트레이더들, 올해 연준 금리인상 베팅 확대

- 채권 트레이더들은 중동에서 장기화되는 전쟁이 글로벌 인플레이션을 자극할 수 있다는 우려 속에, 10월까지 Fed가 금리를 인상할 가능성에 대한 베팅을 50%까지 높였음

- 이번 금리 급등은 전쟁이 3주째에 접어드는 가운데 나타났으며, 단기물 구간의 상승폭이 가장 컸음.

- FED, ECB 및 BOE은 이번 주 모두 금리를 동결했지만, 당국자들은 인플레이션 압력을 억제하기 위해 필요하다면 조만간 행동에 나설 준비가 되어 있다는 신호를 시장에 보내고 있음.

#INDEX

J.P. Morgan (J.P. Morgan)
Global Memory Market: $1+trn Memory TAM by 2028E, five-year upcycle in sight
SK Hynix, Samsung Electronics, Micron, Kioxia
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• 📈 J.P. Morgan은 메모리 시장의 총 가용 시장(TAM) 규모 전망치를 2026~2027년 기준 기존 대비 33~48% 대폭 상향함.
• 2028년까지 메모리 시장 규모가 1조 달러(약 1,300조 원)를 넘어설 것으로 예상하며, 전례 없는 5년 장기 업사이클이 지속될 것으로 전망함. 서화백의그림놀이(@easobi)
• 이러한 낙관적 전망의 근거는 최신 AI 및 범용 서버의 메모리 아키텍처 진화와 B2C 수요 가이드라인의 상향 조정에 기인함.
• 향후 24개월 동안 공급 부족(Shortage) 상태가 지속되는 베이스 케이스 시나리오를 제시하며, 2028년 하반기에나 점진적인 수급 균형에 도달할 것으로 분석함.
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• 🤖 AI 에이전트(항시 가동 메모리)와 물리적 AI(긴 컨텍스트 창)가 차세대 메모리 수요를 견인하며, AI 관련 메모리 가치 비중은 2028년 53%까지 상승할 것임.
• AI 추론 비즈니스 모델이 에이전트 중심으로 전환되면서 방대한 토큰 생성을 위한 데이터 피드 및 프로세싱 루프가 강화되고 있음.
• LLM 기반 수요가 여전히 주류를 이루는 가운데, HBM과 시스템 메모리(SOCAMM, RDIMM, eSSD 등)를 포함한 AI 가치 점유율은 2027년 47%에 이를 것으로 추정됨.
• 공급 업체들의 공급 충분성(Supply Sufficiency)이 과거 팬데믹 대비 낮은 60% 수준에 머물러 있어 가격 강세가 지속될 가능성이 높음.
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• 💡 삼성전자(SEC)와 SK하이닉스(SKH)에 대해 최고의 메모리 솔루션 제공업체로서 '비중확대(Overweight)' 의견을 유지함.
• 마이크론(Micron)과 eSSD 비중 확대로 수혜를 입는 키옥시아(Kioxia) 역시 긍정적으로 평가함.
• 투자자들은 이제 성장 모멘텀보다 업사이클의 '지속 기간'에 주목하고 있으며, 장기 공급 계약(LTA)이 이익 가시성을 높여 리레이팅 요소로 작용할 것임. 서화백의그림놀이(@easobi)
• 주요 리스크로는 AI 에이전트 수익화 지연에 따른 설비투자(Capex) 둔화, 새로운 알고리즘으로 인한 메모리 소비 강도 약화 등을 꼽음.
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💰 연간 실적 추정 (단위: 십억 원 / 삼성전자 기준)
2025E: 매출 345,630 / 영업이익 65,340 / 순이익 54,210 / EPS 7,980원 / P/E 25.1배 / P/B 2.4배
2026E: 매출 453,740 / 영업이익 125,320 / 순이익 105,420 / EPS 15,530원 / P/E 12.9배 / P/B 2.1배
2027E: 매출 622,860 / 영업이익 188,470 / 순이익 158,630원 / EPS 23,370원 / P/E 8.6배 / P/B 1.9배
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bit demand vs. bit supply

