기 전 내부 연산을 늘려 필요한 토큰 수를 줄인다. 원문은 이 구조가 작업당 비용을 낮출 수 있다고 보되, 강하게 쓸수록 latency와 TPS 저하가 생길 수 있다는 조건도 함께 짚는다.

AI 연구소 경쟁은 검증하지 않은 축에서 갈린다

구글은 pre-training, 메타는 RL 역량을 각각 보여줬다고 평가되며 다음 세대에서는 서로 남은 축을 검증해야 한다. 중국 open-weight AI Labs와 미국 프론티어 AI Labs의 격차 논의에는 OpenAI의 모델 증류 차단 사례가 더해진다.

메모리 가격 강세는 추가 물량 계약에서 확인된다

CSP의 조기 확보와 기존 LTA 밖의 추가 계약이 서버 DRAM ASP 상승과 4분기 가격 상승 전망의 배경으로 제시됐다. 마이크론 이익 추정 상향은 추론·Agentic AI 수요가 공급 고정 속에서 수요를 더 높인다는 작성자 판단에 따른다.

광학 확대의 제약은 InP 기판 확보에 있다

중국산 트랜시버 제한 가능성과 컴퓨트 확장 설계는 고속 인터커넥트 수요를 키우는 요인으로 제시된다. 다만 레이저 생산은 InP 웨이퍼 없이 늘릴 수 없어, 6인치 기판의 주문·인증과 실제 공급 능력이 핵심 조건이다.

컴퓨트·전력·광고 플랫폼에서도 수요와 경쟁이 드러난다

AWS와 코어위브의 가격 인상, 일본 AI 데이터센터 구축, 유니티 금지명령 신청 기각은 각각 GPU 공급, 전력 인프라, 광고 플랫폼 경쟁을 보여주는 사례다. 유니티의 법원 판단은 후속 signed order 확인이 필요하다는 단서가 남는다.

발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

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

발생발표·발생 후발생일 26-9-29

26-9 OpenAI GPT-6.1 Sol 출시

작성자의 핵심 판단

작성자는 GPT-6.1 Sol의 높은 수요와 낮은 작업당 비용을 달러당 지능이 높아지는 흐름의 사례로 평가한다. 다만 Recurrent Depth의 지연시간이라는 대가도 함께 남겨 두었다.

근거 보기 4

원문 구간 1
Moonshot 팀이 7월 1일부터 모델이 생각한 것을 요청자가 확인하고 그것을 Kimi의 차세대 모델 학습 데이터로 넣는 식입니다. 7월 24일~7월 25일에는 활동량이 급증했는데 7월 28일에 오픈AI가 이를 완전히 차단했습니다. 오픈AI의 주요 모델 출시 시점을 적어보면: 2026년 7월 9일 → GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 2026년 9월 3일 → GPT-6 Astra (Recurrent Depth 적용해서 CoT 크게 줄어듦) 2026년 9월 22일 → GPT-6 Sol, Luna (50% 가격인하) 2026년 9월 29일 → GPT-6.1 Sol입니다. (2) 오픈AI의 GPT-6.1 Sol도 굉장히 중요한 모델입니다. 가성비가 말도 안되게 좋은 모델이라고 전해드렸는데 Tibo와 샘 올트먼도 GPT-6.1 Sol의 수요가 매우 높은 상태임을 말하고 있습니다. 이제 오픈AI향으로 가장 먼저 VR200이 온라인될 것이기 때문에 가능한 조치라고 생각합니다. VR200 NVL72 양산이 점점 더 가속화되고 있으므로 전반적으로 달러당 유효 컴퓨트가 빠르게 상승하니 ⓐ지능 향상과 ⓑ토큰당 가격 인하 두 갈래의 방향으로 나타날 것입니다.
원문 구간 2
결과적으로는 달러당 지능을 훨씬 더 크게 갖게 된다는 공통된 방향입니다. 9월 28일 주간전략보고에서 Opus 5.5의 지능 향상과 GPT-6 Sol, Luna의 가격 인하는 본질적으로 맞닿아 있다고 전해드렸었습니다. 그 방향으로 가속화되는 것입니다. GPT-6 계열의 중요한 특징은 같은 수준의 지능을 구현하는 데 필요한 토큰 수가 매우 적다는 점입니다. Gemini 4 Argon xHigh가 Artificial Analysis Intelligence Index에서 작업당 평균 62K output token을 사용한 반면 GPT-6 Astra Max는 27K, GPT-6.1 Sol Max는 38K를 썼습니다. 작업당 비용으로 따지면 GPT-6.1 Sol이 $0.72인데 지능수준이 비슷한 Gemini 4 Argon이 $1.99인 이유입니다. 왜그런가 하면 GPT-6부터 Recurrent Depth를 적용했기 때문입니다. 기존 CoT 방식은 더 오래 생각하기 위해 생각토큰을 더 생성하는 반면, Recurrent Depth는 토큰을 만들기 전에 더 생각하고 뱉는 것입니다.
원문 구간 3
토큰 하나당 더 많은 내부 compute를 쓰는 대신 필요한 토큰의 수를 줄이는 방식에 가깝습니다. 과금은 백만토큰당으로만 책정하기 때문에 작업당 비용에서 압도적으로 우세할 수 밖에 없습니다. Recurrent Depth가 공개되자마자 9월 7일 주간전략보고에서 연구 리더십에서 오픈AI가 주도권을 쥐었다고 말씀드린 이유입니다. *첨부자료 1, 2, 3* 다만 다 좋기만 한 것은 아닙니다. 내부 compute time을 늘리는 것이기 때문에 강하게 쓰면 강하게 쓸수록 latency가 늘어납니다. TPS가 낮아지는 효과입니다. 토큰이 더 느리게 나오는 것입니다. 다만 생성해야 할 reasoning token과 agent step 자체가 크게 줄어들 수 있기 때문에, 낮은 TPS에도 불구하고 최종 작업 완료 시간과 작업당 비용에서는 더 유리해질 수 있습니다. 물론 지금 벌써 Recurrent Depth의 문제점을 짚을 이유는 없습니다. 토큰 생성을 결정하는 3요소인ⓐCompute ⓑMemory ⓒInterconnect 중에서 지금 가장 상대적으로 구하기 쉬운 것이 ⓐCompute인지라 이를 활용해 성능 향상의 새로운 축으로 적극 사용 중입니다.
원문 구간 4
그렇지만 어쨌든 무엇을 희생했는지를 짚어두고, 나중에 이것을 두고 또 깊게 생각해볼 것이 있을 거라 생각해서 미리 북마크하듯 생각을 남겨봅니다. (3) 연구력 격차를 감안하면 Tier 1 AI Labs는 오픈AI와 앤스로픽으로 좁혀져 있고, 그 뒤에 3등 자리를 놓고 구글과 메타가 경쟁 중입니다. 쭉 생각을 정리해보면 오픈AI > 앤스로픽 >> 구글 > 메타 > 스페이스X > 중국 AI Labs들(Z.ai, MiniMax, Alibaba, Moonshot, DeepSeek)입니다. 흥미로운 포인트이자 이제 진검승부라고 표현드린 것은 전일 일간보고에서 말씀드린 것처럼 (ㄱ) Pre-training x (ㄴ) RL/Post-training x (ㄷ) Test-time compute 중 구글과 메타가 이미 이룬 것과 검증해야 할 영역이 서로 크로스되어 있습니다. 구글은 이번에 (ㄱ)의 힘으로 성공적으로 Gemini 4 Argon을 3등 수준까지 끌어올렸습니다. 앞의 GPT, Claude에 비하면 격차가 여전히 꽤 나기는 하지만 굉장히 경쟁력 있는 모델이 나온 셈입니다.

