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[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.09.29
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260929114959883ep
[제목] 일간보고 : 투자의 생각 (260929)
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안녕하세요 올바른입니다.

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2026년 9월 29일 화요일, 데일리 전해드립니다.

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주간전략보고


2026-09-28

	

주간전략보고 : 투자의 생각 (9월 28일~10월 2일) (바로가기​)

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일간보고 : 투자의 생각

2026-09-29 (화)

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주요 지수 : 다우 -0.67% > 러셀 -0.69% > S&P -0.77% > 나스닥 -0.92%

상승종목비율 : NYSE 32%, Nasdaq 39% 🟡 (🟢🟡🔴)

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섹터

- 📈강세 : 바이오텍, 헬스케어, 필수소비

- 📉약세 : 반도체, 적자성장주, 커뮤니케이션, 임의소비, 금융

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📩 메이저 뉴스

빅테크/AI Labs:

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(1) 앤스로픽이 Sonnet 5.5를 공개했습니다 *첨부자료 1, 2, 3, 4*:

*첨부자료 1, 2* Terminal-Bench 4.0으로 보면 Opus 5.5 66.4%보다 높은 70.6%입니다. 코딩 능력에 집중해서 성능을 크게 끌어올린 모델이고, 복잡성이 전체적으로 낮은 업무에 경쟁력 있는 모델입니다.

Terminal-bench 4.0 업데이트(2026-09-29) → Sonnet 5.5 70.6% > Opus 5.5 66.4% > GPT-6 Astra 58.2% > Fable 5.1 57.9% > GPT-6 Sol 43.9% > GLM-5.3 41.8% > Grok 4.7 38.0% > Muse Spark 1.3 33.3% > Gemini 3.8 Flash 19.1%

주요 모델 API 가격 업데이트(2026-09-29) → GPT-6 Astra $10/$50 = Mythos/Fable 5.1 $10/$50 > Opus 5.5 $4/$20 > Kimi-K3 $3/$15 > Gemini 3.1 Pro $2/$12 > GPT-6 Sol $2/$10 = Sonnet 5.5 $2/$10 > Qwen 3.8-Max-0902 $2/$6 = Grok 4.7 $2/$6 > GLM-5.3 $1.4/$4.4 > Muse Spark 1.3 $1.25/$4.25 > DeepSeek-V4-Pro-0813 $1.32/$3.96 > Gemini 3.8 Flash $0.75/$3.75 > DeepSeek-V4.1-Flash $0.30/$1.20 > GPT-6 Luna $0.10/$0.50

이번 주 주간전략보고에서 앤스로픽과 오픈AI가 컴퓨트 효율을 어디에 쓰고 있는가에 대해서 정리드린 것처럼, 이번에는 API 가격 업데이트도 같이 볼 필요가 있습니다. 지난주에는 GPT-6 Sol이 API 가격을 $2/$10으로 낮추면서 Sonnet 5.5와 백만 토큰당 단가가 같아졌습니다. 

그런데 더 중요한 것은 백만 토큰당 얼마인가보다 같은 수준의 작업을 끝내기 위해 실제로 몇 개의 토큰을 쓰고 최종적으로 고객에게 얼마의 비용이 발생하는가입니다. 이 관점에서 보면 Sonnet 5.5의 경쟁력이 생각만큼 명확한지는 조금 더 살펴봐야 할 것 같습니다. 벤치마크 점수 자체는 상당히 좋아 보이지만, 그 점수를 어떻게 만들어냈는가가 더 중요하기 때문입니다.

*첨부자료 3, 4* 이를 가장 잘 보여주는 지표가  ⓐCost per Task(작업당 비용) & ⓑOutput Tokens per Task(작업당 토큰 수, CoT가 output tokens에 잡힘) 지표입니다. 

ⓐ작업당 비용을 보시면, Sonnet 5.5는 작업당 $7.60을 사용합니다. Fable 5.1의 $7.63과 거의 비슷하고, 심지어 Opus 5.5의 $5.98보다도 비쌉니다. Opus 5.5는 input/output 기준 $4/$20, Sonnet 5.5는 $2/$10입니다. 토큰 하나의 가격은 Sonnet이 정확히 절반인데, 실제 작업 하나를 끝내는 데 드는 비용은 오히려 Sonnet이 더 비쌉니다. 결국 API의 백만 토큰당 가격만 봐서는 모델의 실제 경제성을 알기 어렵다는 이야기입니다. 중요한 것은 그 모델이 그 가격의 토큰을 몇 개나 써야 원하는 수준의 답을 만들어내느냐입니다.