J.P. Morgan Global Memory Model: Summary of changes

Goldman Sachs
US WEEKLY KICKSTART: The equity market impact of proposed index inclusion rule changes
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📢 주요 지수 편입 규칙 변경 예고와 배경
• 대형 IPO 기대감 속에 주요 지수 산출 기관들이 편입 규칙 개정 검토 중임
• Nasdaq과 FTSE Russell은 상장 후 편입까지 필요한 '숙성 기간' 단축을 논의함
• 최소 유동 주식 비율 요건에 대한 완화 조치도 함께 검토되고 있는 상황임
• 지수 기관들은 투자자에게 최신의 상장 주식 노출도를 제공하려는 목적을 가짐
• 서화백의그림놀이(@easobi) 현재 상위 10개 벤처 캐피털 투자 기업의 가치는 약 3조 달러임
• 예측 시장에서는 올해 안에 이들 중 상당수가 상장할 가능성을 높게 점치고 있음
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📉 저유동성 대형 IPO의 지수별 영향 차이
• 시가총액이 크지만 유동 비율이 낮은 기업이 상장할 경우 지수별 비중은 상이함
• 시총 1조 달러, 유동 비율 5% 가정 시 S&P 500 내 비중은 0.1%에 불과함
• Russell 1000 Growth 지수에서도 해당 기업의 비중은 0.2% 수준에 머무름
• 반면 Nasdaq-100은 조정 계수를 적용하여 1.4%의 상대적으로 높은 비중을 부여함
• 이는 Nasdaq이 저유동성 종목에 대해 가중치를 높이는 방안을 검토하기 때문임
• 결과적으로 특정 지수에만 편입 영향이 집중될 수 있다는 분석이 나옴
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⚖️ 기존 구성 종목에 대한 매도 압력 분석
• 대형 신규 종목 편입 시 기존 종목에 대한 매도 압력은 우려보다 낮을 전망임
• S&P 500에 1조 달러 기업 편입 시 패시브 매도 압력은 약 90억 달러 수준임
• 이는 전체 시가총액의 1% 미만이며 일평균 거래량의 2% 수준으로 관리 가능함
• 액티브 매니저들이 벤치마크 비중을 즉시 추종해도 매도세는 감당 가능한 범위임
• 2020년 테슬라 편입 당시에도 S&P 500과 대형주들은 오히려 상승세를 기록함
• 서화백의그림놀이(@easobi) 지수 밸류에이션 역시 수익 기여도에 따라 결정되어 급변하지 않음
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💰 주식 수급 전망 및 기업 환매 수요
• 기업들의 자사주 매입 수요가 IPO 공급 물량을 충분히 상쇄할 것으로 보임
• 2025년 S&P 500 기업의 자사주 매입액은 1조 달러, 발행액은 2,980억 달러임
• 올해 현재까지 자사주 매입 승인액은 3,640억 달러로 역대 최고치를 경신 중임
• 골드만삭스 매입 데스크 물량은 전년 동기 대비 1.2배 수준으로 활발히 집행됨
• 뮤추얼 펀드의 현금 비중이 1.3%로 역사적 저점이라 기존 주식 매도는 불가피함
• 특히 대형 성장주 펀드 내 과중축된 종목들이 포트폴리오 재조정 위험에 노출됨
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📊 S&P 500 연간 실적 및 전망 추정
• S&P 500 EPS 전망 (Goldman Sachs Forecast)
• 2025E: EPS 275달러 / 성장률 12% / P/E 21배 (현 NTM 기준)
• 2026E: EPS 309달러 / 성장률 12% / P/E 21배 / 연말 목표가 7600
• 2027E: EPS 342달러 / 성장률 10% / P/E 미제시
• 경제 성장률(GDP) 전망치는 2026년 2.4%, 2027년 2.0% 수준으로 예상함
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OpenAI Ecosystem Capital Flows

메모리 반도체 사이클 시나리오

1. 강세장 사이클 (확률 = 25%)
1) LLM 파운데이션 모델: 파라미터 확장이 빠른 속도로 계속 확대되고, 물리적/세계 AI로의 급격한 모델 전환 가속화
2) 메모리 소비 아키텍처: 제한적인 소프트웨어 스택 개선, 모든 새로운 컴퓨팅 아키텍처에서 하드웨어 집약도가 높은 수준으로 유지됨
3) CSP 하드웨어 지출: 토큰 소비 곡선이 기하급수적으로 유지되고 이어 AI 에이전트 수익화가 급격히 이루어져 강력한 자본적지출(capex) 증가 가능
4) 소비자 수요: 단기적인 판매량 조정 이후 탄력적인 수요 지지, 부품 원가 인플레이션 속에서 엣지 AI 수요 반등
5) 다년 공급 계약: 공급업체와 고객이 높은 투자 및 주문 가시성을 바탕으로 서로에게 지출을 정당화할 수 있음
6) WFE 지출 및 경쟁: 공격적인 인프라 자본적지출(capex)을 집행하나 합리적인 장비 지출이 이루어지며, 중국은 규제로 인해 스케일업/스케일아웃에 실패함
7) 신기술 개발: 고객들이 새로운 폼팩터(HBF, LLW 등)를 적극적으로 도입하고 웨이퍼 대 다이(wafer-to-die) 페널티 비율이 급격히 악화됨

