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[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.09.23
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260923125703894li
[제목] 일간보고 : 투자의 생각 (260923)
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안녕하세요 올바른입니다.

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2026년 9월 23일 수요일, 데일리 전해드립니다.

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주간전략보고


2026-09-21

	

주간전략보고 : 투자의 생각 (9월 21일~9월 25일) (바로가기)


일간보고


2026-09-22

	

일간보고 : 투자의 생각 (260922) (바로가기)

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일간보고 : 투자의 생각

2026-09-23 (수)

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주요 지수 : 러셀 +0.51% > 나스닥 +0.45% > S&P 0.00% > 다우 -0.36%

상승종목비율 : NYSE 95%, Nasdaq 140% 🟢 (🟢🟡🔴)

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섹터

- 📈강세 : 반도체, 바이오텍, 원자재

- 📉약세 : 금융, 커뮤니케이션, 에너지

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📩 메이저 뉴스

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빅테크/AI Labs:

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(1) 앤스로픽이 Claude Opus 5.5를 출시했습니다:

오픈AI가 GPT-6 Astra를 출시한지 20일 만에 앤스로픽이 프론티어를 다시 가져왔습니다. 앤스로픽 새로운 Pre-train checkpoint 모델로 Fable 5.5를 다루고 있다는 얘기가 많은데, 이정도면 도대체 앤스로픽이 내부 RSI용 체크포인트로 어떤 수준의 모델을 쓰고 있는지가 가장 궁금하게 만드는 모델입니다.

백만토큰당 API 가격은 $4/$20(from $5/$25)으로 20% 인하했습니다. Opus 5.5 소개자료 중에 Cost and speed 부분에서 의도적인 눈속임이 좀 있습니다. 이건 오픈AI GPT-6 Sol/Luna를 다루면서 정리하겠습니다. 전체적으로 오늘 나온 Opus 5.5과 GPT-6 Sol/Luna가 가격적으로 매력도를 키워가고 있습니다. 벌써 춘추전국시대의 모습이 시작됐습니다.

주요 모델 API 가격 업데이트(2026-09-23) → Opus 5.5(SOTA) $4/$20(원래 $5/$25) > GPT-6 Astra $10/$50 > Mythos/Fable 5.1 $10/$50 > GPT-6 Sol $2/$10(원래 $4/$20) > 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 4.7 $2/$6 > 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-6 Luna $0.10/$0.50(원래 $0.20/$1.20)

벤치마크를 뜯어보면 요즘은 크게 세 가지를 업계에서 많이 보고 있습니다. *첨부자료 1* 여전히 코딩에서는 많이 보는 ⓐTerminal-Bench 4.0, ⓑ코드의 품질/병합성까지 체크하는 FrontierCode 1.1, ⓒ업무에 쓰기 얼마나 좋냐를 테스트하는 AutomationBench(영업, 마케팅, 운영, 지원, 재무 및 인사 등 6개 비즈니스 기능에 걸쳐 47개의 실제 도구를 사용하여 엔드투엔드 워크플로 실행)입니다. ⓐⓑ에서 GPT-5.5 Opus가 앞서고 ⓒ에서는 GPT-6 Astra가 앞서는 상태입니다.

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(2) 오픈AI가 GPT-6 Sol, GPT-6 Luna를 발표했습니다:

보통 한 달마다 5.x(5.1 → 5.2 → 5.3 → 5.4 → 5.5 → 5.6 → 6) 업데이트를 했던 것을 생각해보면, GPT-6 Astra를 출시한지 거의 한 달 정도 되어가는 다음주에 GPT-6.1 Astra를 출시하지 않을까 싶습니다. 마침 다음주 10월 29일(미국, 샌프란시스코 기준)이 OpenAI DevDay 2026입니다. 리듬을 보면 RL 버전은 1개월마다 출시하고 Pre-train을 바꾸면 2개월 만에 출시하곤 했습니다. 오픈AI의 Pre-train 체크포인트 히스토리는 전일 일간보고에서 전해드린 바 있습니다.

오픈AI가 API 가격을 매우 드라마틱하게 인하했습니다. *첨부자료 2* GPT-6 Sol은 $4/$20 → $2/$10으로 50% 인하했고, GPT-6 Luna는 $0.20/$1.20 → $0.10/$0.50로 50% 넘게 인하했습니다.

