※ 재생에너지 확대의 비결은 전력AI, 결국 전력 데이터가 핵심

여전히 많은 사람들이 간헐성, 복잡한 운영체계 등 재생에너지의 단점을 말하고 있지만 기술을 통한 극복 가능성을 말하는 사람들은 많지 않습니다.

하지만 불과 수년 만에 많은 것들이 변화하였고, 재생에너지의 효율적으로 운영할 수 있는 해결책이 등장하고 있으며, 그 해결책은 바로 발전해 가고 있는 ESS와 AI 기술입니다.
ESS와 AI 기술의 발전으로 인한 재생에너지의 효율적 운영이 한국에서는 아직 넓은 공감대를 얻고 있지 못하지만, 이미 중국과 유럽에서는 실질적으로 이를 증명하고 있습니다.

그리고 그 대표적인 업체가 많은 전력데이터 업체들의 롤모델인 영국의 ‘옥토퍼스 에너지’입니다.
옥토퍼스 에너지는 불과 10년이라는 짧은 시간 안에 10명남짓의 인원으로 출발하여 영국 1위 전력사업자가 되었으며 현재 전세계로 활동영역을 확대해 나가고 있습니다.

한국에서도 많은 업체들이 ‘한국의 옥토퍼스 에너지’를 꿈꾸고 있으며, 이재명 정부의 재생에너지 확대와 분산에너지 위주(지산지소) 전력시스템 전환 계획에 따라 기회가 열리고 있는 상황입니다.

모든 AI산업이 그러하듯, 전력AI 또한 데이터가 핵심이며 이 데이터에 대한 접근권이 있는 업체들이 전력AI 분야에서 앞서나 갈 수 있는 것은 당연한 이치입니다.
실제로 ‘옥토퍼스 에너지’의 성장도 AMI를 통해 전력데이터를 대량으로 수집할 수 있었기 때문에 가능하였습니다.

한국의 ‘해줌’, ‘60hz’ 등 여러 신생 전력데이터 업체들이 언론에 의해 주목받고 있지만 이들은 소프트웨어 업체이지 자체적으로 수집하는 데이터를 보유하고 있지 못합니다.
AI 시대에서의 핵심 경쟁력은 양질의 관련 데이터를 얼마나 많이 확보할 수 있는가 이기 때문에 기존의 AMI 업체들과 같은 전력데이터를 수집할 수 있는 업체들이 더 높은 경쟁력을 지닐 수밖에 없습니다.

참고로 AMI는 전력소비자(가정, 상업시설, 관공서, 공장 등)의 전력패턴을 실시간으로 수집하고 이를 분석하는 역할을 담당합니다. (AMI 시스템의 DCU, 데이터집중장치에서 모든 전력데이터를 취합합니다)

한국의 전력시스템이 현재 전환되고 있으며, 이때 AI는 이러한 전환의 핵심 역할을 담당할 것입니다.
그리고 전력데이터를 보유한 업체들의 가치를 시장이 인정할 것입니다.


● ‘몸값 12조원’ 영국 크라켄의 비결, 전기국가 승부처는 ‘데이터’ (한국경제, 2026. 02. 21)

AI가 복잡한 전력계통을 실시간으로 제어해 국가 에너지 경쟁력을 결정짓는 ‘두뇌’로 진화하고 있음.
과거 전력 산업은 대규모 발전소와 송전망이라는 하드웨어가 중요했지만, AI 시대로 인해 각 단계별 데이터를 통합해 전력시스템을 최적화하는 OS와 알고리즘의 소프트웨어가 중요해지고 있음.

영국의 전력 업체인 옥토퍼스 에너지는 설립 10년만인 2025년 영국 전력 소매시장 점유율 25%를 차지하며 전통기업들을 제쳤음.
‘크라켄’이라는 AI기반 유틸리티 운영체제 플랫폼이 핵심 동력이었음.

크라켄은 발전양 예측, 도매시장 거래, 요금 설계 및 정산, 고객관리까지 통합한 유틸리티 OS 플랫폼임.