2. 기본 케이스 사이클 (확률 = 60%)
1) LLM 파운데이션 모델: 파라미터가 적당한 속도로 계속 유지되고, 물리적/세계 AI로의 점진적인 모델 전환 가속화
2) 메모리 소비 아키텍처: 소프트웨어 스택 개선에도 불구하고 메모리 집약도가 지속되고, 새로운 아키텍처에서 하드웨어 집약도가 계속 증가함
3) CSP 하드웨어 지출: 토큰 소비 곡선이 견고하게 유지되고 적당한 AI 에이전트 수익화로 안정적인 자본적지출(capex) 증가 가능
4) 소비자 수요: 단기 조정 이후 중저가 부문이 점진적으로 계속 축소되고, 엣지 AI 수요가 천천히 진행됨
5) 다년 공급 계약: 공급업체와 고객이 특정 구속력과 합리적인 주문 가시성을 갖춘 투자 규모에 합의함
6) WFE 지출 및 경쟁: 공격적인 인프라 자본적지출(capex) 및 지속적인 장비 지출이 이루어지며, 중국은 계속해서 스케일업/스케일아웃 과제에 직면함
7) 신기술 개발: 고객들이 새로운 폼팩터를 선택적으로 채택하고 웨이퍼 대 다이(wafer-to-die) 페널티 비율이 점진적으로 악화됨

3. 약세장 사이클 (확률 = 15%)
1) LLM 파운데이션 모델: 파라미터 확장이 일시 중지되고, 물리적/세계 AI로의 더딘 모델 전환이 빠른 속도로 가속화되며, 자금 조달에 대한 우려 증가
2) 메모리 소비 아키텍처: 소프트웨어 스택의 돌파구 마련, 새로운 아키텍처에서의 BOM(원자재 명세서) 원가 압박으로 인해 하드웨어 집약도가 정체됨
3) CSP 하드웨어 지출: 토큰 소비 곡선이 선형으로 유지되고 느린 AI 에이전트 수익화가 부진한 자본적지출(capex) 지출로 이어짐
4) 소비자 수요: 모든 부문에 걸친 수요 파괴 및 엣지 AI 프로젝트가 다년간 지연됨
5) 다년 공급 계약: 제한된 주문 가시성으로 인해 공급업체와 고객이 계약을 준수하지 못하고 잉여 생산 능력이 공급 과잉으로 바뀜
6) WFE 지출 및 경쟁: 공격적인 인프라 및 장비 자본적지출(capex)이 이루어지고, 중국은 웨이퍼당 비트 생산성과 제품 품질에서 의미 있는 회복세를 보임
7) 신기술 개발: 고객들이 새로운 폼팩터를 시도하려는 의욕을 잃고 웨이퍼 대 다이(wafer-to-die) 페널티 우려가 사라짐

J.P. 모건 아시아 테크놀로지 아웃룩 (2026년 3월) 정리

이 보고서는 J.P. 모건 애널리스트 팀이 2026년 3월 22일 발간한 아시아 기술주 전망 자료로, 크게 두 파트로 구성되어 있습니다. 첫 번째는 메모리/HBM/TCB/MLCC/애플 공급망을 포함한 테크 사이클 전반의 업데이트이고, 두 번째는 한국 상대 가치 투자 아이디어 업데이트입니다.

투자자 포지셔닝과 관련해서는 시장이 AI 사이클에 대해 비교적 강한 신뢰를 유지하고 있으나, 가격 인플레이션 요인을 중심으로 피크 이익의 지속 가능성에 대한 우려가 병존하는 상황입니다. AI 노출 섹터(메모리, MLCC, 기판, HBM TCB, PCB, 테스트 소켓 등)는 시장에서 이미 충분히 보유된 종목군으로, 최근 셀오프가 재진입 기회를 제공하고 있다고 보고 있습니다. 스마트폰·소비자 등 경기순환적 섹터에 대해서는 확신이 낮은 편이며, 상법 3차 개정 이후 RV(상대가치) 종목들에 대한 관심도 다소 낮아진 상태입니다.

메모리 섹터의 핵심 논지는 토큰 이코노믹스, AI 연산 수요 강화, 그리고 서버 아키텍처의 메모리 집약도 심화가 5년짜리 업사이클을 이끌고 있다는 것입니다. 캐팩스 증가는 예정되어 있지만 공급 비트 증가는 제한적이며, 수급 격차는 2028년까지 좁혀지기 어려울 것으로 전망합니다. 메모리를 경기순환적 생산 관점으로 볼 것이냐, 아니면 세속적 수요 관점으로 볼 것이냐에 따라 인식이 갈리며, LTA(장기공급계약)가 핵심 논쟁 포인트로 부상하고 있습니다. 레이팅은 삼성전자·SK하이닉스·키옥시아가 모두 비중확대(OW)이며, NYT는 중립(N), 한미반도체는 비중축소(UW)입니다.

