[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠 [채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS [게시일] 2026.08.11 [원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260811105850806sr [제목] 일간보고 : 투자의 생각 (260811) [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 11일 화요일, 데일리 전해드립니다. ​ 주간전략보고 2026-08-10 주간전략보고 : 투자의 생각 (8월 10일~8월 14일) (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 2026-08-11 (화) ​ 주요 지수 : S&P -0.06% > 다우 -0.11% > 나스닥 -0.32% > 러셀 -0.56% 상승종목비율 : NYSE 66%, Nasdaq 67% 🟡 (🟢🟡🔴) ​ 섹터 - 📈강세 : 에너지, 헬스케어, 적자성장주, 원자재 - 📉약세 : 반도체, 유틸리티, 테크, 산업재, 임의소비, 필수소비 ​ 📩 메이저 뉴스 보시는 순서는 이렇습니다. 제목 - 참고를 위해 살펴보는 기업군 주가 : 그날의 생각 ​ 빅테크/AI Labs: ​ (1) 젠슨 황이 X에 란 글을 올렸습니다. 엔비디아의 AI 팩토리(=데이터센터)는 이제 투자 가능한 자산등급이 되고 있다는 것입니다. 엔비디아의 AI 팩토리 구축을 위해 $500B 가까운 제3자 자본을 조달할 수 있는 독립적인 금융 플랫폼을 설립한다는 글입니다. 아폴로, 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR이 참여하는 파트너십입니다. 이번 파트너십의 목표는 더 많은 AI 기업들이 더 낮은 금리로 자금을 조달하여 GPU를 구매하고 데이터센터를 구축할 수 있게 만드는 것입니다. 엔비디아는 새로운 파트너십에 포함된 모든 프로젝트에 대해서 최대 25%까지 자금조달을 보증하는 옵션을 갖고 있습니다. 엔비디아의 역할은 아직 불분명하지만 임대계약에 공동 서명하거나, 고객이 지불능력을 상실할 경우 Powered Shell을 다시 임대해주겠다고 약속하거나, 합의된 가격으로 컴퓨팅 용량을 되사는 등의 지원책이 포함될 가능성이 있습니다. 그럼에도 재정적 부담은 컨소시엄이 지며 엔비디아의 대차대조표가 아니라는 점에서 엔비디아 입장에서는 좋은 일입니다. 이제 투자등급 미만인 구매자들(e.g. AI Labs, 네오클라우드)이 매력적인 금리로 엔비디아 하드웨어를 확보할 수 있게 됩니다. 원래 네오클라우드들 입장에서는 구조적인 미스매칭이 있었습니다. ⓐ현재 하이퍼스케일러 수요 외에도 각종 롱테일의 기업, 연구소, AI 스타트업에 판매하는 수요가 굉장히 높습니다. 이들에게 컴퓨팅도 상대적으로 더 비싸게 팔 수 있습니다. ⓑ근데 문제는 자금조달을 하려고 하면 네오클라우드들은 자신의 자본이 없기 때문에 누군가한테 사업계획서를 제출하고 돈을 빌려서 조달해야 합니다. 그러면 결국 돈을 빌려주는 사람은 최종 고객의 신용등급을 보고 돈을 빌려주게 되는데, 빅테크와 AI 스타트업들은 신용등급 차이가 워낙 큽니다. 금리차이가 곧 빌려온 GPU의 수익률을 결정하다보니 기업, 연구소, AI 스타트업은 GPU 수요는 높지만 구하기가 상당히 어려웠던 모양새였습니다. ⓒ엔비디아 입장에서는 이들은 가장 GPU를 선호하는 이들이지만 'ⓑ'구조 때문에 공급을 하기가 어려웠던 구조였습니다. 