[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠 [채널] 이효석아카데미 [게시일] 2026.09.18 [원문 URL] https://contents.premium.naver.com/hsacademy/hsacademy1/contents/260918080351551ye [제목] [모닝효] 현재 시점에서 AI투자자가 가져야할 가장 중요한 질문! SW기업들의 TAM이 커질 수 있나요? [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] Today's Summary | Macro | Economy | Stock | Issue 모닝효 라이브는 '효친클럽'에서만 진행됩니다~! Q&A도 진행하고 있으니, '모닝효라이브' 내용은 꼭 확인하세요~ (음성 녹음은 라이브가 끝난 이후, 8시 30분 전후로 올려드립니다) ​ [주의] 본 아티클은 외부의 부당한 압력이나 간섭 없이 작성되었으며, 아티클에서 제공하는 투자 관련 정보는 참고사항입니다. 투자에 대한 모든 결정은 투자자 본인의 책임이며 아티클에서 언급된 종목의 가격 등락에 대해 이효석아카데미는 책임지지 않습니다. (M) 전일 시장 요약정리 10년물이 5.01%→4.94%로 내려가고 유가도 이틀 연속 하락하면서 나스닥이 1.69% 반등 AI 감속론과 달리 GPU 임대료·메모리 가격·광통신 생산능력은 올라가고 있습니다 Amazon과 Generac의 24억달러 계약, CoreWeave의 최대 64억달러 자금조달이 동시에 발표 CAPEX를 받는 기업과 조달하는 기업의 주가가 정확히 반대로 움직였습니다. 다만 원/달러가 1,382원까지 올라갔고 오늘 BOJ 결정도 예정돼 있음 1) AI 시대, SW 기업의 TAM은 커질 수 있을까? (Y/N) 2) 커질 수 있다면, 왜 커질까? 3) 현재 투자하고 있는 SW 기업이 있나요? (Y/N) 4) 투자하고 있진 않지만, 관심있는 기업은? 1장 — 밤사이 무슨 일이 있었나 자산 9월 17일 종가·수준 전일 대비 S&P 500 7,637.74 +1.14% 나스닥 26,418.30 +1.69% 다우 51,779.85 +0.62% 러셀2000 2,874.63 +0.55% VIX 15.44 -12.8% 미국 2년물 4.67% -7bp 미국 10년물 4.94% -7bp 미국 30년물 5.29% -6bp 2년–10년 스프레드 +27bp 보합 DXY 100.23 보합 달러/엔 156.06엔 보합권·엔화 약세 유지 원/달러 1,382.20원 +13.60원·원화 약세 WTI $101.91 -0.5% 브렌트유 $104.82 -0.95% 금 현물 $4,360.36 약 +2.8% 비트코인 약 $76,535 약 +1.1% 관심 종목 등락률 NVIDIA +2.53% Micron +5.47% Dell +4.49% Marvell +4.75% Broadcom +2.29% Microsoft +1.52% Amazon +2.13% GlobalFoundries +6.48% CoreWeave -4.18% Fluence Energy -15.30% Lumentum -2.81% 상승 종목이 하락 종목보다 NYSE에서 2.38배, 나스닥에서 2.21배 많았음 전일과 달리 시장 폭까지 개선된 실질적인 위험선호 회복 ​ ​ 1. 