드러켄밀러 방한 핵심 요약
• 스탠리 드러켄밀러는 구체적인 투자 기업은 밝히지 않았지만 원익IPS → 두산에너빌리티 → ㈜두산 → 삼성전자 경영진과 잇따라 만난 것으로 전해짐.
• 방문 기업들의 공통점은 AI 밸류체인의 핵심 인프라 및 공급 병목을 해결할 수 있는 기업이라는 점.
• 특히 원익그룹에서는 로봇 기업인 원익로보틱스보다 반도체 장비업체 원익IPS에 관심을 보였다는 점이 눈에 띔.
• 원익IPS는 반도체 웨이퍼에 박막을 형성하는 증착 장비가 주력이며, 최근에는 미세공정에 중요한 ALD(원자층증착) 장비 고도화를 추진 중.
• AI 반도체 공급 확대의 제약 요인이 단순히 GPU·메모리 칩 부족만이 아니라 첨단 반도체 제조장비의 긴 리드타임으로 확대되고 있다는 관점.
• 두산에너빌리티·㈜두산 역시 AI 데이터센터 확대 과정에서 필요한 전력·에너지 및 인프라 밸류체인과 연결됨.
• 삼성전자는 AI용 메모리·반도체 생산 확대라는 보다 직접적인 AI 밸류체인에 위치.
드러켄밀러의 이번 한국 기업 탐방은 ‘AI 자체보다 AI 확장을 막는 병목(Bottleneck)을 해결하는 기업’에 관심이 집중됐다는 점이 핵심. 특히 반도체 장비 → 반도체 → 전력 인프라로 이어지는 AI 인프라 체인을 살펴본 것으로 해석할 수 있음.
• 스탠리 드러켄밀러는 구체적인 투자 기업은 밝히지 않았지만 원익IPS → 두산에너빌리티 → ㈜두산 → 삼성전자 경영진과 잇따라 만난 것으로 전해짐.
• 방문 기업들의 공통점은 AI 밸류체인의 핵심 인프라 및 공급 병목을 해결할 수 있는 기업이라는 점.
• 특히 원익그룹에서는 로봇 기업인 원익로보틱스보다 반도체 장비업체 원익IPS에 관심을 보였다는 점이 눈에 띔.
• 원익IPS는 반도체 웨이퍼에 박막을 형성하는 증착 장비가 주력이며, 최근에는 미세공정에 중요한 ALD(원자층증착) 장비 고도화를 추진 중.
• AI 반도체 공급 확대의 제약 요인이 단순히 GPU·메모리 칩 부족만이 아니라 첨단 반도체 제조장비의 긴 리드타임으로 확대되고 있다는 관점.
• 두산에너빌리티·㈜두산 역시 AI 데이터센터 확대 과정에서 필요한 전력·에너지 및 인프라 밸류체인과 연결됨.
• 삼성전자는 AI용 메모리·반도체 생산 확대라는 보다 직접적인 AI 밸류체인에 위치.
드러켄밀러의 이번 한국 기업 탐방은 ‘AI 자체보다 AI 확장을 막는 병목(Bottleneck)을 해결하는 기업’에 관심이 집중됐다는 점이 핵심. 특히 반도체 장비 → 반도체 → 전력 인프라로 이어지는 AI 인프라 체인을 살펴본 것으로 해석할 수 있음.
[반도체가 번 300조, 코스피 전체로 번질까]
2027년 한국 증시에서 중요한 것은 단순히 반도체가 얼마나 버느냐가 아니라, 그 돈이 어디로 가느냐입니다.
골드만삭스는 한국 반도체 기업들의 순현금흐름이
• 2026년 약 150조원(GDP 4.9%)
• 2027년 300조원 이상(GDP 9.3%)
까지 증가할 것으로 전망했습니다.
9월 1~20일 수출에서도 이미 반도체 집중도가 확인됩니다.
• 전체 수출 +78.3% YoY
• 반도체 수출 +259.4%
• 전체 수출 중 반도체 비중 47.8%
이제 중요한 것은 이 막대한 현금의 국내 환류입니다.
한국 기업들은 과거 해외 계열사에서 발생한 이익의 약 60%를 국내로 환류해왔습니다. 반도체 기업의 현금이 국내로 들어오면
기업 예금·MMF → CAPEX·임금·배당·자사주 → 가계·기관 → 주식·채권·소비
의 흐름이 만들어질 수 있습니다.
골드만삭스는 2027년 반도체 관련 임금+배당 지급 규모가 GDP의 약 5.2%에 이를 가능성도 보고 있습니다.
이 경우 증시는 단순한 삼성전자·SK하이닉스 장세를 넘어
① 반도체 장비·소재
② 전력·데이터센터 인프라
③ 배당·자사주 여력이 커지는 금융·가치주
④ 소득 증가의 영향을 받는 일부 내수주
까지 온기가 확산될 가능성이 있습니다.
다만 300조원이 모두 증시로 들어오는 것은 아닙니다.
해외 CAPEX·M&A·현금보유 비중이 커지거나 가계 자금이 해외주식·예금·부동산으로 이동한다면 코스피 전체로의 확산 효과는 작아집니다.
📌 결국 2027년 체크포인트
반도체 순현금 300조 → 국내 환류율 → CAPEX → 배당·자사주·임금 → 가계와 기관의 자산배분
지금까지는 ‘반도체 이익 장세’였다면, 다음 단계는 ‘반도체가 만든 현금의 재분배 장세’가 나타나는지 확인하는 구간이라고 볼 수 있습니다.
2027년 한국 증시에서 중요한 것은 단순히 반도체가 얼마나 버느냐가 아니라, 그 돈이 어디로 가느냐입니다.
골드만삭스는 한국 반도체 기업들의 순현금흐름이
• 2026년 약 150조원(GDP 4.9%)
• 2027년 300조원 이상(GDP 9.3%)
까지 증가할 것으로 전망했습니다.
9월 1~20일 수출에서도 이미 반도체 집중도가 확인됩니다.
• 전체 수출 +78.3% YoY
• 반도체 수출 +259.4%
• 전체 수출 중 반도체 비중 47.8%
이제 중요한 것은 이 막대한 현금의 국내 환류입니다.
한국 기업들은 과거 해외 계열사에서 발생한 이익의 약 60%를 국내로 환류해왔습니다. 반도체 기업의 현금이 국내로 들어오면
기업 예금·MMF → CAPEX·임금·배당·자사주 → 가계·기관 → 주식·채권·소비
의 흐름이 만들어질 수 있습니다.
골드만삭스는 2027년 반도체 관련 임금+배당 지급 규모가 GDP의 약 5.2%에 이를 가능성도 보고 있습니다.
이 경우 증시는 단순한 삼성전자·SK하이닉스 장세를 넘어
① 반도체 장비·소재
② 전력·데이터센터 인프라
③ 배당·자사주 여력이 커지는 금융·가치주
④ 소득 증가의 영향을 받는 일부 내수주
까지 온기가 확산될 가능성이 있습니다.
다만 300조원이 모두 증시로 들어오는 것은 아닙니다.
해외 CAPEX·M&A·현금보유 비중이 커지거나 가계 자금이 해외주식·예금·부동산으로 이동한다면 코스피 전체로의 확산 효과는 작아집니다.
📌 결국 2027년 체크포인트
반도체 순현금 300조 → 국내 환류율 → CAPEX → 배당·자사주·임금 → 가계와 기관의 자산배분
지금까지는 ‘반도체 이익 장세’였다면, 다음 단계는 ‘반도체가 만든 현금의 재분배 장세’가 나타나는지 확인하는 구간이라고 볼 수 있습니다.
Forwarded from [메리츠 Tech 김선우, 양승수, 김동관]
Ibiden, Muse 등장에 따른 CPU 수요 확대 및 ABF 기판 수혜 기대감에 힘입어 일본 장 초반 +14% 급등
MIDAS 일본테크액티브(488290)**최근 확인되는 구성 기준 이비덴 비중이 **약 9.3%**로 상당히 높아. 키옥시아 10.5%, 도쿄일렉트론 10.2%, 이비덴 9.3%, 아드반테스트 8.2%, 후지쿠라 6.2% 정도라서 일본 AI·반도체 하드웨어 묶음에 가까워.