이들에게 많이 팔아야 돈도 더 벌기도 하고, 새로운 아키텍처도 나오고, hardware lottery 개념처럼 계속해서 경쟁력 있는 워크로드와 모델이 엔비디아의 HW/CUDA 위에서 가장 최적화되어 굴러가게 됩니다. ⓓ자체적으로 백스톱을 하는 것도 한계가 있는 일이었습니다. 그런데 최근 추론수요가 워낙 크게 증가하다보니 2026년 2Q26 GPU 임대 가격이 스페이스X의 구글/앤스로픽 GB300 NVL72 클러스터 계약가격 기준 $30B~$50B/GW/year가 된 상태(오픈AI/앤스로픽 모델을 API 서빙할 경우 현재 $100B/GW/year 수준) + A100/H100/B200도 잔존가치가 유지되고 있는 상태에서 제3자 자본을 끌어당겨 'ⓑ'구조를 해결하기 위한 방법이 이 컨소시엄입니다. 이미 대차대조표가 튼튼한 하이퍼스케일러가 아닌 네오클라우드쪽에 더 힘을 실어주는 길입니다. ​ (2) 알렉산더 왕이 앞으로의 9개월에 대한 자신감을 내보였습니다: 이어서 Muse Spark 1.2의 Open-weight 버전을 곧 출시할 것이라고도 말했습니다. Muse Spark 1.2급이면 Opus 4.8, GPT-5.6-Terra, Sonnet 5와 비슷하고, Grok-4.5보다 우세합니다. 그리고 특히 토큰당 지능 압축비가 상당히 좋은 편이라서 만약 해당 스펙의 모델이 open-weight로 풀리면 GPU 추론 수요가 다시 한 번 크게 증가할 수도 있겠다 싶습니다. AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)가 그나마 모델당 지능점수와 해당 지능점수에 도달하기 위한 토큰비용을 잘 보여주는데 이를 통해 정리해보면: Opus 5 : 지능점수 63점 / 토큰비용 $2.34 Fable 5 : 62점 / $3.14 GPT-5.6 Sol : 61점 / $1.23 Kimi-K3 : 60점 / $0.84 <상업 사용 제한> Qwen-3.8-Max : 58점 / $1.13 Opus 4.8 : 57점 / $2.03 Muse Spark 1.2 : 57점 / $0.40 <만약 이대로 공개한다면 open-weight 중 1위가 될 것> GPT-5.6-Terra : 57점 / $0.51 Grok 4.5 : 56점 / $0.36 Sonnet 5 : 55점 / $1.72 <$3/$15 기준이었을 때라, 30% 할인할 경우 대략 $1.2일 듯> GPT-5.6-Luna : 52점 / $0.05 Gemini-3.6 Flash : 52점 / $0.56입니다. 주요 모델 API 가격 : Mythos/Fable 5 $10/$50(SOTA) > GPT-5.6 Sol $5/$30(Fable 5와 거의 비슷) > Opus 5 $5/$25 > Kimi-K3 $3/$15 > GPT-5.6 Terra $2/$12 > Gemini 3.1 Pro $2/$12 > Sonnet 5 $2/$10(어제까지는 $3/$15 → 오늘 $2/$10으로 가격 하향) > Gemini 3.6 Flash $1.5/$7.5 > Qwen 3.8-Max $2/$6 = Grok 4.5 $2/$6(곧 4.6 업데이트 예정) > GLM-5.2 $1.4/$4.4 > Muse Spark 1.2 $1.25/$4.25(Opus 4.7급을 저렴하게, Grok 4.5보다 우수) > GPT-5.6 Luna $0.20/$1.20(매우 저렴) 위의 모델 API 가격은 '백만토큰당' 비용인데, output을 내기 위해서 몇 개의 토큰을 썼는가(토큰당 지능 압축비가 좋은가, 사전훈련이 잘되고 데이터를 양질로 먹였는가)를 감안한 것이 위의 AAII 기준 토큰비용을 결정합니다. 