[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠 [채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS [게시일] 2026.09.09 [원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260909132801023gr [제목] 일간보고 : 투자의 생각 (260909) [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 9월 9일 수요일, 데일리 전해드립니다. ​ 주간전략보고 2026-09-07 주간전략보고 : 투자의 생각 (9월 7일~9월 11일) (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 2026-09-09 (수) ​ 주요 지수 : 나스닥 -0.32% > 러셀 -0.52% > S&P -0.58% > 다우 -1.18% 상승종목비율 : NYSE 54%, Nasdaq 56% 🟡 (🟢🟡🔴) ​ 섹터 - 📈강세 : 반도체, 에너지, 유틸리티 - 📉약세 : 헬스케어, 금융, 바이오텍, 원자재, 임의소비 ​ 📩 메이저 뉴스 보시는 순서는 이렇습니다. 제목 - 참고를 위해 살펴보는 기업군 주가 : 그날의 생각 ​ 빅테크/AI Labs: ​ (1) 앤스로픽이 2025년 10월 이후 11개월 동안 14.8GW 정도의 컴퓨트 계약을 체결했습니다 *첨부자료 1*: 2025년 10월 이전에 확보햇던 1~2GW까지 합치면 대략 총 계약분은 15.8~16.8GW입니다. 앤스로픽 컴퓨트 중심지는 여전히 아마존과 구글입니다. 두 회사가 공급할 용량은 합쳐서 11GW이며 향후 10년 간 앤스로픽은 $300B 이상을 지불할 예정입니다. 이외 나머지 4.8~5.8GW 정도는 여러 공급망을 통해서 계약하고 있습니다. ⓐ마이크로소프트, ⓑ스페이스X, ⓒ람다, ⓓ엔스케일, ⓔ플루이드스택, ⓕ테라울프(ⓐ~ⓖ는 엔비디아 GPU), ⓖAMD GPU까지 컴퓨트 조달처를 확대하고 있습니다. 클라우드, 네오클라우드, 직접 데이터센터 임대, 자체 칩 구매를 모두 동시에 사용하여 멀티소싱하는 전략에 가깝습니다. ​ (2) Similarweb의 생성형AI 웹사이트 트래픽 점유율을 살펴보시면, *첨부자료 2, 3* ⓐ최근 2~3개월 전부터 ChatGPT 점유율이 다시 상승하고 있습니다.(26년 6월 52.7% → 26년 8월 55.5%) ⓑClaude 챗봇 점유율은 1년 전에 비해서 꽤 높아졌습니다(25년 8월 1.9% → 26년 8월 9.3%). ⓒ2~3개월 전부터 Gemini 점유율이 하락하고 있습니다(26년 6월 27.8% → 26년 8월 25.6%). ⓓChatGPT MAU는 이제 10억 6000만 명이 됐습니다. ​ (3) Muse Spark 1.3의 Terminal-bench 4.0 점수가 33.3점인 것으로 추정됩니다. *첨부자료 4* 어떤 벤치마크를 기준으로 살펴보느냐가 매우 중요합니다. 지금 가장 객관적으로 개발자들의 에이전트 사용 능력을 비교평가해주는 지표는 Terminal-bench 4.0이라고 생각합니다. SemiAnalysis는 이걸 보고 벤치맥싱의 사례라고 꼽았는데, 제 생각에 Muse Spark 1.3이 33.3점이면 굉장한 도약이며 메타에게는 매우 긍정적입니다. Terminal-bench 4.0 업데이트(2026-09-09) → GPT-6 Astra 58.2% > Fable 5.1 57.9% > Opus 5 51.8% > Fable 5 44.5% > GLM-5.3 41.8% > GPT-5.6 Sol 37.3% > Muse Spark 1.3 33.3% > Opus 4.8 23.6% > GPT-5.6 Terra 21.5% > Grok 4.6 20.3% > Gemini 3.8 Flash 19.1% > GPT-5.6 Luna 17.3% > Grok 4.5 12.4% = Sonnet 5 12.4% 주요 모델 API 가격 업데이트(2026-09-09) → GPT-6 Astra $10/$50(SOTA) > Mythos/Fable 5.1 $10/$50 > GPT-5.6 Sol $5/$30 > Opus 5 $5/$25 > Kimi-K3 $3/$15 > GPT-5.6 Terra $2/$12 > Gemini 3.1 Pro $2/$12 > Sonnet 5 $2/$10 > Qwen 3.8-Max-0902 $2/$6 = Grok 4.6 $2/$6(곧 Grok 4.7 출시 예정) > 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-Flash-0731 $0.44/$1.32 > GPT-5.6 Luna $0.20/$1.20 가장 실사용 코딩 에이전트 지능을 잘 보여주는 벤치마크 기준 Grok 4.6을 뛰어넘었다는 의미이고, Muse Spark의 API 가격을 생각하면 특히 매력적인 가격입니다. 