[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠 [채널] 이효석아카데미 [게시일] 2026.08.13 [원문 URL] https://contents.premium.naver.com/hsacademy/hsacademy1/contents/260813222237513rq [제목] [밸류체인 총정리] 오픈vs클로즈 2탄! 칩과 인프라 계층의 주요 기업 [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] https://youtu.be/DnHY9LR8bXA?si=0lhWACH_kqno8YEW AI 인프라 금융의 부상과 글로벌 자본 경쟁의 전개 ​기술 전쟁에서 자본 조달 전쟁으로의 패러다임 전환 현재 AI 산업은 단순한 기술적 성능(GPU 및 모델 성능) 경쟁을 넘어, '누가 더 막대한 자본을 저렴하게 장기로 조달할 수 있는가'를 겨루는 금융 전쟁의 단계로 진입 엔비디아와 월가 대형 자산운용사들의 협력은 AI 인프라가 단순한 비용(CAPEX)에서 현금흐름을 창출하는 '투자 가능한 자산(Investable Asset)'으로 변모했음을 시사 미국은 중국의 저금리 및 정부 보조금 공세에 맞서 월가의 금융공학을 활용해 자금 조달 비용을 낮추는 전략 또한, 중국 주도의 '오픈웨이트(Open Weight)' 모델 확산은 역설적으로 자체 인프라를 구축하려는 수요를 자극하여 데이터센터와 컴퓨팅 자산의 가치를 더욱 높이고 있다 투자 관점에서는 HBM과 같은 특정 부품을 넘어 전력, 냉각, 네트워크를 포함한 'AI 팩토리' 전체 밸류체인으로의 시각 확장이 필요하며, 산업 전반에 도입되는 금융 레버리지에 따른 변동성 리스크를 경계해야! 사용량 상위 10개 중 9개가 중국 모델 1. AI 경쟁의 본질적 변화: 기술에서 금융으로 AI 산업의 주도권 경쟁은 새로운 국면에 접어들었다. 과거에는 GPU의 연산 능력과 모델의 파라미터 수가 핵심 지표였다면, 이제는 금융 경쟁력이 승패를 결정짓는 핵심 변수가 되었다. 자본 조달의 중요성 AI 인프라 구축에 천문학적인 자금이 소요됨에 따라, 더 많은 자본을 더 낮은 비용으로 더 오랫동안 확보하는 능력이 기업의 생존을 결정 변곡점의 징후 엔비디아가 월가 자산운용사들과 함께 AI 인프라 전용 자금 조달망을 구축하려는 움직임 기술 기업이 금융 생태계와 결합하는 중요한 신호다. 자금의 폭포수 효과 AI 산업의 돈 흐름은 금융시장에서 시작해 데이터센터 투자자, 하이퍼스케일러를 거쳐 엔비디아와 메모리(HBM) 업체로 이어진다. 하류(부품 업체)의 업황을 파악하기 위해서는 상류(금융시장)의 저수지에 자금이 얼마나 고여 있는지를 선제적으로 파악해야 한다. ​ 2. 컴퓨팅 자산의 금융화: '칩 담보 금융'의 등장 가장 혁신적인 변화는 GPU를 바라보는 금융권의 시각 변화 GPU는 더 이상 감가상각이 빠른 IT 장비가 아닌, 신용을 창출하는 담보 자산으로 평가받기 시작 ​ 구분 기존 방식 새로운 방식 (금융공학 결합) 자금 출처 내부 현금흐름, 회사채, 유상증자 GPU 및 데이터센터 자산 기반 대출 GPU의 성격 구매 비용 (CAPEX), IT 설비 현금흐름을 창출하는 생산수단, 기초자산 금융 구조 엔비디아의 직접 투자 (순환금융 논란) 대출채권 유동화, 기관투자자 자금 유입 비유 일반 가전제품 구매 주택담보대출 (Mortgage) 이러한 변화는 월가가 AI 인프라의 경제성을 숫자로 확인하고 '믿기 시작했다'는 점을 시사 AI 인프라 자체가 하나의 금융상품이 됨으로써 자금 조달의 병목 현상이 완화 3. 지정학적 자본 전쟁: 미국의 시장금융 vs 중국의 국가금융 미국과 중국의 AI 패권 다툼은 각기 다른 금융 전략을 통해 전개되고 있다. 중국의 전략 (정부 주도) 저금리 환경과 정부 보조금을 활용해 기업의 자본 조달 비용을 인위적으로 낮춘다. 