[삼성 문준호의 반.전] 엔비디아 실적/가이던스 요약

■ FY 4Q25 실적

- 전체 매출액 393.3억 달러
: +78% y-y, +12% q-q
: 컨센서스 380.8억 달러 상회

- Data Center 매출액 355.8억 달러
: +93% y-y, +16% q-q
: 컨센서스 334.6억 달러 상회

- Gaming 매출액 25.4억 달러
: -11% y-y, -22% q-q
: 컨센서스 30.5억 달러 하회

- Non-GAAP 매출총이익률 73.5%
: 컨센서스 73.3% 상회

- Non-GAAP EPS 0.89 달러
: +71% y-y, +10% q-q
: 컨센서스 0.85 달러 상회

■ FY 1Q26 가이던스

- 전체 매출액 430억 달러 ±2%
: +65% y-y, +9% q-q
: 컨센서스 420.4억 달러 상회

- Non-GAAP 매출총이익률 70.5~71.5%
: 컨센서스 71.8% 하회


감사합니다.

[삼성 이영진] 세일즈포스(CRM) F4Q25 실적 요약

■ F4Q25 실적
: 매출 99.9억 달러(+8%, cc 기준 +9%)
vs 컨센 100.4억 달러, 가이던스 99~101억 달러
: cRPO 302억 달러(+9%, cc 기준 +11%)
vs 컨센 301.3억 달러(+9.2%), 가이던스 +9%
: Non GAAP EPS $2.78
vs 컨센 $2.61, 가이던스 $2.57~2.62

■ F1Q25 가이던스
: 매출 97.1~97.6억 달러(+6.5%)
vs 컨센 99.1억 달러
: cRPO 성장률 +10%
vs 컨센 289.5억 달러, +9.7%
: Non GAAP EPS $2.53~2.55
vs 컨센 $2.62

■ FY26 가이던스
: 매출 405~409억 달러(+7.5%)
vs 컨센 413.7억 달러
: Non GAAP EPS $11.09~11.17
vs 컨센 $11.2

https://s23.q4cdn.com/574569502/files/doc_financials/2025/q4/CRM-Q4-FY25-Earnings-Press-Release-w-financials.pdf

감사합니다.

[삼성 이영진] 스노우플레이크(SNOW) F4Q25 실적 요약

■ F4Q25 실적
: 매출 9.87억 달러(+27%)
vs 컨센 9.57억 달러
: 제품 매출 9.43억 달러(+28%)
vs 컨센 9.14억 달러, 가이던스 9.06~9.11억 달러(+23%)
: RPO 69억 달러(+33%)
vs 컨센 69억 달러

■ F1Q26 가이던스
: 제품 매출 9.55~9.6억 달러(+21.5%)
vs 컨센 9.61억 달러

■ FY26 가이던스
: 제품 매출 42.8억 달러(+24%)
vs 컨센 42.34억 달러
: 제품 매출총이익률 75%
vs FY25 76%
: 영업이익률 8%
vs FY25 6%
: 조정 잉여현금흐름 마진 25%
vs FY25 26%

https://s26.q4cdn.com/463892824/files/doc_financials/2025/q4/Q4-FY2025-Investor-Presentation_vFF.pdf

감사합니다.

[삼성 이영진] 글로벌 SW 헤드라인 (25/2/27)

■ 아마존, 알렉사 + 발표. Nova와 앤스로픽 모델 기반. 식료품 주문, 우버 호출, 문서 분석 등 작업 수행. 개인화된 경험 제공. $19.99/월. 프라임 회원은 무료. 3월 말 부터 단계적 출시

■ 마이크로소프트, EU 소버린 클라우드 프로젝트 구축 완료. 유럽 내 데이터 주권 강화 지원 목적

■ 마이크로소프트, Phi-4-multimodal 및 Phi-4-mini 모델 출시

■ 구글, 클라우드 사업부 내 인력 조정 보도. 구체적 규모는 부재하나 소수 팀에 영향

■ 앱플로빈, Fuzzy Panda와 Culper Research의 숏 리포트 발표 영향으로 하락

■ 미라 무라티의 Thinking Machines Lab, 90억 달러 밸류로 10억 달러 펀딩 논의 보도

■ 퍼플렉시티 AI, 뉴 보이스 모드 업데이트, UI 개선, 음성 추가, 검색 기능 통합 등

■ 딥시크, 오프 시간대 API 가격 인하. V3는 50%, R1은 75% 인하

감사합니다.

