미국 주식시장 거래 구조가 어떻게 재편됐는지를 잘 보여주는 핵심 데이터

📌 1) 리테일 비중 20% 돌파 = 구조적 변화

2010년 약 10% → 현재 20% 이상

코로나 이후 일시적 현상이 아니라 거의 5년 이상 지속된 구조적 레벨 업

전통적 롱온리·헤지펀드(빨간선)는 거래 비중이 2018년 이후 꾸준히 감소 중

📌 2) 왜 이런 구조가 만들어졌는가

제로커미션 + 모바일 트레이딩 확산

옵션(특히 단기 OTM) 붐 → 개인 거래량 폭발

파편화된 유동성(Wholesalers, PFOF) → 개인 유입이 더 쉬운 구조

SNS·테마 기반 투자 확산 → 단기 매매 증가

즉, 구조적·기술적 요인들이 만들어낸 트렌드로 “일시적 노이즈”라 보기 어려움.

📌 3) 시장 구조 안정성 측면의 취약성

이 부분이 가장 중요한 인사이트.

● 변동성 확대의 상시화

리테일 거래는 옵션·단타 중심
→ 방향성보다 델타/감마 포지션 중심의 미시적 유동성 충격이 더 큼.
→ M7 등 대형주의 단기 변동성은 이 구조에서 더 커짐.

● 롱온리/헤지펀드 비중 감소 = 시장 안정성 약화

전통적 기관은 평균 회전율이 낮고, 유동성 공급 역할도 일부 담당
→ 이들의 비중 하락은 sell-off 국면에서 완충력이 약해지는 구조

● 주가의 ‘내재 펀더멘탈’ 반영력 약화

리테일 주도 시기에는 순간적 모멘텀·테마에 의한 가격 왜곡이 잦음

이 구조는 특히 AI·반도체·바이오 등 테마형 growth 섹터에서 뚜렷함

📌 리테일 유입이 M7 변동성을 키우는 ‘감마 스퀴즈’ 구조
1) 리테일의 옵션 매수 증가

개인들은 주로 **콜옵션(단기·OTM)**을 매수함

옵션 매수 = 델타(Δ) 거의 0 → 감마(Γ) 높은 상품 선호

2) MM(마켓메이커)의 헤지 행동

리테일이 콜을 사면 MM은 자동으로 콜을 팔게 되고,

가격 변동에 대응해 현물(M7 주식)을 매수해서 델타 헤지 수행

→ 이때 헤지 물량이 가격이 오를수록 더 많이 필요한 구조
→ 이게 바로 감마 양(+)인 상태

3) 주가 상승 → 추가 매수 → 다시 상승

주가가 조금만 오르면
→ MM의 델타 부족 → 현물 강제 매수
→ 매수가 다시 주가를 밀어 올림
→ 다시 델타 부족 → 추가 매수…

📌 결과: 단기적인 자기강화형 랠리 발생 → 이것이 감마 스퀴즈

4) 왜 M7은 특히 민감한가

유동성은 크지만 옵션 시장 규모가 훨씬 더 큼

단기 OTM 거래가 많아 감마 민감도↑

시장 미시구조적으로
→ 옵션의 notional > 현물 일일 거래량을 압도하는 시간대가 증가
→ 감마 헤징이 주가를 사실상 “끌고 가는” 국면 발생

5) 반대로 하락할 때는?

주가가 빠지면
→ MM은 델타가 과도해짐
→ 현물 매도로 델타 중립 맞춤
→ 매도가 다시 주가를 끌어내림
→ 또 매도…

📌 이 구간이 negative gamma zone, 변동성 급증의 원인

올해 매그니피센트 7 종목 중 단 두 종목만이 S&P 500 지수를 상회

HSBC (에이치에스비씨)
2026 in Pharma catalysts
AbbVie, AstraZeneca, Roche, Johnson & Johnson, Merck & Co, Sanofi, Pfizer, Bayer, Regeneron, Eli Lilly, Novo Nordisk, Novartis, GSK, Biogen, Bristol-Myers Squibb, Amgen, Gilead Sciences, Zoetis

2026년 제약/바이오 산업 전망: "공포의 벽을 넘어서" 🧗
• 2025년은 최혜국 대우(MFN) 약가 정책, 관세, FDA 규제 변화 등 구조적 리스크로 인해 헬스케어 섹터에 대한 투자 심리가 위축되고 자본 배분이 기록적으로 낮았던 해였음.
• 2026년은 이러한 정책적 불확실성이 해소되면서 투자자들이 섹터로 복귀할 것으로 전망하며, '우려의 벽(Wall of Worry)'을 타고 오르는 장세가 예상됨.
• 금리 인하 환경은 전통적으로 헬스케어 섹터에 우호적이었으나, 이번 사이클에서는 방어적 성격의 제약주보다 생명과학 도구(Tools), CDMO, 바이오텍이 먼저 아웃퍼폼할 가능성이 있음.
• 그러나 AI 버블 붕괴나 거시경제 약세가 나타날 경우, 제약 섹터와 같은 방어주가 시장 대비 초과 수익을 낼 수 있는 "Bull Case" 시나리오도 존재함.

