[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠 [채널] 바바리안의 미국주식 정복기 [게시일] 2026.08.31 [원문 URL] https://contents.premium.naver.com/barbarian/stockideas/contents/260831234010131fr [제목] [8/31 세미나 영상 업로드] 불안한 앤트로픽 지표, Docusign, Cerebras, 할라피뇨 [수집 기준] 구매회원 본인이 QR 로그인으로 승인한 구독 열람권을 사용해 개인 문서 보관용으로 확보했다. 목록 메타데이터가 아니라 아래 실제 본문만 분석 근거로 사용한다. [구독 원문 본문] 안녕하세요. 바바리안리서치 BK입니다. ​ 8월 31일(월) 진행한 주간 세미나 영상 업로드 드립니다. ​ 세미나에서 다룬 주제는 다음과 같습니다. ​ 이번 주 일정 점검 테크 업데이트 Salesforce DocuSign Cerebras 할라피뇨 Q&A 트랜스크립트 ​ 감사합니다^^ ​ 영상 보기 힘드신 분은 AI 요약 정리 추가해 놓아서 해당 부분 참고하시면 될거 같습니다 :) 1. 이번주 일정 점검 2. 테크 업데이트 3. Salesforce 4. DocuSign 5. Cerebras 6. 할라피뇨 5. Q&A 6. 트랜스크립트 1. AI 가속기 시장의 복잡한 변화와 엔비디아의 전략 2028년부터 AI 가속기 시장은 ASIC 기반 추론 칩 기술 발전과 AI 모델 개발사들의 자체 하드웨어 구축으로 인해 경쟁 구도가 복잡해지고, 이는 엔비디아와 같은 기존 강자들에게 마진 압박으로 작용하며 시장의 판도를 바꿀 수 있다. ​ 1.1. 2028년 AI 가속기 시장의 변화 전망 ​ ASIC 기반 추론 칩 기술 발전 2028년부터 할라피뇨와 같은 최적화된 칩들이 유의미한 방식으로 시장에 등장할 것으로 예상한다 . 오픈AI가 자체 칩을 개발하면 엔트로픽이나 중국 하드웨어 기업들도 유사한 움직임을 보일 것이며, 이는 2028년 시장 구도를 크게 바꿀 수 있다 . ASIC은 특정 소프트웨어에 최적화된 칩을 의미하며, 현재 TPU나 트레니움 같은 범용 AI 가속기와는 차이가 있다 . 점차 소프트웨어에 최적화된 칩들이 등장하고 있으며, 할라피뇨, 구글의 프로즌 칩, 에이티드 등이 그 예시이다 . 이러한 칩들은 회로 단에서 아예 소프트웨어를 새겨 넣어 추론 비용을 크게 낮출 수 있다 . ​ AI 모델 개발사의 자체 하드웨어 구축 움직임 2027년까지는 코어 확보가 중요하지만, 2028년에는 새로운 추론 칩 기술이 궤도에 오르고 캐파가 크게 늘어날 것이다 . 인텔의 EMIB 기술 도입까지 고려하면 2028년부터 가속기 시장은 예측하기 어려운 상태가 될 것으로 전망한다 . 컴퓨팅 시장이 추론 위주로 재편되고 있으며, 이 시장은 중소 기술이 없다고 판단된다 . 시장이 성숙기에 접어들면 ASIC의 효율성이 중요해지며, 2028년에는 본격적으로 관련 물량이 쏟아질 가능성이 높다 . ​ 1.2. 엔비디아의 현재 상황과 미래 전략 ​ 엔비디아의 마진 압박과 밸류에이션 하락 엔비디아의 주가는 이미 시장의 경쟁 구도를 의식하고 있는 것으로 보이며, 밸류에이션이 계속 낮아지는 추세이다 . 엔비디아가 300달러를 넘기려면 어닝이 더 오르거나 밸류에이션이 과거처럼 20배 이상으로 회복되어야 한다 . AI 모델 개발사의 직접 하드웨어 계약 움직임 기존에는 하이퍼스케일러의 캐펙스 및 메모리 기업과의 계약이 중요했지만, 이제는 오픈AI, 엔트로픽 등 프론티어 AI 랩들이 직접 반도체 및 하드웨어를 계약하려는 움직임을 보인다 . 이들이 자체 하드웨어를 구축하면 2028년부터는 시장의 큰 손이 될 가능성이 높다 . ​ 컴퓨팅 수요 다변화와 효율성 추구 컴퓨팅 수요처가 하이퍼스케일러 외에도 다변화되고 있으며, 추론 기술은 이미 끝까지 왔다고 판단한다 . 