[반.전] 엔비디아: 걱정 안 해 주셔도 됩니다 - FY 4Q25 review

안녕하세요. 삼성증권 문준호의 ‘반도체를 전하다’입니다.

모두가 숨 죽이고 지켜보고 있던 엔비디아가 마침내 실적을 발표했습니다.

실적은 컨센서스를 소폭 상회, 차기 분기 가이던스도 부합하는 수준이었는데요. 대규모 서프라이즈의 부재가 아쉬울 수는 있습니다.

하지만 연초부터 너무나도 다양한 우려들이 제기되어 왔단 점을 고려하면, 이를 불식시켜 준 것만으로도 긍정적이라는 판단입니다.

결론부터 말씀 드리면, 올해 들어 받은 너무나도 과도했던 주가 조정과 de-rating을 기회로 활용할 필요가 있다고 생각합니다.

딥시크가 시장에 충격을 주었지만, 그 뒤 실적을 발표한 미국 hyperscaler들 모두 CAPEX 늘렸고요,

최신 AI 모델들은 다 reasoning을 도입하여 고가 GPU 수요에 대한 기대감도 더없이 유효합니다.

제품 인도 지연은 정상화 국면이고, 추가 수출 규제는 우려스럽지만 오히려 rush order의 가능성도 있습니다.


■ FY 4Q25 review

- 4분기 매출액은 전분기 대비 12% 증가

- Blackwell 매출액 110억 달러는 회사 예상을 상회했고 H200 매출액도 동기간 증가

- 예고대로 Blackwell 매출이 인식되기 시작하며 수익성은 둔화됐지만 이내 안정화 될 것


■ FY 1Q26 가이던스

- 1분기 매출액은 전분기 대비 9% 성장 전망

- 매출총이익률은 70.5~71.5%로 FactSet 컨센서스 71.8%를 소폭 하회 (Blackwell 초기 이슈)

- 단기 관건은 수출 규제에 대한 정부와 기업들의 반응


여전히 가장 이익 가시성이 우수한 기업이 이제는 밸류에이션 매력까지 부각됩니다 (12M FWD P/E 29배 vs 5년 평균 41배 vs 현재 SOX 27배, Factset).

위와 같이 과도했던 시장 우려들은 연중 실적을 통해 증명하며 점진적 해소를 기대합니다.

3/17~21 예정된 GTC에서는 신제품/로드맵 공개 가능성도 기대해 볼 수 있습니다.

달라진 건 없습니다.


감사합니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4ih0Svw

(2025/02/27 공표자료)

세일즈포스(CRM US) F4Q25 실적 - 보이는데 잡히지 않는 에이전트 모멘텀

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

세일즈포스는 혼재된 실적과 아쉬운 가이던스를 발표했습니다. 컨퍼런스콜을 통해 반전을 노렸지만 시간외 5.6% 하락했네요

다만 AI 모멘텀은 분명히 존재합니다. 데이터 클라우드 및 AI ARR은 9억 달러(+120% YoY)로 호조를 보였고,

분기 상위 10개 딜 모두 데이터 클라우드와 AI를 포함되었고, Agentforce 출시 이후 계약 5천 건, Paid 계약 3천 건을 달성했습니다.

자체 헬프 포탈에 도입해 성과를 보고 있으며, 고객들 사례도 상당히 많이 제시했네요

Customer 360 애플리케이션과 데이터 클라우드 등 기존 솔루션과 시너지 효과 창출도 기대할 수 있습니다. 일종의 확산 효과지요

하지만 에이전트 채택 사이클이 초기라는 점과 본격 반영은 FY26~27이라는 점을 이야기했습니다.