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시장 컨센서스와 다른 5가지 핵심 예측 (The Different View) 🔮
• 멀티플 확장은 끝나지 않음: 투자자들의 섹터 복귀로 인해 추가적인 멀티플 확장이 가능하며, 특히 합리적인 가격의 성장주(GARP)가 초기 수혜를 입을 것임.
• 비만 시장(Obesity)에 대한 과도한 낙관 경계: 시장은 비만 치료제 TAM(총 유효 시장)을 1,500억 달러 이상으로 보고 있으나, HSBC는 미국 내 보험 급여(Reimbursement) 병목 현상과 가격 경쟁 심화로 인해 시장 규모와 점유율 가정이 지나치게 장밋빛이라고 판단함.
• M&A(인수합병) 증가: 약가 및 관세 정책의 명확성 확보, 금리 인하, 그리고 주요 제약사들의 특허 만료(Patent Cliff)가 맞물려 2026년에는 딜(Deal) 흐름이 빨라질 것임.
• 섹터 마진 압박 우려: IRA(인플레이션 감축법) 약가 인하, Part D 개편 영향, 공급망 현지화에 따른 자본 지출(Capex) 증가 등으로 인해 시장이 예상하는 것보다 마진 압박이 심할 수 있음.
• 임상 촉매제(Catalyst) 민감도 상승: 금리 인하 환경과 특허 만료 임박으로 인해, 파이프라인의 성공 여부가 기업의 중장기 성장 가치(DCF)에 미치는 영향이 2025년보다 2026년에 더 클 것임.

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2025년의 교훈과 2026년 투자 테마 💡
• 쏠림 매매(Crowded Trade) 주의: 모두가 동의하는 인기 테마(예: 비만 치료제 무한 성장, 특정 기업의 독주 등)는 거품일 가능성이 높으며, 반대로 소외된 테마에서 기회가 발생할 수 있음.
• 시장 믿음의 끈질김: 시장은 새로운 사실(데이터)이 나와도 기존의 내러티브(믿음)를 쉽게 바꾸지 않는 경향이 있으므로, 데이터와 주가 반영 사이의 시차를 활용해야 함.
• 기저율(Base Rates) 무시 금지: 특정 약물의 성공 스토리에 매몰되어 해당 치료 영역(예: 알츠하이머 등 CNS)의 역사적으로 낮은 임상 성공률을 간과해서는 안 됨.
• 턴어라운드 타이밍: 구조조정이나 턴어라운드 스토리는 너무 일찍 진입하기보다, 확실한 신호(Execution)를 확인한 후 늦게 진입하는 것이 나음. 서화백의그림놀이(@easobi)

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치료 영역별(Therapeutic Area) 주요 트렌드 🧬
• 항암제(Oncology): 2026년은 유방암(경구용 SERD, CDK4), 차세대 면역항암제(이중항체, ADC) 등의 임상 결과가 쏟아지며, 특허 만료 이후의 새로운 성장 동력을 확인하는 해가 될 것임.
• 면역학(Immunology): 휴미라, 스텔라라 등 기존 블록버스터의 특허 만료 이후, 차세대 자가면역 질환 치료제로 프랜차이즈 수명을 연장하는 것이 핵심 과제임.
• 심혈관(Cardiovascular): 한동안 투자자들의 관심 밖이었으나, Lp(a), Factor XIa 등 새로운 기전의 약물들이 등장하며 다시 주목받고 있음.
• 비만(Obesity): 경구용 치료제와 유지 요법(Maintenance)이 차기 경쟁처이나, 현재 주가에는 이미 최상의 시나리오가 반영되어 있어 임상 실패 시 리스크가 큼.

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기업 실적 및 밸류에이션 (Sector Aggregate) 📉
• 2025년: 섹터 전반적으로 정책 리스크가 정점을 찍고 자본 배분이 최저 수준이었으나, 하반기부터 투자 심리가 회복세로 전환됨.
• 2026년: 특허 만료(LOE) 절벽이 다가옴에 따라 R&D 파이프라인의 중요성이 극대화되며, 이익 성장보다는 멀티플 확장이 주가 상승을 견인할 것으로 예상됨.
• 2027년 이후: IRA 약가 인하 영향이 본격화되고 주요 바이오의약품의 특허 만료가 집중되므로, 2026년 내에 파이프라인을 통한 성장 동력 확보(De-risking)가 필수적임. 서화백의그림놀이(@easobi)

Goldman Sachs 10 Industry Themes for 2026
포함 기업: AMZN, GOOGL, META, UBER, DASH, CART, LYFT, RBLX, PINS, SPOT, NFLX, TTWO, APP, U, DKNG, PTON, GDRX

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🎯 2026년 10대 산업 테마 요약
1. 소비자 AI 환경의 진화 (Generative AI & Search)
• AI는 2026년에도 핵심 테마이며, 단순 챗봇을 넘어 '에이전트(Agentic)' 경험으로 확장될 전망임.
• GOOGL의 Gemini는 검색 사용자 기반과 1P 데이터를 바탕으로 AI 플레이어로 자리 잡음.
• 검색과 LLM 앱 간의 시장 점유율 경쟁과 소비자 검색 습관의 변화가 주요 관전 포인트임.

