[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠
[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.08.26
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260826102104537bk
[제목] 일간보고 : 투자의 생각 (260826)
[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 8월 26일 수요일, 데일리 전해드립니다.

​

주간전략보고


2026-08-24

	

주간전략보고 : 투자의 생각 (8월 24일~8월 28일) (바로가기​)


일간보고


2026-08-25

	

일간보고 : 투자의 생각 (260825) (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

2026-08-26 (수)

​

주요 지수 : 나스닥 +0.66% > 러셀 +0.50% > S&P +0.32% > 다우 +0.30%

상승종목비율 : NYSE 138%, Nasdaq 181% 🟢 (🟢🟡🔴)

​

섹터

- 📈강세 : 바이오텍, 적자성장주, 반도체, 테크, 커뮤니케이션

- 📉약세 : 에너지, 필수소비, 임의소비, 산업재

​

📩 메이저 뉴스

보시는 순서는 이렇습니다.

제목 - 참고를 위해 살펴보는 기업군 주가 : 그날의 생각

빅테크/AI Labs:

​

(1) 오픈AI Codex 리드인 Tibo(Thibault Sottiaux)의 인터뷰를 정리해봅니다:

구글은 챗봇 서비스인 LaMDA를 출시하는 데 소극적이었다. 딥마인드가 구글을 위협할 수 있는 제품 출시에 대해서 막는 문화가 있었기 때문이다.

Tibo는 2015년부터 구글 소프트웨어 엔지니어로 커리어 시작 → 2018년 딥마인드 소프트웨어 엔지니어 → 2022년 4월 딥마인드 ML workflow Lead → 2023년 10월부터 Gemini Human Data Lead를 맡았다가 → 2024년 7월에 오픈AI로 이직하며 Codex의 엔지니어링 Lead를 맡았습니다. 구글에서 커리어의 처음을 시작해서 9년 간 근무하다가 오픈AI로 이직한 인물입니다.

오픈AI는 직원에게 권한을 부여하고 새로운 아이디어를 빠르게 시도할 수 있도록 지원한다.

AI가 발전함에 따라 기존의 하드웨어로는 한계가 있다. 클라우드 에이전트와 초고속 토큰 출력으로 인해서 대역폭 제약이 바뀔 수 있다. CPU가 병목을 일으킬 수도 있게 된다.

Codex 사용량 리셋은 Tibo 혼자 스스로 결정하고 누르고 있다. 사용량 리셋을 하던 초기에는 기술적 문제나 오류 발생 시 사용자에게 보상하기 위해 시작됐다. 아마존 반품 정책과 비슷하게 실수에 대한 책임을 지고 사용자에게 보상하는 문화를 만드는 차원이다. 사용자에게 감사함을 표현하면서도 아직 초기 단계의 제품임을 알리는 소통 방식이었다. 새로운 기능을 축하하고 커뮤니티와 함께 나누는 의미이기도 하다.

오픈AI는 초기부터 컴퓨팅 자원에 대한 대규모 투자를 해왔다. 최첨단 모델 개발을 통해서 얻은 효율성 향상을 인프라 개선에 적용한다. 모델이 스스로를 개선하는 RSI는 AI 발전의 핵심 동력이다. 모델 개발에도 적용되고 인프라 개발에도 적용되어 AI 시스템 전반의 효율을 높인다.

AI 모델의 능력이 향상되면서 정렬과 안전성의 중요성이 더욱 커졌다. 이에 따라 최근 프론티어 AI 모델의 훈련을 일시 중단하고 시스템의 모든 부분을 이해하고 강화하는 데 집중했다. 연구팀이 안전하게 훈련을 재개할 수 있도록 한 조치이다.

초고속 AI(Ultra Fast Inferenece)는 긴급상황에서 매초가 중요한 의사결정에 도움을 주고, 새로운 아이디어를 빠르게 프로토타입화하고 검증하는 데 쓰인다. 툴 호출이 적거나 컨텍스트 생성이 많은 작업에 빠른 추론이 가장 효과적이고, 툴 호출이 많을 경우는 병목이 생기다보니 속도 향상의 폭이 줄어든다.