이 자료에서 다룬 사실

원문은 GPT-6.1 Sol 출시일을 2026년 9월 29일로 적고, 비교한 작업당 토큰 수와 비용을 제시했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
Moonshot 팀이 7월 1일부터 모델이 생각한 것을 요청자가 확인하고 그것을 Kimi의 차세대 모델 학습 데이터로 넣는 식입니다. 7월 24일~7월 25일에는 활동량이 급증했는데 7월 28일에 오픈AI가 이를 완전히 차단했습니다. 오픈AI의 주요 모델 출시 시점을 적어보면: 2026년 7월 9일 → GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 2026년 9월 3일 → GPT-6 Astra (Recurrent Depth 적용해서 CoT 크게 줄어듦) 2026년 9월 22일 → GPT-6 Sol, Luna (50% 가격인하) 2026년 9월 29일 → GPT-6.1 Sol입니다. (2) 오픈AI의 GPT-6.1 Sol도 굉장히 중요한 모델입니다. 가성비가 말도 안되게 좋은 모델이라고 전해드렸는데 Tibo와 샘 올트먼도 GPT-6.1 Sol의 수요가 매우 높은 상태임을 말하고 있습니다. 이제 오픈AI향으로 가장 먼저 VR200이 온라인될 것이기 때문에 가능한 조치라고 생각합니다. VR200 NVL72 양산이 점점 더 가속화되고 있으므로 전반적으로 달러당 유효 컴퓨트가 빠르게 상승하니 ⓐ지능 향상과 ⓑ토큰당 가격 인하 두 갈래의 방향으로 나타날 것입니다.
원문 구간 2
결과적으로는 달러당 지능을 훨씬 더 크게 갖게 된다는 공통된 방향입니다. 9월 28일 주간전략보고에서 Opus 5.5의 지능 향상과 GPT-6 Sol, Luna의 가격 인하는 본질적으로 맞닿아 있다고 전해드렸었습니다. 그 방향으로 가속화되는 것입니다. GPT-6 계열의 중요한 특징은 같은 수준의 지능을 구현하는 데 필요한 토큰 수가 매우 적다는 점입니다. Gemini 4 Argon xHigh가 Artificial Analysis Intelligence Index에서 작업당 평균 62K output token을 사용한 반면 GPT-6 Astra Max는 27K, GPT-6.1 Sol Max는 38K를 썼습니다. 작업당 비용으로 따지면 GPT-6.1 Sol이 $0.72인데 지능수준이 비슷한 Gemini 4 Argon이 $1.99인 이유입니다. 왜그런가 하면 GPT-6부터 Recurrent Depth를 적용했기 때문입니다. 기존 CoT 방식은 더 오래 생각하기 위해 생각토큰을 더 생성하는 반면, Recurrent Depth는 토큰을 만들기 전에 더 생각하고 뱉는 것입니다.
원문 구간 3
토큰 하나당 더 많은 내부 compute를 쓰는 대신 필요한 토큰의 수를 줄이는 방식에 가깝습니다. 과금은 백만토큰당으로만 책정하기 때문에 작업당 비용에서 압도적으로 우세할 수 밖에 없습니다. Recurrent Depth가 공개되자마자 9월 7일 주간전략보고에서 연구 리더십에서 오픈AI가 주도권을 쥐었다고 말씀드린 이유입니다. *첨부자료 1, 2, 3* 다만 다 좋기만 한 것은 아닙니다. 내부 compute time을 늘리는 것이기 때문에 강하게 쓰면 강하게 쓸수록 latency가 늘어납니다. TPS가 낮아지는 효과입니다. 토큰이 더 느리게 나오는 것입니다. 다만 생성해야 할 reasoning token과 agent step 자체가 크게 줄어들 수 있기 때문에, 낮은 TPS에도 불구하고 최종 작업 완료 시간과 작업당 비용에서는 더 유리해질 수 있습니다. 물론 지금 벌써 Recurrent Depth의 문제점을 짚을 이유는 없습니다. 토큰 생성을 결정하는 3요소인ⓐCompute ⓑMemory ⓒInterconnect 중에서 지금 가장 상대적으로 구하기 쉬운 것이 ⓐCompute인지라 이를 활용해 성능 향상의 새로운 축으로 적극 사용 중입니다.

그렇게 판단한 이유

Recurrent Depth가 토큰을 생성하기 전 내부 연산을 늘려 필요한 토큰을 줄이고, 토큰 단위 과금에서는 작업당 비용을 낮출 수 있다는 논리다.

근거 보기 1

원문 구간 1
토큰 하나당 더 많은 내부 compute를 쓰는 대신 필요한 토큰의 수를 줄이는 방식에 가깝습니다. 과금은 백만토큰당으로만 책정하기 때문에 작업당 비용에서 압도적으로 우세할 수 밖에 없습니다. Recurrent Depth가 공개되자마자 9월 7일 주간전략보고에서 연구 리더십에서 오픈AI가 주도권을 쥐었다고 말씀드린 이유입니다. *첨부자료 1, 2, 3* 다만 다 좋기만 한 것은 아닙니다. 내부 compute time을 늘리는 것이기 때문에 강하게 쓰면 강하게 쓸수록 latency가 늘어납니다. TPS가 낮아지는 효과입니다. 토큰이 더 느리게 나오는 것입니다. 다만 생성해야 할 reasoning token과 agent step 자체가 크게 줄어들 수 있기 때문에, 낮은 TPS에도 불구하고 최종 작업 완료 시간과 작업당 비용에서는 더 유리해질 수 있습니다. 물론 지금 벌써 Recurrent Depth의 문제점을 짚을 이유는 없습니다. 토큰 생성을 결정하는 3요소인ⓐCompute ⓑMemory ⓒInterconnect 중에서 지금 가장 상대적으로 구하기 쉬운 것이 ⓐCompute인지라 이를 활용해 성능 향상의 새로운 축으로 적극 사용 중입니다.

발생발표·발생 후발생월 26-9

26-9 9월 서버 DRAM 고정가 발표

작성자의 핵심 판단

작성자는 CSP의 조기 물량 확보와 추가 계약이 메모리 가격 강세를 이어가게 하는 배경이라고 본다.