2. 광고와 커머스의 경계 모호화 (Social Commerce)
• 이커머스와 디지털 광고 기업들이 직접 경쟁하기보다 파트너십 모델을 채택하는 추세임.
• 틱톡샵 등 소셜 커머스 성장에 대응해 GOOGL, META, PINS 등이 쇼핑 기능을 강화 중임.
• 서화백의그림놀이(@easobi)
• 미국 소셜 커머스 매출은 2024년 910억 달러에서 2029년 1,510억 달러로 성장할 것으로 예상됨.

3. AI가 광고 시장에 미치는 영향
• 디지털 광고는 클라우드 다음으로 AI 도입이 가장 활발한 분야임.
• GOOGL의 Performance Max, META의 Advantage+ 등 AI 자동화 툴이 성과를 내고 있음.
• 생성형 AI는 광고 소재 제작(Creative) 비용을 낮추고 효율성을 극대화함.

4. AI 투자 사이클 (Capex & Cloud)
• AI 학습 및 추론을 위한 인프라 투자는 2026년에도 높은 수준을 유지할 것임.
• 하이퍼스케일러(AMZN, GOOGL, META)들의 AI 투자는 매출 성장으로 이어지며 견고한 ROIC를 보이고 있음.
• 클라우드 부문은 AI 워크로드 증가의 직접적인 수혜를 입을 전망임.

5. 로컬 커머스 경쟁 심화
• 음식 배달 플랫폼들이 식료품(Grocery) 및 소매(Retail) 영역으로 빠르게 확장 중임.
• 온라인 식료품 시장은 침투율이 낮아 성장 잠재력이 큰 것으로 평가됨.
• UBER, DASH, CART 등은 식료품 파트너십을 통해 사용자 빈도와 유지율을 높이고 있음.

6. 모빌리티 네트워크의 미래 (AVs)
• 자율주행차(AV) 도입은 향후 5~7년에 걸쳐 진행될 것이며, 하이브리드 네트워크 방식이 유력함.
• Waymo가 미국 내 선두 주자이며, UBER와 LYFT는 파트너십을 통해 이 테마에 노출됨.
• 단기적으로 AV는 전체 승차 공유 시장의 한 자릿수 비중을 차지할 것으로 보임.

7. 인터랙티브 엔터테인먼트의 진화
• 게임, 음악, 비디오 스트리밍 기업들이 핵심 영역을 넘어 콘텐츠를 다각화하고 있음.
• NFLX는 게임과 라이브 이벤트(WWE)로, SPOT은 오디오북으로 영역을 확장 중임.
• 서화백의그림놀이(@easobi)
• RBLX는 AI 도구를 통해 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 생태계를 확장하고 있음.

8. 공간 컴퓨팅 (Spatial Computing) 전환
• 데스크탑/모바일에서 공간 컴퓨팅으로의 장기적 전환이 진행 중임.
• META는 스마트 안경과 헤드셋 하드웨어 투자를 지속하며 장기적 승자가 될 가능성이 높음.
• 2026년에는 더 가볍고 편한 폼팩터와 AI 어시스턴트의 결합이 소비자 채택을 이끌 것임.

9. 헬스 & 웰니스 시장 기회
• 웨어러블 하드웨어와 구독 서비스가 결합된 형태가 성장하고 있음.
• GOOGL(Fitbit), META, PTON 등이 주요 플레이어로 꼽힘.

10. 성장과 투자의 균형
• 기업들은 단기 마진 최적화보다 장기적 성장 동력(AI, 인프라 등) 확보를 위한 투자를 우선시함.
• 투자자들은 이러한 지출이 향후 영업이익 성장으로 이어질지에 주목하고 있음.

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📊 기존 관점 대비 변화 및 밸류에이션

📈 전망 변화 및 리스크 요인
• 2025년 말에는 AI 투자 강도와 소비자 지출 둔화 우려로 변동성이 있었으나, 2026년 전망은 긍정적임.
• 규제 환경은 지난 6~9개월간의 전개 상황을 고려할 때 이전보다 덜 변동적일 것으로 예상됨.
• AMZN: AWS와 이커머스 전반에 걸친 AI 레버리지 효과와 영업이익 상승 여력이 긍정적임.
• META: AI 투자 비용 우려는 과도하며, 성장 투자와 운영 효율성 간의 균형이 기대됨.
• UBER/DASH: 로컬 커머스 확장성과 투자에 대한 우려는 과장된 것으로 보며 리스크 대비 보상 매력이 큼.
💰 주요 기업 Capex 추정치 (단위: 10억 달러)
• META: 2025E $51~56bn → 2026E $56~110bn (상당한 증가 예상).
• GOOGL: 2025E $59~69bn → 2026E $64~118bn.
• AMZN: 2025E $85~92bn → 2026E $91~146bn.
• 서화백의그림놀이(@easobi)
• AI 인프라 구축을 위한 자본 지출(Capex)이 2026년에도 계속 증가할 것으로 추정됨.

