2026.04.21 · 네이버 프리미엄 콘텐츠 · 올바른 미국주식 by SAPIENS

일간보고 : 투자의 생각 (260421)

네이버 프리미엄 콘텐츠 원문 보기 별의순간 선택 분석 시작 심층분석 시작 분석 기준 보기

유형

네이버 프리미엄 콘텐츠

날짜

2026.04.21

강연자/작성자

올바른 미국주식 by SAPIENS

분석 주제

미지정

자료 길이

본문 8,093자

문서 전체 조망

핵심 구조

AI 컴퓨팅은 용량 숫자만으로 비교할 수 없고, 수요의 넓이도 함께 봐야 한다

이 자료는 빅테크의 경영·AI 제품 변화와 앤스로픽의 AWS 컴퓨팅 약정을 짚은 뒤, GPU·ASIC·광학·CPU·메모리의 AI 수요를 비교한다. 계약 용량과 성능, 투자비, 시간 조건이 서로 달라 표면적인 점유율이나 한 지표만으로 펀더멘털을 판단하면 안 된다는 문제의식이 중심이다.

애플의 승계와 구글의 코딩 AI 보강은 각기 남은 과제를 드러낸다

애플은 팀 쿡이 회장으로 옮기고 존 테르누스가 CEO를 맡는 15년 만의 교체를 앞뒀다. 따라서 두 사례의 판단 기준은 새 기술 과제와 조직의 실행 구조다.

애플의 과제는 AI 전환, 중국 생산 의존 축소, 다음 히트 디바이스다.
구글은 내부 코드에 맞춘 모델과 도구로 코딩·에이전트 역량을 보강하려 한다.

Chronicle과 AWS 약정은 AI의 컨텍스트와 컴퓨팅을 각각 보강한다

OpenAI Chronicle은 화면 맥락을 로컬 메모리로 남겨 다음 작업에 되돌리는 기능으로, 모델 자체보다 작업기억을 보완하는 층에 가깝다. 장기 최대치와 초기 가동 용량은 구분하는 것이 판단의 기준이다.

앤스로픽은 AWS에서 10년 최대 5GW를 확보했다.
작성자는 3년 약 2GW 초기 약정은 오픈AI와 비슷하고 아주 큰 규모는 아니라고 봤다.

AI 인프라는 계약 방식·투자비·성능을 같은 선에 놓고 비교해야 한다

ASIC은 다년 약정이고 Merchant GPU는 수시 계약이어서 약정 점유율만 보면 ASIC 비중을 과대하게 읽기 쉽다. 미국 3년 컴퓨팅 용량을 155GW로 가정한 계산과 칩별 1GW당 CapEx·FLOPS 비교는 TCO와 성능 측정 기준까지 함께 보아야 한다는 결론으로 이어진다. 결국 계약 형태와 시간 흐름이 비교의 근거를 바꾼다.

광학 병목과 CPU·메모리 수요는 개별 기업의 이익 경로로 다시 가려야 한다

레이저 칩 부족과 고정밀 제조 난도가 광트랜시버 공급을 제한하는 가운데, 에이전틱 AI는 CPU와 메모리 수요도 높일 수 있다. 다만 수요 증가가 모든 기업에 같은 결론을 만들지는 않는다.

엔비디아의 추가 판매가 EPS를 들어 올리는지와 AMD·인텔·ARM의 사업별 제약을 따로 보아야 한다.

발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

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

발생 예정발표·발생 전발생일 26-9-1

26-9 애플 CEO 팀 쿡 퇴임과 존 터너스 승계

작성자의 핵심 판단

15년 만의 CEO 교체에서 테르누스는 AI 전환, 중국 생산기지 의존 축소, 다음 히트 디바이스 확보라는 과제를 안게 된다고 평가했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
📩 메이저 뉴스 보시는 순서는 이렇습니다. 제목 - 참고를 위해 살펴보는 기업군 주가 : 그날의 생각 빅테크: (1) 애플 CEO 팀 쿡이 2026년 9월 1일 사임합니다: 새로운 CEO는 애플 하드웨어 엔지니어링 담당 SVP였던 존 테르누스(John Ternus)입니다. 팀 쿡은 CEO 대신 회장직으로 넘어갈 예정입니다. 2011년 스티브 잡스의 뒤를 이어 팀 쿡이 부임했던 이후로 15년 만의 CEO 교체입니다. 테르누스의 역할이 여러모로 중요합니다. ⓐAI 전환에 성공해야 합니다. ⓑ중국 생산기지에 대한 의존도를 낮춰야 합니다. ⓒ애플의 명맥을 이어갈 다음 히트 디바이스가 필요합니다. (2) 구글이 자사 AI 코딩 모델을 개선하기 위해 특별팀을 꾸렸습니다: 앤스로픽과 오픈AI가 모델/코딩/에이전트 등 모든 역량에서 앞서가고 있고 구글은 한참 뒤처지는 모습이라서 문제입니다.

이 자료에서 다룬 사실

팀 쿡은 2026년 9월 1일 CEO에서 사임하고 회장직으로 옮기며, 하드웨어 엔지니어링 담당 SVP였던 존 테르누스가 새 CEO가 된다고 소개했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
📩 메이저 뉴스 보시는 순서는 이렇습니다. 제목 - 참고를 위해 살펴보는 기업군 주가 : 그날의 생각 빅테크: (1) 애플 CEO 팀 쿡이 2026년 9월 1일 사임합니다: 새로운 CEO는 애플 하드웨어 엔지니어링 담당 SVP였던 존 테르누스(John Ternus)입니다. 팀 쿡은 CEO 대신 회장직으로 넘어갈 예정입니다. 2011년 스티브 잡스의 뒤를 이어 팀 쿡이 부임했던 이후로 15년 만의 CEO 교체입니다. 테르누스의 역할이 여러모로 중요합니다. ⓐAI 전환에 성공해야 합니다. ⓑ중국 생산기지에 대한 의존도를 낮춰야 합니다. ⓒ애플의 명맥을 이어갈 다음 히트 디바이스가 필요합니다. (2) 구글이 자사 AI 코딩 모델을 개선하기 위해 특별팀을 꾸렸습니다: 앤스로픽과 오픈AI가 모델/코딩/에이전트 등 모든 역량에서 앞서가고 있고 구글은 한참 뒤처지는 모습이라서 문제입니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

구글 AI 코딩 모델 개선 특별팀 구성

작성자의 핵심 판단

구글은 앤스로픽과 오픈AI에 모델·코딩·에이전트 역량에서 뒤처진 모습이며, 내부 코드베이스의 특성도 자체 코딩 모델 훈련의 난제로 봤다.

근거 보기 1

원문 구간 1
각각은 Mythos, Spud를 통해서 뛰어난 내부 체크포인트 모델을 가지고 적극적으로 연구 강화루프에 쓰고 있기 때문입니다. 이에 세르게이 브린은 구글 딥마인드 직원에게 Agentic AI 분야에서 따라잡기 위해서 보다 적극적인 개발을 요구했습니다. 구글은 일단 내부적으로 사용할 코딩 모델과 도구부터 먼저 갖추려 노력 중입니다. 구글 자체의 코드로 모델을 훈련시켜야 하는데, 구글의 내부 코드베이스는 일반적으로 범용 코딩 에이전트를 훈련시킬 때 쓰는 외부 코드와 상당히 다르기에 문제입니다. 구글 CFO는 지난 2월에 있었던 4Q25 실적발표에서 "구글 코딩 에이전트가 구글 코드의 50%를 작성한다"고 언급한 바 있습니다. 반면, 앤스로픽은 이미 2026년 1월 기준 앤스로픽의 코드 "거의 100%"를 작성한다고 밝힌 바 있습니다.