10년물 5%를 하루 만에 되돌린 것은 ‘금리인하 기대’가 아니었다 ​ 2년물: 4.74% → 4.67% 10년물: 5.01% → 4.94% 30년물: 5.35% → 5.29% 2년–10년: +27bp로 보합 ​ ​ 10월 FOMC의 추가 25bp 인상 확률은 오히려 일주일 전 27.2%에서 53.1%로 높아짐 ​ ​ ​ 채권과 주식이 함께 오른 이유는 연준의 긴축 전망이 사라졌기 때문이 아닙니다. 유가 하락 연준의 물가 대응 신뢰 회복 경기·고용의 견조함 → 장기 기대인플레이션 안정 → 주식과 장기채 동반 상승 ​ ​ 2. Generac +18% vs CoreWeave -4%: CAPEX 수취와 부담의 교과서 Amazon은 Generac과 데이터센터용 백업발전기 장기계약을 체결했습니다. 2027~2028년 최초 공급액: 약 24억달러 Amazon의 누적 구매액에 따른 조건: 최대 80억달러 Amazon이 받을 수 있는 Generac 워런트: 169만주 행사가격: 200.93달러 최종 주가 반응: Generac +18.4%, Amazon +2.1%​ 같은 날 CoreWeave는 다음 자금조달을 발표 전환사채: 30억달러 추가 발행 옵션: 5억달러 ATM 방식 주식매각 한도: 3,500만주, 전일 가격 기준 약 29.2억달러 잠재 조달능력: 최대 약 64억달러 계약전력: 6월 3.7GW → 약 4.2GW 주가: -4.2% ​ AI 수요가 약해 CoreWeave가 돈을 조달하는 것이 아닙니다. 오히려 수요가 너무 강해 먼저 서버·전력·데이터센터를 확보해야 하기 때문입니다. 그러나 주식시장의 평가 기준은 선명합니다. Generac: 확정계약을 받고 생산설비를 늘림 CoreWeave: 계약을 수행하기 위해 부채와 주식을 발행함 ​ 3. AI 감속론과 반대로 컴퓨팅 가격과 광통신 생산능력은 상승 ​ Nebius는 10월 1일부터 일부 AI 클라우드 가격을 다시 올립니다. NVIDIA GPU 임대료: +17~21% 일부 CPU 전용 인스턴스: +25% 메모리 상품: 약 +41% 최근 3개월 동안 두 번째 인상 최근 체결한 대형 계약: 평균 10억달러 이상의 계약 4건 ​ GlobalFoundries와 Marvell도 AI 데이터센터용 광통신 반도체 생산능력을 확대하는 다년 계약을 체결 생산지역: 미국 버몬트 기술: 실리콘게르마늄·SiGe 대상: 플러거블 트랜시버, Near-Packaged Optics, CPO 주가: GlobalFoundries +6.5%, Marvell +4.8% ​ 속도조절론이 실제 수요 둔화로 전환됐다는 증거는 아직 없습니다. 가격: GPU·메모리 임대료 상승 물량: CoreWeave 계약전력 증가 생산능력: 광통신 칩 증설 전력: Amazon의 발전기 장기계약 ​ Astra 이후의 에이전트 수요까지 반영하면 AI의 병목은 GPU 한 종류보다 메모리·광통신·전력·백업설비로 넓어지고 있습니다. ​ https://naver.me/FDcwysj1 [월간 정희석(26년 9월)] H/W + S/W with 리스크 관리(with 하나증권 정희석 차장님) [연사 소개] ◆ 하나증권 THE 센터필드 w 차장 ◆ 한국투자증권 수석연구원 (스몰캡, 미디어, 엔터) ◆ 삼성자산운용 글로벌·일본 주식 리서치 및 시장 전략 담당 애널리스트 ◆ 바바리안리서치 이사 ◆ 연세대학교 경제학 학사 (인코딩으로 인해 약 10분 정도 화질 naver.me 1) AI 시대, SW 기업의 TAM은 커질 수 있을까? (Y/N) 2) 커질 수 있다면, 왜 커질까? 3) 현재 투자하고 있는 SW 기업이 있나요? (Y/N) 4) 투자하고 있진 않지만, 관심있는 기업은? ​ AI가 SW를 죽이는가? 