한국은 한전과 전력거래소, 6개 발전 공기업, 민간 발전사들이 전력망 관련 데이터를 각각 보유한 채 실시간 운영/설비 정보가 거의 공유되지 않고 있음.
데이터 공유 체계를 마련하지 못하면 글로벌 전력망 AI경쟁에서 뒤처질 수 있음.


○ 경쟁사까지 쓰는 영국 AI 플랫폼

IEA는 에너지 전환의 두 축으로 ‘AI를 위한 에너지’와 ‘에너지를 위한 AI’를 제시하였음.
AI가 전기를 많이 사용하는 산업이라는 인식에서 벗어나, 오히려 복잡해진 전력 시스템을 효율적으로 운영하는 핵심기술이라는 의미임.

IEA는 기존 전력망에 AI 최적화 기술을 적용하면, 별도의 송전망 증설 없이도 재생에너지 수용 능력을 최대 40%까지 높일 수 있다고 분석하였음.

AI가 제대로 작동하려면 발전부터 송/배전, 최종 소비단계에서 생성되는 방대한 데이터를 한데 모아 학습해야 함.

데이터의 중요성은 재생에너지가 확대될수록 더 커지고 있음.
재생에너지는 여러 지역에서 생산되고 동시에 소비되기 때문에 전력 흐름이 복잡해지고, 이로 인해 AI의 실시간 학습을 위한 데이터 통합이 필수요소가 됨.
전력AI 기술은 이제 보조수단이 아니라 핵심 축이 되었음.

이러한 환경변화가 빠르게 진행된 유럽에서 크라켄 같은 기업들이 급성장할 수 있었음.

한국은 전력 수급 불균형을 외부를 통해 조정할 수 없어 내부 효율을 높이는 AI 기술이 특히 중요함.


○ 데이터 공유로 AI 학습을 시켜야

전력거래소의 에너지관리시스템(EMS)에는 막대한 양의 데이터가 쌓이고, 한전의 배전망 운영 시스템(ADMS)도 지역별로 전력흐름과 재생에너지 등 분산형 전원을 관리하며 데이터를 수집함.
가정과 기업에 설치된 지능형 전력계량기(AMI)에서는 전기 사용량이 자동 수집되는데 이 소비 데이터는 연간 10조 개가 넘는 것으로 추산됨.

이들 데이터들을 비식별화하고 표준화해 통합 관리하는 ‘에너지 전용 데이터 스페이스’구축이 시급함.

데이터 공유 체계가 구축되면, 재생에너지 발전량 예측을 넘어 여러 소규모 발전원을 하나로 묶어 대형 발전소처럼 실시간 관제하는 가상발전소(VPP) 운영과 전력수요 급등락에 맞춰 사용량을 조정하면 보상을 받는 수요반응(DR) 자동화까지 가능해짐.

차세대 전력서비스 전반이 데이터와 AI를 기반으로 돌아가게 됨.

https://www.hankyung.com/article/202602189308i

<Anthropic, 국방부 AI 분쟁 고조에도 물러서지 않아>

- 펜타곤이 Anthropic에 AI 안전장치 완화를 요구하며 금요일까지 기한을 줬음, 이를 어길 시 잠재적 제재에 직면할 예정임

- 펜타곤은 Anthropic이 AI 모델에 대한 미군 무제한 접근을 허용하지 않으면 '공급망 위험'으로 지정하거나 국방물자생산법(DPA)을 발동할 것이라고 통보했음

- Anthropic은 자사 기술이 미국인의 대량 감시나 완전 자율 무기에 사용되는 것을 원치 않으며, 이 부분에서 타협하지 않고 있음

- 국방물자생산법(DPA)의 AI 안전장치 분쟁 사용은 법의 현대적 사용을 크게 확장하는 것이며, 정치적 반대 기업을 사업에서 배제하려는 시도로 비칠 수 있음

- Anthropic은 현재 국방부 기밀 시스템에 접근하는 유일한 최첨단 AI 연구소이며, 국방부는 다른 대안이 없는 단일 공급업체 상황에 놓여있음

- 이러한 갈등은 정부의 영향력, 공급업체 의존도, 국방 기술에 대한 투자자 신뢰에 의문을 제기하며, Anthropic은 사용 제한을 완화할 계획이 없음

[원문 링크]

이정도면 민희진 응원하자

[속보] 민희진, “256억원 포기할테니 모든 분쟁 끝내자”
https://n.news.naver.com/mnews/ranking/article/016/0002604969

뉴진스 컴백 기원한다.