디플레이션 환경을 활용해 설비 투자 효율성을 극대화한다. 미국의 전략 (시장 주도) 상대적으로 높은 정책금리 상황에서 정부 예산 대신 월가의 대차대조표를 활용한다. 민간 금융시장을 AI 투자와 연결하여 금융공학적으로 조달 비용을 낮추는 방식을 취한다. 기술력이 우위에 있더라도 자본 비용이 높으면 장기전에서 패배할 수 있다는 위기감이 미국의 금융공학 활용을 가속화하고 있다. ​ 젠슨 황 혼자서 판도라의 상자를 연 것이 아니네요! ​ NVIDIA가 5,000억 달러짜리 Compute Financing 계획을 발표한 바로 그날, SEC에서도 중요한 결정이 나왔습니다. (*SEC : 미국 증권거래위원회) ​ 일부 데이터센터 채권을 복잡한 ABS 규제의 대상으로 보지 않겠다는 겁니다. ​ 기존에 데이터센터에서 나오는 임대료·사용료를 기초로 채권을 만들면, 구조에 따라 ABS로 분류될 가능성이 있었습니다. ABS가 되면 Regulation AB를 비롯해 자산별 공시, 보고, 구조화 관련 규제가 붙습니다. 그런데 SEC는 Latham & Watkins의 질의에 대해 특정 형태의 데이터센터 securitization에서 발행되는 채권은 “asset-backed securities가 아니다”라고 명확히 했습니다. ​ 예전에는 Data Center → 임대료/Compute 현금흐름 → ABS 구조화 → Regulation AB 등 추가 규제 → 기관투자가 였다면, ​ 이번 해석 이후에는 일정 조건을 충족하는 경우 Data Center → 채권 → 기관투자가 로 훨씬 단순하게 갈 여지가 커졌습니다. ​ 쉽게 말하면, 데이터센터를 더 쉽게 ‘채권’으로 만들 수 있게 해준 겁니다. ​ 그리고 바로 그날 젠슨 황은 말합니다. ​ “Compute를 Investable Asset Class로 만들겠다.” ​ 결코 우연처럼 보이지 않는 일이 같은 날 발생했다니! 소름이!!! ​ 제가 흥분하면서 젠슨황이 "판도라의 상자를 열었어요"라고 했던 그 날에 있었던 2개의 사건을 정리하면, ​ ① SEC 그리고 같은 날, ​ ② NVIDIA ​ GPU가 Compute가 되고, Compute가 현금흐름이 되고, 현금흐름이 Credit이 되고, Credit이 채권이 됩니다. ​ 미국 정부가 판을 깔아주고, 엔비디아를 포함한 미국 기업들이 춤을 춥니다~! ​ 다시 말씀드리지만, 꽉 잡으세요~! ​ 4. 오픈웨이트 모델 확산과 인프라 수요의 역설 중국은 고성능 AI 모델의 가중치를 공개하는 '오픈웨이트(Open Weight)' 공세를 통해 모델 가격을 무너뜨리고 있다. 이는 AI 경쟁 구도에 두 가지 중요한 변화를 가져온다. 모델의 상품화 (Commoditization) AI 모델 자체가 흔해지고 저렴해지면서 모델 자체의 희소성은 감소 특히 에이전트 AI(Agent AI) 시대에는 완벽한 모델 하나보다 저렴한 모델을 여러 번 호출하는 방식이 선호된다. 인프라 수요의 폭발 모델 사용료가 낮아질수록 더 많은 기업이 자체 AI를 도입하려 한다. 이는 퍼블릭 클라우드 의존도를 낮추고 자체 데이터센터(Private AI) 구축 수요를 자극 결과적으로 모델 가치는 하락해도 컴퓨팅 자산(GPU, 서버, 네트워크)의 전략적 가치는 더욱 상승하는 역설이 발생한다. ​ 5. 수요층의 확산과 밸류체인의 재편 AI 인프라 수요는 소수의 빅테크에서 일반 기업으로 확장되는 '롱테일(Long-tail)' 구조로 진화하고 있다. 수요 확장 단계 하이퍼스케일러(MS, 구글 등) → 전문 AI 데이터센터 사업자(Neocloud) → 일반 기업 및 로컬 CSP. 밸류체인 범위 확대 투자자들은 이제 단일 칩(HBM 등)에만 매몰되지 않고, 'AI 팩토리'를 구성하는 전체 인프라에 주목해야 핵심 구성 요소: 데이터센터 건설, 전력 장비, 냉각 시스템, 서버 및 랙, 광통신/네트워크, 기판 및 패키징.​ ​ 6. 