하이닉스 내부 전망을 최소치로 잡고 해외 컨센과 비교해보면 좋을듯

[SK증권 조선 한승한] (shane.han@sks.co.kr/3773-9992)

▶️한수위: 탱커 시장 호황 지속, 엑슨모빌도 LNGC 최소 20척 발주 추진

▪️신조선가지수는 182.72pt(-0.35pt), 중고선가지수는 198.68pt(+0.81pt)를 기록

▪️삼성중공업은 오세아니아 선주로부터 LNGC 1척을 $255.0m에 수주. 납기는 ‘28년 5월 예정

▪️인도 코친조선소는 CMA-CGM으로부터 1,700TEU LNG DF 컨테이너선 6척을 척 당 $60m에 수주. 해당 선박들은 HD한국조선해양과 기자재 구매 및 기술 협력 등을 통해 코친조선소에서 건조될 예정

▪️①그림자 함대 제재 강화와 ②미국-이란의 군사적 긴장감 고조(호르무즈 해협 봉쇄 우려), 그리고 ③OPEC+의 1Q26 이후 증산 재개 검토 등으로 인해 VLCC 평균 스팟 운임은 전주 대비 24% 상승한 $146,385/Day로, ‘20년 4월 이후 최고치를 기록

▪️이에 따라 3주 전 VLCC 중고선가(5yrs)가 신조선가를 상회한데 이어, 이번주 Suezmax 탱커 중고선가(5yrs)가 신조선가를 추월하는 모습 나타남. 이는 제2차 슈퍼사이클 시기 이후 처음 [차트 1&2]

▪️탱커 신조 시장 또한 호황세를 보이는 중. 올해 현재까지 VLCC와 Suezmax 원유탱커 발주 척 수는 각각 42척, 30척씩으로, 예년 대비 상당히 강한 발주세가 이어지는 모습 [차트 3&4]

▪️올해 현재까지 한/중/일 국가별 Suezmax 원유탱커 수주 척 수는 한국과 중국이 비슷한 수준이지만, VLCC는 중국이 42척 중 39척을 수주하며 압도적인 모습. 중국 조선소들이 수주한 39척 중 Hengli SB이 35척을 수주 [차트 5&6]

▪️미국 엑슨모빌(ExxonMobil)은 약 20~30척 규모의 LNGC 신조 발주를 위해 조선소들과 접촉한 후 올해 말 혹은 ‘27년 초 정식 입찰에 들어갈 것으로 예상. ‘29년 인도 슬롯 확보하려는 점을 고려하면 한국 조선소의 수주를 전망

▪️엑슨모빌은 모잠비크 Rovuma LNG 프로젝트에 필요한 LNGC 신조 발주를 계획 중이며, 조선업계 관계자들에 따르면 미국 Golden Pass LNG 및 파푸아뉴기니 LNG Expansion 프로젝트 또한 연관되어 있다고 전함

▪️현재 글로벌 조선사들은 ‘28년 LNGC 인도 슬롯을 거의 다 채운 상황이며, 최근 모잠비크 LNG 프로젝트(17척)과 호주 Woodside Energy(약 20척)를 포함한 북미 LNG 프로젝트향 신조 발주가 ‘29년 인도 슬롯을 상당 부분 소화할 것으로 예상. ‘29년 인도 슬롯에 대한 글로벌 선주들의 경쟁이 심화되면서 LNGC 선가 상승세를 견인할 전망

▪️최근 GTT 신임 CEO는 ‘25년 총 84mtpa 규모의 LNG 프로젝트들이 최종투자결정(FID)을 내리면서 올해 약 150척의 신규 LNGC 수요가 발생할 것이라고 언급. 또한 ①이미 FID 완료된 LNG 프로젝트와 ②Pre-FID 및 계획 단계 LNG 프로젝트, 그리고 ③노후선대 교체 수요를 고려하면 450척 이상의 LNGC가 필요할 것으로 전망