오히려 SW의 TAM을 키울 수 있다 핵심 논리 “토큰 가격 하락 → 사용량 폭증 → SW 적용 영역 확대 → SW TAM 확대” 이 과정에서 나타나는 GPM 하락 + OPM 상승이라는 다소 이상한 현상이 오히려 중요한 증거가 될 수 도? 1. 연초의 공포: “AI가 SW 기업을 다 죽이는 것 아닌가?” 연초 SW 기업에 대한 가장 큰 우려는 단순했습니다. AI가 코드를 직접 만들고, Agent가 업무를 수행할 수 있다면 “기존 SaaS를 굳이 돈 주고 사용할 필요가 있을까?” 라는 질문이 나온 겁니다. ​ 특히 AI coding 성능이 급격히 좋아지면서 이 논리는 더 강해졌습니다. 기존에는 기업이 CRM, ERP, 보안, 디자인, 개발 등 각각의 업무를 위해 수많은 SW를 구매했는데, AI가 직접 프로그램을 만들 수 있다면 기존 SW의 해자가 약해질 수 있다는 것이죠. ​ 그런데 젠슨 황의 생각은 반대입니다. 2026년 GTC Taipei에서 젠슨 황은 이 논의를 직접 언급했습니다. AI Agent가 등장하면 SW 기업들이 사라질 것이라는 주장에 대해 “정확히 반대다”라고 했습니다. 이유가 중요합니다. ​ Agent 역시 일을 하기 위해 Tool을 사용하기 때문입니다. 사람이 Photoshop, Salesforce, Excel, CUDA library 등을 사용했던 것처럼 AI Agent도 일을 하기 위해 기존의 좋은 Tool을 사용합니다. ​ 오히려 젠슨의 논리는, 인간의 숫자는 제한돼 있지만 Agent의 숫자는 제한되지 않는다. 따라서 앞으로 Tool을 사용하는 주체가 훨씬 많아질 수 있다. ​ “agents are gonna use more tools than ever” 는 것입니다. ​ 그는 라고 표현했습니다. 이게 SW를 보는 첫 번째 관점의 변화입니다. ​ 과거 Software = Human이 사용하는 Tool 이었다면, ​ 앞으로 Software = Human + Agent가 사용하는 Tool 이 될 수 있다는 것! ​ 근데 이런 개념적인 가설들이 실제 Agent들이 일하기 시작하는 게 보이니까 희미하던 것들이 보이기 시작함! ​ 2. 토큰 가격 하락의 의미: AI 수혜가 HW에서 SW로 확산될 수 있는 조건 두 번째 변화가 토큰 가격의 급격한 하락 ​ OpenAI에 따르면 GPT-4 이후 GPT-5.4까지 million-token당 가격은 약 97% 하락 ​ 이걸 투자 관점에서 보면 상당히 중요합니다. 지난 몇 년간 AI 투자 사이클에서는 더 좋은 AI → 더 많은 GPU → 더 많은 데이터센터 → NVIDIA 등 HW 투자 가 가장 명확한 논리였습니다. ​ 그런데 inference 비용이 빠르게 낮아지기 시작하면 질문이 바뀝니다. “이렇게 싸진 AI를 어디에 쓸 것인가?” 입니다. ​ 이 질문이 중요한 이유는 Compute를 만드는 단계에서 Compute를 이용해 실제 업무를 수행하는 Application/SW 단계로 가치가 확산될 수 있기 때문! ​ 물론 토큰 가격이 하락한다고 HW 수요가 사라진다는 뜻은 아닙니다. 오히려 사용량이 크게 증가하면 HW 수요 역시 계속 증가할 수 있습니다. ​ 다만 투자자 입장에서는 AI를 만드는 기업 → AI를 이용해서 돈을 버는 기업 으로 관심 범위가 넓어질 수 있다는 점이 중요! ​ ​ 이효석아카데미에서 계속해서 5층짜리 케이크의 밸런스를 말씀드리는 이유도 여기에 있습니다. https://naver.me/xD8vnOXz [모닝효] AI 속도조절론, HW vs. SW 투자비중을 어떻게 정해야 할까? 