이 자료에서 다룬 사실

구글이 자사 AI 코딩 모델 개선을 위한 특별팀을 꾸렸고, 세르게이 브린은 딥마인드 직원에게 에이전틱 AI 개발을 더 적극적으로 요구했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
각각은 Mythos, Spud를 통해서 뛰어난 내부 체크포인트 모델을 가지고 적극적으로 연구 강화루프에 쓰고 있기 때문입니다. 이에 세르게이 브린은 구글 딥마인드 직원에게 Agentic AI 분야에서 따라잡기 위해서 보다 적극적인 개발을 요구했습니다. 구글은 일단 내부적으로 사용할 코딩 모델과 도구부터 먼저 갖추려 노력 중입니다. 구글 자체의 코드로 모델을 훈련시켜야 하는데, 구글의 내부 코드베이스는 일반적으로 범용 코딩 에이전트를 훈련시킬 때 쓰는 외부 코드와 상당히 다르기에 문제입니다. 구글 CFO는 지난 2월에 있었던 4Q25 실적발표에서 "구글 코딩 에이전트가 구글 코드의 50%를 작성한다"고 언급한 바 있습니다. 반면, 앤스로픽은 이미 2026년 1월 기준 앤스로픽의 코드 "거의 100%"를 작성한다고 밝힌 바 있습니다.

그렇게 판단한 이유

구글 CFO는 4Q25 실적발표에서 코딩 에이전트가 구글 코드의 50%를 작성한다고 말한 반면, 앤스로픽은 2026년 1월 자사 코드 거의 100%를 작성한다고 밝혔다는 비교를 들었다.

근거 보기 1

원문 구간 1
각각은 Mythos, Spud를 통해서 뛰어난 내부 체크포인트 모델을 가지고 적극적으로 연구 강화루프에 쓰고 있기 때문입니다. 이에 세르게이 브린은 구글 딥마인드 직원에게 Agentic AI 분야에서 따라잡기 위해서 보다 적극적인 개발을 요구했습니다. 구글은 일단 내부적으로 사용할 코딩 모델과 도구부터 먼저 갖추려 노력 중입니다. 구글 자체의 코드로 모델을 훈련시켜야 하는데, 구글의 내부 코드베이스는 일반적으로 범용 코딩 에이전트를 훈련시킬 때 쓰는 외부 코드와 상당히 다르기에 문제입니다. 구글 CFO는 지난 2월에 있었던 4Q25 실적발표에서 "구글 코딩 에이전트가 구글 코드의 50%를 작성한다"고 언급한 바 있습니다. 반면, 앤스로픽은 이미 2026년 1월 기준 앤스로픽의 코드 "거의 100%"를 작성한다고 밝힌 바 있습니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

OpenAI Chronicle 발표

작성자의 핵심 판단

모델 자체를 바꾸기보다 컨텍스트 윈도우를 보강해 사용자가 같은 맥락을 반복 설명하는 일을 줄이는 계층으로 평가했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
(3) 오픈AI가 "Chronicle"을 발표했습니다: Chronicle은 Codex가 사용자의 최근 화면 컨텍스트를 바탕으로 메모리를 만들어, 다음 대화나 작업에서 다시 불러쓰게 하는 기능입니다. 화면 캡처 → 최근 활동 요약 → 로컬 메모리 생성 → 이후 세션에 메모리 재주입 구조로 이뤄져 있습니다. 에이전트의 장기기억/작업기억 보강 기능입니다. 모델 자체를 바꾸는 기능이라기보다, 컨텍스트 윈도우를 더 효율적, 효과적으로 보강하기 위한 계층에 가깝습니다. 사용자가 같은 맥락을 매번 다시 설명할 필요를 줄이는 게 목표입니다. Codex 같은 코딩 에이전트는 능력 자체도 중요하지만, 실제 체감 성능은 "사용자가 지금 무엇을 하고 있었는지"를 얼마나 빨리 복원하느냐에 크게 좌우됩니다. Chronicle의 직접적인 용도는 세 가지입니다.

이 자료에서 다룬 사실

Chronicle은 최근 화면 컨텍스트를 바탕으로 메모리를 만들고 다음 대화나 작업에서 다시 불러오는 Codex 기능으로 소개됐다.

근거 보기 2

원문 구간 1
(3) 오픈AI가 "Chronicle"을 발표했습니다: Chronicle은 Codex가 사용자의 최근 화면 컨텍스트를 바탕으로 메모리를 만들어, 다음 대화나 작업에서 다시 불러쓰게 하는 기능입니다. 화면 캡처 → 최근 활동 요약 → 로컬 메모리 생성 → 이후 세션에 메모리 재주입 구조로 이뤄져 있습니다. 에이전트의 장기기억/작업기억 보강 기능입니다. 모델 자체를 바꾸는 기능이라기보다, 컨텍스트 윈도우를 더 효율적, 효과적으로 보강하기 위한 계층에 가깝습니다. 사용자가 같은 맥락을 매번 다시 설명할 필요를 줄이는 게 목표입니다. Codex 같은 코딩 에이전트는 능력 자체도 중요하지만, 실제 체감 성능은 "사용자가 지금 무엇을 하고 있었는지"를 얼마나 빨리 복원하느냐에 크게 좌우됩니다. Chronicle의 직접적인 용도는 세 가지입니다.
원문 구간 2
첫째, 지금 화면에 떠 있는 것을 Codex가 더 잘 이해하게 하는 것입니다. 둘째, 프롬프트에 빠진 컨텍스트를 메워 주는 것입니다. 셋째, 사용자가 반복적으로 쓰는 도구와 워크플로우를 기억하게 하는 것입니다. Codex가 Chronicle을 통해 현재 보고 있는 것을 이해하고, 누락된 맥락을 채우며, 자주 쓰는 도구와 작업 흐름을 익혀 장기적으로 시간을 절약할 수 있습니다. AI HW: (1) 앤스로픽이 아마존과 전략적 파트너십을 확대했습니다. Claude 훈련 및 추론을 위해서 향후 10년간 최대 5GW 규모의 AI 컴퓨팅 용량을 확보했습니다. 1H26 가동될 Trainium 2 용량과, 2026년 말까지 가동될 Trainium 2 및 Trainium 3 1GW 용량을 포함한 값입니다.

그렇게 판단한 이유

화면 캡처, 최근 활동 요약, 로컬 메모리 생성, 이후 세션 재주입으로 구성되며 화면 이해·누락 맥락 보완·반복 도구와 워크플로우 기억을 직접 용도로 들었다.

근거 보기 2

원문 구간 1
(3) 오픈AI가 "Chronicle"을 발표했습니다: Chronicle은 Codex가 사용자의 최근 화면 컨텍스트를 바탕으로 메모리를 만들어, 다음 대화나 작업에서 다시 불러쓰게 하는 기능입니다. 화면 캡처 → 최근 활동 요약 → 로컬 메모리 생성 → 이후 세션에 메모리 재주입 구조로 이뤄져 있습니다. 에이전트의 장기기억/작업기억 보강 기능입니다. 모델 자체를 바꾸는 기능이라기보다, 컨텍스트 윈도우를 더 효율적, 효과적으로 보강하기 위한 계층에 가깝습니다. 사용자가 같은 맥락을 매번 다시 설명할 필요를 줄이는 게 목표입니다. Codex 같은 코딩 에이전트는 능력 자체도 중요하지만, 실제 체감 성능은 "사용자가 지금 무엇을 하고 있었는지"를 얼마나 빨리 복원하느냐에 크게 좌우됩니다. Chronicle의 직접적인 용도는 세 가지입니다.
원문 구간 2
첫째, 지금 화면에 떠 있는 것을 Codex가 더 잘 이해하게 하는 것입니다. 둘째, 프롬프트에 빠진 컨텍스트를 메워 주는 것입니다. 셋째, 사용자가 반복적으로 쓰는 도구와 워크플로우를 기억하게 하는 것입니다. Codex가 Chronicle을 통해 현재 보고 있는 것을 이해하고, 누락된 맥락을 채우며, 자주 쓰는 도구와 작업 흐름을 익혀 장기적으로 시간을 절약할 수 있습니다. AI HW: (1) 앤스로픽이 아마존과 전략적 파트너십을 확대했습니다. Claude 훈련 및 추론을 위해서 향후 10년간 최대 5GW 규모의 AI 컴퓨팅 용량을 확보했습니다. 1H26 가동될 Trainium 2 용량과, 2026년 말까지 가동될 Trainium 2 및 Trainium 3 1GW 용량을 포함한 값입니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

