#SAMG엔터
2024년은 기존 체화재고를 해소하며 흑자 전환에 성공했고, 애니메이션 흥행을 통해 기존 타깃(4~7세)에서 성인층(10대 및 MZ세대)으로의 연령대 확장 가능성을 확인한 해였음.
2025년 1분기에는 라이선스 매출이 급증하며 산리오의 냄새가 났고, 국장 투자자들의 매수 열기가 주가에 묻어남.
(25 POR 40x는.. 산리오를 사고 말지.)
회사는 2025년을 Next Step을 위한 준비 단계로 정의하고 있음.
Kids 대상과 성인 대상은 제품의 성격부터 유통 전략까지 아예 다른 양상을 띔.
현대차·기아타이거즈·메가커피·클리오 등과 협업하며 성인 타깃 SKU 및 유통 전략을 학습 중이며, SM과 협업을 통해 굿즈 시장에 대한 이해도를 높이고 있음.
또한, 10대 및 MZ세대는 애니메이션 시청 후 완구를 구매하는 아동(4~7세)과 달리 숏폼 콘텐츠에 반응하기 때문에, 틱톡을 중심으로 한 쇼핑 콘텐츠를 강화 중. 이를 위해 배정현 상무를 영입.
(https://www.newspim.com/news/view/20250416001011)
올해를 기점으로 회사는 명확한 방향성을 설정하고자 하며, 연말/연초 회사의 전략적 방향성을 확인할 수 있을 것으로 생각.
(팝마트/산리오/디즈니/ 혹은 이들 모두를 벤치마킹한 쌈지?)
(https://www.hankyung.com/article/202509155182i)
컨센서스 기준 Valuation은 2025년 POR 20x, 2026년 POR 16x.
이미 높은 인지도와 안정적인 유통망을 기반으로 하는 Kids 완구 매출은 견조한 성장세를 유지하고 있어, 2026년 POR 16x 밸류에이션은 시장에서 충분히 용인 가능하다고 판단됨.
회사의 전략적 방향성이 보이는 시점에서 다시 한 번 리레이팅 여지는 충분함.
(Like. 틱톡 마케팅 성공, 티니핑 팝업 스토어(굿즈 시장으로의 진출), 중국 팝마트/미니소 등 진출 여부 등)
2024년은 기존 체화재고를 해소하며 흑자 전환에 성공했고, 애니메이션 흥행을 통해 기존 타깃(4~7세)에서 성인층(10대 및 MZ세대)으로의 연령대 확장 가능성을 확인한 해였음.
2025년 1분기에는 라이선스 매출이 급증하며 산리오의 냄새가 났고, 국장 투자자들의 매수 열기가 주가에 묻어남.
(25 POR 40x는.. 산리오를 사고 말지.)
회사는 2025년을 Next Step을 위한 준비 단계로 정의하고 있음.
Kids 대상과 성인 대상은 제품의 성격부터 유통 전략까지 아예 다른 양상을 띔.
현대차·기아타이거즈·메가커피·클리오 등과 협업하며 성인 타깃 SKU 및 유통 전략을 학습 중이며, SM과 협업을 통해 굿즈 시장에 대한 이해도를 높이고 있음.
또한, 10대 및 MZ세대는 애니메이션 시청 후 완구를 구매하는 아동(4~7세)과 달리 숏폼 콘텐츠에 반응하기 때문에, 틱톡을 중심으로 한 쇼핑 콘텐츠를 강화 중. 이를 위해 배정현 상무를 영입.
(https://www.newspim.com/news/view/20250416001011)
올해를 기점으로 회사는 명확한 방향성을 설정하고자 하며, 연말/연초 회사의 전략적 방향성을 확인할 수 있을 것으로 생각.
(팝마트/산리오/디즈니/ 혹은 이들 모두를 벤치마킹한 쌈지?)
(https://www.hankyung.com/article/202509155182i)
컨센서스 기준 Valuation은 2025년 POR 20x, 2026년 POR 16x.
이미 높은 인지도와 안정적인 유통망을 기반으로 하는 Kids 완구 매출은 견조한 성장세를 유지하고 있어, 2026년 POR 16x 밸류에이션은 시장에서 충분히 용인 가능하다고 판단됨.
회사의 전략적 방향성이 보이는 시점에서 다시 한 번 리레이팅 여지는 충분함.