토큰당 추론비용이 낮아지면 그 효율 개선을 활용하는 방향은 크게 두 가지입니다. ⓐ절감한 비용만큼 더 많은 토큰을 사용해 모델이 풀 수 있는 문제의 난도와 지능의 상한을 높이거나, ⓑ현재의 지능 수준을 유지하면서 추론비용을 더 낮춰 AI를 더 많은 사용처로 확산시키고 시장점유율을 높이는 방식입니다. 두 AI Labs가 얻은 효율 증가분을 앤스로픽은 ⓐ에 더 많이 할당하고, 오픈AI는 ⓑ에 더 많이 할당했습니다. 

앤스로픽이 Cost and speed에서 꽤나 의도적으로 과장을 섞은 게 있습니다. 앤스로픽은 일반적인 워크로드에서 Opus 5.5가 Opus 5보다 비용이 40% 저렴하다고 말했습니다. 이렇게 되면 겉으로 보기에 앤스로픽은 ⓐ에서도 상당히 좋아졌지만 ⓑ도 매우 크게 개선한 게 아닌가? 하는 생각이 들 수 있습니다.

그런데 원문을 보시면 "at default settings"라는 말이 핵심입니다. Opus 5는 Reasoning 세팅에서 low, medium, high, extra, max 중에서 high가 기본 세팅인데, Opus 5.5는 medium이 기본 세팅입니다. 기본 세팅 값 자체가 같은 Reasoning 세팅이 아닙니다. 

Opus 5.5 requires less compute to serve than Opus 5, and its pricing reflects that. Our tests show that at default settings it will cost 40% less than Opus 5 on typical workloads.

정리하자면, 효율 개선을 활용하는 방향상 Opus 5.5는 ⓐ절감한 비용만큼 더 많은 토큰을 써서 모델이 풀 수 있는 문제의 난도와 지능의 상한을 높인 것이고(예를 들어, 가격 20% 절감 & 성능 40% 향상), GPT-6 Sol/Luna의 방향은 ⓑ현재의 지능 수준에서 약간 상향하면서 추론비용을 크게 낮춰 사용처를 확산하고 점유율을 높이는 방향입니다(가격 50% 절감 & 성능 10% 향상). *첨부자료 3* FrontierCode 1.1 벤치마크가 어떻게 이동했는지에서 방향성을 확인할 수 있습니다.

샘 올트먼이 이번 GPT-6 Sol/Luna 출시와 함께 강조한 것도 '작업당 비용 기준으로 보면 시장에서 경쟁할 만한 제품이 없으며, 모든 가격대에서 최고의 모델을 제공하는 것이 목표'임을 강조했습니다.

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(3) 모든 기술 사이클은 크게 (ㄱ) 성능 향상과 (ㄴ) 비용 효율 개선이라는 두 축으로 움직입니다. 이를 개인적으로 말씀드렸던 '개척 → 효율의 사이클'에 대응시키면 (ㄱ)가 개척이고, (ㄴ)가 효율입니다.

사이클 초반에는 성능 향상 자체가 시장을 키웁니다. 이전에는 불가능했던 제품과 서비스가 가능해지면서 프론티어 기업들이 새로운 스마트폰, 새로운 자동차, 새로운 소프트웨어를 만들어냅니다. 이 구간에서는 기존 시장의 점유율을 빼앗는 것보다 기술이 없던 수요를 새로 만들어내는 효과가 훨씬 큽니다. 성능이 좋아질수록 TAM 자체가 계속 확장되는 시기입니다.

반대로 성능의 한계효용이 떨어지기 시작하면 경쟁의 성격이 달라집니다. 다음 세대 제품이 이전 세대보다 조금 좋아지기는 하지만, 그 차이를 위해 고객이 더 많은 돈을 지불할 이유는 점점 줄어듭니다. 이때부터 기술 발전의 중심은 성능에서 비용으로 이동합니다. 누가 더 싸게 만들고, 더 싸게 공급하고, 더 높은 가동률과 마진을 확보하느냐의 싸움이 됩니다. 성능 경쟁이 시장을 확장시키는 경쟁이라면, 비용 경쟁은 이미 만들어진 시장 안에서 몫을 나누는 경쟁에 가깝습니다. 그래서 산업은 빠르게 포화시장과 커머디티화 국면으로 넘어갑니다.