앤스로픽·AWS AI 컴퓨팅 파트너십 확대

작성자의 핵심 판단

3년 약 2GW, 10년 최대 5GW 임대 계약은 오픈AI 약정과 비슷한 수준이며 규모 자체는 아주 크지 않다고 평가했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
이번 계약에는 Claude의 아시아 및 유럽 추론 수요를 충당하기 위해 이들을 위한 컴퓨팅을 구축하는 것도 포함하고 있습니다. 현재 앤스로픽은 AWS를 통해 Project Rainier에 100만 개 이상의 Trainium 2를 사용해 Claude를 훈련시키고 서비스 중입니다. 아마존은 향후 AWS에 $100B를 투자하여 앤스로픽향 5GW 신규 용량을 추가할 예정입니다. 1GW당 $20B CapEx란 의미입니다. Graviton, Trainium2/3/4까지를 포함한 옵션입니다. 아마존은 앤스로픽에 $5B를 투자하고, 향후 최대 $20B까지 추가 투자할 수 있게 됐습니다. 정리하자면 앤스로픽은 AWS에 3년 간 2GW 정도, 10년 간 5GW까지를 임대할 수 있는 계약을 맺은 것입니다. 이정도면 사실 규모가 크진 않습니다.
원문 구간 2
약정 규모는 오픈AI랑 비슷합니다. 오픈AI가 대략 3년간 ~2GW 용량을 사용하고, 앤스로픽도 대략 3년간 ~2GW를 임대할 것으로 예상됩니다: ASIC은 미래의 것을 약정하는 구조이니 다년간 계약으로 나오는데 Merchant GPU들은 그때그때 계약으로 나오다보니 점유율을 그릴 때 ASIC이 높다고 함정에 빠지기 쉬운 구조입니다. bird-eye view로 보면 이렇습니다. 지금의 AI ARR 성장 속도를 가정하면 미국 내에서만 데이터센터 컴퓨팅 용량으로 CY26 ~15GW → CY27 ~40GW → CY28 ~100GW를 사용할 예정입니다. 3년간 총 155GW의 컴퓨팅 용량입니다. 이 중에서 Trainium2/3/4에 할당된 규모가 오픈AI, 앤스로픽을 합해서 3년간 5GW정도라고 가정해봅니다.

이 자료에서 다룬 사실

앤스로픽은 Claude 훈련·추론을 위해 향후 10년 최대 5GW의 AI 컴퓨팅 용량을 확보했고, Project Rainier에서 100만 개 이상 Trainium 2로 Claude를 훈련·서비스 중이라고 전했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
이번 계약에는 Claude의 아시아 및 유럽 추론 수요를 충당하기 위해 이들을 위한 컴퓨팅을 구축하는 것도 포함하고 있습니다. 현재 앤스로픽은 AWS를 통해 Project Rainier에 100만 개 이상의 Trainium 2를 사용해 Claude를 훈련시키고 서비스 중입니다. 아마존은 향후 AWS에 $100B를 투자하여 앤스로픽향 5GW 신규 용량을 추가할 예정입니다. 1GW당 $20B CapEx란 의미입니다. Graviton, Trainium2/3/4까지를 포함한 옵션입니다. 아마존은 앤스로픽에 $5B를 투자하고, 향후 최대 $20B까지 추가 투자할 수 있게 됐습니다. 정리하자면 앤스로픽은 AWS에 3년 간 2GW 정도, 10년 간 5GW까지를 임대할 수 있는 계약을 맺은 것입니다. 이정도면 사실 규모가 크진 않습니다.

그렇게 판단한 이유

AWS의 앤스로픽향 5GW 신규 용량과 $100B 투자 계획, 앤스로픽의 $5B 투자 및 최대 $20B 추가투자 가능 조건을 함께 제시했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
이번 계약에는 Claude의 아시아 및 유럽 추론 수요를 충당하기 위해 이들을 위한 컴퓨팅을 구축하는 것도 포함하고 있습니다. 현재 앤스로픽은 AWS를 통해 Project Rainier에 100만 개 이상의 Trainium 2를 사용해 Claude를 훈련시키고 서비스 중입니다. 아마존은 향후 AWS에 $100B를 투자하여 앤스로픽향 5GW 신규 용량을 추가할 예정입니다. 1GW당 $20B CapEx란 의미입니다. Graviton, Trainium2/3/4까지를 포함한 옵션입니다. 아마존은 앤스로픽에 $5B를 투자하고, 향후 최대 $20B까지 추가 투자할 수 있게 됐습니다. 정리하자면 앤스로픽은 AWS에 3년 간 2GW 정도, 10년 간 5GW까지를 임대할 수 있는 계약을 맺은 것입니다. 이정도면 사실 규모가 크진 않습니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

메타·CBRE 광섬유 기술자 교육 프로그램 발표

이 자료에서 다룬 사실

메타와 CBRE는 4주 과정 LevelUp Fiber Technician Pathway를 발표했고, 수천 명에게 무료 교육 기회와 메타 계약업체 네트워크를 통한 미국 건설현장 근무 기회를 제공한다고 했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
엔비디아는 핵심 부품 확보를 위해서 LTA를 통해 공급 리스크를 적극 완화 중입니다. 기존의 플러거블 광모듈 전력 및 열 제약을 완화하려 LPO 및 SiPh 방향으로 가속 중입니다. (3) 메타와 CBRE가 광섬유 기술자를 크게 늘리기 위해서 4주 간의 광섬유 기술자 교육 프로그램 "LevelUp Fiber Technician Pathway"를 발표했습니다. 수천 명의 미국인에게 무료로 신속하게 광섬유 기술자가 될 수 있는 기회를 주는 것입니다. 프로그램을 이수한 졸업생들은 메타의 계약업체 네트워크를 통해 미국 내 건설현장에서 근무할 기회를 얻게 됩니다. (4) JPM, Evercore ISI 등 다들 마벨이 구글 TPU 프로젝트에서 COT 프로그램 및 LPU 스타일의 독립형 칩에 대해서 수주를 목표로 한다는 내용에 대해서 코멘트했습니다.

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 컴퓨팅 용량 비교주 대상 · 산업·업종 · AI 인프라

GPU와 ASIC의 용량·투자비·성능은 어떤 기준으로 비교해야 하는가?

이 자료가 더한 내용

ASIC은 다년 약정, Merchant GPU는 수시 계약이라는 차이를 고려해야 점유율 비교의 함정을 피할 수 있고, 시간·TCO·성능 등 여러 축을 함께 봐야 펀더멘털을 판단할 수 있다고 설명했다.

