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[게시일] 2026.09.30
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260930113123772va
[제목] 일간보고 : 투자의 생각 (260930)
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안녕하세요 올바른입니다.

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2026년 9월 30일 수요일, 데일리 전해드립니다.

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주간전략보고


2026-09-28

	

주간전략보고 : 투자의 생각 (9월 28일~10월 2일) (바로가기​)


일간보고


2026-09-29

	

일간보고 : 투자의 생각 (260929) (바로가기)

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일간보고 : 투자의 생각

2026-09-30 (수)

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주요 지수 : 나스닥 -0.09% > S&P -0.17% > 다우 -0.26% > 러셀 -0.35%

상승종목비율 : NYSE 72%, Nasdaq 69% 🟢 (🟢🟡🔴)

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섹터

- 📈강세 : 반도체, 유틸리티, 커뮤니케이션, 산업재, 적자성장주

- 📉약세 : 에너지, 원자재, 필수소비, 헬스케어

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📩 메이저 뉴스

빅테크/AI Labs:

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(1) 오픈AI DevDay 2026 키노트를 마쳤습니다 *첨부자료 1*:

Dots를 출시했습니다. GPT-6 Astra로 구동됩니다. 개인용 에이전트라고 많이 말씀드렸었는데, 정확히 표현하자면 '지속형 개인용 에이전트(Persistent Personal Agent)'가 더 기술적인 특징과 함의를 잘 담은 단어입니다. Muse, Dots, Grok Bot, Cue, Instinct가 대표적입니다. 전반적으로 지속형 개인용 에이전트 수요가 다 같이 높아질 것이라 예상합니다. 다만 Tier 1에 Muse가 있을 것이란 생각은 계속 같습니다.

Dots는 출시하고 시연하는 과정에서 실수가 많았습니다:

Dots 라이브 시연 당시의 첫 번째 실수와 두 번째 실수 링크입니다.

오픈AI CFO가 CNBC 인터뷰 중 "Muse는 더 나아질 겁니다. 죄송합니다. Muse가 아니라, Dots가 더 나아질 겁니다"라고 말한 링크입니다.

DevDay 하루 전에 Tibo가 Pro 구독 요금제의 토큰 할당량을 절반으로 낮췄음을 말했습니다. Plus가 1x면 → 예전 Pro $100은 10x, $200은 20x였는데 → 이제는 Pro $100은 5x, $200은 10x, 새로 출시된 $500은 25x가 됐습니다. B2B인 API 영역에서 모델 가격을 크게 낮춘 만큼, B2C에서는 손실을 줄이기 위해 토큰 할당량을 줄인 것이라 생각합니다.

Ultrafast 모드를 출시했습니다. 가격은 GPT-6 Astra Ultrafast 모드 기준 $60/$300입니다. 원래 $10/$50이니 6배 비싸졌습니다. 토큰 생성 속도는 Codex에서 최대 8배, API에서는 최대 6배 빠른 토큰 생성 속도로 서비스됩니다. 속도만큼 비싸진 셈입니다. 원래 TPS/User는 37.5인데 → 300 TPS로 Codex에서는 8배, API로는 6배 빨라졌습니다. ⓐAPI에서 즉시 사용할 수 있고, 구독제에서는 ⓑPro $500와 ⓒEnterprise 플랜의 ChatGPT Work/Codex에서 사용할 수 있습니다.

ChatGPT Space가 나왔습니다. ChatGPT를 켜놓고 팀원들과 협업할 수 있는 기능입니다.

Codex 클라우드가 출시됐습니다. 필요한 곳 어디서든 Codex를 실행할 수 있습니다.

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(2) 가장 중요한 것이라 따로 뺐는데, 오픈AI가 DevDay에서 GPT-6.1 Sol을 출시했습니다*첨부자료 2, 3*:

*첨부자료 2* Terminal-Bench 4.0 기준으로는 점수에서도 Opus 5.5, Fable 5.1, GPT-6 Astra보다 뛰어난 모델인데, *첨부자료 3* 작업당 비용(Cost per Task) 기준으로 비교하자면 GPT-6.1 Sol이 $0.72이고, Fable 5.1($7.63)/Sonnet 5.5($7.60) 기준 10분의 1, Opus 5.5($5.98) 기준으로도 8분의 1 수준 비용입니다.