근거 보기 2

원문 구간 1
AI HW: (1) DRAMeXchange 9월 서버 DRAM 고정가가 발표됐습니다: 미국 CSP들이 CY27 물량을 조기에 확보하기 위해 추가 발주를 잇달아 진행하며 시장 심리가 강화됐습니다. 이후 중국 CSP들과 3Q26 고용량 모듈 협상을 마무리했으며 그 결과 ASP가 QoQ +13~18% 상승했습니다. 미국 CSP들은 2Q~3Q26 동안 LTA 협상을 마무리했고, 대부분의 계약에는 가격 구간제가 포함되어 있어서 CSP들은 메모리 조달 비용에 대한 가시성을 높이면서도 추가 발주가 기존 계약물량분에 대한 가격 상승을 유발하는 것을 억제했습니다. 미국 CSP들은 3Q26 동안 자신들의 장기 컴퓨팅 수요를 검토했고, 특히 CY27~CY28 수요 중 기존 LTA로 충당 가능한 비중을 재점검하여 CY27 물량의 5~10%p에 해당하는 추가 물량들을 다들 추가하기로 결정했습니다. 해당 물량들은 LTA 추가 계약으로 진행한 것이기에 기존 LTA로 설정된 기준 가격보다 더 높은 가격으로 체결됐습니다.
원문 구간 2
9월 말에는 메모리 공급사들이 4Q26 고정가에 대한 초기 견적을 제시했는데, 최대 +20~25%의 가격 인상을 포함한 견적인 것으로 파악됩니다. 이번 제안은 미국 CSP들의 강력한 메모리 수요가 CY27 내내 지속될 것이라는 전망에서 비롯된 값입니다. 그 결과 공급사들의 출하 mix, 고객사 유형별로 적용되는 가격 구간을 생각할 때 4Q26 서버 DRAM 고정가는 QoQ +10~15% 상승할 것으로 전망했습니다. (2) 마이크론에 대해서는 CY27 EPS 기준으로 원래 $180정도 예상하던 것을 → $200으로 상향합니다. 생각보다 타이트함이 지속되는 상황에서 추론 수요 증가 + Agentic AI CPU 수요 증가로 CY27의 bit supply는 고정인데 demand가 추가로 높아지기에 1Q27까지도 낮은 두 자릿수 가격 상승을 기대해볼 수 있는 구간이라고 생각하고, HBM CY27 초부터 가격인상분 반영을 고려할 때 그렇습니다. 마이크론 3Q 리뷰에 대해서는 <마이크론 3Q26 실적발표 : 메모리 Phase 2, 시장은 마진의 높이가 아니라 길이를 묻는다>를 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다.

이 자료에서 다룬 사실

DRAMeXchange 9월 서버 DRAM 고정가와 중국 CSP 고용량 모듈 협상 결과 ASP가 전분기 대비 13~18% 올랐다고 적었다.
원문은 4분기 서버 DRAM 고정가가 전분기 대비 10~15% 오를 것으로 전망했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
AI HW: (1) DRAMeXchange 9월 서버 DRAM 고정가가 발표됐습니다: 미국 CSP들이 CY27 물량을 조기에 확보하기 위해 추가 발주를 잇달아 진행하며 시장 심리가 강화됐습니다. 이후 중국 CSP들과 3Q26 고용량 모듈 협상을 마무리했으며 그 결과 ASP가 QoQ +13~18% 상승했습니다. 미국 CSP들은 2Q~3Q26 동안 LTA 협상을 마무리했고, 대부분의 계약에는 가격 구간제가 포함되어 있어서 CSP들은 메모리 조달 비용에 대한 가시성을 높이면서도 추가 발주가 기존 계약물량분에 대한 가격 상승을 유발하는 것을 억제했습니다. 미국 CSP들은 3Q26 동안 자신들의 장기 컴퓨팅 수요를 검토했고, 특히 CY27~CY28 수요 중 기존 LTA로 충당 가능한 비중을 재점검하여 CY27 물량의 5~10%p에 해당하는 추가 물량들을 다들 추가하기로 결정했습니다. 해당 물량들은 LTA 추가 계약으로 진행한 것이기에 기존 LTA로 설정된 기준 가격보다 더 높은 가격으로 체결됐습니다.
원문 구간 2
9월 말에는 메모리 공급사들이 4Q26 고정가에 대한 초기 견적을 제시했는데, 최대 +20~25%의 가격 인상을 포함한 견적인 것으로 파악됩니다. 이번 제안은 미국 CSP들의 강력한 메모리 수요가 CY27 내내 지속될 것이라는 전망에서 비롯된 값입니다. 그 결과 공급사들의 출하 mix, 고객사 유형별로 적용되는 가격 구간을 생각할 때 4Q26 서버 DRAM 고정가는 QoQ +10~15% 상승할 것으로 전망했습니다. (2) 마이크론에 대해서는 CY27 EPS 기준으로 원래 $180정도 예상하던 것을 → $200으로 상향합니다. 생각보다 타이트함이 지속되는 상황에서 추론 수요 증가 + Agentic AI CPU 수요 증가로 CY27의 bit supply는 고정인데 demand가 추가로 높아지기에 1Q27까지도 낮은 두 자릿수 가격 상승을 기대해볼 수 있는 구간이라고 생각하고, HBM CY27 초부터 가격인상분 반영을 고려할 때 그렇습니다. 마이크론 3Q 리뷰에 대해서는 <마이크론 3Q26 실적발표 : 메모리 Phase 2, 시장은 마진의 높이가 아니라 길이를 묻는다>를 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다.

그렇게 판단한 이유

기존 LTA로 충당 가능한 CY27~CY28 수요를 재점검한 CSP들이 CY27 물량의 5~10%p를 추가 계약했고, 이 물량이 기존 기준가보다 높은 가격으로 체결됐다는 연결이다.

근거 보기 2

원문 구간 1
AI HW: (1) DRAMeXchange 9월 서버 DRAM 고정가가 발표됐습니다: 미국 CSP들이 CY27 물량을 조기에 확보하기 위해 추가 발주를 잇달아 진행하며 시장 심리가 강화됐습니다. 이후 중국 CSP들과 3Q26 고용량 모듈 협상을 마무리했으며 그 결과 ASP가 QoQ +13~18% 상승했습니다. 미국 CSP들은 2Q~3Q26 동안 LTA 협상을 마무리했고, 대부분의 계약에는 가격 구간제가 포함되어 있어서 CSP들은 메모리 조달 비용에 대한 가시성을 높이면서도 추가 발주가 기존 계약물량분에 대한 가격 상승을 유발하는 것을 억제했습니다. 미국 CSP들은 3Q26 동안 자신들의 장기 컴퓨팅 수요를 검토했고, 특히 CY27~CY28 수요 중 기존 LTA로 충당 가능한 비중을 재점검하여 CY27 물량의 5~10%p에 해당하는 추가 물량들을 다들 추가하기로 결정했습니다. 해당 물량들은 LTA 추가 계약으로 진행한 것이기에 기존 LTA로 설정된 기준 가격보다 더 높은 가격으로 체결됐습니다.
원문 구간 2
9월 말에는 메모리 공급사들이 4Q26 고정가에 대한 초기 견적을 제시했는데, 최대 +20~25%의 가격 인상을 포함한 견적인 것으로 파악됩니다. 이번 제안은 미국 CSP들의 강력한 메모리 수요가 CY27 내내 지속될 것이라는 전망에서 비롯된 값입니다. 그 결과 공급사들의 출하 mix, 고객사 유형별로 적용되는 가격 구간을 생각할 때 4Q26 서버 DRAM 고정가는 QoQ +10~15% 상승할 것으로 전망했습니다. (2) 마이크론에 대해서는 CY27 EPS 기준으로 원래 $180정도 예상하던 것을 → $200으로 상향합니다. 생각보다 타이트함이 지속되는 상황에서 추론 수요 증가 + Agentic AI CPU 수요 증가로 CY27의 bit supply는 고정인데 demand가 추가로 높아지기에 1Q27까지도 낮은 두 자릿수 가격 상승을 기대해볼 수 있는 구간이라고 생각하고, HBM CY27 초부터 가격인상분 반영을 고려할 때 그렇습니다. 마이크론 3Q 리뷰에 대해서는 <마이크론 3Q26 실적발표 : 메모리 Phase 2, 시장은 마진의 높이가 아니라 길이를 묻는다>를 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다.

