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…
Continuous Learning_Startup & Investment
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
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
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 전략을 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: 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.
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 전략을 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: 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.
Continuous Learning_Startup & Investment
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.
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: 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 TSMC입니다. 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.
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 TSMC입니다. 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.
Forwarded from 벨루가의 주식 헤엄치기
251210_Micron: FY1Q26 Preview - CITI
[Key Takeaways]
(1) Micron은 12월 17일 장 마감 후 FY1Q26 실적을 발표할 예정
(2) 우리는 Micron이 전례 없는 DRAM 가격 상승에 따라, 컨센서스를 크게 웃도는 실적과 가이던스를 제시할 것으로 전망
(3) Micron의 '26년 HBM 생산은 이미 Sold-Out 상태이며, AI 고객들로부터의 자본 투자[Capital Infusion]도 예상
(4) 이에 따라 우리는 추정치를 상향하고, TP를 기존 $275에서 $300으로 상향. 매수 의견 유지
-
[Contents]
(1) FY1Q26(F) Micron의 매출액은 시장 기대치를 +11% 상회할 것으로 전망
■ Revenue $14.0bn vs. $12.6bn
■ DRAM $11.41bn / NAND $2.38bn
■ EPS $4.07 vs. $3.52
(2) 전례 없는 DRAM 가격의 상승에 따라 향후 가이던스 또한 시장 기대치를 크게 상회할 것으로 예상
(3) FY2Q26(F)의 경우 매출액 $17bn으로 추정. 이는 시장 기대치 $13.2bn 대비 +29% 수준
■ DRAM $13.77bn / NAND $2.89bn
(4) DRAM 가격은 폭발적인 AI 수요 증가로 인해 CY4Q25에 QoQ 기준 +50% 상승할 것으로 예상되며, 이는 초기 예상치였던 +13~18%[TrendForce]를 크게 상회
(5) 더불어 우리는 AI 공급망 기업들이 장기 DRAM 계약을 협상 중이며, 이 과정에서 신규 팹 건설 비용을 지원하기 위한 대규모 자본 투자[Capital Infusion]가 Micron 등 DRAM 업체에 유입될 것으로 판단
(6) DRAM ASP 상향
■ 25(F): 기존 YoY +21% → YoY +28%
■ 26(F): 기존 YoY +37% → YoY +53%
(7) HBM Revenue
■ 25(F): $7.52bn / YoY +616%
■ 26(F): $14.5bn / YoY +93%
(8) '26년 DRAM 시장은 약 6% 공급 부족 전망. 1) 보수적인 CAPEX 기조에 따른 CAPA 부족, 2) 강한 AI 데이터센터 수요로 인해 '25년보다 '26년은 DRAM 공급이 더 타이트해질 것
(9) 이에 따라 우리는 FY26(F) 매출액 및 EPS 추정치를 상향
■ Revenue $64bn → $68bn
■ EPS $21.54 → $24.51
[Key Takeaways]
(1) Micron은 12월 17일 장 마감 후 FY1Q26 실적을 발표할 예정
(2) 우리는 Micron이 전례 없는 DRAM 가격 상승에 따라, 컨센서스를 크게 웃도는 실적과 가이던스를 제시할 것으로 전망
(3) Micron의 '26년 HBM 생산은 이미 Sold-Out 상태이며, AI 고객들로부터의 자본 투자[Capital Infusion]도 예상
(4) 이에 따라 우리는 추정치를 상향하고, TP를 기존 $275에서 $300으로 상향. 매수 의견 유지
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[Contents]
(1) FY1Q26(F) Micron의 매출액은 시장 기대치를 +11% 상회할 것으로 전망