HBM 수급 측면에서는 전체적인 공급 타이트함이 지속되는 가운데, HBM3E는 완만한 공급 과잉 국면에 진입하는 반면 HBM4는 여전히 타이트한 공급이 예상됩니다. HBM 비트 수요는 2026E 기준 3,511mn GB, 2027E 5,419mn GB, 2028E 9,827mn GB로 추정되며, 조정 수급 갭(adjusted S/D glut)은 2026E -9%, 2027E -17%, 2028E -21%로 지속적인 공급 부족이 예상됩니다. SK하이닉스는 HBM 시장 내 리더십을 유지하고 있으며 2026년 수주 협의가 완료된 상태입니다. HBM 콘텐츠는 NVDA GPU 기준 2023~2027년 CAGR +90%로 강한 성장세를 이어갈 전망이며, ASIC 수요도 빠르게 확대되어 향후 12개월 내 NVDA GPU 출하를 상회할 것으로 예측됩니다.

DRAM의 경우 4년 업사이클이 지속되고 있으며, 모멘텀보다는 사이클 지속 기간에 초점을 맞출 필요가 있다고 강조합니다. DRAM WSPM은 2025년 말 190만에서 2028년 말 270만+으로 증가할 전망이나, HBM으로의 웨이퍼 전용 비중이 매년 확대(2025년 약 19%, 2026E 24%, 2027E 29%)되면서 전통적 non-HBM 비트 증가는 자연스럽게 제약을 받는 구조입니다. 서버 DRAM이 블렌디드 ASP 상승을 주도하며 2027~28년까지 상승 흐름이 이어질 것으로 보고 있습니다.

NAND는 경기순환적 반등, 캐팩스 기율, eSSD의 AI 인에이블러로서의 역할이 핵심 키워드입니다. KV캐시 오프로딩 및 HDD 공급 부족이 장기 eSSD 수요 성장을 견인하고 있으며, AI 서버의 eSSD 비트 수요 CAGR(24~28년)은 +74%로 일반 서버(+31%)를 크게 상회합니다. 키옥시아는 순수 NAND 메이커로서 eSSD 믹스 개선, 비용 경쟁력, SanDisk와의 JV를 통한 투자 효율성 등을 바탕으로 동종 업체 대비 초과 성장이 기대되며 비중확대 의견입니다.

AI 하드웨어 측면에서는 MLCC가 서버 중심 AI 확산과 EV 성장에 따른 수혜를 입을 것으로 보이며, SEMCO(OW)가 최선호주입니다. ABF 기판은 GPU/ASIC 수요로 타이트한 공급이 예상되고, 일부 MLB 업체들도 ASIC 및 800G 네트워크 수요 강화의 수혜를 받을 것으로 판단됩니다. ISU 페타시스(OW)는 구글 TPU 및 네트워크 스위치용 PCB TAM 성장의 직접적 수혜주로 제시되고 있습니다.

경기순환 하드웨어 관련해서는 아이폰 EMS 빌드가 단기적으로 상향 조정되며 LG이노텍(OW)과 LG디스플레이(N)에 긍정적이나, BOM 비용 상승 압박이 2026년 마진에 부담으로 작용할 수 있습니다. LG전자(N)는 TV 마진 역풍이 우려 요인입니다.

한국 상대 가치 투자와 관련하여 6~12개월 시계열에서 긍정적인 시각을 유지하고 있습니다. 삼성 C&T(OW)는 신규 밸류업 공시 가능성과 삼성전자·삼성바이오로직스 자산 가치를 감안할 때 최우선 매수 아이디어로 제시되며, SK Inc(OW)와 LG Corp(OW)도 비중확대 의견입니다. 한국 주요 지주사들은 현재 NAV 대비 평균 45% 내외의 디스카운트에 거래되고 있습니다.

*Claude로 요약함

엔비디아 연구진이 메모리를 최대 20배까지 압축할 수 있는 신기술 개발(3월 17일)

Nvidia 연구진이 대형 언어 모델의 KV 캐시를 최대 20배까지 압축하는 새로운 기술 KVTC(KV Cache Transform Coding)를 발표하였습니다. KV 캐시란 모델이 대화 이력을 기억하기 위해 사용하는 일종의 단기 기억 공간으로, 사용자가 새 프롬프트를 입력할 때마다 전체 대화를 처음부터 재계산하지 않아도 되도록 이전 토큰들의 수치 표현을 저장합니다. 그러나 대화가 길어질수록 이 캐시는 수 기가바이트에 달할 만큼 빠르게 팽창하여 GPU 메모리를 잠식하고, 지연 시간과 인프라 비용을 높이는 주요 병목이 되어 왔습니다. LLM은 추론 과정에서 연산 능력보다 메모리에 더 크게 종속되기 때문에, 유휴 캐시를 신속하게 오프로드하고 복원하는 관리 비용이 결국 '프롬프트 캐싱' 요금 등의 형태로 상업적 가격에 반영되고 있습니다.

