Nomura, AI bubble? Less likely when supply is constrained (25.12.02)
✅ Nomura 핵심 논지: “AI 버블 우려보다 공급 제약이 더 큰 변수”
‒ Nomura는 AI 수요가 실제로 경제 전반에 빠르게 확산 중이라고 판단.
‒ 시장이 말하는 “버블” 우려는 과도한 투자가 초래하는 순환적 자본조달 구조 때문이지만, 현실은 공급망(반도체-컴포넌트-전력)이 AI 수요를 따라잡지 못하는 상황임.
‒ TSMC를 비롯해 front-end(N3), back-end(CoWoS), PCB-CCL, PSU, thermal 등 전 밸류체인에서 공급 부족이 구조적으로 지속, 2026년까지 아시아 AI 반도체-서버 공급망 기업들의 컨센서스 실적이 추가 상향될 가능성이 높음.
‒ 미국 Big Tech의 주가 밸류에이션은 닷컴 정점에 근접했지만, AI 공급 부족으로 인한 가격 지배력·증설 가속이 아시아 공급망에는 실질적 업사이드로 작용.
‒ 2026년 hyperscaler capex는 컨센서스 +34% 대비 40~60% y-y까지 추가 상향 가능성.
✅ 공급 제약이 촉발한 AI 업사이클: CoWoS·T-glass·파워·PCB 모두 부족
‒ TSMC는 CoWoS 캐파를 2026년 105만~110만장(+5~10% 상향)까지 확대, 2027년 130만~135만장 예상. 여전히 고객 수요 대비 부족.
‒ 2026년 추가 CoWoS 캐파는 Broadcom과 Nvidia가 대부분 가져가며, AMD에는 상대적으로 작은 비중이 배정될 전망.
‒ Rubin 양산 전인 2026년에는 Blackwell(GB300)이 출하 성장을 주도하며 랙·모듈 물량이 크게 늘어나는 구조.
‒ PCB-CCL 영역에서도 VGT(Blackwell 40~55% 점유), WUS(GPU/ASIC 전방위), EMC(M9Q Rubin mid-plane), Shengyi(M7/M8→M9) 등 주요 업체들의 AI 향 매출·스펙업이 본격화.
‒ PSU(HVDC 400V·800V), liquid cooling, optical AEC/SiPh 등에서 단가가 2~3배 이상 상승하며 구조적 ASP 업리프트 지속.
✅ 수요 측면: 30개 이상의 GW급 데이터센터 분석 → 2027년까지 AI 칩 수요 급증
‒ Nomura는 130개 인프라 프로젝트 중 GW급 30여개를 선별 분석, 여기서만 연간 500만~700만개의 AI 칩(=CoWoS 40만장+ 수준) 수요가 발생한다고 추정.
‒ 분석에 포함된 30개 프로젝트만으로도 TSMC 연간 CoWoS 캐파(25~27년 70만→105만→135만장)에 근접하는 규모.
‒ 가장 공격적인 플레이어는 hyperscaler가 아니라 AI 스타트업(OpenAI·Anthropic·Fluidstack)과 인프라 기업(Vantage·DataVolt·Crusoe).
‒ OpenAI는 2026~27년 신규 GW 배치의 29%~43%를 단독으로 차지, 실행 리스크는 존재하지만 수요 규모는 단연 압도적.
‒ 그러나 전력 공급 병목과 스타트업 자금조달 리스크가 2027년 이후 속도 조절 리스크로 지목됨.
✅ Nvidia-AMD-Google ASIC의 2026~27년 전망: TSMC 캐파 확대의 직접 수혜
‒ Nvidia는 2026년에도 TSMC CoWoS에서 60% 비중 유지, Blackwell 위주의 생산 증가.
‒ Broadcom은 Google TPU(Hammer v6p, Hell Cat v7p) 주문 증가로 2026년 배정분이 확대.
‒ AMD는 MI350/375 고객 피드백 호조 및 MI450 수요 기대감으로 AI GPU 점유율이 상승 중.
‒ MediaTek은 TPU v7e(Mad Dog) 참여를 기반으로 2026년 10억달러 매출 목표를 유지.
✅ 서버 전망 업데이트: 2026년 GB/VR 랙 출하 5만대로 상향
‒ 2025년 랙 출하 2.2만대 전망은 유지하되, 2026년은 4.6만→5.0만대로 상향.
‒ Blackwell 비중 증가로 ASP는 다소 낮아지지만 출하량 증가와 수요 폭증이 전체 매출 증가를 견인.
‒ 일반 서버 시장도 AI offload/경량 AI 서버·ASIC CPU 증가로 2026년 +15% 성장 예상(기존 +6%).
✅ Hyperscaler CAPEX: 2026년 상향 여력 큼
‒ 2025년 글로벌 CSP capex 컨센서스는 연초 +20% → 현재 +62%까지 상향됨.
‒ Google Gemini·Sora 등 AI 서비스의 성과로 AI 매출화가 가시화되면서 2026년 capex는 컨센서스 +34%보다 상당히 높은 수준까지 상향될 수 있음.
‒ Meta는 2026년 capex 가이던스로 연간 1,000~1,050억달러까지 언급.
✅ 주요 종목군: Nvidia·Google 공급망이 향후 3~6개월 상대우위
‒ CoWoS·GPU 모듈 제조·CCL·HLC PCB·파워·액티브 케이블 등 Nvidia·Google향 비중이 높은 업체 중심으로 단기 모멘텀 강함.
‒ AWS ASIC(Trainium 3)은 2026년 2Q~3Q ramp-up 시 컴포넌트 업체 주가 반등 가능.
‒ AI ODM(Hon Hai·Quanta·Wiwynn·Wistron) 모두 다양한 CSP·AI 스타트업 주문 증가로 출하 모멘텀이 강함.
💡 정리: “버블?” 아니라 “공급 제약이 만든 구조적 슈퍼사이클”
» 시장 밸류에이션은 높아졌지만, 반도체·컴포넌트·전력·패키징·서버 전 구간이 공급 부족, 2026년까지 실적 상향 압력 큼.
» 30개 GW급 데이터센터만으로도 AI 칩 수요는 연 500만~700만개, CoWoS는 연 40만장 이상의 추가 수요.
» TSMC 중심의 공급망은 Nvidia·Broadcom·AMD·Google TPU 수요 증가로 2026~27년 캐파 전량 소화 확정적.
» 실행 리스크(OpenAI 자금·전력 병목)는 존재하지만 실제 칩 수요는 이미 2027년까지 고정적으로 박혀 있는 상태.
» 결론적으로, AI는 버블이 아니라 공급 제약이 실적 사이클을 떠받치는 구조적 업사이클 단계.
‒ Nomura는 AI 수요가 실제로 경제 전반에 빠르게 확산 중이라고 판단.
‒ 시장이 말하는 “버블” 우려는 과도한 투자가 초래하는 순환적 자본조달 구조 때문이지만, 현실은 공급망(반도체-컴포넌트-전력)이 AI 수요를 따라잡지 못하는 상황임.
‒ TSMC를 비롯해 front-end(N3), back-end(CoWoS), PCB-CCL, PSU, thermal 등 전 밸류체인에서 공급 부족이 구조적으로 지속, 2026년까지 아시아 AI 반도체-서버 공급망 기업들의 컨센서스 실적이 추가 상향될 가능성이 높음.
‒ 미국 Big Tech의 주가 밸류에이션은 닷컴 정점에 근접했지만, AI 공급 부족으로 인한 가격 지배력·증설 가속이 아시아 공급망에는 실질적 업사이드로 작용.
‒ 2026년 hyperscaler capex는 컨센서스 +34% 대비 40~60% y-y까지 추가 상향 가능성.
‒ TSMC는 CoWoS 캐파를 2026년 105만~110만장(+5~10% 상향)까지 확대, 2027년 130만~135만장 예상. 여전히 고객 수요 대비 부족.
‒ 2026년 추가 CoWoS 캐파는 Broadcom과 Nvidia가 대부분 가져가며, AMD에는 상대적으로 작은 비중이 배정될 전망.
‒ Rubin 양산 전인 2026년에는 Blackwell(GB300)이 출하 성장을 주도하며 랙·모듈 물량이 크게 늘어나는 구조.
‒ PCB-CCL 영역에서도 VGT(Blackwell 40~55% 점유), WUS(GPU/ASIC 전방위), EMC(M9Q Rubin mid-plane), Shengyi(M7/M8→M9) 등 주요 업체들의 AI 향 매출·스펙업이 본격화.
‒ PSU(HVDC 400V·800V), liquid cooling, optical AEC/SiPh 등에서 단가가 2~3배 이상 상승하며 구조적 ASP 업리프트 지속.
‒ Nomura는 130개 인프라 프로젝트 중 GW급 30여개를 선별 분석, 여기서만 연간 500만~700만개의 AI 칩(=CoWoS 40만장+ 수준) 수요가 발생한다고 추정.
‒ 분석에 포함된 30개 프로젝트만으로도 TSMC 연간 CoWoS 캐파(25~27년 70만→105만→135만장)에 근접하는 규모.
‒ 가장 공격적인 플레이어는 hyperscaler가 아니라 AI 스타트업(OpenAI·Anthropic·Fluidstack)과 인프라 기업(Vantage·DataVolt·Crusoe).
‒ OpenAI는 2026~27년 신규 GW 배치의 29%~43%를 단독으로 차지, 실행 리스크는 존재하지만 수요 규모는 단연 압도적.
‒ 그러나 전력 공급 병목과 스타트업 자금조달 리스크가 2027년 이후 속도 조절 리스크로 지목됨.
‒ Nvidia는 2026년에도 TSMC CoWoS에서 60% 비중 유지, Blackwell 위주의 생산 증가.
‒ Broadcom은 Google TPU(Hammer v6p, Hell Cat v7p) 주문 증가로 2026년 배정분이 확대.
‒ AMD는 MI350/375 고객 피드백 호조 및 MI450 수요 기대감으로 AI GPU 점유율이 상승 중.
‒ MediaTek은 TPU v7e(Mad Dog) 참여를 기반으로 2026년 10억달러 매출 목표를 유지.
‒ 2025년 랙 출하 2.2만대 전망은 유지하되, 2026년은 4.6만→5.0만대로 상향.
‒ Blackwell 비중 증가로 ASP는 다소 낮아지지만 출하량 증가와 수요 폭증이 전체 매출 증가를 견인.
‒ 일반 서버 시장도 AI offload/경량 AI 서버·ASIC CPU 증가로 2026년 +15% 성장 예상(기존 +6%).
‒ 2025년 글로벌 CSP capex 컨센서스는 연초 +20% → 현재 +62%까지 상향됨.
‒ Google Gemini·Sora 등 AI 서비스의 성과로 AI 매출화가 가시화되면서 2026년 capex는 컨센서스 +34%보다 상당히 높은 수준까지 상향될 수 있음.
‒ Meta는 2026년 capex 가이던스로 연간 1,000~1,050억달러까지 언급.
‒ CoWoS·GPU 모듈 제조·CCL·HLC PCB·파워·액티브 케이블 등 Nvidia·Google향 비중이 높은 업체 중심으로 단기 모멘텀 강함.
‒ AWS ASIC(Trainium 3)은 2026년 2Q~3Q ramp-up 시 컴포넌트 업체 주가 반등 가능.
‒ AI ODM(Hon Hai·Quanta·Wiwynn·Wistron) 모두 다양한 CSP·AI 스타트업 주문 증가로 출하 모멘텀이 강함.
» 시장 밸류에이션은 높아졌지만, 반도체·컴포넌트·전력·패키징·서버 전 구간이 공급 부족, 2026년까지 실적 상향 압력 큼.
» 30개 GW급 데이터센터만으로도 AI 칩 수요는 연 500만~700만개, CoWoS는 연 40만장 이상의 추가 수요.
» TSMC 중심의 공급망은 Nvidia·Broadcom·AMD·Google TPU 수요 증가로 2026~27년 캐파 전량 소화 확정적.
» 실행 리스크(OpenAI 자금·전력 병목)는 존재하지만 실제 칩 수요는 이미 2027년까지 고정적으로 박혀 있는 상태.
» 결론적으로, AI는 버블이 아니라 공급 제약이 실적 사이클을 떠받치는 구조적 업사이클 단계.
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Gromit 공부방
수요 측면: 30개 이상의 GW급 데이터센터 분석 → 2027년까지 AI 칩 수요 급증
‒ Nomura는 130개 인프라 프로젝트 중 GW급 30여개를 선별 분석, 여기서만 연간 500만~700만개의 AI 칩(=CoWoS 40만장+ 수준) 수요가 발생한다고 추정.
‒ 분석에 포함된 30개 프로젝트만으로도 TSMC 연간 CoWoS 캐파(25~27년 70만→105만→135만장)에 근접하는 규모.
‒ 가장 공격적인 플레이어는 hyperscaler가 아니라 AI 스타트업(OpenAI·Anthropic·Fluidstack)과 인프라 기업(Vantage·DataVolt·Crusoe).
