[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠 [채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS [게시일] 2026.10.08 [원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/261008112636184na [제목] 일간보고 : 투자의 생각 (261008) [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 올바른입니다. ​ 2026년 10월 8일 목요일, 데일리 전해드립니다. ​ 주간전략보고 2026-10-05 주간전략보고 : 투자의 생각 (10월 5일~10월 9일) (바로가기​) 일간보고 2026-10-07 일간보고 : 투자의 생각 (261007) (바로가기​) 2026-10-06 일간보고 : 투자의 생각 (261006) (바로가기) 투자자문 서비스에 따른 투자 시 원금 손실이 발생할 수 있으며, 투자 손익에 대한 책임은 전적으로 고객에게 귀속됩니다. 또한 과거의 투자수익이 미래의 수익률을 보장하지 않습니다. ​ 신규 구독 전에, 아래 투자자문계약 권유문서의 계약 관련 제반 사항을 반드시 읽으시고 충분히 검토하시기 바랍니다. ​ *투자자문계약 권유문서 : https://naver.me/5ZST47Qf 일간보고 : 투자의 생각 2026-10-08 (목) ​ 주요 지수 : 나스닥 -0.22% > S&P -0.22% > 다우 -0.66% > 러셀 -1.31% 상승종목비율 : NYSE 27%, Nasdaq 41% 🟡 (🟢🟡🔴) ​ 섹터 - 📈강세 : 헬스케어 - 📉약세 : 적자성장주, 산업재, 원자재, 반도체, 에너지 ​ 📩 메이저 뉴스 빅테크/AI Labs: ​ (1) 앤스로픽이 Haiku 5.5를 발표했습니다. *첨부자료 1, 2, 3, 4, 5*: Haiku 5.5는 전체적으로 오픈AI과 경쟁함에 있어서 GPT-6 Luna급과 경쟁하는 모델이고, 둘다 기본적인 역할은 Fable/Opus급으로 작업하면서 하위 에이전트를 병렬 실행하는 용도입니다. 다만 Luna가 아직 본격 RL 값(코딩, Computer Use 등)을 본격 끌어올리지 않은 모델임을 감안하면 GPT-6.1 Luna가 출시돼야 둘을 같은 선에서 비교할 수 있을 것으로 예상합니다. 대형(상대적인 크기, 전체적으로는 모델은 점점 커지는 중): GPT-6 Astra vs Fable 5.1(→ Fable 5.5 업데이트 시점에 Astra도 업데이트할 것) 중형: GPT-6.1 Sol vs Opus 5.5 (→ 피크 지능은 Opus 5.5, 가성비는 GPT-6.1 Sol 압승. 상당한 압승이라 오픈AI가 ARR 성장분 대부분을 가져가는 중) 소형: GPT-6 Luna vs Haiku 5.5 (→ GPT-6 Luna도 업데이트할 것으로 예상) 전체저으로 ⓐ성능, ⓑ가격, ⓒ가성비, ⓓ작업당 비용, ⓔ작업당 토큰 수 순으로 살펴봅니다. ⓐ코딩 성능 기준으로는 *첨부자료 2* Terminal-bench 4.0 기준 39.2%(GPT-6 Luna 16.4%), FrontierCode 1.1 기준 46.4%(GPT-6 Luna 42.4%)입니다. ⓑ백만토큰당 Input/Output 토큰 가격은 $0.10/$0.50(100k 넘으면 $0.50/$2.50)로 Luna와 같습니다. Haiku 4.5는 $1.00/$5.00였는데 Luna와 경쟁하기 위해 가격을 90% 낮춘 것입니다. 