근거 보기 4

원문 구간 1
약정 규모는 오픈AI랑 비슷합니다. 오픈AI가 대략 3년간 ~2GW 용량을 사용하고, 앤스로픽도 대략 3년간 ~2GW를 임대할 것으로 예상됩니다: ASIC은 미래의 것을 약정하는 구조이니 다년간 계약으로 나오는데 Merchant GPU들은 그때그때 계약으로 나오다보니 점유율을 그릴 때 ASIC이 높다고 함정에 빠지기 쉬운 구조입니다. bird-eye view로 보면 이렇습니다. 지금의 AI ARR 성장 속도를 가정하면 미국 내에서만 데이터센터 컴퓨팅 용량으로 CY26 ~15GW → CY27 ~40GW → CY28 ~100GW를 사용할 예정입니다. 3년간 총 155GW의 컴퓨팅 용량입니다. 이 중에서 Trainium2/3/4에 할당된 규모가 오픈AI, 앤스로픽을 합해서 3년간 5GW정도라고 가정해봅니다.
원문 구간 2
현재는 각각 2GW씩 약정했지만 추가로 더 임대했다고 가정하는 것입니다. 이로서 Trainium으로 10GW를 온라인한다고 가정합니다. 1GW당 H100/200은 $20~25B가 들었고 → GB200/300은 $30B~35B → VR200/300은 $40~50B가 들어갈 것으로 예상합니다. AMD의 MI450~500의 경우 1GW당 $20~25B이고, ASIC들은 1GW당 $20~30B 정도입니다. Trainium은 비용과 성능 관점에서 저비용 중성능이 목표인 것이고, TPU는 중비용 고성능이 목표인 칩이니 각 칩마다 1GW당 CapEx 규모도 다릅니다. 개인적으로 느끼기엔 TCO 대비 퍼포먼스라는 하나의 기준으로 놓자면 모든 것들이 하나의 기준에 서는데 TCO를 측정하기에도, 퍼포먼스를 측정하기에도 현실적인 기준을 잘 쓰고 있느냐가 어렵기 때문에 오해를 낳는 코멘트들이 많이 돌아다니곤 합니다.
원문 구간 3
NVDA GPU와 Trainium 및 ASIC 간에는 1GW당 토큰을 뽑아내는 양의 크기가 차이가 큽니다. 그렇다보니 사실 전력 대비해서는 ASIC들은 성능이 크게 낮습니다. 예를 들어, 1GW 용량을 채운다고 하면 GB200/300 NVL72로는 45만 개의 칩이 들어가서 BF16 기준 1125 ExaFLOPS을 내는데, Trainium 2로는 100만 개를 넣어서 667 EFLOPS를 냅니다. FLOPS 자체는 칩당 GB200 대비 59% 수준이고, TCO 대비 FLOPS에서는 44% 낮으며, Trainium 2 1.66GW가 GB200/300 1GW와 같다는 의미입니다. 하나씩 보자면: 3년간 미국에서만 컴퓨팅 용량으로 약 150GW를 온라인 할 것인데, 1GW당 FLOPS로 보자면 엔비디아가 모든 ASIC들과 비교할 때 훨씬 우수하고, 1GW당 CapEx 규모도 훨씬 더 크며, 실제로 성능 자체도 차이가 납니다.
원문 구간 4
결론적으로, 실제로는 표면으로 보이는 것보다 훨씬 더 많은 축들을 그려가며 시간 개념까지 추가해야 비교적 더 정확하게 펀더멘탈이 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지를 평가할 수 있다는 게 드리고 싶은 말입니다. (2) TrendForce는 AI용 글로벌 광트랜시버 시장규모가 CY25 $16.5B → CY26 $26.0B로 성장한다고 예상했습니다. 컨센과 부합하는 정도의 톤으로만 쓰인 자료라서, 큰 함의는 없으나 현 상태를 체크하기에 좋은 내용들이 많이 담겨 있습니다. TrendForce는 현재 광학 분야의 트렌드를 몇 가지 꼽았습니다: EML, CW 레이저 같은 레이저 칩이 여전히 수요 대비 크게 부족합니다. 광학 정렬을 포함한 고정밀 제조 공정이 어렵다보니 공급이 빠르게 늘고 있지 않습니다.

해석·전망미국 AI 데이터센터 용량주 대상 · 산업·업종 · AI 인프라

AI ARR 성장 가정에서 미국 컴퓨팅 용량은 어떻게 추정했는가?

이 자료가 더한 내용

현재 AI ARR 성장 속도를 가정해 미국 컴퓨팅 용량을 CY26 약 15GW, CY27 약 40GW, CY28 약 100GW, 3년 합계 155GW로 추정했다. Trainium2·3·4는 오픈AI와 앤스로픽 합산 3년 약 5GW, 추가 임대를 가정하면 10GW 온라인이라는 계산도 제시했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
현재는 각각 2GW씩 약정했지만 추가로 더 임대했다고 가정하는 것입니다. 이로서 Trainium으로 10GW를 온라인한다고 가정합니다. 1GW당 H100/200은 $20~25B가 들었고 → GB200/300은 $30B~35B → VR200/300은 $40~50B가 들어갈 것으로 예상합니다. AMD의 MI450~500의 경우 1GW당 $20~25B이고, ASIC들은 1GW당 $20~30B 정도입니다. Trainium은 비용과 성능 관점에서 저비용 중성능이 목표인 것이고, TPU는 중비용 고성능이 목표인 칩이니 각 칩마다 1GW당 CapEx 규모도 다릅니다. 개인적으로 느끼기엔 TCO 대비 퍼포먼스라는 하나의 기준으로 놓자면 모든 것들이 하나의 기준에 서는데 TCO를 측정하기에도, 퍼포먼스를 측정하기에도 현실적인 기준을 잘 쓰고 있느냐가 어렵기 때문에 오해를 낳는 코멘트들이 많이 돌아다니곤 합니다.

사실·구조AI용 광트랜시버 공급주 대상 · 산업·업종 · 광통신

AI용 광학 부품의 공급 제약과 기술 전환은 무엇인가?

이 자료가 더한 내용

TrendForce는 AI용 글로벌 광트랜시버 시장을 CY25 $16.5B에서 CY26 $26.0B로 예상했다. EML·CW 레이저 부족과 고정밀 광학 정렬 공정의 어려움이 공급 확대를 제한하고, 엔비디아는 LTA로 공급 위험을 완화하며 LPO·SiPh로 전력·열 제약 완화를 추진한다고 정리했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
결론적으로, 실제로는 표면으로 보이는 것보다 훨씬 더 많은 축들을 그려가며 시간 개념까지 추가해야 비교적 더 정확하게 펀더멘탈이 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지를 평가할 수 있다는 게 드리고 싶은 말입니다. (2) TrendForce는 AI용 글로벌 광트랜시버 시장규모가 CY25 $16.5B → CY26 $26.0B로 성장한다고 예상했습니다. 컨센과 부합하는 정도의 톤으로만 쓰인 자료라서, 큰 함의는 없으나 현 상태를 체크하기에 좋은 내용들이 많이 담겨 있습니다. TrendForce는 현재 광학 분야의 트렌드를 몇 가지 꼽았습니다: EML, CW 레이저 같은 레이저 칩이 여전히 수요 대비 크게 부족합니다. 광학 정렬을 포함한 고정밀 제조 공정이 어렵다보니 공급이 빠르게 늘고 있지 않습니다.
원문 구간 2
엔비디아는 핵심 부품 확보를 위해서 LTA를 통해 공급 리스크를 적극 완화 중입니다. 기존의 플러거블 광모듈 전력 및 열 제약을 완화하려 LPO 및 SiPh 방향으로 가속 중입니다. (3) 메타와 CBRE가 광섬유 기술자를 크게 늘리기 위해서 4주 간의 광섬유 기술자 교육 프로그램 "LevelUp Fiber Technician Pathway"를 발표했습니다. 수천 명의 미국인에게 무료로 신속하게 광섬유 기술자가 될 수 있는 기회를 주는 것입니다. 프로그램을 이수한 졸업생들은 메타의 계약업체 네트워크를 통해 미국 내 건설현장에서 근무할 기회를 얻게 됩니다. (4) JPM, Evercore ISI 등 다들 마벨이 구글 TPU 프로젝트에서 COT 프로그램 및 LPU 스타일의 독립형 칩에 대해서 수주를 목표로 한다는 내용에 대해서 코멘트했습니다.