그러면서 open-weight 30B 에이전트 모델인 Muse Glimmer도 출시했습니다. Muse Glimmer는 24GB VRAM에서도 실행 가능한 모델입니다. Gemma4-31B, Qwen-3.6-27B가 주력이던 소형모델 시장에서 유의미한 점유율을 얻을 것으로 예상됩니다. 물론 소형모델이니 이것 자체로 메타의 펀더멘탈이 달라지진 않지만 연구 경쟁력을 한 클래스씩 회복하는 차원에서 중요한 일입니다. ​ (3) 앤스로픽이 Claude Sonnet 5의 가격을 낮췄습니다: 원래 Sonnet 5를 6월에 출시하면서 '8월 31일까지 $2/$10로 가격을 적용하고 이후에는 다시 원래 가격인 $3/$15로 높이겠다'는 말을 했었는데, 프로모션을 영구 적용하여 $2/$10를 기본 가격으로 결정하겠다는 발표입니다. GB300 기반의 AI Labs들이 치고 파레토 프론티어를 장악하기 시작하면서 Sonnet급이 설 자리가 사라지자 가격을 인하한 것입니다. ​ (4) 모건스탠리의 CY26, CY27, CY28 CapEx 궤적입니다 *첨부자료 1*: 모건스탠리의 CapEx 추정치와 이번 주 주간전략보고에서 전해드렸던 스페이스X의 CY27 8GW 온라인 계획을 함께 보시면, CY27 CapEx가 현재 어느 정도 보수적으로 책정되고 있는지를 알 수 있습니다. Vera Rubin으로 CY27에 8GW를 온라인한다고 가정하면 스페이스X의 AI 사업부 CapEx만 추정하더라도 CY26 CapEx $60B → CY27 $350B 추세일 것으로 예상하는데, 모건스탠리 추정은 전사 $159B입니다. 나머지는 스타십 CapEx들이 들어가니까 끝자리는 절사한다고 보더라도 AI CapEx가 $150B일 거라 추정하는 것으로 보입니다. ​ (5) WSJ가 앤스로픽이 9월 또는 10월 초로 IPO할 예정이며, IPO를 앞두고 잠재적인 투자자들과 만나고 있다고 보도했습니다. AI HW: ​ (1) 엔비디아가 TileRT를 통해서 GPU가 Groq/Cerebras 칩처럼 빠른 속도로 토큰을 쏟아낼 수 있는 구조를 만들고 있음에 대한 SemiAnalysis 뉴스레터가 나왔습니다 *첨부자료 1*: 지금까지 추론의 경제성은 Throughput이 핵심이었습니다. 토큰당 가격이 얼마인가, 서버 기준 초당 토큰을 얼마나 뽑아낼 수 있는가입니다. 그런데 이제 코딩 에이전트 등 에이전트로 작업하기 시작하면서 Interactivity가 중요해졌습니다. 한 명의 사용자가 초당 몇 개의 토큰을 받는가입니다. 즉 출력이 얼마나 빠르게 나오는가입니다. latency를 위해서는 batch size를 줄여야 하는데 엔비디아의 칩은 원래 낮은 batch size에서는 비효율이 컸습니다. 이 구조 자체는 를 살펴보시면 더 깊게 이해하실 수 있습니다. 그런데 왜 비효율이 컸는가를 생각해보자면 CUDA 커널을 실행-동기화하는 과정에서 생기는 병목이 문제였습니다. 이를 바꾸는 것이 TileRT입니다. 소프트웨어를 통해 GPU를 빠른 추론에서도 적합하게 바꾸는 것입니다. 결과적으로 기존 B200/B300 대비 토큰당 비용은 1% 높아지지만(이건 1명 기준이고, 서버 기준으로는 33% 높아집니다. 그래도 꽤 괜찮은 trade-off라서 파레토 프론티어를 유의미하게 확장하는 건 맞습니다) 사용자당 TPS는 1.9배 증가(TileRT B200 340 tok/s/user, $13.56 vs 기존 GB200 FP4+MTP 176 tok/s/user, $13.4)할 수 있게 됐습니다. 