Forwarded from 딘스티커 Dean's Ticker
메타, 구글 TPU를 자체 데이터센터에 탑재하기 위해 수십억 달러 지출 모색 중 - The Information
META PLATFORMS IS EXPLORING BILLIONS IN SPENDING ON GOOGLE TPUS, INCLUDING FOR ITS OWN DATA CENTERS
Forwarded from 딘스티커 Dean's Ticker
ASIC 테마가 불타올랐네요
어제 구글 TPU 전략이 영업이익을 끌어올린다는 내러티브가 시장에 먹히면서 알파벳 주가가 6% 상승했고, The Information이 메타가 2026년 TPU 임대하고 2027년부터 대량 설치를 검토한다는 소식을 보도했습니다.
관련해 여러 밸류체인이 언급되고 있으나 핵심은 메모리 공급사, ASIC 전용 랙·스위치 제조사 셀레스티카(CLS), 그리고 I/O 인터페이스 설계 담당 브로드컴(AVGO)입니다 (물론 PCB, CCL 업체들도 있습니다)
브로드컴은 직전 실적에서 내년 재무년도(FY27, 25.11~26.10)에 기존 3개 주요 ASIC 고객사로부터 100만개의 클러스터를 배포하겠다고 목표를 다시 한번 강조했습니다. 정확히 1년 전 호크탄 CEO는 FY27 서비스가능시장(SAM) 규모를 $60~90B로 전망한 적도 있습니다. 브로드컴은 오는 12월 11일 4QFY26 실적을 발표합니다.
셀레스티카는 브로드컴 스위치 제품 '토마호크'를 수탁생산하고 이를 기반으로 한 ASIC 서버 랙을 직접 만듭니다. 직전 분기에 하이퍼스케일 고객사의 ASIC 대량 채택을 언급한 바 있고, 텍사스 / 태국 등 북미와 아시아 지역에 대규모 생산시설을 증축하는데 초점을 두고 있습니다.
개인적으로 구글의 TPU 외연 확장을 진행하더라도 분명 공급망에 단기적인 한계가 있을 거라고 봅니다. 일단 구글이 자사를 위한 수직 통합 공급망을 구성해놨기 때문에 외연 확장의 여분이 있을지 의문이고, 무엇보다 엔비디아 GPU의 빠른 납품으로 인해 막상 주문할 때는 TPU 수량이 줄 수 있다는 위험요인이 잔재하긴 합니다 (다만 오픈AI에 TPU 제공하려고 협상했고, 앤트로픽에 자사 AI인프라 내 TPU 서버를 배치한 경험을 살려 분명 이전부터 외연 확장에 따른 용량 확장은 고려했을 거라고 봅니다)
그리고 TPU도 CUDA처럼 병렬처리 프로그래밍 프레임워크를 직접 제공하고 있는데, 이게 메타가 만든 오픈소스 개발언어 파이토치(PyTorch)와 연동을 지원한다는 점에서 메타의 TPU 채택 명분이 있다는 근거도 있습니다. 분명 영향을 미치겠으나 그렇게 치면 더 오랜 기간 개발자들 사이에서 자리 잡은 CUDA가 훨씬 더 유리합니다
아무튼 초치는 건 아니고 테마가 지속되려면 결국 연속적인 펀더멘털 증명이 요구되는데 이 점에서 조금 냉정하게 바라볼 필요가 있어 생각을 끄적여 봤습니다
어제 구글 TPU 전략이 영업이익을 끌어올린다는 내러티브가 시장에 먹히면서 알파벳 주가가 6% 상승했고, The Information이 메타가 2026년 TPU 임대하고 2027년부터 대량 설치를 검토한다는 소식을 보도했습니다.
관련해 여러 밸류체인이 언급되고 있으나 핵심은 메모리 공급사, ASIC 전용 랙·스위치 제조사 셀레스티카(CLS), 그리고 I/O 인터페이스 설계 담당 브로드컴(AVGO)입니다 (물론 PCB, CCL 업체들도 있습니다)
브로드컴은 직전 실적에서 내년 재무년도(FY27, 25.11~26.10)에 기존 3개 주요 ASIC 고객사로부터 100만개의 클러스터를 배포하겠다고 목표를 다시 한번 강조했습니다. 정확히 1년 전 호크탄 CEO는 FY27 서비스가능시장(SAM) 규모를 $60~90B로 전망한 적도 있습니다. 브로드컴은 오는 12월 11일 4QFY26 실적을 발표합니다.
셀레스티카는 브로드컴 스위치 제품 '토마호크'를 수탁생산하고 이를 기반으로 한 ASIC 서버 랙을 직접 만듭니다. 직전 분기에 하이퍼스케일 고객사의 ASIC 대량 채택을 언급한 바 있고, 텍사스 / 태국 등 북미와 아시아 지역에 대규모 생산시설을 증축하는데 초점을 두고 있습니다.
개인적으로 구글의 TPU 외연 확장을 진행하더라도 분명 공급망에 단기적인 한계가 있을 거라고 봅니다. 일단 구글이 자사를 위한 수직 통합 공급망을 구성해놨기 때문에 외연 확장의 여분이 있을지 의문이고, 무엇보다 엔비디아 GPU의 빠른 납품으로 인해 막상 주문할 때는 TPU 수량이 줄 수 있다는 위험요인이 잔재하긴 합니다 (다만 오픈AI에 TPU 제공하려고 협상했고, 앤트로픽에 자사 AI인프라 내 TPU 서버를 배치한 경험을 살려 분명 이전부터 외연 확장에 따른 용량 확장은 고려했을 거라고 봅니다)
그리고 TPU도 CUDA처럼 병렬처리 프로그래밍 프레임워크를 직접 제공하고 있는데, 이게 메타가 만든 오픈소스 개발언어 파이토치(PyTorch)와 연동을 지원한다는 점에서 메타의 TPU 채택 명분이 있다는 근거도 있습니다. 분명 영향을 미치겠으나 그렇게 치면 더 오랜 기간 개발자들 사이에서 자리 잡은 CUDA가 훨씬 더 유리합니다
아무튼 초치는 건 아니고 테마가 지속되려면 결국 연속적인 펀더멘털 증명이 요구되는데 이 점에서 조금 냉정하게 바라볼 필요가 있어 생각을 끄적여 봤습니다
Forwarded from 서화백의 그림놀이 🚀
투자자 입장에서 '구글이 지갑을 열어 돈을 주는 기업(수주/매출)'**과 '구글 생태계가 커지면 덩달아 돈을 버는 기업'을 구분하는 것은 매우 중요합니다.
________________________________________
1. "구글이 직접 돈을 줍니다" (직접 매출/수주 발생)
구글이 데이터센터를 짓고 AI를 개발하기 위해 **직접 구매 계약(Order)**을 맺는 기업들입니다. 구글의 설비투자(CAPEX)가 늘어나면 이들 기업의 매출이 **직꽂힘(Direct Revenue)**으로 연결됩니다.
• Broadcom (AVGO) - [가장 확실한 수혜]
o 관계: 구글과 TPU(AI 칩)를 공동 개발하고 생산하여 납품합니다.
o 매출 구조: 구글은 브로드컴의 최대 고객(Top Customer) 중 하나입니다. 구글이 "TPU 생산 늘리겠다"라고 발표하면 브로드컴에게 곧바로 대규모 발주(수주)가 들어갑니다. 매출 연동성이 가장 큽니다.
• Arista Networks (ANET)
o 관계: 구글 데이터센터 내부의 네트워크 스위치를 공급합니다.
o 매출 구조: 마이크로소프트(MS)와 메타(Meta)가 주요 고객이며, 구글 역시 아리스타의 '클라우드 타이탄(Cloud Titan)' 고객군에 속합니다. 구글이 AI 서버를 연결할 때 아리스타 장비를 대량 구매합니다.
• NVIDIA (NVDA)
o 관계: 구글 클라우드(GCP)에 설치할 H100/Blackwell GPU를 팝니다.
o 매출 구조: 구글이 엔비디아의 고객입니다. 구글은 자체 칩(TPU)도 쓰지만, 외부 고객용 서비스를 위해 엔비디아 GPU도 수조 원 단위로 구매합니다.
• Micron Technology (MU)
o 관계: 구글 서버와 칩에 들어가는 HBM(고대역폭메모리) 및 D램을 공급합니다.
o 매출 구조: 구글 데이터센터 증설 시 필수 부품으로 납품됩니다.
• Vertiv Holdings (VRT)
o 관계: 데이터센터의 전력 공급 장치와 냉각 시스템을 팝니다.
o 매출 구조: 구글 같은 하이퍼스케일러(Hyperscalers)들이 주요 고객입니다. 특히 구글의 고성능 TPU 서버는 열이 많이 나기 때문에 Vertiv의 액체 냉각 솔루션 등을 구매할 가능성이 매우 높습니다.
________________________________________
2. "구글과 손잡고 돈을 법니다" (간접 매출/파생 수요)
구글이 직접 돈을 주기보다는, '구글 클라우드(GCP)'라는 장터 위에서 제3의 고객(다른 기업들)에게 돈을 버는 구조입니다. 구글과 전략적 제휴를 맺고 있습니다.
• Accenture (ACN)
o 구조: 구글이 엑센츄어에게 돈을 주는 것이 아니라, '구글 AI를 도입하려는 대기업'이 엑센츄어에게 컨설팅 비용을 지불합니다. (물론 구글이 파트너 인센티브를 주기도 하지만 주 매출원은 아닙니다.)
• Snowflake (SNOW) & MongoDB (MDB)
o 구조: 구글 클라우드를 쓰는 기업들이 데이터를 다루기 위해 이들의 소프트웨어를 씁니다. 오히려 이 기업들은 구글 클라우드 인프라를 빌려 쓰기 때문에 구글에게 서버 비용을 내는 고객이기도 합니다. (상호 의존적 파트너십)
• Palo Alto Networks (PANW)
o 구조: 구글 클라우드 보안을 강화하기 위해 기업들이 팔로알토의 솔루션을 구매합니다. 구글과는 기술 협력을 통해 제품을 통합 판매(Co-selling)하는 관계입니다.