■ Revenue $14.0bn vs. $12.6bn
■ DRAM $11.41bn / NAND $2.38bn
■ EPS $4.07 vs. $3.52
(2) 전례 없는 DRAM 가격의 상승에 따라 향후 가이던스 또한 시장 기대치를 크게 상회할 것으로 예상
(3) FY2Q26(F)의 경우 매출액 $17bn으로 추정. 이는 시장 기대치 $13.2bn 대비 +29% 수준
■ DRAM $13.77bn / NAND $2.89bn
(4) DRAM 가격은 폭발적인 AI 수요 증가로 인해 CY4Q25에 QoQ 기준 +50% 상승할 것으로 예상되며, 이는 초기 예상치였던 +13~18%[TrendForce]를 크게 상회
(5) 더불어 우리는 AI 공급망 기업들이 장기 DRAM 계약을 협상 중이며, 이 과정에서 신규 팹 건설 비용을 지원하기 위한 대규모 자본 투자[Capital Infusion]가 Micron 등 DRAM 업체에 유입될 것으로 판단
(6) DRAM ASP 상향
■ 25(F): 기존 YoY +21% → YoY +28%
■ 26(F): 기존 YoY +37% → YoY +53%
(7) HBM Revenue
■ 25(F): $7.52bn / YoY +616%
■ 26(F): $14.5bn / YoY +93%
(8) '26년 DRAM 시장은 약 6% 공급 부족 전망. 1) 보수적인 CAPEX 기조에 따른 CAPA 부족, 2) 강한 AI 데이터센터 수요로 인해 '25년보다 '26년은 DRAM 공급이 더 타이트해질 것
(9) 이에 따라 우리는 FY26(F) 매출액 및 EPS 추정치를 상향
■ Revenue $64bn → $68bn
■ EPS $21.54 → $24.51
Gromit 공부방
#LITE #AXTI
#AXTI 루멘텀이 아니라 이걸 샀어야 했네
InP 기판하는 업체고 주가적으로는 루멘텀의 베타라고만 알고 있었는데, 머하회인지 대충 살펴볼 필요는 있을 듯. 다만 1B도 안 되는 스몰캡인지라 털릴 때 변동성도 감안해야
InP 기판하는 업체고 주가적으로는 루멘텀의 베타라고만 알고 있었는데, 머하회인지 대충 살펴볼 필요는 있을 듯. 다만 1B도 안 되는 스몰캡인지라 털릴 때 변동성도 감안해야
AXT Inc. ($AXTI) 3Q25 실적 요약 (25.10.31 발표 내용)
✅ 3Q25 실적 요약
‒ 매출: $28.0M (QoQ +56%, YoY +18%)
‒ Non-GAAP Gross Margin: 22.4% (Q2 8.2% → 큰 폭 개선)
‒ Non-GAAP Operating Loss: $0.38M (Q2 -$6.1M 대비 대폭 개선)
‒ Non-GAAP Net Loss: $1.2M / -$0.03 per share (Q2 -$6.4M 대비 개선)
‒ Cash: $31.2M (AR 증가 영향으로 -$3.9M)
‒ Inventory: $77.7M (QoQ -$2.4M → 지속 감소 중)
‒ 매출 구성: InP $13.1M / GaAs $7.5M / Ge $0.64M / JV Raw Materials $6.7M
‒ 지역 비중: APAC 87% / Europe 12% / North America 1%
✅ 4Q25 가이던스
‒ 매출: $27M ~ $30M
‒ Non-GAAP Net Loss: -$0.01 ~ -$0.03
‒ GAAP Net Loss: -$0.03 ~ -$0.05
‒ OpEx: 약 $9M (Q3의 일회성 R&D 조정은 Q4에 미반영)
‒ 가이던스 핵심 전제:
» 이미 permit 확보된 매출 + 중국 내 배송분 = 약 $20M 확보
» InP/ GaAs 중 추가 $7~10M는 permit 승인 시 Q4 인식 가능
» Q4 실적의 최대 제약 = 중국 MOFCOM의 수출허가 처리 속도
✅ CEO 및 경영진 코멘트 요약
‒ AI 데이터센터 투자 확대로 InP 수요가 2022년 이후 최고 수준까지 치솟으며, permit 지연(평균 60영업일)을 감안한 고객들의 장기·선주문이 급증하고 backlog는 사상 최대인 $49M을 돌파.
‒ AXT의 저 EPD 품질이 디바이스 수율에 직접 기여하면서 Tier-1 모듈·GPU/CPU OEM들이 새롭게 공급망 재편에 참여하며 direct engagement가 빠르게 늘어나는 중.
‒ 미국 Hyperscaler의 AI CapEx가 글로벌 InP 수요의 핵심 동력으로 작용하고 있고, 중국도 PON보다 데이터센터 중심으로 전환되며 구조적 수요 기반이 확장되고 있음.
‒ 현재 InP 생산능력은 분기 $20M 수준이지만 3개월 내 +25%, 9개월 내 2배 증설 가능하며 CapEx는 $10~15M으로 고객들도 공급 확보를 위한 증설 의사를 적극 타진 중.
‒ 고객·End Customer는 향후 수요를 “tsunami(5~10x)”로 표현할 만큼 CPO(scale-up) 기반의 장기 성장 가능성을 제시하고 있음.
‒ Germanium은 가격경쟁으로 성장 제한적이지만, GaAs RF와 Raw Material JV는 안정적 기여를 유지하며 전사 포트폴리오 균형에 기여.
‒ InP 믹스 확대·라인 효율 개선·JV 기여도 회복에 따라 GM 30%대 복귀는 충분히 가능한 영역으로 판단.