이게 같은 지능에 도달한 모델이라 할지라도 토큰을 많이 써서 지능을 끌어올린 모델이냐 아니냐가 꽤나 중요합니다. 상대적으로 AI Labs-CSP를 통한 API 추론비용도 높다는 의미이고, 사전학습을 더 많이 시켜서 모델을 더 Sparsity하게 만들수록(= MoE에서 토큰당 expert를 덜 불러오게 = Active Parameter를 더 작게 = expert들과 라우터를 학습시켜야 하므로 더 양질의 데이터를 많이) 토큰당 지능 압축비가 좋아지기 때문에 사전학습에서의 지능 향상이 크지 않았다는 의미로도 읽을 수 있습니다.

전일 말씀드린 것처럼 모델의 지능을 끌어올리는 데에는 세 가지가 중요합니다:

(ㄱ) Pre-training: 더 많은 데이터와 학습 컴퓨트, 더 나은 아키텍처를 통해 weights 자체의 기본 능력을 높이는 방법입니다.

(ㄴ) RL/Post-training: RL과 양질의 작업별 데이터를 통해 이미 학습한 모델이 실제 문제를 더 정확하고 효율적으로 풀도록 만드는 방법입니다.

(ㄷ) Test-time compute: 모델이 실제 답을 낼 때 reasoning budget을 늘려 더 오래 생각하도록 만드는 방법입니다.

오픈AI는 그렇다면 어떻게 가능했나를 생각해보면 엔비디아의 NVL72 랙에 특화시켜서 MoE 모델을 훈련시키고 추론하고 있기 때문이라고 생각하는데(앤스로픽은 AWS Trainium에서 모델 훈련) → 뒤이어서 그런데 왜 오픈AI가 더 적자를 크게 많이 보고 있는가를 생각해보면 결국 오픈AI가 감당하고 있는 ChatGPT 10억 명의 WAU(그중 유료 구독자는 5천만 명 정도)로부터 오는 추론비용 부담에서 오고 있다고 생각합니다.

GPT-6부터 놓고 보자면 참고로 output token 중 reasoning 토큰의 크기가 오픈AI가 압도적으로 적은 것과 관련해서 전부 엔비디아 NVL72 효과만은 아닙니다. Recurrent Depth 효과가 지배적입니다. 앤스로픽은 Reasoning 토큰을 모두 공개하는데, 오픈AI는 GPT-6 Astra부터 Recurrent Depth를 사용하고 있어서 CoT에 드러나지 않는 생각을 해서 그렇습니다. 다만 GPT-5도 그렇고 이전부터 오픈AI가 앤스로픽에 비해서 reasoning 토큰을 적게 써왔던 기조이기에 전반적인 연구 흐름 관점에서 말씀드린 것입니다.

Recurrent Depth는 앞으로도 매우 중요한 요소일 것이며 오픈AI가 연구 리더십을 다시 갖게 된 배경이므로 어떤 혁신인지에 대해 자세히 생각을 담은 것을 9월 7일 주간전략보고에 전해드린 바 있습니다.

ChatGPT 무료 사용자로 인한 추론비용 부담은 ChatGPT Ads를 통해서 극복해야 할 영역이라고 생각하므로 Dots처럼 다시금 성장을 위해서 CapEx를 늘려야 하는 구조를 감당하기 어렵다고 생각하고 있습니다. 지속형 개인용 에이전트는 구매의도를 관리하는 영역이기에 시간이 지나면서 사업의 본진과 연관된 메타와 구글이 주력할 영역이라 생각합니다.

이번엔 코드 병합성을 고려한 FrontierCode v1.1을 인용하지 않는 이유는 다른 모델은 max reasoning or xhigh reasoning 세팅 기준으로 평가했는데, GPT-6.1 Sol을 평가함에 있어서 medium reasoning 기준으로 평가했기 때문에 동일한 기준이 아니라고 판단해서입니다.

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(3) AI Labs의 전체 ARR은 계속해서 순항 중입니다.

*첨부자료 4, 5* TickerTrends에 따르면 9월 24일 기준 앤스로픽의 ARR은 $76.8B(MoM +1.8%), 오픈AI는 $50.4B(MoM +13.4%)입니다.