발생 예정발표·발생 전발생일 26-10-7

26-10 AWS의 4분기 컴퓨트 가격 인상

작성자의 핵심 판단

AWS의 연속 가격 인상은 GPU 컴퓨트 공급 여건을 읽는 원문 내 사례로 제시됐다.

근거 보기 1

원문 구간 1
(2) 네비우스가 Inferize 인수를 결정했습니다. Token Factory 추론 효율을 높일 예정입니다. (3) 코어위브가 Fully Connected 2026 컨퍼런스에서 2Q26 GPU 가격 +25% 인상 이후, 추가로 +10% 가격 인상이 있었다고 말했습니다. 코어위브 CRO는 이 가격 인상은 기본적으로 수요가 공급을 유의미하게 초과하면서 결정한 것이며, 수요가 공급을 초과한 상황은 CY28까지 지속될 것이라고 전망했습니다. 신재생/전력기기: (1) 일본 최대의 발전사업자인 JERA가 AI 서버 기업 DELL, AI 인프라 개발사 RHAELM과 협력해 일본 AI 데이터센터 구축을 위한 MOU를 체결했습니다: JERA는 발전소 부지와 전력 공급, RHAELM은 개발-건설-운영-파이낸싱, DELL은 서버를 공급, Apollo Global은 RHAELM의 투자-금융 파트너사로 참여하는 프로젝트입니다.

이 자료에서 다룬 사실

원문은 AWS가 4분기 연속 컴퓨트 가격을 인상하며 4분기 인상률 15%를 10월 7일부터 적용한다고 적었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
(2) 네비우스가 Inferize 인수를 결정했습니다. Token Factory 추론 효율을 높일 예정입니다. (3) 코어위브가 Fully Connected 2026 컨퍼런스에서 2Q26 GPU 가격 +25% 인상 이후, 추가로 +10% 가격 인상이 있었다고 말했습니다. 코어위브 CRO는 이 가격 인상은 기본적으로 수요가 공급을 유의미하게 초과하면서 결정한 것이며, 수요가 공급을 초과한 상황은 CY28까지 지속될 것이라고 전망했습니다. 신재생/전력기기: (1) 일본 최대의 발전사업자인 JERA가 AI 서버 기업 DELL, AI 인프라 개발사 RHAELM과 협력해 일본 AI 데이터센터 구축을 위한 MOU를 체결했습니다: JERA는 발전소 부지와 전력 공급, RHAELM은 개발-건설-운영-파이낸싱, DELL은 서버를 공급, Apollo Global은 RHAELM의 투자-금융 파트너사로 참여하는 프로젝트입니다.

그렇게 판단한 이유

H200·H100/B200·A100별 올해 누적 인상률을 함께 제시해 이번 인상의 범위를 설명했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
(2) 네비우스가 Inferize 인수를 결정했습니다. Token Factory 추론 효율을 높일 예정입니다. (3) 코어위브가 Fully Connected 2026 컨퍼런스에서 2Q26 GPU 가격 +25% 인상 이후, 추가로 +10% 가격 인상이 있었다고 말했습니다. 코어위브 CRO는 이 가격 인상은 기본적으로 수요가 공급을 유의미하게 초과하면서 결정한 것이며, 수요가 공급을 초과한 상황은 CY28까지 지속될 것이라고 전망했습니다. 신재생/전력기기: (1) 일본 최대의 발전사업자인 JERA가 AI 서버 기업 DELL, AI 인프라 개발사 RHAELM과 협력해 일본 AI 데이터센터 구축을 위한 MOU를 체결했습니다: JERA는 발전소 부지와 전력 공급, RHAELM은 개발-건설-운영-파이낸싱, DELL은 서버를 공급, Apollo Global은 RHAELM의 투자-금융 파트너사로 참여하는 프로젝트입니다.

발생발표·발생 후발생일 26-10-1

26-10 앱러빈의 유니티 금지명령 신청 기각

작성자의 핵심 판단

작성자는 신청 기각이 유니티의 주장을 뒷받침하는 방향으로 보인다고 평가하지만, 구체적 법리와 판단 근거는 후속 signed order를 확인해야 한다고 유보한다.

근거 보기 2

원문 구간 1
광고/이커머스: (1) 앱러빈이 유니티를 고소한 이후로, 유니티에 대한 재평가가 계속해서 일어나는 중입니다. 유니티가 D28 ROAS 프로그램에서 경쟁력을 본격 키워 앱러빈의 파이를 유의미하게 먹고 있음을 처음으로 알린 것이 2Q26 실적발표였기 때문에 앞으로 가져올 파이가 굉장히 많습니다. 특히 지금까지 준비해온 유니티의 무기 중 첫 번째만 꺼냈을 뿐이라는 게 중요합니다. 앞으로 AI/ML을 강화시킬 촉매제가 많습니다. 심지어 10월 1일 오늘 샌프란시스코 법원은 앱러빈이 요청한 임시금지명령, 예비적 금지명령에 대해서 해당 신청을 기각했습니다. *첨부자료 1* 물론 아직 왜 판사가 기각했는지에 대한 구체적인 법리나 판단 근거는 후속 signed order를 찾아봐야 하기는 한데, 일단 총체적인 고려 하에 앱러빈이 요청했던 명령이 받아들여지지 않았다는 것이므로 9월 30일 일간보고에서 말씀드린 유니티의 주장이 사실인 것으로 보입니다.
원문 구간 2
*첨부자료 2* 앱러빈이 유니티를 고소했던 당일에는 주가 반응이 없었는데 투자자들이 이를 인지 후 해석하면서 10월 1일 유니티 +3%, 앱러빈 -5% → 10월 2일 유니티 +7%, 앱러빈 -3%로 반응하고 있습니다. 의료기기/핀테크/코인: (1) 트랜스메딕스의 4Q 비행 건수는 26건, 오늘의 일간 비행데이터는 +26건이었습니다. 4Q는 1일이 지났으며 일평균 비행 속도는 26.00건 속도였습니다. 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,841건, 오늘의 일간 비행데이터는 +35건이었습니다. 3Q는 92일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.88건 속도였습니다. (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $74.13B, CCTP 전송량은 30일 기준 $19.9B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다.

