[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠 [채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS [게시일] 2026.10.07 [원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/261007113727346zm [제목] 일간보고 : 투자의 생각 (261007) [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 7일 수요일, 데일리 전해드립니다. ​ 주간전략보고 2026-10-05 주간전략보고 : 투자의 생각 (10월 5일~10월 9일) (바로가기​) 일간보고 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 2026-10-07 (수) ​ 주요 지수 : S&P +0.58% > 다우 +0.49% > 나스닥 +0.45% > 러셀 -0.59% 상승종목비율 : NYSE 153%, Nasdaq 103% 🟢 (🟢🟡🔴) ​ 섹터 - 📈강세 : 유틸리티, 임의소비, 필수소비, 산업재 - 📉약세 : 바이오텍, 적자성장주, 헬스케어 ​ 📩 메이저 뉴스 빅테크/AI Labs: ​ (1) 프론티어 AI Labs의 컴퓨트가 어디에 주로 쓰이고 있는지를 시각화한 차트입니다 *첨부자료 1*: Data Wall을 극복하기 위해서 Test-time compute(= RL, Reasoning)를 통해 생성한 합성 데이터로 사전학습에도 쓰고 사후학습에도 쓰다보니 RL이 차지지하는 비중이 매우 커진 것입니다. 차트에서 몇몇 확인하실 수 있는 지점들은: 2024년 9월, Test-time compute를 처음 적용한 LLM인 o1-preview가 나오기 전에는 RL/Post-training 작업이 거의 없었습니다. 그리고 RL이 바로 광범위하게 적용됐던 것도 아닙니다. Test-time compute를 적용하는 건 좋은데 유효 컴퓨트 증가가 충분하지 않았기 때문에 토큰당 추론비용이 워낙 비싸서 채택이 더뎠던 시기입니다. 2025년 3월부터 본격적으로 엔비디아의 GB200 NVL72 랙 시스템이 양산되기 시작했었습니다. 랙 스케일 테스트는 1월 말에 마쳤고 → Preview는 2~3월에 걸쳐서 조금씩(GCP, Azure) → 본격 외부 서비스가 시작됐던 시기는 4월쯤부터(오라클, 코어위브)입니다. AWS는 전략실패 덕에 액체냉각 대신 자체 개발한 공냉식 RDHx를 새롭게 짜느라 P6e-GB200 UltraServer GA 시점이 2025년 7월로 굉장히 늦었어서 논외입니다. 그러고 나서 GB200 NVL72 시스템이 채택되는 사이클을 따라서 달러당 유효 컴퓨트가 압도적으로 많아졌으니 RL과 추론 수요도 크게 증가한 것입니다. 2025년 5월, Opus 4/Sonnet 4 공개와 함께 Claude Code가 GA됐습니다. 그리고 8월 20일 Teams/Enterprise 구독제에 배포하고 → 9월 29일 Claude Code 2.0 업데이트로 장시간 작업 수행능력 크게 향상 → 11월 24일 Opus 4.5(지금까지 Claude Code를 통해 얻은 Trajectory 데이터를 넣었더니 장시간 코딩 에이전트 성능 크게 개선) 업데이트를 거치면서 채택 사이클이 굉장히 가팔라졌었습니다. 코딩, 에이전트, Computer Use, 장시간 작업 수행능력 등이 결국 RL을 통해서 성공한 Trajectory 데이터를 사전학습/사후학습 과정에서 넣어가며 성능을 끌어올리는 것인지라 전반적인 트렌드가 결국은 RL을 키우는 쪽으로 발전해온 흐름입니다. Muse도 마찬가지입니다. ​ (2) 프랑스 AI Lab인 미스트랄(Mistral)이 Mistral Large 4 'Le Chonk(=뚱냥이)'를 공개했습니다: 미국/유럽에서 출시된 Open-weight 모델 중에서는 프론티어입니다. 