주요 모델 API 가격 업데이트(2026-10-08) → 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 > Mistral Large 4 $1.36/$4.18 > 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 = Haiku 5.5 $0.10/$0.50 ⓒ가성비(작업당 지능과 해당 작업에 들어간 평균 비용들)로 보시면 *첨부자료 3* GPT-6 Luna에 비해서 전반적으로 우수하긴 하지만 가격이 거의 2~3배 비쌉니다. 또한 GPT-6.1 Sol이 워낙 가성비가 높다보니 GPT-6.1 Sol의 Reasoning 세팅을 Low로 낮춰서 사용할 경우 지능과 가격이 비슷합니다. ⓓ작업당 비용 *첨부자료 4*를 보시면 Haiku 5.5는 $0.21이고, GPT-6 Luna는 $0.07입니다. 마찬가지로 가격차이가 워낙 크다보니 지금의 Luna로도 경쟁에는 큰 문제가 없어보이고 GPT-6.1 Luna가 출시되고나서 비교하는 것이 합리적이라 생각합니다. ⓔ작업당 토큰 수 *첨부자료 5*로는 차이가 더 잘 드러납니다. Haiku 5.5는 162K(생각 129K + 답변 33K)이고, GPT-6 Luna는 50K(생각 39K + 답변 11K)입니다. 물론 사전학습이나 RL도 계속해서 좋아지기는 하지만 성능개선의 축 중에서 무엇이 핵심인가를 살펴보면 Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5가 모두 Test-time compute 세팅을 여유롭게 잡음으로써 성능을 높이고 있는 모양입니다. 겉으로 보이는 벤치마크는 좋지만 실제 API 사용자 입장에서는 얼마의 비용을 들여서 작업을 끝냈는가를 당연히 고려하므로, 이번 주 주간전략보고에 보내드린 것처럼 ARR로 보시면 앤스로픽의 ARR은 횡보하고 오픈AI ARR이 가파르게 상승하고 있는 상태입니다. AI 사이클이 계속해서 진행됨에 따라 bird-eye view를 유지하기 위해 확인해야 하는 각도들이 늘어가고 있습니다. 봐야 하는 게 많은 High Context로 갈수록 개인으로서는 피로한 일이지만 총체적으로 생각해보면 리서치를 통해 알파를 낼 공간이 넓어진다는 의미라고 생각합니다. ​ (2) 오픈AI의 Codex/Work WAU가 4,000만 명을 달성했습니다. Codex/Work WAU 히스토리: 2026년 초 : 50만 명 링크 2026년 2월 5일 : 100만 명 링크 (월 +82만 명 페이스) 2026년 2월 27일 : 160만 명 링크 (월 +171만 명 페이스) 2026년 3월 6일 : 200만 명 링크 (월 +94만 명 페이스) 2026년 4월 7일 : 300만 명 링크 (월 +214만 명 페이스) 2026년 4월 21일 : 400만 명 링크 (월 +77만 명 페이스) 2026년 5월 30일 : 500만 명 링크 (월 +70만 명 페이스) 2026년 7월 12일 : 600만 명 링크 (월 +70만 명 페이스) *여기부터 Codex + ChatGPT Work 합산* 2026년 7월 13일 : 700만 명 링크 (월 +3,000만 명 페이스) 2026년 7월 14일 : 800만 명 링크 (월 +3,000만 명 페이스) 2026년 7월 15일 : 900만 명 링크 (월 +3,000만 명 페이스) 2026년 7월 21일 : 1000만 명 링크 (월 +500만 명 페이스) 2026년 8월 13일 : 1500만 명 링크 (월 +652만 명 페이스) 2026년 8월 19일 : 2000만 명 링크 (월 +2,500만 명 페이스) 2026년 8월 31일 : 2500만 명 링크 (월 +1,250만 명 페이스) 2026년 9월 29일 : 3500만 명 (월 +1,034만 명 페이스) *OpenAI DevDay 2026 언급* 2026년 10월 7일 : 4000만 명 링크 (월 +1,875만 명 페이스) ​ (3) 일론 머스크가 Grok Bot에 대해 중대한 전략 변화를 발표했습니다: 앞으로 스페이스X는 주어진 작업에 대해서 최적의 백엔드 모델을 쓰겠다는 전략입니다. 