외국인 매도규모는 월간/연간 모두 역대 최대.
MSCI 반기 리밸런싱은 오늘 마무리됩니다.

펜데믹 제외시 둘 다 역대 최하위 3위

[현대차증권 전기전자/디스플레이 김종배]
2026년 하반기 전기전자/디스플레이 산업 전망 -
아직 Peak는 오지 않았다

■ Cycle 여전히 현재 진행형. 투자의견 Overweight 제시
- 현재 IT H/W 및 전기전자는 AI Cycle 속 글로벌 증시 내에서 주도 섹터로 이는 기업들의 Multiple에서 증명되고 있음. 글로벌 ABF 기준 26F P/E는 50-60배 수준이며 PCB 업종은 전반적으로 30-40배 수준에서 지속적으로 상승하고 있음. MLCC은 기판과 마찬가지로 AI의 핵심 부품임을 증명하고 있음. 이에 따라 삼성전기는 이미 26F 기준으로는 110배, PCB 업종 평균 35배 수준이며, 나머지 Value-Chain 내 업체들도 빠르게 Pricing되며 Multiple이 확장되고 있음. 다만, 당사는 이러한 Multiple은 부담 요인보다는 업황을 증명하는 하나의 척도라고 판단. Cycle이 종료되기 전까지 기울기의 차이나 단기 변동성은 있을 수 있겠지만 여전히 우상향하는 방향성을 제시. Hyperscaler의 Capex는 금리 부담에도 불구하고 단기 내 방향성을 바꾸긴 어렵다고 판단하고, AI 가속기의 Spec-Up 및 통합 랙, 팟 단위의 수요 범위 확장, CPO과 같은 Tech Shift는 여전히 강력한 수요 촉진 요인. 적극적인 비중확대(Overweight) 관점 유지

■ MLCC, PCB: 증명된 Shortage. EPS와 Multiple은 끊임없이 확장
- MLCC와 PCB는 AI Value-Chain 내 가장 병목이 심한 전기/전자 부품. AI 중심의 강력한 수요가 전반적인 생태계의 낙수효과로 이어지고 있음. 특히 AI에서 요구하는 스펙은 높은 진입장벽으로 일부 선두업체에 수요가 집중. 이로 인해 선두업체의 공급부족은 심화되고 선별 수주 등으로 공급업체 전반에 걸친 선순환 효과 발생. MLCC는 NVIDIA HVDC 등으로 스펙 업그레이드 진행. 범용까지 판가 인상 가능성 제기. FC-BGA는 고다층, 대면적화로 인해 Capa 잠식이 더욱 심화. 글로벌 고객사는 FC-BGA 업체에 대한 선제적 수요 및 물량 Binding. 공급업자는 판가 인상 및 적극적인 Capex 진행. Memory 수요 호조로 Memory Substrate 및 Module PCB 가동률 Full-Capa. Vera CPU의 빠른 침투율 확대로 SOCAMM2 TAM 확장. 원자재, 원재료 수급 타이트해지며 판가 상방 압력 강화. Value-Chain 전반에 걸친 초호황기 진입

■ 패키징/테스트 소재, 부품: 기회의 땅
- Foundry, OSAT의 빠른 가동률 확대에 따른 Packaging, Test 소재/부품의 가파른 성장 지속. Packaging의 핵심 소재인 Bonding Wire와 Solder Ball 실적은 지속적으로 개선되고 가파르게 우상향 중. LPDDR5x 및 SOCAMM2의 확장의 가장 큰 핵심 수혜 영역은 Module PCB와 Wire Bonding. FC-BGA의 Full-Capa와 향후 증설 계획은 SB/MSB의 수요 성장성을 보장. Test Socket, Pin은 Memory, Non-Memory 구분 없이 빠른 수요 확대 진행. 수요 우려보다는 적기 대응 및 요구 품질 대응이 중요한 지점. 성장 속도는 전방 산업과 유사하거나 더욱 가파를 것으로 예상