Forwarded from [메리츠 Tech 김선우, 양승수, 김동관]
[메리츠증권 전기전자/IT부품 양승수]
삼성전기(009150):
CPU의 아래에는 ABF, 옆에는 MLCC
▶ 3Q26 Preview: 환율을 이기는 업황
- 3Q26 실적은 매출액 3.82조원(+32.2% YoY), 영업이익 6,571억원(+152.4% YoY, OPM 17.2%)으로, 영업이익 기준 시장 컨센서스(6,010억원)를 9.3% 상회할 전망
- 유통채널 가격 인상 효과와 AI 중심 고부가 제품 중심의 믹스 개선이 맞물리며, 컴포넌트 사업부 영업이익률이 1Q22 이후 18개 분기 만에 20%를 상회할 것으로 예상
- ABF 역시 높은 가동률이 유지되는 가운데 북미 CSP A사향 ASIC, 북미 NV사향 스위치 및 LPU, 북미 CPU 고객사의 6세대 서버용 CPU향 대면적 ABF 기판 공급 확대가 맞물리며 영업이익률 30%를 상회할 전망
- BGA 또한 지속적인 판가 인상 효과를 바탕으로 수익성 하방을 방어하며 패키지솔루션 사업부의 높은 이익 체력 유지에 기여할 것으로 예상
▶ CPU에서도 돋보이는 동사의 위치
- 최근 Meta Muse의 등장으로 Agentic AI가 재차 부각되면서 AI 시스템 내 오케스트레이션 역할을 담당하는 CPU의 중요성도 함께 재평가
- 동시에 Agentic AI 확산에 따른 점진적인 CPU 탑재량 증가 가능성이 부각되며 관련 밸류체인에 대한 시장의 관심도 상승
- 이에 당사는 Agentic AI 확산이 동사에 가져올 추가적인 수혜 가능성을 점검하기 위해 MLCC·ABF의 CPU향 사업 노출도를 재조명
[MLCC]
- 동사가 장기 공급계약을 체결 중인 AI용 초소형·고용량 MLCC(예: 1005 47μF)의 핵심 역할은 고성능 반도체 주변의 전원 안정화
- 최근 AI 수요 확대와 함께 적용처가 AI 가속기에서 서버용 CPU까지 확장되고 있으며, 동사는 이미 북미 CPU 업체와 장기 공급계약을 체결한 것으로 파악
- 당사 예상 AI용 MLCC의 수주 규모를 결정하는 핵심 변수는 고객사의 칩 출하량이며, CPU 고객사향 수주 규모 역시 주요 ASIC 고객사와 대등한 수준으로 추정
- 향후 여타 CPU 업체로도 공급계약이 확대되며 AI용 MLCC의 추가적인 수주 성장이 이어질 전망
[ABF]
- 전통적으로 ABF 기판의 주요 전방시장은 서버·PC용 CPU이며, 다수의 CPU 고객사향 물량을 공급 중
- 특히 북미 CSP A사의 경우 ASIC뿐만 아니라 CPU향에서도 퍼스트 벤더로 공급하고 있으며, 상반기 Meta와의 대규모 CPU 공급계약 체결에 따라 향후 CPU향 ABF 물량의 지속적인 증가를 기대
- 베트남 공장에서도 북미 CPU 업체의 6세대 서버용 ABF 기판 공급 물량이 확대되고 있으며, PC향 물량까지 포함할 경우 전체 ABF 매출 내 CPU향 비중은 45%를 상회하는 것으로 추정
▶ 이익의 기울기가 핵심
- 투자의견 Buy를 유지하며, 실적 추정치 상향을 반영해 적정주가를 220만원으로 상향
- 최근 환율 환경이 급격히 비우호적으로 전환됐음에도 불구하고 이익 눈높이가 지속적으로 상향 조정되고 있다는 점이 핵심
- 향후에도 가파른 이익 성장의 기울기를 바탕으로 투자 매력이 지속 부각될 전망
https://buly.kr/DlMFePg (링크)
*동 자료는 Compliance 규정을 준수하여 사전 공표된 자료이며, 고객의 증권투자결과에 대한 법적 책임소재의 증빙자료로 사용될 수 없습니다.
삼성전기(009150):
CPU의 아래에는 ABF, 옆에는 MLCC
▶ 3Q26 Preview: 환율을 이기는 업황
- 3Q26 실적은 매출액 3.82조원(+32.2% YoY), 영업이익 6,571억원(+152.4% YoY, OPM 17.2%)으로, 영업이익 기준 시장 컨센서스(6,010억원)를 9.3% 상회할 전망
- 유통채널 가격 인상 효과와 AI 중심 고부가 제품 중심의 믹스 개선이 맞물리며, 컴포넌트 사업부 영업이익률이 1Q22 이후 18개 분기 만에 20%를 상회할 것으로 예상
- ABF 역시 높은 가동률이 유지되는 가운데 북미 CSP A사향 ASIC, 북미 NV사향 스위치 및 LPU, 북미 CPU 고객사의 6세대 서버용 CPU향 대면적 ABF 기판 공급 확대가 맞물리며 영업이익률 30%를 상회할 전망
- BGA 또한 지속적인 판가 인상 효과를 바탕으로 수익성 하방을 방어하며 패키지솔루션 사업부의 높은 이익 체력 유지에 기여할 것으로 예상
▶ CPU에서도 돋보이는 동사의 위치
- 최근 Meta Muse의 등장으로 Agentic AI가 재차 부각되면서 AI 시스템 내 오케스트레이션 역할을 담당하는 CPU의 중요성도 함께 재평가
- 동시에 Agentic AI 확산에 따른 점진적인 CPU 탑재량 증가 가능성이 부각되며 관련 밸류체인에 대한 시장의 관심도 상승
- 이에 당사는 Agentic AI 확산이 동사에 가져올 추가적인 수혜 가능성을 점검하기 위해 MLCC·ABF의 CPU향 사업 노출도를 재조명
[MLCC]
- 동사가 장기 공급계약을 체결 중인 AI용 초소형·고용량 MLCC(예: 1005 47μF)의 핵심 역할은 고성능 반도체 주변의 전원 안정화
- 최근 AI 수요 확대와 함께 적용처가 AI 가속기에서 서버용 CPU까지 확장되고 있으며, 동사는 이미 북미 CPU 업체와 장기 공급계약을 체결한 것으로 파악
- 당사 예상 AI용 MLCC의 수주 규모를 결정하는 핵심 변수는 고객사의 칩 출하량이며, CPU 고객사향 수주 규모 역시 주요 ASIC 고객사와 대등한 수준으로 추정
- 향후 여타 CPU 업체로도 공급계약이 확대되며 AI용 MLCC의 추가적인 수주 성장이 이어질 전망
[ABF]
- 전통적으로 ABF 기판의 주요 전방시장은 서버·PC용 CPU이며, 다수의 CPU 고객사향 물량을 공급 중
- 특히 북미 CSP A사의 경우 ASIC뿐만 아니라 CPU향에서도 퍼스트 벤더로 공급하고 있으며, 상반기 Meta와의 대규모 CPU 공급계약 체결에 따라 향후 CPU향 ABF 물량의 지속적인 증가를 기대
- 베트남 공장에서도 북미 CPU 업체의 6세대 서버용 ABF 기판 공급 물량이 확대되고 있으며, PC향 물량까지 포함할 경우 전체 ABF 매출 내 CPU향 비중은 45%를 상회하는 것으로 추정
▶ 이익의 기울기가 핵심
- 투자의견 Buy를 유지하며, 실적 추정치 상향을 반영해 적정주가를 220만원으로 상향
- 최근 환율 환경이 급격히 비우호적으로 전환됐음에도 불구하고 이익 눈높이가 지속적으로 상향 조정되고 있다는 점이 핵심
- 향후에도 가파른 이익 성장의 기울기를 바탕으로 투자 매력이 지속 부각될 전망
https://buly.kr/DlMFePg (링크)
*동 자료는 Compliance 규정을 준수하여 사전 공표된 자료이며, 고객의 증권투자결과에 대한 법적 책임소재의 증빙자료로 사용될 수 없습니다.
Forwarded from [삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
샘 올트먼, GPT-6 가격 경쟁력 강조, 다음 주 DevDay 대규모 발표 예고
: 샘 올트먼은 GPT-6 Sol·Luna가 지능, 정렬, 업무 결과물, 코딩, 컴퓨터 사용 등에서 GPT-5.6 계열 대비 크게 개선됐다고 강조
: 특히 토큰당 가격이 절반으로 낮아졌으며, 실제 중요한 지표인 작업당 비용 기준으로 보면 시장에서 경쟁할 만한 제품이 없다고 주장. 사람들이 AI를 대량으로 사용할 수 있을 만큼 비용을 낮추는 것이 중요하다고 언급
: 오픈AI API의 목표는 모든 가격대에서 최고의 모델을 제공하고, 텍스트·코드·이미지·비디오 등 모든 모달리티에서 최고 수준을 확보하는 것이라고 설명
: 개발자들에게 “우리는 개발자를 사랑한다. 다음 주에 보자”고 언급하며 DevDay를 예고
: 특히 이번 DevDay를 준비하면서 “오픈AI 역사상 처음으로 출시할 것이 너무 많다고 말한 것 같다”고 언급, 다음 주 다수의 신규 제품·기능 발표 가능성 시사
https://t.me/Samsung_Global_AI_SW
: 샘 올트먼은 GPT-6 Sol·Luna가 지능, 정렬, 업무 결과물, 코딩, 컴퓨터 사용 등에서 GPT-5.6 계열 대비 크게 개선됐다고 강조
: 특히 토큰당 가격이 절반으로 낮아졌으며, 실제 중요한 지표인 작업당 비용 기준으로 보면 시장에서 경쟁할 만한 제품이 없다고 주장. 사람들이 AI를 대량으로 사용할 수 있을 만큼 비용을 낮추는 것이 중요하다고 언급
: 오픈AI API의 목표는 모든 가격대에서 최고의 모델을 제공하고, 텍스트·코드·이미지·비디오 등 모든 모달리티에서 최고 수준을 확보하는 것이라고 설명
: 개발자들에게 “우리는 개발자를 사랑한다. 다음 주에 보자”고 언급하며 DevDay를 예고
: 특히 이번 DevDay를 준비하면서 “오픈AI 역사상 처음으로 출시할 것이 너무 많다고 말한 것 같다”고 언급, 다음 주 다수의 신규 제품·기능 발표 가능성 시사
https://t.me/Samsung_Global_AI_SW
Forwarded from [삼성 문준호의 반도체를 전하다]
[반.전] Terafab - 반도체 Gigafactory가 온다
안녕하세요 삼성증권 문준호, 박준규, 서지현, 정승호입니다.
AI 투자 자체가 지속될 것인가를 의심하는 목소리는 많이 줄었다고 생각합니다. 투자의 증가 속도를 걱정하는 것이지, 감소를 가정하는 시각은 없는 것 같습니다. 오히려 시장의 관심은 나날이 상향되고 있는 막대한 투자가 어디까지 확장될 수 있을까로 옮겨가고 있습니다. AI 투자는 GPU에서 시작해 HBM과 네트워크, 데이터센터 전력 인프라에 이어 CPU와 NAND까지 확산되고 있습니다.