JP Morgan: AI수요가 데이터센터 외부로 확장되며 Scale-Across 및 Multi-Rail 기회 등장.

1. 3번째 차원으로 접어드는 상호연결
- AI 데이터센터/대규모 트레이닝 클러스터 등장은 AI 네트워킹 패브릭과 관련된 새로운 용어를 만들어냈음: 1) 밀접하게 결합된 노드 또는 로컬 클러스터 내에서 XPU-to-XPU 연결을 의미하는 Scale-Up, 2) 단일 데이터센터 내 랙과 pod 전반에 걸쳐 여러 노드를 연결하여 더 큰 AI 클러스터를 형성하는 패브릭을 의미하는 Scale-Out 포함

- 이러한 각 영역은 새로운 기술과 deployment topology를 촉진해 왔으며, 패브릭의 각 계층에 참여하는 공급업체들에게 상당한 매출 기회 창출. 중요한 점은, 업계가 이제 새롭게 형성된 이 모든 AI 데이터센터를 더 넓게 상호 연결하는 세 번째 차원 진입:
1) Scale-Across: 전력, 냉각 또는 부지 문제로 인해 지리적으로 분리된 데이터센터 간 분산 학습을 가능하게 하는 기술
2) Multi-rail: DCI 용량을 확장하고 Scale-Across 같은 새로운 사용 사례를 지원하기 위해 섬유 밀도를 증가시키는 기술

2. 추정치 (Scale-Across만)
- Scale-Across 및 Multi-rail 기회는 데이터센터 인터커넥트 시장에서 약 100억 달러 이상의 TAM을 형성할 것으로 추정

- Scale-Across: 분산 AI 트레이닝을 위한 기회 확대. 20 Pb/s 이상의 AI 트레이닝 트래픽이 스위치 및 광학 스택을 통해 지원될 전망. 논의 중인 첫 번째 구체적인 Scale-Across 기회 중 하나는 전력 제약에 의해 촉발되었으며, 한 미국 hyperscaler가 각각 100,000개 이상의 XPU를 보유한 두 데이터센터를 약 100km 거리에서 매우 고용량의 광학 링크로 연결하여 두 사이트 간 총 20–25 Pb/s 규모의 분산 AI 트레이닝 트래픽을 가능하게 하려는 것.

- 이 초기 배치는 인라인 증폭기 사용을 피하기 위해 100km로 제한되지만, hyperscaler들은 100km를 초과하는 유사 아키텍처에 대한 관심도 가지고 있음. 그럼에도 불구하고, 이번 1차 배치는 다음 요소의 조합에 의존: 1) AI Scale-Out 패브릭과 DCI 계층의 경계에 위치한 딥버퍼 스위치, 2) 프리미엄 코히어런트 플러거블 모듈과 재구성 가능한 라인 시스템으로 구축된 고용량 광학 스택, 3) 대규모 광섬유

- 가정을 한다면, Scale-Across는 DCI 연결당 3억~5억 달러 기회 추정.

#REPORT

하워드 막스: AI의 고용에 대한 ‘끔찍한’ 위협 경고

1. Goldman Sachs 지표: 정리해고가 급등하고 있으며 무엇보다 예측과 측정이 어려움.

2. 하워드 막스: 인공지능은 고용 시장에 대해 “끔찍한(terrifying)” 전망을 만들어내고 있으며 생산성 붐에 대한 일반적인 기대가 추가적으로 생산될 재화를 실제로 구매할 수 있는 사람이 얼마나 될 것인지는 고려하지 않고 있다고 경고

- 소수의, 고도로 교육받은 해안 지역의 다중 억만장자들이 수백만 명을 실직하게 만드는 기술을 만들어냈다는 인식을 받게 될까 봐 나는 우려. 이는 현재보다 훨씬 더 큰 사회적·정치적 분열을 초래할 가능성이 있으며, 세상을 포퓰리즘적 선동 정치가가 등장하기에 적합한 토양으로 만들 것

- 그는 AI가 ‘승자독식’ 성격의 군비 경쟁이기 때문에 일부 기업들은 ‘공격적’이라고 할 수 있을 정도의 막대한 부채를 떠안고 있으며, “테크 기업들이 엄청난 금액을 지출하는 이유 중 하나는 더 작은 기업들이 따라오기 어렵게 만들기 위한 것이라고 보는 것도 합리적".