예를 들어서 코딩에서는 Claude Opus 5.5, 이미지를 만드는 것은 MidJourney, 음악을 만드는 것은 Suno 등을 적극 사용하겠다는 전략입니다. 대부분의 단순 요청은 향후 출시될 Grok 4.8 모델이 처리하겠지만 고난도 작업이 요구될 때 필요한 경우 외부 프론티어 모델을 호출하는 구조입니다. 메타가 사용했던 실리적인 전략이고, 메타가 Meta AI에서 이미지와 영상 만드는 것을 2025년에 MidJourney로 쓰다가, 2026년 7월에는 자체 개발한 Muse Image로 교체했던 바 있습니다. 메타의 개발자용 코딩 에이전트인 Muse Code는 처음에 Claude Opus 4 시리즈를 채택해 개발하다가 Muse Spark 1.2가 어느 정도 궤도에 올라오자 이를 탑재해 출시했고 지금은 Muse Spark 1.3로 업그레이드되어 있습니다. Cursor가 사용했던 전략이기도 합니다: 에이전트 플랫폼을 운영하면서 어떤 작업에서 Grok 모델이 실패하고, 어떤 외부 모델이 어떻게 좋은 성과를 내는지 비교할 수 있는 것도 중요합니다. Trajectory 데이터를 충분히 얻기 때문에 어쨌든 RL 데이터 파이프라인을 구축하는 데는 좋습니다. 최근 말씀드린 것처럼 Grok 모델의 성능이나 가성비가 좋지 않기 때문에 일단은 수직계열화해서 한 번에 경쟁력을 잃기보다는 에이전트라도 따로 떼서 비용을 더 많이 쓰더라도 사용자 기반을 정상적으로 키우고, 이후에 Grok 모델 경쟁력을 강화해서 캐치업하려는 전략이라 생각합니다. ​ AI HW: ​ (1) AI 칩 자금 조달을 위한 초대형 금융조달 프로젝트들이 진행되고 있습니다: 브로드컴 - $50B: 오픈AI의 ASIC도 브로드컴이 보증을 서고 구매자금을 지원해줄 것으로 예상됩니다. $50B 가량의 자금조달을 추진 중이며 아폴로와 블랙스톤이 논의 중입니다. 연내 딜 완료를 목표로 하고 있습니다. 오픈AI의 자체 칩 개발 프로그램(Nexus)상 1세대 칩은 Jalapeño, 2세대 칩은 Serrano라는 코드명을 사용하고 있습니다. 결과적으로는 브로드컴이 구글이 미디어텍향으로 TPU 물량을 대거 돌려서 사라진 수요를 메우기 위해 앤스로픽과 오픈AI에게 자신의 Balance Sheet를 빌려주는 방식으로 계약을 따내고 있습니다. 오라클 - $??B: 아폴로, 골드만삭스 등과 AI 칩 구매용 자금조달을 협의 중입니다. 오라클이 직접 차입하지 않고 외부 투자자가 자금을 출자한 별도 법인(SPV)가 GPU를 구매하고 오라클이 이를 장기 임차하는 구조입니다. 이게 빅테크들이 다 하고 있는 조치이기도 하고, 아직은 사업성이나 자금융통에 문제가 없다고 봐서 이것 자체로 문제가 된다고 보진 않습니다만 나중에 언젠가 다운사이클이 오려고 할 때 꼭 체크해야 할 부분입니다. 스페이스X - $40B: 엔비디아 GPU 구매를 위한 $40B 자금조달 논의 중입니다. CY27쯤 마무리를 목표로 하고 있는 딜입니다. ​ (2) 광학 분야에서 OCS 수요를 결정짓는 부분들을 쭉 살펴보면 *첨부자료 1, 2, 3, 4*: 네트워킹, OCS, TPU 관련해서는 <구글 TPU v8 네트워킹의 모든 것 : 같은 칩을 사도 같은 성능이 나오지 않는 시대> 자료를 참고하시면 도움이 되실 겁니다. *첨부자료 2, 3, 4* '같은 칩을 사도 같은 성능이 나오지 않는 시대'라는 말의 함의는 CY27 이후로 흘러가면서는 칩과 랙 스케일을 어떻게 다루냐 만큼이나, 혹은 그보다 더 네트워크를 어떻게 다루느냐가 중요해질 것으로 예상합니다. 