그런데 이제는 AI를 위해 반도체를 사는 것을 넘어, 아예 반도체를 직접 만들 공장까지 세우겠다는 곳도 나타나고 있습니다. 바로 일론 머스크의 또다른 야심 찬 계획, Terafab입니다.
사실 아직 Terafab에 대해 알려진 것은 많지 않습니다. 정확히 어떤 반도체를 만들 것인지, 얼마나 큰 생산 능력을 갖출 것인지, 어떤 공정을 사용할 것인지도 모두 정해졌다고 보기 어렵습니다. Terafab이 말이 되는 프로젝트인 것인지, 만약 성공하게 될 경우 기존 TSMC와 삼성전자에게 리스크가 되는지 등에 대한 질문에 지금 당장 답을 내리기도 어렵습니다.
하지만 반도체 투자자 입장에서는 오히려 그래서 지금부터 볼 필요가 있다는 생각입니다.
AI 투자는 그동안 주로 반도체 수요를 늘려왔습니다. 엔비디아 GPU가 더 많이 필요했고, HBM이 더 많이 필요했고, GPU 서버들을 연결하기 위한 네트워킹 수요가 늘어 왔습니다. 그런데 Terafab이 현실화된다면 처음으로 대규모 AI 수요가 반도체 공급 능력 자체에 대한 직접적인 투자로 이어지는 사례가 됩니다. AI CAPEX의 범위가 반도체 구매에서 반도체 제조설비까지 넓어지는 셈입니다.
게다가 의외로 간단하면서도, 직관적인 투자 아이디어도 있습니다. 바로 인텔과의 연결 고리입니다. 아직 Terafab 양산 라인이 본격적으로 구축되기도 전인 만큼, 당장 모든 소부장업체를 수혜주라고 부르기는 어렵습니다. 하지만 초기 R&D와 선단공정 개발 과정에서 인텔의 공정이 활용된다는 점은 정해졌습니다. 아무것도 없는 초기 상황에서는 인텔의 공급망을 활용할 가능성이 높다고 생각합니다.
이번 보고서에서는 Terafab의 성공 여부를 섣불리 단정하기보다는 지금까지 공개된 사실들을 하나씩 모아 보았습니다. 투자 규모와 부지에 대한 정보를 통해 캐파를 가늠이라도 해보려 하고, 인텔과의 접점에서 어디를 먼저 바라봐야 할지를 고민했습니다.
어느덧 ChatGPT 모먼트 4년에 접어 들고 있는 시점에서, 이번 보고서가 AI 투자 cycle의 다음 행선지를 고민하시는 데 조금이나마 도움받으시기를 희망합니다.
감사합니다.
보고서 링크: https://bit.ly/4rsnU8T
(2026/9/22 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 문준호, 박준규, 서지현, 정승호입니다.
AI 투자 자체가 지속될 것인가를 의심하는 목소리는 많이 줄었다고 생각합니다. 투자의 증가 속도를 걱정하는 것이지, 감소를 가정하는 시각은 없는 것 같습니다. 오히려 시장의 관심은 나날이 상향되고 있는 막대한 투자가 어디까지 확장될 수 있을까로 옮겨가고 있습니다. AI 투자는 GPU에서 시작해 HBM과 네트워크, 데이터센터 전력 인프라에 이어 CPU와 NAND까지 확산되고 있습니다.
그런데 이제는 AI를 위해 반도체를 사는 것을 넘어, 아예 반도체를 직접 만들 공장까지 세우겠다는 곳도 나타나고 있습니다. 바로 일론 머스크의 또다른 야심 찬 계획, Terafab입니다.
사실 아직 Terafab에 대해 알려진 것은 많지 않습니다. 정확히 어떤 반도체를 만들 것인지, 얼마나 큰 생산 능력을 갖출 것인지, 어떤 공정을 사용할 것인지도 모두 정해졌다고 보기 어렵습니다. Terafab이 말이 되는 프로젝트인 것인지, 만약 성공하게 될 경우 기존 TSMC와 삼성전자에게 리스크가 되는지 등에 대한 질문에 지금 당장 답을 내리기도 어렵습니다.
하지만 반도체 투자자 입장에서는 오히려 그래서 지금부터 볼 필요가 있다는 생각입니다.
AI 투자는 그동안 주로 반도체 수요를 늘려왔습니다. 엔비디아 GPU가 더 많이 필요했고, HBM이 더 많이 필요했고, GPU 서버들을 연결하기 위한 네트워킹 수요가 늘어 왔습니다. 그런데 Terafab이 현실화된다면 처음으로 대규모 AI 수요가 반도체 공급 능력 자체에 대한 직접적인 투자로 이어지는 사례가 됩니다. AI CAPEX의 범위가 반도체 구매에서 반도체 제조설비까지 넓어지는 셈입니다.
게다가 의외로 간단하면서도, 직관적인 투자 아이디어도 있습니다. 바로 인텔과의 연결 고리입니다. 아직 Terafab 양산 라인이 본격적으로 구축되기도 전인 만큼, 당장 모든 소부장업체를 수혜주라고 부르기는 어렵습니다. 하지만 초기 R&D와 선단공정 개발 과정에서 인텔의 공정이 활용된다는 점은 정해졌습니다. 아무것도 없는 초기 상황에서는 인텔의 공급망을 활용할 가능성이 높다고 생각합니다.
이번 보고서에서는 Terafab의 성공 여부를 섣불리 단정하기보다는 지금까지 공개된 사실들을 하나씩 모아 보았습니다. 투자 규모와 부지에 대한 정보를 통해 캐파를 가늠이라도 해보려 하고, 인텔과의 접점에서 어디를 먼저 바라봐야 할지를 고민했습니다.
어느덧 ChatGPT 모먼트 4년에 접어 들고 있는 시점에서, 이번 보고서가 AI 투자 cycle의 다음 행선지를 고민하시는 데 조금이나마 도움받으시기를 희망합니다.
감사합니다.
보고서 링크: https://bit.ly/4rsnU8T
(2026/9/22 공표자료)
Forwarded from 꿈을 담는 단지
Muse, META의 새로운 활용 사례와 성장을 촉발하다—Muse에 대한 5가지 핵심 포인트
Muse는 9월 8일에 출시되었으며, 서비스 개시 이후 직접 제품을 사용해 본 결과, 이는 인터넷 이용 행태와 인터넷의 첫 관문(Front Doors)을 잠재적으로 바꿀 수 있는 최초의 개인용 AI 에이전트/비서라고 판단됩니다. 저희는 Muse를 통해 항공편 예약, 그룹 채팅 설정, 이메일 연동, 각종 예약을 진행해 보았으며, 지속적으로 늘어나는 서비스 목록과 다단계 작업을 자율적으로 완수하는 실행 능력에 깊은 인상을 받았습니다. 여기서 핵심은, 지난 4일 동안 Muse 앱 다운로드 수가 Instagram과 Facebook을 넘어섰다는 점이며, 이는 상당한 수준의 초기 도입이 이루어지고 있음을 시사합니다.
저희가 주목하고 있는 Muse의 5가지 핵심 영역은 다음과 같습니다.
1) 기반 기술: Muse의 가상 머신(VM), 자율적이고 안전한 거래를 가능하게 하다:
Muse의 격리된 가상 머신 아키텍처는 에이전트가 사용자를 대신하여 자율적으로 로그인하고, 예약하며, 거래를 수행할 수 있도록 지원합니다. Muse의 보안 보호 장치는 WhatsApp의 종단간 암호화(E2EE)를 활용하여 Meta조차 접근할 수 없는 기밀 개인용 VM을 구축하며, 센티널 에이전트는 필요하거나 요구되는 경우 인간의 개입 및 승인을 거치도록 민감한 작업을 선별합니다. Muse는 Muse Spark 1.3 모델을 기반으로 구동되며, 조만간 Meta의 더 대규모 모델인 Watermelon 모델이 출시될 것으로 예상됨에 따라, Muse의 멀티모달, 에이전트 및 코딩 역량이 더욱 강화될 것으로 기대하고 있습니다.
2) 활용 사례: Muse의 5개 탭(채팅, 피드, 아이디어, 목표, 라이브러리):
출시 이후 저희는 Muse를 이용해 항공편 예약, 제품 구매, 메시지 자동 답장, 비즈니스와의 소통, 알림 전송, 신규 앱 대시보드 생성 등 수많은 작업을 수행했으며, 이는 개인화되고 선제적으로 대응하는 에이전트로서 Muse의 잠재력을 분명히 보여줍니다. Muse의 '아이디어(Ideas)' 탭은 새로운 활용 사례와 유용한 기능 및 역량을 조명하고, '피드(Feed)' 탭은 Muse가 수행한 작업 결과를 표시하며, Muse는 웹 전반의 앱, 서비스 및 결제 기능을 통합합니다.
3) 도입 가속화: Meta의 배포 역량에 힘입어 IG와 FB를 넘어선 다운로드 수:
Muse는 현재 Apple App Store와 Google Play 스토어 모두에서 다운로드 2위를 기록하고 있으며, 9월 11일 기준 Muse의 일일 앱 다운로드 수는 IG와 FB를 넘어섰습니다. 여기서 중요한 점은, Meta가 36억 명에 달하는 일일 활성 사용자 기반을 통해 Muse의 본격적인 배포 및 마케팅을 아직 시작하지 않은 것으로 보임에도 불구하고, 이러한 배포 역량이 향후 지속적인 사용자 유입과 사용량 확대를 견인할 핵심 경쟁력이라는 점입니다.