💡 요약: 주식 투자자 관점의 결론
• "구글의 지출(CAPEX)이 내 매출이 된다"를 원하시면: Broadcom, Arista Networks, Vertiv (확실한 납품 관계)
• "구글 클라우드 생태계의 성장"**을 믿으시면: Snowflake, Accenture (서비스 확산 수혜)
특히 Broadcom은 구글 AI 칩(TPU) 물량의 대부분을 책임지고 있어, 사실상 구글 AI 부서의 제조 파트너나 다름없는 가장 끈끈한 수주 관계를 맺고 있습니다.
=========
제미니한테 친구들이 누구냐고 물어봄
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1. "구글이 직접 돈을 줍니다" (직접 매출/수주 발생)
구글이 데이터센터를 짓고 AI를 개발하기 위해 **직접 구매 계약(Order)**을 맺는 기업들입니다. 구글의 설비투자(CAPEX)가 늘어나면 이들 기업의 매출이 **직꽂힘(Direct Revenue)**으로 연결됩니다.
• Broadcom (AVGO) - [가장 확실한 수혜]
o 관계: 구글과 TPU(AI 칩)를 공동 개발하고 생산하여 납품합니다.
o 매출 구조: 구글은 브로드컴의 최대 고객(Top Customer) 중 하나입니다. 구글이 "TPU 생산 늘리겠다"라고 발표하면 브로드컴에게 곧바로 대규모 발주(수주)가 들어갑니다. 매출 연동성이 가장 큽니다.
• Arista Networks (ANET)
o 관계: 구글 데이터센터 내부의 네트워크 스위치를 공급합니다.
o 매출 구조: 마이크로소프트(MS)와 메타(Meta)가 주요 고객이며, 구글 역시 아리스타의 '클라우드 타이탄(Cloud Titan)' 고객군에 속합니다. 구글이 AI 서버를 연결할 때 아리스타 장비를 대량 구매합니다.
• NVIDIA (NVDA)
o 관계: 구글 클라우드(GCP)에 설치할 H100/Blackwell GPU를 팝니다.
o 매출 구조: 구글이 엔비디아의 고객입니다. 구글은 자체 칩(TPU)도 쓰지만, 외부 고객용 서비스를 위해 엔비디아 GPU도 수조 원 단위로 구매합니다.
• Micron Technology (MU)
o 관계: 구글 서버와 칩에 들어가는 HBM(고대역폭메모리) 및 D램을 공급합니다.
o 매출 구조: 구글 데이터센터 증설 시 필수 부품으로 납품됩니다.
• Vertiv Holdings (VRT)
o 관계: 데이터센터의 전력 공급 장치와 냉각 시스템을 팝니다.
o 매출 구조: 구글 같은 하이퍼스케일러(Hyperscalers)들이 주요 고객입니다. 특히 구글의 고성능 TPU 서버는 열이 많이 나기 때문에 Vertiv의 액체 냉각 솔루션 등을 구매할 가능성이 매우 높습니다.
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2. "구글과 손잡고 돈을 법니다" (간접 매출/파생 수요)
구글이 직접 돈을 주기보다는, '구글 클라우드(GCP)'라는 장터 위에서 제3의 고객(다른 기업들)에게 돈을 버는 구조입니다. 구글과 전략적 제휴를 맺고 있습니다.
• Accenture (ACN)
o 구조: 구글이 엑센츄어에게 돈을 주는 것이 아니라, '구글 AI를 도입하려는 대기업'이 엑센츄어에게 컨설팅 비용을 지불합니다. (물론 구글이 파트너 인센티브를 주기도 하지만 주 매출원은 아닙니다.)
• Snowflake (SNOW) & MongoDB (MDB)
o 구조: 구글 클라우드를 쓰는 기업들이 데이터를 다루기 위해 이들의 소프트웨어를 씁니다. 오히려 이 기업들은 구글 클라우드 인프라를 빌려 쓰기 때문에 구글에게 서버 비용을 내는 고객이기도 합니다. (상호 의존적 파트너십)
• Palo Alto Networks (PANW)
o 구조: 구글 클라우드 보안을 강화하기 위해 기업들이 팔로알토의 솔루션을 구매합니다. 구글과는 기술 협력을 통해 제품을 통합 판매(Co-selling)하는 관계입니다.
💡 요약: 주식 투자자 관점의 결론
• "구글의 지출(CAPEX)이 내 매출이 된다"를 원하시면: Broadcom, Arista Networks, Vertiv (확실한 납품 관계)
• "구글 클라우드 생태계의 성장"**을 믿으시면: Snowflake, Accenture (서비스 확산 수혜)
특히 Broadcom은 구글 AI 칩(TPU) 물량의 대부분을 책임지고 있어, 사실상 구글 AI 부서의 제조 파트너나 다름없는 가장 끈끈한 수주 관계를 맺고 있습니다.
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제미니한테 친구들이 누구냐고 물어봄
Forwarded from Kael Playground
월가 "구글發 증시 강세에 투자자들 겁먹고 있다"
https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4385475
최근 구글(알파벳)의 제미나이 AI 모델과 맞춤형 TPU(텐서처리장치) 칩의 우위가 시장에 강한 상승세를 가져왔으나, 월가에서는 이에 대한 우려가 제기되고 있음.
오픈AI 기반의 기존 AI 툴들은 엔비디아 GPU에 의존해 높은 구매‧감가상각 비용이 부담이었으나, 구글은 자체 칩(TPU)로 비용 부담을 줄이고 AI 서비스 경쟁력을 높임.
알파벳 주가는 제미나이 3.0 기대감에 6% 이상 급등.
일부 전문가(멜리우스리서치 벤 라이츠)는 구글의 통합 하이퍼스케일러 전략이 엔비디아, AMD, 아리스타 등 경쟁사에 부정적 영향을 줄 수 있고, 마이크로소프트·아마존·오라클에도 타격이 될 수 있다고 분석.
제미나이 성공 시 오픈AI(챗GPT)도 과거 AOL처럼 영향력이 약해질 수 있다는 월가 내 투자자 우려가 존재.
https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4385475
연합인포맥스
월가 "구글發 증시 강세에 투자자들 겁먹고 있다"
인공지능(AI)에 대한 알파벳(NAS:GOOGL)의 최근 움직임에 증시가 살아났지만 일부에선 우려의 목소리가 제기됐다.24일(현지시간) CNBC에 따르면 멜리우스리서치의 벤 라이츠 연구원은 보고서를 통해 "일부 ...
Forwarded from 서화백의 그림놀이 🚀
Citi Research
US Equity Strategy: Exhaustion
언급된 기업 (빈도순):
NVIDIA (NVDA), Alphabet (GOOGL), Meta Platforms (META), Tesla (TSLA), Amazon (AMZN), Apple (AAPL), Microsoft (MSFT), Walmart (WMT)
───── ✦ ─────
📉 시장 분위기: 투자자 피로감 확대
🔹 연말 앞두고 나타난 '피로감(Exhaustion)'
현재 투자 심리는 AI 테마와 거시경제 변수 사이에서
'지쳐있는(exhausted)' 상태로 묘사됨.
S&P 500은 최근 하락 후 연말 목표치인 6,600 근처에 머물며,
이는 Citi가 판단하는 적정 가치(Fair Value) 수준임.
🔹 연말까지 횡보 장세 전망
4월 저점 이후 강력한 반등이 있었으나,
좋은 실적에도 주가 상승이 제한적인 상황임.
투자자들은 연말을 앞두고 이익 실현에 나설 가능성이 높음.
따라서 연말까지는 지수가 횡보할 것으로 예상됨.
🔹 금리 인하가 변수
12월 연준(Fed)의 금리 인하가 단행된다면,
성장주와 경기민감주를 동시에 가져가는 '바벨 전략'에 힘이 실리고
연말 랠리의 명분이 될 수 있음.
───── ✦ ─────
📊 Mag 7의 차별화 (Idiosyncrasy)
🔹 더 이상 하나의 묶음이 아님
Magnificent 7(Mag 7)은 이제 개별 펀더멘털에 따라
각기 다르게 움직이는 장세로 진입함.
NVDA와 GOOGL은 연초 대비 수익률이 높았으나,
META, TSLA, AMZN은 지수 상승 기여도가 낮거나 부정적이었음.
서화백의그림놀이(@easobi)
🔹 AI 생산성과 비즈니스 모델의 충돌
시장은 AI가 가져올 생산성 향상의 약속과
노동 및 비즈니스 모델에 미칠 리스크를 저울질하고 있음.
특히 NVDA, MSFT, AAPL(지수의 20% 차지)이
향후 대형 성장주 트레이딩의 핵심 지표가 될 것임.
───── ✦ ─────
💰 밸류에이션과 영구 가치(Terminal Value)
🔹 영구 가치가 지수의 80% 설명
현재 S&P 500 지수 레벨의 약 80%는
미래의 영구 가치(Terminal Value)에 의해 설명됨.
지수가 7,000에 도달하려면 투자자들이
약 21.5배의 높은 영구 멀티플(Terminal Multiple)을 용인해야 함.
🔹 월마트(WMT) vs 엔비디아(NVDA) 비교
최근 월마트는 엔비디아보다 높은 선행 PER에 거래됨.
이는 시장이 AI의 장기적 불확실성보다는
월마트의 장기적 생존 가능성에 더 높은 점수를 주고 있음을 시사함.
즉, 최근 AI 관련주의 조정은 단순 밸류에이션 부담보다는
장기 성장성에 대한 확신 부족에서 기인함.
───── ✦ ─────
🔄 기존 관점 대비 변화
🔹 목표 주가 및 시각 변화
기존 2025년 연말 S&P 500 목표치인 6,600을 유지함.
지난 9월 말 6,680 수준에서는 실적 시즌 변동성을 경계했으나,
현재는 6,890 고점 찍고 조정받아 적정 가치로 회귀했다고 판단.
강력한 랠리보다는 횡보(Sideways) 가능성에 무게를 둠.
🔹 이익 전망의 변화
2026년까지의 이익 성장 확신은 오히려 강화됨.