▪️특히 ③노후선대 교체 수요와 관련해, 향후 10년 내 300척 이상의 LNGC가 선령이 20년에 도달하며, 이 중 240척은 선령 25년에 이를 것이라고 언급

▪️올해 조선 3사는 글로벌 컨테이너선 발주 감소세가 전망됨에도 불구하고, 탱커와 LNGC 수주를 통해 예년 대비 높은 상선 수주 실적 달성할 것으로 전망. 특히 올해 수주할 LNGC 물량의 선가 상승 여부가 ’28~’30년 실적 개선세 유지 가능성을 판가름하는데 중요한 지표가 될 것. 조선업 비중확대(Overweight) 의견 유지

▶️보고서 원문: https://buly.kr/9MS43lx

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당사는 컴플라이언스 등록된 자료에 대해서만 제공 가능하며 본 자료는 컴플라이언스 등록된 자료입니다.

데이터센터 밸류체인에서 현재 조금 조심해야 할 영역이 있다면 스위치가 아닐까 싶네요.

2주 전 아리스타 네트웍스(ANET)가 어닝콜에서 스위치 도입이 GPU보다 6~18개월이 늦을 수 있다고 언급했습니다. 도입 순서는 당연히 GPU - 스위치 순이긴 한데, 그 딜레이가 생각보다 길다는 점을 상기시켰습니다. 특히 최악의 경우 18개월 지연이면, 지금 스위치 제조사들이 받는 멀티플은 정당화되지 못합니다.

물론 엔비디아처럼 GPU와 함께 스위치를 풀스택으로 판매하는 경우와 구글처럼 자체 TPU 클러스터를 구축하기 위해 스위치를 내재화하는 경우는 다르게 봐야 합니다. 아리스타, 시스코(CSCO), 브로드컴(AVGO), HP엔터프라이즈(HPE) 등이 제공하는 스위치는 패키지로 판매되는 것은 아니기 때문에 GPU 공급과 시차가 존재합니다.

문제는 스위치 간 연결에 쓰이는 광트랜시버, 서버-스위치 간 연결에 쓰이는 액티브전선(AEC) 시장에도 부정적인 영향을 미친다는 점입니다. 루멘텀(COHR), 코히어런트(COHR), 크레도(CRDO) 등에도 위협이 될 요인일지 지켜봐야 겠습니다.

#Opinion

#반도체

균형적인 시각을 위해 반도체 부정적인 의견도 한번 보고 갈게요

1줄 요약: 2026년 메모리 시장의 급등은 2008년 '피크 오일' 사태와 흡사한 사이클 말기의 투기적 거품이며, OpenAI의 가이드라인 하향은 수요 서사의 균열과 사이클 붕괴의 신호탄으로 분석됨

1) 2026년 메모리(DRAM, NAND, HBM) 가격 폭등은 실질적인 유닛 수요 증가가 아닌, 하이퍼스케일러들의 전략적 '사재기'와 공급 부족 서사에 기반한 투기적 현상임

2) 2008년 유가 상승이 물류비와 제조원가를 전방위적으로 압박했듯, 현재의 메모리 가격 상승은 서버 및 데이터센터 구축 비용을 기계적으로 끌어올리는 비용 압박 인플레이션을 유발 중임

3) 유가와 마찬가지로 메모리 역시 생산 기지가 주로 해외(한국, 대만 등)에 집중되어 있어, 미 기업들의 막대한 설비투자(CAPEX) 지출이 국내 경기 부양보다는 해외 GDP로 유입되는 구조를 띰

4) 현재의 가격 스파이크는 신규 성장 국면의 시작이 아니라 사이클의 고갈을 의미하며, 실제 가동률이나 물리적 용량의 증가 없는 '비용 인플레이션'일 뿐임