기존 압축 기법들은 저마다 뚜렷한 한계를 지니고 있었습니다. 네트워크 전송용 압축 도구들은 압축률이 낮고, 양자화나 희소화 기법은 정확도 저하를 일으키거나 모델 가중치에 영구적인 변경을 가해야 하는 문제가 있었습니다. KVTC는 이러한 한계를 극복하기 위해 KV 캐시 데이터가 고도로 상관된 저순위(low-rank) 구조를 지닌다는 특성에 주목하였습니다. 즉, 방대한 크기에도 불구하고 실제 담긴 정보는 훨씬 적은 변수로 정확하게 표현할 수 있다는 점을 활용한 것입니다.

기술적으로 KVTC는 JPEG 등 미디어 압축 포맷을 구동하는 변환 코딩(transform coding) 방식을 차용하여 세 단계로 압축을 수행합니다. 첫째, 주성분 분석(PCA)을 통해 KV 캐시의 특성을 중요도 순으로 정렬하는데, 이 과정은 모델별로 최초 한 번만 오프라인에서 수행되므로 추론 시점의 속도에 영향을 주지 않습니다. 둘째, 동적 프로그래밍 알고리즘으로 각 데이터 차원에 필요한 메모리를 자동 배분하여 중요한 성분에는 높은 정밀도를, 덜 중요한 성분에는 적은 비트 또는 0비트를 할당합니다. 셋째, 최적화된 데이터를 Nvidia의 nvCOMP 라이브러리를 통해 GPU 상에서 병렬로 DEFLATE 엔트로피 코딩을 적용하여 최종 압축을 완료합니다. 압축 해제 시에는 이 과정을 역순으로 수행하되 레이어별 청크 단위로 처리하여, 이후 청크들이 백그라운드에서 압축 해제되는 동안 모델이 첫 번째 청크를 이용해 응답 생성을 미리 시작할 수 있습니다. 무엇보다 모델 가중치나 코드를 전혀 수정하지 않아도 되는 비침습적 설계라는 점이 엔터프라이즈 도입 측면에서 큰 강점입니다.

성능 평가에서는 15억~700억 파라미터 규모의 Llama 3 패밀리, Mistral NeMo, R1-distilled Qwen 2.5 등 다양한 모델을 대상으로 수학·코딩·긴 컨텍스트 검색 등 여러 벤치마크를 통해 검증하였습니다. 20배 압축 시에도 정확도 손실이 1% 미만에 그쳤으며, 32배·64배의 극단적인 압축에서도 상당한 성능을 유지하였습니다. 반면 기존의 KIVI, GEAR 같은 기법들은 5배 압축에서도 이미 심각한 정확도 저하를 보였고, H2O·TOVA 같은 캐시 제거 방식은 깊은 맥락 정보 검색 시 사실상 작동 불능 상태에 빠졌습니다. 속도 면에서도 H100 GPU에서 8,000 토큰 프롬프트를 처리할 때 기존 방식의 3초 대비 380밀리초로 첫 응답 생성 시간을 약 8배 단축하였습니다.

적용 범위와 관련하여, KVTC는 코딩 어시스턴트, 반복적 에이전트 추론, 반복적 RAG처럼 긴 컨텍스트가 필요한 멀티턴 시나리오에 최적화되어 있으며, 대화가 짧은 경우에는 효과가 제한적이므로 사용을 건너뛰는 것이 권장됩니다. 또한 이론적으로 동적 메모리 희소화(DMS)와 같은 토큰 제거 기법과 상보적으로 결합할 수 있으나, 희소화된 캐시에서의 실제 압축률은 추가 검증이 필요한 상태입니다. 향후 Dynamo 프레임워크의 KV 블록 매니저(KVBM)에 통합되어 vLLM 등 주류 오픈소스 추론 엔진과 호환될 예정이며, 업계에서는 모델의 컨텍스트 윈도우가 계속 확장됨에 따라 이러한 표준화된 KV 캐시 압축 기술이 오늘날 동영상 스트리밍의 압축 기술처럼 AI 인프라의 보편적인 계층으로 자리잡을 것으로 전망하고 있습니다.

최근 KVTC관련 이야기들이 좀 나와서 가져와서 올립니다.
메모리를 효율적으로 쓰는 기법이 나오면 아직은 절약한 만큼 파라미터를 때려박아서 개선하니 램수요는 유지될듯

https://venturebeat.com/orchestration/nvidia-shrinks-llm-memory-20x-without-changing-model-weights

세계가 필요성을 몰랐던 사우디 송유관

사우디아라비아는 미국과 이스라엘의 이란 공격으로 호르무즈 해협이 사실상 폐쇄된 직후, 45년간 준비해온 비상계획을 가동해 동서 송유관을 통해 원유 수출을 이어갔다.