결과적으로 엔비디아에게는 상당히 긍정적입니다. GPU만 갖고도 꽤 유의미한 수준의 Fast Inference까지는 PD 분리를 통해서 제공할 수 있게 됐으니 굳이 비싼 Cerebras의 칩을 사지 않고도 적당한 추론은 GPU로도 구현할 수 있게 됐습니다. AI 사업자 입장에서는 내년에 추론 워크로드에 필요한 정확한 mix를 알기란 어렵기도 하고 리스크가 큽니다. Cerebras/Groq 칩을 사면 Ultra-fast inference용 HW 용량이 물리적으로 고정되는데, 엔비디아 GPU를 범용으로 많이 구매해두면 소프트웨어 설정만으로 연구와 추론의 mix를 바꿀 수도 있고, 추론 내에서의 워크로드 mix도 오늘은 Prefill 50% / Decode 40% / TileRT 10% → 내일은 Prefill 40% / Decode 30% / TileRT 30%로 바꿀 수 있으니 Fungibility를 고려할 때 더 많은 GPU를 구매하는 것이 유리해질 수 있습니다. 물론 Ultra-fast inference용까지는 아니기에 Cerebras/Groq/Sambanova의 시장이 완전히 사라지는 것은 아니겠지만, 적어도 시장규모가 절대적으로 큰 Fast Inference(2배 정도의 속도 향상) 수요의 상당부분은 엔비디아 GPU가 가져오는 효과입니다. 그리고 Fungibility까지도 고려하자면 생각보다 더 높은 파이를 가져갈 가능성이 있습니다. 그런데 원래 시장에서는 Fast Infernece를 제공하면 가격도 2배 혹은 4배를 높이는 게 정석이었는데, TileRT는 Fast Inference를 제공함에도 토큰당 비용은 그만큼 늘진 않기 때문에 AI Labs들 입장에서는 원가는 높이지 않고 매출은 크게 높일 수 있는 구조를 만들 수 있게 됩니다. Latency Tiering이 광범위하게 도입될 가능성이 높고 이 경우 다시금 이를 가능케하는 NVDA GPU ↔ AMD/TPU 등 구도에서 엔비디아가 우세해지는 역학으로 작용할 것으로 예상합니다. 다만 아직 범용성이 높지는 않습니다. 지원하는 모델도 제한적이기도 하고, Batch size 1에 최적화된 시스템인지라 여러 사용자의 요청을 모아서 서빙하는 aggregate throughput에서는 TileRT는 160.4 total toks/s/GPU, GB300 FP4+MTP는 240 total tok/s/GPU이므로 여러 사용자를 서빙하기에는 토큰당 비용은 33% 정도 높아집니다. 앞으로 TileRT 적용 범위가 더욱 늘어날수록 엔비디아 GPU와 Fast Inference의 시대가 더 빠르게 온다고 볼 수 있는데, 관심있게 볼 포인트들은 ⓐbatch size가 2, 4, 8까지 커질 수 있는가, ⓑ다른 모델들도 얼마나 빠르게 지원할 수 있는가, ⓒ실제 에이전틱 워크로드에서도 속도 우위가 유지되는가입니다. 어쨌든 지켜봐야 하긴 하지만 소프트웨어를 통해 Fast Inference까지 기존 GPU에서 범용적으로 지원 가능해질 수 있는 꽤나 유의미한 움직임이라는 함의가 있습니다. ​ (2) 마이크로소프트의 Maia 300에 대한 소식을 정리해보면: 마이크로소프트는 올 가을, 빠르면 9월에 Maia 300을 공개할 예정입니다. CY27까지 30만 개 이상의 Maia 300 칩을 구매할 것으로 예상되며 원래는 Maia 200까지 수만 개 단위로 구매했음을 생각해보면 규모가 꽤나 커진다는 함의가 있습니다. 