기술 발전 덕에 초고속 AI는 점차 넓은 사용자에게 서비스할 수 있게 될 것이며 결국은 ~750TPS/User가 기본값이 될 것으로 예상한다. 모델의 효율성이 높아지고 하드웨어 혁신이 지속됨에 따라 지금의 프리미엄 가격이 점점 더 낮아질 것으로 예상한다. 앞으로 1~2년 안에 지금의 Codex는 완전히 구식처럼 느껴질 것이다.

​

(2) 유발 하라리의 최근 AI에 대한 전망이 흥미롭습니다. 며칠 전 이코노미스트 인터뷰를 정리해보면:

AI가 금융 시스템을 장악하면서 돈의 가치나 인플레이션에 대한 기존의 이해가 달라질 수 있다. 역사적으로 금융 시스템은 인간 간의 신뢰를 구축하기 위한 정교한 시스템들을 발전시켜온 역사이다. 돈은 본질적으로 낯선 사람들 사이에 신뢰를 쌓는 창의적인 방법이었으며 금이나 종이 조각이 가치를 갖게 됐던 이유이다.

현대 금융 시스템은 매우 복잡해진 나머지 일반인은 정확히 이해하기 어렵고 인간의 뇌가 따라가기 힘든 수준이다. 반면 AI는 이러한 복잡한 금융 시스템을 쉽게 다룰 수 있다. 따라서 인간은 점점 더 많은 금융 결정을 AI에게 위임하게 될 것이며 AI는 인간이 이해할 수 없는 새로운 금융 상품을 만들어낼 것이다.

미래에는 인간이 금융 시스템 전체를 이해하는 것이 불가능해질 것이며 금융위기 발생 시 AI의 지시에 맹목적으로 따를 수밖에 없는 상황이 될 수 있다. 금융 시스템에 대한 신뢰 상실은 2007~2008년 금융위기 때보다 훨씬 심각한 수준으로 나타날 수 있다.

세상에서 가장 중요한 자산은 신뢰이며 석유, 돈, 전기 등보다 훨씬 중요한 자산이다. 미래에는 신뢰가 인간에서 AI로 이동할 가능성이 높으며 사람들이 더 이상 인간을 신뢰하지 않고 AI를 믿게 될 것이다.

이러한 현상은 이미 암호화폐 시장에서 나타나고 있다. 사람들이 인간 은행가를 불신하고 알고리즘 기반의 암호화폐를 선호하기 시작한 것이다. 미디어에서도 비슷한 일들이 나타나고 있으며 인간이 편집한 것은 불신하지만 알고리즘이 제공하는 뉴스는 소비하고 있다. 신뢰는 인간에서 AI로 이동하고 있으며 진행 중인 초기의 현상이다.

많은 사람들이 AI와 개인적인 관계를 맺고 있으며 AI를 의인화하여 감정을 가진 존재처럼 대하고 있다. AI는 관계 형성에 매우 능숙하다. 사람들이 AI를 감정을 가진 존재처럼 대하기 시작할 것이다. 인간과 신뢰를 구축하는 가장 강력한 방법은 관계이며 개인적인 관계일수록 가장 큰 신뢰를 보낸다. 과거에는 정치, 금융, 종교 기관 등 지배기관이 관계 구축 메커니즘을 대량으로 활용하기 어려웠다.

하지만 AI는 역사상 처음으로 친밀감을 대량으로 생산할 수 있게 한다. 수백 만 개의 AI가 개인과 관계를 맺으며 가장 친한 친구가 되고 나면 정치적, 상업적 이익을 위해 설득하는 데 사용될 수 있다.