워낙 중국이 open-weight를 선도 중이기는 하지만 미국/유럽권에서 1위를 달았다는 건 꽤나 상징적입니다. 유럽에 위치한 미스트랄 자체 데이터센터의 3,800개 Grace Blackwell GPU로 학습된 모델입니다. Mistral Large 4의 총 파라미터는 1.0T / 활성 파라미터는 49B입니다. 활성비율은 4.9%입니다. 중국 open-weight 기업들의 총 파라미터 / 활성 파라미터를 함께 정리하면: Kimi-K3 : 2.8T / 104B (활성비율 3.7%) Qwen3.8-Max : 2.4T / 95B (활성비율 4.0%) DeepSeek-V4-Pro : 1.6T / 49B (활성비율 3.1% = 압도적) GLM-5.3 : 743B / 39B (활성비율 5.2%) 그외에는 Grok 4.7이 총 파라미터 기준 2.1T, Muse Spark 1.3이 1T 정도 모델입니다. 중국 AI Labs들에 비해서 Sparsity 정도가 좀 아쉽기는 하지만 양질의 데이터로 학습시켜서 그런지 총 파라미터나 활성 파라미터 규모 대비해서 코딩 및 에이전트 퍼포먼스가 유의미하게 좋습니다. 성능을 보자면 Terminal-bench 4.0 기준 꽤 좋습니다. open-weight 모델끼리 비교할 때 GLM이나 Kimi에 비해서는 전체적으로 아쉽긴 하지만, Qwen/DeepSeek보다는 또 우수합니다. Terminal-bench 4.0 업데이트(2026-10-07) → Opus 5.5 64.8% > Sonnet 5.5 61.8% > GPT-6 Astra 58.2% > GPT-6.1 Sol 58.2% > Fable 5.1 57.9% > GLM-5.3 41.8% > Grok 4.7 37.6% > Mistral Large 4 28.3% > Qwen3.8-Max-0902 27.0% > Kimi-K3 21.0% > Gemini 3.8 Flash 19.1% > GPT-6 Luna 16.4% 미스트랄은 이제 막 1T 수준을 내놓은 것이라서 앞으로 ⓐ총 파라미터 2T 수준까지 어떻게 스케일업 할지, ⓑRL을 통해서 Mistral Large 4.1, 4.2, 4.3 등등 쭉 올라가며 어느 수준까지 퍼포먼스를 끌어올릴 수 있을 것인지 여기도 생각보다 기대해볼만한 연구소가 됐습니다. 가격은 백만토큰당 API 비용 $1.36/$4.18입니다. 주요 모델 API 가격 업데이트(2026-10-07) → 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 작업당 비용 *첨부자료 2* 기준으로 보시면 Mistral Large 4는 $1.13입니다. Qwen이 워낙 별로이게 뽑혀서 그런 것도 있긴 하지만, Qwen3.8-Max-0902($5.41)보다 잘나왔고, Kimi도 아마 곧 Kimi-K4를 출시할 때가 된 것을 감안해야 하지만 Kimi-K3($2.00)보다 좋으며, Gemini 3.8 Flash($1.24)보다도 코딩 기준으로는 꽤 잘 뽑힌 모델입니다. 작업당 토큰 수 *첨부자료 3* 기준으로 보시면 Mistral Large 4는 69K(생각 52K + 답변 17K)입니다. 비슷한 open-weight끼리 비교해보자면, Qwen3.8-Max-0902는 108K(생각 71K + 답변 37K)이라 여기는 사실 사전학습(역할: 토큰당 지능 압축)이 굉장히 잘 안되고 있는 듯 하고, Kimi-K3는 48K(생각 32K + 답변 16K)라서 굉장히 토큰을 적게 쓰지만 기본적으로 2.8T 모델에서 사전학습을 잘 돌려서 나오는 값이며, Gemini 3.8 Flash 71K(생각 43K + 답변 28K)보다도 약간 낮게 나와서 경쟁력 있는 정도였습니다. 미국/유럽에서 API 비용 없이 자체 구축한 서버로 돌리거나, 아니면 보안 정책 때문에 온프레미스에서 모델을 서빙해야 하는 기업의 경우 중국 open-weight 모델들 외에는 한동안 대안이 없었는데 Mistral Large 4가 그 자리를 장악할 수도 있겠다 싶습니다. 