시장 마감판 S&P500은 하락했지만 상승 종목이 하락 종목보다 1.3배 많았습니다. 반면 나스닥 신저가 종목은 202개로 신고가 47개를 크게 웃돌았습니다. 시장 전체의 붕괴보다는 AI 하드웨어에 집중된 급격한 회전 9월 12~13일 다리오 아모데이, 샘 올트먼, naver.me 3. 그런데 토큰 가격만 떨어지면 모두가 망하는 겁니다! 가격이 계속 떨어지는데 사용량이 그대로라면 어떻게 될까요? 당연히 매출이 감소합니다. ​ 매출은 P X Q 거든요! ​ 따라서 AI SW 기업에 (아니, AI 투자 전체에서) 정말 중요한 질문은 가격 하락보다 사용량 증가가 더 큰가? 입니다. ​ 바로 가격탄력성의 문제입니다. 수요의 가격탄력성이 절대값이 1보다 크면 가격이 떨어질 때 사용량이 그보다 더 크게 움직입니다. 제시한 자료가 흥미로운 이유가 바로 여기에 있습니다. GPT 계열 모델의 가격이 큰 폭으로 떨어졌는데도 토큰 소비량은 수백~1,000% 이상 증가하고 매출도 오히려 증가하는 현상이 나타납니다. ​ P ↓↓ vs. Q ↑↑↑↑ ​ P 는 1/100 Q는 천배, 만배 ​ 이것은 AI의 가격탄력성이 매우 클 가능성을 보여줍니다. 일종의 ‘제번스 역설’인 건데 이 것 역시 눈으로 확인할 때까지는 믿을 수가 없습니다. 이 현상을 설명하기 가장 좋은 것이 Jevons Paradox입니다. ​ 기술 발전으로 어떤 자원을 사용하는 비용이 싸지면 당연히 사용량이 줄 것 같지만, 실제로는 적용처가 늘어나면서 전체 소비량이 오히려 증가할 수 있다는 겁니다. 그래서 중요한 문장이 하나 나옵니다. AI 가격 하락은 단순한 디플레이션이 아니라 새로운 수요를 만드는 사건이어야 한다! 4. 실제 증거: GPM은 내려가는데 OPM은 올라간다 Gross Margin 하락 그런데 Operating Margin / Net Margin 상승 ​ 처음 보면 이상합니다. 전통적인 SaaS의 최고 장점은 “고객이 한 명 늘어나도 추가 비용이 거의 들지 않는다.” 는 것이었습니다. ​ 그래서 70~80% 이상의 높은 GPM이 SaaS 경제성의 상징이었습니다. ​ 그런데 AI SW는 다릅니다. 사용자가 AI를 사용할 때마다 inference GPU token cloud storage 비용이 발생합니다. ​ 즉, AI 사용량 증가 → COGS 증가 → GPM 하락 은 자연스럽습니다. ​ 그런데 동시에 AI가 SW 기업 내부의 생산성을 높입니다. 개발자는 AI coding을 사용하고, Customer Service는 자동화되고, Sales·Marketing 업무도 Agent가 일부 수행하고, QA·Back Office·Research 업무도 자동화됩니다. ​ Inference 비용 때문에 GPM은 하락하지만 AI Productivity 때문에 OPM은 상승한다. ​ 젠슨은 앞으로 AI Agent의 핵심 구조를 Model + Harness + Tools + Runtime 으로 설명합니다. 특히 Agent에게 Tools와 Skills가 필요하다고 강조합니다. ​ 즉 Agent가 모든 SW를 새로 만들어서 대체하는 것이 아니라, 기존에 잘 만들어진 SW와 Library를 Agent가 훨씬 더 많이 호출하는 구조 ​ 5. 그렇다면 왜 SW의 TAM은 커질 수 있을까? 결국 여기까지를 하나로 연결하면 SW의 TAM에 대한 생각이 달라집니다. 