이번 주 주간전략보고에서 전해드렸던 GPT-6 Astra/Termianl-bench/에이전트-하네스 관련 코멘트를 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다. ​ (4) 오픈AI가 ChatGPT Images 2.5를 출시했습니다: Images 2.0 대비 생성 지연시간을 최대 50% 단축하고, 훨씬 자연스러운 질감의 이미지를 만들며, 요청한 부분만 수정하고 나머지 피사체/구도/배경은 유지하는 정밀한 편집 능력을 강화했습니다. 여러 차례 연속 편집에서도 사용자가 바꿔달라 요청하지 않은 부분은 일관되게 유지시킨다는 게 굉장히 좋습니다. ​ (5) 메타가 프로젝트 Hatch로 불렸던 "Muse"를 출시했습니다. ​ (6) 컨퍼런스콜이 가득한 주간(GS + Citi)이 시작됐습니다. 오늘도 많았는데 빅테크에서는 구글이 있습니다: 구글, 9월 8일 GS Communacopia + Technology Conf 2026.에서 중요한 것만 정리해봅니다: 이제 TPU를 공급하는 방식은 총 3가지로 나뉩니다. ⓐGCP에서 사용하는 방식, ⓑ고객이 시스템을 구입해 자신의 데이터센터에 설치하는 방식, ⓒ네오클라우드를 통해 TPU를 사용하는 방식입니다. 기존에는 구글이 AI 수요를 확보했더라도 매출로 바꾸려면 자사 클라우드에 모든 리스크를 지고 현금흐름도 초반엔 적고 뒤로 갈수록 많아지는 구조였는데, 이제 외부 판매를 하면서는 파트너사들이 Powered Shell과 자본을 부담하고 구글은 TPU 시스템과 기술을 공급하는 구조가 되기에 현금흐름이 초반에 강하게 유입된다는 것이 특징입니다. AI 서버 전체 투자금 회수 기간은 2년 미만이고, TPU는 그 절반이며, 인프라의 총계약가치 기준으로는 대부분 5년 장기약정으로 계약을 받고 있는 상태입니다. 투자금 회수 기간에 비해서 계약기간이 훨씬 더 기니까 새로운 칩 출시에 따른 감가상각은 우려하지 않아도 된다는 맥락입니다. 자체 AI 가속기/CPU 사업규모가 AWS(해당 분야 2위 하이퍼스케일러)의 2배 이상이라고 말했습니다. AI HW: ​ (1) 브로드컴의 9월 8일 GS Communacopia + Technology Conf 2026., 핵심만 정리해봅니다: FY27, FY28 AI 반도체 매출에 대해서는 실행가능성을 반영한 전망이라고 강조했습니다. 첨단 웨이퍼, 메모리, 기판 쪽은 제약은 있지만 상대적으로 관리할 수 있는 영역이고 CY27 공급은 상당 부분 확보하고 CY28은 확보해나가는 중인 단계라는 평입니다. 반면 고객의 데이터센터 부지 관련해서 Powered Shell를 온라인시키는 시점은 불확실하다는 평입니다. 브로드컴 입장에서는 다 준비됐는데 고객이 준비가 안됐으면 지연이 생기기 때문에 그렇습니다. 브로드컴의 XPU 개발 플로우는 모델 개발팀이 알고리즘과 연산 특성을 이해하고 → 이를 하드웨어 요구사항으로 바꾸고 → 브로드컴이 고객과 함께 미세 구조와 실제 반도체 설계로 구현하는 일입니다. 고객의 모델 개발팀과 브로드컴 엔지니어가 긴밀하게 협업하는 구조입니다. 여러 문제를 동시에 해결해주는 능력이 해자라고 평했습니다. 다만 이것은 AVGO의 논리이고 구글 입장에서는 이미 이것들을 모두 고려하여 MTK로 TPU v8부터 물량을 대거 이전했고 이 중간결과 자체가 구글의 Semi-COT가 성공적이라는 것을 의미하기 때문에 AVGO의 경쟁역량은 오픈AI/앤스로픽도 향후 N년 뒤에 Semi-COT로 넘어가겠지만 그 중간 과정에서 Financing 능력까지 동원하여 입찰을 따내고 있는 환경에서 나오고 있다고 볼 수 있습니다. 이것을 일각에서 'BaaS(Balance Sheet-as-a-Service)'라고 부르기 시작했습니다. 하나의 패키징에 compute die를 2개 넣기를 넘어 → 4개 → 8개까지 확장할 가능성을 언급했습니다. ​ (2) 샌디스크의 9월 8일 Citi's 2026 Global TMT Conf., 핵심만 정리해봅니다: NBM에는 계약기간, 구매물량, 가격, 재무적 보증이 포함되어 있습니다. 현재 8건의 NBM이 맺어져 있고 총 계약가치는 $93.9B로 모두 계약의 하한가격을 적용한 규모입니다. 고객의 수요 전망을 믿고 생산용량을 준비하는 것에서 나아가서 그 수요 전망에 고객도 경제적 책임과 의무를 지도록 만드는 것입니다. 기존 NBM 고객이 계약을 확대하게 된 과정을 말했습니다: CFO에 따르면 최근 두 고객의 계약이 변경됐습니다. 한 고객은 기간을 연장했고, 다른 고객은 기존 계약에 상당한 물량을 추가했습니다. 물량을 크게 늘린 고객의 사례가 인상적입니다. 엔지니어링 조직이 추론 사용량을 바탕으로 한 필요 NAND를 계산했는데, 처음에는 숫자가 너무 커서 확신하기 어려웠다고 말했습니다. 그래서 첫 계약을 우선 체결해두고 수요를 더 확인하기로 NBM을 체결했던 것인데 이후 해당 추론 사용량에 따른 필요 NAND 수준이 합리적이라고 판단하여 추가 구매를 약속한 것입니다. KV Cache offloading 메모리 티어 중의 하나로 NAND가 들어갔다는 게 굉장히 중요한 변화입니다: KV Cache는 모델이 이전 입력을 처리하면서 계산한 중간 정보를 보관해 다음 계산에서 재사용하는 것입니다. 모든 정보를 비싼 GPU 메모리에 계속 보관하기 어렵기 때문에, 재사용 가치가 있는 정보를 CPU 메모리나 SSD 등에 옮겨두는 방식이 사용됩니다. 