NVIDIA Vera
에이전트용 CPU

NVIDIA 커스텀 Olympus 코어
88코어 / 176스레드 (공간적 멀티스레딩)
10-와이드 명령어 페치/디코드
코어당 2MB L2 / 164MB L3
250W - 450W TDP
1.2 TB/s LPDDR5X ECC
40% 더 낮은 로드 지연 시간 (x86 대비)
3.4 TB/s 코어 간 대역폭 (Core-to-Core BW)
1.4 TB/s PCIe Gen6
1.8 TB/s NVLink C2C

CPU테마는 국내는 굉장히 제한적이긴하죠 (기판, 테스터 정도...)

오히려 지금은 테마성 아이디어 수준이지만 엔디비아도 CPU에 뛰어들면서 유리기판의 빠른 도입 가능성도 열어둬야 할 것 같습니다.

#유리기판

CPU를 계속 AI에이전트와 함께 강조중

이제 펜데믹 다음. 언제까지 물러서야 하는가

ADR 50 하회

그나저나 코스닥 차트 진짜 똥이네요😱

[2026 하반기 ETF 전략] 코스닥 Level-UP의 시그널∥미래에셋증권 윤재홍

안녕하세요, '하반기 ETF 전략' 주제는 '코스닥' 입니다.

이번 자료는 코스닥 시장 Level-UP을 위한 3가지 시그널에 주목합니다.
시장 쏠림 현상 심화와 함께 코스닥 소외가 극에 달하고 있습니다만 1) 체질 및 수급 개선에 중점을 둔 새 정책의 강화, 2) 국민성장펀드를 기반으로 한 지속적인 자금 유입, 3) 코스닥 수급 다변화 및 대규모/장기 기관 자금 유입을 바탕으로 하반기 상대강도 회복 가능성을 제시합니다.

하반기 코스닥 대응 ETF로는 로봇 및 바이오 내 기술이전 ETF를 선정했습니다.


# 주요 내용
I. 코스닥 Level-UP의 시그널
코스닥 30년: 기대와 실망의 역사

[시그널1] 체질 및 수급 개선에 중점을 둔 새 정책
- 코스닥 활성화 관련 정책 지속적으로 발표
- 주요 내용 중 상장 활성화와 퇴출 강화를 동시에 추진(다산다사)하고, 장기 자금(연기금)의 유입을 유도하는 점은 과거 정책과 구분
- 개정안은 요건/시행 시기에서 기존 발표안보다 강화된 내용을 담고 있다는 점에서 긍정적

[시그널2] 국민성장펀드를 기반으로 한 지속적인 자금 유입
- 직/간접 지원 포함 코스닥 시장에는 약 10.4조 원(전체 150조 원의 약 6.9%) 유입 가능
- 코스닥 시장에 대한 관심 확대 및 선호 회복도 긍정적

[시그널3] 코스닥 수급 다변화 및 기관 자금 유입
- 시장 구성에서 외국인/기관 참여가 증가하면서 주체 다각화 진행 중
- 자금 환경 역시도 우호적으로 변화. 과거 예탁금 증가율이 증시 상승률을 초과하는 구간에서 코스닥 성과가 코스피 성과를 상회할 확률이 높았음
- 기금 운용 평가 기준 변경으로 대규모 장기 기관 자금 유입 기대

[해외 Case Study] 일본, 구조 개혁과 자금 유입 동반
- 일본 거래소(JPX)는 2022년 상장 시장을 3개로 재편. 시장 구분을 명확하게 하고, 상장폐지 강화하면서 상장 기업의 체질 개선 도모
- TOPIX 지수의 12개월 선행 PBR은 2023년 이전 13년간 평균 1.2배에서 2026년 1.7배 수준까지 상향
- NISA 및 신 NISA를 통해 가계 자금 이전이 빠르게 이뤄진 점도 유효

II. 코스닥 ETF 투자 전략
2026년 하반기 코스닥 주도 산업 찾기
- 2026년 하반기 코스닥 시장에서는 반도체, 기계의 주도 지속과 건강관리 산업의 반전을 전망
- 상대적으로 컨센서스가 풍부한 코스피의 산업별 실적 전망과 함께 국민성장펀드의 자금 배분/집행을 고려

코스닥 주도 산업, ETF로 따라잡기
- 코스닥 대응 핵심 ETF로는 로봇, 바이오 내 기술이전 선정

$자료 링크:
https://han.gl/gSPOD

* 하나증권 미래산업팀
* 스몰캡/로봇/AI (Analyst 한유건, 권태우, 박찬솔, 김다혜)

★ 미래산업(Overweight): Physical AI 이제 멈출 수 없다 ★

원문링크: https://buly.kr/APx9iJV

1) 미중 패권 전쟁에서 Physical AI의 역할
2) Physical AI 리더에게 배우자: Top Tier 기업들의 성과와 성장 전략 방향
3) End 시장 제조/서비스에 대한 이해와 수요자 관점 시장 분석
4) Physical AI 대표 종목 점검


★Top Picks
포스코DX(022100)
에스피지(058610)
액트로(290740)
슈프리마(236200)
코스텍시스(355150)
로보티즈(108490)
링크솔루션(474650)
마음AI(377480)
코난테크놀로지(402030)
코스모로보틱스(439960)
지에프아이(493330)

하나증권 미래산업팀 텔레그램 주소: https://t.me/hanasmallcap

하나증권 미래산업팀 드림

[단독] 알테오젠 기술 접목 ‘키트루다 피하주사(SC)’ 제형, 중국서 혁신 신약 지정

- ‘MK-3475A’ 코드명으로 CDE 우선 심사 혜택 확보
- KRAS 변이 비소세포폐암 1차 치료제 시장 겨냥
https://www.hkn24.com/news/articleView.html?idxno=349938