과거 SW TAM 과거 SaaS 시장은 기본적으로 TAM=Human Seats×Price per SeatTAM 였습니다. ​ 직원이 1만 명이면 Salesforce를 몇 명이 사용할 것인가, Microsoft Copilot을 몇 명에게 깔아줄 것인가의 문제였습니다. 그래서 결국 인간의 숫자가 TAM의 상한선이었습니다. AI 시대 SW TAM Agent가 들어오면 공식이 바뀝니다. TAM≈(Human+Agent)×Tasks×Working Time×Price per TaskTAM ​ 이 됩니다. ​ ASTRA에서 이야기했던 프레임으로 바꾸면 훨씬 쉽게 설명됩니다. x : Agent의 수 기업당 Agent가 10개, 100개, 1,000개로 증가할 수 있습니다. y : Agent당 할 수 있는 일 모델 성능이 좋아질수록 coding만 하던 AI가 research → analysis → sales → customer service → security ​ z : 일하는 시간 사람은 하루 8시간 일하지만 Agent는 24시간 × 365일 일할 수 있습니다. Human Seat → Human + Agent ​ IT Budget → IT + Labor Budget ​ 8시간 → 24시간 ​ Tool → 실제 노동 수행 그래서 투자 관점의 결론 이 논리에서 가장 중요한 것은 “AI가 SW를 없애느냐”가 아니라 “AI가 SW를 사용하는 주체와 사용 빈도를 얼마나 늘리느냐” 입니다. 토큰 가격이 내려가고 있는데 사용량이 더 빠르게 증가한다면 SW 입장에서는 굉장히 좋은 환경이 만들어집니다. 그리고 그 결과 가격은 내려가는데 시장은 커지고, GPM은 내려가는데 OPM은 올라가는 기존 SaaS 시대와는 조금 다른 새로운 Software Economics가 나타날 수 있습니다. 저라면 이번 논의를 딱 한 문장으로 이렇게 정리하겠습니다. “AI는 Software를 대체하는 기술일 수도 있지만, 더 큰 변화는 Software의 새로운 사용자를 수십억 명의 인간에서 수십억 개의 Agent로 확장시킨다는 것이다.” 그리고 바로 이게 AI 투자 사이클이 HW에서 SW까지 확산될 수 있는 가장 강력한 논리라고 봅니다. Computing은 보이지 않습니다. 그래서 사람들은 쉽게 믿지 못합니다. ​ 공기 중의 산소도 보이지 않습니다. 하지만 우리는 산소의 존재를 의심하지 않습니다. 우리가 숨을 쉬고 있기 때문입니다. ​ Computing도 마찬가지입니다. 우리는 Computing 자체를 볼 수는 없습니다. 하지만 문제가 해결되는 모습은 볼 수 있습니다. ​ Computing의 가치는 Computing이 얼마나 많이 존재하느냐가 아니라, 얼마나 많은 문제를 해결하느냐로 증명됩니다. 현재 시점에서 AI투자자가 가져야할 가장 중요한 질문! SW기업들의 TAM이 커질 수 있나요? ​ ​ 미국 지수 전 지수 상승 마감 상승종목 59% > 하락종목 35% ​ ​ S&P500 map https://finviz.com/map.ashx 반도체 상승 (NVDA +2.54%, AVGO +2.29%, MU +5.50%, AMD +6.36%) 소프트웨어·인터넷 상승 (MSFT +1.52%, ORCL +5.19%, PLTR +1.09%, GOOGL +1.30%) 전력 인프라 혼조 (GEV -0.02%, ETN +2.93%, BE +3.98%) ​ 52주 신고가 <테크/반도체> - 델 ​ <소프트웨어/사이버보안> - CrowdStrike Holdings - 포티넷 - 옥타 - Cloudflare ​ <산업재/해운> - Frontline