(Like. 틱톡 마케팅 성공, 티니핑 팝업 스토어(굿즈 시장으로의 진출), 중국 팝마트/미니소 등 진출 여부 등)
#에스티팜
#삼성바이오로직스
미국 내 생산시설이 없는 기업이 판매하는 의약품에 대해 최대 100%의 관세를 부과할 예정.
여기서 Branded 또는 Patented Pharmaceutical Product는 제네릭 의약품이 아닌 특허·브랜드 의약품을 의미.
이번 조치는 미국에 직접 완제품 의약품을 판매하는 기업에 영향을 미침.
에스티팜, 삼성바이오로직스, 대웅제약 등과 같이 원료의약품(API)을 빅파마 및 제약사에 공급하는 대부분의 한국 제약/바이오 기업들은 이번 관세 대상에 포함되지 않음.
원료 의약품은 완제 의약품과 달리 관세 부과 대상이 아님.
또한, 대부분의 글로벌 빅파마들은 이미 미국 내 제조시설을 보유하고 있으며, 추가 생산 공장을 증설중이기에 해당 관세의 대상이 아님.
특히 대부분의 빅파마는 유럽계 기업으로, 미국-유럽 간 제약품 관세율은 15%로 확정되어 있음.
따라서 빅파마들과 이들에 API를 납품하는 기업들은 사실상 관세 리스크에서 자유롭다고 생각하며 리스크 해소 요인이라 판단.
#삼성바이오로직스
미국 내 생산시설이 없는 기업이 판매하는 의약품에 대해 최대 100%의 관세를 부과할 예정.
여기서 Branded 또는 Patented Pharmaceutical Product는 제네릭 의약품이 아닌 특허·브랜드 의약품을 의미.
이번 조치는 미국에 직접 완제품 의약품을 판매하는 기업에 영향을 미침.
에스티팜, 삼성바이오로직스, 대웅제약 등과 같이 원료의약품(API)을 빅파마 및 제약사에 공급하는 대부분의 한국 제약/바이오 기업들은 이번 관세 대상에 포함되지 않음.
원료 의약품은 완제 의약품과 달리 관세 부과 대상이 아님.
또한, 대부분의 글로벌 빅파마들은 이미 미국 내 제조시설을 보유하고 있으며, 추가 생산 공장을 증설중이기에 해당 관세의 대상이 아님.
특히 대부분의 빅파마는 유럽계 기업으로, 미국-유럽 간 제약품 관세율은 15%로 확정되어 있음.
따라서 빅파마들과 이들에 API를 납품하는 기업들은 사실상 관세 리스크에서 자유롭다고 생각하며 리스크 해소 요인이라 판단.
❤1
① 엔비디아·코어위브·오픈AI·오라클·마이크로소프트 등이 얽힌 AI 자본 순환 구조,
② “GPU 자산 → AI 서비스 → 밸류에이션 프리미엄 → 자금조달 → GPU 수요 유지”라는 폐루프(flywheel),
③ 미국 정부의 전략적 용인(AGI 기술주도권 확보) ― 은 실제로 현재 AI 시장을 떠받치는 핵심 메커니즘입니다.
이 구조가 언제, 어떤 조건에서 깨질 수 있는가를 체계적으로 살펴보면 다음과 같습니다.
————————————————
1️⃣ 자본조달 루프가 멈출 때
이 버블의 기반은 ‘미래 수익을 선반영한 밸류에이션’입니다.
즉, AI 서비스 수익이 아직 미미하지만, 자본시장이 엔비디아·오픈AI·코어위브 등의 성장 서사를 신뢰하고 돈을 계속 공급하고 있습니다.
* 깨지는 조건:
금리 상승 or 유동성 축소 → 신규 자금 유입 둔화
대형 IPO나 신규 펀딩 실패
AI CapEx의 한계수익률이 빠르게 떨어지는 시점
→ “GPU당 ROI”가 투자자 기준치를 밑돌면, 순환 구조가 멈춥니다.
* 신호:
엔비디아 매출은 증가하지만, AI 고객들의 현금흐름 적자 확대
마이크로소프트·아마존·구글의 CapEx 증가율이 둔화
코어위브, 람다랩스, 볼타리스 같은 2차 GPU 렌털 기업의 밸류 급락
2️⃣ GPU 공급 과잉과 기술 효율 한계
엔비디아는 “더 많은 GPU = 더 큰 시장”이라는 내러티브를 유지하며 밸류를 지탱하지만, 물리적·경제적 제약이 있습니다.
