[ AWS Re:Invent 2025 에서 Trainium 3, 4 발표 - 예상보다 높은 성능에 TPU 밸류체인 주가 소폭 부진 ]

- AWS가 라스베이거스 행사에서 자체 AI 칩 라인업을 대거 공개

- 엔비디아의 기술(NVLink)을 흡수하여 성능 개선

1. Trainium4 (2026년 출시 예정)

- 특징: 엔비디아 NVLink Fusion 기술을 세계 최초로 커스텀 칩에 적용
- 효과: AWS 칩, CPU, 네트워크가 하나의 거대한 GPU처럼 동작
- 성능(전작 대비): FP8 연산 3배, FP4 연산 6배, 메모리 대역폭 4배 증가
- 전망: 랙 단위 기준 2 엑사플롭스급 성능, 대형 모델 추론 속도 획기적 개선 예상

2. Trainium3 (정식 출시, 즉시 사용 가능)

- 스펙: HBM3E 144GB, 메모리 대역폭 4.9 TB/s
- 성능: 칩 하나당 최대 10 페타플롭스 (희소성 활용 시)
- 랙 구성: 칩 144개 탑재 (전작 대비 2.25배 증가), 총 메모리 20.7 TB
- 연결성: 올-투-올(All-to-All) 스위치 패브릭 도입으로 칩 간 대역폭 2배 향상
- 규모: 최대 100만 개 칩 클러스터 구축 가능

3. 엔비디아 Blackwell과의 공존

- 엔비디아 GB300 NVL72 인스턴스도 동시 출시
- 비교: 학습 성능(FP8)은 Trainium3와 대등하나, 추론(FP4)은 엔비디아가 우세
- 전략: 학습은 Trainium3(가성비), 추론은 엔비디아를 섞어 쓰는 하이브리드 방식 유효

요약

- AWS가 자체 칩만으로 엑사스케일 학습이 가능함을 선언
- 당장은 Trainium3로 가성비를 잡고,
- 2026년에는 NVLink를 탑재한 Trainium4로 엔비디아 의존도를 낮추고 다른 ASIC 들과도 경쟁하려는 전략

바바리안 결론

- 예상보다 빠르고 강력한 Trainium 3, 4 가 공개되었음
- 아마존이 자체 ASIC 을 통해 AI 향 클라우드 시장을 돌파하려는 의지가 느껴졌음
- 다만, 구글 처럼 강력한 AI 모델이 존재하지 않는 것은 한계
- 그럼에도 예상보다 뛰어난 스펙(실제로 테스트는 돌려보아야겠지만) 과 빠른 출시 시기로 TPU 밸류체인 주가 약세
- 그렇다고 해서 TPU 성장 스토리가 훼손될 정도라고 생각되지는 않음
- 가장 흥미로웠던 점은 NV Link Fusion 도입이며… 스케일업 시장에서 UA Link 대비 호환성, 이미 검증된 기술, 더 빠른 속도, 클라우드 기업에게 포기할 수 없는 Nvidiai GPU 라는 점이 NV Link Fusion 의 채택 이유라고 생각됨
- 엔비디아가 AI 용 이더넷 시장을 먹었듯이 스케일 업 시장도 자사의 장점을 잘 활용하여 지켜낼 가능성
- 이에 Astera Labs 13% 넘게 급락
- 클라우드 행사였던 AWS Re:Invent 에서 가장 주목 받은 뉴스는 ASIC 이었던 점도 흥미로웠던 점

KOSPI연결선물지수 2시간봉

계획대로 채널 상방 탈출

챗GPT vs Gemini 트래픽 경쟁 차트

1. 챗GPT의 숨 고르기(계절적 요인)
→ Gemini 3.0 Pro 출시(11/18) 직후 챗GPT 트래픽은 고점(2.03억) 대비 6% 감소(1.91억)

→ 미국 추수감사절(블랙프라이데이) 연휴에 따른 업무, 학업용 트래픽 감소가 하나의 원인(‘23~25년 모두 동일한 -16%~-21% 수준의 하락 패턴. 다만 미국 데이터)

2. Gemini의 구조적 성장(경쟁력 입증)
→ 전체 시장 파이가 줄어드는 연휴 기간임에도 Gemini 트래픽은 평균 5,300만 → 피크 6,400만으로 오히려 증가. 챗GPT 대비 트래픽 비율이 0.22에서 0.31로 약 41% 급등

3. 결론
→ 챗GPT 트래픽 하락은 '위기'라기보다 '계절성'에 가까움. 그러나 남들이 쉴 때 혼자 성장한 Gemini의 지표는 단순한 신규 모델 효과를 넘어, 시장 경쟁력을 확보하며 점유율을 뺏어오고 있음을 시사

The hunt for copper to wire the AI boom

‒ 미국 애리조나의 초대형 광산 프로젝트인 Resolution Copper는 2km 지하에서 1.8bn톤 규모의 거대 매장량을 갖고 있지만, 일부 지역이 아메리카 원주민의 성지와 겹치며 법적 분쟁이 계속돼 최소 2030년대 초반은 돼야 생산이 가능할 전망.