ⓑ작업당 토큰 수를 보시면 왜 이런 현상이 생기는지가 더 명확합니다. output tokens를 보시면 Opus 5.5가 119K(생각 84K + 답변 35K)인데, Sonnet 5.5가 193K(생각 142K + 답변 50K)입니다. Sonnet 5.5는 Opus 5.5와 비슷한 수준의 벤치마크 성능에 접근하기 위해 훨씬 더 긴 생각 시간을 사용하고 있습니다. 같은 모델이라도 reasoning budget을 늘려 test-time compute를 확장하면 성능은 올라갈 수 있습니다. 문제는 이 방식 역시 공짜가 아니라는 점입니다.

AI 모델의 성능을 높이는 데에는 크게 세 군데에서 컴퓨트를 쓸 수 있습니다.

(ㄱ) Pre-training: 더 많은 데이터와 학습 컴퓨트, 더 나은 아키텍처를 통해 weights 자체의 기본 능력을 높이는 방법입니다.

(ㄴ) RL/Post-training: RL과 양질의 작업별 데이터를 통해 이미 학습한 모델이 실제 문제를 더 정확하고 효율적으로 풀도록 만드는 방법입니다.

(ㄷ) Test-time compute: 모델이 실제 답을 낼 때 reasoning budget을 늘려 더 오래 생각하도록 만드는 방법입니다.

세 방법 모두 성능을 높일 수 있지만, 모두 어느 순간부터 추가로 투입하는 $1당 얻을 수 있는 지능의 한계효용이 떨어집니다. 특히 (ㄷ)는 모델을 추론하는 시점에 더 많은 컴퓨트를 사용하고, 그 결과가 reasoning tokens와 API 비용으로 바로 나타납니다. 그래서 벤치마크 점수를 볼 때는 단순히 누가 몇 점을 받았느냐보다 그 점수를 얻기 위해 몇 개의 토큰과 몇 달러를 사용했는가를 같이 봐야 합니다.

결과적으로 GPT-6 Sol과 Sonnet 5.5의 벤치마크상으로는 Sonnet 5.5가 앞서는 것 같아 보이기 때문에 GPT-6 Sol이 빛을 잃는 게 아닌가 싶으실 수 있지만, 실제 기업들이 지불할 작업당 비용으로 비교하자면 GPT-6 Sol은 $1.06, Sonnet 5.5는 $7.60으로 격차가 매우 큽니다.

오픈AI는 (ㄱ) + (ㄴ)에 집중하면서 성능을 끌어올리고 있는 과정입니다. output tokens 기준 GPT-6 Astra는 27K(생각 17K + 답변 11K), GPT-6 Sol은 31K(생각 21K + 답변 10K), GPT-6 Luna는 51K(생각 39K + 답변 11K)입니다. 소형모델에 distillation 하고나서 부족한 지능을 (ㄷ)를 통해서 끌어올리고 있기는 하지만 전체적으로 (ㄱ) + (ㄴ)에 집중하는 방향입니다.

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(2) 오픈AI DevDay 2026을 하루 앞두고 있습니다:

WSJ 보도에 따르면 오픈AI가 정렬 이슈로 인해 GPT-6.1 Astra의 출시를 취소했다고 전해집니다. 작업당 비용 관점에서는 주도하고 있지만 프론티어 모델이 누구의 것이냐도 굉장히 중요한 요인이기에, GPT-6 이후 모델 출시를 통해서 언제 다시 SOTA 모델을 가져올 수 있느냐에 많은 관심을 갖고 있습니다.

오픈AI가 20가지 이상을 공개할 예정입니다. 물밑에서 얘기가 나오는 것들을 정리해보면 ⓐAeon "o"로 불리는 개인용 에이전트, ⓑCerebras를 통한 Ultrafast 모드, ⓒChatGPT Pro $500 구독제, ⓓ오픈AI의 새로운 디바이스, ⓔJalapeño 개발 상황 등을 공개할 예정입니다.

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(3) 개인용 에이전트 출시가 이어지고 있습니다:

Manus가 개인용 에이전트 Cue를 출시했습니다.