#AXTI
‒ 매출: $28.0M (QoQ +56%, YoY +18%)
‒ Non-GAAP Gross Margin: 22.4% (Q2 8.2% → 큰 폭 개선)
‒ Non-GAAP Operating Loss: $0.38M (Q2 -$6.1M 대비 대폭 개선)
‒ Non-GAAP Net Loss: $1.2M / -$0.03 per share (Q2 -$6.4M 대비 개선)
‒ Cash: $31.2M (AR 증가 영향으로 -$3.9M)
‒ Inventory: $77.7M (QoQ -$2.4M → 지속 감소 중)
‒ 매출 구성: InP $13.1M / GaAs $7.5M / Ge $0.64M / JV Raw Materials $6.7M
‒ 지역 비중: APAC 87% / Europe 12% / North America 1%
‒ 매출: $27M ~ $30M
‒ Non-GAAP Net Loss: -$0.01 ~ -$0.03
‒ GAAP Net Loss: -$0.03 ~ -$0.05
‒ OpEx: 약 $9M (Q3의 일회성 R&D 조정은 Q4에 미반영)
‒ 가이던스 핵심 전제:
» 이미 permit 확보된 매출 + 중국 내 배송분 = 약 $20M 확보
» InP/ GaAs 중 추가 $7~10M는 permit 승인 시 Q4 인식 가능
» Q4 실적의 최대 제약 = 중국 MOFCOM의 수출허가 처리 속도
‒ AI 데이터센터 투자 확대로 InP 수요가 2022년 이후 최고 수준까지 치솟으며, permit 지연(평균 60영업일)을 감안한 고객들의 장기·선주문이 급증하고 backlog는 사상 최대인 $49M을 돌파.
‒ AXT의 저 EPD 품질이 디바이스 수율에 직접 기여하면서 Tier-1 모듈·GPU/CPU OEM들이 새롭게 공급망 재편에 참여하며 direct engagement가 빠르게 늘어나는 중.
‒ 미국 Hyperscaler의 AI CapEx가 글로벌 InP 수요의 핵심 동력으로 작용하고 있고, 중국도 PON보다 데이터센터 중심으로 전환되며 구조적 수요 기반이 확장되고 있음.
‒ 현재 InP 생산능력은 분기 $20M 수준이지만 3개월 내 +25%, 9개월 내 2배 증설 가능하며 CapEx는 $10~15M으로 고객들도 공급 확보를 위한 증설 의사를 적극 타진 중.
‒ 고객·End Customer는 향후 수요를 “tsunami(5~10x)”로 표현할 만큼 CPO(scale-up) 기반의 장기 성장 가능성을 제시하고 있음.
‒ Germanium은 가격경쟁으로 성장 제한적이지만, GaAs RF와 Raw Material JV는 안정적 기여를 유지하며 전사 포트폴리오 균형에 기여.
‒ InP 믹스 확대·라인 효율 개선·JV 기여도 회복에 따라 GM 30%대 복귀는 충분히 가능한 영역으로 판단.
#AXTI
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AXT Inc. ($AXTI) 3Q25 실적발표 주요 Q&A 정리 (25.10.31 발표 내용)
Q. 고객들이 아직 permit(수출허가)을 받지 않은 상태에서도 대규모·장기 발주를 넣고 있는 이유는? permit의 유효기간·물량제한은 어떻게 되는지? (Needham)
‒ 현재 InP 수요는 글로벌 데이터센터·AI 광모듈 전환에 의해 구조적으로 폭증하고 있으며, 고객들은 더 이상 “just-in-time 발주”가 불가능하다고 판단하고 있음.
‒ 중국 MOFCOM의 export permit 소요 기간이 평균 60 영업일(약 3개월)로 길어지면서, 고객사들은 리드타임을 확보하기 위해 발주 시점을 앞당기고 장기 주문량을 늘리는 방식으로 행동을 바꾸는 중.
‒ AXT는 backlog에 포함된 모든 주문에 대해 이미 permit 신청을 완료한 상태, permit 승인 시 즉시 출하 가능하도록 제조 리듬을 조정 중.
‒ 고객 코멘트에 따르면 “permit만 나오면 내일이라도 물량 받아가겠다”는 수준으로 공급 속도를 최우선 고려.
Q. 지금 수준의 매출(High-20M)에도 과거와 달리 여전히 적자를 벗어나지 못하는데, 과거 동일 레벨 대비 이익률이 낮은 구조적 이유가 있는지? 어떻게 과거 수준의 수익성으로 복귀할 수 있을지? (Needham)
‒ 수익성 개선의 핵심 레버는 단일 요인이 아니라 여러 항목(3~4개)을 동시에 개선해야 함.
‒ 가장 큰 요인은 Gross Margin 개선이며, 이는
‒ (1) 제품 믹스에서 InP 비중 확대
‒ (2) 제조 효율성 개선(loading factor, 공정 yield 등)
‒ (3) JV raw materials 기여 증가
에 따라 충분히 개선 가능하다고 판단.
‒ 특히 InP 고급(low EPD) 제품군은 ASP가 오히려 상승 중이어서 가격 압박 요인은 거의 없음.