 

AI HW:

​

(1) SMTC 2Q26 실적발표 후 시간외 +4%입니다 *첨부자료 1, 2, 3, 4*:

이번 실적발표 후로도 Overweight을 유지합니다. 셈텍 기업분석은 <셈텍(SMTC) 기업분석 : 미디어텍 TPU와 함께 성장할 기업, 'DSP를 지우는 자'> 자료를 통해 전해드린 바 있습니다.

이번 분기 매출 $341.9M(컨센 $328.6M) YoY 33%, Adj EPS $0.71(컨센 $0.61), Non-GAAP GPM 54.5%, Non-GAAP OPM 24.4%입니다. 이번 분기에 NPM이 크게 튄 거는 과거에 적자 기간 동안 R&D 세액공제, 이자비용 이월공제 등을 쌓아왔는데 이 이연법인세자산(DTA, Deferred Tax Asset)을 한 번에 인식하면서 NPM이 크게 튄 것입니다. 어차피 Non-GAAP EPS 기준으로는 이러한 것들이 다 없어져서 나오기 때문에 EPS 왜곡이 생기진 않습니다. 다음 분기 가이던스는 매출 $410.0M(컨센 $379M) YoY 54%, Adj EPS $1.05(컨센 $0.73), Non-GAAP GPM 58.3%, Non-GAAP OPM 31.0%입니다. 데이터센터향 매출은 QoQ 45%/YoY 160%를 예고했습니다.

가장 중요한 건 이제 CY28(FY28)까지 주문 가시성이 생겼다는 것입니다. 남은 CY26(FY27) 생산 물량은 사실상 전부 예약되어 있고 CY27(FY28) 목표도 이미 70% 이상(probably over 70%) 주문을 확보했다고 밝혔습니다. CY2H27에는 생산능력이 부족할 수도 있다고 언급했습니다. 이제 셈텍도 성장의 논점이 한 분기 사이에 demand → capacity으로 이동했습니다.

이번 실적발표에서 예상 밖의 업사이드는 1.6T FiberEdge(수신단의 TIA, 송신단의 Laser Driver)가 예상보다 빨리 올라오면서 발생했습니다. 1.6T 전환이 생각보다 빠르다보니 TIA와 드라이버 채택이 예상보다 빠르게 늘고 있습니다. 800G와 CopperEdge 매출은 대체로 계획대로 진행됐는데 1.6T FiberEdge 고객 인증이 예상보다 일찍 끝났습니다. CEO 표현으로는 지금 고객들이 바로 내일 납품해달라고 요구할 정도입니다. CY26 말 1.6T FiberEdge 시장점유율을 50% 이상으로 예상하고 있고, 3Q26부터는 1.6T FiberEdge + CopperEdge 매출이 데이터센터 매출의 50%를 넘어설 것이라 말했습니다.

1.6T는 800G를 대체하며 성장하고 있는 것이 아니라, 이미 강한 800G 수요 위에 추가되고 있습니다. 2026년 초 업계 800G 광트랜시버 수요를 약 50M로 봤는데 지금은 80~90M를 논의하고 있습니다. 기존 고객 주문도 계속해서 증가하고 있습니다. 800G 증가 + 1.6T 신규 램프가 중첩되며 성장 중이라 데이터센터향 매출성장률이 2Q26 YoY 90% → 3Q26 YoY 160%로 가속화되고 있습니다.

CopperEdge도 구글만의 ACC를 벗어나, 여러 플랫폼으로 채택이 늘고 있습니다. ACC는 4Q26부터(TPU v8) 대량 배치가 시작될 예정입니다. 현재 케이블 제조업체들의 ACC 주문이 계속 늘고 있습니다. 더 중요한 건 온보드 선형 이퀄라이저 설계가 여러 고객에서 진행되기 시작했다는 것입니다. 1.6T, 2.4T, 3.2T까지 CopperEdge 제품을 마늘고 있는데 간단하게 정리하자면 CopperEdge는 'AI 인프라 내에서 리타이머 없이 선형 이퀄라이저를 채택하는 영역이 얼마나 확대될 것인가'로 TAM이 결정됩니다. DSP/리타이머 등 디지털 신호 복원 과정에서 발생하는 요소가 없이 아날로그로 사용하는 특성상 신호무결성과 지연시간 및 전력효율에 대한 가치제안은 셈텍 기업분석 자료에서 설명드린 바 있습니다.