결국 한 기술 사이클의 크기를 결정하는 것은 '성능 프론티어가 얼마나 오랫동안 이동하는가'입니다. 스케일링 법칙이 중요한 이유도 여기에 있습니다. 컴퓨트를 더 투입할수록 모델의 능력이 계속 의미 있게 올라간다면, AI는 아직 효율화 단계가 아니라 새로운 사용 사례를 계속 열어젖히는 개척 단계에 있다는 뜻입니다. 마침 Muse가 ChatGPT 이후 B2C에서 두 번째 사용 사례를 개척하며 B2B뿐만 아니라 B2C에서도 시장이 빠르게 확장되고 있는 시기입니다.

지금 AI 투자를 여전히 중요하게 생각하고 있는 이유는 이 성능 곡선이 아직 평평해지는 모습이 보이지 않는다는 것입니다. 더 큰 Pre-training, 더 많은 RL, Test-time Compute, Recurrent depth가 계속 새로운 능력을 만들어내고 있고, 이제는 RSI를 통해 AI가 AI 연구 자체의 생산성을 높이면서 성능 프론티어가 이동하는 속도까지 빨라질 가능성이 나타나고 있습니다.

그래서 RSI의 의미는 단순히 더 좋은 모델 하나가 나온다는 데 있지 않습니다. 일반적인 기술 사이클이라면 시간이 흐를수록 성능 향상률이 둔화되고 비용 경쟁으로 넘어가야 하는데, RSI가 작동한다면 오히려 연구 생산성이 높아지면서 성능 향상의 기울기를 다시 가파르게 만들 수 있습니다. 그렇게 되면 AI의 '개척 구간' 자체가 예상보다 훨씬 길어집니다.

성능 향상이 비용 하락보다 더 빠르게 새로운 경제적 가치를 만들어내고 있는가입니다. 이 관계가 유지되는 동안에는 효율 개선조차 수요를 줄이는 요인이 아니라, 더 많은 사용 사례를 경제성의 영역 안으로 끌어들이면서 다시 수요를 키우는 역할을 하게 됩니다.

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(4) 알리바바가 2026 APSARA 컨퍼런스에서 AI 전략을 공개했습니다:

AI가 인간의 인지 업무를 대체하는 단계를 넘어 '머신 인텔리전스' 시대로 진입하고 있으며, 현재 머신의 사고량은 인간의 3% 미만이지만 향후 1,000배까지 확장될 수 있다는 전망입니다. 

이에 맞춰 목표는 2032년까지 데이터센터 20GW를 갖추는 것입니다.

모델은 Qwen 팀이 향후 5~10T 모델까지 학습할 계획입니다.

GPU, CPU, NIC, 인터커넥트까지 자체 데이터센터 포트폴리오를 구축했으며, M890 AI Supernode는 2T 이상 모델 추론을 지원하는 노드로 3Q부터 GA했습니다. 자체 GPU인 Zhenwu V900은 단일 클러스터 기준 최대 50만 개의 칩을 연결하며 자체 ASIC 출하량이 크게 증가할 것이라 전망했습니다.

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(5) 메타 Muse가 계속해서 파트너십을 추가하고 있습니다 *첨부자료 4, 5, 6*:

9월 22일 : 쇼피파이(업계 1위는 아마존)

9월 23일 : 페이팔(Adyen), 익스피디아(부킹홀딩스), 인스타카트(도어대시, 우버이츠)가 추가됐습니다.

어찌보면 업계 1위의 자리에서 내려와서 2위인 기업들이 커머스의 프론트엔드를 에이전트에게 맡기고, 백엔드를 자신들이 담당하여 수명을 연장하려는 방향의 움직임입니다.

아직까지는 Muse 스타일의 무언가는 나올 수 있어도 타 연구소가 내놓는 모델이 Muse를 따라잡지는 못할 가능성이 높다고 보고 있습니다. B2C 제품을 만드는 노하우(개인용 에이전트인데 캐릭터를 강조하는 것도 사실은 좋은 전략), 유통망 때문이기도 하지만 이건 부스트에 가깝고 생각보다 마크 저커버그가 준비를 많이 한 부분들이 있어서 그렇습니다. Fleet 단위로 학습하고 제안하는 능력, WhatsApp 종단간 암호를 만들고 Signal을 창업했던 인물을 데려와서 Muse의 개인정보보안 능력을 강화한 것, 메타는 광고 자체가 거대한 하나의 에이전트가 될 것이라고 보고 준비했기 때문에 이미 포석이 여러 개 깔려있어 상당한 시너지를 낼 수 있는 사업인데 타 기업은 준비되지 않은 것 등을 고려하면 그렇습니다.