* 깨지는 조건:
데이터센터 전력망, 냉각 인프라 한계 도달
H100 → B100 → Rubin 등 차세대 GPU의 효율 개선 속도가 급격히 둔화
GPU 단가가 하락하는데도 AI inference 단가가 떨어지지 않는 상황 (즉, 효율의 과실이 전가되지 않음)
* 신호:
엔비디아의 ASP 하락 + 재고 증가
GPU 클러스터 임대 단가 급락 (CoreWeave/Oracle/AWS GPU price per hour 하락)
모델 효율성(Per-token cost, latency)이 개선되지 않는 기술 보고서 증가
3️⃣ 정부의 ‘전략적 용인’이 흔들릴 때
현재 AI 버블은 미국 정부의 전략적 의도 ― “AGI 기술을 반드시 미국이 선점해야 한다” ― 하에 사실상 정책적 면죄부를 받는 상태입니다.
* 깨지는 조건:
규제 전환: AI 모델 규제, GPU 수출 제한, 데이터센터 에너지 규제 강화
정치 변화: 행정부 교체(예: 트럼프 2기)로 ‘AI 산업보호 → 반독점 견제’로 축 변화
지정학적 리스크: 대중 수출제재로 인한 글로벌 GPU 시장 분절
* 신호:
FTC/DOJ의 반독점 조사가 엔비디아·MS·OpenAI까지 확대
IRA(인플레이션 감축법)와 유사한 AI 보조금 재편
EU/일본/한국의 독자적 AI 규제체계 부상
4️⃣ AI 수익모델의 현실화 실패
AI 모델이 실제로 현금창출로 이어지지 못하면 버블은 정당화되지 못합니다.
* 깨지는 조건:
OpenAI·Anthropic 등의 API 매출 성장 정체
기업용 Copilot, Claude, Gemini Enterprise 등의 churn 상승
AI가 기존 SaaS 대비 ROI를 증명하지 못함 (생산성 개선이 실질화되지 않음)
* 신호:
엔터프라이즈 고객의 AI 예산 삭감
“GPU는 팔리는데 AI 서비스는 안팔린다”는 현상
상장사 실적에서 AI 수익 분리 공시 시작 (→ ‘AI 비효율’이 가시화됨)
5️⃣ 버블의 질적 전환 (Soft Landing vs Hard Burst)
이 버블이 완전히 붕괴하기보다 점진적 수축(soft landing) 형태로 갈 가능성도 있습니다.
* Soft Landing 시나리오:
CapEx → OpEx로 전환 (GPU 임대 모델 확산)
AI 하드웨어→소프트웨어→서비스로 가치사슬 이동
엔비디아의 이익은 줄지만 산업 전체는 안정적 성숙
* Hard Burst 시나리오:
AI펀딩, GPU클라우드, 모델 스타트업 동시 자금경색
주요 GPU 렌털 기업(코어위브 등) 파산 → 엔비디아 매출 역성장
“AI는 닷컴 버블 2.0” 인식이 확산
출처: ChatGPT
② “GPU 자산 → AI 서비스 → 밸류에이션 프리미엄 → 자금조달 → GPU 수요 유지”라는 폐루프(flywheel),
③ 미국 정부의 전략적 용인(AGI 기술주도권 확보) ― 은 실제로 현재 AI 시장을 떠받치는 핵심 메커니즘입니다.
이 구조가 언제, 어떤 조건에서 깨질 수 있는가를 체계적으로 살펴보면 다음과 같습니다.
————————————————
1️⃣ 자본조달 루프가 멈출 때
이 버블의 기반은 ‘미래 수익을 선반영한 밸류에이션’입니다.
즉, AI 서비스 수익이 아직 미미하지만, 자본시장이 엔비디아·오픈AI·코어위브 등의 성장 서사를 신뢰하고 돈을 계속 공급하고 있습니다.
* 깨지는 조건:
금리 상승 or 유동성 축소 → 신규 자금 유입 둔화
대형 IPO나 신규 펀딩 실패
AI CapEx의 한계수익률이 빠르게 떨어지는 시점
→ “GPU당 ROI”가 투자자 기준치를 밑돌면, 순환 구조가 멈춥니다.