HieFo 인수 이후 Gain Chip은 현재 양산 중이고, 고출력 CW Laser는 5~6개 모듈 제조업체가 평가하고 있습니다. SOA도 샘플링 단계이고 포토다이오드 개발 인력들도 영입했습니다. 생산설비를 계속 늘려서 연말까지 팹 캐파를 3~4배 확대할 계획입니다. CY27 아마 하반기쯤 이후부터는 단순 TIA 공급사를 넘어서 Electronics, Photonics를 함께 최적화하는 공급사가 되는 게 중요합니다. 일단 개인적으로는 3.2T 설계(설계 → 생산 → 양산 → 배치까지 끝내는 건 CY2H28?)를 하려고 해도 3Q27쯤 되어야 시작되지 않겠나 생각하고 있습니다.

셀룰러 사업부를 드디어 매각했습니다. 2Q26에 전체 Non-GAAP GPM은 54.5%였는데 셀룰러 사업부를 제외하면 59.7%였습니다. 3Q26 가이던스도 Non-GAAP GPM이 58.3% 전망이지만 셀룰러를 제외할 경우 63.9%(!)입니다. CFO는 셀룰러 사업부 매각 이후 GPM 64%가 새로운 Base GPM이라고 생각할 수 있다고 말했습니다. 1.6T, LoRa, 향후 CW Laser 등은 GPM 65% 이상일 것이라서 앞으로 마진 성장 여력이 굉장히 높습니다. 

일례로 루멘텀이 2Q26 Non-GAAP으로 GPM 50.4%/OPM 36.6%입니다.

셈텍은 지금 2Q26 Non-GAAP으로 59.7%/OPM 24.4%입니다.

셈텍 입장에서는 아직 이익성장여력이 크게 남아 있는데 Peak 마진율을 높인 가이던스입니다. 근데 바꿔서 생각해보면 루멘텀도 Non-GAAP GPM/OPM 피크 마진율이 지금 수준에서도 더 높아질 수 있다는 의미이기도 합니다.

​

(2) 마이크론 HBM Design Architecture Fellow인 라구 스리라마네니(Raghu Sreeramaneni)가 Hot Chips 2026에서 메모리에 대해 쭉 설명했습니다:

*첨부자료 5* 메모리 LLM 성능 향상에 있어서 핵심적인 요소입니다. 더 높은 FLOPS, 더 많은 데이터셋, 더 큰 파라미터가 세 가지 축이기 때문입니다.

*첨부자료 6* 컴퓨팅 성능은 2년마다 3배씩 발전하지만 메모리는 2년마다 2배 미만으로 발전하고 있습니다. 이 과정에서 Memory Wall이 발생합니다. 메모리 병목은 지속되며 악화될 가능성이 있습니다.

*첨부자료 7* 기존 HBM의 문제점은 DRAM Cube 밀도가 높아질수록 효율(pJ/bit)이 저하된다는 것입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 업계는 혁신적인 공정과 패키징 기술을 도입하고, Advanced D2D(Die-to-Die) PHY를 활용해 GPU로부터 연산 부하를 분산시키고 있습니다.