5) OpenAI가 장기 CAPEX 전망을 1.4조 달러에서 6,000억 달러로 대폭 축소한 것은 AI 수요가 무한히 확장될 것이라는 믿음에 균열을 냈으며, 이는 메모리 시장의 하락 반전을 예고함

6) 결론적으로 2008년 유가 폭락 직전의 상황처럼, 현재 메모리 시장도 펀더멘털을 넘어선 서사의 정점에 도달했으며 수요 재조정에 따른 급격한 위축 단계에 진입하고 있음

Sourece: Ben Kizemchuk

#AI

엔비디아-OpenAI 1천억 달러 파트너십 철회, 300억 달러 지분 투자로 변경(FT)

1) 엔비디아는 작년 OpenAI와 맺었던 1,000억 달러 규모의 장기 협력을 취소하고, 대신 300억 달러 규모의 직접 지분 투자를 확정 짓는 최종 단계에 진입함

2) 이번 투자는 OpenAI가 추진 중인 총 1,000억 달러 이상의 초대형 펀딩 라운드의 일환이며, 이를 통해 OpenAI의 기업 가치는 약 7,300억 달러(신규 자금 제외)에 이를 것으로 전망됨

3) 기존의 복잡한 '단계별 투자 및 하드웨어 구매' 구조가 무산된 배경에는 올해 초 미국 테크주가 17% 하락하는 등 AI 섹터의 건강성에 대한 투자자들의 불안감이 작용한 것으로 분석됨

4) OpenAI는 엔비디아 외에도 소프트뱅크(300억 달러), 아마존(최대 500억 달러), 마이크로소프트 및 아부다비 MGX 등으로부터 막대한 자금을 유치하여 하드웨어 인프라를 선점할 계획임

5) OpenAI는 2030년까지 컴퓨팅 자원에 약 6,000억 달러를 지출할 계획을 투자자들에게 공유했으며, 현재 연간 환산 매출은 200억 달러를 돌파하며 가파른 성장세를 유지 중임

https://www.ft.com/content/dea24046-0a73-40b2-8246-5ac7b7a54323

[단독] 스타게이트, 인력을 채우지도 건물을 구축하지도 못했다

(The Information) 오픈AI가 마이크로소프트, 소프트뱅크 등과 협력해 추진하려던 $500B 규모의 초거대 AI 데이터센터 프로젝트 '스타게이트'가 사실상 중단된 상태다. 초기 계획은 2025년 초부터 $100B를 즉시 투입해 10GW급 컴퓨팅 용량을 확보하는 것이었으나, 2026년 현재까지 실질적인 데이터센터 건설은 한 곳도 이루어지지 않았다. 이러한 지연의 핵심 원인은 샘 올트먼 오픈AI CEO와 손정의 소프트뱅크 회장 사이의 주도권 다툼과 전략적 이견이다. 전례 없는 규모에 걸맞은 인재 확보의 어려움이 가장 크다는 지적이다. 10GW급 초거대 인프라를 설계하고 관리할 수 있는 전문 엔지니어가 업계에 매우 희소하다는 점을 강조했다. 프로젝트 지연에 따른 인력 재배치도 문제로 지적된다. 스타게이트 구축이 본궤도에 오르지 못하고 정체됨에 따라, 오픈AI는 해당 프로젝트를 위해 영입했거나 배정했던 인프라 전문 인력들을 오라클과 함께 수행하는 단기 데이터센터 확충 작업이나 자체 AI 칩 개발 팀으로 전환 배치하고 있다. 프로젝트의 실현 가능성에 대한 의구심과 일정 지연이 겹치면서 인프라 부문의 핵심 리더들이 퇴사하는 등 조직 내부의 동요도 있는 것으로 전해졌다.

OpenAi 불안불안..

“데이터 센터에서 계산을 다 하고 결과물만 전달하는데 왜 트래픽이 폭증하는가?”