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AI HW:

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(1) Muse는 꽤나 유의미한 변곡점입니다. AI 에이전트 시대의 SaaSpocalypse가 재현될 조짐이 보입니다. 아직 시작됐다라고 보기에는 이르지만 '조짐'은 있어서 생각을 정리해봅니다. 마침 증시가 횡보할 동안 여전히 EPS 상향이 가장 가팔랐던 섹터가 AI HW입니다.

앤스로픽발 SaaSpocalypse가 'AI가 인간의 업무를 대신하면서 SaaS Seat와 기능의 가치를 낮추는 것'이었다면, 메타/Muse발 B2C 충격은 'AI가 소비자의 귀찮음을 대신하면서 기업이 소비자의 관성(Consumer Inertia)에서 얻던 추가적인 마진을 없애는 것'에 가깝습니다. 본질은 전일 일간보고에서 전해드린 것처럼, '소비자들의 관성/마찰을 없애는 움직임'이 핵심입니다. B2C 충격은 한 번에 바로 나타나진 않을 거라 예상하지만 생각보다 고부가가치의 마진은 트래픽에서 발생하는 구조로 되어 있기 때문에 풀스택을 장악하고 있던 기업들이 백엔드 기업처럼 바뀌면서 고부가가치의 take rate를 Muse가 취하게 되는 구도로 바뀐다는 것입니다.

Muse 효과로 인해 최근 어떤 기업이 하락했는가를 보시면 ⓐ이동통신사(VZ, T, TMUS), ⓑ케이블/인터넷(CMCSA, CHTR), ⓒ자동차/손해보험(ALL, PGR, EVER), ⓓ온라인 여행사/OTA(BKNG, TRIP, ABNB), ⓔ가격비교업(TREE, EVER, CARG, CARS, YELP, CART, LZ), ⓕ경쟁력은 상대적으로 낮은 구독/멤버십(PLNT, NYT)입니다.

아직 먼 미래의 이야기처럼 보이지만, 바이오에서도 흥미로운 움직임이 있습니다. 최근 앤스로픽은 샌프란시스코 베이 지역에 자체 wet lab을 구축해 AI가 만든 가설을 실제 생물학 실험으로 검증하는 작업을 시작했습니다. 희귀질환과 기존 제약산업이 충분히 다루지 못했던 질병들이 주요 연구 영역입니다. 앤스로픽은 이미 Claude Science를 통해 논문/데이터 분석과 가설 생성을 지원하고 있고, AI 에이전트가 현미경, 액체처리장비, 로봇팔 같은 실제 연구장비를 조작할 수 있도록 Model Hardware Standard(MHS)까지 만들고 있습니다. 이 방향이 계속 발전하면 바이오 연구도 '가설 생성 → 실험 설계 → 실제 실험 → 결과 분석 → 다음 가설 생성'이라는 루프를 AI가 점점 더 많이 담당하게 됩니다.

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(2) 마찬가지로 전일 일간보고에서 Muse 효과가 AI HW에 미치는 영향에 대해 전해드린 것처럼, 오늘은 메모리 기업들이 아웃퍼폼했습니다.

메타는 각 Muse 사용자에게 2개의 vCPU, 8GB의 RAM, 100GB의 SSD를 갖춘 '전용 VM'을 제공하겠다고 약속했습니다. 1년 내로 Muse 사용자가 1억 명이 될 것이라고 가정해보면 대략 얼마나 많은 수요가 필요할지 러프하게 계산할 수 있습니다.

활성 사용자들의 compute pool을 공유하면 대략 1억 명 중 10%가 특정 시점에 활성 사용자라고 가정하고 CPU 부하는 15.8만 개의 AMD Ryzen EPYC CPU(각 CPU당 126개의 코어)를 필요로 합니다. 메모리쪽은 스펙이 상대적으로 더 높습니다. 개인용 VM은 24시간 내내 사용해야 하므로 1억 명을 수용하려면 0.8EB의 DRAM, 10EB의 SSD가 필요합니다.

BofA 추정으로는 CY26 연간 DRAM 생산량은 45EB, NAND는 1,280EB(1.28ZB)입니다. 연간 생산량 중 DRAM은 1.78%, NAND는 0.78%를 추가로 소비하는 효과입니다. CY26 연간 eSSD 474EB 예상(추정치 GS)에 대입해보면 2.11%를 추가로 소비하는 효과입니다.