지난 6월 말 대비 향후 5년(2024~2029) EPS 연평균 성장률(CAGR)
컨센서스는 약 12.5% 수준으로 소폭(1%p 이상) 상향됨.
서화백의그림놀이(@easobi)
───── ✦ ─────
📅 향후 실적 및 밸류에이션 전망 (S&P 500 기준)
이 보고서는 개별 기업의 상세 실적 표 대신,
시장 전체(S&P 500)의 장기 전망 시나리오를 제시함.
🔹 기본 시나리오 (Base Case, 목표가 6,670)
• 할인율: 9.5%
• 영구 성장률: 4.25%
• 영구 P/E: 19.9배
• 상태: 현재 지수 레벨과 유사하며 적정 가치로 평가.
🔹 강세 시나리오 (Bull Case, 목표가 7,740)
• 가정: 이익 추정치 표준편차 +1 상단 적용
• 할인율: 9.5% / 영구 성장률: 4.5%
• 영구 P/E: 20.9배
🔹 약세 시나리오 (Bear Case, 목표가 5,210)
• 가정: 이익 추정치 표준편차 -1 하단 적용
• 할인율: 10.0% / 영구 성장률: 4.0%
• 영구 P/E: 17.3배
US Equity Strategy: Exhaustion
언급된 기업 (빈도순):
NVIDIA (NVDA), Alphabet (GOOGL), Meta Platforms (META), Tesla (TSLA), Amazon (AMZN), Apple (AAPL), Microsoft (MSFT), Walmart (WMT)
───── ✦ ─────
📉 시장 분위기: 투자자 피로감 확대
🔹 연말 앞두고 나타난 '피로감(Exhaustion)'
현재 투자 심리는 AI 테마와 거시경제 변수 사이에서
'지쳐있는(exhausted)' 상태로 묘사됨.
S&P 500은 최근 하락 후 연말 목표치인 6,600 근처에 머물며,
이는 Citi가 판단하는 적정 가치(Fair Value) 수준임.
🔹 연말까지 횡보 장세 전망
4월 저점 이후 강력한 반등이 있었으나,
좋은 실적에도 주가 상승이 제한적인 상황임.
투자자들은 연말을 앞두고 이익 실현에 나설 가능성이 높음.
따라서 연말까지는 지수가 횡보할 것으로 예상됨.
🔹 금리 인하가 변수
12월 연준(Fed)의 금리 인하가 단행된다면,
성장주와 경기민감주를 동시에 가져가는 '바벨 전략'에 힘이 실리고
연말 랠리의 명분이 될 수 있음.
───── ✦ ─────
📊 Mag 7의 차별화 (Idiosyncrasy)
🔹 더 이상 하나의 묶음이 아님
Magnificent 7(Mag 7)은 이제 개별 펀더멘털에 따라
각기 다르게 움직이는 장세로 진입함.
NVDA와 GOOGL은 연초 대비 수익률이 높았으나,
META, TSLA, AMZN은 지수 상승 기여도가 낮거나 부정적이었음.
서화백의그림놀이(@easobi)
🔹 AI 생산성과 비즈니스 모델의 충돌
시장은 AI가 가져올 생산성 향상의 약속과
노동 및 비즈니스 모델에 미칠 리스크를 저울질하고 있음.
특히 NVDA, MSFT, AAPL(지수의 20% 차지)이
향후 대형 성장주 트레이딩의 핵심 지표가 될 것임.
───── ✦ ─────
💰 밸류에이션과 영구 가치(Terminal Value)
🔹 영구 가치가 지수의 80% 설명
현재 S&P 500 지수 레벨의 약 80%는
미래의 영구 가치(Terminal Value)에 의해 설명됨.
지수가 7,000에 도달하려면 투자자들이
약 21.5배의 높은 영구 멀티플(Terminal Multiple)을 용인해야 함.
🔹 월마트(WMT) vs 엔비디아(NVDA) 비교
최근 월마트는 엔비디아보다 높은 선행 PER에 거래됨.
이는 시장이 AI의 장기적 불확실성보다는
월마트의 장기적 생존 가능성에 더 높은 점수를 주고 있음을 시사함.
즉, 최근 AI 관련주의 조정은 단순 밸류에이션 부담보다는
장기 성장성에 대한 확신 부족에서 기인함.
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🔄 기존 관점 대비 변화
🔹 목표 주가 및 시각 변화
기존 2025년 연말 S&P 500 목표치인 6,600을 유지함.
지난 9월 말 6,680 수준에서는 실적 시즌 변동성을 경계했으나,
현재는 6,890 고점 찍고 조정받아 적정 가치로 회귀했다고 판단.
강력한 랠리보다는 횡보(Sideways) 가능성에 무게를 둠.
🔹 이익 전망의 변화
2026년까지의 이익 성장 확신은 오히려 강화됨.
지난 6월 말 대비 향후 5년(2024~2029) EPS 연평균 성장률(CAGR)
컨센서스는 약 12.5% 수준으로 소폭(1%p 이상) 상향됨.
서화백의그림놀이(@easobi)
───── ✦ ─────
📅 향후 실적 및 밸류에이션 전망 (S&P 500 기준)
이 보고서는 개별 기업의 상세 실적 표 대신,
시장 전체(S&P 500)의 장기 전망 시나리오를 제시함.
🔹 기본 시나리오 (Base Case, 목표가 6,670)
• 할인율: 9.5%
• 영구 성장률: 4.25%
• 영구 P/E: 19.9배
• 상태: 현재 지수 레벨과 유사하며 적정 가치로 평가.
🔹 강세 시나리오 (Bull Case, 목표가 7,740)
• 가정: 이익 추정치 표준편차 +1 상단 적용
• 할인율: 9.5% / 영구 성장률: 4.5%
• 영구 P/E: 20.9배
🔹 약세 시나리오 (Bear Case, 목표가 5,210)
• 가정: 이익 추정치 표준편차 -1 하단 적용
• 할인율: 10.0% / 영구 성장률: 4.0%
• 영구 P/E: 17.3배
Forwarded from 루팡
샌디스크(Sandisk, $SNDK)가 인터퍼블릭 그룹(Interpublic Group, $IPG)을 대체해 S&P 500 지수에 편입되며, 이는 11월 28일 장이 열리기 전에 적용
Forwarded from 연수르 해외주식
Sandisk, S&P 500 지수 편입
After +10%
THE S&P 500 IS REBALANCING
Sandisk $SNDK will be replacing Interpublic Group $IPG in the S&P 500 effective before the markets open on November 28th
After +10%
THE S&P 500 IS REBALANCING
Sandisk $SNDK will be replacing Interpublic Group $IPG in the S&P 500 effective before the markets open on November 28th
Forwarded from 한투증권 중국/신흥국 정정영
* 11월 샌디스크 낸드 가격 인상폭 +50%
闪迪11月大幅调涨NAND闪存合约价格，涨幅高达50%
据报道，闪存龙头闪迪（SanDisk）11月大幅调涨NAND闪存合约价格，涨幅高达50%。其涨价消息引发整个存储供应链震动，导致创见等模组厂决定暂停出货并重新评估报价。其中，创见自11月7日起暂停报价交货，理由为“预期市场行情将继续向好”，言外之意即是“价格还可能进一步上涨”。（界面新闻）
https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/sandisk-reportedly-jacks-up-flash-prices-by-50-percent-as-memory-makers-cash-in-on-ai-fueled-demand
闪迪11月大幅调涨NAND闪存合约价格，涨幅高达50%
据报道，闪存龙头闪迪（SanDisk）11月大幅调涨NAND闪存合约价格，涨幅高达50%。其涨价消息引发整个存储供应链震动，导致创见等模组厂决定暂停出货并重新评估报价。其中，创见自11月7日起暂停报价交货，理由为“预期市场行情将继续向好”，言外之意即是“价格还可能进一步上涨”。（界面新闻）
https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/sandisk-reportedly-jacks-up-flash-prices-by-50-percent-as-memory-makers-cash-in-on-ai-fueled-demand
Tom's Hardware
SanDisk reportedly jacks up flash prices by 50% as memory makers cash in on AI-fueled demand
This move underscores a rapidly tightening memory market, affecting both flash and DRAM.
Forwarded from [삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
앤스로픽, Claude Opus 4.5 출시
: 코딩, 에이전트, 컴퓨터 유즈 분야에서 최고 성능. 일상적 문서 작업, 슬라이드, 스프레드시트에서도 크게 개선. API 가격은 $5 및 $25/백만토큰
: AI 시스템 가능성의 기준을 다시 세우며, 향후 업무 방식의 변화를 미리보기하는 업데이트라고 평가
: Claude 개발자 플랫폼
1) API의 effort 파라미터 도입 → 작업에 맞춘 속도, 비용, 추론 깊이 설정 가능
2) 컨텍스트 압축, 고급 툴 사용 기능 → 장기 작업, 멀티에이전트 구조 개선
: Claude Code
1) Plan Mode 개선 → 정확한 계획수립 및 명확한 질의 수행
2) 데스크탑 앱 지원 → 여러 로컬, 원격 세션 병렬 실행
: Claude for Chrome을 Max 플랜 유저 대상 확장, 엑셀용 Claude는 Max, Team, Enterprise로 베타 확장
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5
: 코딩, 에이전트, 컴퓨터 유즈 분야에서 최고 성능. 일상적 문서 작업, 슬라이드, 스프레드시트에서도 크게 개선. API 가격은 $5 및 $25/백만토큰
: AI 시스템 가능성의 기준을 다시 세우며, 향후 업무 방식의 변화를 미리보기하는 업데이트라고 평가
: Claude 개발자 플랫폼
1) API의 effort 파라미터 도입 → 작업에 맞춘 속도, 비용, 추론 깊이 설정 가능
2) 컨텍스트 압축, 고급 툴 사용 기능 → 장기 작업, 멀티에이전트 구조 개선
: Claude Code
1) Plan Mode 개선 → 정확한 계획수립 및 명확한 질의 수행
2) 데스크탑 앱 지원 → 여러 로컬, 원격 세션 병렬 실행
: Claude for Chrome을 Max 플랜 유저 대상 확장, 엑셀용 Claude는 Max, Team, Enterprise로 베타 확장
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5
Anthropic
Introducing Claude Opus 4.5
Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
Forwarded from [삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
앤스로픽, Claude Opus 4.5로 보여준 또 다른 진보
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
구글이 Gemini 3 Pro와 Nano Banan Pro에 대한 긍정적 평가와 TPU 관련 여러 소식을 곁들여 엄청난 파티를 열고 있는 와중에 앤스로픽이 Claude 4.5 Opus로 반격에 나섰습니다.