난 포기 못할거같아🤣

✅ 소각 의무법 지연 틈 타…자사주 처분 막차타기 '눈총'

https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=05221766645354128&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y

📌 무슨 일이 있었나
‘자사주 의무 소각’을 골자로 한 3차 상법 개정안이 본회의 통과 직전까지 지연

이 틈을 타 2025년 말~2026년 초 상장사들의 자사주 처분이 급증

시장에서는 “주주환원 기조에 역행”이라는 비판 제기

📌 숫자로 보면

2026년 1~2월 자사주 처분 규모: 약 2,395억원
→ 2024년 연간 처분 규모(약 2,874억원)에 근접

2025년 연간 처분 규모(약 8,948억원) 대비로도 초반 속도 매우 가파름

📌 대표 사례

▪️ 엘앤에프
2월 중 565억원 규모 자사주(50만주) 처분

발행주식의 1.2% 수준 → “시장 영향 제한적” 해명

2025년에도 1,226억원 규모 자사주 매각 이력

▪️ 위닉스
자사주 담보로 60억원 규모 교환사채(EB) 발행

자사주 소각을 회피하는 대표적 방식으로 지적

📌 왜 문제인가
자사주 소각은 유통주식 수 감소 → 주당가치 상승 효과

소각 의무화가 가시화되자
→ 지배권 방어·승계·자금조달 목적의 ‘선제적 처분’ 집중

실제로 2025년 자사주 처분 공시의 25.3%가 12월에 몰림

이 중 특정 대상 처분 55.5%, 교환사채 발행도 다수

✅ 그로쓰리서치 텔레그램
https://t.me/growthresearch

하닉증설

[속보] SK하이닉스, 용인 클러스터 1기 팹에 21.6조 투자 의결

브이엠 : SK하이닉스 향 식각장비 수주 쾌조.

📝 핵심적 본문 요약
반도체 식각 장비업체 브이엠(VM)이 SK하이닉스로부터 대규모 수주를 연이어 받으며 주목받고 있다. 특히 메탈 식각 분야에서 독점적 지위를 바탕으로 폴리 식각 시장 확대를 모색하며 종합 식각 장비사로의 도약을 준비 중이다. 올해 1~2월 수주액이 1,431억 원을 기록하며 작년 한 해 수주액을 훌쩍 넘어섰다.

그러나 장비주의 특성상, 최대 실적 발표, 대규모 투자 완료 언급, 신규 수주 감소, 메모리 반도체 가격 하락 등이 주가 하락의 신호가 될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 현재 브이엠은 SK하이닉스 1c nm 전환 투자와 신규 팹 구축에 힘입어 긍정적인 상황에 놓여 있으며, 2026~2027년까지는 비교적 우호적인 환경이 예상된다. 다만, SK하이닉스 의존도와 HBM 사이클 둔화 가능성은 리스크 요인으로 작용할 수 있다.

#pokara61 #pokara61

📜📜📜원문보기📜📜📜

✨ 전문가 (In)sight
브이엠, SK하이닉스 의존 심화, HBM 호황에 편승. 메탈 식각 독점은 단기적 강점이나, 폴리/산화물 확장이 관건. 고점 인지 시점, 메모리 투자 둔화, 수주 감소, 실적 둔화. 2026-27년이 변곡점. HBM 사이클 둔화, 리스크 관리 필수.

#브이엠 #HBM호황 #메모리투자 #실적둔화 #리스크관리

※우라가 오지 않으면 그것은 인사이트가 아니다. 우라가 올 떄까지 기다릴뿐..