‒ OpenAI는 2026~27년 신규 GW 배치의 29%~43%를 단독으로 차지, 실행 리스크는 존재하지만 수요 규모는 단연 압도적.
‒ 그러나 전력 공급 병목과 스타트업 자금조달 리스크가 2027년 이후 속도 조절 리스크로 지목됨.
‒ Nomura는 130개 인프라 프로젝트 중 GW급 30여개를 선별 분석, 여기서만 연간 500만~700만개의 AI 칩(=CoWoS 40만장+ 수준) 수요가 발생한다고 추정.
‒ 분석에 포함된 30개 프로젝트만으로도 TSMC 연간 CoWoS 캐파(25~27년 70만→105만→135만장)에 근접하는 규모.
‒ 가장 공격적인 플레이어는 hyperscaler가 아니라 AI 스타트업(OpenAI·Anthropic·Fluidstack)과 인프라 기업(Vantage·DataVolt·Crusoe).
‒ OpenAI는 2026~27년 신규 GW 배치의 29%~43%를 단독으로 차지, 실행 리스크는 존재하지만 수요 규모는 단연 압도적.
‒ 그러나 전력 공급 병목과 스타트업 자금조달 리스크가 2027년 이후 속도 조절 리스크로 지목됨.
주요 사업자별 GW급 데이터센터 증설 계획
UBS Global Technology & AI Conference - Highlights From Day 2 (25.12.03)
✅ 전반적 톤: AI 수요 강세 재확인, 특히 NVDA·Semicap·HDD가 가장 구조적으로 강함
‒ NVDA는 Blackwell·Rubin 기반의 2026년까지 이어지는 500B 달러 규모 백로그가 그대로 유지되고 있으며, 최근 논의된 Anthropic·OpenAI·Azure의 30B 컴퓨트 계약 같은 신규 수요는 기존 백로그와 별개로 완전히 “추가적” 수요라고 강조.
‒ Semicap(AMAT·LRCX 등)은 고객사들의 CapEx 가시성이 뚜렷이 회복되며 지난 1~2년 동안의 업황 저점 구간을 통과하고 다시 성장 국면으로 진입했다는 신호가 명확히 나타남.
‒ HDD(WDC)는 AI 멀티모달 LLM 확산과 대규모 상시 훈련 패턴 증가로 저장 장치 요구량이 폭증하며 22TB→32TB UltraSMR 전환이 가속되는 가운데, 2028년까지 고객 주문(PO)이 확정되는 등 전체 스토리지 중에서도 가장 높은 업황 가시성과 사이클 강도를 시현.
#NVDA – 초격차 유지, 공급·수요 모두 ‘과열 수준’의 강한 톤
‒ TPU vs GPU 경쟁 질문에 대해 NVDA는 랙 단위 시스템 수준에서의 설계(co-design)와 소프트웨어 최적화를 통해 세대별로 성능을 2배씩 개선해온 구조적 우위를 강조하며, GPU 생태계 전체를 기반으로 한 격차가 쉽게 좁혀지기 어렵다고 언급.
‒ Blackwell 기반 제품은 아직 시장에 정식 출시되지 않았으며, 2026년 중반부터 GB 아키텍처의 핵심 기능이 완전히 활성화되며 새로운 수요 촉발 국면이 열릴 것으로 판단.
‒ NVDA는 Anthropic·OpenAI·HUMAIN 등 미국 내 주요 모델 개발사 전원의 공통 파트너라는 점을 다시 강조했고, 특히 Anthropic의 1GW NVDA GPU 계약은 Azure의 30B 컴퓨트 계약과 결합되어 향후 2026~27년 수요 노이즈가 거의 없다는 신뢰를 제공한다고 설명.
‒ NVDA는 GPM mid-70%를 유지할 수 있다고 보며, 공급망은 Blackwell → Blackwell Ultra→ Rubin으로 이어지는 전환을 매끄럽게(seamless) 준비하고 있음.
‒ 또한 고객사들의 구매 커밋, 재고 확보 요구가 동시에 증가하고 있어 2026년 대규모 램프 대비를 더 공격적으로 진행 중이라고 밝힘.
#AMAT – 고객 CapEx 가시성이 ‘12개월 단위로 확정’되는 안정 구간 진입
‒ AMAT은 고객에게 최소 12개월 단위의 확정 CapEx 계획 제출을 요구하는 새로운 수요 관리 시스템을 적용하며, 과거 2025년 GAA 전환 과정에서의 예측 오류 문제를 다시 발생시키지 않겠다는 의지를 강조.
‒ 미국 SPE 규제로 인해 총 WFE에서 중국 점유율이 10~25% 차단되며 2025년에는 하향 압력이 존재하지만, 2026년부터는 Leading-edge F/L, DRAM 정상화, NAND 소폭 회복이 동시에 맞물리며 AMAT 제품 Mix가 가장 유리해지는 구간으로 전환될 전망.
‒ 2025년 GM 개선은 ASP 요인이 크고, 관세·전략재고 축적이 비용 절감 효과를 일부 상쇄한 점을 명확히 짚어 긍정 톤을 과도하게 부풀리지 않음.
#MCHP #ON #ADI – 아날로그 전반의 턴어라운드 흐름이 확실해지는 국면
‒ MCHP는 11월까지 예약 증가가 지속되고 있으며 가이던스 상단을 초과하는 프리어넌스를 발표해 아날로그 업황 저점 논리를 강화.
‒ ON은 SiC 시장 둔화에도 불구하고 점유율은 확대됐다고 설명하며, GaN은 Innoscience 협력을 기반으로 패키징·시스템 엔지니어링 중심의 고부가 전략 확립에 집중하고 있다는 점을 강조.
‒ ADI는 모든 인더스트리 서브마켓에서 회복 전환이 확인됐다고 말하며, DC 전력·광모듈 전력·A&D가 고성장 축으로 자리잡고 있고 MXIM 인수 시너지가 연 10억 달러 매출로 가시화되고 있다고 밝힘.
#LRCX – NAND 업그레이드 TAM 400억 달러, 구조적 반등은 확실하나 속도는 고객사 리스크
‒ NAND 업그레이드는 미드~하이틴(bit growth 가정)을 기준으로 대규모 capex가 요구되며 TAM은 약 400억 달러로 추정되지만, 업그레이드 과정에서 생산 손실이 발생한다는 특성 때문에 고객사들의 실제 투자 속도는 여전히 유동적.
‒ 역사적 capex-per-wafer 수준이 실제 기술 전환에 필요한 수준보다 낮아, 향후 노드 전환은 지금보다 더 높은 자본집약도를 요구하게 될 가능성이 크다고 언급.
‒ Cobot 기반 서비스 매출은 고마진 구조로 전환되고 있으며, 향후 LRCX 장비 선택에서 차별화를 제공하는 요소로 자리잡을 수 있다고 설명.
#WDC – AI로 인해 HDD 수요가 구조적으로 ‘초호황’ 구간에 진입
‒ 멀티모달 AI·비디오 생성 모델 확산으로 nearline HDD 수요가 과거 대비 단계적으로 상승하며, 고객사 PO가 2028년까지 확보돼 스토리지 업계 내 최고 수준의 확정 가시성을 나타냄.
‒ 평균 용량 22TB 중심 시장은 32TB UltraSMR로 빠르게 이동하고 있으며, TCO 기준에서 HDD:SSD는 80:20 구조가 유지될 가능성이 높고 이는 HDD 사이클을 장기화하는 요인.
‒ 2027년 HAMR 44TB 양산 로드맵도 유지되고 있으며, GM은 장기적으로 50% 이상·현재 Mix 효과로 65%까지 도달하는 등 채산성이 역사적으로 가장 강한 수준.
#QCOM – AI Inferencing 중심 전략 강화, Premium Handset 및 Auto/Edge AI 확장
‒ QCOM은 AI200/AI250 등 저전력·대메모리 inference용 차세대 SoC 로드맵에 속도를 내고 있으며, hyperscaler 3곳과 early-stage dialog가 확대되는 중이라고 밝힘.
‒ 스마트폰 시장에서는 프리미엄 비중 확대, 인도 수요 성장, 중국 중저가 약화 등이 QCOM 점유율 확대 요인으로 작용.
‒ Auto·XR·Industrial Edge AI 등 인접 시장 확장도 병행 중이며, 중국 OEM 재계약·삼성 5G 재계약 등으로 라이선스 모델의 안정성도 재확인.
#TER – NVDA 공급망에 편입될 경우 Test 산업 구조가 사실상 재편
‒ NVDA qualification은 매우 가까워 보이며 성공 시 Rubin/Ultra 테스트가 2026~2027년 본격화되면서 NVDA 중심 테스트 수요가 TER 점유율을 30~70% 범위로 끌어올릴 가능성이 있다고 언급.
‒ ASIC test intensity가 GPU 수준까지 높아지는 추세이며, hyperscaler ASIC 경쟁 심화가 TER 수혜를 더욱 강화하는 구조로 이어짐.
‒ Apple의 WMCM 적용으로 메모리 버스 증가 → 테스트 자원 증가 → test intensity 증가라는 새로운 구조적 수요 동력이 추가됨.
💡 정리: AI CapEx Superb Cycle이 더 확고해지는 증거
» NVDA·WDC(HDD)·Semicaps(AMAT·LRCX)의 톤이 가장 강하며, 전방 수요는 2026~28년까지 구조적으로 확장되는 국면.
» Analog/MCU(MCHP·ON·ADI)는 바닥 통과가 명확해졌고, DC·Auto·Industrial 중심으로 선순환이 강화되는 흐름.
» QCOM·TER은 AI 하드웨어 스택 확장 속에서 신규 콘텐츠 증가와 테스트 강도 상승이라는 구조적 수혜를 재확인.
‒ NVDA는 Blackwell·Rubin 기반의 2026년까지 이어지는 500B 달러 규모 백로그가 그대로 유지되고 있으며, 최근 논의된 Anthropic·OpenAI·Azure의 30B 컴퓨트 계약 같은 신규 수요는 기존 백로그와 별개로 완전히 “추가적” 수요라고 강조.
‒ Semicap(AMAT·LRCX 등)은 고객사들의 CapEx 가시성이 뚜렷이 회복되며 지난 1~2년 동안의 업황 저점 구간을 통과하고 다시 성장 국면으로 진입했다는 신호가 명확히 나타남.
‒ HDD(WDC)는 AI 멀티모달 LLM 확산과 대규모 상시 훈련 패턴 증가로 저장 장치 요구량이 폭증하며 22TB→32TB UltraSMR 전환이 가속되는 가운데, 2028년까지 고객 주문(PO)이 확정되는 등 전체 스토리지 중에서도 가장 높은 업황 가시성과 사이클 강도를 시현.
#NVDA – 초격차 유지, 공급·수요 모두 ‘과열 수준’의 강한 톤
‒ TPU vs GPU 경쟁 질문에 대해 NVDA는 랙 단위 시스템 수준에서의 설계(co-design)와 소프트웨어 최적화를 통해 세대별로 성능을 2배씩 개선해온 구조적 우위를 강조하며, GPU 생태계 전체를 기반으로 한 격차가 쉽게 좁혀지기 어렵다고 언급.
‒ Blackwell 기반 제품은 아직 시장에 정식 출시되지 않았으며, 2026년 중반부터 GB 아키텍처의 핵심 기능이 완전히 활성화되며 새로운 수요 촉발 국면이 열릴 것으로 판단.
‒ NVDA는 Anthropic·OpenAI·HUMAIN 등 미국 내 주요 모델 개발사 전원의 공통 파트너라는 점을 다시 강조했고, 특히 Anthropic의 1GW NVDA GPU 계약은 Azure의 30B 컴퓨트 계약과 결합되어 향후 2026~27년 수요 노이즈가 거의 없다는 신뢰를 제공한다고 설명.
‒ NVDA는 GPM mid-70%를 유지할 수 있다고 보며, 공급망은 Blackwell → Blackwell Ultra→ Rubin으로 이어지는 전환을 매끄럽게(seamless) 준비하고 있음.
‒ 또한 고객사들의 구매 커밋, 재고 확보 요구가 동시에 증가하고 있어 2026년 대규모 램프 대비를 더 공격적으로 진행 중이라고 밝힘.
#AMAT – 고객 CapEx 가시성이 ‘12개월 단위로 확정’되는 안정 구간 진입
‒ AMAT은 고객에게 최소 12개월 단위의 확정 CapEx 계획 제출을 요구하는 새로운 수요 관리 시스템을 적용하며, 과거 2025년 GAA 전환 과정에서의 예측 오류 문제를 다시 발생시키지 않겠다는 의지를 강조.
‒ 미국 SPE 규제로 인해 총 WFE에서 중국 점유율이 10~25% 차단되며 2025년에는 하향 압력이 존재하지만, 2026년부터는 Leading-edge F/L, DRAM 정상화, NAND 소폭 회복이 동시에 맞물리며 AMAT 제품 Mix가 가장 유리해지는 구간으로 전환될 전망.