- AI 기술에 대한 수요 증가가 “전적으로 예측 불가능함에도 불구하고” 투자자들이 “투기적”인 행동을 보이고 있다고 지적. 그는 메타와 알파벳이 AI 투자를 위해 발행한 30년 만기 채권이 동일 만기의 미 국채보다 약 1%포인트 높은 금리를 지급하고 있다는 것을 언급.

#INDEX

BofA) 엔비디아 IR 미팅: 여전히 경쟁사보다 한 세대 앞서 있음, 베라 루빈(Vera Rubin) 예정대로 진행 중

1. 긍정적인 IR 미팅, 최선호주(Top Pick) 재확인, 목표 주가 $275

저희는 엔비디아(NVDA) IR 담당 토시야 하리(Toshiya Hari)와 가상 투자자 미팅을 가졌습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
1) 기술 격차: 엔비디아 GPU는 경쟁사보다 여전히 한 세대 앞서 있습니다. 현재 사용 가능한 GPU 기반 거대언어모델(LLM)들은 구형 호퍼(Hopper) 기반으로 훈련되었으며, 세대 간 10~15배 성능 향상이 있는 블랙웰(Blackwell)로 훈련된 모델은 아직 나오지 않았기 때문입니다(블랙웰 기반 LLM은 2026년 초 출시 예정).
2) 로드맵: 차세대 칩인 '베라 루빈(Vera Rubin)'은 로드맵 변경 없이 2026년 하반기 출시 예정이며, 프리필(pre-fill) 추론 CPX 버전 또한 2026년 4분기에 예정대로 출시될 것입니다.
3) 고객: 구글은 여전히 엔비디아의 핵심적이고 성장하는 고객이며, 모든 모델 빌더들은 여전히 엔비디아 기반으로 구동됩니다.
4) 매출 가시성: 엔비디아는 최소한 2025~2026년(CY) 5,000억 달러 매출 전망에 대한 수요와 공급 가시성을 모두 확보하고 있으며, OpenAI 및 앤스로픽(Anthropic)과의 파트너십은 여기에 추가적인(incremental) 요소입니다.
5) 기존 제품 활용: 5년 된 암페어(Ampere) GPU는 여전히 고객사에서 거의 100% 가동률을 보이고 있어, GPU의 감가상각/내용연수를 5~6년으로 보는 것이 적절합니다.
6) 경쟁 우위: 엔비디아의 핵심 경쟁 우위는 고객과의 공동 설계(co-design)이며, CPU, GPU, 스케일업(scale-up), 스케일아웃(scale-out), 스케일어크로스(scale-across), 그리고 소프트웨어(CUDA 라이브러리)를 아우르는 엔드투엔드(end-to-end) 플랫폼을 갖추고 있다는 점입니다. 이는 다른 기업이 복제할 수 없는 것입니다.
7) 중국/H200: 중국 및 H200 관련 영향은 아직 평가하기 이릅니다.
8) 마진: 메모리 비용 상승에도 불구하고 70% 중반대의 매출총이익률(GM) 전망은 변함없습니다.

한편, 저희는 2026년/2027년 예상 주가수익비율(PE) 25배/19배라는 밸류에이션이 여전히 매력적이라고 믿습니다. 이는 이익 성장률 대비 주가 비율(PEG)이 약 0.5배 수준으로, 매그니피센트 7(Mag-7) 및 성장 동종 업체들의 약 2배 대비 낮기 때문입니다. 매수 의견과 최선호주(Top Pick), 목표 주가 $275를 유지합니다.

2. 엔비디아, 여전히 경쟁사보다 확실히 한 세대 앞서 있음
구글 제미나이 3(Gemini 3)가 현재 최고의 LLM 중 하나이고 TPU로 훈련되었지만, 엔비디아는 승자를 가리기엔 너무 이르다고 보고 있습니다. 중요한 것은 현재 사용 가능한 GPU 기반 LLM들은 모두 구형 호퍼(2022년) 제품으로 훈련되었으며, 블랙웰(2024년) GPU로 훈련될 차기 LLM들과는 비교가 불가능하다는 점입니다. 이러한 블랙웰 기반 모델들은 2026년 초부터 출시되기 시작할 것이며, 이 시점이 되면 엔비디아가 경쟁사보다 최소 한 세대 앞서 있다는 것이 명확해질 것입니다. 또한, MLPerf 및 InferenceMAX와 같은 대부분의 외부 벤치마크에서 블랙웰은 훈련과 추론 모두에서 확실한 선두를 달리고 있으며, 와트당 토큰 수 및 토큰당 매출에서도 엔비디아가 앞서 있습니다.