해석·전망구글 TPU 공급망주 대상 · 기술·제품 · 구글 TPU관련 대상 · 기업·종목 · 마벨

마벨의 구글 TPU 관련 수주 가능성은 무엇을 확인해야 하는가?

이 자료가 더한 내용

JPM과 Evercore ISI가 마벨의 COT 프로그램 및 LPU 스타일 독립형 칩 수주 목표를 언급했으며, Google Cloud Next 2026에서 미디어텍 TPU v8x Zebrafish와 브로드컴 TPU v8ax Sunfish 발표 내용을 본 뒤 판단을 더하겠다고 했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
TPU에 대한 내용은 한국시간 이번 주 목요일 Google Cloud Next 2026에서 미디어텍의 TPU v8x Zebrafish와 브로드컴의 TPU v8ax Sunfish에 대해서 어떤 내용들이 발표되는가를 보고 생각을 더해볼 예정입니다. (5) Agentic AI로 인해 CPU가 수혜를 받을 것이라는 내용은 예전부터 전해드리고 지금도 생각은 같습니다. 원래는 이 논리로 AMD를 Overweight으로 보다가 Client CPU 및 GPU 사업부의 부진으로 인해 예상했던 만큼의 EPS 성장이 안 나올 것으로 추정되자 Neutral로 하향했던 바 있습니다. 어떤 기업에 투자할 것인가, 그 기업의 EPS 성장 시나리오가 CPU 수혜로 인해 들어올려질 수 있는가 아닌가가 중요합니다.

해석·전망에이전틱 AI의 CPU·메모리 수요주 대상 · 기술·제품 · AI관련 대상 · 기술·제품 · GPU

에이전틱 AI 확대를 CPU와 메모리 수요에 어떻게 연결하는가?

이 자료가 더한 내용

컴퓨팅을 빨리 끝낼수록 더 많은 메모리를 가속기 가까이에 저장하려는 수요가 생기므로 GPU뿐 아니라 CPU·LPU 수요도 높아지고 메모리 기업에도 수혜가 이어질 수 있다고 봤다.

근거 보기 2

원문 구간 1
CPU에 대해서는 크게 두 가지 포인트 정도만 생각하고 있습니다: 엔비디아 Vera CPU 추가판매 + BlueField-4 DPU 추가판매로 인한 EPS 업사이드가 더 생기는 것에만 초점을 두고 엔비디아에게 더 좋다 정도로만 포인트를 삼고 있습니다. 엔비디아는 Vera CPU만 독립형 랙으로 판매하는 등, Vera CPU부터 자신이 AI향 CPU에서 시장 점유율 1위를 달성하겠다는 목표를 CES 2026 Q&A에서 내비친 바 있습니다. 기준은 성장성 대비 밸류, 그리고 각 요소들에 대한 가시성/확률 가중치를 매겨서 정성적으로 판단하고 있습니다. GPU이거나 CPU이거나 메모리를 많이 부착하려는 것은 똑같습니다. 어떤 의미로건 컴퓨팅을 더 빠르게 끝내면 끝낼수록 그에 따라서 더 많은 메모리를 더 가속기에 가까이 저장하려는 수요는 높아집니다.
원문 구간 2
그런 의미에서 메모리 기업들에 대한 포지션도 CPU 수요 상승으로 인한 수혜를 누리기에 '아직은 괜찮다'고 봅니다. GPU 수요만 높아지는 것이 아니라 CPU/LPU 수요도 함께 높아질 것입니다. 아직은 괜찮다는 의미는 엔비디아나 메모리 기업들이나 성장성 대비 밸류가 아직은 매력적인 구간이라고 생각하기 때문에 그렇습니다. 반면, 다른 기업에 대해서는 투자의견으로 연결짓진 않았습니다. 꾸준히 말씀드린 바 있기는 하지만 다시 한 번 왜 그런가 생각을 정리하자면: ⓐ인텔은 CPU 점유율을 AMD에게 뺏기고 있습니다. 또한, 파운드리가 전사 EPS 성장 시나리오에 80~90% 이상을 차지합니다. ⓑAMD의 매출 및 이익이 오르려면 (ㄱ) AI 서버 (ㄴ) Client CPU (ㄷ) GPU (ㄹ) FPGA/임베디드 칩 사업부가 다같이 좋아져야 합니다.

판단 방법AI CPU 수혜 기업 판단주 대상 · 투자판단·운용 · AI 투자 기업 분석관련 대상 · 기업·종목 · 엔비디아

CPU 수요 증가를 개별 기업의 EPS 성장 시나리오에 어떻게 연결하는가?

이 자료가 더한 내용

CPU 수혜 자체보다 기업 EPS 성장 시나리오가 그 수혜로 실제 들어올려지는지가 중요하다고 보며, 엔비디아는 Vera CPU와 BlueField-4 DPU 추가 판매의 EPS 업사이드, 성장성 대비 밸류와 가시성·확률 가중치로 판단한다고 밝혔다.

근거 보기 2

원문 구간 1
TPU에 대한 내용은 한국시간 이번 주 목요일 Google Cloud Next 2026에서 미디어텍의 TPU v8x Zebrafish와 브로드컴의 TPU v8ax Sunfish에 대해서 어떤 내용들이 발표되는가를 보고 생각을 더해볼 예정입니다. (5) Agentic AI로 인해 CPU가 수혜를 받을 것이라는 내용은 예전부터 전해드리고 지금도 생각은 같습니다. 원래는 이 논리로 AMD를 Overweight으로 보다가 Client CPU 및 GPU 사업부의 부진으로 인해 예상했던 만큼의 EPS 성장이 안 나올 것으로 추정되자 Neutral로 하향했던 바 있습니다. 어떤 기업에 투자할 것인가, 그 기업의 EPS 성장 시나리오가 CPU 수혜로 인해 들어올려질 수 있는가 아닌가가 중요합니다.
원문 구간 2
CPU에 대해서는 크게 두 가지 포인트 정도만 생각하고 있습니다: 엔비디아 Vera CPU 추가판매 + BlueField-4 DPU 추가판매로 인한 EPS 업사이드가 더 생기는 것에만 초점을 두고 엔비디아에게 더 좋다 정도로만 포인트를 삼고 있습니다. 엔비디아는 Vera CPU만 독립형 랙으로 판매하는 등, Vera CPU부터 자신이 AI향 CPU에서 시장 점유율 1위를 달성하겠다는 목표를 CES 2026 Q&A에서 내비친 바 있습니다. 기준은 성장성 대비 밸류, 그리고 각 요소들에 대한 가시성/확률 가중치를 매겨서 정성적으로 판단하고 있습니다. GPU이거나 CPU이거나 메모리를 많이 부착하려는 것은 똑같습니다. 어떤 의미로건 컴퓨팅을 더 빠르게 끝내면 끝낼수록 그에 따라서 더 많은 메모리를 더 가속기에 가까이 저장하려는 수요는 높아집니다.

해석·전망CPU 관련 기업별 EPS 제약주 대상 · 기업·종목 · AMD관련 대상 · 기업·종목 · 인텔관련 대상 · 기업·종목 · Arm

AI 노출만으로 인텔·AMD·ARM의 투자 판단을 연결하지 않은 이유는 무엇인가?