‒ 정상적인 가동률·믹스로 회복될 경우 Non-GAAP GM 30%+ 영역은 과거에도 했고 지금도 다시 충분히 해낼 수 있는 수준.
‒ Germanium 사업은 마진이 매우 낮아 수익성 기여가 사실상 미미하지만, 핵심 부문인 InP는 가격·수요·품질 경쟁력 모두 긍정적.
Q. 현재의 Indium Phosphide(InP) 수요 중 해외(permit 필요) 대비 중국 내수 비중은 어느 정도인지? 최근 중국향 수요가 증가하고 있는지? (Needham)
‒ InP 공급망은 “전 지구적(interdependent)” 흐름이라 국가 단위로 완벽히 분리되지 않음.
‒ 예: 중국에서 substrate 생산 → 대만에서 EPI 성장 → 미국에서 디바이스 제작 → 다시 중국에서 트랜시버 패키징 → 미국 데이터센터로 최종 납품.
‒ 직접 중국 내로 배송되는 물량은 대략 40% 수준으로 추정.
‒ 다만 Q2→Q3 InP 매출 증가분(약 $10M)은 100% 해외 고객향(permit 대상).
‒ 미국 Hyperscaler의 AI CapEx가 현재 글로벌 InP 수요의 압도적 중심축으로 작용 중.
Q. Indium Phosphide(InP) backlog 규모가 전 분기 대비 두 배로 증가했는데, ‘과잉 주문(Over-ordering)’ 가능성은 없는지? 고객들이 지정학적 리스크 때문에 과도하게 주문을 넣는 상황일지? (Craig-Hallum)
‒ 고객들이 일정 수준의 재고 버퍼를 쌓는 것은 사실이나, 이는 단기적 패닉이 아니라 여러 해 동안 이어질 AI 광인터커넥트 수요에 대한 전략적 대응임.
‒ Hyperscaler의 2026년 CapEx 가이던스는 “매년 커지는 크기”, “더 빠른 속도”로 증가 중이며, 이는 모듈·레이저·트랜시버 전방 수요를 실질적으로 뒷받침.
‒ End Customer(GPU·CPU OEM, hyperscaler, module maker)들이 직접 AXT를 찾아와 공급 안정성·capacity expansion 의지를 확인할 정도.
‒ 고객 발언: “Tsunami is coming” → 기존 대비 5~10배급 수요 폭발 가능성을 의미, 우리는 이것이 단발성 수요가 아니라 구조적 장기 성장 사이클의 초입으로 봄.
Q. 최근 새로운 고객사 또는 과거 끊겼던 고객들과의 리-엔게이지가 나타나는 이유는? 왜 지금에서야 신규 Tier-1들이 다시 AXT를 찾기 시작했는지? (Craig-Hallum)
‒ 광모듈 디바이스가 대형화되는 과정에서 EPD(결함 밀도) 민감도가 급증 → 수율 차이가 고객 손익에 직접 영향.
‒ AXT의 low-EPD InP substrates는 여러 고객에게서 device yield가 가장 높다는 평가를 받음.
‒ 고객들이 과거엔 밝히지 않았던 사실(AXT 쓰면 yields가 더 좋다는)을 이제는 AXT에 직접 전달하며 supply 확보를 요청하는 상황.
‒ 또 하나의 이유는 capacity risk 때문. 글로벌 InP 공급사가 한정되어 있고 AXT는 추가 capacity 증설 속도가 가장 빠른 편이며 greenfield 확장도 가능한 유일한 업체.
‒ 그 결과, GPU/CPU OEM, pluggable module 업체, CPO 준비 고객 등 기존 Direct 관계가 없던 고객들까지 AXT와 직접 미팅을 요청하는 상황.
Q. 현재 InP 생산능력은 어느 정도이며, 25~50% 혹은 2배 증설하려면 시간·CapEx는 얼마나 필요한지? (Craig-Hallum)
‒ 현재 분기 기준 약 $20M 수준의 InP 생산능력 보유.
‒ Furnace 추가 가동만으로 3개월 내 25% 증설 가능.
‒ 완전한 capacity 2배 증설은 9개월 소요, CapEx는 $10~15M 추정.
‒ 확장부지는 이미 확보(land + clean room), 추가 장비 설치만 하면 됨 → 빠른 리드타임 장점.
‒ 고객 측에서도 InP 공급 확보를 위해 CapEx 협력 의사까지 표명.
Q. 현재 수요 증가가 주로 pluggable 트랜시버 기반인지, 아니면 CPO(co-packaged optics) 초기 물량도 포함되는지? 앞으로의 큰 수요 점프는 어디서 오는지? (Craig-Hallum)
‒ 현재는 대부분 pluggable 기반 레이저·광모듈 수요가 성장의 원천.