스페이스X의 Grok Bot 팀이 Team Bots를 출시했습니다.

오픈AI도 내일 o를 출시할 것으로 예상됩니다.

메타 Muse를 제외하고서는 거의 생김새가 똑같습니다.

메타는 인스타그램에서도 Muse를 사용할 수 있도록 결합 중입니다.

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(4) 오늘 많이 화제가 됐던 건, 메타의 Meta Enterprise Platform 출시 과정입니다:

메타가 이미 수억 개의 기업들의 영업/마케팅 팀과 연결되어 있는 점, 개인용 에이전트인 Muse, 파운데이션 모델인 Muse Spark, 고객 문의에 응답하고 고객 경험을 개인화하는 Meta Business Agent 등을 생각해보면 기업용 비즈니스 진출은 당연한 수순이었습니다. 마이크로소프트의 코파일럿이 기업의 내부 워크플로우에 강점을 갖고 있듯, 메타는 기업의 영업/마케팅 워크플로우에 강점을 갖고 있습니다. 고객들이 무엇을 원하는지, 어떻게 판매하면 좋을지 등을 제안하는 플랫폼을 지향합니다.

마크 저커버그가 Meta Enterprise Platform 출범을 알리면서, 해당 사업부 Chief Officer로 치란탄 데사이(Chirantan Desai)를 임명했습니다. 그런데 치란탄은 현재 MongoDB의 CEO를 맡고 있던 인물(이전 커리어: Cloudflare, ServiceNow)입니다. 어찌보면 이제 AI Labs들이 B2B SW 사업으로 진출하기 위해서 기존 B2B SW 분야의 CEO를 데려와 팀을 꾸리는 것도 당연스러워졌음을 알린 사례입니다.

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(5) 엔비디아가 기존 자사주 매입 프로그램을 $150B 증액했습니다. 현재 엔비디아의 자사주 매입 프로그램 규모는 $235B이며, 해당 규모를 CY27까지 모두 집행할 것으로 예상됩니다.

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AI HW:

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(1) 엔비디아 RTX PRO 5500 관련 소식을 주간전략보고에서 전해드렸었는데, 업데이트해보면:

바이트댄스의 RTX PRO 5500 구매 수요는 100만 장 → 150만 장, 중국 전체적으로는 약 500만 장 수준까지 수요가 높아진 상태입니다. 중국 판매 가격이 $13K이므로 모두 판매한다면 엔비디아가 인식할 수 있는 매출 규모는 $65B입니다. CY27(FY28) 매출 예상치가 $700B 정도이긴 하지만 $65B면 대략 9% 정도이므로 작지는 않은 규모입니다. 엔비디아는 12월 말부터 출하를 시작해 분기당 50만 장씩 공급하는 것을 목표로 하고 있습니다. 수년에 걸칠 공급 프로그램입니다.

원래 엔비디아는 수출규제에 맞는 SKU를 따로 개발해서 H20, RTX PRO 6000D를 팔았습니다. 그런데 이번 RTX PRO 5500은 글로벌 제품 SKU입니다. Blackwell 기반 칩으로 84GB GDDR7, 메모리 대역폭은 1.4TB/s, TDP 600W입니다. 기존 글로벌 제품이던 RTX PRO 5000 대비 메모리는 17% 늘었는데 대역폭은 4% 늘고 전력은 2배 높습니다. 이걸 보면 스펙을 너프하긴 너프한 제품이긴 합니다.

다만 중국 입장에서는 두 가지를 함께 생각하고 있습니다. 첫째, 메모리를 늘린 만큼 DeepSeek-V4.1-Flash 같은 소형모델 추론에 쓰기에는 적합하기 때문에 수요가 높습니다. 둘째, 엔비디아가 지금 막 출시한 글로벌 모델인지라 공급 가시성이 높습니다. 스펙 자체로 볼 것 같으면 RTX PRO 6000D가 더 좋았겠고 가격도 더 싼데(6000D는 6.5만 위안, 5500은 8.5~9만 위안) 5500을 선호하는 이유는 6000D는 단종돼서 향후 수요에 따라 서버를 늘리기 어려운데, 5500는 이제 제품 사이클이 시작됐으니 CUDA 호환성은 갖췄고, 동일한 서버 구성으로 향후 2~3년간 증설 가능성을 고려하면 5500를 선호하는 것입니다.