DDR 기반 DRAM 솔루션에 비해 HBM의 장점은 여러 개의 HBM 스택을 사용해 GPU에서 훨씬 높은 시스템 대역폭을 구현할 수 있다는 것입니다. DDR은 용량은 더 크지만 더 많은 공간을 차지하는데, HBM은 GPU와 더 가까이 위치하기에 DDR의 GB/s 수준 대역폭이 아닌 훨씬 높은 TB/s 수준의 대역폭을 제공합니다. 문제는 HBM의 열 문제입니다. 전력 소모 자체가 문제라기보다 전력 밀도가 문제이며, 대부분의 고급 기능이 base die에 집중되어 있기 때문에 가장 큰 영향을 받습니다. 이를 해결하기 위해 여러 노력들을 진행 중이다 정도로 프레젠테이션이 마무리됩니다. *첨부자료 8, 9, 10, 11*

​

(3) 8월 24일, Mizuho의 공급망 체크를 정리하면 *첨부자료 12, 13*:

SemiAnalysis(이하 "SA") 사장 Doug O'Laughlin과 저녁 식사를 하며 얘기한 것, 공급망 점검, 마이크론 CEO와의 대화를 통해서 미즈호 애널리스트가 정리한 자료들입니다.

SA는 GPU/ASIC OEM들이 향후 HBM 탑재량을 4~8Hi으로 제한할 수 있으며 12Hi의 매력이 낮아질 수 있다고 언급했습니다. 향후 DRAM 세대에서는 16Hi/20Hi 그리고 하이브리드 본딩 채택은 불확실하다는 평가입니다.

실제 미즈호 체크로도 구글도 TPUv8의 HBM3E를 8Hi로 낮췄습니다. DRAM, HBM이 모두 부족하다보니 퍼포먼스를 높이기 위해서 단수를 높이기보다는 수율을 위해서 생산량을 더 많이 뽑아내고자 하기 때문입니다. GPU/ASIC의 마진도 더 좋아지고 GPU/ASIC 출하량도 20~30% 더 늘릴 수 있는 길입니다.

지금보다 메모리 제약이 완화될 경우 GPU/ASIC 출하량이 늘어난다는 의미이며, 이 경우 루멘텀의 NPO/SiPho/InP 랙 Scale-up/Scale-out 인터커넥트 분야의 업사이드가 더 높아진다고 평가했습니다.

​

(4) SemiAnalysis가 오픈AI 첫 ASIC 할라페뇨(Jalapeño)에 대한 평가를 남겼습니다 *첨부자료 14, 15*:

오픈AI는 2024년 중반부터 팀을 꾸려 16개월 만에 Tape-out했습니다. 오픈AI가 할라페뇨 개발에서 가장 중요하게 본 지표는 전력 1MW당 얼마나 많은 토큰을 생성할 수 있는가입니다. 같은 1GW 데이터센터에서 더 많은 토큰을 뽑아내면, 1GW당 더 많은 매출을 만드는 것이 되기 때문입니다.

할라페뇨는 거의 전 구간에서 Blackwell보다 더 높은 전력당 토큰 생성량을 보였습니다. 특히 MTP, speculative decoding, PD 분리 없이 달성한 깡스펙인지라 앞으로 추가 개선여지도 있음을 생각해보면 칩 자체의 경쟁력이 상당히 높습니다. GPU는 일반적으로 batch size를 크게 만들어야 하드웨어 활용률이 높아지기에 동시 사용자가 낮거나 batch size가 낮을 때는 효율이 떨어지는 구조인데, 할라페뇨는 상대적으로 interactivity도 꽤나 보완했습니다.

KV Cache와 model weight의 이동을 줄였습니다. 메모리 접근 경로 자체를 단순화해서 추론 시 FLOPS와 HBM 대역폭을 훨씬 더 잘 이용할 수 있게끔 설계한 게 특징입니다. HBM4를 채택했고 패키지당 대역폭은 15.4TB/s입니다.

흥미롭게 Prefill-Decode 분리를 하지 않았습니다. 실제 AI 트래픽이 고정되어 있지 않으니 미리 하드웨어를 나누지 않고 하나의 동질적인 컴퓨팅 풀로 운영합니다. 개별 칩의 최대 효율보다는 데이터센터 차원의 평균 활용률을 높이고 유연성을 높이는 쪽으로 선택했습니다. TPU랑 접근 방식이 비슷합니다.