범용성을 희생하고 특수성을 통해 효율성을 높이는 방향으로 기술이 수렴하고 있으며, 이는 시장이 성숙기에 진입했다는 의미이다 . 5G 시장에서도 초기에는 FPGA 같은 범용 칩을 사용하다가 소프트웨어가 성숙하면서 ASIC으로 전환된 사례가 있다 . AI 시장도 이와 유사하게 2028년에 ASIC 전환이 본격적으로 완성될 것으로 예상한다 . ​ 엔비디아의 대응 전략 가속기 기업들은 마진을 유지하기 위한 해답을 찾아야 하는 상황이다 . 엔비디아는 오픈소스 진영을 지원하여 범용 칩 수요를 유지하려 한다 . 오픈소스 진영은 파편화되어 있어 범용 칩이 필수적이며, 엔비디아는 범용 칩 설계에서 여전히 우위를 점하고 있다 . 엔비디아는 엔터프라이즈, 소비자용, 오픈소스 진영, 범용 클라우드 시장에 집중할 것으로 보인다 . 반면, 프론티어 AI 랩들은 자체 칩으로 추론 서버를 구축하여 비용 경쟁을 할 것으로 예상한다 . ​ 1.3. AI 시장의 두 가지 큰 흐름과 투자 전략 모델 성능 상향 평준화와 비용 절감 경쟁 AI 시장의 두 가지 큰 흐름은 모델 성능의 상향 평준화와 지속적인 비용 절감 경쟁이다 . 비용을 낮추면서 마진을 유지하는 방법은 결국 칩을 직접 개발하여 ASIC으로 만들고 풀스택으로 운영하는 방향으로 강제되고 있다 . ​ 플랫폼 기업 선호와 소프트웨어 투자 유의점 이러한 상황에서 AI로 수익을 창출하는 플랫폼 기업이 시장의 선호를 받을 수 있다 . 그러나 소프트웨어 기업은 하드웨어와 달리 수익 창출이 어려울 수 있다 . 하드웨어는 쇼티지 발생 시 가격 급등이 가능하고 생산량을 추정할 수 있지만, 소프트웨어는 실물이 아니어서 정확한 예상과 추가 공급 비용이 거의 없어 쇼티지가 발생하기 어렵다 . 소프트웨어는 침투율 곡선이 느리게 올라가므로, 기대 수익률이 낮아질 수밖에 없으며, 정확도에도 한계가 있다 . ​ AI 수익화 환경의 중요성 AI 수익화 환경이 기업들에게 점점 중요해지고 있으며, 이러한 환경에서 좋은 기업을 찾는 것이 중요하다 . ​ 1.4. 주간 주요 일정 및 기업별 동향 ​ 클라우드 스트라이크 (화요일) 클라우드 스트라이크는 AI 보안 사고 증가의 가장 직접적인 수혜 기업으로 꼽힌다 . ​ 옥타 (화요일) 옥타는 수주잔고가 예상보다 잘 나와 좋은 성과를 보였지만, AI 에이전트로서의 성과는 아니다 . AI로 인한 보안 사고 증가로 현대화된 신원 관리 및 인증 분야가 영향을 받고 있으며, 전통 제품의 업사이클이 진행 중이다 . AI 수혜가 2027년경부터 본격화될 것으로 예상되어 관심도를 낮추고 있다 . ​ 브로드컴 (화요일) VMware 인수 관련 행사를 진행하며, 시장의 우려는 크게 두 가지이다 . ASIC 내부화로 인한 마진 압박이 2028년 이후에도 지속될지, 그리고 2027년까지의 좋은 소식이 이미 주가에 반영되었는지에 대한 의구심이 있다 . VMware 인수 후 라이선스 정책 변경에 대한 고객 반발로 인한 이탈 가능성이 우려되지만, VMware의 강력한 시장 포지션으로 인해 큰 이탈은 없을 것으로 예상한다 . 2027년에는 TPU 생산량이 GPU를 넘어설 것으로 예상되지만, 그 이후에는 이원화와 마진 압박이 이어질 것이라는 전망이 주가를 누르는 요인이다 . 2027년 AI 반도체 매출 예상치가 1,300억~1,400억 달러까지 상향되었지만, 새로운 내용이 없어 추가적인 주가 상승 동력은 부족하다 . ​ 델 (화요일) 엔비디아가 하이퍼스케일러 외에 엔터프라이즈 및 소버린 시장에서도 성과를 내면 델이 수혜를 받을 수 있다 . HP 엔터프라이즈보다 델에 대한 선호도가 높으며, 엔터프라이즈 시장 성장은 델에게 긍정적이다 . 시에나, 제트스케일러, 다큐사인 (목요일) 시에나는 광섬유 섹터에 묶여 있어 개별 기업의 성과가 부각되기 어렵고, 하드웨어 시장의 오버웨이로 주가가 부진하다 . 