아쉬운 가이던스도 소비량 기반인 점을 반영하는 것이지요. 향후 성과를 확인할 필요가 있습니다.

샤티아 나델라 MS CEO와 세일즈포스 모두 에이전트가 생산성을 향상시키며 GDP 성장 측면에서 긍정적 영향을 줄 것이라는 코멘트를 남기고 있습니다.

거대한 담론인데요. 장기적 기대감을 폄하할 필요는 없습니다.

하지만 작년에도 해봤던 AI 소프트웨어 수익화 확인이라는 게임을 반복하지 않으려면 최소 다음 분기에는 가시적 성과 확인이 필요할 것 입니다.

실적과 관련한 자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4hUV7UN

(2025/2/27 공표자료)

앱플로빈, 공매도 보고서에 대한 CEO 성명문(GPT-4o 번역)

일부 악의적인 공매도 투자자들이 사실과 다르거나 오해를 유발하는 주장을 퍼뜨리며 우리의 성공을 깎아내리고, 주가를 인위적으로 하락시켜 자신들의 이익을 추구하는 것은 매우 유감스러운 일입니다. 이들은 우리가 구축한 정교한 AI 모델이 광고 파트너들의 성과를 어떻게 향상시키고 있는지에 대해서는 제대로 평가하지 않고 있습니다.

이 보고서들은 수많은 부정확한 정보와 허위 주장으로 가득 차 있으며, 모든 내용에 대해 반박하지는 않겠지만, 몇 가지 핵심 사안에 대해서는 정확한 정보를 바로잡고자 합니다.

컴플라이언스 및 윤리적 경영

우리의 플랫폼은 앱 스토어(App Store) 정책을 준수합니다. 우리가 홍보하는 모든 게임은 앱 스토어에 등록된 앱이므로, 모두 앱 스토어의 정책을 따라야 합니다.

우리의 비즈니스는 투명성과 신뢰를 바탕으로 운영됩니다. 당사의 파트너들은 연간 수십억 달러를 광고에 지출하며, 이는 우리가 광고비 대비 실제로 수익을 창출하는 검증된 모델을 보유하고 있음을 의미합니다. 즉, 당사의 사업 모델은 합법적이며, 파트너들에게 실질적인 수익을 창출해 주고 있습니다.

소비자 경험

우리는 클릭 수나 단순 노출 횟수가 아닌, 실제 가치를 기준으로 수익을 창출합니다. 당사의 광고는 실질적인 사용자 참여와 수익을 창출하도록 설계되었습니다. 모든 다운로드는 사용자가 명확한 선택을 통해 이루어진 결과입니다. 이는 앱 스토어를 통해서든, 당사의 Direct Download 경험을 통해서든 동일하게 적용됩니다.

당사의 경제 모델은 광고가 실제 구매 의도가 높은 사용자와 연결되도록 설계되어 있으며, 이를 통해 효과적이고 측정 가능한 성과를 제공합니다. 또한, 우리는 중복된 정책 요건과 기술적 조치를 적용하여 광고 품질을 철저히 관리하고 있습니다.

데이터 보호 및 프라이버시

우리는 아동 데이터를 추적하지 않습니다. 당사의 정책 및 이용 약관은 아동을 주요 타겟으로 하는 앱이 당사 SDK를 실행하는 것을 명확히 금지하고 있습니다. 당사의 파트너 역시 아동 데이터를 제공할 수 없으며, 아동 데이터를 기반으로 당사 SDK를 실행하는 것도 금지되어 있습니다.

우리는 데이터 브로커와 협력하지 않으며, 파트너로부터 데이터를 제공받는 유일한 목적은 광고 서비스를 제공하는 것뿐입니다. Adjust 및 MAX 운영은 완전히 독립적이고 투명하게 이루어지며, 내부 편향이나 이해 상충이 없습니다.