4) 수익화 접근 방식:
거래, 구독, 그리고 광고: 아직 초기 단계이며 현재는 사용량 확보에 주로 초점이 맞춰져 있지만, Muse를 통한 몇 가지 수익화 방식이 가능하다고 판단합니다. 저커버그 CEO는 최종 사용자보다는 Muse와 상호작용하는 기업에 수수료를 부과하는 형태로, 거래 기반 수익의 일부를 수취할 가능성을 시사한 바 있습니다. 구독 모델 또한 또 다른 기회입니다. Muse는 모든 사용자에게 주당 1억 토큰을 무료로 제공하지만, 현재 'Power' 구독(주당 5억 토큰)의 경우 월 20달러, 'Maximum' 구독(주당 30억 토큰)의 경우 월 100달러를 청구하고 있습니다. 또한 Muse는 9월 15일에 발표된 Meta One의 Core(월 7.99달러) 및 Premium(월 19.99달러) 구독 등급에도 통합되어 있습니다. 광고 부문에서는 Meta가 아직 Muse의 신호를 핵심 광고 추천 시스템에 반영하고 있지는 않지만, 향후 Muse 피드 전반에 광고가 도입되는 모습을 예상해 볼 수 있으며, Muse는 Reels나 Threads와 유사한 일정—혹은 검색 광고와 유사한 고도화된 타깃 광고 잠재력을 고려할 때 그보다 더 빠른 속도로—수익화 단계에 접어들 수 있을 것으로 보입니다
5) 인터넷 전반에 미치는 영향: 에이전트 간(A2A) 통신 확대에 따른 인터넷 첫 관문의 진화:
Muse가 사용자로 하여금 인터넷의 거의 모든 영역에 걸쳐 예약, 거래, 관리 및 연동을 수행할 수 있게 하고 잠재적으로 오케스트레이션 계층으로 기능함에 따라, 향후 인터넷 탐색 방식과 전반적인 이용 행태가 진화할 것으로 전망합니다. 다만 개인화된 에이전트가 어떻게 진화하든 관계없이, 직접 유입되는 트래픽의 규모, 퍼스트 파티(1P) 데이터, 공급업체는 여전히 웹 전반의 핵심 차별화 요소로 남을 것이며 브랜드의 중요성 또한 점차 커질 것입니다. 그러나 한 가지 분명한 점은, 에이전트 간(A2A) 통신이 급격히 확대되고 있으며 저희가 보기에 거의 모든 웹사이트와 접점이 이러한 변화에 맞춰 조정되어야 한다는 사실입니다
Muse는 9월 8일에 출시되었으며, 서비스 개시 이후 직접 제품을 사용해 본 결과, 이는 인터넷 이용 행태와 인터넷의 첫 관문(Front Doors)을 잠재적으로 바꿀 수 있는 최초의 개인용 AI 에이전트/비서라고 판단됩니다. 저희는 Muse를 통해 항공편 예약, 그룹 채팅 설정, 이메일 연동, 각종 예약을 진행해 보았으며, 지속적으로 늘어나는 서비스 목록과 다단계 작업을 자율적으로 완수하는 실행 능력에 깊은 인상을 받았습니다. 여기서 핵심은, 지난 4일 동안 Muse 앱 다운로드 수가 Instagram과 Facebook을 넘어섰다는 점이며, 이는 상당한 수준의 초기 도입이 이루어지고 있음을 시사합니다.
저희가 주목하고 있는 Muse의 5가지 핵심 영역은 다음과 같습니다.
1) 기반 기술: Muse의 가상 머신(VM), 자율적이고 안전한 거래를 가능하게 하다:
Muse의 격리된 가상 머신 아키텍처는 에이전트가 사용자를 대신하여 자율적으로 로그인하고, 예약하며, 거래를 수행할 수 있도록 지원합니다. Muse의 보안 보호 장치는 WhatsApp의 종단간 암호화(E2EE)를 활용하여 Meta조차 접근할 수 없는 기밀 개인용 VM을 구축하며, 센티널 에이전트는 필요하거나 요구되는 경우 인간의 개입 및 승인을 거치도록 민감한 작업을 선별합니다. Muse는 Muse Spark 1.3 모델을 기반으로 구동되며, 조만간 Meta의 더 대규모 모델인 Watermelon 모델이 출시될 것으로 예상됨에 따라, Muse의 멀티모달, 에이전트 및 코딩 역량이 더욱 강화될 것으로 기대하고 있습니다.
2) 활용 사례: Muse의 5개 탭(채팅, 피드, 아이디어, 목표, 라이브러리):
출시 이후 저희는 Muse를 이용해 항공편 예약, 제품 구매, 메시지 자동 답장, 비즈니스와의 소통, 알림 전송, 신규 앱 대시보드 생성 등 수많은 작업을 수행했으며, 이는 개인화되고 선제적으로 대응하는 에이전트로서 Muse의 잠재력을 분명히 보여줍니다. Muse의 '아이디어(Ideas)' 탭은 새로운 활용 사례와 유용한 기능 및 역량을 조명하고, '피드(Feed)' 탭은 Muse가 수행한 작업 결과를 표시하며, Muse는 웹 전반의 앱, 서비스 및 결제 기능을 통합합니다.
3) 도입 가속화: Meta의 배포 역량에 힘입어 IG와 FB를 넘어선 다운로드 수:
Muse는 현재 Apple App Store와 Google Play 스토어 모두에서 다운로드 2위를 기록하고 있으며, 9월 11일 기준 Muse의 일일 앱 다운로드 수는 IG와 FB를 넘어섰습니다. 여기서 중요한 점은, Meta가 36억 명에 달하는 일일 활성 사용자 기반을 통해 Muse의 본격적인 배포 및 마케팅을 아직 시작하지 않은 것으로 보임에도 불구하고, 이러한 배포 역량이 향후 지속적인 사용자 유입과 사용량 확대를 견인할 핵심 경쟁력이라는 점입니다.
4) 수익화 접근 방식:
거래, 구독, 그리고 광고: 아직 초기 단계이며 현재는 사용량 확보에 주로 초점이 맞춰져 있지만, Muse를 통한 몇 가지 수익화 방식이 가능하다고 판단합니다. 저커버그 CEO는 최종 사용자보다는 Muse와 상호작용하는 기업에 수수료를 부과하는 형태로, 거래 기반 수익의 일부를 수취할 가능성을 시사한 바 있습니다. 구독 모델 또한 또 다른 기회입니다. Muse는 모든 사용자에게 주당 1억 토큰을 무료로 제공하지만, 현재 'Power' 구독(주당 5억 토큰)의 경우 월 20달러, 'Maximum' 구독(주당 30억 토큰)의 경우 월 100달러를 청구하고 있습니다. 또한 Muse는 9월 15일에 발표된 Meta One의 Core(월 7.99달러) 및 Premium(월 19.99달러) 구독 등급에도 통합되어 있습니다. 광고 부문에서는 Meta가 아직 Muse의 신호를 핵심 광고 추천 시스템에 반영하고 있지는 않지만, 향후 Muse 피드 전반에 광고가 도입되는 모습을 예상해 볼 수 있으며, Muse는 Reels나 Threads와 유사한 일정—혹은 검색 광고와 유사한 고도화된 타깃 광고 잠재력을 고려할 때 그보다 더 빠른 속도로—수익화 단계에 접어들 수 있을 것으로 보입니다
5) 인터넷 전반에 미치는 영향: 에이전트 간(A2A) 통신 확대에 따른 인터넷 첫 관문의 진화:
Muse가 사용자로 하여금 인터넷의 거의 모든 영역에 걸쳐 예약, 거래, 관리 및 연동을 수행할 수 있게 하고 잠재적으로 오케스트레이션 계층으로 기능함에 따라, 향후 인터넷 탐색 방식과 전반적인 이용 행태가 진화할 것으로 전망합니다. 다만 개인화된 에이전트가 어떻게 진화하든 관계없이, 직접 유입되는 트래픽의 규모, 퍼스트 파티(1P) 데이터, 공급업체는 여전히 웹 전반의 핵심 차별화 요소로 남을 것이며 브랜드의 중요성 또한 점차 커질 것입니다. 그러나 한 가지 분명한 점은, 에이전트 간(A2A) 통신이 급격히 확대되고 있으며 저희가 보기에 거의 모든 웹사이트와 접점이 이러한 변화에 맞춰 조정되어야 한다는 사실입니다
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Forwarded from 꿈을 담는 단지
두산 : AI 등급 CCL에 10억 달러 규모 투자 확대
주요 포인트
1) 두산은 9,680억 원 규모의 CCL(동박적층판) 설비투자(Capex)를 추가로 공시했으며, 이에 따라 2025~2028년 총 CCL 투자 계획은 1조 3,000억 원 이상으로 확대되었습니다.
2) 당사는 이번 투자가 엔비디아(Nvidia) 컴퓨팅 트레이를 넘어 광모듈 및 잠재적인 ASIC(주문형 반도체) 고객 다변화를 뒷받침할 것으로 판단합니다.
3) 2028년 CCL 영업이익(OP) 전망치에 대한 상방 여력이 존재한다고 봅니다. 추가적인 CCL 고객사 확보는 향후 주가 상승 모멘텀(촉매제)이 될 수 있습니다
CCL 설비투자에 총 1조 3,000억 원의 현금 투자 집행.
두산은 기존 3,100억 원 투자 계획(2025~2028년)에 더해 2028년 말까지 완료될 9,680억 원 규모의 CCL 생산능력(Capacitiy) 확대 계획을 오늘 공시했습니다. 이는 당사의 2025~2028년 설비투자 전망치인 8,000억~9,000억 원을 상회하는 수준입니다. 두산은 이러한 투자를 통해 향후 3년 동안 총 CCL 생산 용량을 167% 확대할 계획입니다. 경영진이 신규 CCL 생산능력의 대부분을 AI 서버 및/또는 광모듈에 할당할 것이라고 밝힌 만큼, 이는 2028년까지의 실질적인 CCL 매출 성장을 견인할 것으로 예상합니다.