제트스케일러는 크라우드스트라이크의 높은 기대치 때문에 실적 기대치를 따라가기 어렵다 . 다큐사인은 추가적인 검토가 필요하다 . ​ 2. AI 모델의 비용 효율화와 시장 경쟁 심화 AI 모델의 성능이 상향 평준화되면서 비용 효율성이 중요해지고 있으며, 이는 프론티어 모델의 마진 압박으로 이어지고 있다. 이에 따라 기업들은 자체 칩 개발과 특정 워크로드에 최적화된 소형 LLM 모델을 통해 비용 경쟁력을 확보하려 한다. ​ 2.1. 소프트웨어 투자 시 유의점과 다큐사인 사례 ​ 소프트웨어 투자 시 주의 사항 소프트웨어는 하드웨어와 달리 정확한 시장 예측이 어렵고, 리서치에도 한계가 있다 . 따라서 소프트웨어 투자는 확률적으로 비중을 낮춰 접근하는 것이 좋다 . ​ 다큐사인(DocuSign)의 AI 솔루션 도입 기존에 눌려있던 솔루션 기업들이 AI를 사업화하며 비중이 10%까지 올라왔을 때가 중요한 분기점이 된다 . 다큐사인은 특정 워크로드에 최적화된 작업을 하는 회사로, 많은 계약서 데이터를 축적하고 있다 . 이 데이터를 학습시킨 소형 특화 LLM 모델은 프론티어 모델 수준의 성능을 보이면서도 비용은 극단적으로 낮출 수 있다 . 소형 LLM 모델의 성능이 일정 수준을 넘어서면서 이러한 현상이 나타나고 있다 . ​ 2.2. 테슬라, 매치 그룹, 엔트로픽의 동향 ​ 테슬라 사이버트럭 출시 행사 사이버트럭 출시 행사에 대한 기대치가 이미 높으며, 추가적인 정보는 추후 공유될 예정이다 . 테슬라는 이벤트에서 의미 있는 소식이 나오는 경우가 많으므로 주목할 필요가 있다 . ​ 매치 그룹의 AI 효과 매치 그룹의 매칭 사업에도 AI 효과가 나타나고 있어, 관련 동향을 확인할 필요가 있다 . ​ 엔트로픽의 ARR 둔화와 상장 계획 엔트로픽의 ARR(연간 반복 매출) 성장률이 7월부터 둔화되기 시작했다는 언급이 처음으로 나왔다 . AI 사용량 자체는 폭발적으로 증가하고 있지만, 누가 돈을 벌지, 그리고 높은 하드웨어 가격이 언제까지 유지될지에 대한 우려가 시장에 크다 . 엔트로픽은 9월 초중순부터 로드쇼를 진행하고 S1을 공개할 예정이며, 이때 구체적인 숫자들이 공개될 것이다 . 이 숫자들이 시장의 방향성을 결정하는 중요한 요소가 될 것이므로, 면밀히 살펴봐야 한다 . 현재 엔트로픽의 상황은 다소 아슬아슬하며, 프론티어 모델보다는 저렴한 모델 사용이 늘고 있다 . ​ 2.3. AI 모델의 비용 효율화와 마진 압박 ​ 프론티어 모델의 높은 비용과 사용 패턴 변화 엔트로픽의 페이블 5와 같은 프론티어 모델은 토큰 사용량이 많아 비용이 높다 . 사람들은 중요한 고난도 작업에만 프론티어 모델을 사용하고, 세부 작업은 난이도가 낮은 모델을 사용하여 비용을 절감하려 한다 . ​ 스마트폰 시장과의 유사성 스마트폰 시장 초기에는 프리미엄 폰 사용이 많았지만, 점차 메인스트림 폰으로 전환되면서 프리미엄 폰의 마진과 매출이 둔화되었다 . AI 시장도 이와 유사하게 프론티어 모델의 마진과 매출이 둔화될 가능성이 있다 . ​ 비용 효율화를 위한 자체 반도체 개발 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 할라피뇨와 같은 자체 칩을 개발하여 비용을 낮추고 이익률을 높이려 한다 . 이는 중국 AI의 공격에 대응하기 위한 전략이기도 하다 . ​ 2.4. 플랫폼 기업의 AI 수익화 전략 ​ 세일즈포스의 에이전트 AI 성장 세일즈포스의 실적은 매력적이지 않았지만, 에이전트 AI 관련 숫자들이 폭발적으로 성장하고 있어 시장의 주목을 받고 있다 . ​ 마이크로소프트의 코파일럿 성장과 솔루션 사업 마이크로소프트는 클라우드뿐만 아니라 코파일럿과 같은 솔루션 사업의 성장 가속화로 주가가 상승했다 . 