‒ 2025년 GM 개선은 ASP 요인이 크고, 관세·전략재고 축적이 비용 절감 효과를 일부 상쇄한 점을 명확히 짚어 긍정 톤을 과도하게 부풀리지 않음.
#MCHP #ON #ADI – 아날로그 전반의 턴어라운드 흐름이 확실해지는 국면
‒ MCHP는 11월까지 예약 증가가 지속되고 있으며 가이던스 상단을 초과하는 프리어넌스를 발표해 아날로그 업황 저점 논리를 강화.
‒ ON은 SiC 시장 둔화에도 불구하고 점유율은 확대됐다고 설명하며, GaN은 Innoscience 협력을 기반으로 패키징·시스템 엔지니어링 중심의 고부가 전략 확립에 집중하고 있다는 점을 강조.
‒ ADI는 모든 인더스트리 서브마켓에서 회복 전환이 확인됐다고 말하며, DC 전력·광모듈 전력·A&D가 고성장 축으로 자리잡고 있고 MXIM 인수 시너지가 연 10억 달러 매출로 가시화되고 있다고 밝힘.
#LRCX – NAND 업그레이드 TAM 400억 달러, 구조적 반등은 확실하나 속도는 고객사 리스크
‒ NAND 업그레이드는 미드~하이틴(bit growth 가정)을 기준으로 대규모 capex가 요구되며 TAM은 약 400억 달러로 추정되지만, 업그레이드 과정에서 생산 손실이 발생한다는 특성 때문에 고객사들의 실제 투자 속도는 여전히 유동적.
‒ 역사적 capex-per-wafer 수준이 실제 기술 전환에 필요한 수준보다 낮아, 향후 노드 전환은 지금보다 더 높은 자본집약도를 요구하게 될 가능성이 크다고 언급.
‒ Cobot 기반 서비스 매출은 고마진 구조로 전환되고 있으며, 향후 LRCX 장비 선택에서 차별화를 제공하는 요소로 자리잡을 수 있다고 설명.
#WDC – AI로 인해 HDD 수요가 구조적으로 ‘초호황’ 구간에 진입
‒ 멀티모달 AI·비디오 생성 모델 확산으로 nearline HDD 수요가 과거 대비 단계적으로 상승하며, 고객사 PO가 2028년까지 확보돼 스토리지 업계 내 최고 수준의 확정 가시성을 나타냄.
‒ 평균 용량 22TB 중심 시장은 32TB UltraSMR로 빠르게 이동하고 있으며, TCO 기준에서 HDD:SSD는 80:20 구조가 유지될 가능성이 높고 이는 HDD 사이클을 장기화하는 요인.
‒ 2027년 HAMR 44TB 양산 로드맵도 유지되고 있으며, GM은 장기적으로 50% 이상·현재 Mix 효과로 65%까지 도달하는 등 채산성이 역사적으로 가장 강한 수준.
#QCOM – AI Inferencing 중심 전략 강화, Premium Handset 및 Auto/Edge AI 확장
‒ QCOM은 AI200/AI250 등 저전력·대메모리 inference용 차세대 SoC 로드맵에 속도를 내고 있으며, hyperscaler 3곳과 early-stage dialog가 확대되는 중이라고 밝힘.
‒ 스마트폰 시장에서는 프리미엄 비중 확대, 인도 수요 성장, 중국 중저가 약화 등이 QCOM 점유율 확대 요인으로 작용.
‒ Auto·XR·Industrial Edge AI 등 인접 시장 확장도 병행 중이며, 중국 OEM 재계약·삼성 5G 재계약 등으로 라이선스 모델의 안정성도 재확인.
#TER – NVDA 공급망에 편입될 경우 Test 산업 구조가 사실상 재편
‒ NVDA qualification은 매우 가까워 보이며 성공 시 Rubin/Ultra 테스트가 2026~2027년 본격화되면서 NVDA 중심 테스트 수요가 TER 점유율을 30~70% 범위로 끌어올릴 가능성이 있다고 언급.
‒ ASIC test intensity가 GPU 수준까지 높아지는 추세이며, hyperscaler ASIC 경쟁 심화가 TER 수혜를 더욱 강화하는 구조로 이어짐.
‒ Apple의 WMCM 적용으로 메모리 버스 증가 → 테스트 자원 증가 → test intensity 증가라는 새로운 구조적 수요 동력이 추가됨.
» NVDA·WDC(HDD)·Semicaps(AMAT·LRCX)의 톤이 가장 강하며, 전방 수요는 2026~28년까지 구조적으로 확장되는 국면.
» Analog/MCU(MCHP·ON·ADI)는 바닥 통과가 명확해졌고, DC·Auto·Industrial 중심으로 선순환이 강화되는 흐름.
» QCOM·TER은 AI 하드웨어 스택 확장 속에서 신규 콘텐츠 증가와 테스트 강도 상승이라는 구조적 수혜를 재확인.
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Gromit 공부방
연말 접어들면서 스리슬슬 코스닥 잡주 뻠핑장에도 대비를 해야 할 듯 연말 연초 숫자 없는 내러 주식 강세 계절성 + ADR 바닥권 정도 근거로 전략은 텔레/음지에서 세일즈 도는 차트 예쁜 종목들 침팬지 매매 (진짜 그렇게 접근할 생각)
코스닥 ADR 밑에서 꽤나 올라온 상황
어차피 코스닥은 구조적 폰지이기 때문에(*개인의견) 과열 구간 진입하면 적당히 먹튀하는 모습이 아름다울 듯
어차피 코스닥은 구조적 폰지이기 때문에(*개인의견) 과열 구간 진입하면 적당히 먹튀하는 모습이 아름다울 듯
MS, Powering AI Summit: Key Takeaways (25.12.04)
✅ 2025년 AI 전력 인프라 시장의 메가테마: 미국 전력부족, 오프그리드 대체안, 프로젝트 실행 리스크 급등
‒ MS가 개최한 2nd Powering AI Summit은 참석자가 전년 대비 4배 증가할 만큼, AI 전력망 병목이 산업의 핵심 이슈로 부상.
‒ 2026-28년 미국 데이터센터 전력 공급은 구조적으로 10-20% 부족할 가능성이 높으며, 이에 따라 오프그리드-마이크로그리드-가스-터빈 기반 솔루션이 빠르게 주류 대안으로 자리잡는 중.
‒ 전력-데이터센터 개발사는 폭발적인 수요 증가를 바탕으로 계약조건을 유리하게 조정하고 있지만, 공급망-노동-인허가-그리드 인입 승인 지연 등 실행 리스크는 과거 대비 훨씬 더 큰 수준으로 확대됨.
✅ Takeaway #1: 미국 데이터센터는 2026~28년 구조적 전력 공급 부족에 직면
‒ MS는 향후 몇 년간 미국 데이터센터 개발사가 10~20% 전력 부족에 직면할 가능성이 높다고 판단.
‒ Summit 패널들 역시 2027~28년을 가장 취약한 전력 공급 시기로 공통적으로 지적.
‒ 그리드 신규 인입 자체가 점점 어려워지고, 제출해야 하는 보증금 규모도 상승 → Hyperscaler일수록 interconnection queue 지연을 매우 심각하게 인식.
‒ 신규 데이터센터 PPA는 대체로 2028~30년 납기 기준으로 체결되고 있어, 전력 부족이 이미 시장 가격과 계약 구조에 반영된 상황.
✅ Takeaway #2: 정치적 리스크 확대 → 오프그리드 솔루션 선호도 급증
‒ 그리드 인입 프로젝트는 “전력요금 상승 부담”, “물 사용량”, “소음-부지 문제” 등 다양한 이유로 지역사회와 정치권의 반대가 커지는 추세.
‒ 상당수 이슈는 기술적 조정이나 이해관계 조율로 해결 가능하지만, 정치적 반발은 정서적 요인으로 남아 프로젝트 지연 가능성을 지속적으로 높임.
‒ 이에 따라 개발사들은 오프그리드 방식(가스 터빈, Recip 엔진, 연료전지 + 대용량 배터리 조합)을 선호하는 흐름.
‒ 오프그리드의 핵심 장점: (1) 인입 승인 리스크 회피, (2) 부지-전력 통제력 강화, (3) 프로젝트 일정 단축, (4) 정치적 반대 최소화.
✅ Takeaway #3: 데이터센터-전력 계약 조건은 개발사에 유리해지는 중
‒ 전력-DC 공급이 수요를 크게 따라가지 못하면서, 리스크-비용-일정 배분에서 공급자가 우위에 서는 구조로 변화.
‒ MS는 2026년을 “Year of Execution”으로 규정하며, 공급망-노동-EPC 병목 등 실행 능력이 기업 가치와 주가에 직접적인 변수로 작용할 것이라 평가.
‒ 특히 EPC, 전력 개발, 변압기-송전-터빈 패키징 역량은 Hyperscaler의 공급사 선정 기준에서 사실상 필수 조건으로 간주됨.
✅ 기타 핵심 인사이트: 노동, 배터리, BTC→DC 전환, 천연가스 등
‒ (1) Interconnection 승인은 점점 더 까다로워지고, 요구 보증금은 상승
‒ (2) 전력 부족의 본격화 시점은 2027년, 일부 지역은 2026년부터 조짐
‒ (3) 데이터센터 설계-시공 전문 인력은 심각하게 부족
‒ (4) 배터리 스토리지는 2026년 데이터센터의 “Bring your own power” 역할을 하며, 피크부하 전력요금 상승 우려를 줄이기 위한 정치적 요구가 커지는 중
‒ (5) Bitcoin→HPC 전환(crypto-to-DC conversion)은 빠른 전력 확보와 상대적으로 낮은 실행 리스크로 인해 2025-26년 핵심 모멘텀
‒ (6) 천연가스는 AI 전력 수요 증가의 핵심 에너지원으로 재부상하며, Upstream-Midstream-발전까지 통합 공급력이 중요한 경쟁력
‒ (7) 마이크로그리드는 단기 가교 역할에서 벗어나 10~15년 장기 영구 솔루션으로 이동
‒ (8) 유틸리티 대비 경쟁력은 강화: 배출량 절감, 장기 가격 가시성, 초기 자본 부담 없음, 절전-컷테일 리스크 없음
‒ (9) 국내 우라늄 농축 확대 필요성이 부각되며, DOE의 3.4B 달러 계약이 이후 중요한 분기점
‒ (10) Hyperscaler들은 프로젝트 일정 준수력-스케일-신뢰도를 갖춘 전력 공급사에 프리미엄을 부여 중
✅ MS의 전략적 포지셔닝: “AI 디플로이먼트의 병목을 사라”
‒ AI compute 수요는 공급을 장기적으로 압도하고 있으며, 특히 2026년 LLM 10x Compute 트레이닝이 현실화될 경우 수요는 비선형적으로 확대될 전망.
‒ MS는 AI 인프라 투자 대상을 세 그룹으로 분류:
‒ (A) Time to power 솔루션: 빠른 전력 접근성 보유 유틸리티, BTC 전력자산 보유 기업, 터빈(GEV, Siemens Energy), 전력 개발사(SEI, HAL/VoltaGrid), 연료전지(BE), 천연가스(EQT, WMB 등)
‒ (B) Merchants of Compute: NVIDIA, 데이터센터 REIT, CoreWeave 등 Hyperscaler 컴퓨트 공급사
‒ (C) De-bottlenecking 장비: 변압기, 송전장비, EPC 엔지니어링, 시공 인프라
✅ Google-KKR-MSA 등 업계 발언 요약: “수요는 진짜, 공급은 따라오지 못함”
‒ Google: TPU Gen7-8 가동률은 100%이며, 전력, 부지, 인허가 병목으로 대응 불가 → “투자 의지가 있어도 물리적으로 공급이 안 돼 포기하는 프로젝트가 많다”
‒ Brookfield: 데이터센터 규모는 불과 1.5년 전 100~500MW → 현재 1~4GW로 급확대. 전력은 총비용의 5%에 불과하지만 가장 치명적인 병목
‒ KKR: 이번 사이클은 1990년대 광케이블 투자와 달리, 전력, 토지, 인터커넥트, 장기계약이라는 고질적 진입장벽이 존재
‒ GLXY: CoreWeave 신용 리스크 우려는 과장됐으며, HPC 전환은 capex/MW는 다르지만 시간 절감 효과가 매우 크다고 언급
‒ WMB: Behind-the-meter(직결형) 전력 계약은 10-15년 장기 계약 중심으로 증가하며, Ohio는 인허가가 가장 유리
💡 결론: AI가 만드는 초거대 전력 사이클, 2026년은 “전력 확보 속도”가 기업 가치의 핵심
» 전력 인입 병목으로 인해 오프그리드, 마이크로그리드, BTC 전환이 데이터센터의 필수 전략으로 부상.
