서화백의 그림놀이 🚀
#인터넷 - 열외 ㅋㅋㅋㅋ
동의함 어차피 AI 비용 효율화 띰으로 스캠 천지인 K-SW 살 바에 로봇이 더 매력적이라는 생각. 로봇 섹터는 SW 대비 꿈이라도 더 크고 TAM이 어디까지 커질지 모르는 시장이기 때문. 물론 국내 로봇/기자재 업체들이 글로벌리 유의미한 M/S를 점할 거다 이런 걸 기대하고 사는 건 아님.
▶ 에릭 누텔 마켓 업데이트 요약 (Link)
1. AI 플랫폼 DeepSeek 이슈 & 시장 폭락
‒ 월요일, AI 플랫폼 ‘DeepSeek’이 기존 AI보다 전력 소비를 40% 절감할 수 있다는 뉴스가 나오면서 시장이 급락.
‒ AI 관련주뿐만 아니라 전력주, 우라늄, 천연가스 주식도 동반 하락. 특히 우라늄 주식은 15%, 미국 천연가스 관련 주식은 10% 이상 하락.
‒ DeepSeek이 기존 ChatGPT보다 전력 소비가 적지만, AI가 전반적인 전력 수요를 대체로 늘릴 것이라는 기존 전망에는 큰 영향을 주지 않을 가능성 높음.
2. 천연가스 전망
‒ 천연가스 강세 전망의 주요 근거는 AI·데이터센터 수요 증가가 아니라 미국 LNG(액화천연가스) 수출 증가 때문.
‒ 2030년까지 미국 LNG 수출 용량이 두 배 증가(하루 12~14 BCF 증가)할 것으로 예상.
‒ AI 관련 전력 수요 증가가 본격화되는 것은 2027~2028년으로 보이며, LNG 수출 증가가 천연가스 시장의 주요 수요 원동력.
‒ 2월 기후 모델이 예상보다 온난하게 나오면서 천연가스 가격이 단기적으로 하락했지만, 장기적으로는 강세 전망 유지.
‒ 2025년 이후 천연가스 수요 증가 예상, 천연가스 가격은 장기적으로 conservative하게 $4로 가정.
3. 캐나다산 원유 & 미국의 25% 관세 이슈
‒ 캐나다산 원유에 25% 관세 부과 가능성 때문에 시장이 불안정하지만, 현실적으로 시행될 가능성은 낮다고 판단.
‒ 캐나다산 원유는 미국 내 정유시설(특히 시카고 주변 Pad 2 지역)에서 필수적인 공급원으로 대체할 수 없음.
‒ 캐나다산 원유에 25% 관세가 부과될 경우, 결국 미국 소비자가 그 비용을 부담해야 하므로 인플레이션 압력 증가 우려.
‒ 최근 미국 상무장관 지명자가 해당 이슈에 대해 비교적 유화적인 발언을 하면서 긴장 완화될 가능성.
4. 원유 시장 및 전망
‒ 최근 원유 가격 조정이 있었지만, 글로벌 원유 재고는 사상 최저 수준(2017년 이후 위성 데이터 기준)으로 타이트한 시장 지속.
‒ 미국 내 주요 석유 제품(원유, 휘발유, 디젤) 재고도 여러 해 중 최저 수준 유지.
‒ 중국의 원유 수요 둔화는 맞지만, 전체적인 글로벌 수요는 견조함.
‒ 미국 셰일오일 생산 증가에 대한 기대는 과장되었으며, 실제로는 생산 증가 속도가 역대 최저 수준.
‒ 미국 압력펌프 회사(예: Liberty Energy Services)도 2024년 셰일오일 생산이 사실상 정체될 것으로 전망.
‒ “Drill Baby Drill”(셰일 증산) 같은 정치적 구호는 현실적으로 실현 가능성이 낮으며, 오일 가격에 미치는 영향도 제한적.
5. 에너지 주식 투자 전략
‒ 2025년을 겨냥한 에너지 주식 강세 전망 유지.
‒ 25% 관세 이슈로 인해 캐나다 오일 주식이 과도하게 하락했으며, 오히려 매수 기회로 보고 있음.
‒ 특히 부채가 없는 캐나다 오일샌드 기업(50년 이상 생산 가능한 매장량 보유)의 경우, $70~75 유가 기준으로 올해 자사주 14%를 바이백할 예정.
‒ 시장이 불확실성으로 인해 크게 흔들렸지만, 장기적으로 에너지 주식의 펀더멘털은 여전히 강함.
#에너지 #전통에너지 #천연가스 #OOTT
1. AI 플랫폼 DeepSeek 이슈 & 시장 폭락
‒ 월요일, AI 플랫폼 ‘DeepSeek’이 기존 AI보다 전력 소비를 40% 절감할 수 있다는 뉴스가 나오면서 시장이 급락.
‒ AI 관련주뿐만 아니라 전력주, 우라늄, 천연가스 주식도 동반 하락. 특히 우라늄 주식은 15%, 미국 천연가스 관련 주식은 10% 이상 하락.
‒ DeepSeek이 기존 ChatGPT보다 전력 소비가 적지만, AI가 전반적인 전력 수요를 대체로 늘릴 것이라는 기존 전망에는 큰 영향을 주지 않을 가능성 높음.
2. 천연가스 전망
‒ 천연가스 강세 전망의 주요 근거는 AI·데이터센터 수요 증가가 아니라 미국 LNG(액화천연가스) 수출 증가 때문.
‒ 2030년까지 미국 LNG 수출 용량이 두 배 증가(하루 12~14 BCF 증가)할 것으로 예상.
‒ AI 관련 전력 수요 증가가 본격화되는 것은 2027~2028년으로 보이며, LNG 수출 증가가 천연가스 시장의 주요 수요 원동력.
‒ 2월 기후 모델이 예상보다 온난하게 나오면서 천연가스 가격이 단기적으로 하락했지만, 장기적으로는 강세 전망 유지.
‒ 2025년 이후 천연가스 수요 증가 예상, 천연가스 가격은 장기적으로 conservative하게 $4로 가정.
3. 캐나다산 원유 & 미국의 25% 관세 이슈
‒ 캐나다산 원유에 25% 관세 부과 가능성 때문에 시장이 불안정하지만, 현실적으로 시행될 가능성은 낮다고 판단.
‒ 캐나다산 원유는 미국 내 정유시설(특히 시카고 주변 Pad 2 지역)에서 필수적인 공급원으로 대체할 수 없음.