마이크로소프트는 오픈소스든 프론티어 AI 모델이든 상관없이 고객들이 솔루션을 사용하는 것을 선호하며, AI 모델은 고객이 원하는 것을 쓰거나 저렴한 것을 쓰도록 하는 논리를 시장이 선호한다 . 마이크로소프트는 이러한 컨셉에 가장 부합하는 기업으로, 시장이 어려울 때 마음 편하게 투자할 수 있는 좋은 선택지이다 . ​ 소비자 접점 확보와 SaaS 기업 선호 AI 모델 구도가 복잡해지면서, 결국 소비자 접점을 쥐고 AI 모델을 포장하여 판매할 수 있는 기업들이 선호된다 . SaaS 기업들은 주가가 많이 내려와 있어 매력적인 투자처가 될 수 있다 . AI 모델 가격이 계속 하락하는 구간으로 진입하면 이러한 기업들이 더욱 유리해질 것이다 . 이러한 후보군을 추려서 투자 기회를 모색하고 있다 . ​ 3. 다큐사인과 세레브라스: AI 시대의 새로운 기회 전자서명 시장의 강자 다큐사인은 AI 솔루션 도입으로 새로운 성장 동력을 모색하고 있으며, 세레브라스는 빠른 추론 수요 증가와 독점적인 기술력으로 AI 가속기 시장에서 주목받고 있다. ​ 3.1. 다큐사인(DocuSign)의 AI 전환 전략 ​ 전자서명 시장의 지배적 사업자 다큐사인은 전자서명 및 계약서 솔루션을 제공하는 회사로, 코로나 시기에 큰 성장을 기록했다 . 경쟁사로는 아크로밋과 어도밋이 있으며, 사용자가 많을수록 네트워크 효과가 발생하여 점유율이 70% 이상으로 지배적인 사업자이다 . 코로나 이후 성장률이 10% 전후로 낮아졌으며, 회사를 매각하려 했으나 실패하여 AI로 돌파구를 찾고 있다 . ​ AI 솔루션(IAM 플랫폼) 개발 및 기능 다큐사인은 IAM 플랫폼이라는 AI 솔루션을 개발하여 다양한 AI 기능을 탑재했다 . 주요 기능은 계약서 보관, 순서 및 이력 관리, 전자서명 지원 등이다 . 이 플랫폼을 기반으로 AI 기능을 추가하여 계약서 요약, 위험 내용 추출, 수정 제안 등을 제공할 수 있다 . 계약 및 결제 워크플로우를 자동화하고 편리하게 만드는 플랫폼을 개발하고 있다 . ​ 소형 LLM 모델 활용의 장점 다큐사인은 프론티어 모델 대신 자체적으로 축적한 방대한 계약서 데이터를 소형 LLM 모델에 학습시켰다 . 이 소형 LLM 모델은 프론티어 모델 대비 추론 비용이 1/20 수준이고, 속도는 8배 빠르며, 처리 시간은 1/2 수준이다 . 가격이 저렴함에도 불구하고 정확도는 7% 더 높게 나타났다 . 프론티어 모델은 개별 회사의 계약서 이력을 모두 볼 수 없지만, 다큐사인은 해당 회사의 데이터베이스를 기반으로 AI가 작동하여 맥락 고려 및 답변 퀄리티가 더 좋다 . ​ AI 비중 확대와 성장 가능성 본업인 전자결제 시장의 성장이 둔화되고 있어 AI가 유일한 돌파구라는 점이 리스크이다 . 다큐사인 고객들의 평균 계약서 보관 개수가 5천 개 이상이므로, 과거 이력과 맥락을 고려한 답변의 만족도가 높다 . 현재 AI 비중은 12%이며, 연말까지 18%로 확대할 계획이다 . 목표 달성 시 시장의 주목을 받아 주가 레벨업이 가능할 것으로 예상한다 . ​ 소프트웨어 투자 시 제약 사항 소프트웨어 투자는 검증에 제약이 있으므로, 이 점을 참고하여 투자해야 한다 . ​ 3.2. 세레브라스(Cerebras)의 빠른 추론 시장 기회 ​ 할라피뇨 공개 이후의 시장 변화 세레브라스는 처음에는 유망했지만, 할라피뇨 공개 이후 그 기술력과 최적화의 힘에 대한 재평가가 필요해졌다 . 빠른 추론 수요 증가 현재 빠른 추론에 대한 수요가 매우 높으며, 내년까지 주목받을 수 있는 분야이다 . ​ 오버행 해소와 투자 기회 11월까지 **오버행(공모 주식 매수 요청)**이 해소될 것으로 예상되어, 이후 투자 기회가 있을 수 있다 . 당장 매수보다는 지속적인 관찰이 필요한 시점이다 . ​ 3.3. 삼성 파운드리 수율 문제와 세레브라스의 독점적 위치 S-RAM 기반 칩의 한계 새로운 하드웨어 기술은 S-RAM 기반이지만, S-RAM은 구조적으로 할라피뇨보다 약점이 있을 수 있다 . 