» Hyperscaler들은 전력을 빠르게 공급할 수 있는 사업자에게 높은 프리미엄을 지불하며, 자본 투입 규모는 수조 달러 수준으로 확대.
» AI 모델의 10x compute 업그레이드가 현실화되면, 2026~2030년 전력, 가스, EPC, 터빈 생태계의 성장 속도는 기존 예측을 크게 상회할 가능성.
» 산업 전체는 “전력이 병목인 반도체 사이클”로 재정의되고, 핵심 테마는 전력 접근성(time-to-power).
‒ MS가 개최한 2nd Powering AI Summit은 참석자가 전년 대비 4배 증가할 만큼, AI 전력망 병목이 산업의 핵심 이슈로 부상.
‒ 2026-28년 미국 데이터센터 전력 공급은 구조적으로 10-20% 부족할 가능성이 높으며, 이에 따라 오프그리드-마이크로그리드-가스-터빈 기반 솔루션이 빠르게 주류 대안으로 자리잡는 중.
‒ 전력-데이터센터 개발사는 폭발적인 수요 증가를 바탕으로 계약조건을 유리하게 조정하고 있지만, 공급망-노동-인허가-그리드 인입 승인 지연 등 실행 리스크는 과거 대비 훨씬 더 큰 수준으로 확대됨.
‒ MS는 향후 몇 년간 미국 데이터센터 개발사가 10~20% 전력 부족에 직면할 가능성이 높다고 판단.
‒ Summit 패널들 역시 2027~28년을 가장 취약한 전력 공급 시기로 공통적으로 지적.
‒ 그리드 신규 인입 자체가 점점 어려워지고, 제출해야 하는 보증금 규모도 상승 → Hyperscaler일수록 interconnection queue 지연을 매우 심각하게 인식.
‒ 신규 데이터센터 PPA는 대체로 2028~30년 납기 기준으로 체결되고 있어, 전력 부족이 이미 시장 가격과 계약 구조에 반영된 상황.
‒ 그리드 인입 프로젝트는 “전력요금 상승 부담”, “물 사용량”, “소음-부지 문제” 등 다양한 이유로 지역사회와 정치권의 반대가 커지는 추세.
‒ 상당수 이슈는 기술적 조정이나 이해관계 조율로 해결 가능하지만, 정치적 반발은 정서적 요인으로 남아 프로젝트 지연 가능성을 지속적으로 높임.
‒ 이에 따라 개발사들은 오프그리드 방식(가스 터빈, Recip 엔진, 연료전지 + 대용량 배터리 조합)을 선호하는 흐름.
‒ 오프그리드의 핵심 장점: (1) 인입 승인 리스크 회피, (2) 부지-전력 통제력 강화, (3) 프로젝트 일정 단축, (4) 정치적 반대 최소화.
‒ 전력-DC 공급이 수요를 크게 따라가지 못하면서, 리스크-비용-일정 배분에서 공급자가 우위에 서는 구조로 변화.
‒ MS는 2026년을 “Year of Execution”으로 규정하며, 공급망-노동-EPC 병목 등 실행 능력이 기업 가치와 주가에 직접적인 변수로 작용할 것이라 평가.
‒ 특히 EPC, 전력 개발, 변압기-송전-터빈 패키징 역량은 Hyperscaler의 공급사 선정 기준에서 사실상 필수 조건으로 간주됨.
‒ (1) Interconnection 승인은 점점 더 까다로워지고, 요구 보증금은 상승
‒ (2) 전력 부족의 본격화 시점은 2027년, 일부 지역은 2026년부터 조짐
‒ (3) 데이터센터 설계-시공 전문 인력은 심각하게 부족
‒ (4) 배터리 스토리지는 2026년 데이터센터의 “Bring your own power” 역할을 하며, 피크부하 전력요금 상승 우려를 줄이기 위한 정치적 요구가 커지는 중
‒ (5) Bitcoin→HPC 전환(crypto-to-DC conversion)은 빠른 전력 확보와 상대적으로 낮은 실행 리스크로 인해 2025-26년 핵심 모멘텀
‒ (6) 천연가스는 AI 전력 수요 증가의 핵심 에너지원으로 재부상하며, Upstream-Midstream-발전까지 통합 공급력이 중요한 경쟁력
‒ (7) 마이크로그리드는 단기 가교 역할에서 벗어나 10~15년 장기 영구 솔루션으로 이동
‒ (8) 유틸리티 대비 경쟁력은 강화: 배출량 절감, 장기 가격 가시성, 초기 자본 부담 없음, 절전-컷테일 리스크 없음
‒ (9) 국내 우라늄 농축 확대 필요성이 부각되며, DOE의 3.4B 달러 계약이 이후 중요한 분기점
‒ (10) Hyperscaler들은 프로젝트 일정 준수력-스케일-신뢰도를 갖춘 전력 공급사에 프리미엄을 부여 중
‒ AI compute 수요는 공급을 장기적으로 압도하고 있으며, 특히 2026년 LLM 10x Compute 트레이닝이 현실화될 경우 수요는 비선형적으로 확대될 전망.
‒ MS는 AI 인프라 투자 대상을 세 그룹으로 분류:
‒ (A) Time to power 솔루션: 빠른 전력 접근성 보유 유틸리티, BTC 전력자산 보유 기업, 터빈(GEV, Siemens Energy), 전력 개발사(SEI, HAL/VoltaGrid), 연료전지(BE), 천연가스(EQT, WMB 등)
‒ (B) Merchants of Compute: NVIDIA, 데이터센터 REIT, CoreWeave 등 Hyperscaler 컴퓨트 공급사
‒ (C) De-bottlenecking 장비: 변압기, 송전장비, EPC 엔지니어링, 시공 인프라
‒ Google: TPU Gen7-8 가동률은 100%이며, 전력, 부지, 인허가 병목으로 대응 불가 → “투자 의지가 있어도 물리적으로 공급이 안 돼 포기하는 프로젝트가 많다”
‒ Brookfield: 데이터센터 규모는 불과 1.5년 전 100~500MW → 현재 1~4GW로 급확대. 전력은 총비용의 5%에 불과하지만 가장 치명적인 병목
‒ KKR: 이번 사이클은 1990년대 광케이블 투자와 달리, 전력, 토지, 인터커넥트, 장기계약이라는 고질적 진입장벽이 존재
‒ GLXY: CoreWeave 신용 리스크 우려는 과장됐으며, HPC 전환은 capex/MW는 다르지만 시간 절감 효과가 매우 크다고 언급
‒ WMB: Behind-the-meter(직결형) 전력 계약은 10-15년 장기 계약 중심으로 증가하며, Ohio는 인허가가 가장 유리
» 전력 인입 병목으로 인해 오프그리드, 마이크로그리드, BTC 전환이 데이터센터의 필수 전략으로 부상.
» Hyperscaler들은 전력을 빠르게 공급할 수 있는 사업자에게 높은 프리미엄을 지불하며, 자본 투입 규모는 수조 달러 수준으로 확대.
» AI 모델의 10x compute 업그레이드가 현실화되면, 2026~2030년 전력, 가스, EPC, 터빈 생태계의 성장 속도는 기존 예측을 크게 상회할 가능성.
» 산업 전체는 “전력이 병목인 반도체 사이클”로 재정의되고, 핵심 테마는 전력 접근성(time-to-power).
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Forwarded from 루팡
도널드 트럼프
저는 중국의 시진핑 주석에게, 미국이 강력한 국가 안보를 지속적으로 유지하는 조건 하에 엔비디아(NVIDIA)가 H200 제품을 중국 및 기타 국가의 승인된 고객들에게 수출하도록 허용할 것이라고 통보했습니다. 시 주석은 이에 긍정적으로 화답했습니다!
판매 금액의 25%가 미국에 지급될 것입니다. 이 정책은 미국의 일자리를 지원하고, 미국 제조업을 강화하며, 미국 납세자들에게 이익이 될 것입니다.
바이든 행정부는 우리의 위대한 기업들에게 수십억 달러를 들여 아무도 원하지 않는 ‘성능 저하(degraded)’ 제품을 만들도록 강요했습니다. 이는 혁신을 늦추고 미국 노동자들에게 해를 끼친 끔찍한 생각이었습니다.
그 시대는 끝났습니다!
우리는 국가 안보를 지키고, 미국의 일자리를 창출하며, AI 분야에서 미국의 리더십을 유지할 것입니다.
엔비디아의 미국 고객들은 이미 믿기 어려울 정도로 고도화된 블랙웰(Blackwell) 칩과 곧 출시될 루빈(Rubin)으로 나아가고 있으며, 이 두 제품은 이번 거래에 포함되지 않습니다.
제 행정부는 언제나 미국 우선(America FIRST)을 실천할 것입니다. 상무부는 현재 세부 사항을 마무리하고 있으며, 동일한 접근 방식이 AMD, 인텔(Intel), 그리고 다른 위대한 미국 기업들에도 적용될 것입니다.
MAKE AMERICA GREAT AGAIN! (미국을 다시 위대하게!)
저는 중국의 시진핑 주석에게, 미국이 강력한 국가 안보를 지속적으로 유지하는 조건 하에 엔비디아(NVIDIA)가 H200 제품을 중국 및 기타 국가의 승인된 고객들에게 수출하도록 허용할 것이라고 통보했습니다. 시 주석은 이에 긍정적으로 화답했습니다!
판매 금액의 25%가 미국에 지급될 것입니다. 이 정책은 미국의 일자리를 지원하고, 미국 제조업을 강화하며, 미국 납세자들에게 이익이 될 것입니다.
바이든 행정부는 우리의 위대한 기업들에게 수십억 달러를 들여 아무도 원하지 않는 ‘성능 저하(degraded)’ 제품을 만들도록 강요했습니다. 이는 혁신을 늦추고 미국 노동자들에게 해를 끼친 끔찍한 생각이었습니다.
그 시대는 끝났습니다!
우리는 국가 안보를 지키고, 미국의 일자리를 창출하며, AI 분야에서 미국의 리더십을 유지할 것입니다.
엔비디아의 미국 고객들은 이미 믿기 어려울 정도로 고도화된 블랙웰(Blackwell) 칩과 곧 출시될 루빈(Rubin)으로 나아가고 있으며, 이 두 제품은 이번 거래에 포함되지 않습니다.
제 행정부는 언제나 미국 우선(America FIRST)을 실천할 것입니다. 상무부는 현재 세부 사항을 마무리하고 있으며, 동일한 접근 방식이 AMD, 인텔(Intel), 그리고 다른 위대한 미국 기업들에도 적용될 것입니다.
MAKE AMERICA GREAT AGAIN! (미국을 다시 위대하게!)
Forwarded from Brain and Body Research
AI 데이터센터가 레이저 부족 사태 촉발; 엔비디아의 전략적 락인(Lock-in)이 글로벌 레이저 공급망을 재편하고 있다고 트렌드포스(TrendForce)가 전했다.
트렌드포스의 최근 연구에 따르면 고속 광 인터커넥트는 특히 AI 데이터센터가 대규모 클러스터로 성장함에 따라 성능과 확장성의 핵심 요소로 부상하고 있다. 보고서는 800G 이상 광 트랜시버의 전 세계 출하량이 2025년 2,400만 대에 달한 후 2026년에는 2.6배 증가한 약 6,300만 대에 이를 것으로 전망했다.
트렌드포스는 수요 급증으로 레이저 광원 공급망 상류에 심각한 병목 현상이 발생했다고 전했다. 엔비디아는 전략적 이유로 주요 전기흡수 변조 레이저(EML) 공급업체들의 생산 능력을 확보했으며, 이로 인해 납기 기간이 2027년 이후로 연장되고 전 세계적 공급 부족 사태가 발생했다. 광 모듈 제조사와 통신사들은 현재 대체 공급업체와 설계 방안을 적극 모색 중이며, 이로 인해 레이저 산업 내 경쟁 구도가 변화하고 있다.
https://www.trendforce.com/presscenter/news/20251208-12823.html
트렌드포스의 최근 연구에 따르면 고속 광 인터커넥트는 특히 AI 데이터센터가 대규모 클러스터로 성장함에 따라 성능과 확장성의 핵심 요소로 부상하고 있다. 보고서는 800G 이상 광 트랜시버의 전 세계 출하량이 2025년 2,400만 대에 달한 후 2026년에는 2.6배 증가한 약 6,300만 대에 이를 것으로 전망했다.