지금 오픈AI의 애빌린이 GB200/GB300 45만 개의 단일 워크로드용 코히어런트 클러스터로 구성되어 있는데, 앞으로 100만 개 혹은 그 이상의 코히어런트 클러스터 데이터센터 단위의 최적화를 구성하는 단계로 갈수록 칩 하나, 랙 하나보다 네트워킹을 어떻게 구성할 것인가의 중요성이 커질 것으로 봅니다. 지금 OCS 시장은 구글향 수요가 메인인데, CY30까지를 생각할 때는 이번 주 주간전략보고에서 말씀드린 엔비디아 GPU에 채택하는 Reconfiguration 수요가 굉장히 중요합니다. 구글의 OCS는 앞으로 12개월을 바라볼 때 여러 가지 변화가 나타날 예정입니다: ⓐTPU 출하량이 CY27 기준 YoY 100% 늘어납니다. CY28도 크게 증가할 것입니다. ⓑTPU 1개당 필요한 OCS 포트 수가 증가합니다. 기존 3D Torus에서는 TPU당 1.5개의 OCS 포트를 사용했습니다. → 다만 원래 OCS는 훈련용 칩에서만 3D Torus 구조로 사용하고 추론용 클러스터에서는 사용하지 않았었습니다. 그런데 TPU v8i Boardfly 구조부터는 OCS를 채택하기 시작합니다. TPU v8i에서는 TPU당 1.25개 정도의 포트를 사용하지만 추론용에서도 OCS를 쓰기 시작한다는 게 달라지는 포인트입니다. 당시 TPU v8 자료에서 Board → Group → Pod 개념에 대해서 말씀드리고 OCS가 구글 네트워킹의 전체 기반이 됐음을 강조드린 바 있습니다. ⓒTPU v9의 Humufish(미디어텍, 이것 업그레이드 버전이 Triggerfish고 이것도 미디어텍)부터 적용될 차세대 6D Torus 구조에서는 TPU당 최대 6개의 OCS의 포트를 사용할 것으로 예상됩니다. 구글은 원래 OCS 대부분을 자체 설계하고 위탁생산하는 방식으로 조달했었는데, CY26부터 루멘텀을 통해서 외부 공급업체의 비중을 빠르게 높이고 있습니다. 루멘텀은 CY27 초 구글의 최대 OCS 공급업체로 올라설 것을 전망한 바 있습니다. 엔비디아가 CY28 말부터 OCS를 도입할 가능성이 높아지고 있습니다. VR300 NVL576은 기본 랙 1개 제품인 VR300 NVL72를 8개 연결해서 576개의 GPU를 하나의 Global Scale-up 도메인으로 구성하는 것입니다. 랙 내부에서는 구리 연결, 랙 간에는 NPO OE를 통한 광 연결입니다. 그런데 Global Scale-up 도메인을 넘어서는 연결을 할 때부터 두 번째 스위칭 계층으로 OCS를 도입할 가능성이 있습니다. 이 수요가 장기적으로 구글 TPU OCS만큼이나 클 것으로 예상됩니다. 계속해서 인터커넥트 분야에서는 계속해서 루멘텀, 셈텍, 비아비를 선호합니다. CY27 하반기쯤에 MEMS 방식 이외의 옵션이 얼마나 경쟁력 있게 등장할 것인가 관점에서는 액정 방식의 COHR는 사실 지금은 경쟁력이 있다고 보진 않습니다. 안그대로 앞으로 300~400G/lane의 고속으로 가면 광 손실이 커질텐데 100~200G/lane 정도에서도 MEMS와 LCOS는 광 손실 차이가 큽니다. 대신 CY28에 엔비디아 GPU 랙에 OCS를 두 번째 스위칭 계층으로 도입할 경우 랙 내부 혹은 트레이 내부에 탑재하는 것이라서 집적도나 스위칭 속도상 SiPh 방식이 다뤄지려나 생각정도만 하고 있습니다. 다만 이것도 하이퍼스케일러와 차세대 아키텍처를 공동 설계하는 파트너사로서 루멘텀의 입지가 크고 Light/Laser Source를 설계하고 양산까지 하여 실제 하이퍼스케일러들의 네트워킹 SW에 맞게 최적화하는 능력까지를 고려하자면, 지금 상태에서 예상하기론 차세대를 설계-채택하더라도 루멘텀과 협업할 가능성이 높다고 생각하고 있습니다. ​ (3) 화웨이가 Huawei Connect 2026에서 말한 것들 중 일부를 추가로 정리해봅니다: Huawei Connect 2026 당시의 메인 리뷰는 9월 21일 주간전략보고에 있습니다. 