삼성 파운드리의 수율 이슈 삼성 파운드리는 웨이퍼 전체를 사용하지 않으므로 수율 이슈를 고려해야 하며, 확장 출하량을 지속적으로 추적해야 한다 . HBM4 컨트롤러 기준 4nm 공정의 85% 수율은 정상적인 생산을 위해서는 90% 이상으로 올라가야 한다 . HBM4 메모리 컨트롤러는 매우 작고 내부 빈 공간이 있어 수율 확보가 어렵다 . 컨트롤러 수율이 80~85%일 경우, 더 큰 칩의 수율은 40% 이하로 나올 가능성이 있다 . 극단적으로 작은 칩은 95~99%의 수율이 나와야 하므로, 85% 수율은 결합 밀도가 높다는 의미이며, 모바일 생산은 가능해도 데이터센터용 대형 칩 생산에는 어려움이 있을 수 있다 . 수율이 단기간에 개선되지 않으면 출하량이 많지 않을 수 있으므로, 엔비디아를 통해 출하량을 확인해야 한다 . ​ 세레브라스의 디코드 칩 독점적 위치 빠른 추론 수요가 증가하는 상황에서, 디코드 칩을 제공할 수 있는 기업은 현재 세레브라스밖에 없다 . 세레브라스는 학습부터 추론까지 모두 가능하며, 성능을 극대화하려면 디코드에 배치하는 것이 효과적이다 . 오픈AI는 아마존 트레니움과 세레브라스의 협업 방식으로 계약을 체결했으며, AMD의 헤일리오스도 디코드 부분이 약해 세레브라스를 활용할 예정이다 . AMD가 인수한 탈라스는 엔드치드나 구글의 프로즌처럼 아키텍처에 모델을 새기는 기술을 개발 중이지만, 2028년 이후에나 상용화될 수 있다 . 현재 빠른 추론 수요에 즉시 대응할 수 있는 것은 엔비디아의 LPO와 세레브라스뿐이다 . 엔비디아 LPO는 삼성 파운드리 수율에 대한 불확실성이 있어, 세레브라스가 수혜를 받을 가능성이 높다 . ​ 3.4. 세레브라스의 마진 문제와 클라우드 사업 전략 ​ 마진 악화의 원인 세레브라스는 하드웨어 판매와 클라우드 사업을 병행하지만, 클라우드 사업의 마진이 좋지 않아 주가가 하락했다 . 오픈AI와의 특수 계약으로 인해 복잡한 계산이 필요하며, 영업 실적은 코어 기준으로 보는 것이 적절하다 . 마진이 좋지 않은 이유 중 하나는 웨이퍼 전체를 사용하므로 TSMC 공정에서도 수율 확보가 어렵다는 점이다 . ​ 클라우드 사업 구조의 한계 세레브라스는 클라우드 추론 서버를 판매하려 하지만, 자체 데이터센터를 갖추지 못했다 . 따라서 데이터센터 전력 용량을 가진 업체에 하드웨어를 판매하고, 그 업체가 다시 세레브라스에게 클라우드를 판매하는 구조이다 . 이 과정에서 데이터센터 업체가 클라우드를 비싸게 임대하므로, 세레브라스의 마진이 크게 깎인다 . 두 분기 연속 기대치가 하락하며 마진이 낮아졌지만, 더 이상 내려가지 않으면 성장성을 인정받을 수 있다 . ​ 오픈AI와의 협력과 할라피뇨의 영향 초기 고객은 아라밤엘리트였지만, 현재는 하이퍼스케일러 쪽으로 확장되고 있으며, 오픈AI가 핵심 역할을 한다 . 오픈AI의 GPT 5.3 스파크 모델은 세레브라스의 빠른 추론 서비스와 연관되어 있으며, 오픈AI는 세레브라스를 750MW 규모로 평가하고 24밀리언 백로그를 제공했다 . 오픈AI는 할라피뇨를 염두에 두고 세레브라스와 계약을 진행한 것으로 보이며, 기존 백로그보다 더 큰 규모의 옵션 계약이 존재한다 . 할라피뇨가 성공하면 추가 옵션 계약이 필요 없을 수 있지만, 기대에 미치지 못하면 옵션 계약이 행사되어 주가 상승 요인이 될 수 있다 . ​ AI 에이전트 시장의 성장과 투자 시점 AI 에이전트는 단계적으로 업무를 수행하므로, 빠른 추론이 작업 시간을 크게 단축시킨다 . 시장의 본격적인 탄력과 오버행 시점을 고려하여 적절한 매수 시점을 모색해야 한다 . 오픈AI 외에 AMD와 AWS의 디코드 분야가 비어있으므로, 이쪽에서 성과가 나올 가능성이 높다 . 