AI가 처리하는 ‘재료(입력 데이터)’와 ‘결과물(출력 데이터)’이 모두 텍스트에서 초고화질 영상/센서 데이터로 무거워졌고, 묻고 답하는 횟수가 일회성에서 ‘초 단위의 실시간 연속 스트리밍’으로 변했기 때문에 트래픽이 폭증하는 것입니다.

최근 1~2년 사이 AI의 활용 형태가 텍스트에서 멀티모달(이미지·비디오·음성)과 피지컬 AI(로봇·자율주행)로 넘어가면서 네트워크 트래픽 구조와 용량이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 구체적인 이유는 다음과 같습니다.

1. 결과물(Output) 자체가 초고용량화: 생성형 비디오와 이미지
과거에는 AI가 몇 KB(킬로바이트) 수준의 ‘텍스트 답변’을 보냈지만, 이제는 수십~수백 MB(메가바이트)에 달하는 고해상도 이미지나 비디오를 결과물로 전송합니다.

비디오 생성 AI의 트래픽 점유: 에릭슨 리포트에 따르면, 비디오 생성 AI 앱(예: Invideo AI 등)의 경우 사용자당 월평균 데이터 사용량이 500MB를 훌쩍 넘어갑니다. 사용자가 텍스트 몇 줄을 입력하더라도, 클라우드에서 만들어진 결과물이 4K 고화질 영상으로 스마트폰에 스트리밍되기 때문에 다운로드 트래픽이 폭증합니다.

2. 입력(Input/Uplink) 트래픽의 전례 없는 급증
데이터 센터가 계산을 하려면 엄청난 양의 데이터를 먼저 '올려보내야' 합니다. 멀티모달 AI 시대에는 이 업로드(업링크) 트래픽 비중이 기하급수적으로 커지고 있습니다.

일반적인 모바일 앱의 업링크 비중은 약 10%에 불과하지만, AI 앱들은 영상, 사진, 음성 명령을 클라우드로 전송해야 하므로 업링크 비중이 26~29%에 달합니다.
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스마트 글래스나 AI 핀 같은 웨어러블 기기는 사용자의 시야와 주변 소리를 실시간 비디오/오디오 스트림으로 클라우드에 계속 전송(입력)해야 AI가 맥락을 이해하고 답변할 수 있습니다.

3. 피지컬 AI(로봇·자율주행)의 실시간 '끊임없는' 통신
로봇이나 자율주행차는 한 번 질문하고 끝나는 구조가 아닙니다.
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현장을 돌아다니는 수많은 로봇과 차량(피지컬 AI)은 수십 개의 센서, 라이다(LiDAR), 고해상도 다중 카메라가 수집한 환경 데이터를 1초도 쉬지 않고 데이터 센터로 전송합니다.

또한 클라우드(또는 엣지 서버)에서 계산된 제어 명령과 실시간 맵 데이터가 다시 로봇으로 지연 없이(수 ms 이내) 내려와야 합니다. 이처럼 수백만 대의 디바이스가 24시간 내내 클라우드와 고용량 데이터를 주고받는 '상시 연결(Always-on) 스트리밍' 구조가 통신망 부하를 가중시키고 있습니다.

4. 에이전틱(Agentic) AI의 백그라운드 활동
에이전트 AI는 사용자 대신 웹을 탐색하고 작업을 수행합니다. 사용자가 "내일 여행 일정 짜고 예약해줘"라고 짧은 텍스트(수십 바이트)를 보내면, AI 에이전트는 백그라운드에서 수백 개의 여행 사이트를 스크래핑하고, 지도 데이터를 불러오며, 이미지를 확인하는 등 대량의 API 통신을 주고받습니다. 비록 이 트래픽의 상당수는 클라우드 간 통신이지만, 사용자의 앱과 실시간으로 동기화하고 화면을 렌더링하는 과정에서 모바일 트래픽을 크게 발생시킵니다.