‒ 캐나다산 원유에 25% 관세가 부과될 경우, 결국 미국 소비자가 그 비용을 부담해야 하므로 인플레이션 압력 증가 우려.
‒ 최근 미국 상무장관 지명자가 해당 이슈에 대해 비교적 유화적인 발언을 하면서 긴장 완화될 가능성.
4. 원유 시장 및 전망
‒ 최근 원유 가격 조정이 있었지만, 글로벌 원유 재고는 사상 최저 수준(2017년 이후 위성 데이터 기준)으로 타이트한 시장 지속.
‒ 미국 내 주요 석유 제품(원유, 휘발유, 디젤) 재고도 여러 해 중 최저 수준 유지.
‒ 중국의 원유 수요 둔화는 맞지만, 전체적인 글로벌 수요는 견조함.
‒ 미국 셰일오일 생산 증가에 대한 기대는 과장되었으며, 실제로는 생산 증가 속도가 역대 최저 수준.
‒ 미국 압력펌프 회사(예: Liberty Energy Services)도 2024년 셰일오일 생산이 사실상 정체될 것으로 전망.
‒ “Drill Baby Drill”(셰일 증산) 같은 정치적 구호는 현실적으로 실현 가능성이 낮으며, 오일 가격에 미치는 영향도 제한적.
5. 에너지 주식 투자 전략
‒ 2025년을 겨냥한 에너지 주식 강세 전망 유지.
‒ 25% 관세 이슈로 인해 캐나다 오일 주식이 과도하게 하락했으며, 오히려 매수 기회로 보고 있음.
‒ 특히 부채가 없는 캐나다 오일샌드 기업(50년 이상 생산 가능한 매장량 보유)의 경우, $70~75 유가 기준으로 올해 자사주 14%를 바이백할 예정.
‒ 시장이 불확실성으로 인해 크게 흔들렸지만, 장기적으로 에너지 주식의 펀더멘털은 여전히 강함.
#에너지 #전통에너지 #천연가스 #OOTT
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Energy Market Shock: AI, Natural Gas, and Canadian Oil Tariff Fears | Ninepoint Energy Market Update
Eric Nuttall, January 30, 2025 - In this week’s update, Eric Nuttall, Senior Portfolio Manager of Ninepoint Energy Strategies, breaks down a volatile week in energy markets, driven by fears over AI’s impact on energy demand, ongoing natural gas weakness,…
Forwarded from KK Kontemporaries
미국 수급:
1. 자사주: 이번 월요일에 자사주 매입 창구가 열렸으며, 오늘은 열린 창구의 28%, 다음 주 월요일에는 45%, 그리고 다음 주 말까지 60%가 개방될 예정이다. 너무 비관적으로 보기 전에 매입 규모를 고려해봐라: "...평균적으로 하루에 46억 4천만 달러가 매입된다. 열린 창구 기간에는 약 70억 달러로 증가하고, 닫힌 창구 기간에는 약 30억 달러로 감소한다."
2. 골드만 Scott Rubner: 미국 주식 시장에서는 개인 YOLO 투자자, 미국 기업, 그리고 VWAP 퇴직 연금 배분 수요로 인해 글로벌 "딥 알파(dip alpha)"에 대한 상당한 수요가 있다. 이 현상은 "1월 효과(January Effect)"로 알려져 있으며, 매년 초 이를 반대하기가 어렵다.
현재 자금 흐름 모멘텀은 2월 중순쯤 약화될 것으로 예상되며, 이에 따라 2월 16일부터 전술적으로 약세(Bearish) 입장을 취할 계획이다.
자금 흐름의 기술적 요소는 여전히 우호적이어서 공매도 거래가 매력적이지 않지만, 변동성이 재설정된 만큼 헤지를 추가하기 시작하는 것이 현명하다.
1. 자사주: 이번 월요일에 자사주 매입 창구가 열렸으며, 오늘은 열린 창구의 28%, 다음 주 월요일에는 45%, 그리고 다음 주 말까지 60%가 개방될 예정이다. 너무 비관적으로 보기 전에 매입 규모를 고려해봐라: "...평균적으로 하루에 46억 4천만 달러가 매입된다. 열린 창구 기간에는 약 70억 달러로 증가하고, 닫힌 창구 기간에는 약 30억 달러로 감소한다."
2. 골드만 Scott Rubner: 미국 주식 시장에서는 개인 YOLO 투자자, 미국 기업, 그리고 VWAP 퇴직 연금 배분 수요로 인해 글로벌 "딥 알파(dip alpha)"에 대한 상당한 수요가 있다. 이 현상은 "1월 효과(January Effect)"로 알려져 있으며, 매년 초 이를 반대하기가 어렵다.
현재 자금 흐름 모멘텀은 2월 중순쯤 약화될 것으로 예상되며, 이에 따라 2월 16일부터 전술적으로 약세(Bearish) 입장을 취할 계획이다.
자금 흐름의 기술적 요소는 여전히 우호적이어서 공매도 거래가 매력적이지 않지만, 변동성이 재설정된 만큼 헤지를 추가하기 시작하는 것이 현명하다.
Forwarded from 루팡
DeepSeek 서사가 전 세계를 강타하다 - semianalysis
DeepSeek은 전 세계적으로 큰 반향을 일으켰습니다. 지난 일주일 동안 DeepSeek은 전 세계에서 가장 뜨거운 화제로 떠올랐으며, 현재 DeepSeek의 일일 트래픽은 Claude, Perplexity, 심지어 Gemini보다도 훨씬 높은 수준에 도달했습니다.
하지만 이 업계를 주의 깊게 관찰해 온 사람들에게 이는 완전히 새로운 소식은 아닙니다. 우리는 이미 몇 달 전부터 DeepSeek에 대해 논의해 왔습니다. DeepSeek이라는 회사는 새로운 것이 아니지만, 과도한 열광이 갑작스럽게 나타난 점이 차이점입니다. SemiAnalysis는 오랫동안 DeepSeek이 매우 뛰어난 회사라고 평가했지만, 미국 대중은 이를 주목하지 않았습니다. 세계가 마침내 DeepSeek에 관심을 가지게 되었을 때, 현실을 반영하지 않는 과도한 열풍으로 이어졌습니다.