3. 2026년까지 최소 5,000억 달러 규모의 가시성 확보
엔비디아는 블랙웰/루빈/네트워킹 분야에서 2025~2026년 최소 5,000억 달러 매출 전망에 대한 수요와 공급 가시성을 모두 갖추고 있음을 재차 강조했습니다. 최근 OpenAI 및 앤스로픽/마이크로소프트와의 파트너십(1GW 구매/구축당 엔비디아 자본 100억 달러 투자 조건)은 의향서(LOI) 단계이므로 상방 잠재력이 될 수 있어 기존 5,000억 달러 전망에 추가되는 증분(incremental)입니다. 데이터 센터 인프라 내 엔비디아의 콘텐츠 비중은 블랙웰 세대의 경우 기가와트(GW)당 약 300억 달러이며, 루빈 세대에서는 더 높아질 것임을 상기하십시오.

4. 중국/H200 영향은 아직 정량화하기 어려움
H200 GPU의 중국 판매를 다시 허용하려는 트럼프 행정부의 최근 입장과 관련하여, 엔비디아는 그 영향을 평가하거나 정량화하기에는 시기상조라고 보고 있습니다. 엔비디아는 아직 공식 라이선스를 받지 못했으며, 라이선스를 받은 후에도 중국 고객의 실제 수요, 공급 관점에서 얼마나 빠르고 많이 생산할 수 있는지, 그리고 중국 규제 당국이 무엇을 허용할지를 파악해야 합니다. 미국 정부에 대한 25% 삭감(비용 지불 등)에 대한 계산 또한 불분명하지만, 저희 관점에서는 매출 감소보다는 매출원가(COGS) 증가 가능성이 더 높다고 봅니다.

오라클(ORCL US) F2Q26 실적 - 맛집도 웨이팅이 길면 화가 난다

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오라클은 기대치를 소폭 하회하는 탑라인과 무난한 가이던스를 제시했습니다. 지난 분기와 유사한 모습인데요

폭발적 RPO 성장은 계속되고 있습니다. 메타, 엔비디아 등과의 계약 기반으로 RPO는 5,230억 달러(+438% YoY, +15% QoQ)에 달하고 있습니다.

막대한 RPO는 맛이 보장된 맛집과도 같습니다. 이제 매출로 전환만 되면 되는 것인데 아직 기대치 대비 매출 전환이 더딘 상황입니다.

여기에 CapEx 투자와 자금 조달, 마진 관련 우려도 증가했습니다. 가드를 올려 방어하는 자세를 취했는데요

필요 자금 조달 규모는 시장 전망치 1,000억 달러 대비 적을 것이라고 언급하며, 고객이 하드웨어를 가져오는 모델과 벤더의 GPU 임대 모델을 제시했습니다.

마진은 캐파 가동되면 개선될 것을 시사했으나, AI 인프라 마진 자체가 타 세그먼트 대비 낮은 것에서 시작하는 마진 희석 우려에 대한 답변은 아직은 부족해 보이네요

오픈AI 고객 집중과 관련해 대금 지불 실패 케이스(오픈AI 파산?)에 대한 질문도 이어졌습니다.

당연한 이야기지만, 표준화된 클라우드 인프라를 제공하고 있고, 캐파 재할당은 어렵지 않은 상황입니다.

AI 전체의 수요가 무너지는 것이 아니라면 오라클의 캐파는 분명 쓰임이 있을 것입니다.

시간외 하락을 고려하면 12M FWD P/E(Factset)는 26.5배 수준입니다. 마이크로소프트 27.7배를 하회하고 있네요

자세한 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4pvWAoa

(2025/12/11 공표자료)

오라클(Oracle) 상황 정리:

오라클이 실적 발표 후 시간외 거래에서 11% 넘게 폭락하며 전체 AI 관련 트레이딩 심리를 끌어내렸습니다.

현재 선물 시장도 약 1% 하락 중입니다. 하지만, 과연 이것이 타당한 반응일까요?

첫째, 오라클은 2026년 설비투자(CapEx) 추정치를 150억 달러 상향 조정했습니다.

올해 내내 투자자들은 CapEx 가이던스 상향을 호재로 받아들여 보상해 왔는데, 도대체 무엇이 바뀐 걸까요?

현재 가장 큰 우려는 오라클의 부채 상황입니다. 투자자들은 이 막대한 설비투자 비용을 어떻게 조달할지 걱정하고 있습니다.

하지만 여기서 중요한 점은 오라클이 차입을 늘리는 이유는 수요(DEMAND)가 폭발하고 있기 때문이며, 부채를 지는 비용이 AI 혁명을 놓치는 비용보다 훨씬 저렴하다는 사실입니다.

이는 마이크로소프트와 아마존이 2012~2017년에 사용했던 전략과 정확히 똑같습니다.

게다가 오라클의 부채 부담은 여전히 관리 가능한 수준이며, 레버리지 배수(leverage multiples) 또한 많은 동종 업계 기업들보다 낮습니다.

우리의 관점에서 볼 때, 이번 하락은 뜨거운 랠리와 비둘기파적인 연준 회의 이후, 투자 심리의 추(pendulum)가 다시 "AI는 버블이다"라는 쪽으로 기울어진 또 하나의 사례일 뿐입니다.