이 자료에서 다룬 사실

원문은 샌프란시스코 법원이 앱러빈이 요청한 임시·예비적 금지명령 신청을 10월 1일 기각했다고 적었다.
원문은 10월 1일 유니티 3% 상승·앱러빈 5% 하락, 10월 2일 유니티 7% 상승·앱러빈 3% 하락의 시장 반응을 적었다.

근거 보기 2

원문 구간 1
광고/이커머스: (1) 앱러빈이 유니티를 고소한 이후로, 유니티에 대한 재평가가 계속해서 일어나는 중입니다. 유니티가 D28 ROAS 프로그램에서 경쟁력을 본격 키워 앱러빈의 파이를 유의미하게 먹고 있음을 처음으로 알린 것이 2Q26 실적발표였기 때문에 앞으로 가져올 파이가 굉장히 많습니다. 특히 지금까지 준비해온 유니티의 무기 중 첫 번째만 꺼냈을 뿐이라는 게 중요합니다. 앞으로 AI/ML을 강화시킬 촉매제가 많습니다. 심지어 10월 1일 오늘 샌프란시스코 법원은 앱러빈이 요청한 임시금지명령, 예비적 금지명령에 대해서 해당 신청을 기각했습니다. *첨부자료 1* 물론 아직 왜 판사가 기각했는지에 대한 구체적인 법리나 판단 근거는 후속 signed order를 찾아봐야 하기는 한데, 일단 총체적인 고려 하에 앱러빈이 요청했던 명령이 받아들여지지 않았다는 것이므로 9월 30일 일간보고에서 말씀드린 유니티의 주장이 사실인 것으로 보입니다.
원문 구간 2
*첨부자료 2* 앱러빈이 유니티를 고소했던 당일에는 주가 반응이 없었는데 투자자들이 이를 인지 후 해석하면서 10월 1일 유니티 +3%, 앱러빈 -5% → 10월 2일 유니티 +7%, 앱러빈 -3%로 반응하고 있습니다. 의료기기/핀테크/코인: (1) 트랜스메딕스의 4Q 비행 건수는 26건, 오늘의 일간 비행데이터는 +26건이었습니다. 4Q는 1일이 지났으며 일평균 비행 속도는 26.00건 속도였습니다. 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,841건, 오늘의 일간 비행데이터는 +35건이었습니다. 3Q는 92일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.88건 속도였습니다. (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $74.13B, CCTP 전송량은 30일 기준 $19.9B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다.

이 자료에서 다룬 실제 시장 반응

10월 1~2일 유니티 상승과 앱러빈 하락을 시장 반응으로 제시했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
*첨부자료 2* 앱러빈이 유니티를 고소했던 당일에는 주가 반응이 없었는데 투자자들이 이를 인지 후 해석하면서 10월 1일 유니티 +3%, 앱러빈 -5% → 10월 2일 유니티 +7%, 앱러빈 -3%로 반응하고 있습니다. 의료기기/핀테크/코인: (1) 트랜스메딕스의 4Q 비행 건수는 26건, 오늘의 일간 비행데이터는 +26건이었습니다. 4Q는 1일이 지났으며 일평균 비행 속도는 26.00건 속도였습니다. 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,841건, 오늘의 일간 비행데이터는 +35건이었습니다. 3Q는 92일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.88건 속도였습니다. (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $74.13B, CCTP 전송량은 30일 기준 $19.9B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다.

그렇게 판단한 이유

유니티의 D28 ROAS 경쟁력과 앱러빈의 파이를 가져오는 흐름이라는 앞선 평가에 신청 기각을 연결했다.

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원문 구간 1
광고/이커머스: (1) 앱러빈이 유니티를 고소한 이후로, 유니티에 대한 재평가가 계속해서 일어나는 중입니다. 유니티가 D28 ROAS 프로그램에서 경쟁력을 본격 키워 앱러빈의 파이를 유의미하게 먹고 있음을 처음으로 알린 것이 2Q26 실적발표였기 때문에 앞으로 가져올 파이가 굉장히 많습니다. 특히 지금까지 준비해온 유니티의 무기 중 첫 번째만 꺼냈을 뿐이라는 게 중요합니다. 앞으로 AI/ML을 강화시킬 촉매제가 많습니다. 심지어 10월 1일 오늘 샌프란시스코 법원은 앱러빈이 요청한 임시금지명령, 예비적 금지명령에 대해서 해당 신청을 기각했습니다. *첨부자료 1* 물론 아직 왜 판사가 기각했는지에 대한 구체적인 법리나 판단 근거는 후속 signed order를 찾아봐야 하기는 한데, 일단 총체적인 고려 하에 앱러빈이 요청했던 명령이 받아들여지지 않았다는 것이므로 9월 30일 일간보고에서 말씀드린 유니티의 주장이 사실인 것으로 보입니다.
원문 구간 2
*첨부자료 2* 앱러빈이 유니티를 고소했던 당일에는 주가 반응이 없었는데 투자자들이 이를 인지 후 해석하면서 10월 1일 유니티 +3%, 앱러빈 -5% → 10월 2일 유니티 +7%, 앱러빈 -3%로 반응하고 있습니다. 의료기기/핀테크/코인: (1) 트랜스메딕스의 4Q 비행 건수는 26건, 오늘의 일간 비행데이터는 +26건이었습니다. 4Q는 1일이 지났으며 일평균 비행 속도는 26.00건 속도였습니다. 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,841건, 오늘의 일간 비행데이터는 +35건이었습니다. 3Q는 92일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.88건 속도였습니다. (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $74.13B, CCTP 전송량은 30일 기준 $19.9B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다.

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·구조Recurrent Depth 기반 AI 모델 효율주 대상 · 기업·종목 · OpenAI

토큰 수를 줄이는 추론 구조는 작업 비용과 지연시간을 어떻게 함께 바꾸는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 Recurrent Depth가 토큰 생성 전 내부 compute를 늘려 필요한 토큰 수를 줄이는 방식이라고 설명하며, 낮은 TPS와 latency 가능성에도 최종 작업 시간과 비용은 유리할 수 있다고 적었다.