원래 앤스로픽이 잘하던 코딩, 에이전트 부문에서 SOTA를 달성했습니다. SWE Bench는 80%라는 이정표를 세웠네요.
정해진 2시간 제한 내 엔지니어링 과제 수행에서는 인간보다 높은 점수를 기록하기도 했습니다. 일반적 작업 능력도 개선되었습니다.
앤스로픽 측은 "AI 시스템이 할 수 있는 일의 기준을 다시 세우는 한 걸음이며, 앞으로 업무 방식이 어떻게 바뀌어 갈지 보여주는 미리보기"라고 자신감을 보였습니다.
보다 중요한 것은 API 가격이 66% 수준 인하된 것입니다. Opus 4.5는 인풋 $5 및 아웃풋 $25/백만토큰입니다(vs Opus 4.1 인풋 $15 및 아웃풋 $75/백만토큰)
모델 효율성 개선(토큰 사용량 절감)과 추론 인프라 확장이 주요하게 작용했습니다. 그래도 여전히 GPT나 Gemini 보다는 비싸네요
이외에 개발자 플랫폼(Effort 파라미터 도입, 컨텍스트 압축, 고급 툴 기능), Claude Code(Plan Mode 개선, 데스크탑 앱 지원) 업데이트를 진행했고,
Claude for Chrome을 Max 플랜 유저 대상으로 확장하고, 엑셀용 Claude의 베타를 확장하기도 했습니다. 다만 사용량 리밋은 여전히 그대로라는 초기 유저 피드백도 존재합니다.
더욱 강력해진 코딩 성능 + 3가지 클라우드 플랫폼을 통한 접근성 향상 + 낮아진 가격을 조합하면 사용량은 늘어날 수 밖에 없습니다.
한 차원 높아질 수요를 백업할 수 있는 캐파가 존재하느냐?의 문제로 귀결됩니다.
최근 앤스로픽이 전방위적 파트너십을 체결하고 있지만 아직 초기 단계이지요. 단기적으로는 기존 파트너인 AWS와 GCP(여기도 구글?) 수요 측면에서 긍정적 업데이트입니다.
구글의 AI 경쟁력이 대두되고 있지만, 경쟁 기업들이 모두 끝장난 것은 아닙니다(물론 비상이 걸리긴했지만요). 경쟁은 발전의 어머니라는 구절이 생각나네요
오픈AI → 구글 → 앤스로픽 → xAI의 모델 업데이트는 순환 고리처럼 이어지고 있습니다(원래는 메타도 있었는데..)
xAI Grok 4.2는 크리스마스 전후로 예상되고 있고, Gemini 3에 타격을 입은 오픈AI의 반격도 이어질 것입니다.
(2025/11/25 공표자료)
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
구글이 Gemini 3 Pro와 Nano Banan Pro에 대한 긍정적 평가와 TPU 관련 여러 소식을 곁들여 엄청난 파티를 열고 있는 와중에 앤스로픽이 Claude 4.5 Opus로 반격에 나섰습니다.
원래 앤스로픽이 잘하던 코딩, 에이전트 부문에서 SOTA를 달성했습니다. SWE Bench는 80%라는 이정표를 세웠네요.
정해진 2시간 제한 내 엔지니어링 과제 수행에서는 인간보다 높은 점수를 기록하기도 했습니다. 일반적 작업 능력도 개선되었습니다.
앤스로픽 측은 "AI 시스템이 할 수 있는 일의 기준을 다시 세우는 한 걸음이며, 앞으로 업무 방식이 어떻게 바뀌어 갈지 보여주는 미리보기"라고 자신감을 보였습니다.
보다 중요한 것은 API 가격이 66% 수준 인하된 것입니다. Opus 4.5는 인풋 $5 및 아웃풋 $25/백만토큰입니다(vs Opus 4.1 인풋 $15 및 아웃풋 $75/백만토큰)
모델 효율성 개선(토큰 사용량 절감)과 추론 인프라 확장이 주요하게 작용했습니다. 그래도 여전히 GPT나 Gemini 보다는 비싸네요
이외에 개발자 플랫폼(Effort 파라미터 도입, 컨텍스트 압축, 고급 툴 기능), Claude Code(Plan Mode 개선, 데스크탑 앱 지원) 업데이트를 진행했고,
Claude for Chrome을 Max 플랜 유저 대상으로 확장하고, 엑셀용 Claude의 베타를 확장하기도 했습니다. 다만 사용량 리밋은 여전히 그대로라는 초기 유저 피드백도 존재합니다.
더욱 강력해진 코딩 성능 + 3가지 클라우드 플랫폼을 통한 접근성 향상 + 낮아진 가격을 조합하면 사용량은 늘어날 수 밖에 없습니다.
한 차원 높아질 수요를 백업할 수 있는 캐파가 존재하느냐?의 문제로 귀결됩니다.
최근 앤스로픽이 전방위적 파트너십을 체결하고 있지만 아직 초기 단계이지요. 단기적으로는 기존 파트너인 AWS와 GCP(여기도 구글?) 수요 측면에서 긍정적 업데이트입니다.
구글의 AI 경쟁력이 대두되고 있지만, 경쟁 기업들이 모두 끝장난 것은 아닙니다(물론 비상이 걸리긴했지만요). 경쟁은 발전의 어머니라는 구절이 생각나네요
오픈AI → 구글 → 앤스로픽 → xAI의 모델 업데이트는 순환 고리처럼 이어지고 있습니다(원래는 메타도 있었는데..)
xAI Grok 4.2는 크리스마스 전후로 예상되고 있고, Gemini 3에 타격을 입은 오픈AI의 반격도 이어질 것입니다.
(2025/11/25 공표자료)
Forwarded from [삼성 Mobility 임은영]
[테슬라, 구글의 다음주자: Tipping point가 다가온다]
안녕하세요? 삼성 모빌리티 임은영입니다.
AI 버블론이 기술주 폭락으로 이어졌다가, 구글의 제미나이 3.0 성능에 대한 호평이 다시 기술주를 끌어올리고 있습니다. 정말 매일매일 눈을 뗄 수 없는 장세입니다.
구글은 제미나이 3.0의 성능을 입증한 후, 자체 칩인 TPU 판매를 선언하였습니다.
구글은 AI 서비스를 위한 4가지 요소인 AI 모델, 칩, 데이터센터, 막대한 온라인 데이터를 갖춘 풀스택 업체입니다.
물리 세계에서는 테슬라가 4가지 요소를 모두 갖춘 유일한 업체입니다. 테슬라는 실주행 데이터와, 인간의 동작 데이터 축적을 가장 먼저 시작하였고, 가장 많이 가지고 있습니다. 이는 미국의 빅테크가 갖추지 못한 요소입니다. 중국 업체는 데이터센터 역량에 약점이 있습니다.
한국에서도 감독형 FSD 영상이 올라오기 시작했고, 2026년 2~3월이면 중국과 유럽의 일부국가에서도 감독형 FSD 배포가 예상됩니다.
FSD가 허용되는 이유는 편의성 때문이 아니라, 인간이 운전하는 것보다 더 안전하기 때문입니다. 각국의 충돌 테스트는 모두 운전자와 승객의 안전을 최우선 과제로 생각합니다. 보수적인 정부 규제를 통과한다는 것은, 자국 업체를 보호하는 것 보다, 테슬라의 FSD가 훨씬 더 큰 가치를 줄수 있다는 의미입니다.
로보택시와 FSD로 기술이 입증되면, 테슬라도 FSD 라이센싱과 칩 판매를 할 것으로 예상됩니다.
AI는 온라인 세상을 더 빠르고 편리하게 바꾸면서 주목받기 시작하였고, 2026년에는 아날로그 세상인 물리 세계를 혁신적으로 바꿀 전망입니다. 테슬라와 그 생태계에 주목할 시점입니다.
■ 2026년 테슬라 기술 로드맵
- 2~3월: 중국과 네델란드에서 감독형 FSD 배포
- 1분기: 옵티머스 3세대 공개
- 4월: 사이버캡 생산 시작(최종 연간 3~4백만 대)
- 하반기: 세미트럭 양산 시작(연간 6만 대 규모) / 옵티머스 양산 시작(연간 1백만 대 규모)
- 4분기: AI5 칩 탑재
(2025/11/25일 공표자료)
안녕하세요? 삼성 모빌리티 임은영입니다.
AI 버블론이 기술주 폭락으로 이어졌다가, 구글의 제미나이 3.0 성능에 대한 호평이 다시 기술주를 끌어올리고 있습니다. 정말 매일매일 눈을 뗄 수 없는 장세입니다.
구글은 제미나이 3.0의 성능을 입증한 후, 자체 칩인 TPU 판매를 선언하였습니다.
구글은 AI 서비스를 위한 4가지 요소인 AI 모델, 칩, 데이터센터, 막대한 온라인 데이터를 갖춘 풀스택 업체입니다.
물리 세계에서는 테슬라가 4가지 요소를 모두 갖춘 유일한 업체입니다. 테슬라는 실주행 데이터와, 인간의 동작 데이터 축적을 가장 먼저 시작하였고, 가장 많이 가지고 있습니다. 이는 미국의 빅테크가 갖추지 못한 요소입니다. 중국 업체는 데이터센터 역량에 약점이 있습니다.
한국에서도 감독형 FSD 영상이 올라오기 시작했고, 2026년 2~3월이면 중국과 유럽의 일부국가에서도 감독형 FSD 배포가 예상됩니다.