Ltd ​ <소비/유통> - 베스트바이 ​ <에너지/유틸리티> - 발레로 에너지 - 마라톤 페트롤륨 ​ ​ SOX (필라델피아 반도체) +3.39% ​ DRAM(메모리반도체) +4.43% ​ CRAK (정유 ETF) -0.22% ​ BUG (사이버보안) +0.82% ​ XLF (금융) -0.09% ​ ​ CLOU (클라우드 소프트웨어) +1.14% ​ BTC (비트코인) +0.49% Nebius Group NV (NBIS) (+4.12%) 🔴 주요 내용 요약 네비우스, AI 클라우드 가격 재인상 네비우스, 10월 1일부터 일부 엔비디아 GPU 종량제 임대료 17~21% 인상 최근 3개월 동안 두 번째 가격 인상 ​ CPU·메모리 가격도 인상 AMD·인텔 기반 일부 CPU 전용 인스턴스 요금 25% 인상 일부 메모리 상품 요금 약 41% 인상 네비우스, 10월 1일부터 일부 엔비디아 GPU 종량제 임대료 17~21% 인상 네비우스, AI 클라우드 가격 재인상 네비우스, 10월 1일부터 일부 엔비디아 GPU 종량제 임대료 17~21% 인상 최근 3개월 동안 두 번째 가격 인상 ​ CPU·메모리 가격도 인상 AMD·인텔 기반 일부 CPU 전용 인스턴스 요금 25% 인상 일부 메모리 상품 요금 약 41% 인상 ​ AI 컴퓨팅 수요 급증 AI 모델 학습·추론에 필요한 컴퓨팅 수요 확대 경쟁사 코어위브도 기존보다 높은 가격에 계약을 체결하고 있다고 발표 ​ 장기·대규모 계약 할인 대규모 클러스터를 수개월간 예약하는 고객에게 약정 할인 제공 네비우스, 최근 분기 고객 계약 4건 체결 계약당 평균 규모 10억 달러 이상, AI 클라우드 사업 고성장 지속 엔비디아 코퍼레이션 (NVDA)(+2.54%) 🔴 주요 내용 요약 엔비디아, 내년 칩 판매량 2배 전망 젠슨 황, 내년 엔비디아 칩 판매량이 올해의 두 배에 이를 것으로 예상 판매량 기준 발언이며, 매출이 두 배 증가한다는 의미는 아님 ​ 기존 매출 성장 전망에 이은 낙관론 앞서 2028년 1월 종료 회계연도 매출을 전년 대비 70% 증가한 약 6,730억 달러로 전망 기사에서는 향후 6개 분기의 높은 성장세를 뒷받침하는 발언으로 해석 다양한 산업과 국가에서 AI 투자를 원하고 있다고 발언 젠슨 황, 내년 엔비디아 칩 판매량이 올해의 두 배에 이를 것으로 예상 엔비디아, 내년 칩 판매량 2배 전망 젠슨 황, 내년 엔비디아 칩 판매량이 올해의 두 배에 이를 것으로 예상 판매량 기준 발언이며, 매출이 두 배 증가한다는 의미는 아님 ​ 기존 매출 성장 전망에 이은 낙관론 앞서 2028년 1월 종료 회계연도 매출을 전년 대비 70% 증가한 약 6,730억 달러로 전망 기사에서는 향후 6개 분기의 높은 성장세를 뒷받침하는 발언으로 해석 다양한 산업과 국가에서 AI 투자를 원하고 있다고 발언 ​ 칩 판매량의 범위는 주의 필요 엔비디아는 전체 칩 판매량을 공개하지 않으며, 이번 발언도 GPU만을 지칭하는지 명확하지 않음 GPU 외에도 CPU·스위치·광네트워크·노트북·로봇·자동차·게임기용 칩을 판매 황은 지난해 가을, 4개 분기 동안 블랙웰 GPU 600만 개를 출하했다고 언급 “I expect Nvidia to sell twice as many chips as this next year as we do this year.” “내년에는 엔비디아가 올해보다 두 배 많은 칩을 판매할 것으로 예상합니다” ​ “The reason for that is because AI has, has so much contribution to the benefits of different industries, different economies, and you can see that in almost every single country that we’re in, people want to invest in AI.” “그 이유는 AI가 다양한 산업과 경제에 매우 큰 혜택을 가져다주기 때문입니다. 