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원문 구간 1
토큰 하나당 더 많은 내부 compute를 쓰는 대신 필요한 토큰의 수를 줄이는 방식에 가깝습니다. 과금은 백만토큰당으로만 책정하기 때문에 작업당 비용에서 압도적으로 우세할 수 밖에 없습니다. Recurrent Depth가 공개되자마자 9월 7일 주간전략보고에서 연구 리더십에서 오픈AI가 주도권을 쥐었다고 말씀드린 이유입니다. *첨부자료 1, 2, 3* 다만 다 좋기만 한 것은 아닙니다. 내부 compute time을 늘리는 것이기 때문에 강하게 쓰면 강하게 쓸수록 latency가 늘어납니다. TPS가 낮아지는 효과입니다. 토큰이 더 느리게 나오는 것입니다. 다만 생성해야 할 reasoning token과 agent step 자체가 크게 줄어들 수 있기 때문에, 낮은 TPS에도 불구하고 최종 작업 완료 시간과 작업당 비용에서는 더 유리해질 수 있습니다. 물론 지금 벌써 Recurrent Depth의 문제점을 짚을 이유는 없습니다. 토큰 생성을 결정하는 3요소인ⓐCompute ⓑMemory ⓒInterconnect 중에서 지금 가장 상대적으로 구하기 쉬운 것이 ⓐCompute인지라 이를 활용해 성능 향상의 새로운 축으로 적극 사용 중입니다.
원문 구간 2
그렇지만 어쨌든 무엇을 희생했는지를 짚어두고, 나중에 이것을 두고 또 깊게 생각해볼 것이 있을 거라 생각해서 미리 북마크하듯 생각을 남겨봅니다. (3) 연구력 격차를 감안하면 Tier 1 AI Labs는 오픈AI와 앤스로픽으로 좁혀져 있고, 그 뒤에 3등 자리를 놓고 구글과 메타가 경쟁 중입니다. 쭉 생각을 정리해보면 오픈AI > 앤스로픽 >> 구글 > 메타 > 스페이스X > 중국 AI Labs들(Z.ai, MiniMax, Alibaba, Moonshot, DeepSeek)입니다. 흥미로운 포인트이자 이제 진검승부라고 표현드린 것은 전일 일간보고에서 말씀드린 것처럼 (ㄱ) Pre-training x (ㄴ) RL/Post-training x (ㄷ) Test-time compute 중 구글과 메타가 이미 이룬 것과 검증해야 할 영역이 서로 크로스되어 있습니다. 구글은 이번에 (ㄱ)의 힘으로 성공적으로 Gemini 4 Argon을 3등 수준까지 끌어올렸습니다. 앞의 GPT, Claude에 비하면 격차가 여전히 꽤 나기는 하지만 굉장히 경쟁력 있는 모델이 나온 셈입니다.

해석·전망AI 연구소 경쟁주 대상 · 산업·업종 · AI 모델 산업관련 대상 · 기업·종목 · Google관련 대상 · 기업·종목 · Meta

구글과 메타의 모델 경쟁에서 이미 검증된 영역과 남은 검증 영역은 무엇인가?

이 자료가 더한 내용

작성자는 구글은 pre-training을, 메타는 RL 역량을 각각 보여줬으며 다음 세대에서 서로 남은 영역을 검증해야 한다고 정리했다.

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원문 구간 1
그렇지만 어쨌든 무엇을 희생했는지를 짚어두고, 나중에 이것을 두고 또 깊게 생각해볼 것이 있을 거라 생각해서 미리 북마크하듯 생각을 남겨봅니다. (3) 연구력 격차를 감안하면 Tier 1 AI Labs는 오픈AI와 앤스로픽으로 좁혀져 있고, 그 뒤에 3등 자리를 놓고 구글과 메타가 경쟁 중입니다. 쭉 생각을 정리해보면 오픈AI > 앤스로픽 >> 구글 > 메타 > 스페이스X > 중국 AI Labs들(Z.ai, MiniMax, Alibaba, Moonshot, DeepSeek)입니다. 흥미로운 포인트이자 이제 진검승부라고 표현드린 것은 전일 일간보고에서 말씀드린 것처럼 (ㄱ) Pre-training x (ㄴ) RL/Post-training x (ㄷ) Test-time compute 중 구글과 메타가 이미 이룬 것과 검증해야 할 영역이 서로 크로스되어 있습니다. 구글은 이번에 (ㄱ)의 힘으로 성공적으로 Gemini 4 Argon을 3등 수준까지 끌어올렸습니다. 앞의 GPT, Claude에 비하면 격차가 여전히 꽤 나기는 하지만 굉장히 경쟁력 있는 모델이 나온 셈입니다.
원문 구간 2
(ㄴ)를 실질적으로 거의 안 돌린 상태에서 나온 것이라 RL을 진행하면서 각종 코딩/사무작업 등에 대해서 어느 정도 수준까지 지능을 높일 수 있을지를 검증해야 합니다. (ㄱ)를 검증했고, (ㄴ)는 앞으로 검증해야 합니다. (ㄷ)는 나쁘진 않은 정도입니다. 메타는 Muse Spark 1.3이 Avocado 시리즈의 마지막 모델이었기에, 이제 Watermelon 시리즈를 발표할 차례입니다. 메타는 (ㄱ)를 성공시켜야 하는 입장이란 의미입니다. 이전의 Muse Spark 자체에서 (ㄱ)는 굉장히 성공적으로 마쳤었습니다. 이후에 (ㄴ) Muse Spark 1.1 → 1.2 → 1.3로 이어지며 RL 능력을 끌어올리는 것은 굉장히 준수했습니다. 왜그런가 하면 이게 저커버그가 구글 Gemini 2.5 Pro(과거 제미나이 리즈시절)의 Reasoning 능력을 풀스택으로 설계했던 인물 두 명인 Tianhe Yu와 Jack Rae를 한꺼번에 데려왔어서 그렇습니다. Gemini 2.5의 pre-training / reasoning 아키텍처 설계 쪽 핵심 인물이 Jack Rae이고, Gemini 2.5의 RL / Deep Think쪽 설계 핵심 인물이 Tianhe Yu입니다.
원문 구간 3
지금 Muse Spark 개발도 Tianhe Yu가 리드 중입니다. (ㄴ)는 검증했고, (ㄱ)를 앞으로 검증해야 하는 입장입니다. 아무튼 이 상태라서 딥마인드와 MSL 팀 간의 신경전이 진행되고 있습니다. 이전에 Gemini 3.6 Flash가 나왔을 때 그리고 Muse Spark 1.3이 나왔을 때 알렉산더 왕이 Gemini who?라고 하면서 도발했었는데, 이번에 Gemini 4 Argon이 나오자 구글 팀들이 Muse who?라며 도발 중입니다. 물론 진심으로 도발한다기 보다는 경쟁하면서 밈을 즐기는 모습입니다. (4) 요즘 구글의 RL, 메타의 Pre-training만큼이나 기다려지는 것이 SSI의 새 모델입니다. SSI의 일리야 수츠케버가 레시피는 완성했으니 컴퓨트를 늘릴 시간이라며 Scale-up을 선언했던 바 있는데, *첨부자료 4, 5, 6* 업계에서 SSI의 첫 모델이 10월에 나온다는 루머가 파다한 현 시점에 SSI 공동창업자인 Peter도 곧 중요한 것이 발표될 것이니 안전벨트 꽉매라고 말했습니다.