■ 투자전략: 섹터 내 Value-Chain 전반에 걸친 포트폴리오 분산 및 바스킷 전략 유효
- Bottom-Up을 통한 압축적인 포트폴리오 구성보다는 Top-down을 통한 포트폴리오 분산 전략이 유효하다고 판단됨. AI Value-Chain 내에서 각각의 역할이 명확하며, 이 중 성장성에 따른 Tier을 나누기 어렵고 전방 수요 역시 고루 좋은 상황. 다만, 단기 실적과 내러티브, Valuation 매력을 모두 갖춘 종목에 대한 선제적인 비중 확대 의견 제시. 대형주 내 삼성전기, LG이노텍 Top-Pick 제시. 중소형주 내 코리아써키트, 엠케이전자 Top-Pick 제시

*URL: https://buly.kr/G3FQ06L

**동 자료는 Compliance 규정을 준수하여 사전 공표된 자료이며, 고객의 증권 투자 결과에 대한 법적 책임소재의 증빙자료로 사용될 수 없습니다.

삼성전자 보통주-우선주 괴리율
10년 평균 16.5%
현재 36.5%

[단독]네이버, 국방AX 전담조직 신설...한국판 팰런티어 노린다

https://naver.me/F2LLdHAK

‘삼전닉스’ 레버리지 출시 사흘, 28조원 베팅 중 19조원이 SK하이닉스 베팅

https://naver.me/Fett2he2

삼성전자 보통주 대비 우선주 할인율 추이

보통주 대비 우선주 할인율 (우선주 시총 5천억원 이상, 연초와 비교)

이제 펜데믹 다음. 언제까지 물러서야 하는가

[동아일보] [속보]대전 한화에어로 사업장서 폭발…2명 사망, 3명 실종

https://www.donga.com/news/Society/article/all/20260601/134028186/2

추가 사망자가 없기를 기도합니다

NVDIA GTC Taipei 2026 네이버 부분 요약

1. AI 팩토리 생태계로의 전환
GPU 공급사를 넘어, 새로운 형태의 생태계를 떠받치는 업스트림)엔진으로 재정의
•기존 '컴퓨팅 생태계'(GPU·소프트웨어가 서드파티 플랫폼 및 라이브러리에 통합되어 광범위한 시장에 활용)와 대비되는 새로운 구조: AI 팩토리 생태계.
•엔비디아는 업스트림에 위치하며, 클라우드 운영사·소프트웨어 개발자·기업이 다운스트림에 위치함.
•엔비디아는 GPU 제조에 그치지 않고, 완전한 AI 인프라 스택, 즉 AI 팩토리 구축을 고객과 함께 수행.

2. AI 인프라의 규모와 비용
•1기가와트(GW)급 AI 팩토리의 투자 규모: 초기 300~500억 달러 → 현재 500~600억 달러 → 향후 기가와트당 800~1,000억 달러로 상승 전망.
•AI 팩토리 1기당 1,000억 달러 수준에서는 시스템이 “처음부터, 즉시” 정상 작동해야 함.
•자본 비용과 시스템 복잡성이 모두 전례 없는 수준에 도달함.

3. 옴니버스와 디지털 시뮬레이션
•과거에는 컴퓨터 내부에서 칩을 설계했으나, 현재는 전체 시스템을 옴니버스(Omniverse) 상에서 디지털로 구축·시뮬레이션함.
•물리적 착공 이전에 거대한 AI 팩토리 시스템 전체를 '디지털 프레임워크'(디지털 트윈) 내에서 시뮬레이션하는 역량 확보.

4. DSX / DGX 인프라 스택
•DSX 프레임워크 소개: GPU를 위한 RT축, 시스템을 위한 DGX축.
•하드웨어·소프트웨어 전 스택에 걸친 작업을 통해, DSX는 이제 인프라 전반을 포괄함.
•이러한 통합 역량은 소규모 기업도 세계적 수준의 AI 클라우드로 성장할 수 있게 함.