이 구조에서는 AI 사용자가 많아지는 것뿐 아니라, 사용자 한 명이 더 긴 문맥을 다루고 그 정보를 더 오래 재사용하는 것도 스토리지 수요를 늘릴 수 있습니다. ⓐbatch size와 ⓑ서빙 시 보관해야 할 컨텍스트 윈도우의 양과 기간이 스토리지 수요에 중요한 요인입니다. ⓐbatch size를 키우면 토큰 하나를 생성할 때 비용이 크게 낮아진다는 점에 대해서는 에서 원리를 정리드린 바 있습니다. 중요한 건 NAND가 연산의 결과물을 보관하는 스토리지를 넘어서, 시스템에서 가장 비싼 GPU의 재계산을 줄이고 batch size를 키워 토큰당 추론비용을 크게 낮출 수 있도록 돕는 구성요소가 되고 있다는 것입니다. 물론 memory tiering이 만능은 아닙니다. latency 패널티보다 재사용의 이득이 더 클 때만 합리적인 것이라서 KV Cache hit rate를 높이기 위한 메모리 계층별 설계도 굉장히 중요해지고 있습니다. 코딩 에이전트의 KV Cache hit rate가 높다는 것은 <추론의 시대, 핵심이 된 메모리 #2 : Agentic AI의 시대, NAND가 중요한 이유 'DualPath'>에서 전해드린 바 있습니다. ​ (3) 버티브의 9월 8일 GS Communacopia + Technology Conf 2026., 핵심만 정리해봅니다: 버티브 2Q26 실적 이후로도 잠재 프로젝트가 늘고 가시성이 좋아지고 있으며, 세일즈 주기가 빨라지는 모습이 생기고 있습니다. 그 배경으로는 두 가지를 강조했습니다. ⓐ고객층이 넓어지고 있습니다. 하이퍼스케일러들이 구축한 컴퓨트로 모두가 사용하는 구조에서 AI Labs들이 직접 대규모 인프라를 구축하면서 버티브 입장에서는 고객층이 넓어지는 중입니다. ⓑ지역도 넓어지고 있습니다. 미국 중심이던 흐름이 여러 지역으로 확산하고 있습니다. 이들 프로젝트에는 개별 장비를 납품하는 것을 넘어 통합 인프라와 서비스도 제공하기에 고객 프로젝트당 버티브의 콘텐츠 규모도 커지고 있습니다. 고객의 데이터센터 현장 건설 복잡성이 낮아지는 대신, 버티브의 생산 복잡성이 높아지고 있습니다. 전력장비와 냉각장비, 배전 부품 등을 각각 잘 만드는 것에 더해, 여러 공장에서 생산된 구성품이 맞는 시점에 모이고 하나의 시스템으로 완성돼야 합니다. 경영진은 이 과정에서 며칠 차이로 매출 인식 시점이 달라질 수도 있다고 설명했습니다. UIG 인수는 전력 설계의 초기 단계부터 참여하기 위한 움직임입니다. BTM 전력을 설계할 때 현장발전원-ESS-전력망을 어떻게 연결하고 제어할지를 다루는 것입니다. CFO는 이를 통해 데이터센터의 전력 공급 구조가 결정되는 초기 단계에서 영향력을 확보할 수 있다고 설명했습니다. 이후 배전반, UPS, 전력변환장치 등을 선정할 때 버티브 제품을 함께 공급할 기회가 커진다는 논리입니다. CEO는 기존 교류 방식, 일부 서버 묶음에 사이드카를 붙이는 방식, 데이터홀 전체를 800V 직류로 설계하는 방식이 고객과 사용 목적에 따라 공존할 것이라고 강조했습니다. 버티브는 UPS, 배터리, 사이드카, 반도체 기반 변압기인 SST 등 여러 제품을 준비해 어느 구조에서도 참여하려는 전략입니다. 하이퍼스케일러가 전력/냉각장비를 자체 설계하는 흐름에 대해서 CEO는 새로운 현상이 아니라고 답했습니다. 고객이 IP와 설계를 보유하더라도, 실제 대규모 제조와 기술적 협업에서는 외부 공급업체의 역량이 필요하다는 설명입니다. 자체 설계와 외부 공급업체 활용이 반드시 반대되는 것은 아니다는 점에서 타당한 구분입니다. 다만 이는 시장점유율을 보장하는 답변은 아닙니다. 공급 기회가 남더라도 가격과 계약 조건에서 고객의 협상력이 강해질 수 있는 것이기는 해서 이건 좀 더 지켜볼 요인입니다. ​ (4) AMD의 9월 8일 Citi's 2026 Global TMT Conf., 핵심만 정리해봅니다: AI GPU 사업의 GPM이 전사 평균(Non-GAAP GPM 56%)보다는 다소 낮기 때문에 MI450 물량이 본격 늘어나는 4Q26이랑 CY27에는 전사 GPM이 56%보다도 좀 더 낮아질 수 있다고 말했습니다. CY27의 분기별 마진율도 같지는 않을 것이라고 말했는데 생각해보면 50% 초반대가 아닐까 싶습니다. 세 핵심 고객으로 메타, 오픈AI, 앤스로픽을 꼽았습니다. 세 고객 모두 Mult-GW 규모의 배치와 다세대 제품 협력을 추진하고 있으며 고객이 제시한 수요 전망도 초기보다 커졌다고 설명했습니다. 그러면서도 네오클라우드를 통해 다른 모델 개발사나 AI 스타트업, 기업 고객을 유치하겠다고도 말했습니다. 고객층 확대를 위한 전략인데 사실 이거는 네오클라우드들 입장에서 자금 대출을 받기가 얼마나 좋으냐랑 관련이 있어서 네오클라우드 시장은 웬만하면 엔비디아 GPU + 구글 TPU가 대부분의 점유율을 차지하는 구도로 수렴할 것 같습니다(Mix를 생각해보면 CY28까지 TPU가 크게 늘어나더라도 엔비디아 GPU 80%~ vs 구글 TPU ~20% 일 듯). 서버 CPU쪽에서는 올해 들어 수요가 워낙 빠르게 늘다보니 TSMC에 첨단 웨이퍼와 CoWoS 생산능력을 늘려달라고 요청해야 하는 입장입니다. AMD는 이를 위해 장비를 직접 구매해 위탁하는 방식으로 생산능력 확대를 지원하고 있으며 이것이 최근 CapEx를 늘린 이유라고 말했습니다. AMD는 CY2H27 도입, CY4Q27쯤 양산 예정인 MI500 계열부터 Global Scale-up Domain을 제공할 예정입니다. 