‒ 2026~ 이후 hyperscaler·GPU OEM 중심 CPO(scale-up) 로드맵이 본격화되면 수요 레벨이 단순 증가가 아닌 5~10배급 구조적 점프가 예상됨.
‒ 고객들이 말하는 “tsunami”가 바로 CPO 및 scale-up 아키텍처에서 오는 초대형 전환을 의미.
‒ 현재 고객 미팅에서도 CPO 수요추정치를 기반으로 한 장기 협의가 다수 진행 중.
Q. 일본 경쟁사는 이미 두 차례 capacity 확장을 발표했는데, AXT는 왜 즉각적으로 공격적 증설을 하지 않는지? (Wedbush)
‒ 성장 제약의 유일한 요인은 capacity가 아니라 permit(수출허가).
‒ permit 승인 속도만 정상적이면 현재 대비 훨씬 더 많은 출하가 가능.
‒ 현재 WIP(재공품)를 permit 승인 시 즉시 출하할 수 있도록 사전 제작 중.
‒ Q4 가이던스($27~30M)는 permit 승인 probabilistic 분석을 기반으로 한 conservative 시나리오.
‒ 당장 증설을 대규모로 해도 permit 병목이 풀리지 않으면 매출/현금흐름으로 연결되지 않기 때문에, permit 확실성 확보 후 CapEx 투입이 합리적이라 판단.
Q. Gross Margin을 과거 수준(30%+)으로 되돌리는 데 필요한 가장 중요한 요인은 무엇일지? (Wedbush)
‒ 가장 중요한 요인은 Indium Phosphide 라인의 가동률 상승.
‒ InP 매출증가가 고정비 흡수효과를 만들고, 믹스 개선과 효율성 향상으로 GM 빠르게 회복 가능.
‒ 가격하락 우려는 제한적이며, high-end low-EPD InP 제품은 ASP 인상이 지속되고 있음.
‒ Germanium은 GM이 낮아 개선 여지는 적지만, 회사 전체 GM에서 비중이 작기 때문에 핵심 변수는 아님.
#AXTI
Q. 고객들이 아직 permit(수출허가)을 받지 않은 상태에서도 대규모·장기 발주를 넣고 있는 이유는? permit의 유효기간·물량제한은 어떻게 되는지? (Needham)
‒ 현재 InP 수요는 글로벌 데이터센터·AI 광모듈 전환에 의해 구조적으로 폭증하고 있으며, 고객들은 더 이상 “just-in-time 발주”가 불가능하다고 판단하고 있음.
‒ 중국 MOFCOM의 export permit 소요 기간이 평균 60 영업일(약 3개월)로 길어지면서, 고객사들은 리드타임을 확보하기 위해 발주 시점을 앞당기고 장기 주문량을 늘리는 방식으로 행동을 바꾸는 중.
‒ AXT는 backlog에 포함된 모든 주문에 대해 이미 permit 신청을 완료한 상태, permit 승인 시 즉시 출하 가능하도록 제조 리듬을 조정 중.
‒ 고객 코멘트에 따르면 “permit만 나오면 내일이라도 물량 받아가겠다”는 수준으로 공급 속도를 최우선 고려.
Q. 지금 수준의 매출(High-20M)에도 과거와 달리 여전히 적자를 벗어나지 못하는데, 과거 동일 레벨 대비 이익률이 낮은 구조적 이유가 있는지? 어떻게 과거 수준의 수익성으로 복귀할 수 있을지? (Needham)
‒ 수익성 개선의 핵심 레버는 단일 요인이 아니라 여러 항목(3~4개)을 동시에 개선해야 함.
‒ 가장 큰 요인은 Gross Margin 개선이며, 이는
‒ (1) 제품 믹스에서 InP 비중 확대
‒ (2) 제조 효율성 개선(loading factor, 공정 yield 등)
‒ (3) JV raw materials 기여 증가
에 따라 충분히 개선 가능하다고 판단.
‒ 특히 InP 고급(low EPD) 제품군은 ASP가 오히려 상승 중이어서 가격 압박 요인은 거의 없음.
‒ 정상적인 가동률·믹스로 회복될 경우 Non-GAAP GM 30%+ 영역은 과거에도 했고 지금도 다시 충분히 해낼 수 있는 수준.
‒ Germanium 사업은 마진이 매우 낮아 수익성 기여가 사실상 미미하지만, 핵심 부문인 InP는 가격·수요·품질 경쟁력 모두 긍정적.
Q. 현재의 Indium Phosphide(InP) 수요 중 해외(permit 필요) 대비 중국 내수 비중은 어느 정도인지? 최근 중국향 수요가 증가하고 있는지? (Needham)
‒ InP 공급망은 “전 지구적(interdependent)” 흐름이라 국가 단위로 완벽히 분리되지 않음.