이 송유관은 사우디 동부 유전에서 홍해 연안 얀부 항구까지 1,200km를 연결하며, 금요일 기준 얀부에서의 원유 수출량이 5일 평균 366만 배럴에 달해 사우디 전쟁 전 수출량의 약 절반을 기록했다.

휴스턴 라이스대 짐 크레인 연구원은 “동서 송유관은 지금 전략적 명수로 보인다”라고 평가하며, 이 송유관이 글로벌 원유 공급 압박을 완화하는 핵심 역할을 하고 있다고 밝혔다.

원본 기사: https://is.gd/I9I90y

메모리 TAM 성장 기반 리레이팅 구조

1. 과거 사이클

1) 2018년

• 시총/TAM 약 2.9배 수준에서 형성. DRAM/NAND 가격 급등과 함께 단기 업황 피크 기대. 하지만 이후 공급 증가 → 가격 급락 → 급격한 디레이팅 발생

• 이익 피크 → 멀티플 축소의 전형적인 사이클 패턴

2) 2021년

• 시총/TAM 약 4.3배로 역사적 고점 수준. 코로나 이후 수요 회복 + 유동성 환경이 멀티플을 과도하게 확장

• 그러나 구조적 수요가 아닌 경기 회복 기반이었기 때문에 지속성 부족. 이후 다시 다운사이클 진입하며 멀티플 하락

→ 과거는 TAM은 제한적, 멀티플이 크게 움직이며 주가 결정되는 구조

2. 지금은?

1) 2025년

• 시총/TAM 약 5.1배로 과거 대비 가장 높은 수준 도달

• AI 기대감 + HBM 중심 기대, 메모리 가격 급등과 실적 턴어라운드가 결합

2) 과거와 성격이 다름

• 과거: 단기 업황 + 유동성 기반 멀티플 확장

• 현재: 구조적 AI 수요 기대 + TAM 자체 상향 반영

• 동일한 고배수라도 질적으로 다른 상승 구간

3. 과거 대비 구조적 변화

1) 과거 사이클: 멀티플 주도

• TAM 성장 제한적. 주가 상승은 대부분 멀티플 expansion에 의존. 따라서 peak 이후 급격한 하락 발생

2) 현재 사이클: TAM 주도

• AI로 인해 시장 규모 자체가 구조적으로 확대. 멀티플이 유지되거나 오히려 낮아져도 시총 상승 가능

• 이익 기반 상승 → 지속성 높은 구조

• 2027년 TAM 약 9,000억 달러 이상으로 급증. 동일한 3.0x 배수를 적용해도 시총은 자연스럽게 크게 증가. 결과적으로 약 50% 이상의 시총 상승 여력 도출

3) 밸류 부담 완화

• 주가 상승에도 불구 TAM 증가 속도가 더 빠름. 결과적으로 밸류 부담이 상대적으로 낮아지는 구조

[한투증권 채민숙/김연준] 반도체 산업 Note: TSMC 3나노 공급 부족, 삼성 파운드리에 기회

● TSMC 3나노 Capa 부족 심화
- 메모리, CoWoS와 더불어 이제는 TSMC의 3나노 Capa도 부족
- CoWoS와 같은 Advanced Packaging Capa에 비해 상대적으로 TSMC의 전공정 Capa는 계획대로 운영돼 왔음
- 이는 고객사 수요가 세대별로 분산되어 있었기 때문
- 주로 애플이 최선단공정을 가장 먼저 도입하고 AMD, Nvidia등의 고객사 제품군은 n+1, n+2 세대에 포진해 있어 전공정 Capa는 기 할당대로 운영할 수 있었음
- 최선단 노드 사용의 필요성이 낮은 SSD컨트롤러나 HBM base die 등은 7나노, 12나노 등 상대적인 성숙공정을 사용
- 때문에 병목은 주로 CoWoS 등 Advanced Packaging에서 발생한 반면, 전공정은 고객별, 제품별로 계획된 할당 내에서 안정적으로 운영

● TSMC 3나노 가격이 천정부지로 치솟는 중
- 그러나 최근 모든 주요 고객의 주력 제품들이 3나노에 집중되면서 병목이 발생
- 애플은 M3부터 M5까지의 Mac칩과 A17부터 A19까지의 아이폰 AP를 TSMC 3나노에서 생산
- Nvidia는 TSMC 4나노로 생산하던 Blackwell에서 이제 3나노 기반의 Rubin으로 세대를 이동, 구글은 TPU v7부터 3나노로 전환
- 인텔은 PC용 CPU를 TSMC 3나노에 위탁 생산 중이며, 아마존은 Trainium3부터 TSMC 3나노로 전환 예정
- TSMC의 Wafer당 가격은 4나노 기준 Nvidia향이 Wafer 장당 $18,000에 달함
- 3나노 가격은 4나노 대비 약 60% 높은 것으로 알려져 있으며, 최근 3나노 Capa 부족으로 인해 기존 가격에 추가적으로 50% 프리미엄을 부과하는 것으로 추정