엔비디아와 같은 일정입니다. 구리를 통한 연결이나 NPO 기반의 연결 선택지를 모두 제공하겠다고 말했습니다. Scale-up 광학의 도입 시점이 점차 CY2H27 시작 CY28 본격화 정도로 수렴해가고 있습니다. ​ (5) 퀄컴의 9월 8일 GS Communacopia + Technology Conf 2026., 핵심만 정리해봅니다: 퀄컴이 AWS와 여러 세대에 걸친 ASIC 개발 계획을 발표했습니다. 이미 발주서를 확보했고 반도체를 생산하고 있으며 매출은 CY4Q26(FY1Q27)부터 시작될 예정입니다. 이를 근거로 FY27 데이터센터 매출 $5B 달성에 대한 자신감이 매우 높아졌다고 말했습니다. 흥미로운 건 CFO가 "하이퍼스케일러와 진행 중인 ASIC 사업이 주변부 보조 칩 설계가 아니라 고객의 핵심 AI 가속기를 대상으로 한다"고 짚은 것입니다. 퀄컴은 아마존에 총 2,500만 주에 대한 워런트를 부여했습니다. 8월 31일 주간전략보고에서 전해드렸던 구글-마벨 계약과 비슷합니다. 여러 트랜치로 구성되어 있으며 최초 구매약정 관련해서는 375만 주로 전체의 15%가 즉시 확정, 이후에는 10년에 걸쳐 $60B 구매금액에 대한 트랜치가 각각 설정되어 있습니다. 이것도 결국 나중에 AWS가 퀄컴 주가가 올라서 주식을 팔아 현금으로 취할 것을 '실질 GPM' 관점에서 해석한다면 엄청난 고객 인센티브를 제공한 효과입니다. 최근 계속해서 강조드리는 내용처럼 ⓐ컴퓨트 ⓑ메모리 ⓑ인터커넥트 중에서 ⓐ컴퓨트 경쟁이 과열로 치달으면서 칩 메이커들의 실질 GPM이 급격하게 하락하고 있습니다. 손익계산서에서는 희석이 없는데 대차대조표에서는 희석과 부담이 생기는 중입니다. (ㄱ) 돈이 있는 빅테크/엔비디아는 AI Labs에 1GW당 얼마의 지분투자(현금) 혹은 Powered Shell에 대한 지급보증(약한 Balance Sheet-as-a-Service → 최근에는 Revenue Share를 조건으로 조금 더 강하게 개입하기 시작, 대신 이익의 상한도 높아지는 구조 = 얻는 게 있음, (ㄴ)~(ㄷ)는 얻는 건 없고 주는 것만 있음) 형태로 인센티브를 제공하고 (ㄴ) 돈이 상대적으로 적은 브로드컴은 Powered Shell 지급보증을 넘어서 더욱 강한 칩 잔존가치 지급보증 형태(강한 BaaS, 최종 임차인/앤스로픽이 지급능력이 사라지면 브로드컴이 TPU를 사전 평가된 N년차 잔존가치로 매겨서 사오는 것, 사실상 브로드컴이 보증서주고 대신 사주는 것)로 인센티브를 제공하고 (ㄷ) 그것보다도 더 돈이 없는 AMD/세레브라스/퀄컴/마벨은 워런트를 찍어서 미래의 주주가치('내 주식 N년 뒤에 N%만큼 오르면 너도 n%만큼 엑싯해서 가져가')를 조건으로 인센티브를 제공하고 (ㄹ) 돈이 있는 빅테크 입장에서는 내부 설계 인력을 강화한다음 GPM 40% 정도에 XPU ASIC 설계 서비스를 운영하는 미디어텍/알칩에게 Semi-COT 물량을 늘리는 중입니다. 퀄컴은 추론 중에서도 Decode의 메모리 대역폭 이슈를 해결하는 데 집중하는 칩을 만들고 있습니다. 특정 추론 작업에 맞는 연산/메모리 구조를 택해서 전력과 비용을 더 효율적으로 쓸 수 있다는 것입니다. 생각해볼 것이 두 가지 있습니다: 미디어텍과 퀄컴이 데이터센터 ASIC으로 이동하는 배경 : 미디어텍과 퀄컴은 모두 오랫동안 스마트폰용 저전력 SoC 설계에 강점을 가져온 기업입니다. 그런데 최근 스마트폰 시장은 DRAM/NAND 가격 상승을 제품 가격에 충분히 전가하기 어려운 상황에서 성장률까지 둔화되고 있습니다. 반면 두 기업은 이미 상당한 수준의 첨단 공정 웨이퍼를 확보하고 있고, 복잡한 ASIC을 설계할 수 있는 인력과 IP도 갖추고 있습니다. 따라서 기존의 설계 역량과 공급망을 데이터센터 쪽으로 확장해 스마트폰향 사업의 둔화를 데이터센터 제품 성장으로 상쇄하려는 움직임으로 볼 수 있습니다. 추론 AI HW에서는 '특화'와 '유연성'이 경쟁하고 있습니다 : 흥미로운 건 최근 추론 AI HW 시장에서 하드웨어를 어디까지 특화할 것인가를 두고 설계 철학이 갈리고 있습니다. 상징적으로 보면 엔비디아와 AWS는 특정 작업에 특화된 하드웨어를 더 적극적으로 조합하는 방향에 가깝고, 오픈AI와 구글은 Prefill과 Decode를 모두 처리할 수 있는 균형 잡힌 추론 가속기에 상대적으로 더 무게를 두고 있습니다. 엔비디아 : 범용 GPU를 중심으로 전문 가속기를 붙이는 구조입니다. 다양한 작업을 처리할 수 있는 GPU를 시스템의 중심에 두면서, 특정 작업에 특화된 하드웨어를 조합할 수 있는 선택지를 계속 넓히고 있습니다. 예를 들어 Vera Rubin GPU가 대부분의 워크로드를 담당하고, CPX가 Prefill을 별도로 가속하고 Groq 3 LPX가 Decode를 별도로 가속하는 구조를 생각해볼 수 있습니다. 핵심은 모든 작업을 동일한 장비에서 처리하는 것이 아니라, 각 장비가 가장 잘하는 작업을 맡게 해 시스템 전체의 효율을 높이는 것입니다. 