추론용으로 설계된 Ascend 950PR이 제한된 수량으로 공급되고 있습니다. 학습용으로 설계된 Ascend 950DT 기반의 SuperPod은 테스트 중이며 CY26 말~CY27 초에 양산이 시작될 것으로 예상했습니다. 소수의 국가에 Ascend 950 SuperPod를 소량 공급했지만 광범위한 해외 출시 계획은 없고 중국 내부 수요 충족을 우선하고 있다고 말했습니다. 화웨이 회장인 에릭 쉬(Eric Xu)는 일찌감치 CPO 대신 NPO를 선택했습니다. 엔지니어링 구현, 비용, 유지보수, 수율 측면에서 NPO가 상당 기간 동안 더 나은 선택이 될 것이란 주장입니다. NPO는 구리 연결부가 5cm(메인 칩에서 NPO OE까지 5cm, 그 5cm 외의 SuperPod은 전부 완전 광 연결로 구현)이지만, CPO는 5mm입니다. 대신 비용은 광엔진당 거의 40% 절감할 수 있고, 광엔진에 문제가 생기더라도 AI 칩을 통째로 폐기하지 않고 소켓으로 연결된 광엔진 부분만 교체하면 된다는 것이 핵심이라고 강조했습니다. ​ Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) 오픈AI의 그렉 브록먼이 새로운 사이버 보안 대응 체계에 대해 설명했습니다: 새로운 AI 모델이 출시될 때마다 그 모델을 자사 시스템에 투입해 보안 취약점을 찾아내고, 이를 수정하는 과정까지 자동화하겠다는 것입니다. 그렉 브록먼은 최근 오픈AI 엔지니어의 25%를 차출하면서 '미안하지만 지금 진행하고 있는 프로젝트는 전부 중단해야 합니다. 이제부터 여러분은 방어 업무를 맡습니다. 우리의 보안 아키텍처를 한 단계 끌어올려야 합니다. AI 모델을 활용해서 시스템에 존재하는 모든 보안 취약점을 찾아내세요.'라고 말했고 그렇게 실제로 상당히 심각한 보안 문제들을 여러 건 발견했고, 모두 수정했다고 말했습니다. 이후에도 새로운 문제들이 발견됐지만, 어느 시점부터는 더 이상 새로운 취약점이 거의 나오지 않았습니다. 현재 오픈AI 내부적으로 파악하기로는 Astra가 찾아낼 수 있을 만큼 심각한 최우선순위(P0) 보안 문제와 치명적인 취약점은 사실상 모두 찾아낸 상태입니다. 중요한 건 물론 새로운 모델이 나오면 다시 한번 이 과정을 반복해야 합니다. 새로운 모델이 출시돼 사이버 보안 관련 능력이 향상될 때마다, 곧바로 그 모델을 자사 시스템에 투입해 이전에는 발견하지 못했던 취약점을 찾아내는 순환 구조를 만드는 것입니다. 이상적인 상태는 이 과정 전체를 자동화하는 것입니다. 오픈AI는 이를 'Defense Factory'라고 부르고 있습니다. 이 과정을 선택한 파트너들과 다같이 굴리는 것이 ⓐ오픈AI의 차세대 모델 사이버보안 프로젝트는 Daybreak, ⓑ앤스로픽은 Project Glasswing, ⓒ구글은 Fairwind Program입니다. 외부에서 공격하는 것과 내부에서 보안을 강화하는 활동이 본질적으로 같습니다. 사이버보안을 강화하는 것도 내부에 레드팀을 만들어놓고 '지금의 자사 보안을 모두 뚫어보세요'라고 시키는 것입니다. 신재생/전력기기: (1) 뉴멕시코주 대법원이 오라클의 Project Jupiter 심리 담당자를 새롭게 임명했습니다: 10월 6일자로 PRE-HEARING ORDER가 내려왔는데 두 가지를 지시한 것입니다. ⓐ모든 당사자가 참여하는 일정조정 회의를 열어 후속 심리 일정을 정하도록 했습니다. ⓑ10월 9일까지 뉴멕시코주 Air Quality 부서에 인허가 심사와 관련된 행정기록을 제출하도록 명령했습니다. 