5. 글로벌 AI 클라우드 파트너 현황
엔비디아 인프라를 기반으로 비약적으로 성장한 AI 클라우드 기업군:
•코어위브(CoreWeave): 얼마 전까지 소규모 기업이었으나, 현재 기업가치 500~700억 달러로 매우 빠르게 성장.
•네비우스(Nebius): 마찬가지로 고속 성장 중.
•주요 고객사: 커서(Cursor, AI 코딩), 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs, 이미지 생성), 월드 랩스(World Labs), W 파운데이션 모델, 레볼루트(Revolut, 금융 서비스 AI), 쇼피파이(Shopify).
•엔스케일(Nscale): 고객사로 브리티시 텔레콤(British Telecom)과 구글(Google) 보유 — “구글이 엔비디아 AI 클라우드 중 하나를 사용 중”. 프런티어 랩 기업인 씽킹 머신즈(Thinking Machines)도 거론됨.
•공통 맥락: 위 기업들은 모두 최근까지 소규모였으며, 엔비디아 인프라 스택이 이들의 글로벌 도약을 가능케 함.

“여기 한국의 네이버 클라우드가 있습니다. 한국은행, 현대, 그리고 정말 많은 놀라운 기업들이 있습니다.”
•네이버 클라우드는 한국 내 기업 고객을 대상으로 서비스하는 지역 AI 클라우드 운영사의 대표 사례로 제시됨. 엔비디아 인프라 스택을 기반으로 구축됨.
•주요 고객사로 한국은행, 현대가 거론됨 — 한국 최대 금융기관과 산업 대기업이 엔비디아 기반 인프라를 활용함을 시사.

6. AI 인프라의 경제학 — 엔비디아 선택의 근거
AI 인프라 파트너로서의 엔비디아:
•엔비디아의 전체 스택(하드웨어 + 소프트웨어 + 라이브러리 + 생태계)이 누구나 AI 클라우드를 구축할 수 있게 하지만, 그것만으로는 충분치 않음.
•엔비디아는 AI 팩토리의 설계·시뮬레이션·배포를 엔드투엔드로 지원하는 AI 인프라 기업으로 전환함.
•핵심 논거: 컴퓨팅 = 매출, 컴퓨팅 = 이익. 컴퓨팅 가동률의 부재 = 손실.
AI 팩토리 성능의 세 가지 축:
○① 가동 속도(첫 토큰·첫 추론·학습 가동까지의 시간): 통합 설계를 통해 더 빠른 램프업 실현.
○② 와트당 처리량(와트당 토큰 수): 전력 제약 환경에서 와트당 토큰 = 와트당 매출로 귀결되는 매출 지표.
○③ 신뢰성(인터럽트 간 평균 시간, MTBF): 장기간 초대규모 시스템을 운영한 경험이 경쟁 우위로 작용.

7. 자산 수명과 총소유비용(TCO) 우위
•AI 소프트웨어는 극도로 빠르게 진화 중 —트랜스포머 → MoE → 에이전틱 시스템, 각 전환이 수년 단위로 진행됨.
•AI 팩토리의 유효 자산 수명은 아키텍처 유연성과 생태계 풍부함에 좌우됨. 경직된 아키텍처 = 짧은 수명 = 높은 TCO.
•엔비디아 CUDA 생태계
•결론적 메시지: “더 많이 살수록, 더 많이 번다(The more you buy, the more you make)”

전일 서학개미 미국주식 매수상위종목
https://cafe.naver.com/orbisasset/9455

오늘 바이오 대호재: 올릭스 로레알 지분투자, 오스코텍 기술이전 계약, 한미약품-무려 릴리2조원 계약, 넥스트바이오메디컬 유럽판권 계약 with 일본 대기업, 인터로조 FDA승인

이정도면?

원기옥을 모아 비벼볼만 하지 않나