FSD가 허용되는 이유는 편의성 때문이 아니라, 인간이 운전하는 것보다 더 안전하기 때문입니다. 각국의 충돌 테스트는 모두 운전자와 승객의 안전을 최우선 과제로 생각합니다. 보수적인 정부 규제를 통과한다는 것은, 자국 업체를 보호하는 것 보다, 테슬라의 FSD가 훨씬 더 큰 가치를 줄수 있다는 의미입니다.
로보택시와 FSD로 기술이 입증되면, 테슬라도 FSD 라이센싱과 칩 판매를 할 것으로 예상됩니다.
AI는 온라인 세상을 더 빠르고 편리하게 바꾸면서 주목받기 시작하였고, 2026년에는 아날로그 세상인 물리 세계를 혁신적으로 바꿀 전망입니다. 테슬라와 그 생태계에 주목할 시점입니다.
■ 2026년 테슬라 기술 로드맵
- 2~3월: 중국과 네델란드에서 감독형 FSD 배포
- 1분기: 옵티머스 3세대 공개
- 4월: 사이버캡 생산 시작(최종 연간 3~4백만 대)
- 하반기: 세미트럭 양산 시작(연간 6만 대 규모) / 옵티머스 양산 시작(연간 1백만 대 규모)
- 4분기: AI5 칩 탑재
(2025/11/25일 공표자료)
테슬라 자체 AI 칩 개발, 차량에 탑재…7% 급등(상보) - 뉴스1
일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 "자체 개발한 인공지능(AI) 전용 칩을 테슬라 차량에 탑재했다"고 밝힘에 따라 테슬라 주가가 7% 가까이 급등했다.
이날 머스크는 X를 통해 “이미 인공지능 전용칩 AI 5가 테슬라 차량에 탑재돼 있으며, 차세대 칩인 AI 6도 개발하고 있다”고 밝혔다.
이같은 소식이 전해지자 멜리우스 리서치는 “테슬라 주식을 반드시 보유해야 한다”고 추천했다.
멜리우스의 분석가 롭 워트하이머는 보고서에서 "세상이 극적으로 변할 것"이라며 "테슬라를 반드시 보유해야 할 종목"이라고 강력히 추천했다.
그는 "자율주행은 곧 다가올 미래며, 이는 운전 생태계를 송두리째 바꿀 것”이라고 강조했다.
https://www.news1.kr/world/usa-canada/5986666#_across
일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 "자체 개발한 인공지능(AI) 전용 칩을 테슬라 차량에 탑재했다"고 밝힘에 따라 테슬라 주가가 7% 가까이 급등했다.
이날 머스크는 X를 통해 “이미 인공지능 전용칩 AI 5가 테슬라 차량에 탑재돼 있으며, 차세대 칩인 AI 6도 개발하고 있다”고 밝혔다.
이같은 소식이 전해지자 멜리우스 리서치는 “테슬라 주식을 반드시 보유해야 한다”고 추천했다.
멜리우스의 분석가 롭 워트하이머는 보고서에서 "세상이 극적으로 변할 것"이라며 "테슬라를 반드시 보유해야 할 종목"이라고 강력히 추천했다.
그는 "자율주행은 곧 다가올 미래며, 이는 운전 생태계를 송두리째 바꿀 것”이라고 강조했다.
https://www.news1.kr/world/usa-canada/5986666#_across
뉴스1
테슬라 자체 AI 칩 개발, 차량에 탑재…7% 급등(상보)
일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 "자체 개발한 인공지능(AI) 전용 칩을 테슬라 차량에 탑재했다"고 밝힘에 따라 테슬라 주가가 7% 가까이 급등했다.24 …
Forwarded from 딘스티커 Dean's Ticker
아마존, 위성인터넷 'Amazon LEO' 시범 개시 $AMZN
'Amazon LEO'는 저궤도(LEO) 위성 인프라를 강화하는 우주인터넷 사업 확대 전략의 일환으로 기존 '프로젝트 카이퍼'에서 명칭을 바꿨음. 아마존의 위성 단말기는 최대 1Gbps 다운로드 속도와 최대 400Mbps 업로드 속도를 지원하며 이는 상용 위성 안테나 중 가장 빠른 속도를 자랑함. 이 안테나는 아마존이 직접 설계한 커스텀 실리콘(ASIC)으로 구동되며 클라우드 애플리케이션 같은 지연시간 최소화와 처리량 극대화가 필요한 곳에 활용될 수 있음. 아마존은 직접 무선주파수(RF)와 신호처리 알고리즘을 설계했고 안테나에 통합했다고 함. 곧 일부 기업 고객 대상으로 위성인터넷 단말기와 소프트웨어를 선제적으로 테스트를 진행할 계획
Source : Amazon
'Amazon LEO'는 저궤도(LEO) 위성 인프라를 강화하는 우주인터넷 사업 확대 전략의 일환으로 기존 '프로젝트 카이퍼'에서 명칭을 바꿨음. 아마존의 위성 단말기는 최대 1Gbps 다운로드 속도와 최대 400Mbps 업로드 속도를 지원하며 이는 상용 위성 안테나 중 가장 빠른 속도를 자랑함. 이 안테나는 아마존이 직접 설계한 커스텀 실리콘(ASIC)으로 구동되며 클라우드 애플리케이션 같은 지연시간 최소화와 처리량 극대화가 필요한 곳에 활용될 수 있음. 아마존은 직접 무선주파수(RF)와 신호처리 알고리즘을 설계했고 안테나에 통합했다고 함. 곧 일부 기업 고객 대상으로 위성인터넷 단말기와 소프트웨어를 선제적으로 테스트를 진행할 계획
Source : Amazon
Forwarded from 딘스티커 Dean's Ticker
마이크로소프트, 소형언어모델 'Fara-7B' 발표 $MSFT
마이크로소프트는 2년 전 소형언어모델(SLM)인 Phi 시리즈를 출시한 것을 시작으로 Windows 11 Copilot+ PC에 직접 Phi를 배치하는 등 제로 사용하기 시작했음. 이를 이어 에이전트 전용 SLM인 Fara를 출시. Fara는 텍스트 기반 응답 생성하는 기촌 언어모델과 달리 '컴퓨터 사용 에이전트(CUA)' 모델로 마우스와 키보드 같은 컴퓨터 인터페이스 활용해 사용자 대신해 작업을 직접 수행하는 것이 특징. Fara는 70억(7B) 개의 파라미터로 구성된 작은 크기이기 때문에 온디바이스 기기에서 직접 실행할 수 있게 됐으며 사용자 데이터를 로컬에 남겨 개인정보보호를 개선했음
Source : Microsoft official
마이크로소프트는 2년 전 소형언어모델(SLM)인 Phi 시리즈를 출시한 것을 시작으로 Windows 11 Copilot+ PC에 직접 Phi를 배치하는 등 제로 사용하기 시작했음. 이를 이어 에이전트 전용 SLM인 Fara를 출시. Fara는 텍스트 기반 응답 생성하는 기촌 언어모델과 달리 '컴퓨터 사용 에이전트(CUA)' 모델로 마우스와 키보드 같은 컴퓨터 인터페이스 활용해 사용자 대신해 작업을 직접 수행하는 것이 특징. Fara는 70억(7B) 개의 파라미터로 구성된 작은 크기이기 때문에 온디바이스 기기에서 직접 실행할 수 있게 됐으며 사용자 데이터를 로컬에 남겨 개인정보보호를 개선했음
Source : Microsoft official
Forwarded from 🇺🇸 US Earnings by TNBfolio
트럼프, AI로 과학 혁신 이끄는 ‘Genesis Mission’ 행정명령 서명
(by https://t.me/TNBfolio)
- 트럼프 대통령이 AI를 활용한 과학 혁신을 목표로 하는 ‘Genesis Mission’ 행정명령에 서명했다.
- 에너지부 산하 연구소의 컴퓨팅 자원과 연방 데이터셋을 활용해 AI 기반 실험을 촉진할 계획이다.
- NVIDIA, AMD, Dell, HPE 등 민간 기업들과의 협력으로 슈퍼컴퓨팅 역량도 강화된다.
- 이번 이니셔티브는 소재공학, 보건과학, 에너지 분야의 과학적 돌파구를 앞당길 것으로 기대된다.
- 에너지부는 AI로 전력망 효율을 높이고 전기 요금 인상 억제에 기여하겠다고 밝혔다.
https://finance.yahoo.com/news/trump-signs-genesis-mission-order-215843263.html
(by https://t.me/TNBfolio)
- 트럼프 대통령이 AI를 활용한 과학 혁신을 목표로 하는 ‘Genesis Mission’ 행정명령에 서명했다.
- 에너지부 산하 연구소의 컴퓨팅 자원과 연방 데이터셋을 활용해 AI 기반 실험을 촉진할 계획이다.
- NVIDIA, AMD, Dell, HPE 등 민간 기업들과의 협력으로 슈퍼컴퓨팅 역량도 강화된다.
- 이번 이니셔티브는 소재공학, 보건과학, 에너지 분야의 과학적 돌파구를 앞당길 것으로 기대된다.
- 에너지부는 AI로 전력망 효율을 높이고 전기 요금 인상 억제에 기여하겠다고 밝혔다.
https://finance.yahoo.com/news/trump-signs-genesis-mission-order-215843263.html
Forwarded from 루팡
백악관) 제네시스 미션 (Genesis Mission) 행정명령
1. 배경 및 목적 (제1절)
제2의 맨해튼 프로젝트: 이번 미션은 제2차 세계대전 당시의 '맨해튼 프로젝트'에 비견되는 시급하고 야심 찬 국가적 노력입니다.
목표: 세계 최대 규모인 연방 정부의 과학 데이터를 활용하여 과학용 '파운데이션 모델(Foundation Models)'과 'AI 에이전트'를 훈련시킵니다. 이를 통해 과학적 가설 검증, 연구 자동화, 획기적인 발견을 가속화합니다.
기대 효과: 국가 안보 강화, 에너지 패권 확보, 노동 생산성 향상 및 R&D 투자 수익 극대화.
2. 미션의 수립 및 지휘 체계 (제2절)
주관 부처: 에너지부(DOE)가 미션의 이행을 책임집니다. 에너지부 장관은 모든 자원을 통합된 보안 플랫폼으로 결집시킵니다.