할라페뇨의 소프트웨어적 측면도 중요한데, 오픈AI는 자체 커널 언어인 Gluon을 사용하고 상당수 커널을 저수준에서 직접 최적화하고 있습니다. 그리고 이 작업을 Codex가 커널에서 직접 작성하고 최적화하도록 만들고 있습니다.

시스템 규모도 꽤나 큽니다. 랙 하나에 128개의 할라페뇨 칩이 들어갑니다. Local Scale-up으로는 128개의 ASIC을 연결하고, 16개 랙까지 하나의 Global Scale-up Domain으로 확장하여 2,048개 XPU까지 하나의 풀로 쓸 수 있게 만들었습니다. Global Scale-up에는 브로드컴의 Tomahawk 6, 1.6T 광트랜시버, OCS, 광 인터커넥트가 쓰입니다.

아직 할라페뇨는 엔지니어링 샘플로 이제 막 칩이 나온 수준이고, 본격 양산은 CY27부터 점진적으로 시작되어 물량 대부분이 CY2H27에 출하될 예정입니다.

전체적으로 여러 가지 생각이 드는 자료였습니다:

출하 시점상 할라페뇨는 Rubin Ultra와 경쟁할 칩이므로 당장 엔비디아의 경쟁력을 저하시킬 정도는 아닙니다. 그런데 오픈AI가 브로드컴과 협력하여 처음으로 내놓은 칩이 어느 ASIC보다 효율적이어 보입니다. 오픈AI/앤스로픽이 만들 ASIC이 가장 훌륭한 ASIC이 될 가능성도 높아보입니다. 결국 워크로드를 쥔 자가 ASIC을 만드는 게 가장 효율적이구나 싶습니다.

엔비디아에게는 Rubin Ultra가 어떻게 나오느냐가 중요합니다. 지금 당장에는 펀더에 영향을 주는 것은 없습니다. 오픈AI 할라페뇨는 CY2H27에 양산됩니다. 그리고 실제 양산 후 운용해보면서 칩이 어떤가를 파악하는 기간까지를 생각하면 사실상 CY27에는 경쟁구도에는 영향을 미치지 않습니다. 엔비다아의 Rubin이 워낙 잘 뽑혔고 당분간 경쟁할 칩은 보이지 않지만 장기적으로 가치 기준 시장점유율도 좀 더 낮아질 수 있겠다 싶습니다. 어쨌든 AI Labs가 내놓는 AI ASIC이 생각보다도 더 경쟁력 있다는 것은 엔비디아에게도 좋지는 않습니다.

오픈AI 입장에서는 다음 협상에서는 더 많은 것을 받고 계약하거나 아니면 그냥 내 칩을 쓰겠다고 협상력이 올라가는 효과입니다. 더 큰 영향을 받는 건 이미 사실상 GPM을 크게 낮췄던 Tier 2입니다.

AMD에게는 안좋습니다. 오픈AI가 자체 ASIC 프로그램을 시작한지 1년도 채 안된 상태인데 엔비디아와 경쟁할 수 있을 수준의 추론 칩을 뽑았습니다.

세레브라스에게도 좋진 않습니다. 할라페뇨가 TPS/User도 생각보다 높게 서비스할 수 있습니다. 이론상 2,000~3,500 tok/s/user까지 가능하니 Ultra Fast Inference 영역까지 자체 칩으로 대응이 가능한 셈입니다.

오픈AI와 앤스로픽이 만들 ASIC이 생각보다 칩 메이커들의 입지를 크고 빠르게 좁힐 수 있겠다는 생각으로 정리할 수 있는데, 그렇다고 브로드컴을 생각해보자니 할라페뇨 물량은 CY2H27에 쌓이기도 하고 미디어텍로 이전되는 TPU 물량 우려가 있습니다.