오늘은 특히 샌디스크가 아웃퍼폼하는 모습이었습니다. 전일 강조드렸던 부분이 반응으로 이어졌습니다. Muse 효과/개인용 AI 에이전트 효과에서 아직 저평가된 포인트가 ⓐ메모리 수요-공급 밸런스에 대한 영향과 ⓑeSSD 수요에 대한 평가라고 예상합니다. '개인용 에이전트'의 성능을 좌우하는 것은 기본적으로 사용자에 대한 데이터를 더 많이, 더 오랫동안 저장해둘 필요성이 높아진다는 데 있습니다. 모델의 지능으로 해결될 수 있는 부분이 아닙니다. 개인적이란 의미는 나에 대해서 더 많이 알수록 더 깊은 제안을 할 수 있습니다. 그러면서도 추론할 때는 데이터를 빠르게 꺼내서 쓸 수 있어야 합니다. ⓐGB당 가격(1Q27 기준 DRAM $16.0/GB(=$2.0/Gb), NAND $0.33/GB(=$0.04/Gb)), ⓑMemory drain time을 고려하면 eSSD 수요가 높아질 가능성이 높다고 생각합니다. 여기에 향후 CY27쯤 Continual Learning으로 넘어가게 될 것을 고려해볼 경우에도 eSSD 수요는 계속해서 순풍일 것으로 예상합니다. CY28~CY29에는 HBF가 따라옵니다.

인터커넥트에서는 PCIe 연결량이 늘어날 것을 반영하면서 아스테라랩스가 강세였습니다.

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(3) 전일 일간보고에서 기존에 TSMC와의 협력을 진행하면서 인텔과도 Intel 18A HBM base die 관련 협력을 진행하지 않을까 했던 맥락을 조금 더 풀어보면 이렇습니다.

7월 27일 SEC는 HBM5(실제 양산은 CY28쯤 될 것으로 예상)에 대해서 SEC가 2nm base die를 적용하겠다고 발표한 바 있습니다.

Base die를 어느 파운드리에서 만들었는가를 살펴보시면, HBM4는 SEC는 SF4, SKH는 TSMC 12nm, MU는 자체 base die → HBM4E에 SEC는 SF4, SKH는 TSMC 3nm, MU도 TSMC 3nm입니다. HBM4부터는 base die가 전체 성능과 전력소비를 결정짓는 핵심 요소가 됐기 때문에 SEC의 2nm 도입은 SKH/MU도 대응해야 하는 로드맵입니다.

그러면 SKH와 MU가 어디에 SEC 2nm에 준하는 base die 생산을 맡길 것이냐가 핵심입니다. 가장 자연스러운 선택지는 여전히 TSMC가 메인이겠지만, 공급망 다변화/생산원가/선단공정 캐파까지 고려하면 Intel 18A 계열이 대안으로 유의미하게 고려 중이라 생각됩니다. 특히 Intel이 2028년을 목표로 준비하고 있는 18A-PT는 TSV와 3D 적층을 전제로 설계된 Base Die용 공정이라는 점에서 HBM5의 양산 타이밍과 기술적 요구사항에 상당히 잘 맞습니다.

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(4) UBS의 ASIC 채널 체크를 정리해보면:

구글 TPU는 패키지 기준 CY26 410만 개 → CY27 900만 개로 빠르게 증가할 것으로 추정됩니다.

AWS Trainium은 패키지 기준 CY26 250만 개 → CY27 320만 개로 예상됩니다.

오픈AI Jalapeño는 CY26 15만 개 → CY27 60~70만 개까지 생산될 것으로 예상됩니다.

메타 MTIA도 CY27 45만 개가 예상되나 아직 공급망 확정이 되지 않아, 가시성은 상대적으로 낮습니다.

마이크로소프트 Maia는 Maia 300 성능이 꽤나 경쟁력 있는 수준으로 높아져서, Maia 생산량이 CY26 10만 개 수준에서 크게 증가해 → CY27 40만 개가 될 것으로 예상했습니다. CY27의 Mix를 나눠보면 Maia 200이 5만 개 + Maia 300이 35만 개 생산될 것으로 추정됩니다.

엔비디아는 CY27 AI GPU 생산량 전망치가 820만 개 → 880만 개로 상향됐습니다. +60만 개는 Rubin GPU 칩 40만 개 + Rubin CPX 20만 개가 더해진 값입니다. Rubin Ultra는 거의 설계가 비슷하기 때문에 CY27 중반부터 매우 빠르게 생산량이 늘어날 것으로 예상됩니다.