투자 시사점 및 리스크 관리 투자 관점의 전환 단순히 "HBM이 얼마나 팔릴까?"를 묻는 단계를 넘어,"누가 지능 생산 인프라를 소유하고, 누가 그 인프라 구축에 자본을 공급하는가"를 관찰해야 다음 주도주는 컴퓨팅을 금융 자산화하는 과정에서 등장할 가능성이 크다.​ 잠재적 위험 요소: 레버리지의 역습 금융이 결합된 성장은 필연적으로 레버리지를 동반 과잉 투자 가능성 칩 담보 대출과 대출채권 유동화는 시장에 유동성을 공급하지만, 동시에 과잉 투자를 유발할 수 있다. 변동성 확대 2008년 금융위기의 교훈처럼, 자산 가치 하락 시 레버리지는 막대한 가격 변동성을 초래한다. 대응 전략 산업 자체가 이미 금융 레버리지를 활용해 팽창하고 있으므로, ​ 개인 투자자는 오히려 레버리지를 줄이고 보수적인 관점에서 변동성에 대비해야 AI를 누구나 사용하는 시대가 온다! 우린 어디에 투자해야할까? ▶ 한 줄 요약 AI 경쟁의 승부처가 바뀌고 있음 "누가 더 똑똑한 모델을 만드나"에서 "폭발하는 AI 사용량을 누가 더 싸게, 더 빨리 감당하나"로 이동 중임 그래서 돈의 흐름도 소수 학습 인프라에서, 데이터센터 건설 밸류체인 전체와 이를 받쳐줄 자본시장으로 옮겨가는 국면임 결국 투자자라면 이제 ‘어떤 AI 모델이 최고인가’를 따지는 것보다, 모두가 AI를 매일 사용하게 될 때 반드시 필요해지는 GPU·HBM·기판·광통신·서버·랙·전력·냉각·데이터센터·자본조달까지 이어지는 전체 인프라 밸류체인을 함께 학습해야 하는 시점임 ▶ 1차전은 끝났다! 시작된 2차전 지난 몇 년, AI 경쟁의 질문은 "누가 더 똑똑한 모델을 만드나"였음 이 답을 얻으려면 막대한 GPU·데이터·전력이 필요했기 때문에 돈은 자연스럽게 "모델을 만드는 데" 쓰이는 칩으로 몰림 수혜는 NVIDIA, HBM 메모리업체, TSMC, 서버·네트워크 장비로 집중됨 ​ 그러나 주요 모델의 성능이 빠르게 상향 평준화되고 있음 GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen 등 벤치마크 격차는 아직 있지만, 일반 사용자가 체감하는 차이는 점점 줄어듦 압도적인 모델 하나가 시장을 독점하기 어려운 단계에 들어선 것임 이에 더해, 오픈웨이트(Open Weight) 모델이 점차 확산되고 있음 ​ -오픈웨이트 개념 시나리오별 수혜 다시보기: https://naver.me/5qLlKQ6y [다시보기] 오픈웨이트의 개념 & 시나리오별 수혜주 안녕하세요 모구입니다! 오늘 진행한 세미나 다시보기입니다 😊 👇원문 보기👇 https://naver.me/xZKdELPm naver.me ​ ​ AI의 대중화 = 컴퓨팅 인프라(GPU·전력·데이터센터) 수요의 폭발 ▶ 수요 확장 중 AI가 더 많은 사람에게 열릴수록, 뒤에서 돌아가는 "컴퓨팅 공장"은 훨씬 더 많이 필요해짐 실제로 AI 사용자는 소수 → 기업/정부/개인으로 확장되고 있음 AI를 썼을 때 실제로 생산성과 실적이 개선되는 것이 확인되고 있으며 NVIDIA 역시 최근 데이터센터 수요를 설명할 때 기존 CSP 중심에서 나아가 일반 기업(Enterprise)과 정부·소버린 AI 수요를 별도로 강조하는 빈도가 높아지고 있음 ​ ​ ▶ 오픈웨이트가 확산된다면 3가지 방식으로 (오른쪽) 오픈웨이트 모델 모델 가중치 자체를 받아서 쓸 수 있기 때문에 별도의 라이선스 비용이 없고, 컴퓨팅 비용만 부담 ① Own the compute : 자체 서버 구축(온프레미스 수요 高) GPU를 직접 구매, 전력과 서버도 직접 운영 초기 CAPEX가 가장 큼 대신 사용량이 많으면 장기적으로 경제적일 수 있음 ② Rent the compute : 하이퍼스케일러, 네오클라우드 수요 高 AWS, Azure 같은 클라우드 GPU를 시간 단위로 빌림 GPU를 직접 살 필요 없음 사용 시간에 따라 비용 지급 ③ Pay by API 누군가가 호스팅해 놓은 오픈웨이트 모델 API를 사용 