30% 이상의 영업이익률(OPM), 광모듈 CCL 매출 전년 동기 대비 10배 증가.
당사는 두산의 2026년 3분기 연결 매출액/영업이익을 5.1조 원/0.6조 원, CCL 사업부 영업이익을 2,500억 원(영업이익률 30%)으로 추정합니다. 회사 측 업데이트에 따르면 루빈(Rubin) CCL 가격은 컴퓨팅 트레이 기준 블랙웰(Blackwell) 평균판매가격(ASP) 대비 약 10%의 상승 여력(맥쿼리 예상치 60% 대비)을 제공하는 것으로 보이나, 광모듈 CCL 매출 성장과 하이엔드 CCL 물량 증대가 영업이익 하방 압력을 상쇄할 것으로 판단합니다. 두산은 올해 광모듈 CCL 매출이 10배 성장할 것으로 가이던스를 제시하고 있으며, 당사는 2027년에 2.5배 추가 성장(7,500억 원, CCL 매출의 17%)을 기록할 것으로 추정합니다.
계획된 자사주 소각 이행.
두산은 10월에 보통주의 12%에 해당하는 자기주식 196만 주를 소각할 예정입니다. 실트론(Siltron)은 내년 1월부터 두산에 EBITDA 기여를 시작할 것입니다.
주요 포인트
1) 두산은 9,680억 원 규모의 CCL(동박적층판) 설비투자(Capex)를 추가로 공시했으며, 이에 따라 2025~2028년 총 CCL 투자 계획은 1조 3,000억 원 이상으로 확대되었습니다.
2) 당사는 이번 투자가 엔비디아(Nvidia) 컴퓨팅 트레이를 넘어 광모듈 및 잠재적인 ASIC(주문형 반도체) 고객 다변화를 뒷받침할 것으로 판단합니다.
3) 2028년 CCL 영업이익(OP) 전망치에 대한 상방 여력이 존재한다고 봅니다. 추가적인 CCL 고객사 확보는 향후 주가 상승 모멘텀(촉매제)이 될 수 있습니다
CCL 설비투자에 총 1조 3,000억 원의 현금 투자 집행.
두산은 기존 3,100억 원 투자 계획(2025~2028년)에 더해 2028년 말까지 완료될 9,680억 원 규모의 CCL 생산능력(Capacitiy) 확대 계획을 오늘 공시했습니다. 이는 당사의 2025~2028년 설비투자 전망치인 8,000억~9,000억 원을 상회하는 수준입니다. 두산은 이러한 투자를 통해 향후 3년 동안 총 CCL 생산 용량을 167% 확대할 계획입니다. 경영진이 신규 CCL 생산능력의 대부분을 AI 서버 및/또는 광모듈에 할당할 것이라고 밝힌 만큼, 이는 2028년까지의 실질적인 CCL 매출 성장을 견인할 것으로 예상합니다.
30% 이상의 영업이익률(OPM), 광모듈 CCL 매출 전년 동기 대비 10배 증가.
당사는 두산의 2026년 3분기 연결 매출액/영업이익을 5.1조 원/0.6조 원, CCL 사업부 영업이익을 2,500억 원(영업이익률 30%)으로 추정합니다. 회사 측 업데이트에 따르면 루빈(Rubin) CCL 가격은 컴퓨팅 트레이 기준 블랙웰(Blackwell) 평균판매가격(ASP) 대비 약 10%의 상승 여력(맥쿼리 예상치 60% 대비)을 제공하는 것으로 보이나, 광모듈 CCL 매출 성장과 하이엔드 CCL 물량 증대가 영업이익 하방 압력을 상쇄할 것으로 판단합니다. 두산은 올해 광모듈 CCL 매출이 10배 성장할 것으로 가이던스를 제시하고 있으며, 당사는 2027년에 2.5배 추가 성장(7,500억 원, CCL 매출의 17%)을 기록할 것으로 추정합니다.
계획된 자사주 소각 이행.
두산은 10월에 보통주의 12%에 해당하는 자기주식 196만 주를 소각할 예정입니다. 실트론(Siltron)은 내년 1월부터 두산에 EBITDA 기여를 시작할 것입니다.
🇺🇸 미국 PMI 급등의 이면: 강한 경기 뒤에 다시 나타난 인플레이션 압력
미국 9월 종합 PMI가 58.4까지 상승하며 2021년 7월 이후 최고 수준을 기록했다.
PMI(Purchasing Managers’ Index)는 기업의 생산·신규주문·고용·납기 등을 조사하는 대표적인 경기 선행지표다. 50을 넘으면 경기 확장, 50을 밑돌면 경기 위축을 의미한다.
따라서 58.4라는 숫자만 보면 미국 경제는 예상보다 훨씬 강하다. 현재 PMI 수준은 미국의 3분기 성장률이 상당히 높은 수준을 기록할 가능성을 시사한다.
하지만 이번 PMI에서 더 주목해야 할 부분은 강한 성장 자체보다 그 뒤에서 나타나고 있는 비용 압력과 공급망 병목이다.
강한 수요를 공급이 따라가지 못하기 시작했다
미국의 수요가 예상보다 강하게 유지되면서 기업들의 신규 주문과 생산이 빠르게 증가하고 있다.
문제는 공급 능력이 그 속도를 따라가지 못하고 있다는 것이다.
강한 수요 → 신규 주문 증가 → 생산능력 부족 → 납기 지연 → 공급망 병목
이러한 현상이 나타나면서 기업들이 처리하지 못한 주문이 증가하고 배송기간도 길어지고 있다.
여기에 에너지·운송·인건비 상승까지 겹치면서 기업의 비용 부담이 빠르게 커지고 있다.
즉 지금 미국 경제는 수요가 부족해서 발생하는 경기침체보다 수요가 너무 강해 공급 측 병목과 물가 압력이 다시 커지는 상황에 가깝다.
매출 증가보다 중요한 것은 ‘마진’
투자자 입장에서 이번 PMI에서 가장 중요하게 봐야 할 부분이다.
기업의 매출이 늘어난다고 반드시 이익이 증가하는 것은 아니다.
예를 들어 원가가 7% 상승했는데 경쟁 때문에 제품 가격을 3%밖에 올리지 못한다면 매출은 성장해도 영업이익률은 떨어질 수 있다.
현재 나타나는 구조도 비슷하다.
기업 투입비용 상승 > 판매가격 상승
비용 상승분을 소비자에게 충분히 전가하지 못하는 기업은 향후 실적 발표에서 매출은 괜찮지만 이익률이 예상보다 낮은 상황이 나타날 수 있다.
따라서 앞으로 실적 시즌에서는 단순한 매출 성장률보다 매출총이익률·영업이익률·가격 인상률·운송비와 인건비 등 원가 가이던스가 더욱 중요해질 가능성이 높다.
연준에게도 불편한 숫자
강한 PMI는 경기 측면에서는 분명 긍정적이다.
하지만 경제가 예상보다 강한 상황에서 비용과 물가까지 다시 올라온다면 연준이 빠르게 금리를 낮춰야 할 필요성은 줄어든다.
시장에서는 다음과 같은 흐름을 생각할 수 있다.
강한 경기 → 공급 병목 → 비용 상승 → 인플레이션 압력 → 금리 인하 기대 후퇴 → 장기금리 상승 압력
결국 이번 PMI는 경기침체 우려를 낮추는 동시에 금리 부담을 높이는 데이터라고 볼 수 있다.
특히 장기금리가 상승한다면 높은 밸류에이션을 받고 있는 성장주에는 부담으로 작용할 수 있다.
결국 중요한 것은 ‘가격 결정력’
앞으로 기업 간 실적 차별화를 만드는 핵심은 **가격 결정력(Pricing Power)**이 될 가능성이 높다.
원가가 올라가더라도 제품 가격을 충분히 올릴 수 있는 기업은 마진을 방어할 수 있다.
반대로 경쟁이 치열해 가격을 올리지 못하는 기업은 경기가 좋아 매출이 증가하더라도 이익 증가폭은 제한될 수 있다.
따라서 이번 PMI를 단순히 “미국 경제가 좋다”로 해석하기보다는 다음 흐름으로 이해하는 것이 중요하다.
미국 경기 강세
→ 수요 증가
→ 공급망 병목
→ 에너지·운송·인건비 상승
→ 기업 비용 증가
→ 인플레이션 압력
→ 금리 인하 기대 약화
그리고 주식시장에서는 결국
‘얼마나 많이 파느냐’보다 ‘높아진 비용을 얼마나 가격에 전가할 수 있느냐’가 중요해지는 구간이다.
경기가 강한 것은 좋은 뉴스다. 다만 지금 시장이 확인해야 할 것은 그 강한 경기가 기업의 이익 증가로 연결되는지, 아니면 인플레이션과 비용 상승으로 상당 부분 상쇄되는지다.
미국 9월 종합 PMI가 58.4까지 상승하며 2021년 7월 이후 최고 수준을 기록했다.
PMI(Purchasing Managers’ Index)는 기업의 생산·신규주문·고용·납기 등을 조사하는 대표적인 경기 선행지표다. 50을 넘으면 경기 확장, 50을 밑돌면 경기 위축을 의미한다.
따라서 58.4라는 숫자만 보면 미국 경제는 예상보다 훨씬 강하다. 현재 PMI 수준은 미국의 3분기 성장률이 상당히 높은 수준을 기록할 가능성을 시사한다.
하지만 이번 PMI에서 더 주목해야 할 부분은 강한 성장 자체보다 그 뒤에서 나타나고 있는 비용 압력과 공급망 병목이다.
강한 수요를 공급이 따라가지 못하기 시작했다
미국의 수요가 예상보다 강하게 유지되면서 기업들의 신규 주문과 생산이 빠르게 증가하고 있다.
문제는 공급 능력이 그 속도를 따라가지 못하고 있다는 것이다.