우리는 이 서사가 지난달과 완전히 뒤바뀌었다는 점을 강조하고 싶습니다. 당시에는 스케일링 법칙이 깨졌다는 주장이 있었고, 우리가 이 신화를 불식시켰습니다. 이제는 알고리즘 개선 속도가 너무 빠르다는 이야기가 나오고 있으며, 이것이 Nvidia와 GPU에 나쁘다는 주장으로 이어지고 있습니다.
현재 서사는 DeepSeek이 너무 효율적이어서 더 이상 추가적인 컴퓨팅 자원이 필요하지 않다는 것입니다. 모델 변화로 인해 모든 것이 과잉 공급 상태에 있다는 주장이 제기되고 있습니다. Jevons 역설 또한 과대평가되고 있지만, Jevons 역설은 현실에 더 가까운 부분이 있습니다. DeepSeek 모델은 이미 H100 및 H200 가격에 실질적인 영향을 미쳤습니다.
DeepSeek와 High-Flyer
High-Flyer는 중국의 헤지펀드로, 초기부터 AI를 트레이딩 알고리즘에 활용한 선구자입니다. 금융 외 분야에서도 AI의 잠재력을 일찍이 깨달았으며, 확장성에 대한 통찰을 기반으로 GPU 공급을 지속적으로 늘려왔습니다.
2021년, High-Flyer는 수출 규제가 시행되기 전, A100 GPU 10,000대를 구매해 실험용으로 활용했습니다. 그 결과는 성공적이었습니다. 이후 High-Flyer는 2023년 5월 DeepSeek을 독립적으로 설립하며, AI 역량 강화를 위한 집중적인 목표를 세웠습니다. 당시 외부 투자자들은 AI의 사업 모델 부재를 우려했지만, High-Flyer는 자체 자금을 사용해 회사를 지원했습니다.
현재 DeepSeek은 단순한 "사이드 프로젝트"가 아니라 심각하고 집중적인 노력을 기울이고 있는 회사로 성장했습니다. 수출 규제를 고려하더라도, GPU 투자만으로도 5억 달러를 초과한 것으로 확신합니다.
GPU 상황
우리는 DeepSeek이 약 50,000개의 Hopper GPU에 접근할 수 있다고 봅니다. 하지만 이 숫자는 50,000개의 H100 GPU와 동일하지 않습니다. Nvidia는 규정을 준수하기 위해 다양한 H100 변형 모델(H800, H20)을 생산했으며, 현재 중국 모델 제공업체들이 사용할 수 있는 것은 H20뿐입니다.
H800은 H100과 동일한 계산 능력을 가지고 있지만 네트워크 대역폭이 더 낮습니다. DeepSeek은 약 10,000개의 H800과 약 10,000개의 H100을 보유하고 있으며, H20 모델을 다량 주문한 상태입니다. Nvidia는 지난 9개월 동안 중국 전용 GPU를 100만 개 이상 생산했습니다.
DeepSeek의 총 서버 설비 투자비용(CapEx)은 약 13억 달러에 달하며, 이 중 약 7억 1,500만 달러는 이러한 클러스터 운영에 사용된 비용으로 추정됩니다.
DeepSeek의 인재 채용과 회사 구조
DeepSeek은 중국에서만 인재를 채용하며, 기존 자격증이나 학력을 고려하지 않고 역량과 호기심에 초점을 맞춥니다. DeepSeek은 베이징대(PKU), 저장대 등 주요 대학에서 정기적으로 채용 행사를 개최하며, 직원들에게 유연한 업무 환경을 제공합니다.
DeepSeek은 약 150명의 직원을 두고 있지만, 빠르게 성장하고 있습니다. 경쟁력이 매우 높아 유망한 후보자들에게 연봉 130만 달러 이상을 제공한다고 알려져 있습니다.
DeepSeek V3 및 비용
DeepSeek V3 모델의 훈련 비용이 600만 달러로 보도되었지만, 이는 전체 비용 중 GPU 훈련 비용에 해당합니다. 실제로는 하드웨어 및 연구개발(R&D) 비용을 포함해 5억 달러 이상이 투자되었습니다.
V3 모델은 Multi-Token Prediction(MTP)과 같은 혁신적 알고리즘을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 고성능을 달성했으며, 이러한 혁신이 비용 절감의 핵심이었습니다.
DeepSeek은 효율성과 성능 면에서 독보적인 위치에 있으며, "오픈 웨이트" 연구소 중 Meta의 Llama, Mistral 등 다른 경쟁사를 능가하는 최고의 연구소로 평가받고 있습니다. DeepSeek의 기술적 성과는 AI 업계의 새로운 기준을 제시했으며, 세계적인 관심을 끌고 있습니다.
https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/
DeepSeek은 전 세계적으로 큰 반향을 일으켰습니다. 지난 일주일 동안 DeepSeek은 전 세계에서 가장 뜨거운 화제로 떠올랐으며, 현재 DeepSeek의 일일 트래픽은 Claude, Perplexity, 심지어 Gemini보다도 훨씬 높은 수준에 도달했습니다.
하지만 이 업계를 주의 깊게 관찰해 온 사람들에게 이는 완전히 새로운 소식은 아닙니다. 우리는 이미 몇 달 전부터 DeepSeek에 대해 논의해 왔습니다. DeepSeek이라는 회사는 새로운 것이 아니지만, 과도한 열광이 갑작스럽게 나타난 점이 차이점입니다. SemiAnalysis는 오랫동안 DeepSeek이 매우 뛰어난 회사라고 평가했지만, 미국 대중은 이를 주목하지 않았습니다. 세계가 마침내 DeepSeek에 관심을 가지게 되었을 때, 현실을 반영하지 않는 과도한 열풍으로 이어졌습니다.
우리는 이 서사가 지난달과 완전히 뒤바뀌었다는 점을 강조하고 싶습니다. 당시에는 스케일링 법칙이 깨졌다는 주장이 있었고, 우리가 이 신화를 불식시켰습니다. 이제는 알고리즘 개선 속도가 너무 빠르다는 이야기가 나오고 있으며, 이것이 Nvidia와 GPU에 나쁘다는 주장으로 이어지고 있습니다.
현재 서사는 DeepSeek이 너무 효율적이어서 더 이상 추가적인 컴퓨팅 자원이 필요하지 않다는 것입니다. 모델 변화로 인해 모든 것이 과잉 공급 상태에 있다는 주장이 제기되고 있습니다. Jevons 역설 또한 과대평가되고 있지만, Jevons 역설은 현실에 더 가까운 부분이 있습니다. DeepSeek 모델은 이미 H100 및 H200 가격에 실질적인 영향을 미쳤습니다.