84GB GDDR7 GPU 8장을 넣어서 하나의 서버를 만들면 672GB가 되기는 하지만, 데이터센터용이 아니기 때문에 GPU간 고속 인터커넥트(NVLink, NVSwitch)가 없습니다. PCIe에 의존하는 만큼 GPU-to-GPU 통신이 많은 훈련용으로는 효율이 안 나옵니다. 그러나 추론용으로는 충분히 쓸 수 있는 모델입니다. 그리고 나름 제품 포지셔닝을 잘한 게, B200/B300, H200 대비로는 가격이 또 꽤 저렴하기 때문에 경쟁관계에 있지는 않습니다.

아마 물밑에서 미국 정부-엔비디아-중국 기업들의 니즈를 모두 고려해서, 고속 인터커넥트를 지원하지 않는 만큼 새로운 모델을 훈련시키는 데 쓰이진 못하는 모델이고, 중국의 AI HW 공급망 이니셔티브를 해칠 정도는 아니되, 중국 내의 급증하는 AI 서비스 추론 수요를 맞추기 위해서 어떤 수준의 SKU를 만들지를 논의 후 출시한 것으로 추정됩니다. 중국 내에서도 AI 서비스 채택은 빠르게 키우면서도 컴퓨트 인플레이션이 와버리면 산업 전체적인 경쟁력이 퇴보하는 효과가 생기므로 적당히 추론용 컴퓨트 수요의 Froth는 빼줄 필요가 있습니다.

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(2) 9월 25일, 미국 상원에서 공화당 주도로 4인의 상원의원이 <A bill to prohibit Federal procurement of certain optical transceivers, and for other purposes(S.5548)>법안을 발의했습니다. 국가 안보 시스템들에서 중국산 광트랜시버와 광모듈 부품의 연방 정부 조달/구매를 금지하는 법안입니다:

Innolight와 Eoptolink를 미국 국가안보 시스템 조달 제한 대상 업체로 명시했습니다.

법안으로 보면 아직 매우 초기 단계입니다. 발의 후 상원 국토안보/정무위원회에 회부됐고 → 위원회 심사 → 상원 본회의 통과 → 하원 심사/통과 → 대통령 서명을 거쳐야 실제 적용됩니다.

이 법안의 직접적인 규제 범위는 연방정부와 국가안보/군사 시스템에 한정되며, 일반 상업용 데이터센터는 포함되지 않습니다. 여기에 5년의 전환 기간과 예외 조항까지 두고 있기 때문에, 단기적으로 빅테크의 AI 데이터센터 구축이나 광모듈 공급망에 즉각적인 차질을 줄 사안은 아닙니다.

중요한 것은 중장기적인 공급망 변화입니다. 데이터센터 증설 속도에는 영향을 주지 않으면서도, 미국계 고객들이 차세대 1.6T/3.2T 제품과 이후 기술 로드맵에서 Innolight와 Eoptolink의 공급 비중을 점진적으로 낮추거나, 이들을 상대적으로 낮은 Tier의 공급사로 재배치할 가능성이 높습니다. 당장의 물량 배제가 아니라, 수년에 걸쳐 신규 플랫폼과 차세대 제품에서 중국계 광모듈 업체의 전략적 중요도가 낮아지는 방향으로 작용할 것으로 예상합니다.

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(3) Citi가 ECOC 2026 이후 OCS의 TAM을 CY30 기준 $10.7B로 추정했습니다:

TAM #1 : XPU Scale-up용 시장(구글 TPU 중심, 앤스로픽, 오픈AI도 채택) → TAM $5B

TAM #2 : Spine 스위치 교체, Pooling용, Campus DCI 연결용 시장 → TAM $2B

TAM #3 : Reconfiguration 시장(엔비디아 서버중심) → TAM $4B입니다.