총괄 리더십: 대통령 과학기술 보좌관(APST)이 국가과학기술위원회(NSTC)를 통해 부처 간 조정을 담당하며 미션을 총괄 지휘합니다.
3. 미국 과학 및 안보 플랫폼 (The American Science and Security Platform) 구축 (제3절) 에너지부 장관은 미션 수행을 위한 핵심 인프라인 '플랫폼'을 구축하고 운영해야 합니다.
주요 기능:
대규모 모델 훈련 및 시뮬레이션을 위한 슈퍼컴퓨터 및 보안 클라우드 제공.
설계 탐색 및 실험 결과 평가를 위한 AI 에이전트 및 분석 프레임워크.
연방 정부, 학계, 민간의 데이터셋에 대한 보안 접근 (기밀 및 지식재산권 보호).
AI 기반의 자율 실험 및 제조를 위한 로봇 연구실 및 생산 도구.
보안: 국가 안보 및 경쟁력 유지를 위해 엄격한 보안 및 사이버 보안 표준을 준수해야 합니다.
4. 6대 중점 과학기술 과제 (제4절) 행정명령 발효 60일 이내에 에너지부 장관은 미션을 통해 해결할 20개 이상의 국가적 중요 과제를 선정해야 하며, 다음 6가지를 우선 분야로 포함합니다.
첨단 제조 (Advanced Manufacturing)
생명공학 (Biotechnology)
핵심 광물 (Critical Materials)
핵분열 및 핵융합 에너지 (Nuclear Fission and Fusion Energy)
양자 정보 과학 (Quantum Information Science)
반도체 및 마이크로일렉트로닉스 (Semiconductors and Microelectronics)
5. 주요 이행 일정 (타임라인)
90일 내: 연방 컴퓨팅 자원(슈퍼컴퓨터, 클라우드 등) 및 파트너십 파악.
120일 내: 초기 데이터 및 모델 자산 식별, 외부 데이터 통합 계획 수립.
240일 내: AI 기반 실험/제조를 위한 로봇 연구실 역량 검토.
270일 내: 최소 1개 이상의 국가 과제에 대해 플랫폼의 초기 운영 능력(IOC) 시연.
6. 협력 및 인재 양성 (제5절)
부처 간 협력: 중복 투자를 방지하고 데이터 소스를 통합합니다.
민간 및 국제 협력: 보안이 보장되는 프레임워크 안에서 민간 기업, 대학, 해외 파트너와 협력합니다.
인재 양성: AI를 과학 도메인에 적용할 수 있는 연구 펠로우십, 인턴십 프로그램을 신설하여 에너지부 국립 연구소 등에 배치합니다.
7. 보고 및 평가 (제6절)
에너지부 장관은 매년 대통령에게 플랫폼 운영 현황, 연구 성과, 민관 협력 결과 등을 보고해야 합니다.
-도널드 트럼프
https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission/
이 행정명령이 시사하는 점: 트럼프 행정부는 AI를 단순한 IT 기술이 아닌, 에너지·바이오·반도체 등 실물 과학 기술의 발전을 획기적으로 앞당길 '도구(Tool)'로 보고 있으며, 이를 위해 정부가 보유한 방대한 데이터와 국립 연구소의 인프라를 전면 개방 및 통합하겠다는 강력한 의지를 보여줌
1. 배경 및 목적 (제1절)
제2의 맨해튼 프로젝트: 이번 미션은 제2차 세계대전 당시의 '맨해튼 프로젝트'에 비견되는 시급하고 야심 찬 국가적 노력입니다.
목표: 세계 최대 규모인 연방 정부의 과학 데이터를 활용하여 과학용 '파운데이션 모델(Foundation Models)'과 'AI 에이전트'를 훈련시킵니다. 이를 통해 과학적 가설 검증, 연구 자동화, 획기적인 발견을 가속화합니다.
기대 효과: 국가 안보 강화, 에너지 패권 확보, 노동 생산성 향상 및 R&D 투자 수익 극대화.
2. 미션의 수립 및 지휘 체계 (제2절)
주관 부처: 에너지부(DOE)가 미션의 이행을 책임집니다. 에너지부 장관은 모든 자원을 통합된 보안 플랫폼으로 결집시킵니다.
총괄 리더십: 대통령 과학기술 보좌관(APST)이 국가과학기술위원회(NSTC)를 통해 부처 간 조정을 담당하며 미션을 총괄 지휘합니다.
3. 미국 과학 및 안보 플랫폼 (The American Science and Security Platform) 구축 (제3절) 에너지부 장관은 미션 수행을 위한 핵심 인프라인 '플랫폼'을 구축하고 운영해야 합니다.
주요 기능:
대규모 모델 훈련 및 시뮬레이션을 위한 슈퍼컴퓨터 및 보안 클라우드 제공.
설계 탐색 및 실험 결과 평가를 위한 AI 에이전트 및 분석 프레임워크.
연방 정부, 학계, 민간의 데이터셋에 대한 보안 접근 (기밀 및 지식재산권 보호).
AI 기반의 자율 실험 및 제조를 위한 로봇 연구실 및 생산 도구.
보안: 국가 안보 및 경쟁력 유지를 위해 엄격한 보안 및 사이버 보안 표준을 준수해야 합니다.
4. 6대 중점 과학기술 과제 (제4절) 행정명령 발효 60일 이내에 에너지부 장관은 미션을 통해 해결할 20개 이상의 국가적 중요 과제를 선정해야 하며, 다음 6가지를 우선 분야로 포함합니다.
첨단 제조 (Advanced Manufacturing)
생명공학 (Biotechnology)
핵심 광물 (Critical Materials)
핵분열 및 핵융합 에너지 (Nuclear Fission and Fusion Energy)
양자 정보 과학 (Quantum Information Science)
반도체 및 마이크로일렉트로닉스 (Semiconductors and Microelectronics)
5. 주요 이행 일정 (타임라인)
90일 내: 연방 컴퓨팅 자원(슈퍼컴퓨터, 클라우드 등) 및 파트너십 파악.
120일 내: 초기 데이터 및 모델 자산 식별, 외부 데이터 통합 계획 수립.
240일 내: AI 기반 실험/제조를 위한 로봇 연구실 역량 검토.
270일 내: 최소 1개 이상의 국가 과제에 대해 플랫폼의 초기 운영 능력(IOC) 시연.
6. 협력 및 인재 양성 (제5절)
부처 간 협력: 중복 투자를 방지하고 데이터 소스를 통합합니다.
민간 및 국제 협력: 보안이 보장되는 프레임워크 안에서 민간 기업, 대학, 해외 파트너와 협력합니다.
인재 양성: AI를 과학 도메인에 적용할 수 있는 연구 펠로우십, 인턴십 프로그램을 신설하여 에너지부 국립 연구소 등에 배치합니다.
7. 보고 및 평가 (제6절)
에너지부 장관은 매년 대통령에게 플랫폼 운영 현황, 연구 성과, 민관 협력 결과 등을 보고해야 합니다.
-도널드 트럼프
https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission/
이 행정명령이 시사하는 점: 트럼프 행정부는 AI를 단순한 IT 기술이 아닌, 에너지·바이오·반도체 등 실물 과학 기술의 발전을 획기적으로 앞당길 '도구(Tool)'로 보고 있으며, 이를 위해 정부가 보유한 방대한 데이터와 국립 연구소의 인프라를 전면 개방 및 통합하겠다는 강력한 의지를 보여줌
The White House
Launching the Genesis Mission
By the authority vested in me as President by the Constitution and the laws of the United States of America, it is hereby ordered: Section 1. Purpose.
Forwarded from [삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
백악관, Genesis Mission 행정 명령 주요 내용
■ 요약
- 미국 정부는 AI 기반 과학기술 연구의 국가 총동원 프로젝트 선언. 목표는 (1) AI로 과학적 발견 속도 10–100배 가속, (2) 에너지, 반도체, 안보 분야의 전략적 우위 확보, (3) 연방 과학 데이터의 산업적 재활용 극대화
- DOE 중심으로 슈퍼컴퓨터 + 연방 데이터 + AI 에이전트 + 자동화 실험시설을 통합한 American Science & Security Platform 구축. 맨해튼 프로젝트급 국가 프로젝트로 포지셔닝하며, 과학·안보·산업 인프라 전반의 AI 전환 가속이 핵심.