* 신호:
엔비디아 매출은 증가하지만, AI 고객들의 현금흐름 적자 확대
마이크로소프트·아마존·구글의 CapEx 증가율이 둔화
코어위브, 람다랩스, 볼타리스 같은 2차 GPU 렌털 기업의 밸류 급락
2️⃣ GPU 공급 과잉과 기술 효율 한계
엔비디아는 “더 많은 GPU = 더 큰 시장”이라는 내러티브를 유지하며 밸류를 지탱하지만, 물리적·경제적 제약이 있습니다.
* 깨지는 조건:
데이터센터 전력망, 냉각 인프라 한계 도달
H100 → B100 → Rubin 등 차세대 GPU의 효율 개선 속도가 급격히 둔화
GPU 단가가 하락하는데도 AI inference 단가가 떨어지지 않는 상황 (즉, 효율의 과실이 전가되지 않음)
* 신호:
엔비디아의 ASP 하락 + 재고 증가
GPU 클러스터 임대 단가 급락 (CoreWeave/Oracle/AWS GPU price per hour 하락)
모델 효율성(Per-token cost, latency)이 개선되지 않는 기술 보고서 증가
3️⃣ 정부의 ‘전략적 용인’이 흔들릴 때
현재 AI 버블은 미국 정부의 전략적 의도 ― “AGI 기술을 반드시 미국이 선점해야 한다” ― 하에 사실상 정책적 면죄부를 받는 상태입니다.
* 깨지는 조건:
규제 전환: AI 모델 규제, GPU 수출 제한, 데이터센터 에너지 규제 강화
정치 변화: 행정부 교체(예: 트럼프 2기)로 ‘AI 산업보호 → 반독점 견제’로 축 변화
지정학적 리스크: 대중 수출제재로 인한 글로벌 GPU 시장 분절
* 신호:
FTC/DOJ의 반독점 조사가 엔비디아·MS·OpenAI까지 확대
IRA(인플레이션 감축법)와 유사한 AI 보조금 재편
EU/일본/한국의 독자적 AI 규제체계 부상
4️⃣ AI 수익모델의 현실화 실패
AI 모델이 실제로 현금창출로 이어지지 못하면 버블은 정당화되지 못합니다.
* 깨지는 조건:
OpenAI·Anthropic 등의 API 매출 성장 정체
기업용 Copilot, Claude, Gemini Enterprise 등의 churn 상승
AI가 기존 SaaS 대비 ROI를 증명하지 못함 (생산성 개선이 실질화되지 않음)
* 신호:
엔터프라이즈 고객의 AI 예산 삭감
“GPU는 팔리는데 AI 서비스는 안팔린다”는 현상
상장사 실적에서 AI 수익 분리 공시 시작 (→ ‘AI 비효율’이 가시화됨)
5️⃣ 버블의 질적 전환 (Soft Landing vs Hard Burst)
이 버블이 완전히 붕괴하기보다 점진적 수축(soft landing) 형태로 갈 가능성도 있습니다.
* Soft Landing 시나리오:
CapEx → OpEx로 전환 (GPU 임대 모델 확산)
AI 하드웨어→소프트웨어→서비스로 가치사슬 이동
엔비디아의 이익은 줄지만 산업 전체는 안정적 성숙
* Hard Burst 시나리오:
AI펀딩, GPU클라우드, 모델 스타트업 동시 자금경색
주요 GPU 렌털 기업(코어위브 등) 파산 → 엔비디아 매출 역성장
“AI는 닷컴 버블 2.0” 인식이 확산
출처: ChatGPT
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Forwarded from AWAKE - 실시간 주식 공시 정리채널
2025.10.29 13:24:13
기업명: 에스티팜(시가총액: 1조 9,373억)
보고서명: 연결재무제표기준영업(잠정)실적(공정공시)
매출액 : 819억(예상치 : 664억+/ 23%)
영업익 : 147억(예상치 : 64억/ +130%)
순이익 : 206억(예상치 : 42억+/ 390%)
**최근 실적 추이**
2025.3Q 819억/ 147억/ 206억
2025.2Q 683억/ 129억/ 54억
2025.1Q 524억/ 10억/ 7억
2024.4Q 1,157억/ 228억/ 124억
2024.3Q 617억/ 61억/ 137억
공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20251029900213
회사정보: https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=237690
기업명: 에스티팜(시가총액: 1조 9,373억)
보고서명: 연결재무제표기준영업(잠정)실적(공정공시)
매출액 : 819억(예상치 : 664억+/ 23%)
영업익 : 147억(예상치 : 64억/ +130%)
순이익 : 206억(예상치 : 42억+/ 390%)
**최근 실적 추이**
2025.3Q 819억/ 147억/ 206억
2025.2Q 683억/ 129억/ 54억
2025.1Q 524억/ 10억/ 7억
2024.4Q 1,157억/ 228억/ 124억
2024.3Q 617억/ 61억/ 137억
공시링크: https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20251029900213
회사정보: https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=237690
#에스티팜
삼성바이오로직스와 에스티팜의 별도 기준(CDMO) OPM 추이.