2027년까지 디코드 분야의 공백이 있어 세레브라스에게 기회가 있지만, 2028년 할라피뇨의 등장은 우려 요인이다 . ​ 4. AI 칩 기술 경쟁과 시장의 미래 전망 AI 칩 시장은 할라피뇨와 같은 새로운 기술의 등장으로 경쟁이 심화되고 있으며, 효율성과 비용 절감이 핵심 가치로 부상하고 있다. 이는 기존 강자들에게 도전이 되며, 시장은 핵심 부품과 서비스 플랫폼 기업 중심으로 재편될 가능성이 높다. ​ 4.1. 할라피뇨의 혁신적인 성능과 스케일업 효율성 할라피뇨의 토큰 생성 속도 할라피뇨는 SLM 기반이 아님에도 초당 토큰 생성 속도가 매우 빠르다 . GPT-Ossa 120억 파라미터 모델 기준으로 할라피뇨는 1459 토큰을 생성하는 반면, GB200은 535 토큰에 불과하다 . 세레브라스는 4천 개 이상의 토큰을 생성하여 훨씬 빠르다 . ​ 할라피뇨의 잠재력과 MTP 기술 할라피뇨는 라이젠 1세대처럼 미적용된 기술이 많음에도 불구하고 GB300과 견줄 만한 성능을 보여준다 . 가장 중요한 기술은 **MTP(Multi-Token Prediction)**이며, 이는 성능 향상에 크게 기여할 것으로 예상된다 . 렉스케일의 스케일업 효율성 렉스케일은 렉 하나에 128개의 칩이 들어가며, 전체 시스템은 248개까지 확장되어 스케일업 규모가 매우 크다 . 스케일업 규모가 커지면 효율성과 성능이 크게 향상되며, 스케일 아웃보다 효율 저하가 훨씬 적다 . 엔비디아는 MVL로 묶이는 것만이 스케일업이며, 1,000개 단위를 넘기므로 효율성 저하 측면에서 유리하다 . 현재 8개 칩으로 테스트된 결과는 스케일업 최대 개수보다 적어 장점이 부각되기 어렵지만, 최대 개수를 넘어서 테스트할 경우 엔비디아가 더 유리할 것으로 예상된다 . 소프트웨어 최적화가 아직 완료되지 않아 성능 향상 여지가 남아있다 . ​ 4.2. MTP(Multi-Token Prediction) 기술의 중요성 ​ MTP와 STP 방식의 차이 MTP는 여러 단어를 동시에 생성하고 검증하여 적합한 것을 사용하는 방식이며, **STP(Single-Token Prediction)**는 하나의 단어를 만들고 확인하는 방식이다 . 오픈AI의 현재 성능은 STP 방식 기준이다 . ​ MTP 전환 시 성능 향상 잠재력 오픈AI가 MTP 방식으로 전환하면 성능이 3배에서 5배까지 오를 수 있다고 언급했으며, 이는 과장이 아니다 . 다른 논문에서도 STP에서 MTP로 전환 시 보수적으로 2배 이상 성능이 높아진다고 나와 있다 . 엔비디아 GPU는 이미 MTP 방식을 사용하고 있다 . MTP 전환만으로도 최소 2배의 성능 향상 잠재력이 있으며, 관련 회로도 준비되어 있다 . MTP 전환과 기타 최적화를 적용하면 GPT OSS 120 billion 기준으로 세레브라스는 4,400 토큰을 생성할 수 있으며, 이는 SRAM 기반 칩의 4,200 토큰과 비교할 때 매우 큰 잠재력이다 . 세레브라스는 프리필과 디코드 구분 없이 하나의 방식으로 처리하여 효율성이 뛰어나다 . ​ 4.3. SRAM 기반 칩의 한계와 할라피뇨의 경쟁 우위 ​ SRAM 성능 개선의 제한 SRAM 기반 칩의 단점은 TSMC 공정에서 SRAM 성능 개선이 충분히 이루어지지 않고 있다는 점이다 . 삼성과 인텔도 SRAM은 4nm부터 개선이 끝났기 때문에, 선단 공정을 사용하더라도 SLM 기반 디코드 칩의 개선 여지가 제한적이다 . SLM이 작아져야 더 많은 트랜지스터를 로직에 사용하고 용량을 늘릴 수 있지만, 2nm 공정에서도 GAA 도입에도 불구하고 실패하여 당분간 작아지기 어렵다 . SLM은 4nm 이상 공정으로 가더라도 큰 장점이 없어, 웨이퍼 가격만 높아지므로 4nm에 머물러 있다 . ​ 할라피뇨의 경쟁 우위 할라피뇨는 HBM을 사용하고 코아스와 같은 업체들이므로 SRAM의 한계와 무관하며, 선단 공정이 발전할수록 더욱 유리해진다 . 