■ 국가 전략 목적
- 과학적 발견 가속(Scientific Acceleration)
: 연방 과학 데이터셋 → Foundation Models → AI 에이전트 → 자동 실험/제조 → 반복 루프
- 기술 패권 경쟁 우위 회복
: AI, 반도체, 핵, 양자, 바이오 등 전략 분야에서 중국 및 기타 국가 대비 리드 확보
- 에너지 지배력(Energy Dominance)
: 핵융합, 핵분열 연구 자동화, 소재 탐색, 발전 인프라 R&D 가속
- 국가 안보 강화
: 국방 및 핵연구 인프라 포함. 데이터 및 모델 기반 예측, 시뮬레이션 기능 확장
- R&D ROI 극대화
: 수십 년간 쌓인 연방 연구 자산을 “AI-활용 가능한 형태”로 재정비
■ 컨트롤 타워
- DOE(에너지부): 미션 실질 운영, HPC, 데이터, 연구소, 클라우드 통합
- APST(대통령 과학기술보좌관): 부처 조정,전략 정렬
- NSTC(국가과학기술위원회): 범정부 R&D 활동 통합
■ 실행 로드맵 (법적 기한 포함)
- 60일: 국가적 과학기술 도전과제 20개 제시
- 90일: 연방 HPC, 스토리지, 네트워크 자원 조사
- 120일: 초기 데이터, 모델 패키지 정의
- 240일: 로봇 실험실, 자율 제조시설 조사
- 270일: 최소 1개 분야에서 플랫폼 초기 능력(IOC) 시연
■ The “American Science and Security Platform” 구조
미 정부가 구축하려는 핵심 AI-과학 슈퍼 플랫폼. 구성 요소는
1. Supercomputing → DOE 슈퍼컴퓨터 + Secure Cloud AI 컴퓨팅
2. AI Modeling/Agent Frameworks → 파운데이션모델 + 실험, 설계, 분석, 시뮬레이션 자동화 에이전트
3. Predictive & Simulation Toolchain → 소재 탐색, 에너지 반응, 양자·핵 시뮬레이션 등
4. Secure Data Lake → 연방 과학 데이터 + 합성 데이터 + 민간, 학계 데이터
5. Autonomous Labs/Manufacturing → 로봇 실험실, AI-augmented 제조 라인
6. 연방 안보 표준 기반 보안 레이어 → 기밀 처리 기준, 공급망 보안, 사이버보안
■ Core Challenge Domains (초기 20개 중 주요 분야)
- 첨단 제조(Advanced Manufacturing)
- 생명공학(Biotechnology)
- 핵심 소재(Critical Materials)
- 핵분열·핵융합(Nuclear Fission/Fusion)
- 양자정보과학(Quantum Information Science)
- 반도체·마이크로일렉트로닉스(Semiconductors/Microelectronics)
■ 민간·학계 기술 기업 참여 방식
- 공동연구(CRADA), 사용자 시설 파트너십, 모델, 데이터 공유 협약
- IP·라이선스, 상업화 조건을 표준화된 템플릿으로 제공
- 보안 심사, 접근 권한, 수출통제 준수 필수
■ 인력 Pipeline
- AI 기반 과학 프로그램 중심 펠로우십, 인턴십, Apprenticeship
- DOE 랩 및 연방 연구시설에 배치 → 플랫폼 활용 훈련
https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission
■ 요약
- 미국 정부는 AI 기반 과학기술 연구의 국가 총동원 프로젝트 선언. 목표는 (1) AI로 과학적 발견 속도 10–100배 가속, (2) 에너지, 반도체, 안보 분야의 전략적 우위 확보, (3) 연방 과학 데이터의 산업적 재활용 극대화
- DOE 중심으로 슈퍼컴퓨터 + 연방 데이터 + AI 에이전트 + 자동화 실험시설을 통합한 American Science & Security Platform 구축. 맨해튼 프로젝트급 국가 프로젝트로 포지셔닝하며, 과학·안보·산업 인프라 전반의 AI 전환 가속이 핵심.
■ 국가 전략 목적
- 과학적 발견 가속(Scientific Acceleration)
: 연방 과학 데이터셋 → Foundation Models → AI 에이전트 → 자동 실험/제조 → 반복 루프
- 기술 패권 경쟁 우위 회복
: AI, 반도체, 핵, 양자, 바이오 등 전략 분야에서 중국 및 기타 국가 대비 리드 확보
- 에너지 지배력(Energy Dominance)
: 핵융합, 핵분열 연구 자동화, 소재 탐색, 발전 인프라 R&D 가속
- 국가 안보 강화
: 국방 및 핵연구 인프라 포함. 데이터 및 모델 기반 예측, 시뮬레이션 기능 확장
- R&D ROI 극대화
: 수십 년간 쌓인 연방 연구 자산을 “AI-활용 가능한 형태”로 재정비
■ 컨트롤 타워
- DOE(에너지부): 미션 실질 운영, HPC, 데이터, 연구소, 클라우드 통합
- APST(대통령 과학기술보좌관): 부처 조정,전략 정렬
- NSTC(국가과학기술위원회): 범정부 R&D 활동 통합
■ 실행 로드맵 (법적 기한 포함)
- 60일: 국가적 과학기술 도전과제 20개 제시
- 90일: 연방 HPC, 스토리지, 네트워크 자원 조사
- 120일: 초기 데이터, 모델 패키지 정의
- 240일: 로봇 실험실, 자율 제조시설 조사
- 270일: 최소 1개 분야에서 플랫폼 초기 능력(IOC) 시연
■ The “American Science and Security Platform” 구조
미 정부가 구축하려는 핵심 AI-과학 슈퍼 플랫폼. 구성 요소는
1. Supercomputing → DOE 슈퍼컴퓨터 + Secure Cloud AI 컴퓨팅
2. AI Modeling/Agent Frameworks → 파운데이션모델 + 실험, 설계, 분석, 시뮬레이션 자동화 에이전트
3. Predictive & Simulation Toolchain → 소재 탐색, 에너지 반응, 양자·핵 시뮬레이션 등
4. Secure Data Lake → 연방 과학 데이터 + 합성 데이터 + 민간, 학계 데이터
5. Autonomous Labs/Manufacturing → 로봇 실험실, AI-augmented 제조 라인
6. 연방 안보 표준 기반 보안 레이어 → 기밀 처리 기준, 공급망 보안, 사이버보안
■ Core Challenge Domains (초기 20개 중 주요 분야)
- 첨단 제조(Advanced Manufacturing)
- 생명공학(Biotechnology)
- 핵심 소재(Critical Materials)
- 핵분열·핵융합(Nuclear Fission/Fusion)
- 양자정보과학(Quantum Information Science)
- 반도체·마이크로일렉트로닉스(Semiconductors/Microelectronics)
■ 민간·학계 기술 기업 참여 방식
- 공동연구(CRADA), 사용자 시설 파트너십, 모델, 데이터 공유 협약
- IP·라이선스, 상업화 조건을 표준화된 템플릿으로 제공
- 보안 심사, 접근 권한, 수출통제 준수 필수
■ 인력 Pipeline
- AI 기반 과학 프로그램 중심 펠로우십, 인턴십, Apprenticeship
- DOE 랩 및 연방 연구시설에 배치 → 플랫폼 활용 훈련
https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission
The White House
Launching the Genesis Mission
By the authority vested in me as President by the Constitution and the laws of the United States of America, it is hereby ordered: Section 1. Purpose.
Forwarded from 서화백의 그림놀이 🚀
UBS
Is it Too Early to Buy the Dip in Equities?
───── ✦ ─────
💡 핵심 요약: 최근 하락장은 건전한 조정, 중기적 강세 유효
• 최근 주식 시장의 약세는 펀더멘털보다는 선물/파생상품 시장이 주도한 매도세에 기인함.
• 어닝 시즌 종료, 차익 실현, 시스템 전략(CTA 등)의 레버리지 축소가 복합적으로 작용함.
• UBS는 이번 하락을 추세 반전이 아닌 '건전한 조정(healthy pull-back)'으로 판단하며 중기적으로 주식 비중 확대를 유지함.
───── ✦ ─────
📉 부정적 요인 (Negatives): 기계적 매도세 지속 가능성
• CTA(상품투자자문) 매도 공세:
o 지난 보고서에서 언급한 S&P 500 6,650pt 변곡점을 이미 하회함.
o 향후 2주간 CTA 모델은 현재 노출을 절반으로 줄이며 약 500억 달러 규모의 글로벌 주식을 매도할 것으로 예측됨.
o 만약 S&P가 6,200pt(-2 표준편차 시나리오)까지 하락할 경우, 유출 규모는 1,000억 달러로 두 배가 될 수 있음.
• 변동성 상승에 따른 리스크 관리 펀드 매도:
o VIX 지수가 10일 만에 18에서 27.5로 50% 급등함.
o 실현 변동성(Realized Volatility)이 내재 변동성(Implied Volatility)을 따라 25% 수준으로 상승할 경우, 리스크 관리 펀드(Risk-control funds)가 20% 추가 디레버리징(자산 매각)에 나설 수 있음. 서화백의그림놀이(@easobi)
• 기술적 지표의 하락 여지:
o 14일 RSI(상대강도지수)는 37.2로 아직 과매도(Oversold) 구간(30 이하)에 진입하지 않음.
o 1차 피보나치 되돌림 레벨인 6,445pt에 도달하지 않아 추가 하락 가능성이 열려 있음.
───── ✦ ─────
📈 긍정적 요인 (Positives): 개인 매수세와 과도한 공포
• 개인 투자자(Retail)의 저가 매수:
o 개인들은 시장을 떠나지 않고 꾸준히 매수 중임.
o 최근 4주간 ETF 자산운용액(AUM)의 2.1%를 추가 매수했으며, 지난주 하락장에서도 0.8%를 매수하며 시스템 매도 물량을 받아냄.
• 과도한 공포 심리:
o 내재 변동성에 반영된 비관론이 과도한 수준임.
o VIX 기간 구조(Term Structure)에서 3개월물 대비 1개월물 비율이 1.02까지 하락함. 통상 1.0 미만은 단기 공포가 극에 달했음을 의미하며, 이는 곧 S&P 매수 신호가 임박했음을 시사함. 서화백의그림놀이(@easobi)
• 옵션 시장의 균형:
o 옵션 행사가는 6,000~7,000 구간에 고르게 분포되어 있음.
o 이는 투자자들이 평소보다 하방 리스크를 적게 가격에 반영하고 있음을 보여줌(풋옵션보다 콜옵션 비중이 상대적으로 높음).
───── ✦ ─────
📋 결론 및 전망
• 단기적 역풍(Headwinds)이 완전히 해소되지 않아 CTA 및 리스크 관리 펀드의 추가 매도 물량이 나올 수 있음.
• 그러나 근본적인 펀더멘털 훼손이 아니므로 이번 약세는 단기에 그칠 가능성이 높음.
• 내재 변동성은 개인 투자자들의 저가 매수세에 힘입어 빠르게 안정화될 것으로 예상됨.
(참고: 본 보고서는 개별 기업 분석이 아닌 글로벌 거시 전략 보고서이므로, 특정 기업의 연도별 실적 추정치 및 밸류에이션 표는 포함되지 않음)
Is it Too Early to Buy the Dip in Equities?
───── ✦ ─────
💡 핵심 요약: 최근 하락장은 건전한 조정, 중기적 강세 유효
• 최근 주식 시장의 약세는 펀더멘털보다는 선물/파생상품 시장이 주도한 매도세에 기인함.
• 어닝 시즌 종료, 차익 실현, 시스템 전략(CTA 등)의 레버리지 축소가 복합적으로 작용함.
• UBS는 이번 하락을 추세 반전이 아닌 '건전한 조정(healthy pull-back)'으로 판단하며 중기적으로 주식 비중 확대를 유지함.