‒ 예: 중국에서 substrate 생산 → 대만에서 EPI 성장 → 미국에서 디바이스 제작 → 다시 중국에서 트랜시버 패키징 → 미국 데이터센터로 최종 납품.
‒ 직접 중국 내로 배송되는 물량은 대략 40% 수준으로 추정.
‒ 다만 Q2→Q3 InP 매출 증가분(약 $10M)은 100% 해외 고객향(permit 대상).
‒ 미국 Hyperscaler의 AI CapEx가 현재 글로벌 InP 수요의 압도적 중심축으로 작용 중.
Q. Indium Phosphide(InP) backlog 규모가 전 분기 대비 두 배로 증가했는데, ‘과잉 주문(Over-ordering)’ 가능성은 없는지? 고객들이 지정학적 리스크 때문에 과도하게 주문을 넣는 상황일지? (Craig-Hallum)
‒ 고객들이 일정 수준의 재고 버퍼를 쌓는 것은 사실이나, 이는 단기적 패닉이 아니라 여러 해 동안 이어질 AI 광인터커넥트 수요에 대한 전략적 대응임.
‒ Hyperscaler의 2026년 CapEx 가이던스는 “매년 커지는 크기”, “더 빠른 속도”로 증가 중이며, 이는 모듈·레이저·트랜시버 전방 수요를 실질적으로 뒷받침.
‒ End Customer(GPU·CPU OEM, hyperscaler, module maker)들이 직접 AXT를 찾아와 공급 안정성·capacity expansion 의지를 확인할 정도.
‒ 고객 발언: “Tsunami is coming” → 기존 대비 5~10배급 수요 폭발 가능성을 의미, 우리는 이것이 단발성 수요가 아니라 구조적 장기 성장 사이클의 초입으로 봄.
Q. 최근 새로운 고객사 또는 과거 끊겼던 고객들과의 리-엔게이지가 나타나는 이유는? 왜 지금에서야 신규 Tier-1들이 다시 AXT를 찾기 시작했는지? (Craig-Hallum)
‒ 광모듈 디바이스가 대형화되는 과정에서 EPD(결함 밀도) 민감도가 급증 → 수율 차이가 고객 손익에 직접 영향.
‒ AXT의 low-EPD InP substrates는 여러 고객에게서 device yield가 가장 높다는 평가를 받음.
‒ 고객들이 과거엔 밝히지 않았던 사실(AXT 쓰면 yields가 더 좋다는)을 이제는 AXT에 직접 전달하며 supply 확보를 요청하는 상황.
‒ 또 하나의 이유는 capacity risk 때문. 글로벌 InP 공급사가 한정되어 있고 AXT는 추가 capacity 증설 속도가 가장 빠른 편이며 greenfield 확장도 가능한 유일한 업체.
‒ 그 결과, GPU/CPU OEM, pluggable module 업체, CPO 준비 고객 등 기존 Direct 관계가 없던 고객들까지 AXT와 직접 미팅을 요청하는 상황.
Q. 현재 InP 생산능력은 어느 정도이며, 25~50% 혹은 2배 증설하려면 시간·CapEx는 얼마나 필요한지? (Craig-Hallum)
‒ 현재 분기 기준 약 $20M 수준의 InP 생산능력 보유.
‒ Furnace 추가 가동만으로 3개월 내 25% 증설 가능.
‒ 완전한 capacity 2배 증설은 9개월 소요, CapEx는 $10~15M 추정.
‒ 확장부지는 이미 확보(land + clean room), 추가 장비 설치만 하면 됨 → 빠른 리드타임 장점.
‒ 고객 측에서도 InP 공급 확보를 위해 CapEx 협력 의사까지 표명.
Q. 현재 수요 증가가 주로 pluggable 트랜시버 기반인지, 아니면 CPO(co-packaged optics) 초기 물량도 포함되는지? 앞으로의 큰 수요 점프는 어디서 오는지? (Craig-Hallum)
‒ 현재는 대부분 pluggable 기반 레이저·광모듈 수요가 성장의 원천.
‒ 2026~ 이후 hyperscaler·GPU OEM 중심 CPO(scale-up) 로드맵이 본격화되면 수요 레벨이 단순 증가가 아닌 5~10배급 구조적 점프가 예상됨.
‒ 고객들이 말하는 “tsunami”가 바로 CPO 및 scale-up 아키텍처에서 오는 초대형 전환을 의미.
‒ 현재 고객 미팅에서도 CPO 수요추정치를 기반으로 한 장기 협의가 다수 진행 중.
Q. 일본 경쟁사는 이미 두 차례 capacity 확장을 발표했는데, AXT는 왜 즉각적으로 공격적 증설을 하지 않는지? (Wedbush)
‒ 성장 제약의 유일한 요인은 capacity가 아니라 permit(수출허가).