이는 할라피뇨에게 매우 유리한 경쟁 구도를 제공한다 . 프론티어 AI 랩들은 자체 모델 개발과 풀스택 최적화를 통해 비용 경쟁력으로 생존하려 한다 . ​ 4.4. 추론 비용 하락과 시장 재편 전망 ​ 추론 비용의 지속적인 하락 추론 칩에서 답이 거의 나오고 있기 때문에, 추론 가격은 계속 내려갈 것으로 예상한다 . 하드웨어 시장의 경쟁 심화 가속기 시장은 경쟁이 너무 치열해져 누가 명확히 이길지 전망하기 어려워지고 있다 . 그러나 토큰 수가 늘어나면 **Q(수량)**가 늘어나므로, 어떤 가속기가 이기든 핵심 부품은 여전히 괜찮을 것으로 판단한다 . ​ 투자 전략 방향 핵심 일부 부품과 서비스 플랫폼 기업을 중심으로 투자 기회를 모색할 예정이다 . ​ 5. AI 시장의 주요 변수와 투자 고려 사항 AI 시장은 전력 부족, 금리 인상, 엔트로픽의 API 마진 유지 여부 등 다양한 변수에 의해 영향을 받고 있으며, 하드웨어와 소프트웨어 기업 모두에게 새로운 도전과 기회를 제공하고 있다. ​ 5.1. 하드웨어 시장의 마진 압박과 전제 조건 하드웨어의 마지막 보루 CPU, 메모리, 광기판이 하드웨어 시장의 마지막 보루라고 생각한다 . 클라우드 및 API 마진의 중요성 하드웨어의 높은 마진은 클라우드의 높은 마진 덕분이며, 클라우드 마진은 엔트로픽과 오픈AI의 API 마진에 달려있다 . API 마진이 무너지면 하드웨어 시장의 매력이 떨어질 수 있으므로, 엔트로픽 상장 시 공개될 투명한 실시간 정보를 확인해야 한다 . 프론티어 AI 랩들의 API 마진과 클라우드 마진 유지가 하드웨어 투자에 대한 전제 조건이다 . 이 전제 조건이 지켜진다면 CPU 등 핵심 하드웨어는 괜찮을 것이다 . ​ 5.2. 클라우드 기업 투자 전략: 마이크로소프트 vs 아마존 ​ 클라우드 가격 하락 시 주의 클라우드 가격이 무너지면 마이크로소프트와 아마존 모두 조심해야 한다 . ​ 마이크로소프트의 강점 마이크로소프트는 코파일럿 등 소프트웨어 측면에서 수혜를 받고 있어 견고한 장점이 있다 . ​ 아마존의 엔트로픽 의존성 아마존은 엔트로픽이 상장하면 엔트로픽의 프록시적인 측면이 강할 것으로 예상한다 . 아마존 클라우드는 엔트로픽의 추론 수요 증가로 인해 좋았으며, 엔트로픽이 초기 투자자였기 때문에 아마존 트레니움과 호환성이 높았다 . 엔트로픽의 성장이 둔화되면 아마존도 조심해야 할 수 있다 . ​ 5.3. 메모리 시장과 엔트로픽의 중요성 ​ 마이크론의 전국점 돌파 조건 마이크론이 전국점을 돌파하려면 엔트로픽의 성공이 필수적이다 . ​ 하드웨어 기업의 성과와 엔트로픽 하드웨어 기업들이 좋은 성과를 내려면 엔트로픽이 잘 되어야 하며, 3분기 가격이 선방하고 있지만 4분기까지 이어지는지 확인이 필요하다 . ​ 메모리 계약 단가와 시장 센티멘트 8월 말 발표된 3분기 메모리 계약 단가가 -1%에서 +1%로 바뀌면서 하드웨어 시장에 대한 조심스러운 분위기가 형성되었다 . 가격 상승이 계속 이어진다면 괜찮겠지만, 현재 하드웨어 센티멘트가 좋지 않아 금리와 엔트로픽의 역할이 중요하다 . ​ 메모리 시장의 효율성과 기대치 메모리는 효율적인 주식이지만, 트렌드 포스의 예상보다 계약가 상승이 더 잘 나와야 모멘텀이 발생할 것이다 . 그럴 가능성이 여전히 높다고 판단하여 메모리를 주목하고 있다 . 4분기 전망과 미국 기업의 가격 유지 능력 4분기는 기대감이 없지만, 그만큼 업사이드 여지도 있다 . 3분기 계약가는 트렌드 포스보다 높게 나오고 있지만, 미국 기업들이 이 높은 가격을 얼마나 지속할 수 있을지에 대한 우려가 크다 . 이 우려를 해결하려면 엔트로픽이 수익을 낼 수 있다는 것을 보여주는 것이 가장 중요하다 . ​ 5.4. 기타 기업 및 섹터 동향 ​ 중국 기업 및 드론 섹터 중국 기업은 변수가 많아 보수적인 관점을 유지한다 . 