※※※모든 내용이 부정확할 가능성 있고, 투자책임 없음. 최종 판단은 직접해라. 난 모른다. 여긴 학습 전용이다.※※※

[속보] 엔비디아 실적 발표, 4분기 매출 681억 달러…시장전망치 상회
https://www.busan.com/view/busan/view.php?code=2026022606551751323

NVDA 2026년 4분기 실적 주요 내용


매출 : $681억(예상 $659억); 전년 대비 +73%

EPS: $1.62 (예상 $1.50); 전년 대비 +82%

데이터 센터: 623억 달러(추정치 603억 6천만 달러), 전년 대비 +75%


1분기 가이던스 :

매출 : $78.0B ±2% (예상 $72.78B)

GPM(조정) : 75.0% ±50bps

운영비용(조정) : 약 75억 달러

중국으로부터의 데이터센터 컴퓨팅 수익을 전혀 가정하지 않음


주주 환원액(2026 회계연도): 411억 달러

남은 자사주 매입 규모 : 585억 달러

comment :

"컴퓨팅 수요가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 에이전트형 AI의 변곡점이 도래했습니다."

"NVLink의 그레이스 블랙웰은 오늘날 추론 분야의 최고 권위자로, 토큰당 비용을 10배 이상 낮추는 성과를 거두었으며, 베라 루빈은 이러한 리더십을 더욱 강화할 것입니다.

젠슨 황 :
(고객들의 부채조달을 동원한 대규모 capex지속가능성에 대한 질문에 대해)


저는 고객사들의 현금흐름이 증가할 것이라고 확신하며, 그 이유는 매우 단순합니다.
이제 에이전틱 AI의 변곡점을 확인했고, 전 세계 기업들에서 에이전트의 유용성이 입증되면서 그로 인해 엄청난 컴퓨팅 수요가 나타나고 있습니다. 이 새로운 AI의 세계에서는요. 컴퓨팅은 곧 매출입니다. 컴퓨팅이 없으면 토큰을 생성할 방법이 없습니다. 토큰이 없으면 매출을 늘릴 방법이 없습니다. 그래서 이 새로운 AI의 세계에서는 컴퓨팅이 곧 매출입니다. 그리고 저는 현시점에서 Codex와 Claude Code의 제품화된 활용, Claude Cowork를 둘러싼 기대감, 그리고 OpenClaw 및 그 엔터프라이즈 버전에 대한 엄청난 열의까지 감안하면, 이제 자사 도구와 플랫폼 위에서 에이전틱 시스템을 구축하고 있는 모든 엔터프라이즈 ISV들이 있다고 확신합니다. 저는 현시점에서 우리가 변곡점에 와 있다고 확신합니다.우리는 변곡점에 도달했고, 고객에게는 생산성을 높여주고 클라우드 서비스 제공업체에는 수익성이 있는 토큰을 만들어내고 있습니다. 그래서 이를 단순하게, 가장 단순한 논리로 생각해보면, 컴퓨팅은 과거에 컴퓨터에서 소프트웨어가 돌아가던 방식 자체를 바꿔놓았습니다.

가슴 두근두근한 이야기들이네요!

2030년까지 AI 인프라 지출 3~4조 달러 전망

지수적인 컴퓨팅 수요를 견인하는 3가지 AI 스케일링 법칙
1) 사전 학습(Pre-Training)
2) 사후 학습(Post-Training) 의 단계를 넘어 3) Test-Time Scaling "Long Thinking" (테스트 시간 스케일링 "심층 추론")

Perception AI (인지형 AI)

Generative AI (생성형 AI)

Agentic AI (에이전트형 AI)

Physical AI (물리적 AI)


[토큰 생성량, 두 달마다 두 배씩 증가★★★★]

ChatGPT: 월간 활성 사용자(WAU) 약 7억 명, 사용량은 전년 대비 약 4배 증가

OpenAI: 유료 기업 사용자가 500만 명에 달하며, 이는 지난 6월 300만 명에서 증가

Microsoft: 2025 회계연도에 Foundry API를 통해 500조 개 이상의 토큰을 처리했으며, 이는 전년 대비 7배 증가

Alphabet (Google): 6월 한 달간 AI 서비스 전반에서 980조 개의 토큰을 처리했으며, 이는 5월의 월간 실행 속도(run-rate)인 480조 개에서 크게 상승

Gemini 앱: 7월 말 기준 월간 활성 사용자(MAU) 4억 5천만 명 이상을 기록했으며, 2분기 일일 요청 수는 1분기 대비 50% 이상 증가