이 자료가 더한 내용

인텔은 CPU 점유율을 AMD에 빼앗기고 파운드리가 EPS 성장 시나리오의 80~90% 이상을 차지한다고 봤다. AMD는 AI 서버·Client CPU·GPU·FPGA/임베디드가 함께 좋아져야 하고, 워런트 판매와 메모리 가격 상승에 따른 다른 사업부 역성장 위험을 들었으며 ARM은 높은 밸류 때문에 매력적이지 않다고 했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
그런데 최근 경쟁력을 잃어가면서 MI450~500을 팔기 위해서 자신의 주 고객들에게 워런트를 줘가며 판매를 이어가고 있습니다. 워런트는 미래의 주주가치를 희석시키는 요인인지라 좋지 않습니다. 그리고 메모리 가격이 오르다보니 세트 가격이 높아지며 나머지 (ㄴ) ~ (ㄹ)가 역성장할 리스크가 있습니다. 'AI 노출비중'이 높지 않단 의미입니다. ⓒARM의 경우 3월 30일 주간전략보고 중 AGI CPU 코멘트에서 전해드린 것처럼 성장성 대비 밸류가 원래도 높았던 기업인데 더 높아졌기에 크게 매력있게 보진 않습니다. (6) 인터넷 사용자 한 명이 연간 50Gb의 메모리를 소비하는 데까지 20년이 걸렸는데, AI가 단 5년 만에 그 규모를 5배까지 늘릴 수 있을 것인가의 관점을 Coatue가 차트화시켰습니다.

해석·전망AI와 메모리 소비주 대상 · 기술·제품 · AI

AI가 인터넷 사용자당 메모리 소비량을 빠르게 늘릴 수 있다는 가설은 무엇인가?

이 자료가 더한 내용

인터넷 사용자가 연간 50Gb 메모리를 소비하는 데 20년이 걸렸지만 AI가 5년 만에 이를 5배로 늘릴 수 있는지를 Coatue 차트가 제기했다. AI가 기억을 계속 잃는 상태라는 비유를 들어 더 많은 것을 기억시키려는 수요가 생길 수 있다고 유보적으로 봤다.

근거 보기 1

원문 구간 1
이게 결국 지능은 완성이 됐으나 지금은 마치 메멘토처럼 계속 기억을 잃는 상태인 AI이기 때문에, 점점 더 많은 것들을 기억시키려는 수요가 있을 거라 생각하는 만큼 '그럴 수도 있겠다' 정도로 생각합니다. Enterprise/GPU IaaS: (1) SemiAnalysis의 ClusterMAX 2.1가 발표됐습니다. 코어위브가 Platinum, 네비우스/오라클/마이크로소프트/플루이드스택이 Gold 등급입니다. IREN은 Not Recommend로 레이팅됐습니다. 신재생/전력기기: (1) 블룸에너지가 오늘도 +5% 상승 마감했습니다. 이번 주 주간전략보고에서 버티브 및 블룸에너지 코멘트쪽을 보시면 데이터센터 동향에 대해서 쭉 생각을 정리해둔 것을 보실 수 있습니다.

해석·전망이커머스 업사이클주 대상 · 산업·업종 · 이커머스

이커머스 바스켓은 사이클별 투자와 이익 레버리지를 어떻게 보아야 하는가?

이 자료가 더한 내용

메르카도리브레·도어대시·씨리미티드는 다운사이클 CY21~22, 투자 없이 영업이익 레버리지가 우선된 미적지근한 업사이클 CY23~24, 구조적 업사이클을 위해 투자 우선으로 영업이익을 일부 의도적으로 낮춘 CY25~의 전체 사이클을 봐야 한다고 했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
광고/이커머스: (1) 이번 주 주간전략보고에서 이커머스 바스켓에 대한 생각을 전해드렸습니다. 메르카도리브레, 도어대시, 씨리미티드는 다운사이클이었던 CY21~CY22 → 업사이클이지만 미적지근했기에 투자는 없이 영익 레버리지가 우선됐던 CY23~CY24 → 다시 구조적 업사이클을 만들기 위해 투자를 우선하며 영익을 일부 의도적으로 끌어내렸던 CY25~까지 전체 사이클에 대한 관점이 중요하다고 생각합니다. 의료기기/핀테크/코인: (1) 오늘 트랜스메딕스의 2Q 비행 건수는 630건, 오늘의 일간 비행데이터는 +34건입니다. 2Q는 20일이 지났으며 일평균 비행속도는 31.5건 속도입니다.

시점 관찰트랜스메딕스 비행 데이터주 대상 · 기업·종목 · 트랜스메딕스기준 2026.04.21

2026년 4월 21일 트랜스메딕스의 운영 지표는 어떻게 관찰됐는가?

이 자료가 더한 내용

2Q 비행 건수는 630건, 일간 데이터는 +34건, 20일 경과 기준 일평균은 31.5건이었다. 2Q 초 33~34건에서 최근 느려졌고, 연간 매출성장률이 YoY 30% 이상이 되지 않으면 쉬어갈 수 있다고 봤으며 당시 수치는 약 25%였다.

근거 보기 1

원문 구간 1
2Q 시작 당시에는 33~34건 속도였는데 최근 다시 조금씩 느려지고 있는 모습입니다. 어쨌든 연간으로 매출성장률이 YoY 30% 이상(아직은 YoY ~25%)이 되지 않으면 당장은 좀 쉬어갈 가능성이 높다고 보고 있습니다. (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $78.27B, CCTP 전송량은 30일 기준 $12.5B입니다. USDC 유통량 자체는 33주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -0.52%, 월간 기준 -1.04% 수준입니다. (3) 오늘 피겨 테크의 ⓐHELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance TVL 볼륨은 $1.646B입니다.

시점 관찰USDC와 피겨 테크 운영 지표주 대상 · 시장·자산 · USDC관련 대상 · 기업·종목 · 피겨 테크기준 2026.04.21

2026년 4월 21일 USDC와 피겨 테크의 추적 지표는 무엇이었는가?

이 자료가 더한 내용

USDC 유통량은 $78.27B, 30일 CCTP 전송량은 $12.5B로 제시됐고 유통량은 33주 횡보, 주간 -0.52%, 월간 -1.04%였다. 피겨 테크의 Provenance TVL은 $1.646B, YLDS 유통량은 $589M이며 두 지표는 계단식 상승 성격이라 매일 보기보다 추적용이라고 했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
TVL 볼륨은 계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다. 4월에도 Consumer Loan 데이터 자체는 계속해서 좋습니다. ⓑFigure Markets가 잘 돌아가고 있는지를 파악할 수 있는 YLDS 유통량 $589M입니다. 마찬가지로 계단식으로 상승하곤 했기에 매일 살펴볼 지표는 아닙니다만 트래킹 차원입니다. 저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다 메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

데일리의 시작과 안내

안녕하세요 올바른입니다. 2026년 4월 21일 화요일, 데일리 전해드립니다. 4월 20일~24일 주간전략보고 바로가기와 투자자문 계약 권유문서 https://naver.me/5ZST47Qf를 함께 안내합니다. 투자자문 서비스에 따른 투자 시 원금 손실이 발생할 수 있고 투자 손익 책임은 전적으로 고객에게 귀속되며, 과거 투자수익이 미래 수익률을 보장하지 않는다는 점도 적었습니다. 신규 구독 전에는 계약 관련 제반 사항을 반드시 읽고 충분히 검토하시기 바랍니다.

지수·상승종목 비율·섹터

4월 21일 주요 지수는 러셀 +0.58%, 다우 -0.01%, S&P -0.24%, 나스닥 -0.26% 순입니다. 상승종목비율은 NYSE 116%, Nasdaq 98%로 표시했습니다. 원자재·반도체·금융·산업재는 강세, 헬스케어·유틸리티·바이오텍·임의소비·커뮤니케이션은 약세였습니다. 이후에는 제목, 참고 기업군 주가, 그날의 생각 순서로 보겠다고 했습니다.

애플 CEO 교체

팀 쿡이 2026년 9월 1일 CEO에서 사임하고, 애플 하드웨어 엔지니어링 담당 SVP였던 존 테르누스가 새 CEO가 됩니다. 팀 쿡은 회장직으로 넘어가며, 2011년 스티브 잡스 뒤를 이어 부임한 지 15년 만의 교체입니다. 테르누스는 AI 전환, 중국 생산기지 의존 축소, 애플의 다음 히트 디바이스라는 세 과제를 풀어야 한다고 봅니다.