트렌드포스는 수요 급증으로 레이저 광원 공급망 상류에 심각한 병목 현상이 발생했다고 전했다. 엔비디아는 전략적 이유로 주요 전기흡수 변조 레이저(EML) 공급업체들의 생산 능력을 확보했으며, 이로 인해 납기 기간이 2027년 이후로 연장되고 전 세계적 공급 부족 사태가 발생했다. 광 모듈 제조사와 통신사들은 현재 대체 공급업체와 설계 방안을 적극 모색 중이며, 이로 인해 레이저 산업 내 경쟁 구도가 변화하고 있다.
https://www.trendforce.com/presscenter/news/20251208-12823.html
Forwarded from 벨루가의 주식 헤엄치기
251209_Asian Semis: October WSTS data - JPMorgan
[Key Takeaways]
(1) 10월 WSTS 데이터: 반도체 매출은 전년 대비 성장세가 가속화되고 있으며 특히 1) 메모리, 2) AI 반도체 강세가 지속
(2) 이는 '22년 이후 가장 높은 YoY 성장률. 1) AI 수요에 의해 첨단 로직 칩과 HBM 수요가 견조하게 유지된 데다, 2) 수급 불균형 및 메모리 가격 상승으로 인해 레거시 메모리 ASP가 추가 상승한 영향에 기인
(3) 반도체 매출액은 YoY +33% 증가[vs. 9월 +28%]
■ 메모리: YoY +58%[vs. 9월 +44%]
■ 로직: YoY +25%[vs. 9월 +21%]
(4) GB300의 원활한 램프업과 Google TPU/AWS Trainium 최신 버전에서의 추가 수요를 고려하면, AI 주도 반도체 업사이클은 '26년까지 원활하게 이어질 전망
-
[Contents]
(1) 10월 전체 반도체 출하량은 YoY +11% 증가. 메모리 출하량은 YoY +41% 증가
(2) 메모리 호조는 1) HBM 수요 지속, 2) LPD5/D5/eSSD 등 범용 메모리 Pull-in 수요 확대, 3) 메모리 업체들의 보수적인 CAPEX 기조에 따른 리드 타임 등이 영향
(3) 로직 출하량은 YoY +10% 증가. 첨단 공정 수요가 강세를 지속하고 있으며, 자동차/산업용에서의 산발적 수요 회복에 일부 기여
(4) 10월 전체 반도체 ASP는 YoY +20% 상승. 이는 3nm, 5nm 등 첨단 공정 가격 강세와 DRAM/NAND 가격 상승이 혼합된 결과
(5) 메모리 ASP는 YoY +12% 증가했으며, 이는 1) GB300향 HBM3E 12hi가 4Q25 본격적으로 램프업, 2) D5 가격 폭등, 3) CSP 중심의 NAND 재고 축적 수요 증가에 기인
(6) 로직 ASP의 경우 YoY +15% 증가. 첨단 공정 가격이 여전히 강세이긴 하지만, 레거시 공정의 경우 자동차/산업용 수요가 강하게 회복되기 전까지는 본격적인 ASP 상승은 제한적일 것으로 전망
(7) 한편, 일부 투자자들은 AI 사이클 정점에 대한 우려를 여전히 제기하지만, 우리는 미국 4대 하이퍼스케일러의 CAPEX가 '26년에도 YoY +40% 증가할 것으로 예상
(8) 메모리의 경우, 1) 수요-공급 밸런스는 2H27에 완화, 2) HBM 초과 수요는 '28년까지 이어질 가능성을 보고 있음
(9) 이는 주요 메모리 업체들이 보수적인 CAPEX 기조를 지속하고 있기 때문에며, 따라서 AI 반도체 업사이클은 '27년까지 이어질 가능성이 높을 것
(10) 전반적으로 '26~'27년 반도체 매출은 Low-teens ~ High-teens가 예상되며, 공급이 충분히 확대되기 전까지 대규모 재고 조정 위험이나 다운리스크는 제한적이라는 판단
(11) 아시아 테크에서는 바벨 전략이 유효하다고 판단
■ 선호 종목: TSMC, SK하이닉스, Advantest
■ 베타가 크고 EPS 상향 가능성이 있는 종목: Unimicron, Winbond, Tokyo Electron
[Key Takeaways]
(1) 10월 WSTS 데이터: 반도체 매출은 전년 대비 성장세가 가속화되고 있으며 특히 1) 메모리, 2) AI 반도체 강세가 지속
(2) 이는 '22년 이후 가장 높은 YoY 성장률. 1) AI 수요에 의해 첨단 로직 칩과 HBM 수요가 견조하게 유지된 데다, 2) 수급 불균형 및 메모리 가격 상승으로 인해 레거시 메모리 ASP가 추가 상승한 영향에 기인
(3) 반도체 매출액은 YoY +33% 증가[vs. 9월 +28%]
■ 메모리: YoY +58%[vs. 9월 +44%]
■ 로직: YoY +25%[vs. 9월 +21%]
(4) GB300의 원활한 램프업과 Google TPU/AWS Trainium 최신 버전에서의 추가 수요를 고려하면, AI 주도 반도체 업사이클은 '26년까지 원활하게 이어질 전망
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[Contents]
(1) 10월 전체 반도체 출하량은 YoY +11% 증가. 메모리 출하량은 YoY +41% 증가
(2) 메모리 호조는 1) HBM 수요 지속, 2) LPD5/D5/eSSD 등 범용 메모리 Pull-in 수요 확대, 3) 메모리 업체들의 보수적인 CAPEX 기조에 따른 리드 타임 등이 영향
(3) 로직 출하량은 YoY +10% 증가. 첨단 공정 수요가 강세를 지속하고 있으며, 자동차/산업용에서의 산발적 수요 회복에 일부 기여
(4) 10월 전체 반도체 ASP는 YoY +20% 상승. 이는 3nm, 5nm 등 첨단 공정 가격 강세와 DRAM/NAND 가격 상승이 혼합된 결과
(5) 메모리 ASP는 YoY +12% 증가했으며, 이는 1) GB300향 HBM3E 12hi가 4Q25 본격적으로 램프업, 2) D5 가격 폭등, 3) CSP 중심의 NAND 재고 축적 수요 증가에 기인
(6) 로직 ASP의 경우 YoY +15% 증가. 첨단 공정 가격이 여전히 강세이긴 하지만, 레거시 공정의 경우 자동차/산업용 수요가 강하게 회복되기 전까지는 본격적인 ASP 상승은 제한적일 것으로 전망
(7) 한편, 일부 투자자들은 AI 사이클 정점에 대한 우려를 여전히 제기하지만, 우리는 미국 4대 하이퍼스케일러의 CAPEX가 '26년에도 YoY +40% 증가할 것으로 예상
(8) 메모리의 경우, 1) 수요-공급 밸런스는 2H27에 완화, 2) HBM 초과 수요는 '28년까지 이어질 가능성을 보고 있음
(9) 이는 주요 메모리 업체들이 보수적인 CAPEX 기조를 지속하고 있기 때문에며, 따라서 AI 반도체 업사이클은 '27년까지 이어질 가능성이 높을 것
(10) 전반적으로 '26~'27년 반도체 매출은 Low-teens ~ High-teens가 예상되며, 공급이 충분히 확대되기 전까지 대규모 재고 조정 위험이나 다운리스크는 제한적이라는 판단
(11) 아시아 테크에서는 바벨 전략이 유효하다고 판단
■ 선호 종목: TSMC, SK하이닉스, Advantest
■ 베타가 크고 EPS 상향 가능성이 있는 종목: Unimicron, Winbond, Tokyo Electron
DB, Industry & Electrical Equipment Annual Outlook 2026: Six Things to Consider for '26 (25.12.07)
✅ ① Short-cycle 산업 회복: 개선 신호는 확실하나 “추세”라고 보긴 이른 단계
‒ short-cycle growth는 3Q25 +1%로 반등했고 2년 누적 성장도 -3.5%→-1.2%까지 개선됐으나, ISM 제조업·신규수주 흐름은 여전히 들쑥날쑥한 패턴으로 완전한 회복이라고 보긴 어려움.
‒ 기업들은 수주 문의 증가, 초기 개선 신호를 더 자주 언급하고 있지만, 연준 정책 방향·글로벌 경기 둔화·무역 규제 등 외생 리스크가 작은 회복 모멘텀을 쉽게 압도할 수 있다는 점이 부담.
‒ 회복이 본격화될 경우 IR·DOV·ITW는 업황 민감도 기반으로 20%+ 업사이드가 열려 있으나, 확신 전까지는 구조적 성장·마진 레버리지 기업 중심 전략이 더 유효하다고 판단.
✅ ② 데이터센터·전력·AI 인프라: 산업재/전력기기 섹터의 가장 강력하고 구조적인 성장축
‒ hyperscaler Capex는 25년 +61%, 26년 +37%로 AI 인프라 투자가 단순 선형이 아니라 가속 성장 단계이며, 이에 따라 전력변환·냉각·배전 부문의 컨텐츠 증가가 계속 확대되는 구조.
‒ VRT·NVT·ETN은 2030 EPS 대비 base +9~22%, bull +19~65% 업사이드가 열려 있고, 현재 bull 시나리오 가정조차 보수적일 수 있다고 판단할 정도로 수요 가시성이 매우 높은 상황.
‒ 25년 주가 조정으로 밸류는 되레 매력적으로 들어왔으며, 전력망 보강·유틸리티 Capex 증가·데이터센터 전력 load 상승 등이 이들의 다년 성장 속도를 더 강화하는 요인으로 작동.
✅ ③ RHVAC: 시장 기대와 달리 ’26년 회복은 제한적, 정상화는 ’28~’29 가능성
‒ 2025 출하는 냉매 전환(R410A→R454B), 재고조정, 소비 둔화가 한꺼번에 겹치며 -20% 이하로 급락했고 일부 월은 -30~40%까지 빠졌을 정도로 구조적 충격이 컸음.
‒ OEM들은 “26년은 기저효과로 쉽게 회복 가능”을 말하지만, 냉매 전환 과정에서 채널 재고가 너무 빠르게 소진돼 peak season 대응력이 떨어질 수 있다는 점이 핵심 리스크.
‒ DB 모델링은 ’25 -10%, ’26 -6%, ’27 -1%로 장기 저점 구간 유지 후 ’28~’29에야 정상화될 여지가 있다고 분석하며, 이로 인해 시장은 underbuilt가 누적될 가능성도 존재.
✅ ④ MMM vs JCI: 두 기업 모두 개선 시나리오였으나 추가 개선 여력은 JCI가 압도적
‒ MMM은 구조조정·포트폴리오 단순화·비용 효율화 등 개선 요소가 이미 실적과 주가에 상당 부분 반영되어 incremental 업사이드가 제한적이며, 신규 촉매도 뚜렷하지 않은 상태.
‒ 반면 JCI는 마진 개선 사이클이 이제 막 초기 국면에 진입했으며, 현재 컨센서스가 이 추가 레버리지(서비스 마진 개선, 비용 구조 정비)를 충분히 반영하지 못하고 있다고 판단.
‒ 26년 같은 불확실한 매크로 환경에서는 이런 기업별 내부 개선 테마가 가장 방어적이면서도 성공 확률이 높은 전략.
✅ ⑤ HON 분할: deal purgatory 종료 국면, 분할 완료 시 25% 가치상승 여력
‒ 25년 HON의 부진은 “분할 확정~실행 사이”의 비효율 구간 때문이었고, 투자자 우려는 이벤트 기간이 길어지며 자연스럽게 팽창했으나, 2026에 가까워지면서 불확실성 프리미엄이 빠르게 사라지는 중.
‒ 25년 HON의 주가 부진은 분할이 발표된 뒤 실행되기까지 이어진 과도기적 비효율 구간에 기인했고, 이 기간이 길어지면서 투자자들의 불확실성 우려도 커졌지만, 26년에 가까워지며 이러한 불확실성 프리미엄은 빠르게 해소되는 흐름
‒ DB의 SOTP 분석 결과 RemainCo·SpinCo 모두 peer 대비 구조적 디스카운트 요인이 약화되어 있고, 정상화되면 약 25% 가치 재평가가 가능하다고 판단.
‒ 분할이 실행되면 두 기업 모두 pure-play 성격이 강화되며 밸류 리레이팅 가능성이 커진다는 것이 핵심 논리.
✅ ⑥ 2026 Top Picks: ETN 최선호 + EMR·GEV·HON·JCI·LII·NVT·VRT Buy 유지
‒ ETN의 ’25 YTD 부진은 관세·증설 리스크 등 일시적 요인에 기인하며, ’26H2부터 성장률·incremental margin이 본격 회복될 가능성 높음. 전력·유틸리티·데이터센터 투자가 2026~2027년 다시 가속되는 구간과 타이밍이 정확히 맞물린다는 점도 핵심 포인트.
‒ Boyd Thermal 편입은 Electrical 믹스를 강화해 ’26~’27 실적 상향 요인으로 작용. 특히 열관리 솔루션 수요가 AI 서버·HPC 랙당 비중 확대와 직결되기 때문에, ETN은 AI 전력 인프라 사이클의 더 높은 베타를 확보하게 될 전망.
‒ RHVAC 둔화·산업 회복 지연 등 이슈에도, 26년을 “기업별 레버리지 + AI 인프라 가속”이 겹치는 매크로 대비 상대적 강세의 해로 판단. ETN·NVT·VRT는 모두 백로그 지속과 수요 가시성 덕분에 컨센서스 디레버리징 위험이 낮음.