삼성바이오로직스의 증설 및 가동률이 올라가면서 OP 마진은 13%(19년)에서 50%(25.3Q)까지 상승.
에스티팜도 임상 물량에서 상업화 물량이 늘어나며 OP마진은 8%(22년)에서 20%대(25.2/3Q)까지 상승.
CDMO의 핵심은 레버리지
26, 27년 상업화 물량이 더 증가하며 레버리지는 가속화될 전망.
4분기 실적을 컨센서스로 반영한다면 OPM은 16~17% 수준으로 예상됨.
26년, 27년은 상업화된 만성질환 치료제가 각각 1개, 2개 추가가 되기에, 가동률이 증가하며 레버리지가 극대화될 예정.
현재 OPM 컨센서스는 26년 16%, 27년 18% 이기에 너무 낮은 상황.
삼성바이오로직스와 에스티팜의 별도 기준(CDMO) OPM 추이.
삼성바이오로직스의 증설 및 가동률이 올라가면서 OP 마진은 13%(19년)에서 50%(25.3Q)까지 상승.
에스티팜도 임상 물량에서 상업화 물량이 늘어나며 OP마진은 8%(22년)에서 20%대(25.2/3Q)까지 상승.
CDMO의 핵심은 레버리지
26, 27년 상업화 물량이 더 증가하며 레버리지는 가속화될 전망.
4분기 실적을 컨센서스로 반영한다면 OPM은 16~17% 수준으로 예상됨.
26년, 27년은 상업화된 만성질환 치료제가 각각 1개, 2개 추가가 되기에, 가동률이 증가하며 레버리지가 극대화될 예정.
현재 OPM 컨센서스는 26년 16%, 27년 18% 이기에 너무 낮은 상황.
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AI가 Debt Phase로 들어가며 현금창출력에 대한 의문이 제기 되고 있는 상황.
AI를 클라우드로 Moneytization하고 있는 빅테크들의 현황을 체크.
결론은 25년 추론 수요 증가와 함께, 기업들의 AI 도입을 위한 Enterprise AI 수요로 3사 모두 서버 성장율과 서버 수주잔고가 QoQ로 상승하는 모습을 보여주고 있음.
AI를 클라우드로 Moneytization하고 있는 빅테크들의 현황을 체크.
결론은 25년 추론 수요 증가와 함께, 기업들의 AI 도입을 위한 Enterprise AI 수요로 3사 모두 서버 성장율과 서버 수주잔고가 QoQ로 상승하는 모습을 보여주고 있음.
❤1
구글 클라우드는 25.1Q부터 성장 기울기가 다시 올라갔으며, OPM역시 지속 상승 중
25.2Q부터 어닝콜에서 클라우드 백로그를 공개
구글 클라우드 백로그의 55%를 24개월 이내에 매출로 인식
-> 앞으로 수주가 없다는 가정 하에서도 분기 평균 약 11bn의 클라우드 매출 창출 가능한 수주 잔고
25.3Q 어닝콜에서 구글 클라우드 관련 GCP 고객이 +34%yoy로 고객 수가 증가하고 있으며, 고객 당 Deals 크기도 커지고 있음. 또한 기존 고객의 70%가 AI 프로덕트도 사용
25.2Q부터 어닝콜에서 클라우드 백로그를 공개
구글 클라우드 백로그의 55%를 24개월 이내에 매출로 인식
-> 앞으로 수주가 없다는 가정 하에서도 분기 평균 약 11bn의 클라우드 매출 창출 가능한 수주 잔고
25.3Q 어닝콜에서 구글 클라우드 관련 GCP 고객이 +34%yoy로 고객 수가 증가하고 있으며, 고객 당 Deals 크기도 커지고 있음. 또한 기존 고객의 70%가 AI 프로덕트도 사용
마이크로소프트 클라우드 역시 25.1Q부터 성장 기울기가 다시 올라감. 다만 GPM은 하락 중 - AI 투자 영향으로 GPM 상승 제한
OpenAI의 마이크로소프트 클라우드 계약으로 25.3Q Commercial Bookings growth가 100%를 상회
(Commercial Bookings growth는 새롭게 받은 주문의 증가율)
분기 편차는 존재하지만 일단 우상향하는 그림
마이크로소프트 클라우드의 Commercial RPO는 $392bn으로 전년 비 51% 증가했으며, 2년만에 거의 두 배 증가한 수준이며, 평균 계약 기간은 약 2년으로 유지 중.