DeepSeek와 High-Flyer
High-Flyer는 중국의 헤지펀드로, 초기부터 AI를 트레이딩 알고리즘에 활용한 선구자입니다. 금융 외 분야에서도 AI의 잠재력을 일찍이 깨달았으며, 확장성에 대한 통찰을 기반으로 GPU 공급을 지속적으로 늘려왔습니다.
2021년, High-Flyer는 수출 규제가 시행되기 전, A100 GPU 10,000대를 구매해 실험용으로 활용했습니다. 그 결과는 성공적이었습니다. 이후 High-Flyer는 2023년 5월 DeepSeek을 독립적으로 설립하며, AI 역량 강화를 위한 집중적인 목표를 세웠습니다. 당시 외부 투자자들은 AI의 사업 모델 부재를 우려했지만, High-Flyer는 자체 자금을 사용해 회사를 지원했습니다.
현재 DeepSeek은 단순한 "사이드 프로젝트"가 아니라 심각하고 집중적인 노력을 기울이고 있는 회사로 성장했습니다. 수출 규제를 고려하더라도, GPU 투자만으로도 5억 달러를 초과한 것으로 확신합니다.
GPU 상황
우리는 DeepSeek이 약 50,000개의 Hopper GPU에 접근할 수 있다고 봅니다. 하지만 이 숫자는 50,000개의 H100 GPU와 동일하지 않습니다. Nvidia는 규정을 준수하기 위해 다양한 H100 변형 모델(H800, H20)을 생산했으며, 현재 중국 모델 제공업체들이 사용할 수 있는 것은 H20뿐입니다.
H800은 H100과 동일한 계산 능력을 가지고 있지만 네트워크 대역폭이 더 낮습니다. DeepSeek은 약 10,000개의 H800과 약 10,000개의 H100을 보유하고 있으며, H20 모델을 다량 주문한 상태입니다. Nvidia는 지난 9개월 동안 중국 전용 GPU를 100만 개 이상 생산했습니다.
DeepSeek의 총 서버 설비 투자비용(CapEx)은 약 13억 달러에 달하며, 이 중 약 7억 1,500만 달러는 이러한 클러스터 운영에 사용된 비용으로 추정됩니다.
DeepSeek의 인재 채용과 회사 구조
DeepSeek은 중국에서만 인재를 채용하며, 기존 자격증이나 학력을 고려하지 않고 역량과 호기심에 초점을 맞춥니다. DeepSeek은 베이징대(PKU), 저장대 등 주요 대학에서 정기적으로 채용 행사를 개최하며, 직원들에게 유연한 업무 환경을 제공합니다.
DeepSeek은 약 150명의 직원을 두고 있지만, 빠르게 성장하고 있습니다. 경쟁력이 매우 높아 유망한 후보자들에게 연봉 130만 달러 이상을 제공한다고 알려져 있습니다.
DeepSeek V3 및 비용
DeepSeek V3 모델의 훈련 비용이 600만 달러로 보도되었지만, 이는 전체 비용 중 GPU 훈련 비용에 해당합니다. 실제로는 하드웨어 및 연구개발(R&D) 비용을 포함해 5억 달러 이상이 투자되었습니다.
V3 모델은 Multi-Token Prediction(MTP)과 같은 혁신적 알고리즘을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 고성능을 달성했으며, 이러한 혁신이 비용 절감의 핵심이었습니다.
DeepSeek은 효율성과 성능 면에서 독보적인 위치에 있으며, "오픈 웨이트" 연구소 중 Meta의 Llama, Mistral 등 다른 경쟁사를 능가하는 최고의 연구소로 평가받고 있습니다. DeepSeek의 기술적 성과는 AI 업계의 새로운 기준을 제시했으며, 세계적인 관심을 끌고 있습니다.
https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/
Semianalysis
DeepSeek Debates: Chinese Leadership On Cost, True Training Cost, Closed Model Margin Impacts
H100 Pricing Soaring, Subsidized Inference Pricing, Export Controls, MLA
Forwarded from Decoded Narratives
JP Morgan: DeepSeek AI 투자 증가에 대한 우려 촉발했으나 오히려 이러한 사례들은 반도체 수요를 견인할 것 (AVGO, MRVL 등)- 지난주 DeepSeek R1 출시 이후, 투자자들은 해당 기업이 AI 모델 훈련 및 추론에서 비용 및 성능 효율성을 주장한 것과 관련하여 AI 반도체 투자에 대한 중장기적 영향을 우려
1) Jevons Paradox 및 AI 반도체 수요 증가 전망
- Jevons Paradox (효율성이 높아질수록 총 소비량이 증가하는 현상)는 AI 반도체 수요 증가를 뒷받침하는 "경제학적 개념"2) AI 컴퓨팅 비용 절감이 반도체 수요를 견인
- DeepSeek의 기술 보고서에 따르면 더 높은 연산 성능을 확보할 경우 더욱 정교한 모델을 훈련할 수 있다고 주장
- 이는 더 나은 반도체 성능이 AI 모델의 발전을 견인하고 더 높은 연산 성능을 갖춘 칩이 필요해질 것임을 시사
- 따라서, 미래의 향상된 반도체 기술은 더욱 발전된 AI 모델을 가능하게 하며 결과적으로 AI 반도체 수요가 증가할 것
- 기술 혁신이 반도체 수요를 증가시킨 사례들3) LLM 혁신이 AI 반도체 발전을 촉진
[A] 2000년대 x86 Server Virtualization → CPU, 메모리, 스토리지 수요 증가
[B] 스마트폰 및 IoT에서 ARM 채택 → 모바일 및 IoT 제품 수요 증가
[C] 온프레미스 컴퓨팅에서 클라우드로의 전환 → 컴퓨팅, 네트워크, 메모리, 스토리지 반도체 수요 증가
- NVIDIA는 AI 가속 컴퓨팅 기술을 통해 LLM의 가능성을 확장4) 커스텀 ASIC의 차별화 전략