워크로드의 성격이 명확하고 각각의 장비를 충분히 활용할 수 있다면 가장 높은 효율을 끌어낼 수 있는 접근입니다. 오픈AI/구글 : 오픈AI의 Jalapeño와 구글 TPU는 Prefill과 Decode를 모두 잘 처리하면서 두 작업의 비중이 달라져도 대응할 수 있는 구조를 강조합니다. KV Cache와 같은 모델 상태를 가능한 한 가까운 곳에 유지하고, 추론 단계에 따라 필요한 Compute/Memory/Network 자원의 비중을 바꿔가며 처리하는 방식입니다. 서로 다른 기능을 각각의 특화 칩으로 분리하기보다, 여러 칩으로 구성된 하나의 시스템 안에서 전체 추론 과정을 처리하면서 자원 사이의 데이터 이동을 최소화하는 방향입니다. 특정 단계 하나를 가장 빠르게 처리하는 것보다 하나의 요청이 들어온 순간부터 최종 토큰이 생성될 때까지 전체 과정의 효율을 얼마나 높일 수 있는가를 더 중요하게 보는 접근이라고 할 수 있습니다. 왜 설계 철학이 다른가를 생각해보면서 재밌었는데, 각 기업의 사업 모델과 포지셔닝 차이에서 나오는 측면이 커 보입니다. 오픈AI는 자신의 니즈와 칩 설계를 가장 직접적으로 일치시킬 수 있는 위치에 있습니다. 훈련에서는 엔비디아 GPU를 사용할 수 있고, 자체 ASIC은 자신들의 추론 워크로드에 집중시킬 수 있습니다. 또 특정 작업에서 다른 종류의 칩이 더 필요하다면 외부에서 구매할 수도 있습니다. 따라서 오픈AI는 모든 고객과 모든 모델을 만족시키는 칩을 만들 필요가 없습니다. 자사 모델과 자사 추론 워크로드에 가장 적합한 칩만 설계하고 배포하면 됩니다. 심지어는 가장 많이 쓰는 모델과 워크로드에만 최적화시킨 칩만 출시하더라도 상당한 경제성을 낼 수 있습니다. 엔비디아는 Merchant 포지션입니다. 수많은 고객과 모델, 학습과 추론, 다양한 클라우드와 데이터센터 환경을 모두 고려해야 합니다. 그래서 하나의 극단적으로 특화된 칩을 만드는 것보다 범용성이 높은 GPU를 중심으로 두고 필요에 따라 전문 가속기를 붙일 수 있는 시스템을 만드는 편이 더 자연스럽습니다. 구글은 내부적으로는 한 가지 모델만을 위해 TPU를 설계하는 기업이 아니기도 하고, 외부적으로도 구글 딥마인드와 앤스로픽의 LLM 학습 및 추론에서도 높은 효율을 제공해야 하는 입장입니다. 결국 구글 역시 하나의 특정 모델에만 극단적으로 최적화하기보다는 여러 종류의 워크로드를 일정 범위 안에서 소화할 수 있는 설계가 필요합니다. 기본적으로 Prefill과 Decode의 비율은 고정되어 있지 않습니다. 모델 구조가 바뀌거나 컨텍스트 길이가 길어지거나 Reasoning이 늘어나거나 서빙 방식이 달라지면 Prefill과 Decode가 요구하는 컴퓨트와 메모리의 비율도 계속 달라질 수 있습니다. 모두 처리할 수 있는 칩이라면 이러한 변화가 발생했을 때 시스템 안에서 자원을 상대적으로 쉽게 재배치할 수 있습니다. 반면 특정 단계에 강하게 특화된 하드웨어는 해당 단계의 수요가 예상보다 적어질 경우 다른 작업을 같은 효율로 받아내기 어렵습니다. 시스템 전체로 보면 일부 장비의 활용률이 떨어질 가능성이 있습니다. 2~3년 뒤 모델과 추론 방식이 바뀌었을 때에도 높은 goodput을 유지할 수 있는가가 가장 중요한 셈입니다. 그래서 할라페뇨가 추론에서의 fungibility를 유지하려는 것입니다. ​ (6) GF증권의 SEMICON Taiwan 이후 피드백을 정리해보면: DRAM 수요가 매우 높습니다. 미국 하이퍼스케일러 재고가 낮은 상태인데 추가로 줄어들 가능성이 높습니다. 4Q26 Blended DRAM ASP는 QoQ +10% 정도를 예상했습니다. NAND는 3Q26에는 QoQ +14~16%를 예상하지만, 이후 모바일 수요가 약화되다보니 4Q26에는 QoQ +1~3%대로 가격상승세가 완화될 수 있다고 봤습니다. 개인적인 생각에 NAND는 스마트폰발 재고조정이 생기고 있는 것은 맞지만, 가까운 미래를 바라보기에 NAND는 두 가지가 중요하다고 봅니다. ⓐNAND는 9~11월까지 매월 VR200 NVL72와 함께 Pod으로 구성하는 STX 랙(BlueField DPU-4+SSD)향 SSD 수요가 실제로 얼마나 될 것이냐를 좀 더 살펴봐야 한다고 생각합니다. ⓑHBF가 실제로 얼마나 NAND 수요에 기여할 것인가도 중요한 포인트입니다. 실제로 LLM 추론 시 HBF가 꽤 쓸만한 것으로 나오면 SNDK 입장에서는 아직 정량화하긴 이르지만 정성적으로 생각할 때 꽤나 업사이드가 생길 요인으로 보고 있습니다. 샌디스크는 Investor Day 2026에서 HBF 개발과 제조를 위한 각종 비용은 전망치에 넣었지만 HBF를 통해서 생길 매출과 이익 업사이드는 전망치에 포함하지 않았다고 말한 바 있습니다. HBM은 공급이 매우 타이트하고, 중국 GPU 수요가 늘면서 CY27에도 강하게 성장할 것으로 예상합니다. HBM4 가격 문의 레인지는 $2.9~4.5/Gb인데, 최종가격은 $3.5~4.0/Gb 정도에서 수렴할 것으로 예상했습니다. 칩 수요는 높은데 메모리 물량은 제한적이다보니 Vera CPU SOCAMM은 de-spec이 지속 중이어서 1Q27에는 64GB가 메인이 될 것으로 예상했습니다. 