기본적으로 HW 세대 교체들이 동시에 일어나고 있는 상태(ⓐGB300 → VR200(9월부터 양산), ⓑTPU v7 → TPU v8t/8i(3Q 양산시작), ⓒTrainium 2 → Trainium 3(3Q 양산시작)라서 AI Labs계의 춘추전국시대가 본격 시작됐습니다. ​ (3) Muse 관련 자료들을 모아보면 Citi 추정 10월 6일자 기준 Muse 다운로드는 누적 660만 회+, DAU 180만 명입니다. *첨부자료 4* YipitData에 따르면 이미 지속형 개인용 에이전트가 고가치 상품 구매에 영향을 끼치고 있는 것으로 파악됩니다. 메타가 최근 업데이트를 통해 Muse/에이전트가 촉진한 지출에 대해 추적할 수 있는 기능을 도입했습니다. 현재 사용자들이 Muse를 통해 무엇에 지출하고 있는가를 살펴보면: 여행: 지출규모의 30% (거래량의 12%) 소매: 지출규모의 30% (거래량의 35%) 엔터테인먼트 및 이벤트: 지출규모의 11% (거래량의 11%) 보험: 지출규모의 6% (거래량의 3%)입니다. ​ AI HW: ​ (1) 마벨 Investor Day 2026를 마쳤습니다. *첨부자료 1, 2* 함의점들 기준으로 정리해보면: 업데이트된 숫자들만 쭉 정리하면: FY28: 전사 매출 기존 $18B → $20B로 상향, 데이터센터향 매출 $18B FY29: Custom 매출(Custom ASIC + Custom Silicon)​ 기존 >$10B → >$20B로 상향 FY31(New): 전사 매출 $70~90B, 인터커넥트 $37.5B, Custom $30B, 스위치+스토리지 $10B, Non-GAAP EPS >$30 장기적인 마진 궤적: GPM 56~59%, OPM 44~46%, FCF Margin >36%입니다. GPM은 커스텀 사업이 커지면서 낮아질 수 있겠지만 전사 매출이 커지면서 OPM/FCF Margin이 지금 수준에서 높아진다는 것을 숫자로 말한 Investor Day였습니다. FY31 기준으로 마벨의 Custom 사업부 매출($30B)보다 인터커넥트 매출($37.5B)이 더 클 것으로 예상했습니다. Scale-up과 Scale-across 광학제품 수요가 성장을 만들기 때문이며, CY27~CY28의 매출 성장이 매우 크게 나타날 것을 감안했기 때문에 그렇습니다. 덕분에 인터커넥트가 바스켓으로 강세였습니다. 인터커넥트의 성장 궤적은 구리 → NPO → CPO로 앞 단계의 성장이 사라지면서 다음 단계가 오는 구조가 아니라, 구리 + NPO + CPO가 상당 기간 동시에 존재하는 구조가 될 것임을 전망했습니다. 이에 대해서는 <'빛💡'의 시대 #2 : 구리도 광모듈도 CPO도 다 커진다, AI 인터커넥트의 폭발>에서 자세히 전해드린 바 있습니다. NPO는 램프업에 대해 자신있다고 말했고("ramp for sure"), 모듈 단계에서 design-win을 받은 제품들이 실제 하이퍼스케일러 design-win으로 넘어가고 있는 단계라고 설명했습니다. FY29 Custom 매출이 >$10B에서 → >$12B로 상향됐습니다. XPU 자체의 출하가 늘기보다 XPU와 연결되는 칩들이 점점 많아지면서 주변 칩들도 단순 커머디티 컨트롤러가 아니라 고성능 커스텀 ASIC들로 바뀐다는 논리입니다. XPU 칩 하나당 XPU Attach 소켓 1~2개를 달고 ASP는 대략 $1,000 정도로 예상하므로 하나의 Attach 커스텀 실리콘 하나하나가 $1B 규모의 비즈니스, 일부는 Several Bilions까지도 갈 수 있다고 설명했습니다. 추론과 KV Cache가 커지면서 Memory Wall이 AI 시스템의 핵심 병목이 됐고, 따라서 KV Cache Offloading을 위한 수요로 ⓐCXL과 ⓑSSD/스토리지 수요가 커지고 있습니다. ⓐCXL은 기존 CPU용 CXL을 넘어서 이제는 XPU에 직접 SerDes로 연결하는 커스텀 CXL 제품을 개발 중인데 이미 여러 하이퍼스케일러에서 초기 design-win이 진행 중입니다. ⓑSSD/스토리지에서 지속적으로 XPU로 데이터를 공급해야 하기에 XPU 세대가 한 세대씩 높아질 때마다 스토리지 요구량이 대략 2배씩 증가하고 있다고 설명했습니다. ​ (2) 시게이트와 도시바가 TDK의 HDD Drive용 Magnetic Heads(HDD 드라이브용 자기 헤드) 사업부 인수를 놓고 경쟁 중입니다. 