정리하자면 10월 9일이 본격적인 인허가 심리를 재개하기 위한 자료 제출 기한입니다. 쭉 보면 이렇습니다. 절차를 지연시켰던 요소들이 해소되고 있습니다: 8월 22~23일: 기존 심리 담당자였던 Max Shepherd가 담당자 자리를 내려놨고, 뉴멕시코 대법원도 담당자가 부재한 상태이므로 인허가 절차를 잠정 중단했었습니다. 9월 17일: 뉴멕시코 대법원은 환경단체들의 긴급 청구를 기각하고 절차 재개를 허용했습니다. 10월 2일: 새로운 심리 담당자인 James O. Browning이 임명됐습니다. 10월 6일: 심리 재개를 위한 첫 명령(PRE-HEARING ORDER)을 내렸습니다. 11월 23일이 뉴멕시코 환경부(NMED)가 기존에 제시한 인허가 결정 기한입니다. 이때 최종 인허가를 받을 수 있을 것인가 아닌가가 '새로운 Project Jupiter'의 지연이 생기느냐 아니냐를 결정하는 요소입니다. 중요한 건 이미 뉴멕시코 환경부가 Project Jupiter에 대해서 7월 29일에 14페이지 분량의 인허가 기술 검토서를 낸 바 있습니다. 해당 문서에서 NMED는 Project Jupiter의 대기오염 확산 모델링을 검토한 결과, 시설 운영이 적용 가능한 대기질 기준을 초과하지 않을 것이라는 결론을 제시했습니다. 그리고 이 모델링 분석에 근거하면 허가를 발급할 수 있다고 명시했습니다. 상당히 긍정적입니다. 기술 검토 단계에서는 허가 발급이 가능하다는 판단이 이미 나온 만큼, 남아 있는 주요 불확실성은 공청회에서 제기될 반대 의견, 절차적 적법성, 최종 결정에 있다고 볼 수 있기 때문입니다. 지금 중요한 건 '일정조정 회의'를 통해서 확정될 공청회 시작일과 최종 심리 일정이 어떻게 나오느냐 → 그리고 그 결과상 큰 문제가 없으면 11월 23일 뉴멕시코 환경부 장관 John Rhoderick이 Air Quality 체크 후 최종 인허가 결정을 내려주면 인허가상 불확실성이 끝납니다. Project Jupiter에 대해서는 Project Jupiter 이슈 분석 #1 → 7월 20일 주간전략보고 Project Jupiter 이슈 분석 #2 → 9월 21일 주간전략보고 Project Jupiter 이슈 분석 #3 → 9월 28일 주간전략보고를 참고해주세요. 광고/이커머스: ​ (1) 구글과 유니티가 전략적 파트너십을 맺었습니다: 자연어 기반으로 게임을 만들 수 있는 'Playground'를 출시했습니다: 구글과 유니티가 AI로 게임을 제작하고 유통하는 플랫폼을 함께 만들겠다는 전략적 파트너십입니다. 구글이 Playground 플랫폼을 출시했고, 코딩 없이 자연어 프롬프트만으로 게임을 생성하고, 물리 효과, 규칙, 캐릭터, 환경 등을 대화형으로 수정 가능한 것이 특징입니다. 브라우저 기반으로 모바일과 노트북에서 플레이할 수 있으며, Google Play Games와 연동해 리더보드, 일부 멀티플레이, 좋아요, 크리에이터 팔로우 등을 지원합니다. 올해 말에는 Unity Spark로 제작 환경을 확장해서 구글 Playground에서 만든 게임을 더 전문적인 스튜디오 수준의 게임으로 고도화할 수 있도록 지원할 예정입니다. 정리하자면 구글이 게임을 만들고 유통하는 사용자들을 유치하고, 유니티가 이러한 엔진을 지원하는 형태입니다. 조금 더 깊게 생각해보면 유니티가 AI 시대의 게임 제작 인프라를 넘어, 게임 제작에 필요한 디지털 자산의 유통과 수익화까지 장악할 기회를 얻었다는 것이 좋습니다: 기존의 바이브코딩 방식은 AI가 코드를 작성하고, 그래픽을 생성하고, 게임의 작동 원리까지 구현하는 방식입니다. 간단한 2D 게임은 충분히 만들 수 있지만, 복잡한 3D 게임으로 넘어가면 이야기가 달라집니다. 