당사는 공정한 광고 중개(mediation) 프로세스를 운영하며, 파트너가 이를 계약적으로 감사할 수 있습니다. 당사가 접근할 수 있는 데이터는 모든 경쟁 광고 네트워크와 동일한 수준에서 제공됩니다. 우리는 경쟁사의 입찰 데이터나 사용자 데이터를 볼 수 있는 권한이 없으며, 그러한 정보에 접근할 의도도 없습니다.

우리의 AI 모델은 오직 사용자 행동 데이터, 광고 참여 데이터, 광고 중개 시스템에서의 입찰 결과(모든 입찰자에게 동일하게 제공되는 데이터), 광고주 데이터를 바탕으로 예측을 수행합니다.

재무 투명성

공매도 보고서에서 제기된 회계 및 재무 관련 의혹은 명백한 허위 주장으로, 아무런 근거가 없습니다. 우리는 관련 기업 간 매출을 중복 계산하지 않으며, 해외 법인이나 자회사에서의 중복 매출도 없습니다. 우리는 Big Four 회계법인의 감사를 받는 상장 기업이며, 회사 역사상 단 한 번도 수정 의견(modified opinion)을 받은 적이 없습니다.

당사는 높은 마진의 순매출을 보고하며, 효율적인 비용 구조를 통해 안정적으로 현금 흐름을 창출하고 있습니다. 당사의 낮은 세금 부담은 주식 기반 보상(stock-based compensation) 공제 및 합리적인 세금 구조 때문이며, 이는 다수의 기술 기업과 동일한 방식입니다. 또한, 우리의 여러 자회사는 최근 발표한 스튜디오 매각 이후 단순화될 예정입니다.

e-commerce 파일럿 프로그램

우리의 이커머스 파일럿 프로그램은 매우 성공적으로 운영되고 있습니다. 현재 일정 금액 이상의 월별 광고비 지출 요건이 존재하는 이유는 수동 온보딩 과정에서 필요한 리소스를 고려했기 때문입니다.

향후 셀프 서비스(Self-Service) 툴을 확장하면서 점진적으로 이러한 요건을 완화할 계획입니다. 12월 기준으로, 이커머스 카테고리에서 연간 약 10억 달러 규모의 광고 지출(run rate)을 기록했으며, 약 600개 광고주가 참여하고 있습니다.

이는 향후 몇 년 동안 엄청난 성장 가능성이 있음을 시사하며, 현재의 빠른 성장 속도만으로도 우리 플랫폼의 신뢰성과 효과가 입증된 셈입니다.


공매도 보고서는 우리가 실적 발표 후 금융 실적과 관련해 공식적으로 대응할 수 없는 시점에 맞춰 등장했습니다. 이는 악의적인 공매도 세력의 의도를 보여주는 명확한 증거입니다.

그러나 우리는 이러한 단기적인 방해에 흔들리지 않고, 전략 실행, 강력한 현금 흐름 창출, 자사주 매입을 지속하며 주주 가치를 극대화하는 데 집중할 것입니다.

https://www.applovin.com/blog/note-from-our-ceo/

스노우플레이크(SNOW US) F4Q25 실적 - 내 실적 맑음

안녕하세요 삼성증권 글로벌 SW 담당 이영진입니다.

스노우플레이크가 실적 발표 후 시간외에서 9% 상승했습니다.

제품 매출의 컨센서스(Factset) 상회율은 3.2%로
지난 분기 6.1% 수준은 아니지만 긍정적입니다.

대형 고객이 계약 종료 시점 대비 빠르게 캐파를 소진한 영향이 존재하나, 견조한 사용량 트렌드의 반증입니다.

코어 비즈니스가 견조한 가운데 사용량 트렌드도 긍정적이고, AI 관련 기대감도 상승하고 있습니다.

AI가 대두되며 데이터의 중요성은 지속 높아지고 있습니다. 트렌드 변화에 맞춰 스노우는 플랫폼으로써 역할을 추구하고 있습니다.