강한 수요 → 신규 주문 증가 → 생산능력 부족 → 납기 지연 → 공급망 병목
이러한 현상이 나타나면서 기업들이 처리하지 못한 주문이 증가하고 배송기간도 길어지고 있다.
여기에 에너지·운송·인건비 상승까지 겹치면서 기업의 비용 부담이 빠르게 커지고 있다.
즉 지금 미국 경제는 수요가 부족해서 발생하는 경기침체보다 수요가 너무 강해 공급 측 병목과 물가 압력이 다시 커지는 상황에 가깝다.
매출 증가보다 중요한 것은 ‘마진’
투자자 입장에서 이번 PMI에서 가장 중요하게 봐야 할 부분이다.
기업의 매출이 늘어난다고 반드시 이익이 증가하는 것은 아니다.
예를 들어 원가가 7% 상승했는데 경쟁 때문에 제품 가격을 3%밖에 올리지 못한다면 매출은 성장해도 영업이익률은 떨어질 수 있다.
현재 나타나는 구조도 비슷하다.
기업 투입비용 상승 > 판매가격 상승
비용 상승분을 소비자에게 충분히 전가하지 못하는 기업은 향후 실적 발표에서 매출은 괜찮지만 이익률이 예상보다 낮은 상황이 나타날 수 있다.
따라서 앞으로 실적 시즌에서는 단순한 매출 성장률보다 매출총이익률·영업이익률·가격 인상률·운송비와 인건비 등 원가 가이던스가 더욱 중요해질 가능성이 높다.
연준에게도 불편한 숫자
강한 PMI는 경기 측면에서는 분명 긍정적이다.
하지만 경제가 예상보다 강한 상황에서 비용과 물가까지 다시 올라온다면 연준이 빠르게 금리를 낮춰야 할 필요성은 줄어든다.
시장에서는 다음과 같은 흐름을 생각할 수 있다.
강한 경기 → 공급 병목 → 비용 상승 → 인플레이션 압력 → 금리 인하 기대 후퇴 → 장기금리 상승 압력
결국 이번 PMI는 경기침체 우려를 낮추는 동시에 금리 부담을 높이는 데이터라고 볼 수 있다.
특히 장기금리가 상승한다면 높은 밸류에이션을 받고 있는 성장주에는 부담으로 작용할 수 있다.
결국 중요한 것은 ‘가격 결정력’
앞으로 기업 간 실적 차별화를 만드는 핵심은 **가격 결정력(Pricing Power)**이 될 가능성이 높다.
원가가 올라가더라도 제품 가격을 충분히 올릴 수 있는 기업은 마진을 방어할 수 있다.
반대로 경쟁이 치열해 가격을 올리지 못하는 기업은 경기가 좋아 매출이 증가하더라도 이익 증가폭은 제한될 수 있다.
따라서 이번 PMI를 단순히 “미국 경제가 좋다”로 해석하기보다는 다음 흐름으로 이해하는 것이 중요하다.
미국 경기 강세
→ 수요 증가
→ 공급망 병목
→ 에너지·운송·인건비 상승
→ 기업 비용 증가
→ 인플레이션 압력
→ 금리 인하 기대 약화
그리고 주식시장에서는 결국
‘얼마나 많이 파느냐’보다 ‘높아진 비용을 얼마나 가격에 전가할 수 있느냐’가 중요해지는 구간이다.
경기가 강한 것은 좋은 뉴스다. 다만 지금 시장이 확인해야 할 것은 그 강한 경기가 기업의 이익 증가로 연결되는지, 아니면 인플레이션과 비용 상승으로 상당 부분 상쇄되는지다.
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SemiAnalysis) 네비우스( Nebius, $NBIS) Platinum 신규 승급( 골드에서 상향)- ClusterMAX 3.0 보고서
실제 가격 결정력 강화
공격적인 가격 협상: 업계 평균보다 높은 가격을 요구함에도 고객을 확보할 수 있는 지배력 입증
선납 조건: 일부 컴퓨팅 물량 경매 제시에 이어, 1년 계약 선납금 100% 사례 확인 (최근 GPU 시간당 가격 인상 흐름과 일치)
최상위권 기술력
안정성 및 성능: 번인 테스트 오류 최소화, 우수한 WAN 성능 및 오케스트레이션 안정성 확보
신속한 피드백 반영: 스토리지 문제를 SemiAnalysis 피드백 직후 수정하여 업계 중간값 이상의 성능 달성 및 2개 랙 규모 확장성 검증
Soperator 자체 개발: Slurm-on-Kubernetes 구현체인 'Soperator'를 오픈소스로 제공하며 네비우스만의 강력한 기술 차별점 확보
탁월한 장애 대응 및 모니터링
GB300 장애 주입 테스트: 오류 즉시 탐지 후 노드 자동 복구 및 서비스 재투입 성공 (전체 복구 8시간 40분 소요)
경쟁사 대비 우위: SemiAnalysis가 테스트한 타사 GB300 랙 대다수가 자동 복구 불가능했던 것과 대조적
강력한 NVIDIA 파트너십 지분 및 투자: 2026년 3월 NVIDIA의 20억 달러 투자 단행 (7월 기준 지분 9.3% 보유)
최신 하드웨어 선점: 2025년 12월 HGX B300 최초 수준 배치에 이어 Vera Rubin NVL72 초기 구축 업체로 참여
탄탄한 고객 포트폴리오 대형 하이퍼스케일러: Meta, Microsoft 등 수백 MW급 대규모 계약 확보
스타트업 및 특화 고객: Reflection AI, Palantir 등 확보
투 트랙 전략: 대규모 하이퍼스케러 계약과 스타트업 대상의 단기 클러스터 시장을 동시에 적극 공략하는 유연성 입증
실제 가격 결정력 강화
공격적인 가격 협상: 업계 평균보다 높은 가격을 요구함에도 고객을 확보할 수 있는 지배력 입증
선납 조건: 일부 컴퓨팅 물량 경매 제시에 이어, 1년 계약 선납금 100% 사례 확인 (최근 GPU 시간당 가격 인상 흐름과 일치)
최상위권 기술력
안정성 및 성능: 번인 테스트 오류 최소화, 우수한 WAN 성능 및 오케스트레이션 안정성 확보
신속한 피드백 반영: 스토리지 문제를 SemiAnalysis 피드백 직후 수정하여 업계 중간값 이상의 성능 달성 및 2개 랙 규모 확장성 검증
Soperator 자체 개발: Slurm-on-Kubernetes 구현체인 'Soperator'를 오픈소스로 제공하며 네비우스만의 강력한 기술 차별점 확보
탁월한 장애 대응 및 모니터링
GB300 장애 주입 테스트: 오류 즉시 탐지 후 노드 자동 복구 및 서비스 재투입 성공 (전체 복구 8시간 40분 소요)
경쟁사 대비 우위: SemiAnalysis가 테스트한 타사 GB300 랙 대다수가 자동 복구 불가능했던 것과 대조적
강력한 NVIDIA 파트너십 지분 및 투자: 2026년 3월 NVIDIA의 20억 달러 투자 단행 (7월 기준 지분 9.3% 보유)
최신 하드웨어 선점: 2025년 12월 HGX B300 최초 수준 배치에 이어 Vera Rubin NVL72 초기 구축 업체로 참여
탄탄한 고객 포트폴리오 대형 하이퍼스케일러: Meta, Microsoft 등 수백 MW급 대규모 계약 확보
스타트업 및 특화 고객: Reflection AI, Palantir 등 확보
투 트랙 전략: 대규모 하이퍼스케러 계약과 스타트업 대상의 단기 클러스터 시장을 동시에 적극 공략하는 유연성 입증
NBIS 투자 논리가 한 단계 강화된 사건으로 볼 수 있어.
특히 단순히 “GPU를 많이 확보한 네오클라우드”가 아니라 AI 인프라 운영 기술 + 가격결정력 + NVIDIA와의 관계가 동시에 검증되고 있다는 게 핵심이야.
NBIS — ClusterMAX 3.0 Platinum 승급의 의미
1. 가장 중요한 건 가격결정력
네비우스가 경쟁사보다 높은 가격을 요구하면서도 고객을 확보하고, 일부 물량에서는 1년 계약 100% 선납까지 받아낸다는 부분이 사실이라면 상당히 강한 신호야.
AI 클라우드 산업에서 가장 우려했던 시나리오는 GPU 공급이 늘면서 결국 GPU 시간당 가격이 하락 → ROIC 악화 → 네오클라우드 마진 압박으로 이어지는 것이었음.
그런데 현재 흐름은 오히려 반대라는 얘기야.
GPU 공급 증가 → 최신 GPU 수요는 더 빠르게 증가 → 고품질 클러스터 부족 → 우수 사업자의 가격결정력 유지
이게 유지된다면 NBIS의 대규모 CAPEX를 단순한 과잉투자로 보기 어려워져.
2. 이제 경쟁력은 GPU 보유량보다 ‘GPU를 얼마나 안정적으로 묶어 돌리느냐’
ClusterMAX 평가에서 더 중요한 부분은 장애 대응이라고 봐.
GB300 장애를 의도적으로 발생시켰는데 오류 탐지 → 노드 격리/복구 → 서비스 재투입까지 자동화했다는 것. 반면 테스트된 다른 GB300 랙 상당수가 자동 복구에 실패했다는 평가라면 기술적으로 꽤 의미가 커.
AI 클러스터가 수천~수만 GPU로 커질수록 GPU 하나의 성능보다
GPU utilization × 네트워크 × orchestration × 장애복구
가 실제 고객 비용을 결정하기 때문이야.
Nebius의 B300 제품도 이미 auto-healing, 800Gb/s급 Quantum-X800 InfiniBand, Managed Soperator 등을 제공하고 있다.