‒ 하방 리스크 그룹(CARR·ITW·OTIS·SWK)은 소비 둔화, 마진 압력, 밸류 부담 등으로 컨센서스 조정 가능성이 상대적으로 큼.
‒ short-cycle growth는 3Q25 +1%로 반등했고 2년 누적 성장도 -3.5%→-1.2%까지 개선됐으나, ISM 제조업·신규수주 흐름은 여전히 들쑥날쑥한 패턴으로 완전한 회복이라고 보긴 어려움.
‒ 기업들은 수주 문의 증가, 초기 개선 신호를 더 자주 언급하고 있지만, 연준 정책 방향·글로벌 경기 둔화·무역 규제 등 외생 리스크가 작은 회복 모멘텀을 쉽게 압도할 수 있다는 점이 부담.
‒ 회복이 본격화될 경우 IR·DOV·ITW는 업황 민감도 기반으로 20%+ 업사이드가 열려 있으나, 확신 전까지는 구조적 성장·마진 레버리지 기업 중심 전략이 더 유효하다고 판단.
‒ hyperscaler Capex는 25년 +61%, 26년 +37%로 AI 인프라 투자가 단순 선형이 아니라 가속 성장 단계이며, 이에 따라 전력변환·냉각·배전 부문의 컨텐츠 증가가 계속 확대되는 구조.
‒ VRT·NVT·ETN은 2030 EPS 대비 base +9~22%, bull +19~65% 업사이드가 열려 있고, 현재 bull 시나리오 가정조차 보수적일 수 있다고 판단할 정도로 수요 가시성이 매우 높은 상황.
‒ 25년 주가 조정으로 밸류는 되레 매력적으로 들어왔으며, 전력망 보강·유틸리티 Capex 증가·데이터센터 전력 load 상승 등이 이들의 다년 성장 속도를 더 강화하는 요인으로 작동.
‒ 2025 출하는 냉매 전환(R410A→R454B), 재고조정, 소비 둔화가 한꺼번에 겹치며 -20% 이하로 급락했고 일부 월은 -30~40%까지 빠졌을 정도로 구조적 충격이 컸음.
‒ OEM들은 “26년은 기저효과로 쉽게 회복 가능”을 말하지만, 냉매 전환 과정에서 채널 재고가 너무 빠르게 소진돼 peak season 대응력이 떨어질 수 있다는 점이 핵심 리스크.
‒ DB 모델링은 ’25 -10%, ’26 -6%, ’27 -1%로 장기 저점 구간 유지 후 ’28~’29에야 정상화될 여지가 있다고 분석하며, 이로 인해 시장은 underbuilt가 누적될 가능성도 존재.
‒ MMM은 구조조정·포트폴리오 단순화·비용 효율화 등 개선 요소가 이미 실적과 주가에 상당 부분 반영되어 incremental 업사이드가 제한적이며, 신규 촉매도 뚜렷하지 않은 상태.
‒ 반면 JCI는 마진 개선 사이클이 이제 막 초기 국면에 진입했으며, 현재 컨센서스가 이 추가 레버리지(서비스 마진 개선, 비용 구조 정비)를 충분히 반영하지 못하고 있다고 판단.
‒ 26년 같은 불확실한 매크로 환경에서는 이런 기업별 내부 개선 테마가 가장 방어적이면서도 성공 확률이 높은 전략.
‒ 25년 HON의 부진은 “분할 확정~실행 사이”의 비효율 구간 때문이었고, 투자자 우려는 이벤트 기간이 길어지며 자연스럽게 팽창했으나, 2026에 가까워지면서 불확실성 프리미엄이 빠르게 사라지는 중.
‒ 25년 HON의 주가 부진은 분할이 발표된 뒤 실행되기까지 이어진 과도기적 비효율 구간에 기인했고, 이 기간이 길어지면서 투자자들의 불확실성 우려도 커졌지만, 26년에 가까워지며 이러한 불확실성 프리미엄은 빠르게 해소되는 흐름
‒ DB의 SOTP 분석 결과 RemainCo·SpinCo 모두 peer 대비 구조적 디스카운트 요인이 약화되어 있고, 정상화되면 약 25% 가치 재평가가 가능하다고 판단.
‒ 분할이 실행되면 두 기업 모두 pure-play 성격이 강화되며 밸류 리레이팅 가능성이 커진다는 것이 핵심 논리.
‒ ETN의 ’25 YTD 부진은 관세·증설 리스크 등 일시적 요인에 기인하며, ’26H2부터 성장률·incremental margin이 본격 회복될 가능성 높음. 전력·유틸리티·데이터센터 투자가 2026~2027년 다시 가속되는 구간과 타이밍이 정확히 맞물린다는 점도 핵심 포인트.
‒ Boyd Thermal 편입은 Electrical 믹스를 강화해 ’26~’27 실적 상향 요인으로 작용. 특히 열관리 솔루션 수요가 AI 서버·HPC 랙당 비중 확대와 직결되기 때문에, ETN은 AI 전력 인프라 사이클의 더 높은 베타를 확보하게 될 전망.
‒ RHVAC 둔화·산업 회복 지연 등 이슈에도, 26년을 “기업별 레버리지 + AI 인프라 가속”이 겹치는 매크로 대비 상대적 강세의 해로 판단. ETN·NVT·VRT는 모두 백로그 지속과 수요 가시성 덕분에 컨센서스 디레버리징 위험이 낮음.
‒ 하방 리스크 그룹(CARR·ITW·OTIS·SWK)은 소비 둔화, 마진 압력, 밸류 부담 등으로 컨센서스 조정 가능성이 상대적으로 큼.
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Gromit 공부방
CTA 포지셔닝 이때보단 조금 나아졌긴 한데 아직 수급적으로 푸근한 자리는 아니다 정도
CTA 플로우가 이제는 미국 주식에 ‘순풍(tailwind)’으로 전환됨
향후 1주일 동안은 모든 시나리오에서 CTA들이 미국 주식을 순매수할 것으로 추정
현재 CTA들은 글로벌 주식에서 1,160억 달러(상위 75퍼센타일), 미국 주식에서 450억 달러(상위 79퍼센타일) 규모의 롱 포지션을 보유하고 있음
향후 1주일 동안은 모든 시나리오에서 CTA들이 미국 주식을 순매수할 것으로 추정
현재 CTA들은 글로벌 주식에서 1,160억 달러(상위 75퍼센타일), 미국 주식에서 450억 달러(상위 79퍼센타일) 규모의 롱 포지션을 보유하고 있음
Gromit 공부방
근데 그런 리테일이 또 테마주들 안 되는 구간인 거 기가 막히게 냄새 맡고 대형주/펀더주 사는 중 누가 Dumb Money인가
올해 미국장 GOAT 리테일들 지난 달부터 테마주 투기 자제 중임을 인지할 필요
Gromit 공부방
심상치 않은 구간 #MEME #SMR #CRCL #CRWV
물론, 테마주들 차트상 "바닥 찍었나..?" 혹은 "여기서 빠져봐야 얼마나 더 빠지겠어~" 식의 생각을 유도하게끔 하는 자리이기도 함
바닥인지 아닌지는 시간이 지나봐야 아는 거고 각자 매매 스타일따라 판단하면 될 듯
*편의상 MEME ETF 차트만 첨부, 대충 테마주들 차트 대부분 엇비슷
바닥인지 아닌지는 시간이 지나봐야 아는 거고 각자 매매 스타일따라 판단하면 될 듯
*편의상 MEME ETF 차트만 첨부, 대충 테마주들 차트 대부분 엇비슷
Forwarded from Continuous Learning_Startup & Investment
AI 세상에서는 끊임없이 새로운 것들이 쏟아져 나옵니다. 저는 이 분야에 매우 관심이 많지만 따라가기가 정말 어렵더군요. 당신과 당신 팀은 이렇게 빈번하게 일어나는 업데이트를 어떻게 처리하고 소화합니까?
첫 번째 원칙은 **무조건 직접 써봐야 한다**는 겁니다. 정말 많은 유명하고 저명한 투자자들이 AI에 대해 아주 확정적인 결론을 내리는데, 알고 보면 '무료 버전(Free tier)'만 써보고 하는 소리일 때가 많아 놀랍습니다.
두 번째는, 예전에 OpenAI 내부자 포스팅에서도 언급됐듯이, OpenAI조차 상당 부분 '트위터(X)의 분위기(Vibes)'에 따라 돌아간다는 겁니다. 저는 AI의 모든 일은 X에서 일어난다고 생각합니다.
지구상에 이 분야를 정말 깊이 이해하고 최첨단에 있는 사람이 500명에서 1,000명 정도 되는데, 그중 상당수가 중국에 살고 있기도 합니다. 그냥 그 사람들을 팔로우해야 합니다. 저에게 있어 AI의 모든 것은 그 사람들의 하류(downstream)에 있습니다. 엄청난 신호들이 그곳에 있죠.
Q: 안드레 카파시(Andrej Karpathy)가 쓰는 글은 다 읽어야겠죠?
A: 네, 안드레 카파시가 쓰는 모든 글은 최소 세 번은 읽어야 합니다. 그는 정말 대단하죠. 그리고 중요한 4개 랩(OpenAI, Google Gemini, Anthropic, xAI)의 관계자가 팟캐스트에 나오면 무조건 듣는 게 중요합니다.
그리고 저에게 있어 AI의 가장 좋은 활용 사례 중 하나는 이 모든 정보를 따라잡는 것입니다. 팟캐스트를 듣다가 흥미로운 부분이 있으면 AI와 그것에 대해 이야기하는 거죠. 마찰(friction)을 줄이는 게 중요한데, 저는 버튼 하나만 누르면 Grok이 뜨게 해 놨습니다.
Q: 추론 모델 덕분에 발전이 계속됐다는 건 구체적으로 어떤 의미인가요?
1. 사후 학습(Post-training) 단계에서의 검증 가능한 보상을 통한 강화 학습(RLVR).
2. 테스트 타임 컴퓨트(Test-time compute, 추론 시 연산 시간을 늘리는 것).
카파시가 말했듯 소프트웨어는 명세할 수 있는 모든 것을 자동화하지만, AI는 검증할 수 있는(Verify) 모든 것을 자동화합니다. 이 두 가지 새로운 법칙 덕분에 2024년 10월 이후 엄청난 발전이 있었던 겁니다.
Q: 저비용 생산자가 되는 게 왜 중요한가요?
A: 제 기술 투자 경력상 처음으로 '저비용 생산자'가 되는 게 중요한 시점입니다. 애플이나 마이크로소프트, 엔비디아가 시총 1위인 이유는 저비용 생산자여서가 아닙니다. 하지만 AI에서는 구글이 저비용 생산자로서 AI 생태계의 **'경제적 산소'를 빨아들이는 전략**을 쓰고 있습니다. 경쟁자들을 힘들게 만드는 매우 합리적인 전략이죠.
하지만 2026년 초가 되면 상황이 바뀝니다. 첫 번째 Blackwell 기반 모델이 나올 겁니다. 아마 xAI가 최초일 겁니다. 젠슨 황도 말했듯이 일론 머스크보다 데이터 센터를 빨리 짓는 사람은 없으니까요. xAI가 엔비디아를 위해 대규모로 Blackwell을 깔고 버그를 잡아주면, 그다음엔 GB300 칩이 나옵니다. GB300은 기존 랙에 그대로 끼울 수 있는(Drop-in compatible) 칩입니다.
GB300을 쓰는 기업들이 이제 저비용 생산자가 될 겁니다. 구글의 비용 우위가 사라지는 거죠.
Q: 구글의 전략적 계산이 바뀌겠군요?
A: 네, 구글이 압도적인 비용 우위가 있다면 검색 사업 등으로 돈을 벌면서 AI 사업을 마진 -30%로 운영해서 경쟁자들을 말려 죽이는 게 합리적입니다. 하지만 구글이 더 이상 저비용 생산자가 아니게 되면, 그 전략은 매우 고통스러워집니다. 구글 주가에도 영향을 줄 수 있고요. AI의 경제학에 심오한 변화가 오는 시점입니다.
Q: 구글 TPU가 계속 발전해서 엔비디아를 따라잡을 순 없나요?
A: 구글은 TPU 설계(프런트엔드)는 직접 하지만, 제작(백엔드)과 TSMC 관리는 브로드컴(Broadcom)에 맡깁니다. 브로드컴은 여기서 50~55% 마진을 챙기죠. 구글이 300억 달러를 쓰면 150억 달러를 브로드컴에 주는 셈입니다. 애플처럼 모든 걸 내재화하면 이 돈을 아낄 수 있습니다. 구글도 이걸 알고 미디어텍(MediaTek)을 끌어들이며 브로드컴을 견제하고 있습니다.