- 현재 LLM은 새로운 형태의 AI 모델 개발을 유도하고 있으며, 대표적인 사례로 NVIDIA의 World Foundational Models
- NVIDIA의 새로운 Cosmos 플랫폼은 자율주행 및 로보틱스와 같은 물리적 AI 시스템 개발을 가속화하는 역할
- 비디오 기반 LLM은 텍스트 기반 LLM보다 더 높은 컴퓨팅 성능을 필요로 하며, 이는 AI 반도체 시장에서 더 높은 성능의 멀티모달 AI 아키텍처 발전을 촉진할 것
- 기존 GPU 기반 AI 가속기는 성능 한계 및 비용 문제로 인해 점점 맞춤형 ASIC (주문형 반도체) 솔루션으로 전환
- 특히, 클라우드 및 하이퍼스케일러(대규모 데이터센터 운영업체)들은 점점 더 대규모 AI 훈련 및 추론 클러스터를 구축 중
- 이러한 흐름은 Broadcom(AVGO), Marvell(MRVL)과 같은 맞춤형 ASIC 공급업체에 유리하게 작용할 전망
- DeepSeek R1-Zero 및 R1 모델은 OpenAI의 o1-1217 모델과 비교해 유사한 성능을 보이면서도 훈련 및 추론 비용이 현저히 낮음을 입증
- DeepSeek R1의 추론 비용은 입력 토큰당 $0.55, 출력 토큰당 $2.19
- OpenAI의 o1 모델($15 및 $60) 대비 비용 절감 효과가 극대화
- DeepSeek V3 모델의 훈련 비용은 약 560만 달러 수준이었으며, 이는 업계 평균 대비 상당히 낮은 비용
- 그러나 DeepSeek R1의 전체 훈련 비용, 즉 이전 모델의 훈련 비용, 개발 비용, 최적화 비용, 오픈소스 모델 의존도(예: Meta의 Llama 모델 기반 여부) 등에 대한 명확한 정보가 공개되지 않았음
- 따라서, 이러한 비용 절감 효과가 실제로 지속 가능한지 여부는 추가적인 검증이 필요
#REPORT
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국장 존야 풀리고 매 맞는 날이라 아픈 건 팩트지만 미장 주요 종목 지난주 금요일 종가 대비 어제자 종가까지의 하락폭 고려하면 오히려 덜 빠진 수준.
그간 미장 오를 때 덜 오르고 빠질 때 더 빠지던 찐따 같은 국장의 펀더멘털을 고려하면 오늘과 같은 시세 흐름은 고무적. 따라서 금일 주요 종목 하락을 그리 심각하게 받아들일 필요 없다는 생각.
오후장 들어 금융 섹터로 자금이 이동하긴 했으나 어차피 딥시크 $500M 선동 약빨 끝나고 미장 엔비디아/기타 AI 인프라 주식들 반등 더 나오면 다시 허겁지겁 테크/인프라 채우지 않을까..
#생각
그간 미장 오를 때 덜 오르고 빠질 때 더 빠지던 찐따 같은 국장의 펀더멘털을 고려하면 오늘과 같은 시세 흐름은 고무적. 따라서 금일 주요 종목 하락을 그리 심각하게 받아들일 필요 없다는 생각.
오후장 들어 금융 섹터로 자금이 이동하긴 했으나 어차피 딥시크 $500M 선동 약빨 끝나고 미장 엔비디아/기타 AI 인프라 주식들 반등 더 나오면 다시 허겁지겁 테크/인프라 채우지 않을까..
#생각
Gromit 공부방
AI_250131_삼성.pdf
◾️ DeepSeek 비용 논란
‒ DeepSeek V3 모델의 학습 비용이 557만 달러로 알려졌으나, 이는 GPU 임대 비용만 반영된 것.
‒ 이전 연구, 실험, 알고리즘 개발 비용, 데이터 구축 비용이 포함되지 않았음. 즉, 실제 비용은 더 클 가능성 높음.
‒ V3 모델을 기반으로 R1을 개발하는 데도 추가 비용이 발생했으며, 강화학습과 지도학습이 모두 사용됨.
‒ API 가격이 낮다고 해서 실제 운영 비용이 낮은 것은 아님. 기업마다 수익화 전략이 다르며, Google Gemini 2.0 Flash Thinking과 비교했을 때 R1의 가성비가 특별히 뛰어난 것도 아님.
‒ MoE(전문가 혼합) 구조를 사용해 추론 비용을 줄이려 했으나, 실제 운영 시에는 비효율적인 측면도 존재함.
◾️ 미국 Big Tech AI 패권에 대한 의심
‒ DeepSeek 관련 조정의 핵심은 기술적 이슈가 아니라 정치적 이슈로 확대 해석된 것 때문(*확대해석한 언론보도가 퍼지는 시점 = 딥시크 쇼크 시작점).
‒ “중국 AI 스타트업이 미국 반도체 규제를 돌파하고 오픈AI를 따라잡았다”는 문장은 맞지만, 이를 지나치게 확대 해석하는 것은 경계해야 함.
‒ 중국 기업들이 미국 프론티어 AI 기업을 돌파구로 활용할 가능성이 있음. 오히려 미국 기업이 이를 반대로 이용해 격차를 더 벌릴 수도 있음.
‒ AI 경쟁은 단순히 LLM 모델 구축이 아니라, 초지능(ASI)으로 가는 과정에서 벌어지는 장기전.
◾️ AI 추론 비용 하락과 클라우드 투자 증가
‒ 추론 비용이 지난 3년 동안 1,000배 이상 감소했으며, 이는 AI 서비스 시장 개화의 본질적인 원인.
‒ API 가격이 내려가면서 API 사용량(Q)이 증가하여 클라우드 기업들에게는 긍정적인 요소로 작용하고 있음.
‒ 하이퍼스케일러(대형 클라우드 업체) 3사의 클라우드 영업 마진이 AI 사이클이 시작된 이후 꾸준히 확대됨.
‒ 추론이 훈련 대비 토큰당 마진이 높음(50~70% 예상). 즉, AI를 활용한 서비스 모델이 더욱 활성화될 전망임.
‒ 마이크로소프트와 메타 같은 빅테크 기업들은 AI 모델 훈련보다 추론 인프라에 집중적으로 투자하는 전략을 유지하고 있음.
◾️ 제본스의 역설(Jevons Paradox)
‒ 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 DeepSeek의 등장으로 AI 효율성이 증가하면서 AI 수요도 증가할 것이라고 분석.
‒ 이는 제본스의 역설 개념으로 설명됨. 석탄 효율이 증가하면서 소비량도 늘었던 것처럼, AI 비용이 절감되면 AI 사용량(Q)이 더 늘어나게 됨.