기술주들의 시간외 거래 움직임은 과잉 반응(overreaction)으로 보입니다.

우리는 여전히 자산 보유자들이 승리할 것이라 예상합니다.

BofA) 오라클; 만들면 그들이 올 것입니다. 하지만 먼저 만들어야 합니다. 목표가 $300

1. 성장을 위한 투자의 대가를 지불하고 있는 오라클
오라클은 AI 인프라 구축의 가장 힘든 단계에 진입하고 있으며, 3분기는 구축 비용 지출과 매출 전환 사이의 시간적 불일치를 명확히 보여주었습니다. OCI 매출 성장률 69%(전년 대비)는 시장 예상치와 비슷한 수준이었으나, 자본 지출(capex) $120억은 컨센서스보다 $40억 많았습니다. 경영진은 OCI AI 백로그 $5230억을 수익화하기 위한 인프라 구축을 위해 2026 회계연도에 자본 지출을 $150억 증액하여 $500억으로 늘릴 것이라고 안내했습니다. 저희는 현재 지출과 매출 간의 불일치가 근본적인 변화라기보다는 투자 곡선 상의 문제라고 봅니다. 저희는 '매수' 의견을 유지하며, 목표 주가를 이전 $368에서 $300으로 하향 조정합니다. 이는 AI 관련 기업들의 밸류에이션이 위축된 점을 감안하여 기존 12.4배에서 10배의 2027 회계연도 예상 EV/매출을 적용한 것입니다.

2. 일시적인 약세, 장기적 펀더멘털은 변함 없음
저희는 오라클의 기본적인 펀더멘털은 여전히 강하다고 믿습니다. 현재의 약세는 수요를 충족시키기 위해 필요한 자본 지출 투자 주기와 관련된 것이며, 회사는 현재의 AI 수요 추세를 충족하기 위해 요구되는 비정상적인 투자 속도에 대한 대가를 치르고 있는 것입니다. 저희는 대신 다음과 같은 근본적인 펀더멘털에 초점을 맞춥니다. AI 수요는 계속해서 증가하고 있으며, 대규모 사이트 구축은 예정대로 진행되고 있고, OCI의 융통성 있는(fungible) 아키텍처는 회사가 다양한 칩셋과 계약 유형에 걸쳐 컴퓨팅 수요를 제공할 수 있도록 합니다. 마지막으로, 경영진은 오라클이 여전히 여러 금융 채널에 대한 건전한 접근성을 가지고 있으며 투자 등급 신용을 유지하는 데 전념하고 있음을 재차 강조했습니다.

3. 앞으로 어떤 긍정적인 요인이 있을까요?
주가는 OpenAI 발표 이후 상승분을 모두 반납하고 그 이상 하락했으며, 이는 오라클이 AI 컴퓨팅 하이퍼스케일러로 전환할 수 있는 능력에 대한 투자자들의 불안정한 신뢰를 시사합니다. 하지만 저희는 투자 심리와 예상치가 상향 재설정될 잠재력이 있다고 봅니다. 광범위한 AI 지출 주기는 다양한 기업에서 여전히 견고하며, 오라클의 애플리케이션 포트폴리오는 매출이 전년 대비 200bp 증가한 11%로 가속화되는 등 AI 후광 효과의 초기 징후를 보이고 있습니다. 따라서 저희는 주가 상승 모멘텀을 이끌 수 있는 촉매제, 즉 가속화되는 매출 전환, OCI AI 마진 프로필에 대한 가시성 향상, 그리고 애플리케이션 및 데이터베이스 제공 전반에 걸친 AI 주도 모멘텀에 초점을 맞춥니다.

Oracle Corporation (Morgan Stanley) 2Q26 Results - Resumption of Disbelief?

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📉 투자 심리 약화와 불확실성 확대
• 오라클의 클라우드 성장이 가이던스 하단에 머물고 매출총이익률(GM) 및 영업이익률(OM) 압박이 커지며 투자자 신뢰가 흔들림.
• 대규모 GPUaaS(GPU as a Service) 수주 잔고를 효율적으로 실행할 수 있을지에 대한 의구심이 증폭되며 주가 상승 촉매제가 부재한 상황임.
• 2분기 수주(Bookings)는 838억 달러로 AI 관련 수요 강세를 입증했으나, 시간외 거래에서 주가는 하락세를 보임.
• 이는 막대한 수주 잔고를 지속 가능하고 수익성 있는 매출로 전환할 능력에 대해 시장이 확신을 잃어가고 있음을 시사함.
🚨 주요 우려 사항 (매출 부진 및 마진 쇼크)
• 실적 부진: 2분기 총 매출은 160.6억 달러(+14% YoY)로 가이던스 하단이자 컨센서스를 하회함.
• 서화백의그림놀이(@easobi)
• 클라우드 성장 둔화: 클라우드 매출 약 80억 달러(+33% YoY cc) 역시 가이던스 하단에 그쳤으며 컨센서스를 밑돔.
• 마진 쇼크: Non-GAAP 매출총이익률은 41.9%(YoY -470bps)로 컨센서스(68.7%)를 크게 하회했으며, 영업이익률도 예상보다 낮았음.
• EPS 착시: Non-GAAP EPS는 2.26달러로 컨센서스(1.65달러)를 상회했으나, 이는 Ampere 지분 매각에 따른 27억 달러의 일회성 이익이 포함된 결과임.

