Seagate Technology ($STX) FY2Q26 실적발표 주요 Q&A 정리

Q. 타이트한 수급 환경에서 Gross Margin 레벨을 어떻게 봐야 하는지? Incremental Margin에 대한 프레임이 있는지? ASP가 YoY 플러스로 전환될 가능성은? (Cantor)
‒ 가격은 수요에 의해 결정되며, 현재 수요 환경은 매우 강함
‒ HAMR 전환을 통해 Exabyte 공급은 늘어나지만, 그 과정에서 재협상이 발생
‒ 동일 제품 기준에서는 가격이 flat~소폭 상승하는 시나리오도 충분히 가능
‒ 고용량 신제품은 고객의 인프라 효율을 크게 개선해 가치 인식이 높음
‒ 매출 $2.6B 이상 구간 Incremental GM 50% 모델을 실제로 상회하며 구조적으로 잘 작동 중

Q. 다음 분기 Gross Margin 개선 폭이 큰데, Mix vs Price 기여도를 어떻게 봐야 하는지? LTA에 가격 인상 여지는 없는지? (BofA)
‒ 핵심은 수요 지속성이며, 회사는 2~3년 단위로 보고 있음
‒ 고객들이 단기 대응이 아닌 중장기 물량 계획으로 행동 패턴이 변화
‒ 업계 Exabyte 공급은 늘었지만 수요 강도는 여전히 매우 강함
‒ 이 환경에서 회사는 장기 관점의 안정적인 논의를 진행 중
‒ CY26 내내 매출과 수익성의 분기별 개선 흐름이 유지될 것으로 판단

Q. Exabyte 성장 관점에서 공급 증가 속도는 어떻게 봐야 하는지? HAMR 전환 시점 이후 가속 가능성은? (Morgan Stanley)
‒ 4TB/platter 전환은 공격적으로 계획 중이나, 제조 전반이 이미 매우 타이트한 상황
‒ 이미 고객에게 커밋된 파이프라인 물량이 많아, 단기간에 급격한 제품 전환은 제한적
‒ 과거 사이클처럼 빠른 램프는 아니지만, 대신 수익성 중심의 점진적 램프를 선택
‒ 4TB/platter 제품은 기존 레거시 제품 대비 명확한 TCO·가치 우위를 가짐
‒ 제조 타이트함은 수급 관점에서 불리한 요소가 아니라, 가격·마진 안정성을 뒷받침하는 요인으로 인식

Q. LTA 중 가격이 고정된 물량 비중은 어느 정도인지? 2026년 이후 재계약 시 가격 재설정 효과는? (BNP Paribas)
‒ 고객들은 과거 저용량 제품에서 고용량 제품으로 Qual을 이동 중
‒ 제품 세대 전환 과정에서 수요와 공급 상황에 맞춰 가격 구조가 재조정됨
‒ 이는 단순 계약 연장이 아니라 제품 변화에 따른 재협상 구조
‒ CY26 물량은 상당 부분 이미 확보돼 있어 가시성이 높음
‒ CY27도 유사한 방식으로 예측 가능하게 출발할 계획

Q. NAND처럼 HDD에서도 대폭적인 가격 인상이 가능한 환경 아닌지? HAMR Mix 업데이트는? (Bernstein)
‒ 3TB/platter HAMR 제품은 4TB/platter 전환을 염두에 두고 의도적으로 제한
‒ 현재 전략의 초점은 4TB/platter 제품의 개발과 Qual 가속
‒ 향후 HAMR Mix는 고용량 중심으로 빠르게 이동할 예정
‒ 저용량 HAMR에 대한 수요는 아직 제한적
‒ 가격은 신제품 공급 제약과 수요를 보며 결정하며, 현재는 flat~소폭 상승 시나리오

Q. 2026년은 가격과 물량이 사실상 고정인지? 2027년 계약 구조는? (UBS)
‒ CY26는 전 분기 PO가 확보돼 있어 물량과 가격이 명확
‒ 계획 대비 초과 생산분만 오픈 마켓에서 추가 판매
‒ CY27 물량에 대해서는 전반적인 합의와 가시성은 이미 존재
‒ 다만 가격은 아직 확정되지 않은 상태
‒ 향후 Qual 일정과 공장 계획을 고객과 함께 맞춰갈 예정