● 삼성전자 파운드리와 밸류체인에 기회
- 우리는 TSMC 3나노 Capa 부족에 대해 삼성전자의 4나노 파운드리가 대안이 될 것이라고 생각
- 삼성전자 4나노 파운드리는 이미 4년 이상 양산 중으로 수율이 안정적이고 채용하고 있는 고객사가 다수
- 최근 삼성전자 파운드리 가동률은 주로 7, 8나노를 중심으로 증가하고 있는데 4나노 고객사가 증가해 가동률이 상승할 경우 올해 예상되었던 적자폭을 상당히 줄일 수 있을 것
- 밸류체인 중에서는 피에스케이와 두산테스나의 수혜를 예상
- 테일러 팹 장비 반입이 앞당겨지고 파운드리 가동률이 상승함에 따라 두 기업의 탑라인 성장이 시장 평균보다 아웃퍼폼할 것으로 전망


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#나스닥 고점대비 약 -10%

증시의 하락, 금리 상승, 현물가격 상승 등으로 트럼프가 TACO (피봇)를 할 가능성을 높여감

트럼프를 조롱할게 아닌게 대다수의 정치인들에게 통용되는 내용

OpenAI가 MS 클라우드 의존도를 낮추고 자체 데이터 센터와 인프라를 직접 구축하려는 '인프라 독립'을 추진

IPO를 앞둔 시점에서 이러한 막대한 자본 지출은 수익성을 악화시켜 기업 가치(밸류에이션)에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 경고 발생

주말에 AI B2B 시장 경쟁력 강화를 위해 직원을 4,500 > 8,000명으로 확대한다는 소식도 수익성에 대한 우려를 불러 일으킨 바 있음

기술적 우위를 지키기 위한 '천문학적 인프라 투자'와 상장을 위해 증명해야 하는 '재무적 건전성' 사이에서 OpenAI가 중대한 기로에 서 있음

https://www.cnbc.com/2026/03/22/openai-data-center-pivot-underscores-wall-street-ipo-concerns.html?__source=iosappshare%7Ccom.apple.UIKit.activity.CopyToPasteboard

일론 머스크는 로보틱스, AI, 우주 데이터센터용 자체 칩을 생산하기 위한 대형 프로젝트인 ‘Terafab’을 오스틴에 건설하며, 테슬라와 SpaceX가 공동 운영한다고 밝힘

TERAFAB은 테슬라, SpaceX, xAI의 합작 투자로, 칩 설계·리소그래피·제조·메모리 생산·첨단 패키징·테스트에 이르는 반도체 생산의 전 단계를 한 지붕 아래 통합하도록 설계. 테슬라는 현재 상용 양산에 진입하고 있는 최첨단 공정인 2나노미터 공정 기술을 목표로 하고 있음

이 시설에서 생산되는 칩은 두 종류로, 하나는 자율주행 차량·로보택시·옵티머스 휴머노이드 로봇 등 지상 애플리케이션에 최적화된 엣지·인퍼런스 칩이며, 다른 하나는 SpaceX와 xAI가 활용할 우주용 고성능 칩

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-22/elon-musk-says-tesla-xai-spacex-terafab-to-start-in-austin

금리 인상 우려 과도 vs 실제 연준 정책 경로 (MS)

1. 정책 경로 변화 (금리 인하 지연의 본질)

• 기존 전망 대비 금리 인하 시점이 6월·9월 → 9월·12월로 후행 이동했으나, 이는 정책 방향 전환이 아니라 단순한 “타이밍 지연”에 해당

• 유가 상승으로 인해 단기 인플레이션 둔화 속도가 느려지면서 연준이 보다 확실한 디스인플레이션 신호를 확인하려는 의도

• 최종금리 수준(3.0~3.25%)은 유지되고 있어 정책의 종착점은 동일하며, 긴축 지속이 아닌 “완화 진입 시점의 지연”으로 해석하는 것이 핵심

2. 연준 스탠스 해석 (매파적 인식의 착시)

• 3월 FOMC 이후 시장은 연준이 매파적으로 전환됐다고 해석했으나, 실제로는 기자회견 구조 자체가 인플레이션 중심으로 구성되며 발생한 ‘톤 왜곡’