토큰 단위로 비용 지급, 초기 투자나 운영 부담이 가장 작음 구분 대표 기업 특징 비유 ① 하이퍼스케일러 AWS·Azure·Google Cloud AI 포함 모든 클라우드를 파는 종합 사업자 거대한 백화점 ② 네오클라우드 CoreWeave·Nebius GPU·AI 컴퓨팅에만 집중 AI 전문점 ③ 온프레미스 Dell·HPE(구축 지원) 자사 서버에 직접 구축 집에 세탁기 직접 놓기 ​ 혁명은 Deflation을 만들어낸다 | 마치 인쇄술의 발전과 같음! AI 사용 비용이 저렴해지면서 누구나 사용할 수 있는 시대가 도래 ​ ​ 에이전트의 등장으로 컴퓨팅 수요는 재가속하기 시작 에이전트가 수행하는 모든 업무 흐름에서 AI가 반복 호출됨 > 엄청난 규모의 컴퓨팅 수요 발생 여기서 산업의 무게중심이 이동하면서 데이터센터는 "기술"이 아니라 "자본"이 되어버렸음 ​ 데이터센터는 "기술"이 아니라 "자본"이 되어버렸음!! 인프라가 필요하니, 돈을 빌려야한다! 미국 정부의 개입 (1) NVIDIA가 이제 생태계 "자금 조달"에 앞장서는 모습 Nvidia가 AI 칩과 데이터센터를 상업용 부동산, 유료도로 같은 장기 인프라 자산처럼 금융화하려는 구상 Apollo, Blackstone, BlackRock, Brookfield, Goldman Sachs, KKR 등 6개 대형 자산운용·금융사와 MOU 체결 목표는 hyperscaler, frontier AI lab, 기업들이 데이터센터와 Nvidia 하드웨어를 구축할 수 있도록 5000억달러 이상 제3자 자본을 동원하는 것 ​ (2) 미국 정부(SEC)도 문을 열어줌 규제 당국도 돈이 흐르도록 길을 터주고 있음 미국 SEC가 AI 데이터센터 관련 ABS의 규제 일부를 면제 2008년 금융위기 이후 도입됐던 공시·위험보유 규제 일부를 면제한 것임 이로 인해 데이터센터의 미래 현금흐름을 담보로 채권을 찍어 돈을 모으기가 쉬워짐 데이터센터 자체가 새로운 "금융 자산"으로 취급되기 시작한 신호 ​ 구조 데이터센터 업체가 GPU를 담보로 자금을 조달 금융사는 그 자산으로 투자 상품을 만듦 GPU 사용료 자체가 현금흐름이 됨 즉, GPU가 단순 장비를 넘어 "투자 자산"이 되기 시작한 것 전제: GPU를 사용하는 컴퓨팅 사업이 돈이 된다 ABS 구조 ​ (3) 결국 "싼 돈"이 무기 미국이 금융시장을 재편하는 이유는 중국 중국의 숨은 무기는 국가가 지원하는 낮은 금리의 자금(돈을 빌리는 가격이 저렴) 같은 데이터센터라도 조달금리가 3%p만 낮으면, 프로젝트 수익성은 완전히 달라짐 자본비용(돈을 빌리는 데 드는 비용) 격차 발생 ​ 이에 대응해 미국은 미국 AI 기업이 더 많은 돈을, 더 쉽게 끌어오게 환경을 조성 축 무엇이 바뀌었나 의미 NVIDIA AI 인프라에 $500B+ 제3자 자본을 끌어오는 금융 플랫폼 구축 GPU가 "투자 자산"으로 미국 SEC 데이터센터 ABS 규제 일부 면제 데이터센터가 "금융 자산"으로 자본비용 더 싸게·더 많이 끌어오는 능력 기술이 아니라 "돈의 가격"이 무기 ▶ 결론: 그래서 돈은 어디로 흐르나 모델 성능 평준화·오픈웨이트 확산 → AI 도입 기업 폭증 → 추론 수요 폭발 → 데이터센터 건설 폭발 → 자본조달 경쟁 격화 → 컴퓨팅 밸류체인 전체로 자금 유입 AI 모델 하나가 실제 서비스가 되기까지, 이 모든 밸류체인이 함께 움직임 순서 단계 대표 기업·역할 1 반도체 GPU·HBM 2 기판·패키징 칩을 담고 연결하는 토대 3 네트워크 통신 스위치 4 광학(Optical) 초고속 광연결 5 서버 제작 Dell·HPE 6 랙(Rack) 조립 장비 집적 7 전력·냉각 전기 공급·발열 관리 8 완성 데이터센터 ​ 각 밸류체인별 주요 기업 한 번에 싹 정리하기! | *칩 & 인프라* 지금은 칩 + 인프라 ​ Energy Layer 에너지 #온사이트 #신재생 #가스터빈 *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage 블룸에너지 +172% -32% 82% 87% 3단계 GE버노바 +60% -13% 582% -53% 3단계 OCI홀딩스 +139% -33% 흑자전환 흑자전환 1단계 HD현대에너지솔루션 +127% -51% 98% 131% 2단계 SK이터닉스 +172% -34% 38% 흑자전환 1단계 지엔씨에너지 +77% -4% - - 1단계 <관련된 ETF : KODEX 미국AI전력핵심인프라> ​ Chip Layer GPU/CPU *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage 엔비디아 +20% -5% 98% 82% 3단계 브로드컴 +20% -16% 90% 97% 2단계 마벨 테크놀로지 +155% -32% 39% 41% 2단계 TSMC +41% -10% 54% 55% 3단계 AMD +125% -17% 60% 74% 2단계 인텔 +219% -29% 70% 180% 2단계 ARM +145% -39% 21% 30% 2단계 <관련된 ETF : SOXX> ​ 스토리지/메모리 *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage 키옥시아 +400% -54% 3,286% 1,820% 3단계 샌디스크 +466% -43% 3,671% 741% 2단계 씨게이트 +219% -23% 182% 170% 3단계 웨스턴디지털 +164% -43% 128% 122% 3단계 마이크론 테크놀로지 +219% -27% 928% 626% 2단계 에스케이하이닉스 +145% -47% 364% 366% 3단계 삼성전자 +121% -30% 689% 434% 2딘계 <관련된 ETF : DRAM> ​ ​ 기판 *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage 대덕전자 +140% -43% 160% 134% 2단계 이수페타시스 -20% -42% 60% 91% 3단계 심텍 +112% -36% 357% 흑자전환 1단계 이비덴 +222% -21% 109% 154% 2단계 삼성전기 +493% -37% 107% 101% 2단계 아지노모도 +69% -12% 41% 8% 3단계 무라타 제작소 +156% -36% 15% 57% 2단계 ​ 네트워크 : 광/CPO/트랜시버 *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage AXT 380% -45% 흑자전환 흑자전환 1단계 루멘텀 홀딩스 153% -14% 283% 200% 2단계 어플라이드 옵토 296% -41% 흑자전환 흑자전환 1단계 코히런트 93% -19% 59% 60% 2단계 타워 세미컨덕터 122% -19% 93% 62% 2단계 후지쿠라 98% -28% 113% 62% 3단계 코닝 91% -38% 30% 28% 2단계 <관련된 ETF : KODEX 미국AI광통신네트워크> ​ 반도체 장비 *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage AMAT +113% -25% 37% 71% 2단계 램리서치 +90% -25% 73% 83% 2단계 KLA +71% -32% 34% 54% 2단계 테라다인 +108% -17% 145% 16% 2단계 어드반테스트 +83% -3% 93% 103% 2단계 디스코 +36% -28% 54% 28% 2단계 테스 +222% -39% 12% 75% 2단계 피에스케이 +263% -40% 104% 97% 2단계 티에스이 +343% -12% 664% 191% 2단계 기가비스 +274% -42% 104% 149% 2단계 <관련된 ETF : PSI> ​ Infra Layer 온프레미스/서버 *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage 델 +285% 0% +110% +67% 