사실·구조고속 광학 공급망주 대상 · 기술·제품 · InP 기판관련 대상 · 산업·업종 · 광학 부품 산업

고속 광학 수요가 늘 때 InP 기판 확보가 왜 제약 조건이 되는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 레이저 주문이 늘어도 InP 웨이퍼가 없으면 생산할 수 없으므로 기판 확보가 중요하다고 설명하고, 6인치 기판 주문·인증 언급을 함께 제시했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
코히런트에게도 BoM 65%를 충족하려면 레이저나 DSP로만 채울 수 없기 때문에 각종 부품을 팔아 이득을 챙길 것으로 예상됩니다. 누가 InP 기판 공급을 확실하게 확보할 수 있을 것인가가 중요해집니다. 왜 그런가 하면, 레이저를 루멘텀/코히런트 쪽으로 주문을 크게 늘린다고 하더라도 이들이 InP 웨이퍼가 없으면 못 만듭니다. 레이저를 만들 InP 기판을 충분히 확보했느냐가 중요해지는 것입니다. 해당 리포트가 인용되며 광학 밸류체인 전반이 강했습니다. 앞으로를 전망하기에 광학이 중요하다고 보는 이유는 원래 CY27로 가면서 메모리가 부족하다보니 → 컴퓨트 칩당 메모리 탑재량은 줄이는 대신 컴퓨트를 더 많이 늘림으로써 토큰 생성 퍼포먼스를 끌어올리는 쪽으로 설계 변경들이 나오고 있는데 → 이 과정에서 Global Scale-up Domain을 구상하려 하거나, 혹은 칩의 수가 늘어난 것들을 고속으로 연결하기 위해서 랙 스케일 제품에서 BoM이 가장 크게 늘어나는 것이 인터커넥트이므로 고속 인터커넥트를 만드는 기업 중 성장성 대비 밸류로 좋게 보는 기업들을 정리드린 것이었습니다만
원문 구간 2
앞으로 더 많은 비즈니스를 합시다!"라고 말했던 바 있습니다(영상 링크입니다. 30:18쯤부터 보시면 됩니다). 물론 참고로 헐스턴의 발표 후 패널 토론 시에 셈텍 CEO는 Vital Materials CEO의 말을 그닥 믿지는 않았다고 전해집니다. 영상을 직접 보시면 쭉 보실 수 있습니다. 이때쯤 '직전'에 9월 16일 중국의 Vital Optics Technology(광지이달과기)가 '세계적인 주요 고객으로부터 6인치 InP 기판 주문을 확보했으며 대량 납품과 고객 인증이 동시에 진행 중'이라고 IR하면서 처음 언급하고, 9월 24일 NDR에서 말한 것을 9월 30일 중국 증권사가 코멘트했습니다. 9월 23일 기관투자자들이 광동의 Xianrui 공장을 직접 방문한 뒤에는 아예 "현재 Xianrui Technology는 2인치 → 4인치 → 6인치의 3세대 결정 크기 전환을 완료했으며, 현재 전 세계에서 6인치 InP 기판을 대량 공급할 능력을 갖춘 소수 기업 중 하나입니다.
원문 구간 3
또한 특정 글로벌 톱티어 고객으로부터 6인치 InP 기판 주문을 확보했습니다."라고 짚었습니다. 루멘텀 CEO 발언 중 이벤트는 9월 24~25일이었고, Vital Materials가 6인치 InP 기판 주문을 말한 것은 9월 16일이었습니다. 아마 기존에 Sumitomo로부터 6인치 InP 기판을 공급받던 코히런트가 Vital Materials쪽으로도 주문을 늘려본 것이 아닐까 싶습니다. 지표가 괜찮으면 루멘텀도 채택할 것으로 예상되기 때문에 InP 기판 공급선이 추가되면 루멘텀/코히런트 둘다 수혜를 보고 업계 전반에도 광학 물량이 늘어나므로 순풍이 될 요인입니다. Enterprise/GPU IaaS: (1) AWS가 4분기 연속으로 컴퓨트 가격을 인상합니다. *첨부자료 1* 4Q26 인상률은 15%로 10월 7일부터 적용되며, H200은 올해 누적 +75%, H100/B200은 +52% 인상했습니다. A100은 올해 처음 가격인상 제품라인에 포함되어 +15% 인상입니다.

사실·구조AI 데이터센터 전력 인프라주 대상 · 산업·업종 · AI 데이터센터관련 대상 · 기업·종목 · JERA

발전사업자와 데이터센터 사업자는 AI 데이터센터 구축에서 어떤 역할을 나누는가?

이 자료가 더한 내용

JERA·RHAELM·DELL 협력은 발전소 부지·전력, 개발·운영·금융, 서버 공급을 나눠 400MW급 지바 데이터센터를 추진하는 구조로 소개됐다.

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원문 구간 1
첫 프로젝트는 도쿄 인근 지바현의 $15B, 400MW급 데이터센터입니다. 초기 가동은 CY28부터 시작하고, CY29 400MW 풀캐파 도달이 목표입니다. JERA는 원래 연간 35mn톤의 LNG를 거래하는 대형 에너지 사업자입니다. JERA는 향후 5년간 3~4GW 규모의 AI 데이터센터를 가동하기 위한 가스 발전 인프라를 구축하는 것이 목표로 제시했습니다. 1GW당 예상 투자비를 $35~45B로 잡고 4GW 기준 전체 프로젝트 규모는 $140B로 추정했습니다. (2) Ameren Missouri(S&P500에 상장된 전력 회사)가 2030년까지 500MW 규모의 천연가스 SOFC를 건설하는 내용을 담은 20년 통합 자원 계획을 발표했습니다. Barclays는 이에 대해 블룸에너지 SOFC가 유력하다고 강조했습니다. 이게 중요한 건 BTM 설치만 하는 게 아니라 FTM/전력망을 통한 발전자원으로도 SOFC가 채택되기 시작했다는 의미에서 굉장히 고무적인 내용입니다.

시점 관찰USDC 유통량주 대상 · 시장·자산 · USDC기준 2026.10.02

USDC 유통량 변화를 결제 사용 확대와 어떻게 구분해 읽는가?

이 자료가 더한 내용

원문은 USDC 유통량이 약 1년 횡보했고, 현재 변화는 크립토 페어 트레이딩 예탁금 영향이 크므로 스테이블코인 결제 확대로 펀더멘털이 바뀐 것은 아니라고 적었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -1.73%, 월간 기준 +0.61% 수준입니다. 지금은 Crypto Pair Trading(e.g. BTC/USDC, ETH/USDC 등)을 위한 예탁금으로 인해서 USDC 유통량이 바뀌는 게 가장 큽니다. 그래서 크립토가 오르면 USDC 유통량이 일시적으로 오르고 합니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. (3) 피겨 테크의 주간/월간 잠정 영업 지표를 여기서 확인하실 수 있습니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt SK증권 : https://naver.me/FlcOtVGm

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

일간보고의 시장 배경

2026년 10월 2일 데일리입니다. 주요 지수와 상승종목비율, 에너지·반도체·테크·산업재·유틸리티 강세와 바이오텍·헬스케어·커뮤니케이션·적자성장주 약세를 먼저 적었습니다.

투자 유의와 이전 보고 링크

투자 손익 책임과 과거 수익률의 한계를 안내하고, 9월 28일 주간전략보고와 9월 29일~10월 1일 일간보고 링크를 남겼습니다.

모델 증류 차단과 출시 이력

중국 open-weight AI Labs가 미국 프론티어 모델을 따라가기 어렵다는 기존 생각에, OpenAI가 RL/Post-training 영역의 모델 증류 차단을 강화한 사례를 덧붙였습니다. Moonshot의 활동은 7월 28일 완전히 차단됐고 GPT-5.6부터 GPT-6.1 Sol까지의 출시일도 적었습니다.