‒ AI 데이터센터·그린그리드·전기망 확충은 모두 대량의 구리를 필요로 하며, 특히 AI 데이터센터는 1MW당 27~33톤의 구리를 요구해 기존 데이터센터 대비 2배 이상이고, 이에 따라 BHP는 2050년까지 글로벌 DC향 구리 수요가 6배 증가한다고 추정.

‒ 글로벌 재무장 흐름 역시 구리 수요를 자극하고 있으나 군용 구리 소비량은 비공개로 숨겨진 수요가 크고, 2024년 전 세계 국방비는 2.7tn달러로 급증해 구조적 수요 압력을 더함.

‒ 반면 공급 측면에서는 100년 넘은 기존 대형 광산들의 광석 등급이 지속적으로 낮아지고 생산성이 악화되며, 지난 10년간 새로 발견된 대규모 구리 광상은 14개에 불과할 정도로 ‘신규 공급’이 사실상 정체.

‒ IEA는 2035년 기준 현재 가동·계획된 광산만으로는 예상 구리 수요의 70%밖에 충당하지 못한다고 평가하며, Wood Mackenzie는 2025년 304kt 부족 → 2026년 더 확대될 것으로 전망.

‒ 공급의 집중도도 위험요인으로, 전 세계 생산의 약 1/3이 상위 20개 광산에서 나오며 올해만도 Codelco 등 세계 최대 광산에서 다수의 큰 사고가 발생해 공급 리스크가 오히려 커지고 있음.

‒ 중국은 자국 내 광산 생산 비중은 9% 수준이지만 해외 투자 포함 시 20%에 달하며, 전 세계 제련(capacity)의 절반을 장악해 공급망 영향력이 막대하고 미국은 제련소가 2곳뿐이라 취약한 구조.

‒ 신규 광산 개발은 환경 갈등·물 부족·지역사회 반발·정치 리스크로 진척이 매우 느리고, 서방이 중국 의존도를 줄이고자 해도 제련소는 막대한 Capex·에너지비용·낮은 마진 때문에 단기간 내 신설되기 어려움.

‒ 최근 미국 수입관세 발표를 앞두고 ‘선제적 재고 쌓기’로 미국 내 정제 구리 재고는 인도 연간 소비량을 넘을 정도로 급증했지만, 글로벌적으로는 2030년 전후 구조적 공급 부족에 진입할 가능성이 높다는 분석이 지배적.

‒ 이처럼 데이터센터·그린 에너지·국방·신흥국 전력망 확충이 동시에 구리를 끌어당기는데, 신규 광산은 부족하고 기존 광산은 노후화되는 탓에 업계는 폐광 재가동·폐기물 더미 재채굴·스크랩 재활용 기술 확대까지 검토하며 ‘수명 연장’에 몰리고 있음.

source: FT

#SPOT 확실히 스포티파이가 맛있게 잘 한다

매년 연말마다 기다려지는 Wrapped

“연말이었다.”

쉬엄쉬엄 공부나 하면서 내년을 준비하기로

#TTMI 미국페타시스도 자리가 야무지다

Citadel Scott Rubner, December / Year-End

‒ 미국 주식시장은 11월 급등락을 유발했던 비정상적 기술적 왜곡(단기 옵션 감마, ETF 과열, 기관 디레버리징)이 대부분 제거되며 수급이 매수 우위로 전환됐고, 지수가 고점을 갱신하면 올해 시장의 주도 세력인 리테일 FOMO 추격매수가 재가속될 수 있는 구조가 다시 형성됐음.

‒ AI 도입이 기업 전반으로 확산되며 이익 성장은 메가캡 기술주에 국한되지 않고 S&P500 전체의 이익 증가율은 YoY +13%를 기록 중이며, 연간 700bn달러 이상의 기술투자 사이클이 인터넷 이후 최대 규모로 진행되면서 2026년은 ‘종목선별 장세’의 가능성이 높아지고 있음.

‒ 정책 환경은 이례적으로 강력한 순풍으로, 미국 2조달러대 재정적자와 일본·독일의 경기부양이 동시에 작동하고 QT는 12월 1일 공식 종료됐으며 2026년에는 Fed 대차대조표 재확대 가능성까지 열려 있어 위험자산 유동성 측면에서 매우 우호적.

‒ 11월 변동성 급등의 중심이던 단기 옵션·감마 포지션은 대부분 사라졌고 1개월 ATM 내재변동성이 고점 대비 급락하며 암시-실현 변동성 스프레드가 정상화돼 CTA·vol컨트롤·리스크패리티 등 기계적 매수주체들의 레버리지 재확대가 본격적으로 반영되기 시작.