#조선

캐나다 차세대 잠수함 사업(CPSP) 상반기 선정 임박 및 한국-캐나다 해군 협력 강화

1) 캐나다 정부는 3월 2일 최종 제안서를 접수한 뒤 평가를 거쳐 올해 6월 이전 우선협상대상자를 선정할 계획임

2) 한화오션의 '장보고-Ⅲ'와 독일 TKMS의 '212CD'가 후보이며, 최대 12척의 3000톤급 디젤 잠수함을 도입하는 대규모 프로젝트임

3) 캐나다 해군사령관은 노후 잠수함 교체 시급성을 이유로 '신속한 인도'를 가장 중요한 평가 요소로 꼽음

4) 단순 구매를 넘어 지적재산권 공유, 기술 데이터 접근, 현지 유지·보수(MRO) 역량 확보 및 일자리 창출 등 경제적 기여도를 종합 평가함

5) 한국의 세계적인 건조 속도와 엔지니어링 체계에 대해 긍정적인 평가가 이어지고 있으며, 오는 6월 양국 해군의 첫 연합 해상훈련을 통해 실질적 협력을 강화할 예정임

탑시 해군사령관은 추가 함정 도입 시 "잠수함 외 함정은 캐나다 내 건조가 기본 방침"이라면서도 해외 건조 가능성을 완전히 닫지는 않았다. 호주가 호위함을 발주하며 일본에서 먼저 건조하기로 한 사례를 언급하며, 이론적으로 캐나다도 유사한 결정을 내릴 수 있다고 관측했다.

https://theguru.co.kr/news/article.html?no=98151

#AI #단상

현재 AI 시대가 필요로 하는 능력

1) 현재 AI 최대 수혜자는 도메인 지식과 AI 레버리지를 결합하여 실제 가치를 만들어내는 '빌더' 라고 생각

2) 빌더를 다음과 같이 정의해보겠음

빌더 = 도메인 + AI 레버리지 + 가치 창출

- 도메인: 문제 정의 + 특정 분야의 워크플로우와 페인 포인트에 대한 깊은 이해

- AI 레버리지: AI를 레버리지하여 기획부터 코드 구현, 배포까지 실행

- 가치 창출: 구현된 아웃풋을 비즈니스 가치(수익, 유저/고객 확보, 효율화 등)로 전환하는 능력

3) 과거에는 기획 → 디자인 → 프론트엔드 → 백엔드 → 배포 → 운영이 각각 단절된 프로세스였다면, 빌더는 AI 를 활용해 End-to-End로 전 과정을 통합 수행이 가능한 시대

4) 이제는 이걸 한 명의 개인 또는 소수가 가능해짐

5) 도메인이 중요한 이유? AI는 사용자의 질문 수준(Input)과 결과 검증 능력(Output)에 따라 퍼포먼스가 결정됨

- AI는 평균적인 답을 내놓지만, 전문가는 도메인 지식을 바탕으로 AI가 놓친 엣지 케이스를 짚어내는게 가능

- 개발 경험이 없더라도 특정 분야(도메인)의 워크플로우를 꿰뚫고 있다면, AI에게 훨씬 구체적인 지시가 가능

6) AI 레버리지 관점에선 Palantir for Builders와 같은 인프라와 Lovable, Replit 같은 E2E 빌더 Tool의 발전으로 인해, 소수의 인원이 복잡한 데이터 처리부터 글로벌 배포까지 완결 짓는 '1인 유니콘'도 충분히 가능해짐

7) 이런 시대의 흐름을 반영하듯, 실리콘밸리에서 Builder 또는 Product Engineer 포지션이 등장하는 중. 기존 엔지니어와의 차이점은 엔지니어가 어떻게 구현할까(How)에 집중한다면, 빌더는 무엇을 왜 만들까(What/Why)에 집중

8) 결론적으로 AI 시대에서 가장 강력한 개인은 '전문성(Domain) + 구현 속도(AI) + 비즈니스 감각(Value)'이라는 세 박자를 고루 갖춘 인재가 아닐까