그런데 10시간 전에 올라온 9월 29일자 Axios 보도에 따르면 오픈AI ARR이 $70B에 달한다는 보도가 나왔습니다. 상당히 오픈AI 입장/AI CapEx 사이클 전체를 보는 입장에서도 Bullish한 내용입니다. 사실 오픈AI가 Codex Reset 퍼주기 모드로부터 벗어나서 갑의 입장에서 Pro Plan 토큰 사용량을 절반으로 줄인 것, 감속을 말하기 시작한 것 등등을 생각해보면 $70B에 가까울 가능성도 꽤나 높아 보입니다.

주간전략보고에서 전해드린 것처럼 중국 AI Labs들도 모두 합치면 2026년 9월 기준 ARR $5B에 달할 것으로 예상됩니다. 

그리고 요즘 마이너한 생각 중 하나로 ⓐTPU v7 → TPU v8t 효과 덕에 시장의 생각보다 Gemini 4가 나올 가능성이 있다를 말씀드리는 것처럼, ⓑ앞으로 6~12개월은 미국 프론티어 AI Labs들과 중국 open-weight AI Labs들과의 격차가 다시 벌어질 가능성이 있어 보입니다:

2026년 상반기까지만 해도 중국 AI Labs들이 Claude의 CoT를 가져다가 distillation하기가 매우 용이했습니다. 그러나 2026년 8월 앤스로픽이 해당 취약점을 막은 뒤 distillation 성공률이 10%까지 급감했고 Opus 4.8 이후 모델들은 거의 distillation이 잠겨있습니다. GPT-6 Astra는 distillation이 가능하기는 한데 문제는 Recurrent Depth를 쓰고 있으니 output token에서 reasoning token이 차지하는 비중이 매우 작습니다. distillation이라 함은 Teacher 모델이 어떻게 생각하는지를 가져다가 Student 모델이 학습하는 구조인데 선생님이 풀이 방법을 알려주지 않고 눈으로 풀다가 답을 끄적이니 학생 입장에서는 어떻게 그 답이 나왔는지를 알기가 어려워지는 구조입니다.

Kimi가 그랬듯이 중국 AI Labs들은 해외에서 엔비디아의 칩을 구매하여 훈련용 클러스터를 만들고 있습니다. 대략 소버린 클라우드를 통해서 많이 구했다고 하더라도 B300 5만 개 정도의 클러스터이기에 100 cMW 규모입니다. 그런데 CY27쯤이면 오픈AI/앤스로픽/메타/구글/스페이스X는 500 cMW~1 cGW정도로 훈련한 모델을 출시할 것으로 예상됩니다. 여기에 더해 북미 AI Labs들은 VR200을 가져다가 구축하기 시작하기 때문에 실질 compute 격차는 10~20배 가까이 벌어질 수 있습니다.

결과적으로는 Tier 1 AI Labs인 오픈AI, 앤스로픽 입장에서도 좋지만, 후발주자인 메타, 스페이스X, 구글에게도 CY27이 빠르게 주도권을 회복할 수 있는 해가 될 것으로 예상합니다.

*첨부자료 6, 7* 요즘 3~4등 경쟁을 살펴보다보면 MSL이 스페이스X보다 앞서고 있어 보입니다. 코딩 능력은 거의 비슷한 수준인데 작업당 비용에서는 Muse Spark 1.3이 $1.60, Grok 4.7은 $3.74입니다. 결국은 사전학습을 얼마나 깔끔하게 처리했는가와 연결되는데 Output tokens per Task를 보시면 Muse Spark 1.3은 60K이고(생각 34K + 답변 26K), Grok 4.7은 81K(생각 59K + 답변 22K)입니다.

이에 대해서는 알렉산더 왕의 생각을 보시면 도움이 되실 겁니다. <메타가 $14B를 주고 데려온 남자 : MSL을 이끄는 알렉산더 왕의 통찰>에서 전해드린던 것처럼 MSL이 아예 처음부터 사전학습, RL 스택을 설계하다보니 토큰 효율성이 매우 높게 설계됐기 때문이라고 보입니다.

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(4) 오픈AI가 $1.4T 밸류로 $30B 자금조달을 진행 중입니다. 1위 AI Labs를 굳힌 상태에서 자금조달까지 진행하여 CY27까지 필요한 자금을 미리 채워두려는 계획입니다.