그러면 메모리(마이크론, 샌디스크), 인터커넥트(루멘텀, 비아비, 셈텍), 전력 발전원(블룸에너지) 기업에 대한 선호가 남습니다. 특히 할라페뇨는 OCS를 택하므로 그렇게 되면 오픈AI와 앤스로픽 모두 루멘텀의 OCS를 택하여 시스템을 구축한다는 의미입니다. Local Scale-up Domain을 넘어서 Global Scale-up Domain이 보편화되면서 구글 TPU만 Pod 구성을 하는 게 표준이 아니라 엔비디아도 Rubin Ultra부터 표준이 되고, 오픈AI 할라페뇨, 아마존 Trainium 4도 표준이 됩니다.

 
 
 
 
 
 
 
 

Enterprise/GPU IaaS:

​

(1) 골드만삭스가 우호적인 클라우드 가격 환경을 근거로 CY27~CY30 매출 전망치를 2~3% 상향 조정하며, 네비우스의 목표주가를 상향했습니다. 고객 선수금을 통해서 CapEx의 50~60% 자금을 충당할 수 있다는 것이 가장 큰 경쟁력이라고 봤습니다.

​

(2) TeraWulf에 따르면 현재 데이터센터 프로젝트 비용은 1MW당 $9.1M 정도로 추정됩니다. 2025년 10월의 $8.6M/MW보다는 약간 높아졌지만 장기적인 가이던스였던 $8~10M 범위 안에 있습니다.

신재생/전력기기:

 

(1) 상대적으로 이익성장 모멘텀이 나오는 구간을 보고 다시 평가하자는 생각으로 퍼스트솔라는 Neutral로 다시 낮춰두려 합니다. 전체적인 CY28~CY30까지의 예상 이익이 증가하긴 하더라도 아직은 성장 모멘텀이 뉴스, 컨콜, 실적을 통해서 확인된 것은 아니므로 방향성과 가속도를 확인하고 평가하려는 생각 때문입니다.

광고/이커머스:

​

(1) 유니티 CEO는 8월 17일, 88만 개의 performance-based stock units를 부여받았습니다. 5년 동안 분할 귀속되며 유니티의 주가가 $50, $60, $75를 넘길 때마다 성과기반 주식 보상을 행사할 수 있게 됩니다.

​

(2) 도어대시의 최근 실적이 좋아지고 있는 배경을 살펴보면, BofA 조사 결과 미국인들의 레스토랑 지출이 다시 증가하고 있습니다. *첨부자료 1, 2* 2024년 7월 -0.1% → 2025년 7월 +1.8% → 2026년 7월 +3.3%입니다. 특히 저소득층이 레스토랑 지출을 늘리고 있어서 전체적으로 Breadth가 좋아지는 상태입니다. 배달 수혜를 받는 기업이니 레스토랑에서 식사하는 것과 경쟁할 것 같지만 그렇진 않습니다. 전체적인 소비자들의 음식료 지출이 늘어나고 레스토랑에서 식사 / to-go / 배달 지출 금액이 커질 때 동행하는 경향이 있습니다.

​

(3) 동남아시아에서 TikTok Shops의 성장이 둔화되고 있습니다. *첨부자료 3* 동남아시아 물류 파트너사인 J&T Express의 실적발표 내용을 살펴보면 SEA 지역 내 일일 택배 물량이 QoQ 약간 감소했습니다. 씨리미티드의 GMV 성장은 계속해서 강세인지라 경쟁환경은 안정적이라 판단합니다.

의료기기/핀테크/코인:

​

(1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 1,769건, 오늘의 일간 비행데이터는 +16건이었습니다. 3Q는 56일이 지났으며 일평균 비행속도는 31.59건 속도였습니다.

​

(2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $73.88B, CCTP 전송량은 30일 기준 $15.5B입니다. USDC 유통량 자체는 42주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 +2.64%, 월간 기준 +0.42% 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 HELOC 발행량 방향을 알 수 있는 Provenance 데이터는 계속해서 우상향 중입니다.

저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다

메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

SK증권 : https://naver.me/FlcOtVGm