드론 섹터는 추후 별도로 답변할 예정이다 . ​ 카메코와 웨스팅하우스 웨스팅하우스는 내년 상반기 상장이 유력하며, 상장 이후에는 조정이 나올 수 있으므로 조심해야 한다 . 상장 이후에는 웨스팅하우스가 투자하기에 가장 좋은 회사이다 . ​ 블룸에너지의 양산 문제 블룸에너지는 규제 기간이 짧고 즉시 배치 가능하며 천연가스로 작동하지만, 양산 성공 여부가 가장 중요하다 . 서진 시스템도 양산에 어려움을 겪고 있어, 어떤 기업이 블룸에너지의 양산을 맞춰줄지 지켜봐야 한다 . 시놉시스, 케이던스, 전력 쇼티지 시놉시스와 케이던스는 AI에 대체되는 부분과 수혜 받는 부분이 있어 애매하므로 보류한다 . 젠슨항은 전력 쇼티지가 심각하며, 내년부터는 반도체보다 전력 공급이 더 부족할 것으로 예상된다 . 원자력 발전은 2030년 이전에 상용화되기 어려워 블룸에너지에 대한 기대가 크지만, 양산 구현이 최대 이슈이다 . ​ 5.5. AI 하드웨어 경쟁과 엔비디아의 역할 ​ 효율적인 데이터센터로의 전환 AI 하드웨어 경쟁은 효율적인 데이터센터로 전환되고 있으며, 핫칩스 컨퍼런스에서도 효율성에 대한 논의가 활발했다 . HBM 채널을 더 쌓는 것이 기술적으로 가능하지만, 한계효용과 한계 비용을 고려할 때 효율적인 선택인지에 대한 의문이 제기되었다 . 시장은 효율성에 집중하고 있다 . ​ 엔비디아의 주가 관점 엔비디아가 절대 무너질 것이라고 생각하지 않지만, 주가 관점에서는 지속적인 관찰이 필요하다 . 주가 상승을 위해서는 EPS 상승 또는 밸류에이션 확장이 필요하며, 이번 실적 발표 후에는 EPS 상승으로 주가가 올랐다 . 할라피뇨와 같은 이슈로 인해 밸류에이션 확장이 억눌리고 있는 것으로 보인다 . 엔비디아는 계속 지켜봐야 할 회사이며, 오픈소스 진영이 승리하면 오히려 수혜를 받을 수 있다 . 경쟁 구도가 복잡하게 변하고 있으므로, 지속적인 관찰이 필요하다 . ​ 5.6. 엔트로픽 API 마진과 시장 센티멘트 ​ 엔트로픽 API 마진의 불확실성 엔트로픽 API 마진은 이해하기 어렵고, 최대한 선행 지표를 통해 확인하려는 노력이 필요하다 . 중국 AI가 특정 분야에서 잘 되고 있어 프론티어 모델이 필요 없을 수 있다는 점도 조심스럽다 . ​ AR 둔화와 시장 센티멘트 올해까지는 괜찮을 것으로 예상하지만, 7월 말 AR이 갑자기 둔화되면서 시장 센티멘트가 안 좋아지고 있다 . AR 추이를 지속적으로 지켜봐야 한다 . ​ 4분기 계약가와 하드웨어 센티멘트 4분기 계약가는 아직 알 수 없으며, 연말쯤 확인해야 한다 . AMD는 흐름이 괜찮을 것으로 보이지만, 하드웨어 센티멘트가 좋지 않아 개별 기업보다 섹터 전체가 함께 움직이는 경향이 있다 . ​ HBM과 메모리 성능 HBM은 부족해서 줄인 것이 맞지만, 이것만으로 메모리 성능이 떨어진다고 보기는 어렵다 . 학습 단계를 제외한 추론 단계에서는 HBM이 많이 고단이 되므로 필요가 없는 것은 맞다 . 커머더티 D램의 이익률이 HBM보다 좋으므로, 메모리에 대한 약세 의견은 아니다 . ​ TSMC와 하드웨어 센티멘트 회복의 중요성 하드웨어 수익률 감소보다 가속기 경쟁 다변화로 인해 시장 예측이 어려워지고 있다 . TSMC는 괜찮은 기업으로 평가되며, 대형 펀드들이 가속기 비중을 줄이고 TSMC로 옮기는 경향을 보인다 . 하드웨어 센티멘트가 살아나는 것이 가장 중요하며, 메모리 가격이 괜찮음에도 시장 반응이 없는 것은 엔트로픽이 경쟁력을 보여주는 것이 중요하기 때문이다 . ​ 5.7. 마무리 및 향후 계획 ​ 세레브라스 및 주간 업데이트 세레브라스 관련 내용은 추가적으로 업로드할 예정이며, 이번 주는 실적 발표와 데일리 업데이트를 제공할 것이다 . ​ 새로운 종목 발굴 신고가가 적은 만큼, 낮은 가격대에서도 좋은 기업들이 많으므로, 새로운 종목이 확인되면 즉시 공유할 것이다 . ​