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(5) 메타가 전일 Meta Enterprise Platform을 출시한 데 이어서, 오늘은 중소기업용 Muse를 발표했습니다. Muse에 사업 운영, 신규 고객 확보 목표 등을 설정하면 달성해주겠다는 것입니다. 전일 생각을 전해드렸던 것처럼 마이크로소프트가 기업의 내부 워크플로우 데이터를 가장 많이 갖고 있듯이, 메타는 기업의 영업/마케팅팀 데이터를 가장 많이 갖고 있는 기업입니다. 인스타그램, 페이스북에 있는 계정을 연결해서 판매하는 제품, 고객들이 브랜드에 대해 생각하는 이미지, 고객이 가장 많이 문의하는 사항 등을 바탕으로 목적 달성을 위해 계속 일하는 비서 역할로 Muse가 자리잡는 것입니다.

Muse Code에 Monitor 기능도 추가했습니다.

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AI HW:

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(1) 오픈AI DevDay 2026에 대한 AI HW 관점의 생각을 이어가봅니다:

지속형 개인용 에이전트의 특징은 크게 세 가지입니다:

ⓐ컨텍스트 지속성(Context Persistence) : 사용자의 선호도, 과거 결정 사항, 중요 사실 등을 장기 기억에 저장하고 회상합니다.

ⓑ작업 지속성(Task Persistence) : 여러 단계나 수일에 걸친 작업을 중단 없이 이어가며, 피드백을 기다렸다가 자율적으로 재개합니다.

ⓒ관계 지속성(Relationship Persistence) : 사용자의 소통 방식, 일상 루틴, 목표 변화에 맞춰 상호작용을 최적화합니다.

이번 주 주간전략보고에서 전해드린 것처럼 Memory Tiering을 통해 상대적으로 eSSD 수요를 크게 끌어올릴 요인으로 봅니다. 컨텍스트 윈도우의 규모가 매우 커지고 개인에 대해서 저장해야 할 데이터가 많아지기 때문입니다. 지속형 개인용 에이전트가 사용자에게 더 깊은 제안을 하고 더 부가가치를 높이려면 사용자에 관한 정보를 다양하게, 많이, 오래 저장해야 합니다. 모델 자체의 지능이 높아지는 것만으로 사용자에 대한 기억을 대체 할 수는 없다는 게 특징입니다. 토큰 생성의 퍼포먼스에 관여하는 수준을 넘어서 기억 그 자체가 퍼포먼스가 되는 과정입니다.

8월 13일에 GPT-5.6 Sol Ultrafast를 출시할 때는 Cerebras 칩으로 750 TPS로 서비스하는 제품이었습니다. 그런데 SemiAnalysis에 따르면, GPT-6.1 Sol Ultrafast는 엔비디아 GPU로 batch size를 낮춰서 서비스할 것으로 예상됩니다. 그렇다면 지금의 GPT-6 Astra Ultrafast는 어디서 서비스되고 있느냐가 중요한데 이것도 300 TPS인 점, 공식 자료에 'Powered by Cerebras'가 없는 점을 고려할 때 엔비디아 GPU low-batch size 조합으로 서빙되고 있다고 보입니다. 엔비디아도 TileRT 등을 통해서 Fast Inference 시장에서도 GPU가 서빙될 수 있도록 소프트웨어적으로 여러 가지를 개선시키고 있습니다.

아마 생각해보면 GPT-6, GPT-6.1처럼 가장 사업성 좋고 큰 프론티어 모델은 엔비디아 GPU에서 서비스하고, 세레브라스 같은 경우는 구형 모델을 서비스하는 구조가 될 것으로 예상됩니다. 추론 시장에서 가장 비싸고 가장 수요가 높은 것은 프론티어 모델이기 때문에 프론티어 모델은 엔비디아로 서비스되고 → 이후 세레브라스에 맞게 ⓐ컴파일러 최적화, ⓑ웨이퍼 파이프라인 구성, ⓒ커널/통신 최적화를 거치고 나서 세레브라스로 일부 모델이 서비스되는 구조를 예상합니다.

 

(2) 오늘은 여러 소스를 통해서 AI HW 공급망 체크를 해보면:

구글 TPU v9:

앤스로픽이 기존 TPU 워크로드를 TPU v9로 옮기는 데만 하더라도 3개월 이상의 적응기간이 필요하다고 요청하며, 그래도 모든 요구사항을 충족하진 못하고 있다고 전해집니다. 결과적으로 구글이 TSMC에게 일부 생산일정을 늦추도록 요청했고, 관련 생산능력은 2027년 중반까지 확보해둔 채로 지연시켜둔 상태입니다.