도시바가 봄에 TDK와 협상을 시작했고, 여름에 시게이트가 더 높은 금액을 제시하면서 입찰 경쟁이 시작됐습니다. 사실 시게이트가 TDK를 인수하여 생산용량을 내부 할당으로 바꿔버릴 경우 이번 주 주간전략보고에서 전해드렸던 도시바의 HDD 증설 계획에도 차질이 생길 가능성이 있습니다. 아직 거래가 확정된 것은 아니지만, 시게이트가 뒤늦게 뛰어들어 도시바의 허를 찌른 셈입니다. 이번 인수전이 중요한 이유는 TDK가 HDD용 자기헤드를 외부에 판매하는 사실상 유일한 독립 업체이기 때문입니다. 시게이트와 웨스턴디지털은 이미 자기헤드를 수직계열화해 대부분 자체 생산하고, 수요가 몰릴 때 부족한 물량을 TDK에서 추가 조달하는 구조입니다. 반면 도시바는 자기헤드를 자체 생산하지 않고 TDK에 의존하고 있습니다. HDD 시장점유율은 웨스턴디지털과 시게이트가 각각 45%씩을 차지하고 있고, 도시바가 10% 수준입니다. 하지만 자기헤드 조달 구조만 놓고 보면 도시바가 훨씬 취약한 위치에 있는 것입니다. 그래서 만약 시게이트가 TDK의 자기헤드 사업을 인수하고 향후 증설되는 생산능력을 자사 HDD에 우선 배정한다면 도시바에는 상당한 문제가 될 수 있습니다. 도시바는 AI 데이터센터용 HDD 수요 증가에 대응해 FY27까지 생산능력을 2배 확대할 계획이라고 발표는 했는데, HDD 조립라인만 늘린다고 실제 출하량이 늘어나는 것은 아닙니다. 플래터와 자기헤드 같은 핵심 부품 공급이 함께 늘어나야 합니다. 특히 자기헤드를 전적으로 외부에 의존하는 도시바 입장에서는 TDK의 생산능력 확보 여부가 증설 계획의 병목이 될 가능성이 있습니다. 중장기적으로는 기술 로드맵에도 영향을 줄 수 있습니다. TDK는 단순히 기존 HDD용 자기헤드를 생산하는 회사가 아니라 HAMR을 포함한 차세대 자기헤드 기술에 투자를 확대하고 있습니다. 도시바 역시 과거 MAMR 개발 과정에서 TDK와 긴밀하게 협력해왔기 때문에, TDK는 시게이트와 웨스턴디지털을 따라잡기 위한 차세대 HDD 기술 확보에서도 중요한 파트너입니다. 단기적으로는 도시바의 HDD 증산에 필요한 부품 공급 문제가, 장기적으로는 HAMR 전환 과정에서의 기술 접근성이 걸려 있는 셈입니다. 물론 시게이트가 TDK를 인수한다고 해서 곧바로 도시바 공급을 끊거나 생산능력을 전부 내부화한다고 단정할 수는 없습니다. 오히려 이 때문에 규제당국의 반독점 심사가 핵심 변수가 될 가능성이 높습니다. 시게이트가 HDD 시장의 40% 이상을 차지하는 상황에서 유일한 독립 자기헤드 공급업체까지 지배하게 되면 경쟁사인 도시바의 핵심 부품 공급을 통제할 수 있기 때문입니다. EU집행위원회가 2011년에 이미 한 번 심사했던 내용이기도 합니다. 그래서 거래가 실제로 추진된다면 장기 공급계약이나 생산능력 보장 같은 조건이 붙을 가능성이 높겠지만 어쨌든 시게이트가 도시바의 허를 찌른 모양이 흥미로웠습니다. ​ (3) Nanya는 4Q26 DRAM ASP가 QoQ +10% 추가 상승할 것으로 예상하고 있으며, Winbond도 4Q26에 DRAM ASP가 QoQ +8~13% 상승할 것으로 예상했습니다. 현재 TrendForce 기준 컨센은 4Q26 DRAM은 QoQ +10~15%, NAND는 QoQ +15~20%로 잡혀 있습니다. 생각보다 QoQ low double digit 수준의 가파른 가격상승세가 4Q~1Q27까지도 이어질 것으로 예상합니다. ​ (4) 스페이스X가 Apollo Global Management 주도 자금조달 프로젝트로 엔비디아 칩 구매에 사용할 자금 $40B를 조달하려 하고 있습니다. 