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💸 현금 흐름 압박과 Capex 급증
• 투자 비용 증가: 2분기 Capex는 120억 달러로 전년 대비 200% 이상 급증했으며, 이로 인해 잉여현금흐름(FCF)은 -100억 달러(적자)를 기록함.
• 연간 전망 상향: 수주 잔고 대응을 위해 FY26 연간 Capex 전망치를 기존 대비 150억 달러 늘린 500억 달러로 상향 조정함.
• 이는 FY26 예상 매출의 약 75%에 달하는 막대한 규모로, 향후 현금 흐름에 대한 우려를 가중시킴.
• 고객이 칩을 직접 가져오는 구조(BYO chip) 등 창의적 자금 조달 방안을 제시했으나, 이는 오라클이 GPU 재판매 마진을 누리지 못해 수익성이 낮아질 수 있다는 우려를 낳음.
📈 긍정적 요인 (Backlog 급증)
• RPO 성장: 2분기에만 677억 달러의 수주 잔고가 추가되어 총 RPO는 5,230억 달러에 달함.
• 장기 매출 상향: 강력한 RPO를 바탕으로 FY27 매출 전망을 기존(10월 Analyst Day 제시)보다 40억 달러 상향 조정함.
• 멀티 클라우드 데이터베이스 소비 매출이 전년 대비 817% 성장하는 등 풋프린트 확장 효과가 나타남.

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📊 투자의견 및 실적 전망 변경
• 투자의견 Equal-weight 유지, 목표주가 320달러: 2030년까지 AI 인프라 매출 가시성은 확보되었으나 마진 불확실성이 상존함.
• 서화백의그림놀이(@easobi)
• 기존에는 목표주가 및 모델을 검토 중(Under Review)이라고 언급되었으나, 리스크-보상 분석에서 목표가를 320달러로 제시함.
• FY27 매출 전망이 상향되었음에도 불구, 백로그의 수익화 시점과 마진 프로파일에 대한 확신이 필요하다는 입장임.
📅 연도별 주요 재무 추정 (Consensus Methodology 기준)
• FY2025 (25년 5월 결산): EPS $6.03 / P/E 32.3배
• FY2026 (예상): EPS $6.70 / P/E 43.6배
• FY2027 (예상): EPS $7.85 / P/E 37.6배
• FY2028 (예상): EPS $11.14 / P/E 27.0배

구글, 인프라 전략 강화를 위해 ‘AI 인프라 최고 기술책임자‘ 승진

: Amin Vahdat(아밋 바흐다트)를 신설 직책인 AI 인프라 최고 기술책임자(Chief Technologies for AI Infrastructure)로 승진. 순다르 피차이 CEO에게 직접 보고

: 바흐다트는 TPU, Jupiter 초고속 데이터센터 네트워크, 광확 회로 스위치, 액체냉각 인프라, Borg 클러스터 관리 시스템 등 구글의 수직 통합형 AI 인프라 스택 전반을 주도

: 토마스 쿠리안 구글 클라우드 CEO는 ”이번 변화는 AI 인프라가 회사의 핵심 중점 영역임을 명확히 하는 것“이라고 강조

: 바흐다트는 11/6일 구글 전사 회의에서 AI 컴퓨트를 6개월마다 2배로 늘려야하고, 향후 4~5년에 1,000배 확대가 필요하다고 밝힌 바 있음. 전략적 우선 순위를 반영하는 인사 조치

요샌 숨만 쉬어도 투경이라 이게 맞지

시총 2위 SK하이닉스도 '투자경고'…지정 요건 재검토한다
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문제는 일부 소형주가 아닌 시가총액이 수십조 원대인 대형주까지 동일한 조건으로 투자경고 종목으로 지정된다는 것이다. 거래량이 많고 시가총액이 클수록 시세조종이 어려운데 일부 소형주와 동일한 요건에 따라 시장경보제도를 운영하는 것이 적절하지 않다는 지적이다. 투자경고 종목으로 지정돼 있는 SK하이닉스·두산에너빌리티·SK스퀘어·현대로템 등 4개 종목이 우량주만으로 구성된 ‘KOSPI200’ 지수에서 차지하는 비중만 20%를 넘는다.

Evening 70

일론 머스크

"AI5와 AI6 엔지니어링은 제가 테슬라에서 가장 많은 시간을 할애하고 있는 업무입니다. AI5도 좋겠지만, AI6는 정말 훌륭할 것입니다."

+ AI 칩은 모든 것에 필요합니다