2027년 중반에도 TPU v9 물량 램프업 궤적이 정해지지 않으면 TSMC가 할당을 엔비디아나 다른 기업에게 이전시킬 수 있는 권리를 갖고 있습니다. 외부 고객이 HW를 가져다가 소프트웨어 최적화해주고 맞춰주는 작업에서는 엔비디아보다 성숙하진 않기 때문에 소프트웨어 작업에서 약간씩의 지연이 발생하는 양상입니다.

구글은 CY28의 TPU v9 출하를 위해서 인텔 EMIB-T가 메인이지만 EMIB-T 수율이 올라오는 시점에만 베팅할 수 없기에 구글이 이중 소싱 차원에서 TSMC의 CoWoS-L도 준비 중입니다. CY28 기준 TPU v9를 300만 개 생산 할 예정인데 인텔의 EMIB-T가 200~250만 개 분량 + TSMC의 CoWoS-L이 50만 개를 지원할 것으로 예상됩니다. 다만 CoWoS-L 버전으로 맞추기 위해서 3개의 마스크 레이어, 새로운 tape-out이 필요합니다.

EMIB-T 생산능력 가정은 CY26 5kwpm → CY27 15~20kwpm → CY28 40~45kwpm입니다. 장당 4~5개의 칩이 나온다고 보면 TPU v9 'Humufish' 250만 개를 생산할 수 있는 분량이고 부족한 50만 개 분량은 TSMC CoWoS-L을 통해 소싱한다는 것으로 보입니다. CY27~CY28 생산능력 대부분이 미디어텍/구글에게 쓰일 것으로 예상됩니다.

AWS Trainium4:

엔비디아의 NVLink Fusion을 적극 채택하고 엔비디아와 더 협력 강도를 높이면서 Trainium에서 Native CUDA 지원이 훨씬 강화됐습니다. 또한 Trainium 4는 설계 단계부터 앤스로픽의 요구사항이 반영된 첫 칩입니다.

다만 Trainium4가 원래 3Q27쯤 양산 시작 예정이었는데, 아직 설계가 확정되지 않았고 대만 공급망에도 주문이 확정적으로 들어간 상태가 아니기 때문에 CY1Q28쯤으로 출시가 밀리는 게 아니냐는 얘기가 있습니다.

앤스로픽은 Trainium으로 훈련하고 → TPU로 워크로드를 옮겨 추론하는 게 메인 HW 인프라 전략입니다. 이렇게 되면 앤스로픽 입장에서는 다른 AI Labs들은 VR300 NVL576으로 연구/추론의 효율을 끌어올리고 있을 시기에 Trainium 3/3.5로 훈련하고 TPU v8i로 추론하는 상태가 될 수 있습니다.

Meta/Microsoft:

최근 하이퍼스케일러들 내부에서도 Maia 400, MTIA 500번대 가속기가 사실상 마지막 시험대라는 얘기들이 나오고 있습니다. 성과가 기대에 못미치면 다시 엔비디아 가속기의 비중을 높이는 쪽으로 선회할 수 있다는 의미입니다.

오늘은 TPU v9, Trainium4 관련 소식들이 있어서 정리해봤습니다만, 이런 자잘한 흐름 자체에 너무 크게 우려하진 않습니다. AI 사이클 시작일 때부터 그랬듯이 너무 가까이서 보면 AI HW, 데이터센터 등등 모든 것들이 다 혼돈처럼 보이지만 한 발짝 떨어져서 보면 다 제 속도대로 제 갈길을 가는 과정인 경우가 많습니다. 다만 그럼에도 정리해본 것은 대략 현재 어느 정도 스케일로 자잘한 움직임들이 나오고 있는가에 대한 감을 잡으시도록 정리드린 차원입니다.