주간전략보고 DRAMeXchange 8월 서버 DRAM 채널 체크에서 CSP들이 완제품 서버 출하를 늘리기 위해 기존 96GB/128GB 제품군 중심에서 → 32GB/64GB 제품으로 구성을 바꾸고 있다고 전해드린 바 있습니다. 원래는 고용량 128GB에 bit당 단가 프리미엄이 있었기 때문에 상대적으로 프리미엄이 형성되지 않은 32GB/64GB 위주로 채워가는 과정입니다. 물론 메모리 기업들도 공급이 타이트한 32GB 모듈 가격을 인상하여 Blended ASP 상승은 1Q27까지도 예상됩니다. ​ (7) CXMT 상황을 잘 아는 반도체 장비업계 소식에 따르면, CXMT가 올해 HBM3 시험생산에 착수했지만, 업계 양산 기준선 수율인 80%에 한참 못미치는 25% 수준에 정체되고 있는 상태입니다. HBM3 8-Hi 수율이 전공정 30% 정도 수준이고 후공정을 거치면서 70% 정도만 양품으로 인정받기 때문에 대략 20~25% 정도만 양품으로 만들어지고 있는 셈입니다. CXMT가 G4(17nm급) 공정으로 만든 commodity DRAM 자체는 큰 문제가 없지만, TSV 공정상 기술격차가 크기 때문으로 평가됩니다. SEC의 HBM2가 die 한 장당 TSV가 5,000개 이상 뚫려있고, SKH의 HBM3는 8,000개 이상 뚫려있는데, CXMT는 TSV가 3,000개 안팎에 그치는 정도입니다. TSV가 적게 뚫려있다는 건 그만큼 대역폭에서 손해를 크게 보지만 공정 난도를 낮췄다는 것인데 공정 난도를 크게 낮췄음에도 불구하고 최종 양품 수율이 SEC, SKH 수준을 밑돈다는 의미입니다. 다만 웨이퍼를 다루는 노하우를 축적하면서 안정화시키는 영역이기 때문에 아예 불가능한 것은 아닌 만큼, 중국은 걱정 안해도 된다는 뉘앙스로 보시면 안되고, 'CXMT가 어느 정도의 기술격차를 두고 따라오고 있느냐'를 판단할 때 '아직 HBM3 양산을 바로 논할 시기까지는 안됐다' 정도라는 함의만 남겨두시면 될 것 같습니다. 성장이 멈춰있는 세상에서 평가하는 게 아니라, 모든 플레이어가 앞으로 매우 빠르게 나아가는 과정에서 그 격차가 얼마나 되느냐를 평가하는 것인지라 그때그때의 평가가 중요합니다. ​ (8) SemiAnalysis가 TPU의 소프트웨어 생태계 외부화에 대해 뉴스레터를 작성했습니다: TPU를 처음으로 엔비디아 GPU와 비교했는데, Qwen3.5-397B 모델의 FP8 추론 결과 토큰당 비용이 TPUv7가 B200 대비 19% 저렴하고, B300 대비 34% 저렴했습니다. 다만 이거는 Hopper 대비 Blackwell, Blackwell Ultra으로 가면서 엔비디아가 FP4 추론 환경에 대해서 세팅해둔 것이라 FP8 기준 추론이 사실 큰 의미가 있나 싶긴 합니다. TPU가 엔비디아의 칩과 비교해서 경쟁력을 갖고 비교해볼만한 시점은 TPU v8i부터일 것으로 예상합니다. 기존 TPU 추론 스택은 PyTorch → TorchAX → JAX → StableHLO/XLA → TPU 구조였습니다. 개발자는 PyTorch로 모델을 작성해도 실제 실행은 JAX가 담당했습니다. 그런데 TorchTPU를 쓰면 개발자가 TPU를 PyTorch 네이티브 디바이스로 사용할 수 있게 됩니다. 최대한 CUDA와 비슷한 환경을 세팅하는 구조라서 모델이 나올 때마다 별도의 JAX를 구현해야 할 부담이 크게 줄어듭니다. 새로운 모델이 나왔을 때 커뮤니티들이 어디부터 지원하는가를 기준삼아서 생각해보면, 10월쯤에는 엔비디아 > 구글 > AMD순이 될 것으로 예상합니다. 누가 더 우세하냐는 것도 중요하긴 한데 지금 핵심은 위에서 (ㄱ), (ㄴ), (ㄷ), (ㄹ)를 통해 전해드린 것처럼 ⓐ컴퓨트 ⓑ메모리 ⓑ인터커넥트 중에서 ⓐ컴퓨트 경쟁이 과열로 치달으면서 칩 메이커들의 실질 GPM이 급격하게 하락하고 있는 상태가 결국 컴퓨트에 속한 기업들 입장에서 좋진 않다고 봅니다. 구글은 대표적으로 Balance Sheet-as-a-Service를 통해서 TPU 생태계를 확장하고 있는 플레이어입니다. Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) 9월 8일, Silicon Data의 GPU 잔존가치 업데이트를 정리해보면 *첨부자료 1*: A100 $4,956 (YTD -12.0%) H100 $20,308 (YTD +3.6%) B200 $71,057 (YTD +14.4%)입니다. A100은 2025년 말부터 $5K 인근에서 평평하게 유지되고 있고, H100과 B200은 오히려 감가상각에도 불구하고 가치 상승한 상태입니다. ​ (2) 네비우스가 팔란티어와 파트너십을 맺고, 팔란티어의 기업 고객들에게 신뢰할 수 있는 AI 클라우드 인프라를 제공하는 계약을 맺었습니다. 팔란티어의 기업 고객들은 네비우스 클라우드 및 추론 인프라를 활용해서 팔란티어의 서비스를 이용하는 게 가능해집니다. ​ (3) 구글의 GTIG(Google Threat Intelligence Group)이 2Q26 사이버보안 공격 사례 보고서를 냈습니다: 핵심은 공격자들이 AI를 단순 보조도구로 쓰는 단계를 넘어, 공격 절차 자체를 AI 에이전트가 운영하는 단계로 이동하고 있다는 것입니다. 여러 에이전트가 스스로 스캔 → 취약점 탐색 → 문제 해결 → Credential 탈취까지 이어가는 자동화된 공격 체계가 등장하고 있습니다. 