우리가 진출한 거의 모든 국가에서 사람들이 AI에 투자하고 싶어 한다는 것을 확인할 수 있습니다” CNBC Generac Holdings Inc (GNRC)(+18.34%) 🔴 주요 내용 요약 제너락, 아마존과 대규모 비상 발전기 공급 계약 2027~2028년 초기 납품 규모 24억 달러 아마존 데이터센터에 백업 발전기 공급 ​ 아마존에 지분 취득 권리 부여 최대 169만 3,745주, 주당 200.9266달러에 매수할 수 있는 워런트 발행 30만 7,954주는 즉시 권리 확정, 나머지는 아마존의 발전기 구매대금에 연동해 단계적 확정 ​ 데이터센터 사업이 핵심 성장 동력으로 부상 2026년 2분기 데이터센터 매출 1억 달러 이상 상업·산업용 부문 매출 전년 대비 29% 증가, 하이퍼스케일 고객과 다년 계약 2건 확보 7월 기준 데이터센터 수주잔고 16억 달러, 직전 90일 신규 수주 약 10억 달러 아마존과 대규모 비상 발전기 공급 계약 2027~2028년 초기 납품 규모 24억 달러 (26년 연간 총 매출 예상치 50억달러) 아마존 데이터센터에 백업 발전기 공급 ​ 아마존에 지분 취득 권리 부여 최대 169만 3,745주, 주당 200.9266달러에 매수할 수 있는 워런트 발행 30만 7,954주는 즉시 권리 확정, 나머지는 아마존의 발전기 구매대금에 연동해 단계적으로 확정 80억 달러는 워런트 권리 확정의 기준이 되는 누적 구매대금 상한으로, 확정 수주액과는 구분 필요 ​ 데이터센터 사업이 핵심 성장 동력으로 부상 2026년 2분기 데이터센터 매출 1억 달러 이상 상업·산업용 부문 매출 전년 대비 29% 증가, 하이퍼스케일 고객과 다년 계약 2건 확보 7월 기준 데이터센터 수주잔고 16억 달러, 직전 90일 신규 수주 약 10억 달러 해당 잔고에는 두 번째 하이퍼스케일 계약의 예상 주문 미포함 ​ 대형 발전기 생산능력 확대 기존 국내외 공장 증산 및 위스콘신주 서식스 공장 설비 구축 가속 인수한 일리노이주 벨비디어 조립 공장은 2027년 1분기 가동 예정 에너콘 인수로 수직계열화 강화 및 대형 백업 발전기 수익성 개선 기대 ​ 경쟁사도 데이터센터 수요에 힘입어 성장 커민스(CMI): 2분기 파워시스템 매출 23억 달러·19% 증가, 글로벌 하이퍼스케일러와 다년 공급 계약 캐터필러(CAT): 2분기 전력·에너지 매출 82억 달러·17% 증가, 발전 사업 최종 고객 판매 72% 증가 경쟁사들도 대형 발전기·가스터빈 생산능력 확대 중 ​ 제너락 (GNRC) 시가총액 : 122억달러 정전이 나도 전기를 사용할 수 있도록 ‘비상 발전기’를 만드는 기업 가정용부터 병원·공장·데이터센터용까지 공급 가정용 발전기가 대표 사업, 최근에는 AI 데이터센터의 비상 전력 공급사로 사업을 확대 ​ 실적 : 분기별 매출&EPS 성장률 ​ 기업의 변화 : 산업용 비상발전기 매출 비중의 증가 (데이터센터향) 가정용 발전기 중심 회사에서 데이터센터용 대형 발전기 회사로 사업 비중이 이동 ​ 주거용 VS 산업용 비상발전기 라인업 ​ ​ ​