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(3) GF증권의 NPO/CPO 로드맵 체크를 정리해보면 *첨부자료 1, 2*:

엔비디아의 Scale-out CPO 스위치 출하 속도가 예상보다 빠릅니다. 출하량 전망은 4Q26 15K → 1Q27 16K → 2Q27 30K → 2H27 54K(CY27 전체로 100K) 예상입니다. 생산 확대를 지원하기 위해 TSMC는 CPO 테스트/검사 역량을 확충했으며, 특히 Insertion 2/3 장비를 추가로 도입했습니다. 주요 부품 공급업체들의 수율 개선 덕분에 Spectrum-6 CPO 스위치가 예상보다 빠르게 양산 단계에 들어갔습니다. FAU 같은 핵심 부품도 순조롭게 진행되고 있으며, 여러 차례 플러그를 꽂고 뽑는 과정에서의 수율(multi-plug/unplug yield)이 개선되고 있는 점이 도움이 되고 있습니다. 시스템 단에서는 주요 부품 공급업체들이 이미 현장에 들어와 있는 것으로 판단하며, 이에 따라 9월 초부터 클린룸 단계의 시스템 통합 작업이 가능해진 것으로 보입니다.

Scale-up NPO/CPO OE(Optical Engine, 광엔진) 출하량 추정치 CY27 6.5M → CY28 42.4M입니다:

Scale-up NPO OE 수요:

엔비디아 VR300용 3.2T NPO OE: CY27 600만 개 → CY28 1970만 개

AWS Trainium 4용 6.4T NPO OE: CY27 0개 → CY28 1200만 개

AMD MI500~550X용 6.4T NPO OE: CY27 50만 개 → CY28 170만 개

타 CSP들의 NPO OE: CY27 0개 → CY28 900만 개

업계 전체: CY27 650만 개 → CY28 4240만 개

엔비디아 VR300 NVL576 양산 일정은 CY2H27으로 유지되고 있습니다. NVSwitch Tray 하나에는 Switch Board가 2개가 들어가며, 각 보드에는 NVSwitch ASIC 4개가 탑재됩니다. 그리고 ASIC 하나당 3.2T급 OE 4개가 연결됩니다.

엔비디아는 VR300 NVL576 Scale-up 스위치용으로 CPO와 NPO용을 동시에 개발 중입니다. ⓐCPO는 Quantum-5 + 3.2T OE 4개 / ⓑNPO는 Quantum-5 + 소켓 방식으로 장착되는 3.2T OE 4개입니다. 기술의 성숙도를 감안하면 CY2H27 양산 시점에는 NPO가 메인 SKU를 구성할 것이라고 전망됩니다. 흥미로운 건 CY2H28쯤 출하될 Feynman도 CPO 버전과 NPO 버전이 동시에 개발되고 있습니다. 마찬가지로 CPO나 NPO 모두 Quantum-6 + 6.4T OE 6개 조합이고 NPO는 소켓 방식으로 장착된다의 차이입니다.

AWS Trainium4 tape-out 일정 가시성이 높지 않아서 3Q27 → 1Q28로 지연될 가능성이 있습니다. 앤스로픽이 개발에 참여하고 피드백을 반영하는 과정에서 일정이 약간 늦어지는 중입니다. AWS의 OE 수요는 CY27 0 → CY28 12M으로 수정됐습니다.

루멘텀(LITE)의 CPO/NPO용 UHP CW Laser(참고로 3.2T는 400mW UHP, 6.4T는 800mW SHP입니다. 이미 6.4T도 3월 OFC 2026에서 시연을 마쳤습니다.)나 ELS를 공급하니 수혜를 보고(UHP Laser가 GPM 60%, ELS는 GPM 55%, 그러나 ELS는 모듈 완제품이라 ASP가 거의 2배), 비아비(VIAV)는 CPO/NPO용 출하량이 늘어나면 관련 테스트 장비를 새롭게 공급하게 되면서 수혜를 보며, 셈텍(SMTC)은 3.2T/6.4T로 넘어가는 과정에서 TIA/Driver가 혜택을 보고 특히 NPO 사이클이 당초 컨센보다 더 길고 더 높을 것으로 예상하기 때문에 좋습니다.

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(4) Nomura의 OCS/CPO Expert Call을 정리해보면 *첨부자료 3, 4*:

OCS 수요가 훨씬 더 강해지고 있습니다. 구글 수요는 CY27 35~40K로 예상되고 타 CSP 물량까지 포함하면 CY27 총 수요는 40~50K로 예상됩니다.

루멘텀이 개발/양산 중인 MEMS는 여전히 선도하는 OCS 아키텍처이며 CY26 점유율은 80~85%가 MEMS 방식의 OCS입니다. 관성적으로 CY27, CY28로 갈수록 점유율이 낮아질 것으로 예상했는데 아직 LCOS, SiPh 방식이 유의미한 돌파구를 달성한 게 아니기 때문에 현 상태에서는 관성적으로 점유율 하락만을 예상하진 않습니다.