하지만 엔비디아와 AMD가 매년 신제품을 내놓으며 가속하고 있기 때문에, 자체 칩(ASIC)으로 이를 따라잡기는 점점 더 어려워지고 있습니다. 칩만 만드는 게 아니라 네트워킹, 소프트웨어 등 모든 게 얽혀 있으니까요. 아마존의 자체 칩 팀이 가장 훌륭하긴 하지만, 저는 Tranium(아마존 칩)과 TPU 외에 다른 자체 칩들이 크게 성공할지 의문입니다. 결국 경제성의 논리에 따라 자체 칩들도 엔비디아 GPU와 섞어 쓰거나 대체될 수밖에 없을 겁니다.
Q: 너무 디테일에 빠진 것 같으니 좀 크게 봐서(Zoom out), 이 모든 인프라 전쟁의 결과로 인류가 얻는 이득은 무엇입니까? 다음 단계의 '잠금 해제'는 무엇인가요?
A: Blackwell 모델들이 나오면 토큰당 비용이 급격히 줄어들고, 모델들이 훨씬 더 오랫동안 '생각'할 수 있게 됩니다. Gemini 3가 제 식당 예약을 대신해줬는데 꽤 인상적이었습니다. 식당 예약을 할 수 있다면 호텔, 비행기, 우버까지 예약해서 제 비서가 될 날이 머지않았습니다.
하지만 더 중요한 건 기업의 핵심 기능인 '판매(Sales)'와 '고객 지원(Support)'입니다. AI는 설득에 능합니다. 그리고 무엇보다 '검증 가능한(Verified)' 영역에서 엄청난 능력을 발휘할 겁니다.
Q: 검증 가능한 영역이란 어떤 건가요?
A: 회계장부가 맞는지 틀린 지(회계), 코딩이 돌아가는지 안 돌아가는지, 고객이 물건을 샀는지 안 샀는지 같은 겁니다. 정답이나 결과가 명확한 분야는 강화 학습을 통해 AI를 엄청나게 똑똑하게 만들 수 있습니다.
2026년쯤 되면 AI가 기업의 핵심 기능들을 수행하고, 로봇 공학(테슬라 옵티머스 등)이 현실화되며, 미디어 제작에도 큰 영향을 줄 겁니다.
Q: 가장 큰 리스크(Bear Case), 즉 찬물을 끼얹는 시나리오는 무엇인가요?
A: 가장 명백한 베어 케이스는 **'에지 AI(Edge AI)'**입니다. 3년 뒤, 조금 더 크고 배터리가 덜 가는 스마트폰에서 Gemini 5나 GPT-4 수준의 모델이 무료로 돌아간다면 어떨까요? 애플의 전략이 바로 이겁니다. "우리는 AI 배포자가 되겠다. 프라이버시를 지키며 폰에서 돌리고, 정말 어려운 것만 클라우드 신(God) 모델에게 물어보라."
만약 폰에서 무료로 꽤 괜찮은 지능(IQ 115 수준)을 초당 60 토큰 속도로 쓸 수 있다면, 굳이 비싼 클라우드 AI를 쓸 필요가 없어질 수도 있습니다. 이게 확장 법칙 둔화 외에 가장 무서운 시나리오입니다.
이제는 '지능의 향상'에서 **'유용성(Usefulness)의 향상'**으로 넘어가야 할 때입니다. 모델이 더 많은 문맥(Context)을 기억하고, 내 모든 슬랙 메시지와 이메일, 회사 매뉴얼을 기억해서 새로운 업무를 처리할 수 있어야 합니다.
Q: 중국 상황은 어떤가요?
A: 중국이 희토류 수출 통제로 미국을 압박하려 한 건 큰 실수였습니다. 엔비디아의 Blackwell 칩이 나오면서 미국 모델과 중국 모델(오픈소스 포함) 간의 성능 격차가 크게 벌어질 겁니다. 중국 모델인 DeepSeek도 논문에서 "컴퓨팅 파워 부족으로 경쟁하기 힘들다"라고 우회적으로 인정했죠. 중국이 Blackwell을 구하지 못하면 격차는 더 벌어질 것이고, 희토류 문제는 미국이 기술적/지정학적으로 해결책을 찾을 겁니다.
첫 번째 원칙은 **무조건 직접 써봐야 한다**는 겁니다. 정말 많은 유명하고 저명한 투자자들이 AI에 대해 아주 확정적인 결론을 내리는데, 알고 보면 '무료 버전(Free tier)'만 써보고 하는 소리일 때가 많아 놀랍습니다.
두 번째는, 예전에 OpenAI 내부자 포스팅에서도 언급됐듯이, OpenAI조차 상당 부분 '트위터(X)의 분위기(Vibes)'에 따라 돌아간다는 겁니다. 저는 AI의 모든 일은 X에서 일어난다고 생각합니다.
지구상에 이 분야를 정말 깊이 이해하고 최첨단에 있는 사람이 500명에서 1,000명 정도 되는데, 그중 상당수가 중국에 살고 있기도 합니다. 그냥 그 사람들을 팔로우해야 합니다. 저에게 있어 AI의 모든 것은 그 사람들의 하류(downstream)에 있습니다. 엄청난 신호들이 그곳에 있죠.
Q: 안드레 카파시(Andrej Karpathy)가 쓰는 글은 다 읽어야겠죠?
A: 네, 안드레 카파시가 쓰는 모든 글은 최소 세 번은 읽어야 합니다. 그는 정말 대단하죠. 그리고 중요한 4개 랩(OpenAI, Google Gemini, Anthropic, xAI)의 관계자가 팟캐스트에 나오면 무조건 듣는 게 중요합니다.
그리고 저에게 있어 AI의 가장 좋은 활용 사례 중 하나는 이 모든 정보를 따라잡는 것입니다. 팟캐스트를 듣다가 흥미로운 부분이 있으면 AI와 그것에 대해 이야기하는 거죠. 마찰(friction)을 줄이는 게 중요한데, 저는 버튼 하나만 누르면 Grok이 뜨게 해 놨습니다.
Q: 추론 모델 덕분에 발전이 계속됐다는 건 구체적으로 어떤 의미인가요?
1. 사후 학습(Post-training) 단계에서의 검증 가능한 보상을 통한 강화 학습(RLVR).
2. 테스트 타임 컴퓨트(Test-time compute, 추론 시 연산 시간을 늘리는 것).
카파시가 말했듯 소프트웨어는 명세할 수 있는 모든 것을 자동화하지만, AI는 검증할 수 있는(Verify) 모든 것을 자동화합니다. 이 두 가지 새로운 법칙 덕분에 2024년 10월 이후 엄청난 발전이 있었던 겁니다.
Q: 저비용 생산자가 되는 게 왜 중요한가요?
A: 제 기술 투자 경력상 처음으로 '저비용 생산자'가 되는 게 중요한 시점입니다. 애플이나 마이크로소프트, 엔비디아가 시총 1위인 이유는 저비용 생산자여서가 아닙니다. 하지만 AI에서는 구글이 저비용 생산자로서 AI 생태계의 **'경제적 산소'를 빨아들이는 전략**을 쓰고 있습니다. 경쟁자들을 힘들게 만드는 매우 합리적인 전략이죠.
하지만 2026년 초가 되면 상황이 바뀝니다. 첫 번째 Blackwell 기반 모델이 나올 겁니다. 아마 xAI가 최초일 겁니다. 젠슨 황도 말했듯이 일론 머스크보다 데이터 센터를 빨리 짓는 사람은 없으니까요. xAI가 엔비디아를 위해 대규모로 Blackwell을 깔고 버그를 잡아주면, 그다음엔 GB300 칩이 나옵니다. GB300은 기존 랙에 그대로 끼울 수 있는(Drop-in compatible) 칩입니다.
GB300을 쓰는 기업들이 이제 저비용 생산자가 될 겁니다. 구글의 비용 우위가 사라지는 거죠.
Q: 구글의 전략적 계산이 바뀌겠군요?
A: 네, 구글이 압도적인 비용 우위가 있다면 검색 사업 등으로 돈을 벌면서 AI 사업을 마진 -30%로 운영해서 경쟁자들을 말려 죽이는 게 합리적입니다. 하지만 구글이 더 이상 저비용 생산자가 아니게 되면, 그 전략은 매우 고통스러워집니다. 구글 주가에도 영향을 줄 수 있고요. AI의 경제학에 심오한 변화가 오는 시점입니다.
Q: 구글 TPU가 계속 발전해서 엔비디아를 따라잡을 순 없나요?
A: 구글은 TPU 설계(프런트엔드)는 직접 하지만, 제작(백엔드)과 TSMC 관리는 브로드컴(Broadcom)에 맡깁니다. 브로드컴은 여기서 50~55% 마진을 챙기죠. 구글이 300억 달러를 쓰면 150억 달러를 브로드컴에 주는 셈입니다. 애플처럼 모든 걸 내재화하면 이 돈을 아낄 수 있습니다. 구글도 이걸 알고 미디어텍(MediaTek)을 끌어들이며 브로드컴을 견제하고 있습니다.
하지만 엔비디아와 AMD가 매년 신제품을 내놓으며 가속하고 있기 때문에, 자체 칩(ASIC)으로 이를 따라잡기는 점점 더 어려워지고 있습니다. 칩만 만드는 게 아니라 네트워킹, 소프트웨어 등 모든 게 얽혀 있으니까요. 아마존의 자체 칩 팀이 가장 훌륭하긴 하지만, 저는 Tranium(아마존 칩)과 TPU 외에 다른 자체 칩들이 크게 성공할지 의문입니다. 결국 경제성의 논리에 따라 자체 칩들도 엔비디아 GPU와 섞어 쓰거나 대체될 수밖에 없을 겁니다.
Q: 너무 디테일에 빠진 것 같으니 좀 크게 봐서(Zoom out), 이 모든 인프라 전쟁의 결과로 인류가 얻는 이득은 무엇입니까? 다음 단계의 '잠금 해제'는 무엇인가요?
A: Blackwell 모델들이 나오면 토큰당 비용이 급격히 줄어들고, 모델들이 훨씬 더 오랫동안 '생각'할 수 있게 됩니다. Gemini 3가 제 식당 예약을 대신해줬는데 꽤 인상적이었습니다. 식당 예약을 할 수 있다면 호텔, 비행기, 우버까지 예약해서 제 비서가 될 날이 머지않았습니다.
하지만 더 중요한 건 기업의 핵심 기능인 '판매(Sales)'와 '고객 지원(Support)'입니다. AI는 설득에 능합니다. 그리고 무엇보다 '검증 가능한(Verified)' 영역에서 엄청난 능력을 발휘할 겁니다.
Q: 검증 가능한 영역이란 어떤 건가요?
A: 회계장부가 맞는지 틀린 지(회계), 코딩이 돌아가는지 안 돌아가는지, 고객이 물건을 샀는지 안 샀는지 같은 겁니다. 정답이나 결과가 명확한 분야는 강화 학습을 통해 AI를 엄청나게 똑똑하게 만들 수 있습니다.
2026년쯤 되면 AI가 기업의 핵심 기능들을 수행하고, 로봇 공학(테슬라 옵티머스 등)이 현실화되며, 미디어 제작에도 큰 영향을 줄 겁니다.
Q: 가장 큰 리스크(Bear Case), 즉 찬물을 끼얹는 시나리오는 무엇인가요?
A: 가장 명백한 베어 케이스는 **'에지 AI(Edge AI)'**입니다. 3년 뒤, 조금 더 크고 배터리가 덜 가는 스마트폰에서 Gemini 5나 GPT-4 수준의 모델이 무료로 돌아간다면 어떨까요? 애플의 전략이 바로 이겁니다. "우리는 AI 배포자가 되겠다. 프라이버시를 지키며 폰에서 돌리고, 정말 어려운 것만 클라우드 신(God) 모델에게 물어보라."
만약 폰에서 무료로 꽤 괜찮은 지능(IQ 115 수준)을 초당 60 토큰 속도로 쓸 수 있다면, 굳이 비싼 클라우드 AI를 쓸 필요가 없어질 수도 있습니다. 이게 확장 법칙 둔화 외에 가장 무서운 시나리오입니다.
이제는 '지능의 향상'에서 **'유용성(Usefulness)의 향상'**으로 넘어가야 할 때입니다. 모델이 더 많은 문맥(Context)을 기억하고, 내 모든 슬랙 메시지와 이메일, 회사 매뉴얼을 기억해서 새로운 업무를 처리할 수 있어야 합니다.
Q: 중국 상황은 어떤가요?
A: 중국이 희토류 수출 통제로 미국을 압박하려 한 건 큰 실수였습니다. 엔비디아의 Blackwell 칩이 나오면서 미국 모델과 중국 모델(오픈소스 포함) 간의 성능 격차가 크게 벌어질 겁니다. 중국 모델인 DeepSeek도 논문에서 "컴퓨팅 파워 부족으로 경쟁하기 힘들다"라고 우회적으로 인정했죠. 중국이 Blackwell을 구하지 못하면 격차는 더 벌어질 것이고, 희토류 문제는 미국이 기술적/지정학적으로 해결책을 찾을 겁니다.