앤스로픽 Claude, 메타 Llama, 딥시크 R1 뿐 아니라 마이크로소프트와 파트너십을 통해 오픈AI 최신 모델도 Cortex에 탑재하고 있습니다.

MS 파트너십은 에이전트의 통합 활용 전략도 포함하고 있지요

세일즈포스, 서비스나우 같은 엔터프라이즈 SW 기업과의 파트너십도 데이터 통합 기능을 강화하는 역할입니다.

AI와 데이터 엔지니어링을 포함한 신규 프로덕트는 F2H26 매출 성장에 추가 동력이 될 것입니다.

코어 플랫폼 반등과 신규 동력의 성장의 조합은 과거의 영광을 위한 주춧돌입니다.

스노우플레이크 실적에 대한 자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/41gnNjN

(2025/2/27 공표자료)

MS는 26일(현지시간) 멀티모달 처리와 하드웨어 효율성을 최적화한 새로운 오픈소스 언어 모델 Phi-4-multimodal과 Phi-4-mini를 출시했다. 두 모델 모두 특정 작업에서 유사한 크기의 경쟁 모델들보다 뛰어난 성능을 보인다고 주장했다.

파이-4-멀티모달은 56억개의 매개변수를 갖춘 MS 최초의 멀티모달 모델로, 텍스트뿐만 아니라 이미지와 오디오도 단일 통합 아키텍처 내에서 처리할 수 있다.

텍스트, 오디오, 이미지를 동시에 처리할 수 있는 '로라 혼합(Mixture-of-LoRAs)' 기법을 사용하며, 모든 입력을 동일한 표현 공간에서 처리한다. 로라는 기존 가중치를 수정하는 대신 새로운 작업을 수행할 수 있도록 최적화된 소수의 가중치를 추가하는 방식이다. 로라 혼합은 로라를 멀티모달 처리에 적용한 것이다.

한편, 파이-4-미니는 38억개의 매개변수를 갖춘 텍스트 전용 모델로, 모바일 기기에서 실행할 수 있을 정도로 컴팩트하다.

이 모델은 '디코더 전용 트랜스포머' 아키텍처를 기반으로 하며, 단어의 의미를 이해하기 위해 단어 앞뒤의 텍스트를 분석하는 표준 트랜스포머 아키텍처와 달리 단어 앞에 오는 텍스트만 분석하여 하드웨어 사용을 줄이고 처리 속도를 개선한다.

또 ‘그룹 쿼리 어텐션(GQA)’ 기법을 사용해 알고리즘의 어텐션 메커니즘에서 하드웨어 사용을 줄인다. 언어모델의 어텐션 메커니즘은 주어진 처리 작업에 가장 관련 있는 데이터 포인트를 결정하는 데 도움을 준다.

이번 파이-4 제품군은 온디바이스나 엣지 기기 등에 도입할 수 있는 모델 중 가장 뛰어난 성능을 갖췄다는 설명이다. 멀티모달 모델은 산업 현장을 모니터링하거나 불량 제품을 모니터링하는 CCTV나 카메라에 도입할 수 있으며, 미니 모델은 휴대폰용 어시스턴트로 활용하기에 적당하다.   

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=168370

AWS, 양자 컴퓨팅 칩 Ocelot 공개

: 양자 오류 수정을 최우선으로 고려해 개발. 기존 방식 대비 90% 적은 자원으로 오류 수정

: 캣 큐비트(cat qubit) 기술을 활용해 안정성과 효율성 향상. 탄탈럼(Tantalum)으로 제작된 초전도 회로 포함

: 신약 개발, 금융 분석, 최적화 문제 등 다양한 산업의 혁신 추구

: 실험실 수준 프로토타입 단계. 확장성과 성능 개선을 위한 연구 지속 예정

https://www.aboutamazon.com/news/aws/quantum-computing-aws-ocelot-chip

마이크로소프트, 글로벌 AI 경쟁에서 전략적 실수를 피하기 위한 트럼프 행정부에 대한 제언

바이든 행정부의 AI 확산 규칙(AI Diffusion Rule)은 미국의 AI 기술 수출을 제한하는 새로운 규제로 빠르게 성장하는 전략적 시장에서 미국의 AI 리더십과 경제적 기회를 약화시킬 우려가 있습니다.