• 질의 대부분이 유가, 관세, 물가 등 인플레이션 변수에 집중되면서 연준이 이에 대응하는 답변을 반복할 수밖에 없는 환경

• 결과적으로 발언 내용 자체보다 “질문 구성”이 매파적 인상을 강화시킨 것이며, 정책 기조 자체가 바뀌었다고 보기 어려움

3. 금리 인상 가능성 (왜 현실적으로 낮은가)

• 금리 인상이 현실화되기 위해서는 단순한 유가 상승이 아니라 코어 인플레이션의 2차 확산(임금·서비스)과 장기 기대 인플레이션 상승이 동반되어야 함

• 현재는 단기 기대 인플레이션만 상승하고 있으며, 장기 기대 인플레이션은 여전히 안정적으로 유지되고 있는 상황

• 과거 사례에서도 유가발 인플레이션은 일시적 충격에 그치는 경우가 많았으며, 정책 금리 인상으로 대응한 경우는 제한적

• 따라서 현재 환경에서 금리 인상은 “이론적 가능성”은 존재하나 실제 정책 시나리오에서는 매우 낮은 확률로 평가

4. 연준 반응 함수 (유가 상승의 역설적 효과)

• 유가 상승은 1차적으로 인플레이션을 자극하지만 동시에 실질 소득을 훼손하고 소비 및 기업 수요를 둔화시키는 이중 효과를 가짐

• 이로 인해 노동 수요가 약화되고 고용 증가세가 둔화되는 경로로 연결되며, 이는 연준이 더 민감하게 반응하는 변수

• 즉, 동일한 유가 상승 충격이 단기적으로는 긴축 요인처럼 보이지만, 중기적으로는 경기 둔화 압력을 통해 오히려 완화 정책을 유도하는 구조

• 이러한 메커니즘 때문에 연준 정책은 인플레이션보다 노동시장 둔화에 더 크게 반응하는 방향성을 유지

5. 정책 비대칭성 (금리 인상 vs 인하 확률 구조)

• 금리 인상은 매우 높은 조건(지속적 코어 인플레 상승 + 기대 인플레 불안정 + 공급충격 심화)을 동시에 충족해야 발생

• 반면 금리 인하는 고용 둔화 또는 성장 둔화만으로도 충분히 정책 트리거로 작용 가능

• 결과적으로 정책 경로는 구조적으로 “상방(인상)은 막혀 있고, 하방(인하)은 열려 있는 비대칭 구조”를 형성

• Morgan Stanley는 이러한 비대칭성을 근거로 정책 경로가 여전히 완화 방향에 기울어져 있다고 판단

6. 시장과의 괴리 (현재 가장 중요한 투자 포인트)

• 현재 시장은 2027년 중반까지 금리 동결을 기본 시나리오로 반영하며, 금리 인상과 인하 확률을 거의 대칭적으로 가격에 반영

• 이는 유가 상승에 따른 인플레이션 재가속 우려와 최근 금리 상승 흐름이 결합되며 형성된 결과

• 그러나 실제 정책 확률 분포는 인하 가능성이 훨씬 높은 구조이며, 시장 가격은 이를 과소 반영

• 이 괴리는 향후 노동시장 둔화가 가시화될 경우 빠르게 되돌려질 가능성이 높은 영역

7. 금리 상승의 본질

• 최근 금리 상승은 정책 기대의 구조적 변화라기보다 포지션 청산과 변동성 확대에 따른 기술적 요인의 영향이 상당 부분 차지

• 특히 리스크 관리 과정에서 발생하는 강제적인 포지션 축소가 금리 상승을 과도하게 증폭시켰을 가능성

• 이는 현재 금리 수준이 펀더멘털 대비 과도하게 상향되어 있을 수 있음을 시사하며, 향후 되돌림 여지를 내포

8. 정책 경로의 종합 결론 (시간 vs 방향 구분)

• 단기적으로는 인플레이션 불확실성으로 인해 연준이 정책을 유지하며 관망하는 구간이 지속

• 중기적으로는 고용 둔화 및 성장 약화가 확인되면서 금리 인하 사이클 진입

• 장기적으로는 완만한 완화 경로를 따라 중립금리 수준으로 수렴

• 핵심은 “방향은 완화로 유지되며, 변화된 것은 속도와 타이밍뿐”이라는 점

9. 투자 시사점

• 금리 인상 가능성을 전제로 한 포지셔닝은 확률 대비 리스크가 큰 비대칭 구조

• 현재 금리 수준은 정책 경로 대비 과도하게 높은 수준일 가능성이 있으며, 향후 하락 압력 내재

• 유가 상승은 단기적으로 금리 상승 요인처럼 작용하지만, 중기적으로는 경기 둔화를 통해 금리 하락 요인으로 전환

• 따라서 금리 방향성은 “지연된 하락”이지 “상승 전환”이 아니라는 점이 핵심 투자 포인트