Forwarded from Continuous Learning_Startup & Investment
Q: 칩 이야기 말고, 데이터 센터와 관련해 당신이 생각하는 '미친(Crazy)' 아이디어나 다른 혁신은 무엇인가요?
A: 향후 3~4년 내에 '우주 데이터 센터(Data Centers in Space)'가 가장 중요한 화두가 될 겁니다. 제1원칙(First Principles)으로 생각하면 데이터 센터는 무조건 우주에 있어야 합니다.
1. 전력: 우주에서는 24시간 태양광 발전이 가능합니다. 대기가 없어 태양광 효율이 지상보다 30% 높고, 전체적으로 6배 더 많은 에너지를 얻을 수 있습니다. 밤이 없으니 배터리도 필요 없죠. 가장 저렴한 에너지입니다.
2. 냉각: 데이터 센터 비용과 무게의 대부분은 냉각 시스템입니다. 우주의 그늘진 곳은 절대온도에 가깝습니다. 라디에이터만 달면 냉각이 공짜입니다.
3. 통신 속도: 지상의 광섬유 케이블보다 진공 상태에서 레이저를 쏘는 게 더 빠릅니다. 위성 간 레이저 통신(Laser link)을 하면 지상 데이터 센터보다 연결 속도가 더 빠르고, 스타링크처럼 사용자 폰에 직접 연결하면 지상의 복잡한 네트워크 단계를 거칠 필요도 없어집니다.
유일한 장벽은 발사 비용인데, 스페이스 X의 스타십(Starship)이 이를 해결해 줄 겁니다. 일론 머스크가 테슬라, 스페이스 X, XAI를 융합하려는 이유가 여기에도 있습니다.
Q: 역사적으로 공급 부족 뒤에는 항상 과잉 공급(Glut)이 왔습니다. 지금의 컴퓨팅 부족 현상도 결국 과잉 공급으로 끝나지 않을까요?
A: AI는 소프트웨어와 달리 사용할 때마다 연산(Compute)을 소모합니다. 수요는 엄청납니다. 하지만 과잉 공급을 막아주는 자연적인 제동 장치(Governor)가 두 가지 있습니다.
첫째는 **TSMC**입니다. 그들은 과거의 경험 때문에 과잉 투자를 극도로 경계하며 보수적으로 증설하고 있습니다.
둘째는 전력(Power)입니다. 전력을 구하기가 너무 어렵습니다.
이 두 가지 제약 때문에 공급이 수요를 폭발적으로 초과하기는 어렵습니다. 오히려 전력 제약은 최고의 효율을 내는 칩(엔비디아 등)에게는 호재입니다. 전력이 제한되면 와트당 성능이 가장 좋은 칩을 써야 하니까요. 전력 문제는 결국 천연가스와 태양광으로 해결될 겁니다. 원자력은 너무 오래 걸립니다.
Q: 반도체 벤처(VC) 시장은 어떤가요?
A: 엔비디아의 성공 덕분에 반도체 VC 붐이 다시 일어났습니다. 과거에는 50대 엔지니어가 창업하는 지루한 분야였지만, 이제는 수많은 부품(케이블, 광학 등)을 만드는 스타트업들이 생겨나고 있습니다. 엔비디아 혼자 모든 걸 할 수 없기에 이런 생태계의 부활은 필수적입니다.
SaaS 기업의 위기
Q: 기존 소프트웨어(SaaS) 기업들은 AI 시대에 어떻게 대응해야 하나요?
A: 많은 SaaS 기업들이 과거 오프라인 소매업체들이 아마존(e커머스)을 무시했던 것과 똑같은 실수를 저지르고 있습니다. 그들은 **80~90%에 달하는 높은 마진율을 지키려다 AI 도입을 주저**하고 있습니다. AI는 연산 비용 때문에 마진율이 30~40%대로 낮을 수밖에 없습니다.
하지만 AI 네이티브 스타트업들은 낮은 마진을 감수하고 치고 들어옵니다. Salesforce나 ServiceNow 같은 기업들은 지금 당장 마진율 하락을 감수하더라도 적극적으로 'AI 에이전트'를 도입해야 합니다. "불타는 플랫폼(Burning platform)"에서 뛰어내려야 살 수 있습니다. 지금은 생사가 걸린 결정을 내려야 할 때입니다.
Q: 마지막으로 이기적인 질문 하나 할게요. 제 아들이 제가 하는 일에 관심을 보이기 시작했는데요. 당신은 어떻게 이토록 열정적인 투자자가 되었나요? 젊은 친구들에게 이 직업을 어떻게 소개하시겠습니까?
A: 저는 투자가 어느 정도는 '진실을 찾는 과정(Search for truth)'이라고 믿습니다. 남들이 아직 보지 못한 진실을 먼저 찾아서 맞추면 알파(초과 수익)를 얻는 거죠.
저는 어릴 때 역사를 좋아했습니다. 2학년 때 아빠 차를 타고 등교하며 2차 대전 역사를 다 훑었죠. 그러다 보니 현재의 사건(Current events)에 관심이 생겼고, 신문과 잡지를 탐독했습니다.
대학 때는 공부보다 암벽 등반에 미쳐 있었습니다. 스키장에서 청소부로 일하고, 여름엔 강 가이드, 숄더 시즌엔 등반을 하며 야생 동물 사진가나 소설가가 되는 게 꿈이었죠. 스키장에서 화장실 청소를 하며 사람들이 저를 투명 인간 취급하는 걸 보고 충격을 받기도 했습니다.
부모님의 간곡한 부탁으로 딱 한 번 금융사(Donaldson, Lufkin & Jenrette)에서 인턴을 하게 됐는데, 거기서 리서치 보고서를 읽고 완전히 매료되었습니다.
투자는 '역사에 대한 지식'과 '현재 사건에 대한 이해'를 결합해 '미래를 예측하는 게임'이었습니다. 기술과 운이 결합된, 제가 본 가장 흥미로운 게임이었죠. 저는 스포츠나 체스, 포커는 잘하지 못했지만, 주식 시장이라는 패리뮤추얼(Pari-mutuel) 베팅 시스템에서 어떤 주식이 잘못 가격 매겨졌는지 찾아내는 데에는 경쟁력이 있다는 걸 깨달았습니다. 저는 경쟁심이 강한데, 유일하게 잘할 수 있었던 게 바로 투자였습니다. 그래서 지금까지도 이것에만 매달리고 있습니다.
https://youtu.be/cmUo4841KQw
A: 향후 3~4년 내에 '우주 데이터 센터(Data Centers in Space)'가 가장 중요한 화두가 될 겁니다. 제1원칙(First Principles)으로 생각하면 데이터 센터는 무조건 우주에 있어야 합니다.
1. 전력: 우주에서는 24시간 태양광 발전이 가능합니다. 대기가 없어 태양광 효율이 지상보다 30% 높고, 전체적으로 6배 더 많은 에너지를 얻을 수 있습니다. 밤이 없으니 배터리도 필요 없죠. 가장 저렴한 에너지입니다.
2. 냉각: 데이터 센터 비용과 무게의 대부분은 냉각 시스템입니다. 우주의 그늘진 곳은 절대온도에 가깝습니다. 라디에이터만 달면 냉각이 공짜입니다.
3. 통신 속도: 지상의 광섬유 케이블보다 진공 상태에서 레이저를 쏘는 게 더 빠릅니다. 위성 간 레이저 통신(Laser link)을 하면 지상 데이터 센터보다 연결 속도가 더 빠르고, 스타링크처럼 사용자 폰에 직접 연결하면 지상의 복잡한 네트워크 단계를 거칠 필요도 없어집니다.
유일한 장벽은 발사 비용인데, 스페이스 X의 스타십(Starship)이 이를 해결해 줄 겁니다. 일론 머스크가 테슬라, 스페이스 X, XAI를 융합하려는 이유가 여기에도 있습니다.
Q: 역사적으로 공급 부족 뒤에는 항상 과잉 공급(Glut)이 왔습니다. 지금의 컴퓨팅 부족 현상도 결국 과잉 공급으로 끝나지 않을까요?
A: AI는 소프트웨어와 달리 사용할 때마다 연산(Compute)을 소모합니다. 수요는 엄청납니다. 하지만 과잉 공급을 막아주는 자연적인 제동 장치(Governor)가 두 가지 있습니다.
첫째는 **TSMC**입니다. 그들은 과거의 경험 때문에 과잉 투자를 극도로 경계하며 보수적으로 증설하고 있습니다.
둘째는 전력(Power)입니다. 전력을 구하기가 너무 어렵습니다.
이 두 가지 제약 때문에 공급이 수요를 폭발적으로 초과하기는 어렵습니다. 오히려 전력 제약은 최고의 효율을 내는 칩(엔비디아 등)에게는 호재입니다. 전력이 제한되면 와트당 성능이 가장 좋은 칩을 써야 하니까요. 전력 문제는 결국 천연가스와 태양광으로 해결될 겁니다. 원자력은 너무 오래 걸립니다.
Q: 반도체 벤처(VC) 시장은 어떤가요?
A: 엔비디아의 성공 덕분에 반도체 VC 붐이 다시 일어났습니다. 과거에는 50대 엔지니어가 창업하는 지루한 분야였지만, 이제는 수많은 부품(케이블, 광학 등)을 만드는 스타트업들이 생겨나고 있습니다. 엔비디아 혼자 모든 걸 할 수 없기에 이런 생태계의 부활은 필수적입니다.
SaaS 기업의 위기
Q: 기존 소프트웨어(SaaS) 기업들은 AI 시대에 어떻게 대응해야 하나요?
A: 많은 SaaS 기업들이 과거 오프라인 소매업체들이 아마존(e커머스)을 무시했던 것과 똑같은 실수를 저지르고 있습니다. 그들은 **80~90%에 달하는 높은 마진율을 지키려다 AI 도입을 주저**하고 있습니다. AI는 연산 비용 때문에 마진율이 30~40%대로 낮을 수밖에 없습니다.
하지만 AI 네이티브 스타트업들은 낮은 마진을 감수하고 치고 들어옵니다. Salesforce나 ServiceNow 같은 기업들은 지금 당장 마진율 하락을 감수하더라도 적극적으로 'AI 에이전트'를 도입해야 합니다. "불타는 플랫폼(Burning platform)"에서 뛰어내려야 살 수 있습니다. 지금은 생사가 걸린 결정을 내려야 할 때입니다.
Q: 마지막으로 이기적인 질문 하나 할게요. 제 아들이 제가 하는 일에 관심을 보이기 시작했는데요. 당신은 어떻게 이토록 열정적인 투자자가 되었나요? 젊은 친구들에게 이 직업을 어떻게 소개하시겠습니까?
A: 저는 투자가 어느 정도는 '진실을 찾는 과정(Search for truth)'이라고 믿습니다. 남들이 아직 보지 못한 진실을 먼저 찾아서 맞추면 알파(초과 수익)를 얻는 거죠.
저는 어릴 때 역사를 좋아했습니다. 2학년 때 아빠 차를 타고 등교하며 2차 대전 역사를 다 훑었죠. 그러다 보니 현재의 사건(Current events)에 관심이 생겼고, 신문과 잡지를 탐독했습니다.
대학 때는 공부보다 암벽 등반에 미쳐 있었습니다. 스키장에서 청소부로 일하고, 여름엔 강 가이드, 숄더 시즌엔 등반을 하며 야생 동물 사진가나 소설가가 되는 게 꿈이었죠. 스키장에서 화장실 청소를 하며 사람들이 저를 투명 인간 취급하는 걸 보고 충격을 받기도 했습니다.
부모님의 간곡한 부탁으로 딱 한 번 금융사(Donaldson, Lufkin & Jenrette)에서 인턴을 하게 됐는데, 거기서 리서치 보고서를 읽고 완전히 매료되었습니다.
투자는 '역사에 대한 지식'과 '현재 사건에 대한 이해'를 결합해 '미래를 예측하는 게임'이었습니다. 기술과 운이 결합된, 제가 본 가장 흥미로운 게임이었죠. 저는 스포츠나 체스, 포커는 잘하지 못했지만, 주식 시장이라는 패리뮤추얼(Pari-mutuel) 베팅 시스템에서 어떤 주식이 잘못 가격 매겨졌는지 찾아내는 데에는 경쟁력이 있다는 걸 깨달았습니다. 저는 경쟁심이 강한데, 유일하게 잘할 수 있었던 게 바로 투자였습니다. 그래서 지금까지도 이것에만 매달리고 있습니다.
https://youtu.be/cmUo4841KQw
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GPUs, TPUs, & The Economics of AI Explained | Gavin Baker Interview
In this episode of Invest Like The Best, Patrick O'Shaughnessy sits down with investor Gavin Baker to explore the rapidly evolving AI landscape. They dive deep into the infrastructure war between Nvidia and Google, discuss the implications of Gemini 3 and…