‒ permit 승인 속도만 정상적이면 현재 대비 훨씬 더 많은 출하가 가능.
‒ 현재 WIP(재공품)를 permit 승인 시 즉시 출하할 수 있도록 사전 제작 중.
‒ Q4 가이던스($27~30M)는 permit 승인 probabilistic 분석을 기반으로 한 conservative 시나리오.
‒ 당장 증설을 대규모로 해도 permit 병목이 풀리지 않으면 매출/현금흐름으로 연결되지 않기 때문에, permit 확실성 확보 후 CapEx 투입이 합리적이라 판단.
Q. Gross Margin을 과거 수준(30%+)으로 되돌리는 데 필요한 가장 중요한 요인은 무엇일지? (Wedbush)
‒ 가장 중요한 요인은 Indium Phosphide 라인의 가동률 상승.
‒ InP 매출증가가 고정비 흡수효과를 만들고, 믹스 개선과 효율성 향상으로 GM 빠르게 회복 가능.
‒ 가격하락 우려는 제한적이며, high-end low-EPD InP 제품은 ASP 인상이 지속되고 있음.
‒ Germanium은 GM이 낮아 개선 여지는 적지만, 회사 전체 GM에서 비중이 작기 때문에 핵심 변수는 아님.
#AXTI
Gromit 공부방
#바이오 섹터 투자포인트 이런 애도 7조인데, ~
https://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=3034536
로마에 가면 로마의 법을 따르듯이, K-바이오는 짱깨식 밸류에이션이 곧 스탠다드
그래서 바이오는 그냥 팬 많고 인플루언서 입김 센 종목이 곧 우량주이자 좋은 "주식"이라고 생각
기자분의 소신 발언에는 개인적으로 매우 공감. 항상 같은 생각이지만 전공자도 모르는 게 이 섹터인데 문돌이 투기꾼들이 깔짝 공부한다고 뭘 알겠나 싶음(본인 얘기)
로마에 가면 로마의 법을 따르듯이, K-바이오는 짱깨식 밸류에이션이 곧 스탠다드
그래서 바이오는 그냥 팬 많고 인플루언서 입김 센 종목이 곧 우량주이자 좋은 "주식"이라고 생각
기자분의 소신 발언에는 개인적으로 매우 공감. 항상 같은 생각이지만 전공자도 모르는 게 이 섹터인데 문돌이 투기꾼들이 깔짝 공부한다고 뭘 알겠나 싶음(본인 얘기)
청년의사
[기자수첩] 펩트론 '기술평가'가 수조 원대 시총이 된 코스닥 현실
최근 국내 바이오 시장의 과열 양상을 이야기할 때 펩트론의 사례를 빼놓을 수 없다. 단순히 개별 기업의 주가 등락을 넘어, 우리 바이오 생태계의 성숙도와 투자 문화의 건전성에 대한 근본적인 질문을 던지기 ...
Gromit 공부방
https://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=3034536 로마에 가면 로마의 법을 따르듯이, K-바이오는 짱깨식 밸류에이션이 곧 스탠다드 그래서 바이오는 그냥 팬 많고 인플루언서 입김 센 종목이 곧 우량주이자 좋은 "주식"이라고 생각 기자분의 소신 발언에는 개인적으로 매우 공감. 항상 같은 생각이지만 전공자도 모르는 게 이 섹터인데 문돌이 투기꾼들이 깔짝 공부한다고 뭘 알겠나 싶음(본인 얘기)
이렇게도 생각할 수 있구나, 발상에 대한 전환을 할 수 있게 해주는 양질의(?) 댓글
HSBC, Micron Technology - Initiate at Buy: Top three memory maker benefitting from an extended supercycle (25.12.09)
‒ HSBC는 Micron을 2025~27년 DRAM·HBM·NAND 모두 공급 부족이 지속되는 AI 메모리 슈퍼사이클의 핵심 수혜 기업으로 규정하며, DRAM 비중이 80% 이상인 구조 때문에 DRAM ASP 상승의 레버리지를 가장 크게 받는다고 평가.
‒ Hyperscaler·neo-CSP의 AI Capex는 2026년에 476bn 달러까지 증가하며 서버 DRAM, SOCAMM2, HBM, 고용량 QLC eSSD 수요가 동시에 폭발해 DRAM bit 수요는 FY26 +25%, FY27 +24%의 초고성장을 기록할 전망.
‒ DRAM은 장비 리드타임, 미국 규제, HBM 캐파 전환 때문에 2026 캐파 증가율이 7%에 불과하고, NAND는 제조 팹 제약으로 2026 증가율이 3%에 그쳐 수요 대비 공급이 구조적으로 부족한 환경이 길어짐.