2단계 휴렛패커드(HPE) +145% -8% +109% +70% 2단계 Cisco +61% -5% +25% +16% 2단계 델 vs HPE 비교 ​ 델 HPE 1Q 기준 매출 438억달러 106억달러 영업이익률 8.3% 13.3% AI 백로그 510억달러 63억달러 주요 사업 부문 서버 ㄴ 서버 매출 290억달러 77억달러 ㄴ 서버 매출 비중 66% 72% ㄴ 영업이익률 10.5% 21% 그 외 사업부문 델 : 기업용 컴퓨터 판매 HPE : 네트워크 장비 + SW ㄴ그 외 매출 146억달러 27억달러 ㄴ매출 비중 33% 25% ㄴ 영업이익률 8% 12% ​ 하이퍼스케일러/네오클라우드 *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage 알파벳 +10% -16% 5% 18% 1단계 마이크로소프트 +2% -11% 14% 17% 1단계 아마존 닷컴 +16% -7% 1% 26% 1단계 네비우스 그룹 +210% -14% 적자유지 적자유지 1단계 코어위브 +50% -30% 적자유지 적자유지 1단계 오라클 -21% -56% 18% 20% 2단계 NHN +131% -4% 498% -39% 2단계 네이버 -7% -26% -23% 77% 1단계 SGC에너지 +181% -13% 4,369% 흑자전환 1단계 아이렌 +16% -43% 적자유지 적자유지 1단계 ​ *네오클라우드 비교 ​ 현재 AI 용량 2Q AI/Cloud 매출 YoY Adj. EBITDA 마진 시가총액 오라클 OCI 1.5GW $5.79B +93% 45% $449B SpaceX AI 1.4GW $2.56B +247% 45% $1.86T CoreWeave 1.5GW $2.57B +112% 59% $57B Nebius AI N/A $582M +454% 41% $64B ​ <관련된 ETF 1 : SKYY - 하이퍼스케일러 + 장비 + 소프트웨어 혼합> ​ <관련된 ETF 2 : NCLD - 순수 네오클라우드로만 구성된 ETF> ​ 숨겨진 수혜주들 *사이버보안 & AI 소프트웨어* 사이버보안 *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage 클라우드플레어 +58% -4% 26% 36% 2단계 포티넷 +103% -5% 15% 7% 1단계 크라우드스트라이크 +91% -1% 26% 29% 2단계 팔로알토 +115% 신고 3% 1% 1단계 <관련 ETF : BUG> ​ AI관련 소프트웨어 *STAGE 구분 1단계 : EPS 적자, 흑자전환, 저성장 2단계 : EPS 고성장 1년차 3단계 : EPS 고성장 2년차 이상 종목명 %YTD 고점대비 +1Q EPS YOY +2Q EPS YOY Stage 스노우플레이크 +10% -16% 26% 36% 2단계 데이터독 +2% -11% 15% 7% 1단계 트윌리오 +16% -7% 26% 29% 2단계 페이콤 +210% -14% 3% 1% 1단계 <기업 사업 내용> 스노우플레이크 : 기업 데이터 위에서 LLM·RAG·AI Agent를 구축하고 실행해주는 서비스 Datadog : AI 앱·LLM·AI Agent가 제대로 작동하는지 모니터링·장애 분석 트윌리오 : AI 상담원·전화 AI Agent·고객응대 자동화 페이콤 : 급여·인사 데이터를 AI로 조회하고 HR 업무 자동화 ​ <관련 ETF : CLOU> 한국 버전 밸류체인 정리는 여기! https://naver.me/F7FWFrWm [8/18 나잇효] 미국 금리 상승으로 상승폭을 반납한 코스피 | "나의 포트에는 fattest 한 기업이 얼마나 담겨있나" 점검 [주의] 본 아티클은 외부의 부당한 압력이나 간섭 없이 작성되었으며, 아티클에서 제공락하는 투자 관련 정보는 참고사항입니다. 투자에 대한 모든 결정은 투자자 본인의 책임이며 아티클에서 언급된 종목의 가격 등락에 대해 이효석아카데미는 책임지지 않습니다. naver.me ​