NVDIA GTC Taipei 2026 네이버 부분 요약

1. AI 팩토리 생태계로의 전환
GPU 공급사를 넘어, 새로운 형태의 생태계를 떠받치는 업스트림)엔진으로 재정의
•기존 '컴퓨팅 생태계'(GPU·소프트웨어가 서드파티 플랫폼 및 라이브러리에 통합되어 광범위한 시장에 활용)와 대비되는 새로운 구조: AI 팩토리 생태계.
•엔비디아는 업스트림에 위치하며, 클라우드 운영사·소프트웨어 개발자·기업이 다운스트림에 위치함.
•엔비디아는 GPU 제조에 그치지 않고, 완전한 AI 인프라 스택, 즉 AI 팩토리 구축을 고객과 함께 수행.

2. AI 인프라의 규모와 비용
•1기가와트(GW)급 AI 팩토리의 투자 규모: 초기 300~500억 달러 → 현재 500~600억 달러 → 향후 기가와트당 800~1,000억 달러로 상승 전망.
•AI 팩토리 1기당 1,000억 달러 수준에서는 시스템이 “처음부터, 즉시” 정상 작동해야 함.
•자본 비용과 시스템 복잡성이 모두 전례 없는 수준에 도달함.

3. 옴니버스와 디지털 시뮬레이션
•과거에는 컴퓨터 내부에서 칩을 설계했으나, 현재는 전체 시스템을 옴니버스(Omniverse) 상에서 디지털로 구축·시뮬레이션함.
•물리적 착공 이전에 거대한 AI 팩토리 시스템 전체를 '디지털 프레임워크'(디지털 트윈) 내에서 시뮬레이션하는 역량 확보.

4. DSX / DGX 인프라 스택
•DSX 프레임워크 소개: GPU를 위한 RT축, 시스템을 위한 DGX축.
•하드웨어·소프트웨어 전 스택에 걸친 작업을 통해, DSX는 이제 인프라 전반을 포괄함.
•이러한 통합 역량은 소규모 기업도 세계적 수준의 AI 클라우드로 성장할 수 있게 함.

5. 글로벌 AI 클라우드 파트너 현황
엔비디아 인프라를 기반으로 비약적으로 성장한 AI 클라우드 기업군:
•코어위브(CoreWeave): 얼마 전까지 소규모 기업이었으나, 현재 기업가치 500~700억 달러로 매우 빠르게 성장.
•네비우스(Nebius): 마찬가지로 고속 성장 중.
•주요 고객사: 커서(Cursor, AI 코딩), 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs, 이미지 생성), 월드 랩스(World Labs), W 파운데이션 모델, 레볼루트(Revolut, 금융 서비스 AI), 쇼피파이(Shopify).
•엔스케일(Nscale): 고객사로 브리티시 텔레콤(British Telecom)과 구글(Google) 보유 — “구글이 엔비디아 AI 클라우드 중 하나를 사용 중”. 프런티어 랩 기업인 씽킹 머신즈(Thinking Machines)도 거론됨.
•공통 맥락: 위 기업들은 모두 최근까지 소규모였으며, 엔비디아 인프라 스택이 이들의 글로벌 도약을 가능케 함.

“여기 한국의 네이버 클라우드가 있습니다. 한국은행, 현대, 그리고 정말 많은 놀라운 기업들이 있습니다.”
•네이버 클라우드는 한국 내 기업 고객을 대상으로 서비스하는 지역 AI 클라우드 운영사의 대표 사례로 제시됨. 엔비디아 인프라 스택을 기반으로 구축됨.
•주요 고객사로 한국은행, 현대가 거론됨 — 한국 최대 금융기관과 산업 대기업이 엔비디아 기반 인프라를 활용함을 시사.

6. AI 인프라의 경제학 — 엔비디아 선택의 근거
AI 인프라 파트너로서의 엔비디아:
•엔비디아의 전체 스택(하드웨어 + 소프트웨어 + 라이브러리 + 생태계)이 누구나 AI 클라우드를 구축할 수 있게 하지만, 그것만으로는 충분치 않음.
•엔비디아는 AI 팩토리의 설계·시뮬레이션·배포를 엔드투엔드로 지원하는 AI 인프라 기업으로 전환함.
•핵심 논거: 컴퓨팅 = 매출, 컴퓨팅 = 이익. 컴퓨팅 가동률의 부재 = 손실.
AI 팩토리 성능의 세 가지 축:
○① 가동 속도(첫 토큰·첫 추론·학습 가동까지의 시간): 통합 설계를 통해 더 빠른 램프업 실현.
○② 와트당 처리량(와트당 토큰 수): 전력 제약 환경에서 와트당 토큰 = 와트당 매출로 귀결되는 매출 지표.
○③ 신뢰성(인터럽트 간 평균 시간, MTBF): 장기간 초대규모 시스템을 운영한 경험이 경쟁 우위로 작용.

7. 자산 수명과 총소유비용(TCO) 우위
•AI 소프트웨어는 극도로 빠르게 진화 중 —트랜스포머 → MoE → 에이전틱 시스템, 각 전환이 수년 단위로 진행됨.
•AI 팩토리의 유효 자산 수명은 아키텍처 유연성과 생태계 풍부함에 좌우됨. 경직된 아키텍처 = 짧은 수명 = 높은 TCO.
•엔비디아 CUDA 생태계
•결론적 메시지: “더 많이 살수록, 더 많이 번다(The more you buy, the more you make)”