OpenAI의 마이크로소프트 클라우드 계약으로 25.3Q Commercial Bookings growth가 100%를 상회
(Commercial Bookings growth는 새롭게 받은 주문의 증가율)
분기 편차는 존재하지만 일단 우상향하는 그림
마이크로소프트 클라우드의 Commercial RPO는 $392bn으로 전년 비 51% 증가했으며, 2년만에 거의 두 배 증가한 수준이며, 평균 계약 기간은 약 2년으로 유지 중.
아마존 클라우드도 25.1Q 성장율이 잠시 낮아졌지만, 2, 3Q 성장율이 성장 중
OPM역시 상승은 제한적인데 마이크로소프트와 이유는 동일할 것으로 보임.
마이크로소프트와 구글 클라우드의 수주 매출 duration은 평균 2년이지만, AWS의 duration은 4년.
3사 중 제일 별로(?)라고 평가 받는 아마존의 클라우드이지만, 역시 수주잔고가 QoQ로 다시 증가하는 추세를 보임.
OPM역시 상승은 제한적인데 마이크로소프트와 이유는 동일할 것으로 보임.
마이크로소프트와 구글 클라우드의 수주 매출 duration은 평균 2년이지만, AWS의 duration은 4년.
3사 중 제일 별로(?)라고 평가 받는 아마존의 클라우드이지만, 역시 수주잔고가 QoQ로 다시 증가하는 추세를 보임.
엔비디아 어닝콜 관심 갔던 내용.
1. 클라우드는 사실상 매진 상태이고, Ampere·Hopper·Blackwell을 포함한 GPU 설치 기반은 모두 100%에 가깝게 활용되고 있다. (하이퍼스케일러 감가상각 의구심 해결)
2. 2026년 하이퍼스케일러들의 CapEx 전망은 계속 상향 조정되고 있으며, 현재는 약 6,000억 달러 수준으로 연초 예상치보다 2,000억 달러 이상 증가했다(연초 대비 약 50% 상향. 내년도 계속 올라갈 것으로 가정해야 함.)
3. 향후 하이퍼스케일러들이 투입해야 할 수천억 달러 규모의 CapEx는 전부 이들이 창출하는 현금흐름만으로도 충분히 소화 가능한 수준이다. (CapEx도 입체적으로 생각해야 하지만, 빅테크들의 Moneytization도 입체적으로 생각해야 함 - 구글의 클라우드 머니타이제이션)
4. 엔비디아 GPU는 TCO(총소유비용)를 낮추는 동시에 빅테크의 매출을 끌어올리는 역할을 한다. 인터넷에는 수조 개의 콘텐츠가 존재하고, 그중 어떤 것을 작은 화면에 띄울지 결정하려면 정교한 추천 시스템이 필수적이다. 이 추천 영역이 이제 생성형 AI로 넘어가고 있으며, 생성형 AI 도입은 곧바로 매출 증대로 이어지고 있다. (5와 6은 그 예시)
5. Anthropic의 ARR은 연초 10억 달러에서 10월 기준 70억 달러로 급증했다. OpenAI는 최근 주간 사용자 수가 약 8억 명 수준까지 늘었고, 기업 고객 수도 100만 곳에 이른다. 즉, AI의 수익화(monetization)도 빠르게 가속 중이다.