3. Soperator도 생각보다 중요한 자산
Nebius가 자체 개발한 Slurm-on-Kubernetes인 Soperator는 단순 편의 기능이 아니야.
AI 연구자들이 익숙한 Slurm 환경을 유지하면서 Kubernetes의 확장성과 클라우드 운영 기능을 같이 사용할 수 있다는 의미라서,
Bare GPU 임대업체 → AI-native Cloud
로 차별화할 수 있는 요소야.
결국 NBIS가 CoreWeave류와 장기적으로 싸울 때 필요한 건 GPU 가격이 아니라 이런 소프트웨어/운영 스택의 락인이야.
NVIDIA 관계도 확실히 강해지고 있음
이 부분은 공식적으로도 확인돼.
NVIDIA는 올해 3월 Nebius에 20억 달러를 투자했고 양사는 AI factory와 inference/agentic AI까지 공동 개발하는 전략적 파트너십을 발표했어. 목표는 2030년 말까지 5GW 이상의 NVIDIA 시스템 구축이다.
또 Nebius는 Vera Rubin NVL72를 가장 먼저 공급하는 NVIDIA Cloud Partner 그룹에 포함됐고, 최근 MLPerf에서는 Vera Rubin 기반 시스템을 제출한 단 2개 업체 중 하나였다.
즉,
GPU 조달 → 랙 설계 → 네트워크 → 클러스터 운영 → inference
전 영역에서 NVIDIA와 관계가 깊어지는 중이야.
고객 측 검증도 상당히 강함
Microsoft 계약은 이미 2025년에 발표됐고 , 올해는 Meta와 더 큰 계약이 추가됐어.
Meta 계약은 5년간 $12B dedicated capacity + 추가 capacity 최대 $15B, 합산 잠재 계약 규모가 약 $27B야. 특히 이 계약에는 Vera Rubin 초기 대규모 deployment가 포함돼 있어.
그리고 최근에는 Palantir가 Nebius를 preferred sovereign AI infrastructure partner로 지정했어.
이걸 종합하면 고객 구조가
Microsoft / Meta 같은 Hyperscaler
↓
Palantir 같은 Enterprise AI 플랫폼
↓
AI-native 스타트업
↓
일반 기업 고객
으로 확장되고 있어.
투자 관점에서 가장 중요한 변화
예전 NBIS 투자 논리는 사실 굉장히 단순했어.
“GPU 많이 확보 → AI 수요 증가 → 매출 급증”
그런데 지금은 조금 달라졌다고 봐.
NVIDIA 최신 GPU 우선 접근
→ 우수한 클러스터 설계
→ 높은 GPU utilization/안정성
→ 고객의 실제 TCO 감소
→ 경쟁사보다 높은 가격 가능
→ 선납·장기계약 확보
→ CAPEX 회수 가시성 상승
→ 다시 최신 GPU 대규모 투자
이런 플라이휠이 만들어질 가능성을 봐야 해.
특히 Nebius 경영진도 Microsoft·Meta 같은 초대형 계약만을 본업으로 보지는 않고, 장기적으로는 multi-tenant AI cloud가 핵심 사업이라고 명확하게 이야기하고 있어.
그래서 앞으로 NBIS를 볼 때 매출 성장률보다 더 중요한 지표는 ① GPU 시간당 가격/계약 조건, ② utilization, ③ 선납·장기계약 비중, ④ CAPEX 대비 ARR 증가, ⑤ ROIC/FCF 전환 시점이라고 봐.
이번 ClusterMAX Platinum이 의미 있는 이유도 결국 ① 가격결정력과 ② 기술적 운영능력이라는 두 가지를 동시에 검증해 주는 데이터라는 데 있어.
특히 우리가 앞에서 얘기했던 “AI 투자액이 아니라 AI 투자 회수가 확인되는 기업”이라는 기준으로 보면, NBIS는 이제 꽤 흥미로운 검증 구간에 들어왔다고 볼 수 있어. 다만 ClusterMAX의 구체적인 100% 선납·경쟁사 대비 테스트 결과는 이번 검색에서 SemiAnalysis 원문을 직접 확보하지 못했으니, 그 부분은 원문 기준으로 한 번 더 확인해서 보는 게 좋아.
특히 단순히 “GPU를 많이 확보한 네오클라우드”가 아니라 AI 인프라 운영 기술 + 가격결정력 + NVIDIA와의 관계가 동시에 검증되고 있다는 게 핵심이야.
NBIS — ClusterMAX 3.0 Platinum 승급의 의미
1. 가장 중요한 건 가격결정력
네비우스가 경쟁사보다 높은 가격을 요구하면서도 고객을 확보하고, 일부 물량에서는 1년 계약 100% 선납까지 받아낸다는 부분이 사실이라면 상당히 강한 신호야.
AI 클라우드 산업에서 가장 우려했던 시나리오는 GPU 공급이 늘면서 결국 GPU 시간당 가격이 하락 → ROIC 악화 → 네오클라우드 마진 압박으로 이어지는 것이었음.
그런데 현재 흐름은 오히려 반대라는 얘기야.
GPU 공급 증가 → 최신 GPU 수요는 더 빠르게 증가 → 고품질 클러스터 부족 → 우수 사업자의 가격결정력 유지
이게 유지된다면 NBIS의 대규모 CAPEX를 단순한 과잉투자로 보기 어려워져.
2. 이제 경쟁력은 GPU 보유량보다 ‘GPU를 얼마나 안정적으로 묶어 돌리느냐’
ClusterMAX 평가에서 더 중요한 부분은 장애 대응이라고 봐.
GB300 장애를 의도적으로 발생시켰는데 오류 탐지 → 노드 격리/복구 → 서비스 재투입까지 자동화했다는 것. 반면 테스트된 다른 GB300 랙 상당수가 자동 복구에 실패했다는 평가라면 기술적으로 꽤 의미가 커.
AI 클러스터가 수천~수만 GPU로 커질수록 GPU 하나의 성능보다
GPU utilization × 네트워크 × orchestration × 장애복구
가 실제 고객 비용을 결정하기 때문이야.
Nebius의 B300 제품도 이미 auto-healing, 800Gb/s급 Quantum-X800 InfiniBand, Managed Soperator 등을 제공하고 있다.
3. Soperator도 생각보다 중요한 자산
Nebius가 자체 개발한 Slurm-on-Kubernetes인 Soperator는 단순 편의 기능이 아니야.
AI 연구자들이 익숙한 Slurm 환경을 유지하면서 Kubernetes의 확장성과 클라우드 운영 기능을 같이 사용할 수 있다는 의미라서,
Bare GPU 임대업체 → AI-native Cloud
로 차별화할 수 있는 요소야.
결국 NBIS가 CoreWeave류와 장기적으로 싸울 때 필요한 건 GPU 가격이 아니라 이런 소프트웨어/운영 스택의 락인이야.
NVIDIA 관계도 확실히 강해지고 있음
이 부분은 공식적으로도 확인돼.
NVIDIA는 올해 3월 Nebius에 20억 달러를 투자했고 양사는 AI factory와 inference/agentic AI까지 공동 개발하는 전략적 파트너십을 발표했어. 목표는 2030년 말까지 5GW 이상의 NVIDIA 시스템 구축이다.
또 Nebius는 Vera Rubin NVL72를 가장 먼저 공급하는 NVIDIA Cloud Partner 그룹에 포함됐고, 최근 MLPerf에서는 Vera Rubin 기반 시스템을 제출한 단 2개 업체 중 하나였다.
즉,
GPU 조달 → 랙 설계 → 네트워크 → 클러스터 운영 → inference
전 영역에서 NVIDIA와 관계가 깊어지는 중이야.
고객 측 검증도 상당히 강함
Microsoft 계약은 이미 2025년에 발표됐고 , 올해는 Meta와 더 큰 계약이 추가됐어.
Meta 계약은 5년간 $12B dedicated capacity + 추가 capacity 최대 $15B, 합산 잠재 계약 규모가 약 $27B야. 특히 이 계약에는 Vera Rubin 초기 대규모 deployment가 포함돼 있어.
그리고 최근에는 Palantir가 Nebius를 preferred sovereign AI infrastructure partner로 지정했어.
이걸 종합하면 고객 구조가
Microsoft / Meta 같은 Hyperscaler
↓
Palantir 같은 Enterprise AI 플랫폼
↓
AI-native 스타트업
↓
일반 기업 고객
으로 확장되고 있어.
투자 관점에서 가장 중요한 변화
예전 NBIS 투자 논리는 사실 굉장히 단순했어.
“GPU 많이 확보 → AI 수요 증가 → 매출 급증”
그런데 지금은 조금 달라졌다고 봐.
NVIDIA 최신 GPU 우선 접근
→ 우수한 클러스터 설계
→ 높은 GPU utilization/안정성
→ 고객의 실제 TCO 감소
→ 경쟁사보다 높은 가격 가능
→ 선납·장기계약 확보
→ CAPEX 회수 가시성 상승
→ 다시 최신 GPU 대규모 투자
이런 플라이휠이 만들어질 가능성을 봐야 해.
특히 Nebius 경영진도 Microsoft·Meta 같은 초대형 계약만을 본업으로 보지는 않고, 장기적으로는 multi-tenant AI cloud가 핵심 사업이라고 명확하게 이야기하고 있어.
그래서 앞으로 NBIS를 볼 때 매출 성장률보다 더 중요한 지표는 ① GPU 시간당 가격/계약 조건, ② utilization, ③ 선납·장기계약 비중, ④ CAPEX 대비 ARR 증가, ⑤ ROIC/FCF 전환 시점이라고 봐.
이번 ClusterMAX Platinum이 의미 있는 이유도 결국 ① 가격결정력과 ② 기술적 운영능력이라는 두 가지를 동시에 검증해 주는 데이터라는 데 있어.