───── ✦ ─────
📉 부정적 요인 (Negatives): 기계적 매도세 지속 가능성
• CTA(상품투자자문) 매도 공세:
o 지난 보고서에서 언급한 S&P 500 6,650pt 변곡점을 이미 하회함.
o 향후 2주간 CTA 모델은 현재 노출을 절반으로 줄이며 약 500억 달러 규모의 글로벌 주식을 매도할 것으로 예측됨.
o 만약 S&P가 6,200pt(-2 표준편차 시나리오)까지 하락할 경우, 유출 규모는 1,000억 달러로 두 배가 될 수 있음.
• 변동성 상승에 따른 리스크 관리 펀드 매도:
o VIX 지수가 10일 만에 18에서 27.5로 50% 급등함.
o 실현 변동성(Realized Volatility)이 내재 변동성(Implied Volatility)을 따라 25% 수준으로 상승할 경우, 리스크 관리 펀드(Risk-control funds)가 20% 추가 디레버리징(자산 매각)에 나설 수 있음. 서화백의그림놀이(@easobi)
• 기술적 지표의 하락 여지:
o 14일 RSI(상대강도지수)는 37.2로 아직 과매도(Oversold) 구간(30 이하)에 진입하지 않음.
o 1차 피보나치 되돌림 레벨인 6,445pt에 도달하지 않아 추가 하락 가능성이 열려 있음.
───── ✦ ─────
📈 긍정적 요인 (Positives): 개인 매수세와 과도한 공포
• 개인 투자자(Retail)의 저가 매수:
o 개인들은 시장을 떠나지 않고 꾸준히 매수 중임.
o 최근 4주간 ETF 자산운용액(AUM)의 2.1%를 추가 매수했으며, 지난주 하락장에서도 0.8%를 매수하며 시스템 매도 물량을 받아냄.
• 과도한 공포 심리:
o 내재 변동성에 반영된 비관론이 과도한 수준임.
o VIX 기간 구조(Term Structure)에서 3개월물 대비 1개월물 비율이 1.02까지 하락함. 통상 1.0 미만은 단기 공포가 극에 달했음을 의미하며, 이는 곧 S&P 매수 신호가 임박했음을 시사함. 서화백의그림놀이(@easobi)
• 옵션 시장의 균형:
o 옵션 행사가는 6,000~7,000 구간에 고르게 분포되어 있음.
o 이는 투자자들이 평소보다 하방 리스크를 적게 가격에 반영하고 있음을 보여줌(풋옵션보다 콜옵션 비중이 상대적으로 높음).
───── ✦ ─────
📋 결론 및 전망
• 단기적 역풍(Headwinds)이 완전히 해소되지 않아 CTA 및 리스크 관리 펀드의 추가 매도 물량이 나올 수 있음.
• 그러나 근본적인 펀더멘털 훼손이 아니므로 이번 약세는 단기에 그칠 가능성이 높음.
• 내재 변동성은 개인 투자자들의 저가 매수세에 힘입어 빠르게 안정화될 것으로 예상됨.
(참고: 본 보고서는 개별 기업 분석이 아닌 글로벌 거시 전략 보고서이므로, 특정 기업의 연도별 실적 추정치 및 밸류에이션 표는 포함되지 않음)
Forwarded from 서화백의 그림놀이 🚀
골드만삭스 (Goldman Sachs)
GOAL Kickstart: Risk appetite reversal - tracking the setback in the 'Goldilocks' rally
시장 배경 및 위험 선호도 변화 📉
• 최근 시장은 2분기 이후 지속되던 '골디락스' 기대감에서 점차 멀어지는 모습임.
• AI가 주도했던 성장 낙관론과 연준(Fed)의 완화적 통화정책에 대한 기대가 약화됨.
• 미국 고용 시장 및 소비 둔화, AI 설비투자(Capex) 부담, 연준의 정책 의지 약화 등이 우려 요인으로 작용함.
• 그 결과, 골드만삭스의 위험 선호 지표(RAI)가 0 수준으로 급락했음.
• 비트코인과 같은 투기적 자산과 수익성 없는 기술주(Unprofitable Tech) 부문이 더 큰 하방 압력을 받음.
───── ✦ ─────
기술주 및 AI 섹터 동향 🤖
• 높은 주식 밸류에이션과 쏠림 현상이 심한 매수 포지셔닝이 시장 충격에 대한 취약성을 높임.
• 특히 매그니피센트 7(Mag 7) 종목들의 콜옵션 스큐(Call skew)가 역사적 평균 아래로 하락하며 투심 악화를 반영함.
• 서화백의그림놀이(@easobi)
• 뮤추얼 펀드는 지난 분기 Mag 7 비중을 축소했으며, 헤지펀드는 AI 관련주 내에서 옥석 가리기를 진행함.
• AI 기업들이 Capex 자금 조달을 위해 채권 발행을 늘리면서 레버리지가 다시 증가하는 추세임.
• 투자등급(IG) 기술 기업의 크레딧 스프레드가 시장 전반 대비 확대되어 15년래 최고 수준 비율을 기록함.
───── ✦ ─────
자산 배분 전략 및 전망 🗺️
• 2026년까지 완만한 위험 자산 선호(Pro-risk) 기조를 유지할 것을 권고함.
• 향후 3개월 기준 주식 비중 확대(OW), 크레딧 비중 축소(UW), 채권/원자재/현금은 중립(Neutral)을 제시함.
• 12개월 기준으로는 주식 비중 확대, 현금 비중 축소, 나머지 자산군은 중립 의견임.
• 주식 시장의 단기 조정 위험이 커졌으나, 미국 기업 이익 성장세가 여전히 매력적인 수익률을 견인할 것으로 전망함.
• 신흥국(EM) 주식에 대해서도 기술/AI 노출 확대 및 구조적 성장 테마를 바탕으로 긍정적 관점을 유지함.
───── ✦ ─────
주요 지수 전망 및 밸류에이션 📊
• 본 보고서는 개별 기업 실적 추정치가 아닌 주요 지수 및 자산군 전망을 제시함.
• S&P 500 지수의 12개월 목표치는 7,200포인트로, 현재(작성 시점 기준) 대비 약 10.3%의 총수익률 상승 여력을 예상함.
• S&P 500 밸류에이션은 12개월 선행 PER 기준 22.0배로, 지난 10년 역사적 분포의 88% 수준에 위치하여 다소 비싼 편임.
• 유럽 STOXX 600은 12개월 후 595포인트, 일본 TOPIX는 3,600포인트 도달을 전망함.
• 서화백의그림놀이(@easobi)
• 미국 10년물 국채 금리는 향후 3개월, 6개월, 12개월 시점 모두 4.20% 수준을 유지할 것으로 내다봄.
GOAL Kickstart: Risk appetite reversal - tracking the setback in the 'Goldilocks' rally
시장 배경 및 위험 선호도 변화 📉
• 최근 시장은 2분기 이후 지속되던 '골디락스' 기대감에서 점차 멀어지는 모습임.
• AI가 주도했던 성장 낙관론과 연준(Fed)의 완화적 통화정책에 대한 기대가 약화됨.
• 미국 고용 시장 및 소비 둔화, AI 설비투자(Capex) 부담, 연준의 정책 의지 약화 등이 우려 요인으로 작용함.
• 그 결과, 골드만삭스의 위험 선호 지표(RAI)가 0 수준으로 급락했음.
• 비트코인과 같은 투기적 자산과 수익성 없는 기술주(Unprofitable Tech) 부문이 더 큰 하방 압력을 받음.
───── ✦ ─────
기술주 및 AI 섹터 동향 🤖
• 높은 주식 밸류에이션과 쏠림 현상이 심한 매수 포지셔닝이 시장 충격에 대한 취약성을 높임.
• 특히 매그니피센트 7(Mag 7) 종목들의 콜옵션 스큐(Call skew)가 역사적 평균 아래로 하락하며 투심 악화를 반영함.
• 서화백의그림놀이(@easobi)
• 뮤추얼 펀드는 지난 분기 Mag 7 비중을 축소했으며, 헤지펀드는 AI 관련주 내에서 옥석 가리기를 진행함.
• AI 기업들이 Capex 자금 조달을 위해 채권 발행을 늘리면서 레버리지가 다시 증가하는 추세임.
• 투자등급(IG) 기술 기업의 크레딧 스프레드가 시장 전반 대비 확대되어 15년래 최고 수준 비율을 기록함.
───── ✦ ─────
자산 배분 전략 및 전망 🗺️
• 2026년까지 완만한 위험 자산 선호(Pro-risk) 기조를 유지할 것을 권고함.
• 향후 3개월 기준 주식 비중 확대(OW), 크레딧 비중 축소(UW), 채권/원자재/현금은 중립(Neutral)을 제시함.
• 12개월 기준으로는 주식 비중 확대, 현금 비중 축소, 나머지 자산군은 중립 의견임.
• 주식 시장의 단기 조정 위험이 커졌으나, 미국 기업 이익 성장세가 여전히 매력적인 수익률을 견인할 것으로 전망함.
• 신흥국(EM) 주식에 대해서도 기술/AI 노출 확대 및 구조적 성장 테마를 바탕으로 긍정적 관점을 유지함.
───── ✦ ─────
주요 지수 전망 및 밸류에이션 📊
• 본 보고서는 개별 기업 실적 추정치가 아닌 주요 지수 및 자산군 전망을 제시함.
• S&P 500 지수의 12개월 목표치는 7,200포인트로, 현재(작성 시점 기준) 대비 약 10.3%의 총수익률 상승 여력을 예상함.
• S&P 500 밸류에이션은 12개월 선행 PER 기준 22.0배로, 지난 10년 역사적 분포의 88% 수준에 위치하여 다소 비싼 편임.
• 유럽 STOXX 600은 12개월 후 595포인트, 일본 TOPIX는 3,600포인트 도달을 전망함.
• 서화백의그림놀이(@easobi)
• 미국 10년물 국채 금리는 향후 3개월, 6개월, 12개월 시점 모두 4.20% 수준을 유지할 것으로 내다봄.