(OpenAI WAU는 24.12월 3억명, 25.2월 4억명+, 7월 약 7억명, 10월 약 8억명)
6. 메타는 광고 추천용 파운데이션 모델인 GEM 덕분에 인스타그램 광고 전환율이 5% 이상, 페이스북 피드 광고 전환율이 3% 증가했다고 보고했다.
7. 데이터센터에서는 동일한 전력 한도 내에서 성능을 극대화해야 하기 때문에, 와트당 성능, 즉 아키텍처 효율이 믿을 수 없을 만큼 중요한 변수가 되었다. 와트당 성능이 곧 데이터센터 매출과 절대적·직접적으로 연결된다. 따라서 어떤 아키텍처를 선택하느냐가 그 어느 때보다 중요해졌고, 이는 엔비디아 GPU의 전략적 가치를 더욱 키우는 요인이 된다.
8. 데이터센터 내부에서 엔비디아가 차지하는 비중은 세대가 바뀔수록 커지고 있다. Hopper 세대에서는 약 20~25, Grace Blackwell 세대에서는 30 정도, Rubin에서는 그보다 더 높아질 가능성이 크다. 즉, 각 세대가 거듭될수록 엔비디아의 경제적 기여와 AI 세계에서의 비중은 계속 커질 것 (내년은 엔비디아와 구글의 장세가 될수도?)
1. 클라우드는 사실상 매진 상태이고, Ampere·Hopper·Blackwell을 포함한 GPU 설치 기반은 모두 100%에 가깝게 활용되고 있다. (하이퍼스케일러 감가상각 의구심 해결)
2. 2026년 하이퍼스케일러들의 CapEx 전망은 계속 상향 조정되고 있으며, 현재는 약 6,000억 달러 수준으로 연초 예상치보다 2,000억 달러 이상 증가했다(연초 대비 약 50% 상향. 내년도 계속 올라갈 것으로 가정해야 함.)
3. 향후 하이퍼스케일러들이 투입해야 할 수천억 달러 규모의 CapEx는 전부 이들이 창출하는 현금흐름만으로도 충분히 소화 가능한 수준이다. (CapEx도 입체적으로 생각해야 하지만, 빅테크들의 Moneytization도 입체적으로 생각해야 함 - 구글의 클라우드 머니타이제이션)
4. 엔비디아 GPU는 TCO(총소유비용)를 낮추는 동시에 빅테크의 매출을 끌어올리는 역할을 한다. 인터넷에는 수조 개의 콘텐츠가 존재하고, 그중 어떤 것을 작은 화면에 띄울지 결정하려면 정교한 추천 시스템이 필수적이다. 이 추천 영역이 이제 생성형 AI로 넘어가고 있으며, 생성형 AI 도입은 곧바로 매출 증대로 이어지고 있다. (5와 6은 그 예시)
5. Anthropic의 ARR은 연초 10억 달러에서 10월 기준 70억 달러로 급증했다. OpenAI는 최근 주간 사용자 수가 약 8억 명 수준까지 늘었고, 기업 고객 수도 100만 곳에 이른다. 즉, AI의 수익화(monetization)도 빠르게 가속 중이다.
(OpenAI WAU는 24.12월 3억명, 25.2월 4억명+, 7월 약 7억명, 10월 약 8억명)
6. 메타는 광고 추천용 파운데이션 모델인 GEM 덕분에 인스타그램 광고 전환율이 5% 이상, 페이스북 피드 광고 전환율이 3% 증가했다고 보고했다.
7. 데이터센터에서는 동일한 전력 한도 내에서 성능을 극대화해야 하기 때문에, 와트당 성능, 즉 아키텍처 효율이 믿을 수 없을 만큼 중요한 변수가 되었다. 와트당 성능이 곧 데이터센터 매출과 절대적·직접적으로 연결된다. 따라서 어떤 아키텍처를 선택하느냐가 그 어느 때보다 중요해졌고, 이는 엔비디아 GPU의 전략적 가치를 더욱 키우는 요인이 된다.
8. 데이터센터 내부에서 엔비디아가 차지하는 비중은 세대가 바뀔수록 커지고 있다. Hopper 세대에서는 약 20~25, Grace Blackwell 세대에서는 30 정도, Rubin에서는 그보다 더 높아질 가능성이 크다. 즉, 각 세대가 거듭될수록 엔비디아의 경제적 기여와 AI 세계에서의 비중은 계속 커질 것 (내년은 엔비디아와 구글의 장세가 될수도?)