물론 Maia100/200도 처음 출시 때까지만 하더라도 수십만 개로 얘기가 오가다가 실제 배포해보니 성능이 원하는대로 나오지 않자 수만 개로 낮췄던 것인지라, 실제 구매량은 조금 더 살펴봐야 하긴 합니다. TPU나 Trainium 대비 구매량이 많지는 않습니다. ​ (3) UBS의 DRAM/NAND 채널 체크 리포트를 정리하면 *첨부자료 2, 3, 4*: NAND는 3Q26 계약가격이 계속해서 좋아지고 있고, 예상보다 강한 서버/스토리지 SSD 수요가 스마트폰과 PC 수요 약세를 대부분 상쇄하고 있으나, QoQ 기준 ASP 상승폭은 예상보다는 작게 나타나고 있다고 짚었습니다. 다만 NAND 수요 자체는 계속 더 강해지고 있기에 NAND 산업의 Bit growth는 추가로 상향했습니다. DRAM은 HBM 수급이 실제로 더 타이트해졌다고 판단했습니다. HBM4와 HBM4E 모두 가격이 기존 UBS 예상보다 더 강하고, 지속적인 HBM 공급부족으로 인해 Rubin Ultra의 사양을 낮췄는 데 오히려 이로 인해 공급망 내 VR300 물량이 더 많아지면서 CY27 전체 HBM 소비량은 기존 58.7B Gb에서 → 61.5B Gb로 증가했다는 것입니다. UBS는 CY27 산업 평균 HBM의 ASP가 YoY 79% 상승할 것으로 예상했습니다. 기존 전망은 YoY 67%에서 상향한 것입니다. HBM4E 같은 경우는 Gb당 $30 이상에 도달할 가능성이 높다고 봤습니다. 결과적으로 마이크론의 EPS는 CY26 $74 → CY27 $185 → CY28 $266으로 상향했습니다. 메모리 기업들의 이익 창출력이 구조적으로 한 단계 높아지는 과정으로 보고 있으며, 이정도의 이익 지속성과 실적 가시성을 확보할 수 있다면 메모리 기업들은 기타 반도체 기업들과 유사한 멀티플을 적용받아야 할 것이라고 봤습니다. Rubin Ultra의 HBM4/4E 스펙을 체크해보면: 첫 번째 VR300 SKU는 처음에 HBM4 8-Hi x 24Gb x 8 x 2 dies로 총 384GB 탑재 후 출하되고 두 번째 VR300 SKU은 3Q27부터 HBM4E 공급이 늘면 HBM4E 8-Hi x 32Gb x 8 x 2 dies로 512GB를 탑재한다고 봤습니다. ​ (4) 마이크론의 KeyBanc 컨퍼런스 콜을 정리해보면: DRAM과 NAND 쇼티지는 CY27 이후까지 이어질 것으로 전망했으며, 실적발표 이후 고객들의 총 수요가 더욱 증가했기에 CY27 수급은 CY26보다 더 타이트해질 것으로 예상했습니다. CY27의 수요 증가 속도가 업계의 공급 증가 속도보다 더 빠르게 나타나고 있기 때문입니다. ASP 상승률이 둔화되고는 있지만 이것은 수요가 꺾이고 있기 때문이 아니라, 고객의 장기 ROI를 유지 및 보호하면서 수요를 다년치 수준으로 높이기 위해서 가격을 최적화하고 있다는 설명입니다. 생각해보면 HDD, TSMC, NVDA가 당장 수요가 높아졌다고 해서 가격을 분기 단위로 높이거나 바꾸지 않는 것과 같습니다. 이를 통해서 LTA를 맺은 고객들로 팹 가동 계획을 채워서 수요를 다년치로 바꾸고 팹을 짓기 전부터 얼마를 벌고 얼마를 남길 것인가에 대한 가시성을 높이면 밸류에이션이 높아지는 구조입니다. 또한 고객들과 얘기할 때 AI 데이터센터 증설의 가장 큰 병목은 DRAM이라는 얘기를 여러 고객으로부터 공통적으로 듣고 있다고 말했습니다. 데이터센터 업계에서 고객이 원하는 DRAM 물량의 50% 정도밖에 공급받지 못하는 경우가 흔하다는 것입니다. HBM3E는 DDR 대비 3:1의 trade ratio를 갖습니다. HBM 100bit을 만들기 위해 DDR 300bit에 해당하는 생산능력이 소비됩니다. 