‒ 제본스의 역설이 작동하기 위한 3가지 조건
1. 수요의 가격 민감도가 커야 함 → AI 서비스 비용이 높아 투자 장벽이 컸음. 비용이 줄어들면 수요 증가 가능성 큼.
2. TAM(Target Available Market)이 커야 함 → AI는 Reasoning Scaling과 Physical AI Scaling이라는 두 가지 성장 방향 보유.
3. 공급이 확대될 수 있어야 함 → AI 인프라 투자가 증가하면서 AI 채택 더 확산될 것.
◾️ AI 반도체 및 데이터센터의 역할
‒ AI 반도체와 데이터센터는 AI 서비스의 필수적인 해자로 작용함.
‒ DeepSeek 모델이 블랙웰로 훈련됐다면 훨씬 더 낮은 비용으로 높은 성능을 낼 수 있었을 것.
‒ AI 모델의 효율화가 진행되더라도 추론 과정에서 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하며, 이는 AI 반도체의 중요성을 더욱 높일 것.
‒ 결국 AI 데이터센터 규모가 클수록 AI 모델 경쟁력이 결정됨. 따라서 자본을 집중적으로 투자하는 AI 데이터센터가 여전히 중요한 해자로 남을 것임.
◾️ 메모리 시장과 HBM의 역할
‒ MoE(전문가 혼합) 및 양자화(Quantization) 기술이 이론적으로 메모리 사용량을 줄일 수 있다고 평가되지만, 실제로는 영향이 미미함.
‒ MoE 구조는 훈련(training)에서는 효율적일 수 있지만, 추론(inference)에서는 오히려 비효율적일 가능성이 있음.
‒ FP8/FP4와 같은 저비트 학습이 등장했지만, 여전히 실제 메모리 사용량은 크게 줄지 않고 있음.
‒ 결국 AI 추론이 증가할수록 메모리 대역폭 사용량은 늘어나며, 이는 HBM 수요 증가로 이어질 가능성이 높음.
◾️ 투자 전략
‒ 최근 주가 급락이 단순히 DeepSeek 때문이 아니라, 투자자들의 특정 섹터 쏠림 현상과 미중 AI 전쟁 불확실성이 복합적으로 작용한 것에 기인.
‒ DeepSeek 관련 공포심이 해소되려면 시간이 필요할 것. 하지만 AI 섹터에서 투자자들의 관심이 여전히 유지되고 있어, 조정이 길지 않을 가능성 높음.
‒ 클라우드 Capex 증가와 엔비디아 실적 발표가 중요한 반등 트리거가 될 것.
‒ 미국 AI 모델들의 경량화 성공과 AI 비용 절감은 긍정적인 요인. 이는 클라우드와 AI 소프트웨어 업체들에게 기회를 줄 것.
#테크 #AI
‒ DeepSeek V3 모델의 학습 비용이 557만 달러로 알려졌으나, 이는 GPU 임대 비용만 반영된 것.
‒ 이전 연구, 실험, 알고리즘 개발 비용, 데이터 구축 비용이 포함되지 않았음. 즉, 실제 비용은 더 클 가능성 높음.
‒ V3 모델을 기반으로 R1을 개발하는 데도 추가 비용이 발생했으며, 강화학습과 지도학습이 모두 사용됨.
‒ API 가격이 낮다고 해서 실제 운영 비용이 낮은 것은 아님. 기업마다 수익화 전략이 다르며, Google Gemini 2.0 Flash Thinking과 비교했을 때 R1의 가성비가 특별히 뛰어난 것도 아님.
‒ MoE(전문가 혼합) 구조를 사용해 추론 비용을 줄이려 했으나, 실제 운영 시에는 비효율적인 측면도 존재함.
◾️ 미국 Big Tech AI 패권에 대한 의심
‒ DeepSeek 관련 조정의 핵심은 기술적 이슈가 아니라 정치적 이슈로 확대 해석된 것 때문(*확대해석한 언론보도가 퍼지는 시점 = 딥시크 쇼크 시작점).
‒ “중국 AI 스타트업이 미국 반도체 규제를 돌파하고 오픈AI를 따라잡았다”는 문장은 맞지만, 이를 지나치게 확대 해석하는 것은 경계해야 함.
‒ 중국 기업들이 미국 프론티어 AI 기업을 돌파구로 활용할 가능성이 있음. 오히려 미국 기업이 이를 반대로 이용해 격차를 더 벌릴 수도 있음.
‒ AI 경쟁은 단순히 LLM 모델 구축이 아니라, 초지능(ASI)으로 가는 과정에서 벌어지는 장기전.
◾️ AI 추론 비용 하락과 클라우드 투자 증가
‒ 추론 비용이 지난 3년 동안 1,000배 이상 감소했으며, 이는 AI 서비스 시장 개화의 본질적인 원인.
‒ API 가격이 내려가면서 API 사용량(Q)이 증가하여 클라우드 기업들에게는 긍정적인 요소로 작용하고 있음.
‒ 하이퍼스케일러(대형 클라우드 업체) 3사의 클라우드 영업 마진이 AI 사이클이 시작된 이후 꾸준히 확대됨.
‒ 추론이 훈련 대비 토큰당 마진이 높음(50~70% 예상). 즉, AI를 활용한 서비스 모델이 더욱 활성화될 전망임.
‒ 마이크로소프트와 메타 같은 빅테크 기업들은 AI 모델 훈련보다 추론 인프라에 집중적으로 투자하는 전략을 유지하고 있음.
◾️ 제본스의 역설(Jevons Paradox)
‒ 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 DeepSeek의 등장으로 AI 효율성이 증가하면서 AI 수요도 증가할 것이라고 분석.
‒ 이는 제본스의 역설 개념으로 설명됨. 석탄 효율이 증가하면서 소비량도 늘었던 것처럼, AI 비용이 절감되면 AI 사용량(Q)이 더 늘어나게 됨.
‒ 제본스의 역설이 작동하기 위한 3가지 조건
1. 수요의 가격 민감도가 커야 함 → AI 서비스 비용이 높아 투자 장벽이 컸음. 비용이 줄어들면 수요 증가 가능성 큼.
2. TAM(Target Available Market)이 커야 함 → AI는 Reasoning Scaling과 Physical AI Scaling이라는 두 가지 성장 방향 보유.
3. 공급이 확대될 수 있어야 함 → AI 인프라 투자가 증가하면서 AI 채택 더 확산될 것.
◾️ AI 반도체 및 데이터센터의 역할
‒ AI 반도체와 데이터센터는 AI 서비스의 필수적인 해자로 작용함.