규칙은 동맹국과 파트너 국가들을 2등급(Tier Two) 범주로 분류하고, 이들 국가에서 미국 기술 기업들이 AI 데이터센터를 구축하거나 확장하는 데 양적 제한을 가하고 있습니다. 이에 따라 스위스, 폴란드, 싱가포르, 인도, 이스라엘 등 많은 동맹국들이 미국 기술에 대한 접근성이 줄어들 것을 우려하며, 중국과 같은 대체 공급원으로 눈을 돌릴 가능성이 커지고 있습니다.

현재 규칙은 국가 안보를 위해 중요한 요소들을 포함하고 있습니다. 예를 들어, AI 기술 부품이 인증된 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터센터에 배치되도록 보장하며, 첨단 칩이 중국으로 전용되는 것을 방지합니다.

또한 데이터센터 운영자들에게 엄격한 요건을 부과하여 적대국들이 첨단 AI 서비스를 사용하는 것을 막는 조항도 포함되어 있습니다. 이러한 질적 보안 기준은 유지되어야 하지만, 문제는 규칙이 지나치게 복잡하고 불필요하게 광범위하다는 점입니다.

특히, 2등급으로 분류된 동맹국들은 미국 기술에 대한 신뢰를 잃고 있으며, 이는 미국 기업들의 글로벌 경쟁력을 약화시키고 있습니다. 고객들은 AI 기술 공급 부족으로 인해 경제 성장 기회가 제한될 것을 우려하며, 이는 결국 중국의 AI 기술 확산을 돕는 결과를 초래할 수 있습니다.

예를 들어, 마이크로소프트는 올해 전 세계적으로 800억 달러를 투자해 AI 인프라를 구축할 계획이며, 이 중 절반 이상이 미국 내에서 이루어질 예정입니다. 그러나 글로벌 시장에서의 성장은 해외 데이터센터 구축과 기술 서비스 수출에 달려 있으며, 현재 규칙은 이를 저해하고 있습니다.

또한, 이 규칙은 미국 경제에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 글로벌 데이터센터 구축 과정에서 미국 제조업체들도 공급망의 일부로 참여하고 있기 때문입니다. 예를 들어, 마이크로소프트가 폴란드에서 7억 달러 규모의 데이터센터 인프라 확장을 발표했을 때, 인디애나주 라피엣에서 생산된 첨단 발전기가 폴란드로 수출되는 등 미국 제조업체들도 혜택을 받았습니다. 그러나 현재 규칙은 동맹국들의 신뢰를 약화시키고 이러한 경제적 기회를 제한할 위험이 있습니다.

결론적으로, AI 확산 규칙은 간소화되고 조정될 필요가 있습니다. 동맹국들을 2등급으로 격하시켜 신뢰를 약화시키는 대신, 양적 제한을 제거하고 질적 보안 기준만 유지해야 합니다.

이를 통해 미국 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하고 AI 기술과 서비스를 수출하며 국내 경제 성장을 촉진할 수 있을 것입니다. 이는 단순히 경제적 문제가 아니라, 중국과의 AI 경쟁에서 전략적 우위를 확보하기 위한 필수적인 조치입니다.

https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2025/02/27/trump-administration-ai-global-race/

샘 알트먼의 GPU 부족 코멘트

: GPT-4.5는 대규모 모델로 높은 운영 비용 수반. 최근 사용자 급증에 따라 GPU 부족

: 다음 주에 수만 개 GPU 추가해 Plus 요금제 대상 출시 계획

: GPU 쇼티지로 연결되는 성장 폭을 예측하는 것은 어려운 일이라는 코멘트

[삼성 이영진] 글로벌 SW 헤드라인 (25/2/28)