그런데 HBM4 → HBM4E로 갈수록 이 trade ratio가 높아지는데 HBM4E에서는 비율이 4:1에 가까워집니다. 결과적으로는 HBM 수요가 증가하면 DRAM 웨이퍼를 HBM용으로 할당해야 하고, 같은 DRAM 웨이퍼 기준 생산 가능한 bit는 감소하는 효과가 생기며, DDR 공급이 줄어드니, commodity DRAM 수급까지 타이트해져, 전체 DRAM ASP가 상승하는 효과로 이어지는 구조에 대해서 다시 밑단부터 설명해준 것입니다. HBM4E부터는 메모리가 ASIC형 사업으로 바뀔 수 있다고 짚었습니다. 고객별로 base logic die를 커스텀해야 하기 때문입니다. 그러면 HBM은 GPU/ASIC과 함께 co-design하고 퀄해야 하기 때문에 비용과 시간이 많이 들어서 모든 기업들이 SEC/SKH/MU와 전부 퀄하기 어렵고 결국 1~2개 공급업체만 선정하는 효과로 이어질 것이라 말했습니다. 고객이 DRAM 탑재량을 낮추는 것은 가격때문이 아니라 물량 자체가 원하는 만큼 없기 때문이라고 다시 짚었습니다. 그런데 탑재량을 낮췄음에도 총 DRAM 수요는 계속해서 높아지고 있다는 점도 강조했습니다. 생각해보면 일단 판매한 서버들의 DRAM 탑재량이 낮다면 나중에 DRAM 공급이 늘어날 경우 기존에 깔아둔 서버에 DRAM을 추가로 넣으려는 수요가 나중에 생길 것이므로, 이 물량이 latent demand가 될 가능성이 높다고 짚었습니다. ​ (5) BofA의 엔비디아 2Q26 Preview를 정리해보면 *첨부자료 5*: 가장 중요한 변화는 이제 Rubin 사이클이 시작된다는 것입니다. 이제부터는 Vera Rubin 출하와 Vera CPU 램프업이 시작됩니다. 따라서 2Q 실적과 3Q26 가이던스를 공개하는 이번 실적발표에 컨센 상회한 정도에 맞게, 몇 개 분기에 걸친 실적 추정치 상향 사이클이 시작될 것으로 봤습니다. GPU 임대가격이 All-time High 부근입니다. A100은 $1.64, H100은 $2.80, B200은 $5.66입니다. GPU 공급이 늘어나고 있지만 임대가격이 떨어지지 않고 있다는 점에서 AI 컴퓨트가 계속해서 공급 부족이란 의미입니다. 결과적으로 Rubin ASP를 추가로 올릴 수 있는 여지가 생긴다는 의미이기에 GB300 NVL72가 랙당 $4M → VR200 NVL72은 랙당 $7~8.5M까지 높아질 것으로 추정했습니다. 시장에서 메모리 가격이 급등하면서 GPM이 훼손되는 게 아니냐는 우려가 있지만 이를 일축했습니다. GB300에서의 DRAM 원가는 전체 랙 ASP의 12.1%인데, VR200에서는 12.7% 정도로 높아질 것으로 추정했습니다. 메모리 가격이 높아지긴 하지만 GPU 시스템 가격이 그보다 훨씬 많이 높아지기 때문입니다. 랙 ASP에서 차지하는 HBM 원가로만 보면 GB300 7.5% → VR200 5~6%로 오히려 더 떨어질 것으로 봤습니다. 개인적인 생각도 가격결정력이 높기에 마진에는 문제가 없을 것이라고 봅니다. 엔비디아가 직접 지분투자한 규모는 $70B입니다. 그런데 엔비디아가 CY26~CY27동안 만들 FCF는 $469B입니다. 투자금은 2년치 FCF의 약 15%에 불과하기 때문에 생태계 투자를 이어가면서도 FCF의 50%를 주주에게 돌려주겠다는 정책을 유지하는 데는 문제가 없다고 봤습니다. Enterprise/GPU IaaS: ​ (1) 사이버보안 기업들이 계속해서 강세입니다. GPT-5.6 Sol급 모델부터는 샌드박스 환경을 빠져나오고 자체 통신 프로토콜을 만드는 등 해킹이 자율적으로 벌어지는 모습들을 보이고 있기도 하고, 실제로 사이버보안 제품들의 수요가 높아지고 있기 때문입니다. 