‒ 1γ(EUV) 노드는 Micron의 DRAM 기술 경쟁력 전환점으로 bit-cost가 1β 대비 15~20% 절감되며 FY26 wafer mix 35~40%까지 빠르게 확대돼 gross margin 레벨업의 핵심 요인으로 작용.
‒ 서버 DRAM과 NVIDIA Rubin 플랫폼에서의 SOCAMM2 채택은 새로운 수요 축을 만들며 2027년 전체 DRAM bit 수요 중 약 10%를 차지할 것으로 예상.
‒ HBM3e에서 Micron은 21% 점유율을 확보하고 있으며, HBM4는 공급 부족 환경에서 customer qualification이 가속될 것으로 보이며 FY2H26부터 실적 기여가 확대되고, FY27~28에는 DRAM 믹스에서 두 자릿수 비중으로 상승 가능.
‒ NAND·eSSD는 AI inference와 RAG 워크로드 증가, HDD 공급 부족이 결합돼 고용량 QLC SSD 수요가 급증하고, Micron은 비용 경쟁력 우위로 eSSD 시장 점유율을 FY25 17% → FY27 22~30%까지 확대할 수 있음.
‒ HSBC는 FY25~27 영업이익 CAGR을 125%로 추정하며 gross margin은 FY27 46%, OPM 33%까지 상승한다고 전망하고, Free Cash Flow도 FY24 –4bn에서 FY27 +9bn 이상으로 강하게 반전한다고 분석.
‒ 밸류에이션은 메모리 업사이클이 기존 2~3년이 아닌 4~5년 지속될 것으로 보고 peak P/B 3배를 FY27 BVPS에 적용해 TP 330달러(Upside +39.1%)를 제시.
‒ 리스크는 금리, 스마트폰/PC 수요, 규제, 메모리 업체 캐파 확대 등이 있으나, 2025~27 DRAM·NAND 공급 증가가 구조적으로 낮아 사이클 붕괴 위험은 제한적.
#MU
‒ HSBC는 Micron을 2025~27년 DRAM·HBM·NAND 모두 공급 부족이 지속되는 AI 메모리 슈퍼사이클의 핵심 수혜 기업으로 규정하며, DRAM 비중이 80% 이상인 구조 때문에 DRAM ASP 상승의 레버리지를 가장 크게 받는다고 평가.
‒ Hyperscaler·neo-CSP의 AI Capex는 2026년에 476bn 달러까지 증가하며 서버 DRAM, SOCAMM2, HBM, 고용량 QLC eSSD 수요가 동시에 폭발해 DRAM bit 수요는 FY26 +25%, FY27 +24%의 초고성장을 기록할 전망.
‒ DRAM은 장비 리드타임, 미국 규제, HBM 캐파 전환 때문에 2026 캐파 증가율이 7%에 불과하고, NAND는 제조 팹 제약으로 2026 증가율이 3%에 그쳐 수요 대비 공급이 구조적으로 부족한 환경이 길어짐.
‒ 1γ(EUV) 노드는 Micron의 DRAM 기술 경쟁력 전환점으로 bit-cost가 1β 대비 15~20% 절감되며 FY26 wafer mix 35~40%까지 빠르게 확대돼 gross margin 레벨업의 핵심 요인으로 작용.
‒ 서버 DRAM과 NVIDIA Rubin 플랫폼에서의 SOCAMM2 채택은 새로운 수요 축을 만들며 2027년 전체 DRAM bit 수요 중 약 10%를 차지할 것으로 예상.
‒ HBM3e에서 Micron은 21% 점유율을 확보하고 있으며, HBM4는 공급 부족 환경에서 customer qualification이 가속될 것으로 보이며 FY2H26부터 실적 기여가 확대되고, FY27~28에는 DRAM 믹스에서 두 자릿수 비중으로 상승 가능.
‒ NAND·eSSD는 AI inference와 RAG 워크로드 증가, HDD 공급 부족이 결합돼 고용량 QLC SSD 수요가 급증하고, Micron은 비용 경쟁력 우위로 eSSD 시장 점유율을 FY25 17% → FY27 22~30%까지 확대할 수 있음.
‒ HSBC는 FY25~27 영업이익 CAGR을 125%로 추정하며 gross margin은 FY27 46%, OPM 33%까지 상승한다고 전망하고, Free Cash Flow도 FY24 –4bn에서 FY27 +9bn 이상으로 강하게 반전한다고 분석.
‒ 밸류에이션은 메모리 업사이클이 기존 2~3년이 아닌 4~5년 지속될 것으로 보고 peak P/B 3배를 FY27 BVPS에 적용해 TP 330달러(Upside +39.1%)를 제시.
‒ 리스크는 금리, 스마트폰/PC 수요, 규제, 메모리 업체 캐파 확대 등이 있으나, 2025~27 DRAM·NAND 공급 증가가 구조적으로 낮아 사이클 붕괴 위험은 제한적.
#MU