아직 AI가 스스로 완전 자율적으로 Zero-day 취약점을 발견하고 침투하는 것은 없습니다. 다만 오픈된 취약점은 매우 빠르게 침투경로로 사용되고 있습니다. 원래는 사람을 속이는 피싱만 많았는데, 요즘은 AI 에이전트를 속이는 피싱 경로가 발전하고 있습니다. 기존의 엔드포인트 보안이나 네트워크 보안 정도로는 관리하기 어려운 면이 생기고 있습니다. 중국, 러시아, 이란, 북한 관련 그룹들이 모두 AI를 보안 공격에 사용하고 있습니다. ​ (4) 포티넷의 9월 8일 GS Communacopia + Technology Conf 2026., 핵심만 정리해봅니다: 현재 고객이 더 높은 사양의 방화벽 제품을 구매하고 있는데, 원인 자체는 구분하기 어렵다고 말했습니다. CEO는 이에 대해서 AI 관련 수요가 East-West 트래픽에서 발생하다보니 고객이 내부에서 어떤 에이전트가 무엇을 하고 있는지 확인하고 통제하려 하면서, 내부망 분리와 구간별 보안 수요가 증가하면서 방화벽 수요가 새롭게 늘고 있다고 설명했습니다. 경영진은 네오클라우드와 기존 통신사를 비교하며 구매 의사결정 속도를 강조했습니다. 기존 통신사는 평가와 결정에 수년이 걸릴 수 있지만, 네오클라우드는 수개월 안에 움직인다는 것입니다. 사례로 든 한 고객은 1분기에 평가와 수백만달러 규모 구매를 진행했고, 2분기에는 거래 규모가 5~10배 수준으로 커졌다고 설명했습니다. 네오클라우드는 방화벽을 사서 창고에 쌓아두는 것이 아니라 데이터센터를 구축하고 배치하는 시점에 장비와 관련 서비스를 구매합니다. 따라서 포티넷은 초기 표준 설계인 '레퍼런스 아키텍처'에 들어가 고객의 확장과 함께 성장하는 것을 중요하게 보고 있습니다. 특히 자체 전용 구성요소가 상대적으로 적은 중견 네오클라우드가 유력 고객군이라고 밝혔습니다. 현재 네오클라우드 수요는 주로 인프라 보호 단계라고 선을 그었습니다. 전력/에너지 등 OT와 데이터센터 인프라를 보호하는 단계이며, 이 고객들의 모델 및 애플리케이션 보호는 아직 본격화되지 않았다는 설명입니다. 더 높은 수준의 AI 서비스를 제공하게 되면 추가 기회가 열릴 수 있다고 봤습니다. 서비스 매출 성장의 원천이 세 방향에서 일어나고 있다고 설명했습니다. ⓐ새로운 FortiGate 판매 시 서비스가 붙는 것, ⓑ기존 설치 인프라에 서비스를 더 판매하는 것, ⓒFortiAIGate 같은 소프트웨어 구독을 확대하는 것입니다. 서비스 성장이 오직 신규 하드웨어 판매에만 의존한다면, 제품 성장률이 떨어진 이후에는 서비스도 결국 둔화할 가능성이 큽니다. 반면 기존 장비의 서비스 구매액을 늘리고 별도 소프트웨어 구독을 확대할 수 있다면, 제품 매출 성장률이 정상화돼도 서비스 매출은 더 강해지는 구간이 나올 수 있습니다. 이번 콜에서 회사가 설명한 방향은 후자입니다. 신재생/전력기기: (1) 이번 주 주간전략보고에서 전해드린 것처럼, 블룸에너지는 생각보다 S&P 500 편입으로 인한 패시브 자금 유입 강도가 셉니다. 블룸에너지 전체 주식 수 2억 9400만 주 중 16~19%를 9월 18일까지 매수해야 합니다. 8~9거래일간 사야하는 것이고 블룸에너지 시총이 커지면 S&P 내에서 사야할 규모는 커지기 때문에 매수 수요 규모 자체가 커지는 효과를 냅니다. BTM 프로젝트에 쓸 현장발전원의 가치는 계속해서 높아지고 있다고 봅니다. 특히 ⓐCY27의 미스매칭이 크기 때문에 대부분의 전력이 BTM을 통해서 온라인되어야 하는 구조이고, ⓑ트럼프 정부의 EPA에서도 주 정부와 커뮤니티가 발전원에 대해서 어떻게 평가하느냐에 대해서는 존중하는 뉘앙스이기 때문에 발전원이 가진 특성 중 커뮤니티 수용성이 중요해지고 있습니다. 광고/이커머스: ​ (1) 오늘 개인적으로 가장 중요하게 봤던 것은 GPT-6 Astra 발표 이후 시장이 유니티에 대해서 어떻게 평가할 것인가였습니다. 최근 유니티에 대해서는 기업분석 자료를 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다. GPT-6 Astra에 대한 생각: 연구 성과로 보자면 GPT-6 Astra 자체는 GPT-2 Moment라고 보고 있습니다. Recurrent Depth가 핵심입니다. Compute가 상대적으로(실질 GPM 관점) 저렴해지고 있다보니 compute/token을 적응형으로 조절하여 모델의 지능을 끌어올리는 시도입니다. 아예 다른 축을 발견해낸 것이니 다른 모델과 근본적으로 다른 것도 자연스럽습니다. 더 중요한 건 오픈AI 내부적인 체크포인트 모델을 몇 번 교체했는데, Spud → Doug → Bel(아직 미출시, 오픈AI 내의 프론티어 모델)로 흘러오고 있습니다. GPT-6 Astra가 Doug의 마지막 모델인 것을 추정되는데, 8월 28일부터 RL 샌드박스 환경으로 훈련 중인 것은 Bel입니다. 새로운 체크포인트 모델을 바탕으로 어떤 지능까지 높아질 수 있을지를 확인할 6개월이 될 것입니다. 그리고 나면 Vera Rubin 기반으로 3~4개월 사전훈련한 새로운 체크포인트 모델이 나올 것이고 그때쯤부터 다음 12개월까지 또 새로운 지능을 향해 도약할 시간이라 생각합니다. Astra와 유니티에 대한 생각: 구글 Genie가 처음 공개됐을 당시만 하더라도 시장은 월드모델과 게임엔진을 어느 정도 대체 관계로 바라봤습니다. 