Q. Warm Tier에서 NAND가 HDD를 대체하고 있다는 시각에 대한 의견은? (Loop Capital)
‒ 데이터센터 스토리지 Tiering 구조는 비용·성능·전력 효율을 기준으로 이미 최적화된 상태
‒ HDD는 단순 백업용 저장소가 아니라, 대규모 데이터를 24/7로 읽고 쓰는 액티브한 스트리밍 워크로드를 수행 중
‒ 초저지연·랜덤 접근이 필요한 작업은 메모리/플래시 영역에 속하지만, 대용량 데이터 저장은 HDD가 구조적으로 적합
‒ Checkpoint, Physical AI 시뮬레이션, 대규모 Video 데이터는 모두 데이터 볼륨이 압도적으로 커 NAND로 전면 대체 시 TCO가 급격히 악화됨
‒ 따라서 Warm Tier에서도 NAND가 HDD를 대체하기보다는, 앞단 보조 역할을 하고 Exabyte 단위 저장은 HDD가 담당하는 구조가 장기간 유지될 것

#STX

#생각정리

여전히 3주전의 포지션에서 큰 변화 없이 시장뷰 & 섹터 유지.

최근 시장 리뷰가 쓸게 없어서 그 이유가 뭔가 고민해보니, 기존 주도주 (메모리/반도체장비/우주/원자재) 외에는 새로운 테마가 몇개월째 없으며, 주도주 외에서도 익숙한 테마 (네오클라우드/전력 등) 에서 가끔씩의 순환매가 나오는 정도에 그쳤기 때문인듯.

우리가 익숙하지 못한 '이게 왜 올라?' 느낌의 새로운 주도주가 나타나 줘야 할텐데, 아직은 뉴페이스 주도주 느낌으로 보이는 녀석이 없음.

다음에는 시장이 새로운 주도주 후보를 올릴때 더 적극적으로 추적해야겠다는 생각. 특히나 26년의 테마가 좀더 M7 대비 S&P493, 대형주 대비 중소형주 장세 가능성이 있다면 섹터 플레이에만 묶여있지 말고 이전보다 개별주에 좀더 에너지를 쓸 필요는 있을듯

글로벌 펀드 자금흐름: EM vs 미국

• 최근 1년 EM·유럽 비중 증가

• 미국 비중 정체 또는 감소

• 글로벌 자산배분에서 리밸런싱 진행

• 구조적 국제분산 수요 확인

대체 미국 SW는

어떤 일이

일어나고 있는 걸까

https://youtu.be/YxkGdX4WIBE?si=YDMMI9Z1nCsY88am

어제 나온 건데 시간차로 한 번 더 턴다 이건가..

암튼 요즘 국장 보다가 미장 볼 때면 발에 모래주머니 달고 싸우는 느낌, 국장 중력의 5배는 되는 것 같다

도박장에서 자꾸

왜 시세에 대한 펀더멘털적인 배경을 찾으려 하는 걸까

‒ 마이크로소프트의 단기 주가 하락 이면에는 AI 투자·마진·Azure보다 더 구조적인 리스크로, 수십 년간 금융권을 붙잡아온 엑셀 중심 해자가 AI로 인해 붕괴되기 시작했다는 문제의식이 있음.

‒ AI가 수식 작성과 데이터 해석을 대체하면서 ‘단축키 숙련도’라는 인적 락인이 무력화되고, 이에 따라 협업·접근성·유통망이 강한 구글 생태계와 하드웨어 경쟁력을 갖춘 애플이 구조적으로 유리해지는 국면임.

‒ 마소는 당장 망하지 않겠지만, 구글·애플 진영의 생산성과 성장 속도가 더 빨라질 경우 엑셀·윈도우·PC 번들링을 축으로 한 MS 생태계가 상대적으로 밀리며 시장 질서가 재편될 수 있다는 우려가 핵심.

https://open.substack.com/pub/svweekly/p/4e8

‒ 연초 이후 골드만의 하이베타 모멘텀 롱 바스켓은 +20% 이상 상승하며 최근 20거래일 동안 S&P500을 약 24%p 아웃퍼폼했는데, 이는 골드만 파생 트레이더 Cullen Morgan 기준으로도 기록적인 수준의 초과성과였음.