특히 우리가 앞에서 얘기했던 “AI 투자액이 아니라 AI 투자 회수가 확인되는 기업”이라는 기준으로 보면, NBIS는 이제 꽤 흥미로운 검증 구간에 들어왔다고 볼 수 있어. 다만 ClusterMAX의 구체적인 100% 선납·경쟁사 대비 테스트 결과는 이번 검색에서 SemiAnalysis 원문을 직접 확보하지 못했으니, 그 부분은 원문 기준으로 한 번 더 확인해서 보는 게 좋아.
Forwarded from 요약하는 고잉
10월에 미리 가보면요. 주요 일정들은
1) 마이크론 실적발표 (10/1.05시)
2) 한국, 9월 수출 지표 (10/1)
3) 미 고용지표 (10/2)
4) 누리호 5차 발사 (10/7)
5) CME, GPU 선물 계약 출시 (10/5)
6) 삼성전자 잠정실적발표 (10월초)
7) 미국 실적시즌 시작 (10월중순)
8) 미 CPI 소비자물가지수 (10/14)
9) EU 정상회의 (10/15~10/16)
10) 한국은행 금리결정 (10/22)
11) 미 FOMC 금리결정 (10/29) 인상가능성 반반
12) 미 재무부 환율보고서 (10월중)
13) ESMO 유럽 종양학회 (10/23~10/27)
*반도체 일정들이 있고, 누리호가 발사되고,
10월 추가 금리인상 여부도 중요할테죠. 고용지표와 CPI를 또 두근두근해야되고
11월 중간선거(11/3) 앞두고 또 어떤 흐름들도 나올테죠.
1) 마이크론 실적발표 (10/1.05시)
2) 한국, 9월 수출 지표 (10/1)
3) 미 고용지표 (10/2)
4) 누리호 5차 발사 (10/7)
5) CME, GPU 선물 계약 출시 (10/5)
6) 삼성전자 잠정실적발표 (10월초)
7) 미국 실적시즌 시작 (10월중순)
8) 미 CPI 소비자물가지수 (10/14)
9) EU 정상회의 (10/15~10/16)
10) 한국은행 금리결정 (10/22)
11) 미 FOMC 금리결정 (10/29) 인상가능성 반반
12) 미 재무부 환율보고서 (10월중)
13) ESMO 유럽 종양학회 (10/23~10/27)
*반도체 일정들이 있고, 누리호가 발사되고,
10월 추가 금리인상 여부도 중요할테죠. 고용지표와 CPI를 또 두근두근해야되고
11월 중간선거(11/3) 앞두고 또 어떤 흐름들도 나올테죠.
Forwarded from 루팡
GF Securities, Akamai–Anthropic 계약
Akamai–Anthropic, 7년간 116억 달러 규모의 CPU 계약
- 9월 24일 발표된 7년간 총 116억 달러 규모의 가속형 CPU 계약
- 향후 최대 90억 달러 규모의 추가 확장 가능성
- Anthropic은 증가하는 CPU 워크로드를 처리하기 위해 Akamai의 분산형 AI 인프라와 소프트웨어를 활용할 예정
NVIDIA Vera CPU 도입 전망
- NVIDIA는 이전에 Akamai가 Vera CPU를 배치할 계획이라고 언급한 바 있음.
- Vera는 특히 에이전틱 AI 워크로드를 겨냥한 CPU로,
- 코드 실행
- 작업 오케스트레이션
- 데이터 처리
등의 작업에 최적화
- 고대역폭 LPDDR5X 메모리를 활용하는 것이 특징
긍정적 파급 효과
- 서버 CPU 및 DRAM 수요 증가
- 에이전틱 AI는 기존 AI보다 더 많은 컴퓨팅과 메모리를 필요로 함.
- 기업용 SSD(eSSD) / NAND 수요 증가
- AI의 긴 컨텍스트 처리
- 벡터 데이터베이스(Vector DB)
- KV 캐시 확대
등으로 스토리지 수요 증가
- DRAM이나 HDD 대비 비용 및 전력 효율 측면에서 eSSD의 중요성이 커질 가능성
- ABF 기판 수요 증가
- Lenovo 수혜
- Lenovo는 Akamai의 주요 서버 OEM 업체 중 하나
서버 CPU 시장 전망
- 당사 추정 기준 2030년 서버 CPU TAM(총주소가능시장)은 2,150억 달러
관련 종목 및 긍정적 영향
- CPU
- NVIDIA(NVDA)
- AMD
- Intel(INTC)
- 메모리
- DRAM/HBM: SK하이닉스, Micron(MU)
- NAND: 삼성전자, SK하이닉스, Micron, SanDisk
- 첨단 패키징
- ASE — 매수(Buy)
- TSMC — 보유(Hold)
- Amkor
- 서버 OEM
- Lenovo — 매수(Buy)
https://x.com/sssjeffpu/status/2103405581235351724
Akamai–Anthropic, 7년간 116억 달러 규모의 CPU 계약
- 9월 24일 발표된 7년간 총 116억 달러 규모의 가속형 CPU 계약
- 향후 최대 90억 달러 규모의 추가 확장 가능성
- Anthropic은 증가하는 CPU 워크로드를 처리하기 위해 Akamai의 분산형 AI 인프라와 소프트웨어를 활용할 예정
NVIDIA Vera CPU 도입 전망
- NVIDIA는 이전에 Akamai가 Vera CPU를 배치할 계획이라고 언급한 바 있음.
- Vera는 특히 에이전틱 AI 워크로드를 겨냥한 CPU로,
- 코드 실행
- 작업 오케스트레이션
- 데이터 처리
등의 작업에 최적화
- 고대역폭 LPDDR5X 메모리를 활용하는 것이 특징
긍정적 파급 효과
- 서버 CPU 및 DRAM 수요 증가
- 에이전틱 AI는 기존 AI보다 더 많은 컴퓨팅과 메모리를 필요로 함.
- 기업용 SSD(eSSD) / NAND 수요 증가
- AI의 긴 컨텍스트 처리
- 벡터 데이터베이스(Vector DB)
- KV 캐시 확대
등으로 스토리지 수요 증가
- DRAM이나 HDD 대비 비용 및 전력 효율 측면에서 eSSD의 중요성이 커질 가능성
- ABF 기판 수요 증가
- Lenovo 수혜
- Lenovo는 Akamai의 주요 서버 OEM 업체 중 하나
서버 CPU 시장 전망
- 당사 추정 기준 2030년 서버 CPU TAM(총주소가능시장)은 2,150억 달러
관련 종목 및 긍정적 영향
- CPU
- NVIDIA(NVDA)
- AMD
- Intel(INTC)
- 메모리
- DRAM/HBM: SK하이닉스, Micron(MU)
- NAND: 삼성전자, SK하이닉스, Micron, SanDisk
- 첨단 패키징
- ASE — 매수(Buy)
- TSMC — 보유(Hold)
- Amkor
- 서버 OEM
- Lenovo — 매수(Buy)
https://x.com/sssjeffpu/status/2103405581235351724
X (formerly Twitter)
Jeff Pu (@sssjeffpu) on X
View summary- Akamai–Anthropic deal:
💰 $11.6bn 7-year accelerating CPU agreement announced 24 Sep (potential +$9bn expansion). Anthropic to use Akamai’s distributed AI infra & software for grow…
💰 $11.6bn 7-year accelerating CPU agreement announced 24 Sep (potential +$9bn expansion). Anthropic to use Akamai’s distributed AI infra & software for grow…
Forwarded from 엄브렐라리서치 Jay의 주식투자교실
2026년 이후 5대 하이퍼스케일러 Capex 전망치 상향 추이 (GS)
1. Capex 상향 규모
• 2026~27년 합산 capex 컨센서스 전망치는 연초(2025년 말) 1,138억 달러에서 현재(2026년 9월 23일 기준) 1,892억 달러로 약 66% 상승
2. 기업별 Capex 전망치 변화
• 구글은 2,530억 달러에서 5,070억 달러로 약 2배 수준으로 확대되며 5개사 중 가장 큰 절대 증가폭을 기록
• MS는 2,270억 달러에서 3,730억 달러로, 아마존은 3,010억 달러에서 5,050억 달러로 각각 상승
• 메타는 2,300억 달러에서 3,330억 달러로, 오라클은 1,260억 달러에서 1,740억 달러로 상승
3. 시사점
• 연초 대비 짧은 기간 내 대규모 상향 조정이 이루어진 것으로, 5개사 모두 예외 없이 capex 전망치가 확대됨
• 이는 AI 컴퓨트 수요가 당초 예상보다 빠르게 확대되고 있으며, 공급 부족 상황이 지속되고 있음을 시장 컨센서스가 반영한 결과
1. Capex 상향 규모
• 2026~27년 합산 capex 컨센서스 전망치는 연초(2025년 말) 1,138억 달러에서 현재(2026년 9월 23일 기준) 1,892억 달러로 약 66% 상승
2. 기업별 Capex 전망치 변화
• 구글은 2,530억 달러에서 5,070억 달러로 약 2배 수준으로 확대되며 5개사 중 가장 큰 절대 증가폭을 기록
• MS는 2,270억 달러에서 3,730억 달러로, 아마존은 3,010억 달러에서 5,050억 달러로 각각 상승
• 메타는 2,300억 달러에서 3,330억 달러로, 오라클은 1,260억 달러에서 1,740억 달러로 상승
3. 시사점
• 연초 대비 짧은 기간 내 대규모 상향 조정이 이루어진 것으로, 5개사 모두 예외 없이 capex 전망치가 확대됨
• 이는 AI 컴퓨트 수요가 당초 예상보다 빠르게 확대되고 있으며, 공급 부족 상황이 지속되고 있음을 시장 컨센서스가 반영한 결과