‒ DeepSeek 모델이 블랙웰로 훈련됐다면 훨씬 더 낮은 비용으로 높은 성능을 낼 수 있었을 것.
‒ AI 모델의 효율화가 진행되더라도 추론 과정에서 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하며, 이는 AI 반도체의 중요성을 더욱 높일 것.
‒ 결국 AI 데이터센터 규모가 클수록 AI 모델 경쟁력이 결정됨. 따라서 자본을 집중적으로 투자하는 AI 데이터센터가 여전히 중요한 해자로 남을 것임.
◾️ 메모리 시장과 HBM의 역할
‒ MoE(전문가 혼합) 및 양자화(Quantization) 기술이 이론적으로 메모리 사용량을 줄일 수 있다고 평가되지만, 실제로는 영향이 미미함.
‒ MoE 구조는 훈련(training)에서는 효율적일 수 있지만, 추론(inference)에서는 오히려 비효율적일 가능성이 있음.
‒ FP8/FP4와 같은 저비트 학습이 등장했지만, 여전히 실제 메모리 사용량은 크게 줄지 않고 있음.
‒ 결국 AI 추론이 증가할수록 메모리 대역폭 사용량은 늘어나며, 이는 HBM 수요 증가로 이어질 가능성이 높음.
◾️ 투자 전략
‒ 최근 주가 급락이 단순히 DeepSeek 때문이 아니라, 투자자들의 특정 섹터 쏠림 현상과 미중 AI 전쟁 불확실성이 복합적으로 작용한 것에 기인.
‒ DeepSeek 관련 공포심이 해소되려면 시간이 필요할 것. 하지만 AI 섹터에서 투자자들의 관심이 여전히 유지되고 있어, 조정이 길지 않을 가능성 높음.
‒ 클라우드 Capex 증가와 엔비디아 실적 발표가 중요한 반등 트리거가 될 것.
‒ 미국 AI 모델들의 경량화 성공과 AI 비용 절감은 긍정적인 요인. 이는 클라우드와 AI 소프트웨어 업체들에게 기회를 줄 것.
#테크 #AI
Forwarded from 한투증권 중국/신흥국 정정영
* SemiAnalysis에 따르면 딥시크 V3 & R1 발표 이후 아마존 AWS GPU가격은 다수 지역에서 상승. H200 구하기는 더 어려워짐. 수개월전 H100 현물가격은 매우 낮았던 상황. 이는 더 낮은 비용의 AI모델이 더 높은 연산 수요를 견인한다는 점을 증명
而据SemiAnalysis，这一理论的早期迹象正在展现，自DeepSeek V3和R1发布以来，亚马逊AWS的GPU定价在许多地区上涨，H200获取的难度也在提升。而前几个月H100的现货价格还非常疲软。这证明了成本更低的AI大模型带来了更高的算力需求。
而据SemiAnalysis，这一理论的早期迹象正在展现，自DeepSeek V3和R1发布以来，亚马逊AWS的GPU定价在许多地区上涨，H200获取的难度也在提升。而前几个月H100的现货价格还非常疲软。这证明了成本更低的AI大模型带来了更高的算力需求。
Gromit 공부방
(좌) $ANET, (우) $CLS 분기 실적 셀레스티카는 3Q23부터 EPS 지속 서프 내며 우상향 해온 것과는 달리, 아리스타 실적은 약간의 굴곡이 존재 1/30 기준 시총 $ANET 135.9b (P/E 51.8, fwd P/E 43.8.) vs. $CLS 11.7b (P/E 31.8, fwd P/E 18.4) 셀레스티카가 밸류도 더 싸고 이익 안정성 측면에서도 더 매력 있는 것 같은데 나중에 자세히 스터디해볼 필요 있어 보임
#CLS 셀레스티카 종가 기준 역사적 신고가 재차 탈환, 고가 기준으로는 3%도 채 남지 않은 상황
AI 대장 엔비디아가 200일선 부근에서 횡보하는 와중에도 호재(실발 어닝/가이던스 서프)는 정직하게 반영해주는 시장.
AI Semi/Infra 아직 안 끝났다..
AI 대장 엔비디아가 200일선 부근에서 횡보하는 와중에도 호재(실발 어닝/가이던스 서프)는 정직하게 반영해주는 시장.
AI Semi/Infra 아직 안 끝났다..
베이커 휴즈($BKR)는 30일 가스 기술 장비의 판매 호조에 힘입어 회사의 4분기 실적이 월스트리트 추정치를 상회.
Koyfin 데이터에 따르면 이 회사는 조정 기준 4분기 주당 0.70달러의 수익을 보고하여 애널리스트들의 평균 예상치인 주당 0.63달러를 상회.
분기 매출은 작년에 비해 8% 증가한 73억 6,000만 달러로 시장 예상치인 70억 7,000만 달러를 상회.
산업 및 에너지 기술 부문의 매출은 가스 기술 매출의 28% 증가에 힘입어 21% 증가한 34억 9,000만 달러를 기록.
이 분기 동안 베이커 휴즈는 사우디아라비아에 가스 처리 장비를 공급하는 계약을 체결하고 미국 내 여러 기업과 향후 액화 천연가스 프로젝트에 장비를 공급하는 계약을 체결.
유전 서비스 및 장비 부문의 매출은 2% 감소한 38억 7,000만 달러로 북미 지역 매출이 작년에 비해 5% 감소.
유정 건설 및 완공 부문 매출은 원자재 가격의 변동성으로 인해 생산업체들이 지출을 제한하면서 16% 감소.
베이커 휴즈는 2025년 글로벌 업스트림 자본 지출이 전년 대비 소폭 감소하고 북미 매출이 한 자릿수 중반까지 감소할 것으로 전망.
경쟁사인 SLB와 Halliburton도 2025년 유전 활동이 침체될 것으로 예상.
베이커 휴즈는 2025년 매출을 269억 9000만 달러에서 286억 6000만 달러 사이로 제시.
#BKR
Koyfin 데이터에 따르면 이 회사는 조정 기준 4분기 주당 0.70달러의 수익을 보고하여 애널리스트들의 평균 예상치인 주당 0.63달러를 상회.
분기 매출은 작년에 비해 8% 증가한 73억 6,000만 달러로 시장 예상치인 70억 7,000만 달러를 상회.