Reconfiguration이란? : 루멘텀이 하이퍼스케일러들과 사용 사례 논의 결과(OCS는 Components가 아니라 Systems입니다. 루멘텀이 하이퍼스케일러들이 원하는 네트워크 토폴로지를 구성해주는 과정에서 앞으로 어떻게 쓰일지에 대한 인사이트를 가집니다) 엔비디아를 비롯한 일반 GPU/XPU 랙에도 OCS가 들어갈 수 있다고 보고 있습니다. 핵심은 랙당 OCS 한 대를 넣어서 GPU의 연결 구조를 고정하지 않고 작업량에 따라 필요한 GPU끼리 묶거나 고장 및 과부하가 걸린 GPU를 우회할 수 있게 만드는 것입니다. 루멘텀은 이러한 동적 재구성(dynamic partitioning)/장애 우회(resiliency) 애플리케이션이 현재 고객사들의 본격적인 R&D 단계에 들어갔으며, 2028년 말~2029년부터 시장이 커질 것으로 보고 있습니다. TPU에서만 OCS를 통해 goodput을 끌어올리는 게 나왔었는데, GPU도 TPU가 그렇듯이 특정 랙에 장애가 발생하면 slice를 빠르게 재구성해서 goodput을 끌어올리는 구조가 가능해지겠다 싶습니다. 양쪽 모두 루멘텀의 기술력으로 하는 것입니다.

이 논의에 대해서 처음 말한 건 2026년 6월 9일 Mizuho Global Tech 컨퍼런스였고,

9월 9일 Citi TMT 컨퍼런스에서 도입 시점을 "late 2028, early 2029"라고 말했습니다.

루멘텀의 OCS 매출은 CY27 $2.2B → CY28 $3.5B → CY29 $5.0B → CY30 $7.0B에 이를 것으로 예상했습니다. OCS TAM 추정은 루멘텀 CEO인 헐스턴이 6월 9일 Mizuho Global Tech Conf.에서 'CY30에는 OCS TAM $10B쯤 될 것'라고 말해준 것을 기반으로 한 것이라서 사실 크게 Citi 애널리스트 추정에 앵커링하고 있진 않습니다.

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(4) Jefferies의 광학 업계 코멘트를 모아보면:

NPO는 아마존, 마이크로소프트, 메타, AMD가 각각 서로 다른 독점 아키텍처와 폼팩터를 보유하고 있어서 고객들이 아직 표준을 제대로 수렴하지 않은 상태입니다. 물론 시간이 지나면서 자연스레 수렴할 것이므로 이것 자체는 크게 우려하진 않습니다.

CY27은 NPO 중심으로 출하될 것으로 예상되고, 루멘텀은 CY27 말부터 초기 NPO 물량 출하가 시작될 것으로 예상했습니다. 현재 루멘텀이 유일한 UHP CW Laser 공급자이기 때문에 엔비디아향으로 납품될 UHP CW Laser를 제외하면 단 하나의 고객만 제대로 지원할 수 있는 공급 상태입니다. 그래서 루멘텀도 협상력을 활용하기 위해 이 물량을 두고 하이퍼스케일러들과 협상 중(UHP Laser를 공급 약정하면서 현금투자를 받아 다년간 UHP Laser를 생산할 팹도 짓는 계약)입니다.

AI 가속기의 Tx 볼륨이 늘어나고 1.6T급의 고속 인터커넥트 제품 출하가 늘면서 셈텍과 MACOM에 이득이 많을 것이라 봤습니다. 광학 폼팩터를 점점 더 발전시켜가는 과정에서 여러모로 인터커넥트 제품당 아날로그 콘텐츠가 늘어날 경로가 많다고 예상했습니다.

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(5) AMD가 World Labs를 전액 주식교환 방식으로 $8.2B 밸류에 인수했습니다:

Physical AI 시대에 새롭게 발견될 모델 아키텍처도 엔비디아 HW에 가장 최적화된 형태로 출시될 것인지, TPU, Trainium, AMD 등 어떤 것에 최적화된 형태로 먼저 출시될 것인지가 아직은 결정되지 않은 상태이니 AMD 입장에서는 페이페이리 교수의 World Labs가 가장 훌륭한 월드모델을 AMD 칩을 바탕으로 개발할 것에 베팅한 것입니다. 다만 엔비디아는 이미 여러 Physical AI 기업들과 깊게 협력하면서 개발 중인 상태라서 대세에 큰 영향을 줄 뉴스라고 생각하진 않습니다.