■ 오픈AI, GPT-4.5 출시. 지금까지 발표한 모델 중 가장 큰 LLM. GPT-4 대비 사전학습 컴퓨팅 10배. 다만 프론티어 모델 x

■ AWS, 자사 첫 번째 양자 컴퓨팅 칩 Ocelot 공개

■ 메타, 인스타그램 숏 폼 기능 릴스를 독립 앱으로 분리하는 방안 검토 중. Project Ray라는 코드명으로 진행

■ 메타, 별도의 Meta AI 앱 런칭 계획 보도

■ 메타, Apollo 매니지먼트와 협력해 미국 내 데이터센터 구축을 위한 350억 달러 규모 자금 조달 논의

■ 메타, 연구 목적의 스마트 글래스 Aria Gen2 발표

■ 마이크로소프트, 코파일럿 MacOS 앱 출시

■ 텐센트, Hunyuan Turbo S 모델 발표. 짧은 사고 체인을 통해 직관적으로 빠르게 답변. 모든 질의에 1초 이내로 응답 강조

■ 바이두, 3월 중순 업그레이드 된 AI 모델 Ernie 4.5 출시 계획

감사합니다.

딥시크, 오픈소스 위크 Day 별 발표 내용

= 대규모 모델 훈련 및 추론의 성능 최적화와 확장성 향상 목적. 이를 위한 고성능 컴퓨팅 도구와 기술 공개(고성능 연산 최적화 / 병렬 처리 및 컴퓨팅 자원 활용 개선 / 데이터 관리 혁신 등)

Day 1 - FlashMLA
: Hopper GPU에 최적화된 디코딩 커널. 가변 길이 시퀀스 처리 특화

Day 2 - DeepEP(Efficient Parallelism)
: MoE 모델 훈련 및 추론을 위한 병렬 통신 라이브러리. 전문가 병렬 처리(EP) 최적화

Day 3 - DeepGEMM(General Matrix Multiplication)
: FP8 기반 딥러닝 모델의 효율성을 높이는 고성능 행렬 연산 라이브러리

Day 4 - Optimized Parallelism Strategies
: 병렬 처리 최적화를 위한 전략 및 관련 코드. DualPipe(양방향 파이프라인 병렬 처리 알고리즘)와 EPLB(MoE 모델을 위한 병렬 로드 밸런서)

Day 5 - Fire-Flyer File System(3FS)
: 고성능 컴퓨팅을 지원하는 분산 파일 시스템. SSD와 RDMA 네트워크를 활용한 성능과 확장성

https://github.com/deepseek-ai

Day 6 - 딥시크 온라인 서비스 통계를 통한 이론적 마진 산출

■ 기본 서비스 가정

: 모든 V3/R1 추론 서비스는 학습과 동일한 정밀도 유지하며 H800 GPU에서 제공

: 행렬 곱셈 및 디스패치 전송은 훈련과 일치된 FP8 형식 채택. 핵심 MLA 계산 및 결합 전송은 BF16 형식을 사용해 최적 서비스 성능 보장

: 주간 높은 서비스 부하와 야간 낮은 서비스 부하 고려. 피크 시간대는 모든 노드에 추론 서비스 배치. 야간에는 추론 노드를 줄이고 리소스를 연구 및 훈련에 할당

■ 비용 추정 및 데이터

: 24시간(2/27~28) V3/R1 추론 서비스 최대 서버 노드 점유율 278개. 평균 점유율 226.75개(각 노드는 8개의 H800 GPU)

: H800 GPU 한 대 임대 비용 $2/시간 가정 시, 총 일일 비용 $87,072(= 평균 노드 226.75개 * 8대 GPU * 24시간 * $2/시간)