캐릭터의 충돌 판정, 물리 시뮬레이션, 애니메이션, 조명, 렌더링, 플랫폼별 최적화까지 전부 새롭게 구현하기에는 상당한 부담이 따릅니다. Unity Spark는 AI가 자연어를 게임 제작 명령으로 해석하되, 실제 게임을 구동하는 기반에는 검증된 Unity Runtime을 활용하는 접근입니다. 여기에 Asset Store의 기존 에셋까지 활용할 수 있습니다. 결국 AI가 처음부터 모든 것을 생성할 필요가 없습니다. AI는 사용자가 원하는 게임을 이해하고, 적절한 에셋과 기능을 조합하며, 유니티가 게임을 실제로 작동시키는 것입니다. AI가 게임 제작을 쉽게 만들수록 게임 엔진의 가치가 사라지는 것이 아니라, 오히려 게임 엔진을 사용할 수 있는 사람의 범위가 넓어지는 구조입니다. 오늘도 보시면 Unity 7.0 Alpha 버전이 출시됐는데, 유니티의 전략은 쭉 이 방향이었습니다: Unity Spark - 일반인을 위한 AI 게임 제작 : 자연어와 에셋을 활용해 브라우저에서 3D 게임을 제작하고, 다른 사람과 공동 작업할 수 있는 제품입니다. Unity Studio - 브라우저 기반 전문 3D 협업 : 기존 3D 데이터를 가져와 여러 사람이 실시간으로 편집하는 환경입니다. 현재는 산업용 3D 애플리케이션에 초점이 맞춰져 있으며, Unity Editor로 프로젝트를 내보낼 수 있습니다. Unity 7 - 전문 개발팀과 AI 에이전트의 협업 : 2027년 초 정식 출시 예정으로, 개발자와 아티스트뿐 아니라 AI 코딩 에이전트도 게임 개발 과정에 참여하도록 설계하고 있습니다. 이 전략이 궁극적으로 성공한다면 유니티는 게임을 처음 만들어보는 일반인부터 대규모 게임 스튜디오까지 아우르는 제작 플랫폼으로 발전할 수 있습니다. AI로 제작되는 게임이 많아질수록 게이머를 확보하기 위한 경쟁도 치열해지면서 User Acquisition(UA) 광고 지출이 증가할 가능성이 높습니다. 동시에 게임 개발사들은 Unity LevelPlay를 통해 게임 내 광고를 수익화하고, Unity IAP로 인앱결제를 구현할 수 있습니다. 유니티 입장에서는 게임 제작부터 이용자 확보, 광고 수익화, 인앱결제까지 하나의 생태계로 연결되는 것입니다. 특히 광고 노출~이용자 행동~결제 전환 데이터가 유기적으로 연결된다면, 어떤 이용자에게 어떤 광고를 어느 시점에 보여줘야 실제 결제로 이어지는지 더욱 정교하게 학습할 수 있습니다. 이는 유니티의 광고 효율을 높이고, 다시 개발사들의 광고 지출을 유도하는 선순환으로 이어질 수 있습니다. 다른 곳에 없는 데이터들입니다. 의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 트랜스메딕스의 4Q 비행 건수는 196건, 오늘의 일간 비행데이터는 +27건이었습니다. 4Q는 7일이 지났으며 일평균 비행 속도는 28.00건 속도였습니다. 이제부터 내년 1~2월까지는 원래 계절적으로 이식 건수가 줄어드는 주기라서 실적 기대감은 더 낮아질 단계입니다. 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,841건, 일간 비행데이터는 +35건이었습니다. 3Q는 92일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.88건 속도였습니다. ​ (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $74.29B, CCTP 전송량은 30일 기준 $18.6B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -0.38%, 월간 기준 -0.56% 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