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(6) TrendForce의 이번 주 리드타임 체크를 정리하면 *첨부자료 2*:

CPU - Tight : 25~30주 / 균형 리드타임 16~20주 (New)

GPU - Balanced : 30~40주 / 30~40주 (=, 지난주와 동일)

DRAM - Very Tight : 20주 / 8주 (=)

NAND - Tight : 16주 / 8주 (=)

HDD - Very Tight : 50주 / 16주 (=)

ABF - Very Tight : 48~56주 / 12주 (=)

MLCC - Tight : 32주 / 12주 (=)

Enterprise/GPU IaaS:

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(1) CDN 기업이었던 아카마이가 앤스로픽 CPU 워크로드 계약을 따낸 이유와 아카마이에 대해서 어떻게 생각하는지는 이번 주 주간전략보고에 전해드린 바 있습니다. CapEx를 회수하기 위해 매출 기준으로 대략 3년, 사실 이익 기준으로 보자면 그 이상이 걸릴 것으로 예상됩니다.

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(2) 네비우스 CRO에 따르면, 최근 네비우스가 B200 경매를 진행했을 때 가격이 실제 받을 수 있었던 가격보다 15% 가까이 낮았다는 것을 발견했었습니다. 그래서 선점형 컴퓨팅 가격책정 방식을 스팟 가격에 연동되도록 바꿔서 15분마다 알고리즘적으로 가격을 다시 책정하게 바꿔 GPU당 매출을 끌어올렸다는 설명입니다.

신재생/전력기기:

 

(1) 블룸에너지-Project Jupiter에 대한 생각을 좀 더 정리해서 주간전략보고에 올렸습니다.

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(2) 블룸에너지가 최근 조용히 연간 10GW 시대를 준비하고 있습니다:

블룸에너지는 2022년 프리몬트에 164,000 sqft 규모의 제조공장을 열었습니다. 당시 연간 생산능력은 1GW 이상이었고 최대 5GW까지 확장 가능한 규모라고 여러 차례 소통한 바 있습니다.

그런데 2026년 8월 6일 Silicon Valley Business Journal이 블룸에너지가 기존 Fremont 공장 인근의 158,500 sqft 산업시설을 추가로 확보하기 위해 협상 중이라고 처음 보도했습니다. 기존 164,000 sqft 공장과 사실상 같은 크기입니다.

2026년 8월 11일, 부동산 전문매체 The Registry는 해당 건물이 Fremont Encyclopedia Circle에 위치한 Prologis 소유 시설이라고 후속 보도했습니다.

새 시설(158,500 sqft)이 기존 공장(164,000 sqft)의 크기와 거의 같습니다. 사실상 추가적으로 프리몬트에서 연간 10GW까지 생산이 가능할 가능성이 높아 보입니다. 미리 경영진이 5GW를 넘어서는 수요에 대응하고 있다는 것이기도 하므로 좋습니다.

광고/이커머스:

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(1) UBS의 3Q26 광고 전문가 콜에 따르면:

유니티의 3Q26 성장률이 YoY +31%로 추정되어, 기존 예상치 +27%를 상회했습니다. 일부 게임 광고주들이 앱러빈보다 유니티 플랫폼에서 ROAS를 측정했더니 더 좋게 나온 것이 주요 원인입니다. 앱러빈은 원래 Day 28 ROAS 업계에서 뚜렷한 경쟁자가 없었기 때문에 상대적으로 높은 take rate인 45%를 취해왔었습니다. 그런데 take rate 20%로 추정되는 유니티가 가격 측면에서 앱러빈보다 더 낮은 가격을 제시하기 시작하면서 앱러빈의 모바일 UA 광고시장 점유율을 빠르게 뺏어오는 상태입니다. 2Q26에는 아직 애널리스트 코멘트들이 뚜렷하지 않았었는데 3Q를 지나면서 좀 더 공식화되어가는 중입니다.

유니티의 2Q26에서 <유니티 2Q26 실적발표 : 앱러빈이 이미 걸어간 길, 유니티는 이제 그 초입에 서 있다> 자료를 통해 가장 강조드렸던 포인트도 D28 ROAS입니다.

의료기기/핀테크/코인:

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(1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,779건, 오늘의 일간 비행데이터는 +29건이었습니다. 3Q는 90일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.88건 속도였습니다.

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(2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $75.24B, CCTP 전송량은 30일 기준 $19.5B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 +1.08%, 월간 기준 +1.41% 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.

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(3) 피겨 테크의 주간/월간 잠정 영업 지표를 여기서 확인하실 수 있습니다.

저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다

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