■ 수익 추정 및 데이터

: 총 인풋 토큰 = 6,080억 개. 3,420억 개 토큰(56.3%)은 Cache Hit

: 총 아웃풋 토큰 = 1,680억 개. 평균 속도 초당 20-22토큰

: 각 H800 노드 당 처리량 = 인풋 평균 ~73.7k 토큰/초(캐시 적중 포함), 아웃풋 평균 ~14.8k 토큰/초

: R1 API 청구 가정 시 총 일일 수익 $562,027
= Cache Hit 인풋 = 342B * $0.14/M = $47,880
+ Cache Miss 인풋 = (608-342)B * $0.55/M = $146,300
+ 아웃풋 = 168B * $2.19 = $367,920

■ 이익률

비용 이익률(Cost Profit Margin) 545% = (562,027-87,072)/ 87,072

그러나 실제 수익은 이보다 낮음

1) V3 서비스 가격 < R1 서비스 가격
2) 서비스 일부만 수익화(통계는 API 외 무료인 웹/앱 액세스 포함)
3) 야간 시간대 할인 적용

https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index/blob/main/202502OpenSourceWeek/day_6_one_more_thing_deepseekV3R1_inference_system_overview.md

테크크런치는 28일(현지시간) 오픈AI의 경영진들이 디스코드를 통해 진행된 세션을 통해 소라의 챗GPT 통합 계획을 밝혔다고 보도했다.

오픈AI는 지난해 12월3일 '십마스(Shipmas)' 이벤트를 통해 소라를 정식 출시했다. 현재는 별도의 웹 페이지에서만 사용할 수 있으며, 유료 사용자들에게 일정 크레딧을 지급하는 방식이다.

그러나 이날 로한 사하이 소라 제품 책임자는 "소라를 챗GPT에서 사용할 수 있는 방법을 적극적으로 연구하고 있으며, 두 제품을 결합하고 있다"라고 말했다. 

이는 소라가 업그레이드 작업이 어느 정도 마무리됐다는 것을 의미한다. 실제로 샘 알트먼 오픈AI CEO는 지난해 말 추론 모델 'o3'의 출시와 함께 소라의 업그레이드를 최우선 업무 리스트에 포함했다고 밝혔다.

지난해 2월 처음으로 선보인 소라는 최대 1분에 달하는 사실감 넘치는 영상 생성으로 엄청난 화제가 됐고, 많은 경쟁자를 탄생시켰다. 그러나 12월 공식 출시된 뒤 기대에 못 미치는 퀄리티로 많은 실망을 안겼다. 또 직후 등장한 구글 '비오 2'의 성능에 압도당하며 이후 화제성이 완전히 사라졌다. 오픈AI 내부에서도 "너무 일찍 출시했다"라는 자성의 목소리가 등장했다.  

특히 이번 통합은 챗GPT 사용자 및 유료 사용자 확대를 유도하기 위한 의도로 볼 수 있다. 따라서 이번에 등장할 소라가 어떤 성능을 보일지 기대된다.

또 오픈AI는 소라로 구동하는 AI 이미지 생성기도 개발 중이라고 밝혔다. 챗GPT에는 이미 '달리 3'로 구동되는 이미지 생성 기능이 있지만, 소라 기반 이미지 생성기는 더 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 것으로 알려졌다. 현재 웹 앱을 구동하는 모델도 '소라 터보' 새로운 버전으로 교체할 예정이다.

다만, 사하이 책임자는 챗GPT 버전 소라는 웹 버전만큼 다양한 기능을 제공하지 않을 수 있다고 덧붙였다. 또 자세한 출시 일정이나 요금 정책 등은 언급하지 않았다. 또 소라를 별도의 모바일 앱으로 개발하는 것도 검토 중이라며 모바일 엔지니어를 영입 중이라고 덧붙였다.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=168417

[삼성 이영진] 글로벌 SW 헤드라인 (25/3/4)

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■ 에릭 슈미트, AGI의 핵심 지표로 자체 발견을 기반으로 지식을 생산하는 능력을 꼽았으며, AI가 새로운 르네상스를 열 수 있다는 의견

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■ 오페라, 브라우저에 통합된 AI 에이전트 Browser Operator 공개

■ AI닷컴(AI. com) 도메인 매물로 등장. 판매가 래리 피셔는 약 1억 달러 가치 전망

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