아시아 테크 투자자 피드백 (JPM)

1. 메모리 반도체 사이클 전망

- Bull market 지속 전망: 대다수 투자자는 AI 동력의 업사이클이 당분간 지속될 것으로 낙관하며, 미국 투자자가 유럽 대비 상대적으로 더 긍정적

- 비즈니스 모델의 변화: 메모리 산업이 과거 단순 '인프라' 성격에서 탈피해 '필수 소비재'로 전환되고 있다는 관점에 투자자 2/3가 동의함

- 사이클 정점 논란: 전통적 지표상 2026년 3분기경 단기 모멘텀 정점 가능성이 있으나, 2027~2028년까지는 ASP와 출하량 측면의 상승세가 이어질 것이란 의견 다수

2. 장기 공급 계약 및 공급 제한

- LTA에 대한 긍정적 시각: 투자자의 절반 이상이 CSP와의 장기 공급 계약 논의를 공급자 협상력 강화 및 수익 안정화의 신호로 해석

- 공급 부족 우려: 고객사 수요 대비 공급 충족률이 50~60%에 불과하며, 이러한 공급 제약이 AI 사이클의 지속 가능성을 저해할 수 있다는 우려를 표명

- Capex 확대 기대: 공급 부족 해결을 위한 반도체 제조사들의 공격적인 인프라 투자 확대가 향후 6~12개월 내 가속화될 것으로 예상

3. 섹터별 투자 선호도 및 관심사

- NAND의 재발견: DRAM의 성장성은 이미 인지하고 있으며, 차세대 성장 동력으로서 eSSD 등 NAND 부문의 잠재력에 높은 관심을 보임

- 반도체 장비 선호: 지난 6개월간 메모리 제조사 주가가 장비주를 크게 상회함에 따라, 향후 설비투자 본격화 시 업사이드가 큰 장비주를 대안으로 검토

- 기타 부품 및 거버넌스: ABF 기판 및 MLCC 섹터에 대한 관심이 유효하며, 한국의 기업 거버넌스 개혁 Agenda에 대해서도 지속적으로 주목

4. 주요 기업별 피드백

- 삼성전자 관심 고조: HBM4 실행력 개선 및 전통적 메모리 사이클 회복에 따른 영업 레버리지 기대감으로 2026년 탑픽으로 꼽는 투자자가 증가

- SK하이닉스 신뢰 유지: 일관된 기술 실행력과 적극적인 주주 환원 정책을 바탕으로 업사이클 내내 보유하기 적합한 종목이라는 신뢰가 공고

- 기업별 배분: 투자자들은 포트폴리오 내 메모리 비중 확대를 위해 기존 SK하이닉스 비중을 높게 유지하면서 삼성전자를 추가 매수하는 전략을 취함

260224_AI: The memory squeeze - CLSA

[Key Takeaways]

(1) AI 가속기에서 HBM 탑재량은 세대가 바뀔 때마다 증가하고 있으며, '26년에는 GPU/ASIC 출하량이 YoY +85% 급증할 것으로 전망

(2) 우리는 HBM 물량을 바텀업으로 추정한 뒤, 한국 테크 담당자의 추정치와 비교해봄

(3) HBM 출하가 GPU/ASIC보다 3~9개월 선행한다는 시차를 반영하면 "모든 경우"에 추가 업사이드가 존재

(4) 기본 시나리오에의 추가 업사이드는 '26년 약 +30%, '27년은 약 +70%에 달함

(5) 하방 리스크로는 OpenAI 수요를 제외하고 Rubin Ultra를 지연될 경우라는 가정을 했는데, 그 경우 '26년 -10% 다운사이드가 나오지만 '27년은 +22% 업사이드가 나옴

(6) 요컨대, 메모리 강세 사이클의 끝자락을 현 시점에서 논의하기에 문제가 있음

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[Contents]