월드모델은 프롬프트나 이미지로 그럴듯한 세계와 에셋을 생성하고 상호작용을 만들어내는 기술에 가깝습니다. 반면 게임엔진은 물리/상태/게임 로직을 결정론적으로 작동시키고, 만들어진 게임을 실제 디바이스에 배포하고 지속적으로 운영하는 기반입니다. 생성되는 '겉'이 아무리 좋아져도 실제 게임으로 만들기 위해서는 이 둘 사이에 상당한 거리가 있습니다. 오히려 그 사이 나타난 변화는 정반대였습니다. 코딩 에이전트의 발전이 Unity를 대체하기보다 Unity로 게임을 만드는 비용과 난이도를 낮추기 시작했습니다. 유니티도 2Q26 컨콜에서 AI가 이미 제품 개발 속도뿐 아니라 수요를 움직이는 중요한 요인이 되고 있다고 설명했습니다. 게임 제작 효율이 높아지면서 더 많은 게임이 출시되고 있다는 것입니다. 개인적으로 Astra를 통해서 게임이 개발되는 걸 보고 바로 든 생각이, '유니티는 최대한 빠르게 전사 역량을 동원해서 Unity 7을 조기 출시해야겠다. 절호의 기회를 놓치지 않았으면 한다.'는 생각이었습니다. Unity 7이 아예 이런 환경을 전제로 다시 설계되는 엔진이기 때문입니다. 개발자뿐 아니라 아티스트/프로듀서와 여러 코딩 에이전트가 하나의 프로젝트에서 함께 작업할 수 있게 만들고, MCP를 무료로 개방하고 API와 CLI를 열어 코딩 에이전트가 Unity를 직접 조작할 수 있도록 합니다. 중요한 것은 이제 사용자가 Unity Editor의 복잡한 사용법을 모두 알고 있어야 Unity의 기능을 활용할 수 있는 것이 아니라는 점입니다. 경영진 표현대로라면 Unity가 엔지니어 바깥의 사용자에게까지 열리기 시작하는 것입니다. 따라서 AI가 가져오는 가장 중요한 변화는 Creator Funnel의 확대라고 봅니다. 지금까지 게임을 만들기 어려웠던 소규모 팀이나 개인도 코딩 에이전트를 이용해 게임을 제작할 수 있고, 기존 개발팀은 같은 인원으로 더 빠르게 반복하면서 더 많은 게임을 만들 수 있습니다. 유니티는 장기적으로는 전문 게임 개발자뿐 아니라 영상 제작자와 비슷한 규모의 프로슈머 크리에이터 계층까지 상호작용 가능한 엔터테인먼트 에셋 제작에 들어올 수 있다고 보고 있습니다. 그리고 투자자 입장에서는 여기서 한 단계 더 생각할 필요가 있습니다. 게임이 많이 만들어지는 것 자체보다 그 게임들이 Unity의 전체 플랫폼으로 들어온다는 것이 중요합니다. Unity 7에서는 코딩 에이전트를 통해 게임을 만들더라도 Vector를 통해 사용자를 모집하려 광고하고, Commerce로 결제하게 하는 서비스가 처음부터 자연스레 연결되게 설계했습니다. Creator Funnel 확대가 단순히 Create 구독자 증가로 끝나는 것이 아니라 더 많은 게임 → Unity Runtime 사용 증가 → Vector/Commerce 사용 증가로 이어질 수 있습니다. 이게 곧 다시금 유니티만이 가진 데이터 플라이휠로 연결되는 구조입니다. 게임 공급이 폭발적으로 늘어나면 역설적으로 '개발자들이 게임 사용자를 얻기 위해 지불할 가치'도 더 커집니다. ChatGPT와 AI Overview가 정착되기 시작하니 커머스 웹사이트들의 Organic traffic이 줄어들면서 디지털 광고 시장이 오히려 커지고 있다는 내용을 최근에 많이 전해드렸습니다. 같은 논리가 적용됩니다. 출시되는 게임이 많아질수록 좋은 게임을 사용자에게 찾아주는 것이 어려워지고, 바로 이 영역에서 Unity Vector의 광고/유저획득 능력이 중요해집니다. 유니티가 이번 컨콜에서 강조한 Flywheel은 결국 AI → 제작비용 하락 → Creator 증가 → 게임 증가 → Unity Platform 사용 증가 → Discovery 경쟁 심화 → Vector 수요 증가입니다. 과거 유니티 TAM이 게임 개발자 수에 의해 제한됐다면, 코딩 에이전트와 함께하는 시대에는 그 상단이 Interactive Content를 만들고 싶은 사람의 수까지 넓어질 가능성이 있습니다. 이 생각 전체를 하고는 있는데, 시장이 이대로 반응할 것인가? 아니면 저번의 구글 Genie처럼 반응할 것인가? 두 가지 갈래였기 때문에 단순하게 하락한 SaaS 기업들과 다르게 반응하여 +2.6% 마감한 것을 긍정적으로 보고 있습니다. 의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,132건, 오늘의 일간 비행데이터는 +20건이었습니다. 3Q는 70일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.46건 속도였습니다. ​ (2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $74.5B, CCTP 전송량은 30일 기준 $19.3B입니다. USDC 유통량 자체는 42주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 +1.10%, 월간 기준 +3.00% 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