GPT-6.1 Sol의 수요와 비용

GPT-6.1 Sol 수요가 높고 VR200 NVL72 양산 가속으로 달러당 유효 컴퓨트가 올라 지능 향상과 토큰당 가격 인하로 나타난다고 봤습니다. GPT-6 계열의 작업당 토큰 수와 Gemini 4 Argon 대비 비용도 비교했습니다.

Recurrent Depth의 작동 방식

Recurrent Depth는 토큰을 더 많이 만들어 생각하는 CoT와 달리, 토큰을 뱉기 전에 더 생각해 필요한 토큰을 줄이는 방식입니다. 토큰당 과금에서는 작업당 비용이 유리할 수밖에 없다고 적었습니다.

성능 향상의 대가

다 좋기만 한 것은 아닙니다. 내부 compute time을 늘리면 latency가 늘고 TPS가 낮아집니다. 그래도 reasoning token과 agent step이 크게 줄면 최종 완료 시간과 비용은 더 유리할 수 있으니, 무엇을 희생했는지는 미리 북마크해 둡니다.

구글의 남은 검증

Tier 1 AI Labs는 OpenAI와 Anthropic으로 좁혀졌고 구글과 메타가 그 뒤를 경쟁한다고 봤습니다. 구글은 Gemini 4 Argon으로 pre-training을 보였지만 RL을 더 진행해 코딩·사무작업 지능을 어디까지 올릴지 검증해야 합니다.

메타의 다음 세대 검증

메타는 Muse Spark에서 RL 능력을 끌어올렸지만 Watermelon 시리즈에서는 pre-training 성공을 검증해야 하는 입장입니다. 딥마인드와 MSL 팀의 신경전은 진심의 도발보다는 경쟁 속 밈으로 보았고, SSI 새 모델 발표 루머도 덧붙였습니다.

서버 DRAM 가격과 추가 발주

DRAMeXchange 9월 서버 DRAM 고정가가 발표됐습니다. 미국 CSP의 CY27 조기 확보와 중국 CSP 협상으로 ASP가 전분기 대비 13~18% 올랐고, LTA의 가격 구간제도 설명했습니다.

4분기 메모리 가격 전망과 마이크론

CSP가 CY27~CY28 수요를 다시 점검해 추가 물량을 계약했고, 공급사의 4분기 초기 견적에는 최대 20~25% 인상이 포함됐습니다. 4분기 서버 DRAM 고정가는 10~15% 상승을 전망했고 마이크론 CY27 EPS 예상은 180달러에서 200달러로 높였습니다.

중국산 광학 트랜시버 제한 가능성

미국 데이터센터의 중국 기술 의존도를 낮추기 위해 중국산 광학 트랜시버 채택 제한을 빠르면 2026년 10월부터 시행할 수 있다는 내용을 소개했습니다. 3.2T부터 도입될 가능성과 미국 기반 콘텐츠 65%의 우회 가능성도 함께 적었습니다.

레이저 공급과 InP 기판

루멘텀과 코히런트에 유리한 시나리오라는 해석을 제시했지만, 레이저 주문을 늘려도 InP 웨이퍼가 없으면 만들 수 없으므로 기판 확보가 중요해진다고 짚었습니다. 누가 InP 기판 공급을 확실하게 확보할 수 있을 것인가가 중요해집니다.

광학 수요를 보는 연결 고리

메모리 부족에 맞춰 컴퓨트를 더 늘리고 많은 칩을 고속 연결하는 설계 변화에서 인터커넥트 BoM이 커진다고 봤습니다. FCC 규제가 나오면 미국산 비중과 레이저 TAM이 늘어 루멘텀·셈텍·비아비에 좋은 방향이라는 판단입니다.

Vital Materials의 공급 발언

말라가 포럼에서 Vital Materials CEO가 루멘텀 공급업체이며 충분한 InP 기판을 갖고 있다고 말했습니다. 다만 셈텍 CEO는 이 말을 그다지 믿지 않았다고 전해집니다.

6인치 InP 주문과 추가 공급선 가능성

Vital Optics와 Xianrui의 6인치 InP 기판 주문·대량 공급 능력 언급을 소개했습니다. 코히런트가 Vital Materials 주문을 늘려본 것일 수 있고, 지표가 괜찮으면 루멘텀도 채택할 수 있다는 것은 추정입니다.

GPU IaaS의 가격 인상

AWS는 4분기 연속 컴퓨트 가격을 인상하고, 네비우스는 Inferize 인수를 결정했습니다. 코어위브도 2분기 25% 인상 뒤 10%를 추가 인상했으며 수요 초과가 CY28까지 이어질 것으로 전망했습니다.

일본 AI 데이터센터와 SOFC

JERA·DELL·RHAELM은 지바현 15B달러, 400MW급 데이터센터를 추진하고 CY29 풀캐파를 목표로 합니다. Ameren Missouri의 500MW 천연가스 SOFC 계획은 전력망 발전자원으로 SOFC 채택이 시작되는 사례로 평가했습니다.

유니티의 경쟁력과 금지명령 기각

유니티가 D28 ROAS에서 경쟁력을 키워 앱러빈의 파이를 가져오고 있으며, 아직 준비한 무기 중 첫 번째만 꺼냈다고 봤습니다. 10월 1일 법원이 앱러빈의 임시·예비 금지명령 신청을 기각했습니다.

유니티와 앱러빈의 주가 반응

후속 signed order를 찾아봐야 하기는 한데, 기각 사유의 법리와 판단 근거는 확인이 필요합니다. 그래도 유니티 주장이 사실인 것으로 보며, 10월 1일 유니티 +3%·앱러빈 -5%, 10월 2일 유니티 +7%·앱러빈 -3% 반응을 적었습니다.

의료·USDC 지표와 마무리

트랜스메딕스 비행 건수와 서클 USDC 유통량·CCTP 전송량을 기록했습니다. USDC는 MoM 20% 이상 성장세가 1주 유지되는지를 기준으로 봅니다. 아직 스테이블코인 결제가 더 쓰인다거나 하는 요소로 펀더멘탈이 바뀌는 것은 아닙니다. 피겨 테크 지표 링크와 랩 운용 증권사 링크도 남겼습니다.

그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용

법원 signed order, FCC 규제 시행, InP 공급 확대는 원문에서 추가 확인이 필요한 항목으로 구분했다.

생략 기록

외부 첨부자료와 링크의 실제 내용은 이 보존 원문에 포함되지 않아 분석하지 않았고, 원문이 직접 적은 설명과 수치만 남겼다.

그럼에도 빠진내용 정리

압축/생략	이전 보고 링크와 증권사·지표 링크의 URL 자체는 반복하지 않았으나, 링크가 제공된 사실과 핵심 수치·조건은 flow에 남겼다.
잡담/운영	SSI 발표 루머, 팀 간 밈성 신경전, Vital Materials 발언에 대한 셈텍 CEO의 불신도 흐름에 보존했다.
불확실성	FCC 규제 시행, 6인치 InP 공급선 확대, 유니티 기각의 구체적 법리는 원문에서도 확정 사실이 아니라 가능성·추정 또는 확인 필요로 남아 있다.

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