AMD는 AI GPU 생산량 전망치는 190만 개로 계속해서 같습니다. 대신 서버용 CPU 수요가 커지면서 Venice CPU 출하량 전망치는 CY27 400만 개 → 500만 개로 늘었습니다. 

이제 AI 가속기뿐만 아니라 다른 컴퓨트 제품들도 CoWoS를 사용하다보니 CoWoS 패키징 점유율로 AI 가속기 시장 점유율을 추정하면 왜곡이 생깁니다.

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(5) 9월 22일, JP모건의 메모리 업데이트를 정리해보면 *첨부자료 1, 2, 3*:

향후 2년간 bit demand는 ⓐAI 서버급 DRAM/SOCAMM이 +92% CAGR → ⓑHBM +63% → ⓒ비-HBM 서버 DRAM +37% → ⓓPC/모바일 -3%순입니다.

ASIC들도 HBM 탑재량을 크게 늘리기 시작하면서 CY27에는 HBM 소비량에서 ASIC이 엔비디아를 넘어서는 첫 해가 됩니다. CY26에는 엔비디아가 HBM bit demand의 58%를 차지하지만 → CY27부터는 ASIC 48%, 엔비디아 43%, AMD 9%입니다. 엔비디아가 단일 고객으로서 여전히 가장 크기 때문에 구매력을 이용해 가장 저렴하게 HBM/DRAM을 구매하는 것은 CY28까지 유지될 것으로 예상하지만 프리미엄 정도는 해가 갈수록 얇아질 것으로 예상됩니다.

이제는 표준 HBM 스펙 내에서 워크로드별로 세분화된 여러 SKU가 등장할 것으로 예상됩니다. 엔비디아가 Rubin Ultra에서 12Hi/8Hi를 분리한 게 대표적인 사례이고, AMD도 MI450/455X에서, 구글도 TPU v8 Sunfish/Sunfish Ultra에서 12Hi는 퍼포먼스 티어용, 8Hi는 보편적으로 가장 널리 쓰이는 티어용 제품으로 두 가지 HBM 탑재 버전의 칩을 계획하고 있습니다. 16Hi 채택은 기술 검증과 비용 문제로 채택시점이 CY29쯤 이후로 연기됐습니다.

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Enterprise/GPU IaaS:

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(1) 네비우스가 남는 GPU 용량을 더 높은 가격에 팔 수 있도록 하던 'Preemptible VM'을 고정 할인제에서 시장 기반 Spot Pricing으로 전환한다고 발표했습니다:

지금까지 Preemptible VM은 일반 GPU VM보다 일정한 할인율을 적용한 상품이었습니다. 대신 수요가 몰리면 Nebius가 VM을 회수할 수 있습니다.

AWS/GCP/Azure가 이미 사용하는 방식입니다. 네비우스도 GPU 인프라의 가동률과 단위당 매출을 극대화하는 가격 체계로 이동하는 것입니다.

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(2) B200 온디맨드 GPU 렌탈 가격이 업계 전체적으로 시간당 $7.88 정도로 All-time High입니다.

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신재생/전력기기:

 

(1) 업계의 별다른 뉴스는 없었습니다.

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광고/이커머스:

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(1) 방문자 수 상위 200만 개 웹사이트를 대상으로 ChatGPT Ads Pixel이 이제 매일 페이스북 + 링크드인 + 레딧 + 스냅챗 + 트위터를 합친 것보다 더 많은 신규 사이트에 추가되고 있습니다 *첨부자료 1*. 9월 초부터 속도가 가속화돼서 이제 ChatGPT Ads를 사용하는 전체 사이트 수가 한달 전 대비 2배로 증가했습니다. 상대적으로 ChatGPT Ads가 잘될 때 영향을 받는 광고 플랫폼으로 제1은 레딧입니다.

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의료기기/핀테크/코인:

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(1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 2,590건, 오늘의 일간 비행데이터는 +41건이었습니다. 3Q는 84일이 지났으며 일평균 비행속도는 30.83건 속도였습니다.

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(2) 오늘의 서클 USDC 유통량은 $75.74B, CCTP 전송량은 30일 기준 $20.8B입니다. USDC 유통량 자체는 거의 1년간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 +1.77%, 월간 기준 +2.89% 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.

저희의 생각을 담아서 랩을 운용하고 있습니다

메리츠증권 : https://naver.me/xQiZ5UHt

SK증권 : https://naver.me/FlcOtVGm

 
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