산업 및 에너지 기술 부문의 매출은 가스 기술 매출의 28% 증가에 힘입어 21% 증가한 34억 9,000만 달러를 기록.
이 분기 동안 베이커 휴즈는 사우디아라비아에 가스 처리 장비를 공급하는 계약을 체결하고 미국 내 여러 기업과 향후 액화 천연가스 프로젝트에 장비를 공급하는 계약을 체결.
유전 서비스 및 장비 부문의 매출은 2% 감소한 38억 7,000만 달러로 북미 지역 매출이 작년에 비해 5% 감소.
유정 건설 및 완공 부문 매출은 원자재 가격의 변동성으로 인해 생산업체들이 지출을 제한하면서 16% 감소.
베이커 휴즈는 2025년 글로벌 업스트림 자본 지출이 전년 대비 소폭 감소하고 북미 매출이 한 자릿수 중반까지 감소할 것으로 전망.
경쟁사인 SLB와 Halliburton도 2025년 유전 활동이 침체될 것으로 예상.
베이커 휴즈는 2025년 매출을 269억 9000만 달러에서 286억 6000만 달러 사이로 제시.
#BKR
Gromit 공부방
BKR_4Q24.pdf
◾️ Baker Hughes 4Q24 & FY24 실적 핵심 요약
‒ Baker Hughes($BKR)는 석유 및 가스 서비스, 산업 및 에너지 기술(IET) 부문에서 강력한 실적을 기록하며 매출과 이익이 역대 최고 수준을 기록.
‒ 비용 절감 및 운영 효율화로 인해 이익률이 확대되었으며, 자유 현금 흐름(FCF)도 사상 최대치를 기록.
‒ LNG 시장 성장과 AI 및 디지털화된 에너지 솔루션 수요가 BKR의 성장 동력으로 작용하고 있음.
‒ 주주 환원 정책 강화: 배당금 10% 인상 발표, 자사주 매입 지속.
◾️ 주요 사업부문 실적 분석
1. IET(산업 및 에너지 기술) 부문
‒ 4Q24 매출 34.9억 달러 (+21% YoY), EBITDA 마진 18.3%
‒ LNG 관련 가스 기술 장비 및 서비스(GTS) 부문이 강력한 성장 견인
‒ 신규 계약 수주 지속: Woodside LNG 프로젝트 및 Venture Global과의 모듈형 LNG 시스템 계약 체결
‒ 디지털 서비스 및 탄소 감축 기술 투자 확대
2. OFSE(석유 서비스 및 장비) 부문
‒ 4Q24 매출 38.7억 달러, EBITDA 마진 19.5%
‒ Subsea & Surface Pressure Systems(SSPS) 부문에서 견조한 성과 (매출 +23% YoY)
‒ Flexible Pipe Systems 부문에서 역대 최대 수주 기록
‒ 사우디아라비아, 멕시코, 아시아 태평양 일부 지역에서 매출 감소했으나, 사하라 이남 아프리카 지역에서 성장으로 상쇄
◾️ 시장 전망 및 성장 전략
‒ LNG 프로젝트 투자 증가: 2024~2026년까지 약 1억 MTPA 규모의 LNG 프로젝트 최종 투자 결정(FID) 예상.
‒ 가스 터빈 시장 확대: 2030년까지 LNG 설치 유닛 수 증가 예상(기존 대비 +50% 증가).
‒ 신재생 에너지 및 탄소 포집 기술 시장 진출 강화: 2025년까지 신규 에너지 수주 목표 14~16억 달러 설정.
‒ 해저 장비 시장: 250~300개 subsea 트리 수주 기대, 79개의 FPSO(부유식 생산저장하역설비) 계약 예상.
‒ 글로벌 업스트림 투자: 2025년 글로벌 석유 및 가스 CAPEX 전년 대비 소폭 감소할 것으로 예상되나, 가스 및 LNG 인프라 투자는 증가할 전망.
#BKR
‒ Baker Hughes($BKR)는 석유 및 가스 서비스, 산업 및 에너지 기술(IET) 부문에서 강력한 실적을 기록하며 매출과 이익이 역대 최고 수준을 기록.
‒ 비용 절감 및 운영 효율화로 인해 이익률이 확대되었으며, 자유 현금 흐름(FCF)도 사상 최대치를 기록.
‒ LNG 시장 성장과 AI 및 디지털화된 에너지 솔루션 수요가 BKR의 성장 동력으로 작용하고 있음.
‒ 주주 환원 정책 강화: 배당금 10% 인상 발표, 자사주 매입 지속.
◾️ 주요 사업부문 실적 분석
1. IET(산업 및 에너지 기술) 부문
‒ 4Q24 매출 34.9억 달러 (+21% YoY), EBITDA 마진 18.3%
‒ LNG 관련 가스 기술 장비 및 서비스(GTS) 부문이 강력한 성장 견인
‒ 신규 계약 수주 지속: Woodside LNG 프로젝트 및 Venture Global과의 모듈형 LNG 시스템 계약 체결
‒ 디지털 서비스 및 탄소 감축 기술 투자 확대
2. OFSE(석유 서비스 및 장비) 부문
‒ 4Q24 매출 38.7억 달러, EBITDA 마진 19.5%
‒ Subsea & Surface Pressure Systems(SSPS) 부문에서 견조한 성과 (매출 +23% YoY)
‒ Flexible Pipe Systems 부문에서 역대 최대 수주 기록
‒ 사우디아라비아, 멕시코, 아시아 태평양 일부 지역에서 매출 감소했으나, 사하라 이남 아프리카 지역에서 성장으로 상쇄
◾️ 시장 전망 및 성장 전략
‒ LNG 프로젝트 투자 증가: 2024~2026년까지 약 1억 MTPA 규모의 LNG 프로젝트 최종 투자 결정(FID) 예상.
‒ 가스 터빈 시장 확대: 2030년까지 LNG 설치 유닛 수 증가 예상(기존 대비 +50% 증가).
‒ 신재생 에너지 및 탄소 포집 기술 시장 진출 강화: 2025년까지 신규 에너지 수주 목표 14~16억 달러 설정.
‒ 해저 장비 시장: 250~300개 subsea 트리 수주 기대, 79개의 FPSO(부유식 생산저장하역설비) 계약 예상.
‒ 글로벌 업스트림 투자: 2025년 글로벌 석유 및 가스 CAPEX 전년 대비 소폭 감소할 것으로 예상되나, 가스 및 LNG 인프라 투자는 증가할 전망.
#BKR