은행대출 $10B + 회사채 발행 $30B를 추진 중이며 CY27에 마무리 될 것으로 예상됩니다. ​ Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) AWS, 마이크로소프트, 구글, 애플을 포함한 21개 주요 소프트웨어 회사 전반에서 보고된 '치명적 취약점'이 4년간 한 달에 100개를 넘은 적이 없었는데, 2026년 봄 이후로 한 달에 600개 이상으로 급증했습니다. *첨부자료 1* 사이버보안 리스크가 급증하는 중입니다. 포티넷에 대해서는 <포티넷 기업분석 : Agentic AI가 폭발시킨 트래픽, 방화벽의 두 번째 전성기> 자료를 통해 기업분석으로 전해드린 바 있습니다. 계속해서 All-time High를 경신하고 있습니다. ​ (2) 엔비디아 B200 임대 시 On-demand를 통해서 GPU를 구할 수 있는 슬롯이 2026년 8월부터 0%를 유지하고 있습니다. *첨부자료 2* 수요-공급 부족의 정도를 생각해보면 GPU 임대료는 당분간 계속해서 더 높게 조정될 것으로 예상됩니다. GPU 임대 사업의 수익률이 높아지면 높아질수록 돈을 빌려주는 수요도 함께 높아지는 구조인 만큼, AI HW 산업 전반적으로 좋은 신호입니다. ​ 신재생/전력기기: (1) 구글이 컨스텔레이션(CEG, Constellation)과 장기 전력 계약을 발표했습니다: 구글이 PJM 지역에서 최대 3.59GW 규모의 장기 전력을 확보하는 동시에, 컨스텔레이션의 기존 원전 11기를 업그레이드해 890MW의 '새로운' 원전 용량을 만들어내는 계약입니다. 조금 더 세분화하면: ⓐ컨스텔레이션의 기존 PJM 원자력 발전자산으로부터 2.7GW 용량을 15년간 구매하는 계약을 체결했고 + ⓑ원전 Uprate PPA를 맺어서 기존 원전 11기 출력을 높인 것에서 생긴 890MW를 20년간 구매하는 계약입니다. 원전 Uprate를 위해서 컨스텔레이션이 $4.3B를 투자합니다. $4.8M/MW 정도의 CapEx입니다. 구글이 사실상 컨스텔레이션의 CapEx를 보장해주는 구조입니다. 20년 PPA를 써주면 컨스텔레이션은 20년간 수익이 보장되기 때문에 $4.3B를 투입해서 Uprate를 하게 되는 것입니다. Bring Your Own Power의 예시입니다. 9월 28일 주간전략보고에서 CY27부터 본격 심화될 전력 문제를 충당하기 위한 방법에서 소개드린 '기존 원전의 Uprate' 사례입니다. 광고/이커머스: ​ (1) 유니티가 엔비디아와 OpenUSD 협력을 발표했습니다: 일단 가장 중요한 부분부터 정리하면 당장의 펀더멘탈/주가에 큰 영향이 있을 협력은 아닙니다. 게임을 넘어서 산업용 디지털트윈 시장에서도 협력을 잘하고 있다는 정도의 함의입니다. 구체적으로는 제조, 로보틱스, 시뮬레이션 분야의 기업들이 Unity OpenUSD 워크플로우를 도입할 수 있도록 별도로 제작된 Unity USD Toolkit을 출시한 것입니다. Unity ↔ Isaac Sim이 같은 월드 데이터를 주고받기 시작했다는 함의가 있습니다. 정리하면 NVIDIA Isaac Sim이 Physical AI의 물리 법칙과 로봇을 계산하는 엔진이면, 유니티의 역할은 사람이 그 공장을 보고, 조작하고, 운영하는 애플리케이션이 됩니다. 의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 트랜스메딕스의 4Q 비행 건수는 169건, 오늘의 일간 비행데이터는 +18건이었습니다. 4Q는 6일이 지났으며 일평균 비행 속도는 28.17건 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 $74.30B, CCTP 전송량은 30일 기준 $18.4B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -0.35%, 월간 기준 -0.54% 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