‒ 1개월 풋 스큐는 2주 전 4월 수준까지 급등했던 시점에서 빠르게 플랫해졌고, 전체 풋 거래량도 5년 구간의 40퍼센타일로 복귀하여 시장의 ‘헤지 공포 프리미엄’이 눈에 띄게 사라진 상태.

‒ ETF 거래비중 역시 11월 20일 41%(98퍼센타일)에서 최근 28%의 1년 평균으로 복귀하며 시스템 숏감마 압력이 완화되고, 패시브 압도 흐름에서 개별 종목 중심의 건전한 시장 참여로 전환되는 국면이 나타나고 있음.

‒ 유동성은 ES1 선물 호가 깊이가 3년 기준 5퍼센타일 저점에서 강하게 반등해 정상화되고 있으며, 1개월·3개월 암시 상관관계도 각각 86퍼센타일→50퍼센타일, 82퍼센타일→34퍼센타일까지 하락해 개별주식 알파가 재출현하기 좋은 환경으로 전환됨.

‒ 리테일은 올해 30주 연속 옵션 순매수라는 기록적 흐름 후 차익실현을 잠시 거쳤으나 다시 순매수(+2%)로 복귀했고, 기관도 +9% 순매수로 돌아서는 등 양대 주체 수급이 개선되는 가운데 연간 1.3조달러 규모의 자사주 매입과 연말 계절성(12월 후반 2주 상승확률 75%)이 강한 하방 지지력을 제공.

‒ 기술 내부에서는 TPU vs GPU 구도가 부각되며 AI 인프라 경쟁의 질적 변화가 발생하는 중이고, Fed 기대는 단 2주 만에 29%→91%로 비둘기파적으로 재정렬되며 스몰캡·지역은행·주택건설 등 정책 민감 섹터가 폭넓은 반등을 기록했는데 이것이 최근 시장폭 개선의 핵심 트리거로 작용.

‒ 종합적으로 11월 시장을 짓눌렀던 비펀더멘털 압력(고변동성, 스큐 확대, ETF 과열, 시스템 매도)은 대부분 해소됐고, 변동성 축소·레버리지 재확대·수급 정상화·정책 호재·시장폭 개선이라는 5대 축이 동시에 개선되며 연말-26년 초 시장 환경에 대해 ‘건설적’ 시각을 유지할 수 있는 근거가 더욱 강화되고 있음.

‒ Open AI vs. Google 플랫폼 전쟁의 스포트라이트 뒤에는 거의 주목받지 못한 ‘AI 인프라 밸류체인’이 존재하며, 이들은 모든 플랫폼(OpenAI·Google·AWS 등)에 동시 공급한다는 구조적 특성 덕분에 가장 우월한 위험대비수익을 제공하는 영역으로 부상하고 있음.

‒ Credo는 AEC 수요 폭증으로 272% YoY라는 이례적 성장률을 기록하고, Astera Labs는 클라우드용 필수 컴포넌트 수요 증가로 트리플디짓 성장을 달성했으며, Marvell은 26~27년까지 가시성이 확보된 +25%/+40% 성장 전망을 제시할 정도로 강력 숫자를 선보이고 있음.

‒ Coherent와 Lumentum은 AI 광학 부품 사이클이 본격적으로 개화하면서 견조한 수요를 체감하고 있으며, 두 기업 모두 ‘under-promise & over-deliver(가이던스 낮게 잡고 비트하기)’ 패턴을 반복해 플랫폼 레이어와 대비되는 안정적 실적 흐름을 구축하고 있음.

‒ 이러한 가치사슬 기업들은 특정 플랫폼의 승패, 모델 경쟁력, GPU 대비 TPU의 성능 논쟁과 완전히 무관하게 필수 부품·인터커넥트·광학·케이블을 공급하기 때문에 산업 전체 CapEx 확대의 순수 수혜를 그대로 받아내는 구조적 레버리지 효과를 보유.

‒ 반면 플랫폼 베팅은 기술 경쟁에서 한 번의 미스, 모델 보급 속도 둔화, 제품 사이클 실패가 발생하면 밸류에이션이 급격히 붕괴될 수 있는 고(高)베타·고(高)불확실성의 이진적(binary) 리스크가 매우 크다는 근본적인 취약점을 동반.

‒ AI 시장이 성숙할수록 이러한 플랫폼 간 변동성과 내러티브 갈등은 더욱 격화되겠지만, 해당 밸류체인 기업들은 ‘누가 이기든 반드시 필요한 부품을 공급한다’는 절대적 포지션 덕분에 비교불가한 안정성과 일관된 성장 가시성을 확보.

‒ 종합하면, 헤드라인을 장식하는 플랫폼 전쟁보다 실질적 수익 레버리지를 확보하는 쪽은 인프라 밸류체인이며, AI 패권 경쟁의 승패와 상관없이 모든 시나리오에서 채택될 수밖에 없는 이 밸류체인이야말로 가장 좋은 기회일 수 있음.

source: SPEAR Invest

AI 네트워킹 밸류체인