구글의 AI 코딩 모델 보강

구글은 자사 AI 코딩 모델 개선을 위해 특별팀을 꾸렸습니다. 앤스로픽과 오픈AI가 모델·코딩·에이전트 전반에서 앞서가고, Mythos와 Spud 같은 내부 체크포인트 모델을 연구 강화루프에 적극 쓰는 반면 구글은 뒤처진 모습이라 문제라고 봅니다. 세르게이 브린은 딥마인드 직원에게 에이전틱 AI를 따라잡을 적극적 개발을 요구했습니다. 우선 내부용 코딩 모델과 도구를 갖추려 하지만 구글 내부 코드베이스는 범용 코딩 에이전트 학습에 쓰는 외부 코드와 상당히 다릅니다. 구글 CFO는 4Q25에 코딩 에이전트가 구글 코드 50%를 작성한다고 했고, 앤스로픽은 2026년 1월 기준 자사 코드 거의 100%를 작성한다고 밝혔습니다.

OpenAI Chronicle의 구조

OpenAI가 Chronicle을 발표했습니다. Codex가 최근 화면 컨텍스트를 바탕으로 메모리를 만들고 다음 대화나 작업에서 다시 불러쓰는 기능입니다. 화면 캡처, 최근 활동 요약, 로컬 메모리 생성, 이후 세션에 메모리 재주입이라는 구조로, 에이전트의 장기기억과 작업기억을 보강합니다. 모델 자체를 바꾸기보다 컨텍스트 윈도우를 효율적이고 효과적으로 보강해 같은 맥락을 매번 설명할 필요를 줄이는 계층에 가깝습니다.

Chronicle이 하려는 일

코딩 에이전트는 능력 자체도 중요하지만 사용자가 지금 무엇을 하고 있었는지를 얼마나 빨리 복원하느냐가 체감 성능을 크게 좌우합니다. Chronicle은 지금 화면에 떠 있는 것을 Codex가 더 잘 이해하게 하고, 프롬프트에서 빠진 컨텍스트를 메우며, 사용자가 반복적으로 쓰는 도구와 워크플로우를 기억하게 하는 세 가지 용도가 있습니다. 현재 화면 이해, 누락 맥락 보완, 자주 쓰는 작업 흐름 학습으로 장기적으로 시간을 절약할 수 있다는 설명입니다.

앤스로픽·AWS 컴퓨팅 약정

앤스로픽은 아마존과 전략적 파트너십을 확대했습니다. Claude 훈련·추론용으로 향후 10년 최대 5GW AI 컴퓨팅 용량을 확보했고, 1H26 가동될 Trainium 2 용량과 2026년 말까지 가동될 Trainium 2·Trainium 3 1GW 용량이 포함됩니다. 이번 계약에는 Claude의 아시아·유럽 추론 수요를 충당할 컴퓨팅을 구축하는 내용도 들어갑니다. 현재 앤스로픽은 AWS를 통해 Project Rainier에서 100만 개 이상의 Trainium 2를 사용해 Claude를 훈련하고 서비스 중입니다. AWS는 앤스로픽향 5GW 신규 용량을 위해 향후 $100B를 투자할 예정인데, 1GW당 $20B CapEx라는 뜻입니다. Graviton, Trainium2·3·4까지의 옵션이 포함되고, 아마존은 앤스로픽에 $5B를 투자하며 향후 최대 $20B까지 추가 투자할 수 있게 됐습니다.

약정 규모와 비교의 함정

정리하자면 앤스로픽은 AWS에 3년 간 2GW 정도, 10년 간 5GW까지를 임대할 수 있는 계약을 맺은 것입니다. 이정도면 사실 규모가 크진 않습니다. 약정 규모는 오픈AI랑 비슷합니다. 오픈AI가 대략 3년간 약 2GW 용량을 사용하고, 앤스로픽도 대략 3년간 약 2GW를 임대할 것으로 예상됩니다. ASIC은 미래의 것을 약정하는 구조라 다년 계약으로 나오지만 Merchant GPU들은 그때그때 계약으로 나오다 보니, 점유율을 그릴 때 ASIC이 높다고 함정에 빠지기 쉬운 구조입니다. bird-eye view로 보면 이렇습니다.

미국 용량 가정과 칩별 투자비

지금의 AI ARR 성장 속도를 가정하면 미국 내에서만 데이터센터 컴퓨팅 용량으로 CY26 약 15GW, CY27 약 40GW, CY28 약 100GW를 사용할 예정입니다. 3년간 총 155GW의 컴퓨팅 용량입니다. 이 중 Trainium2·3·4에 할당된 규모가 오픈AI와 앤스로픽을 합해 3년간 5GW 정도라고 가정해봅니다. 현재는 각각 2GW씩 약정했지만 추가로 더 임대했다고 가정하는 것이고, 이로써 Trainium으로 10GW를 온라인한다고 가정합니다. 1GW당 H100·200은 $20~25B, GB200·300은 $30~35B, VR200·300은 $40~50B가 들어갈 것으로 예상합니다. AMD MI450~500은 1GW당 $20~25B이고 ASIC들은 1GW당 $20~30B 정도입니다. Trainium은 비용과 성능 관점에서 저비용 중성능이 목표이고, TPU는 중비용 고성능이 목표인 칩이므로 각 칩의 1GW당 CapEx 규모도 다릅니다. 개인적으로 느끼기에는 TCO 대비 퍼포먼스라는 하나의 기준에 놓을 수 있지만, TCO를 측정하기에도 퍼포먼스를 측정하기에도 현실적인 기준을 잘 쓰고 있느냐가 어렵습니다. 그래서 오해를 낳는 코멘트가 많이 돌아다니곤 합니다.

전력당 성능과 결론

NVDA GPU와 Trainium 및 ASIC 간에는 1GW당 토큰을 뽑아내는 양의 크기가 차이가 큽니다. 그렇다 보니 전력 대비해서는 ASIC들의 성능이 크게 낮습니다. 예를 들어 1GW 용량을 채운다고 하면 GB200·300 NVL72로는 45만 개의 칩이 들어가 BF16 기준 1125 ExaFLOPS를 내지만, Trainium 2로는 100만 개를 넣어 667 EFLOPS를 냅니다. FLOPS 자체는 칩당 GB200 대비 59% 수준이고 TCO 대비 FLOPS에서는 44% 낮습니다. Trainium 2 1.66GW가 GB200·300 1GW와 같다는 의미입니다. 하나씩 보자면 3년간 미국에서만 컴퓨팅 용량으로 약 150GW를 온라인할 것인데, 1GW당 FLOPS로 보자면 엔비디아는 모든 ASIC과 비교할 때 훨씬 우수하고 1GW당 CapEx 규모도 훨씬 더 크며 실제 성능 자체도 차이가 납니다. 결론적으로 실제로는 표면으로 보이는 것보다 훨씬 더 많은 축을 그려가며 시간 개념까지 추가해야, 펀더멘털이 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지를 비교적 더 정확하게 평가할 수 있다는 게 드리고 싶은 말입니다.

광트랜시버 시장과 병목

TrendForce는 AI용 글로벌 광트랜시버 시장을 CY25 $16.5B에서 CY26 $26.0B로 예상했습니다. 컨센서스에 부합하는 정도여서 큰 함의는 없지만 현 상태 점검에 쓸 내용은 많다고 합니다. EML·CW 레이저 칩은 여전히 수요 대비 크게 부족하고, 광학 정렬을 포함한 고정밀 제조가 어려워 공급이 빨리 늘지 않습니다.