섹터 내에서의 주가 퍼포먼스를 보고 생각하기보다는 원래 성격대로 밸류나 AI를 통해서 증분되는 가치를 생각하기에는 FTNT을 섹터 내에서는 좋게 보고 있습니다. PANW, NET, RBRK도 주가로만 보면 더 가볍게 움직이곤 해서 계속 '내가 모르는 이익 레버리지 사이클이 있나' 하고 살펴보곤 있습니다만 그렇진 않다고 생각됩니다. 어떤 섹터이건 'ⓐ성장성 대비 ⓑ밸류' 그리고 'ⓒ가시성'라는 같은 기준으로 보고 설명 가능한 레벨인 기업을 선호하다보니 FTNT을 좋게 봅니다. ​ (2) 앤스로픽-맥쿼리-GIC가 Theseus Infrastructure를 설립했습니다: 앤스로픽이 데이터센터를 지으려고 할 때 맥쿼리-GIC가 자금을 넣는 파트너십입니다. AI Labs들의 지위가 높아지면서 자체 데이터센터 구축 작업이 더욱 빨라지고 있습니다. 신재생/전력기기: (1) 8월 초 기준 미국 전역에서 데이터센터 금지 조치가 500건을 넘겼다는 내용이 있습니다: 데이터센터 개발 반대 움직임이 가속화되고 있다는 것인데, 커뮤니티의 수용성이 낮은 이유들을 꼽자면 ⓐ전기요금을 인상시킨다, ⓑ수자원을 고갈시킨다, ⓒ과도한 소음을 발생시킨다입니다. 앤스로픽과 오픈AI의 프론티어 모델 API 서비스를 할 때마다 1GW 기준 $100B를 버는 수준의 시대인데, 개발자들은 데이터센터를 어떻게든 지어야 돈을 벌 수 있습니다. 그런데 커뮤니티 수용력이 떨어지는 가스터빈/왕복엔진을 갖고 BTM 프로젝트를 구상하다보니 생기는 이슈들이라고 보고 있습니다. 또한 기존에 이미 약속이 된 것들을 취소시키는 조치들이 아니라 커뮤니티가 데이터센터 구축 계획을 수용하는 과정에서의 마찰이 높아지고 있다는 게 함의입니다. 그러면 하이퍼스케일러와 디벨로퍼들 입장에서는 커뮤니티 수용성이 좋은 발전원에 대한 관심을 높일 것이고 그 과정에서 블룸에너지의 SOFC는 수혜 쪽에 가깝습니다. 이번 실적발표 리뷰의 제목을 'Phase 2, 커뮤니티 수용성의 차이'라고 꼽았던 이유입니다. 광고/이커머스: ​ (1) 주간전략보고에서 스포티파이, AMD, 아스테라랩스, 트랜스메딕스, 핀터레스트, 서클, 메르카도리브레, 트윌리오, 도어대시, 유니티, 비아비. 옵토일렉트로닉스, 쇼피파이의 2Q26 실적발표 리뷰를 담았습니다. 의료기기/핀테크/코인: ​ (1) 오늘 트랜스메딕스의 3Q 비행 건수는 1,329건, 오늘의 일간 비행데이터는 +23건이었습니다. 3Q는 41일이 지났으며 일평균 비행속도는 32.41건 속도였습니다. ​ (2) 주간전략보고에 정리드린 것처럼 밸류로는 꽤 매력적인 구간에 진입했기 때문에 CLARITY/GENIUS Act, CPN 매출, USDC Circulation 관련 지표들에 대해서는 꾸준히 관심있게 보고 있습니다. 펀더멘탈을 좌우하는 뉴스로 움직이지 않은 경우는 크게 생각을 바꿀 건 없고 펀더멘탈이 바뀌었을 경우에 민감하게 파악하기 위해서 계속 업데이트 중입니다. 오늘의 서클 USDC 유통량은 $72.33B, CCTP 전송량은 30일 기준 $12.6B입니다. USDC 유통량 자체는 42주간 횡보 중입니다. 횡보를 뚫는 기준은 MoM 기준 20% 이상의 성장세를 1주간 유지하는가입니다. 오늘 주간 기준 +0.51%, 월간 기준 -1.46% 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