북미에서는 CY26 800G는 4500~5000만 개 출하하고, 1.6T는 수요는 3000만 개 수준이지만 3nm DSP나 TIA/Driver 부족으로 인해서 실제 출하량은 1000~1500만 개로 제한될 것으로 예상됩니다.

CY27에도 트랜시버 가격은 계속해서 견조할 것으로 예상됩니다.

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Enterprise/GPU IaaS:

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(1) Bloomberg 지수 기준 GPU 임대 가격을 보시면, *첨부자료 1* 비-하이퍼스케일러 용량에서 A100은 GPU 시간당 평균 $1.59로 MoM -2.8%였고, H100은 $2.64로 MoM -2.6%였습니다. 반면 B200은 8월에 6개월여 만의 첫 하락을 기록한 이후 $5.70로 MoM +1.3% 반등했습니다. 이에 따라 H100 대비 A100 가격 비율은 1.66배, B200 대비 H100 가격 비율은 2.16배로 모두 전월 대비 상승했습니다.

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신재생/전력기기:

 

(1) 블룸에너지는 전일 일간보고로 전해드린 연간 10GW 생산능력 확충 준비 내용이 퍼지면서 상승했습니다. 주간전략보고에서 오라클의 Project Jupiter는 우려하실 부분이 없어보임을 전해드린 바 있습니다.

광고/이커머스:

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(1) 앱러빈이 유니티를 고소했습니다. 앱러빈이 최근 자체 Pixel을 깔고 있는 것과 연관되는 얘기로 보입니다:

앱러빈이 샌프란시스코 캘리포니아 고등법원에 'Unity의 특정 데이터 수집 및 사용을 임시로 금지해달라는 TRO(Temporary Restraining Order, 임시금지명령)'를 신청했습니다. 앱러빈 주장에 따르면 유니티의 Ad Quality SDK가 앱러빈이 송출한 광고 관련해서 ⓐ광고 정보 ⓑ사용자와 디바이스 정보 ⓒ광고 노출당 매출과 관여도 ⓓ광고 경매 관련 정보를 수집했다는 주장입니다. 앱러빈은 주장하기로 이러한 output을 유니티의 모바일 광고 입찰 모델에 투입해서 성능을 끌어올리고 있다는 주장입니다.

유니티는 앱러빈의 소송을 "지배적 사업자가 경쟁 심화와 성장 둔화에 대응해 소송과 위협을 사용하는 전형적인 사례"라고 표현했습니다. 유니티 측 설명에 따르면 Ad Quality는 원래 게임 내 부적절하거나 유해한 광고를 탐지하는 무료 제품입니다. 그리고 유니티는 앱러빈이 최근 유니티의 광고 사업 성과가 빠르게 좋아지는 것을 보고, 그 원인을 Ad Quality 데이터라고 생각해 해당 제품을 막으려 한다고 주장했습니다.

그러면서 중요한 말을 했는데 법정에서 "Ad Quality가 최근 Unity 광고 사업 성과 개선의 원인은 아니다."라고 못박았기에 앱러빈이 이것을 막건 안 막건 유니티의 성과 개선은 지속될 것이라고 말했습니다.

이미 소송 전에 앱러빈이 중단해달라고 해서, 유니티는 데이터 수집을 중단하겠다고 말했었는데 그래도 유니티의 성과 개선이 끝나지 않고 있고 최근에는 전일 일간보고와 주간전략보고로 전해드린 것처럼 2Q26 → 3Q26 사이에 유니티가 올라오고, 앱러빈은 하강하는 추세가 강해지다보니 소송까지 감행한 것으로 보입니다.

유니티의 구조적인 강세를 앱러빈의 행동으로 확인하는 과정이므로 긍정적으로 보고 있습니다.

의료기기/핀테크/코인:

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(1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,809건, 오늘의 일간 비행데이터는 +30건이었습니다. 3Q는 91일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.87건 속도였습니다.

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(2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $74.57B, CCTP 전송량은 30일 기준 $19.8B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 -1.70%, 월간 기준 +0.70% 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.

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(3) 피겨 테크의 주간/월간 잠정 영업 지표를 여기서 확인하실 수 있습니다.

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