‒ 이러한 급등으로 GSXUHMOM은 주간 기준 5주 연속 상승했고, 골드만 프라임 브로커리지 북 내 모멘텀 관련 익스포저는 순노출 기준 100% 분위수, 가격은 50일 이동평균 대비 약 +15%까지 벌어진 상태였음.

‒ 그러나 최근 들어 크로스에셋 변동성이 급격히 확대되고, 기술주 실적이 기대에 못 미치면서 주식 전반에 소화불량(indigestion)이 발생하기 시작.

‒ 그 결과 당일 기준 하이베타 모멘텀 팩터는 골드만 팩터 보드에서 최악의 성과를 기록하며 하루에만 약 -5% 하락함.

‒ Cullen Morgan은 현재 프라임 북 내 모멘텀 포지션의 넷 익스포저가 95% 분위수에 위치해 있어, 단순한 스타일 로테이션보다 모멘텀 언와인드가 훨씬 더 큰 가격 충격을 초래할 위험이 있다고 판단.

‒ 특히 다음 주 추가적인 빅테크 실적 발표와 미국 고용지표(NFP)를 앞두고 있어, 변동성 확대 국면이 이어질 가능성에 대한 경계가 필요하다고 언급.

‒ 이에 골드만 트레이딩 데스크는 포트폴리오 헤지 또는 단기 전술 트레이드로 GSXUHMOM 2026년 2월 20일 만기 풋 스프레드를 제시.

‒ a16z가 글로벌 2000대 기업 CIO·C레벨 100명을 대상으로 실시한 3번째 연례 설문에 따르면, 엔터프라이즈 AI 시장은 단일 승자가 없는 다극화 구조지만, 실제 데이터상에서는 소수 프런티어 모델 중심의 과점 구도가 오히려 강화되고 있음.

‒ 현재 엔터프라이즈 AI 모델 리더는 OpenAI로, 조사 대상 기업의 78%가 프로덕션 환경에서 OpenAI 모델을 사용 중이며, 월렛 셰어 기준으로도 약 56%로 여전히 과반을 차지.

‒ 다만 2025년 이후 모멘텀은 Anthropic과 Google로 이동 중이며, 특히 Anthropic은 2025년 5월 이후 엔터프라이즈 침투율이 25%p 증가해 현재 44%가 프로덕션, 테스트 포함 시 63%까지 확대됨.

‒ 사용 사례별로 보면 OpenAI는 범용 챗봇·지식관리·고객지원 등 초기 수평적 워크로드에서 강하고, Anthropic은 소프트웨어 개발·데이터 분석 등 고난도 작업에서 빠른 성능 개선을 바탕으로 우위를 보임.

‒ Google Gemini는 전반적 사용 사례에서 고르게 채택되고 있으나, 엔터프라이즈 코딩 영역에서는 상대적으로 점유율이 낮아 명확한 약점으로 나타남.

‒ 대부분의 대기업은 단일 모델에 베팅하지 않고 있으며, 현재 81%가 테스트 또는 프로덕션 환경에서 3개 이상의 모델 패밀리를 병행 사용 중으로, 멀티모델 전략이 사실상 표준이 됨.

‒ Anthropic의 성장은 최신 고성능 모델(Sonnet 4.5·Opus 4.5) 중심의 고객 유입, 토큰 집약적 코딩·분석 워크로드 확대, 그리고 2025년 초 본격화된 추론 모델(reasoning model)의 실질적 효용 입증이 핵심 동력임.

‒ ‘앱의 종말’ 담론과 달리 엔터프라이즈에서는 서드파티 AI 애플리케이션 채택이 오히려 확대되고 있으며, DIY 모델 구축에서 패키지형 앱으로의 전환을 기대하는 기업도 다수.

‒ 엔터프라이즈 AI 애플리케이션 영역에서는 Microsoft가 여전히 압도적 우위에 있으며, Microsoft 365 Copilot은 엔터프라이즈 챗에서 선두, GitHub Copilot은 코딩 부문 1위를 유지 중이고, 65% 기업이 여전히 인컴번트(기존 벤더) 솔루션을 선호.

‒ 엔터프라이즈 AI 지출은 예상보다 훨씬 빠르게 증가 중으로, LLM 평균 지출은 2년간 450만달러→700만달러로 확대됐고, 2026년에는 약 1,160만달러(+65%)까지 증가할 것으로 예상돼 시장 규모와 경쟁 강도 모두 계속 커지는 국면.

source: a16z