광학 공급망과 인력 교육

엔비디아는 핵심 부품 확보를 위해 LTA, 즉 장기공급계약을 통해 공급 리스크를 적극 완화 중입니다. 기존 플러거블 광모듈의 전력 및 열 제약을 완화하려 LPO와 SiPh 방향으로도 가속하고 있습니다. 메타와 CBRE는 광섬유 기술자를 크게 늘리기 위해 4주 간의 광섬유 기술자 교육 프로그램 LevelUp Fiber Technician Pathway를 발표했습니다. 수천 명의 미국인에게 무료로 신속하게 광섬유 기술자가 될 기회를 주는 것이며, 프로그램을 이수한 졸업생은 메타 계약업체 네트워크를 통해 미국 내 건설현장에서 근무할 기회를 얻게 됩니다.

TPU 확인과 CPU 수혜의 기준

JPM, Evercore ISI 등은 마벨이 구글 TPU 프로젝트에서 COT 프로그램과 LPU 스타일의 독립형 칩 수주를 목표로 한다고 코멘트했습니다. TPU는 한국시간 이번 주 목요일 Google Cloud Next 2026에서 미디어텍의 TPU v8x Zebrafish와 브로드컴의 TPU v8ax Sunfish에 대해 어떤 내용이 발표되는지 본 뒤 생각을 더하겠습니다. 에이전틱 AI로 CPU가 수혜를 받을 것이라는 내용은 예전부터 전해드렸고 지금도 생각은 같습니다. 원래 이 논리로 AMD를 Overweight으로 봤지만, Client CPU와 GPU 사업부 부진으로 예상했던 만큼 EPS 성장이 안 날 것으로 추정되자 Neutral로 하향했습니다. 어떤 기업에 투자할 것인가, 그 기업의 EPS 성장 시나리오가 CPU 수혜로 들어 올려질 수 있는가 아닌가가 중요합니다.

엔비디아의 CPU·DPU와 판단 방식

CPU에서는 엔비디아 Vera CPU 추가 판매와 BlueField-4 DPU 추가 판매가 더 만드는 EPS 업사이드에만 초점을 두고 엔비디아에 더 좋다는 포인트로 봅니다. 엔비디아는 Vera CPU만 독립형 랙으로 판매하는 등, Vera CPU부터 AI향 CPU 점유율 1위를 달성하겠다는 목표를 CES 2026 Q&A에서 내비쳤습니다. 성장성 대비 밸류, 각 요소의 가시성과 확률 가중치를 정성적으로 판단하는 기준입니다.

CPU와 메모리 수요

GPU든 CPU든 메모리를 많이 붙이려는 것은 같습니다. 컴퓨팅을 더 빨리 끝낼수록 더 많은 메모리를 가속기에 가깝게 저장하려는 수요가 높아집니다. 그래서 메모리 기업도 CPU 수요 상승의 수혜를 누리기에 아직은 괜찮다고 봅니다. GPU만이 아니라 CPU·LPU 수요도 높아질 것이며, 아직은 괜찮다는 말은 엔비디아와 메모리 기업의 성장성 대비 밸류가 아직 매력적인 구간이라는 뜻입니다.

인텔·AMD·ARM을 따로 보는 이유

다른 기업에 대해서는 투자의견으로 연결짓진 않았습니다. 인텔은 CPU 점유율을 AMD에게 뺏기고 있고, 파운드리가 전사 EPS 성장 시나리오의 80~90% 이상을 차지합니다. AMD는 AI 서버, Client CPU, GPU, FPGA·임베디드 칩 사업부가 다 같이 좋아져야 매출과 이익이 오릅니다. 그런데 최근 경쟁력을 잃어가면서 MI450~500을 팔기 위해 주 고객들에게 워런트를 줘가며 판매를 이어가고 있습니다. 워런트는 미래 주주가치를 희석시키는 요인이라 좋지 않습니다. 메모리 가격이 오르면 세트 가격이 높아져 Client CPU·GPU·FPGA/임베디드인 나머지 사업부가 역성장할 리스크도 있습니다. AI 노출비중이 높지 않다는 의미입니다. ARM은 3월 30일 주간전략보고의 AGI CPU 코멘트에서 전한 것처럼 원래 성장성 대비 밸류가 높았던 기업인데 더 높아져 크게 매력 있게 보진 않습니다.

AI의 기억과 메모리 가설

인터넷 사용자 한 명이 연간 50Gb 메모리를 소비하기까지 20년이 걸렸는데 AI가 5년 만에 5배까지 늘릴 수 있을지를 Coatue가 차트화했습니다. 지능은 완성됐지만 AI는 메멘토처럼 계속 기억을 잃는 상태이므로, 더 많은 것을 기억시키려는 수요가 생길 수 있다는 의미에서 그럴 수도 있겠다 정도로 봅니다.

IaaS·전력·이커머스 사이클

SemiAnalysis ClusterMAX 2.1이 나왔고 코어위브는 Platinum, 네비우스·오라클·마이크로소프트·플루이드스택은 Gold, IREN은 Not Recommend 등급입니다. 블룸에너지는 오늘도 +5% 상승 마감했고 데이터센터 동향은 주간전략보고의 버티브·블룸에너지 코멘트에 정리해뒀습니다. 이커머스 바스켓은 메르카도리브레·도어대시·씨리미티드의 CY21~22 다운사이클, 투자 없이 영업이익 레버리지가 우선된 CY23~24의 미적지근한 업사이클, 구조적 업사이클을 위해 투자 우선으로 영업이익을 일부 의도적으로 낮춘 CY25~까지 전체 사이클이 중요합니다.

트랜스메딕스와 USDC

트랜스메딕스 2Q 비행 건수는 630건, 오늘 일간 비행데이터는 +34건입니다. 2Q가 20일 지난 시점의 일평균 비행속도는 31.5건이며, 시작 당시 33~34건에서 최근 다시 조금씩 느려집니다. 연간 매출성장률이 YoY 30% 이상, 아직은 약 25%가 되지 않으면 당분간 쉬어갈 가능성이 높다고 봅니다. 서클 USDC 유통량은 $78.27B, 30일 CCTP 전송량은 $12.5B입니다. 유통량은 33주 횡보 중이며 MoM 20% 이상 성장세를 1주간 유지하는지를 횡보 돌파 기준으로 봅니다. 오늘 기준 주간 -0.52%, 월간 -1.04%입니다.

피겨 테크 지표와 마무리

피겨 테크에서 HELOC 발행량 방향을 볼 Provenance TVL은 $1.646B입니다. TVL은 계단식으로 상승하므로 매일 볼 지표는 아니지만 추적 차원이며, 4월 Consumer Loan 데이터는 계속 좋습니다. Figure Markets가 잘 돌아가는지 볼 YLDS 유통량은 $589M으로, 이 또한 계단식 상승 성격이라 매일 보기보다 추적용입니다. 저희의 생각을 담아 랩을 운용한다고 밝히고 메리츠증권 링크 https://naver.me/xQiZ5UHt를 남겼습니다.

그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용

잡담, 화면 설명, 불확실한 표현을 무작정 버리지 않는다.

생략 기록

아직 작성 전. 실제 작성 후 압축·생략한 내용을 기록한다.

그럼에도 빠진내용 정리

압축/생략	원문 20개 구간은 flow에 순서대로 모두 회수했다. 분석 카드에는 반복되는 링크·면책 문구와 랩 운용 고지의 의미를 별도 해설로 늘리지 않았다.
잡담/운영	주간전략보고 및 계약 권유문서 링크, 메리츠증권 링크는 flow에 URL을 포함해 보존했다.
전사 오류 가능성	미국 컴퓨팅 용량, Trainium 온라인 규모, 칩별 CapEx는 작성자의 가정·예상으로 flow와 지식 카드에서 사실과 구분했다.

원문 확인

document_work_runner prepare가 입력 원문을 수정 없이 보존했다.

원문 다운로드 새 창에서 보기