(1) NVIDIA의 Rubin/Rubin Ultra, AMD의 MI400 시리즈 등은 GPU/ASIC 한 개당 평균 HBM 탑재량을 계단식으로 크게 끌어올릴 것으로 예상

(2) 우리는 '25년 출하 기준 평균 HBM 탑재량이 약 180GB였다고 추정하며, '28년에는 두 배 이상이 될 것으로 추정

(3) HBM 탑재량 증가를 뒷받침하는 또 다른 요인은 AI 가속기 출하량 자체의 성장

(4) '25년 전 세계는 약 800만 개의 AI 가속기를 출하했으며, '28년에는 3배 수준으로 커질 것

(5) GPU 패키징 공정이 HBM 생산 이후에 진행되기 때문에 HBM 출하는 GPU 출하보다 약 6개월 먼저 출하됨

(6) 공급 부족이 심한 경우에는 최대 9개월까지도 시차가 벌어질 수 있음

(7) 이런 조정은 우리가 추정한 GPU/ASIC 출하 전망과 HBM 전망치를 서로 정합적으로 맞추는 데 도움이 됨

(8) HBM이 6개월 선행한다는 기본 가정으로 우리의 추정치를 적용하면, HBM Gb 환산 기준 '26년은 현재 추정치 대비 +30%, '27년은 +70% 더 높게 나옴

(9) HBM 래깅 시차를 3개월 선행으로 두더라도 '26년 기존 추정치와 유사하고, '27년은 +54% 더 높음

(10) 의미 있는 다운사이드를 만들기 위해서는 AI 수요 전망에서 OpenAI를 아예 제거해야 할 정도로 강력한 가정이 필요

(11) 시장의 우려와 달리 우리는 AI 인프라 구축이 본격적으로 가속화되고 있으며, 여전히 상당한 공급 제약[Supply Crunched] 상태라고 판단

(12) 우리팀은 NVDA/TSMC를 HC O-PF로 제시하며, 동료들이 커버하는 메모리 주식에 대한 낙관적인 시각 또한 여전히 지지

한화 현대 둘다 여기저기 씨앗은 잘 뿌려두고 있음. 올해 특수선 성과가 결과로 잘 맺으면 좋겠음

올해 수익률 기준, 1황 코스피와 그를 따르는 이머징 국가들. 확실히 미장보다는 이머징 퍼포먼스가 좋은듯

브라질 EWZ 지수 투자 포인트는
1) 원자재 위주의 국가
2) 금리인하 + 약달러 사이클 = 미국 -> 신흥국으로 이어지는 자금 흐름
3) 드러켄밀러도 이걸 보고 투자

다만 만약에 미국 인플레 반등으로 금리인상이 예상보다 빠르게 진행되면?을 고민 해봐야하는 투자라고 보고 있음. 물론 이 시나리오대로라면 글로벌 증시가 타격 받을듯

오픈AI, 재무 전망 업데이트. 컴퓨팅 지출은 축소된 것일까?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

오픈AI의 내부 재무 전망 업데이트 보도와 함께 '30년까지 AI 운영 및 학습 비용 6,650억 달러가 제시되었습니다.

'25년 11월 언급된 컴퓨트 인프라 약정 1.4조 달러와 비교해 지출 계획이 절반 이하로 축소 된 것이 아니냐는 해석도 제기되고 있는데요

그러나 두 수치는 개념, 범위, 기간, 경제적 의미가 모두 다르기 때문에 직접적인 비교가 적절하지 않습니다.

캐파 공급 능력 상한과 비용 흐름을 동일선 상에서 단순히 비교해 축소로 해석하는 것이 구조적으로 타당하지 않기 때문입니다.

1.4조 달러는 오픈AI의 단독 현금 지출 계획보다 파트너사와의 장기 인프라 계약 또는 캐파 약정 규모를 의미합니다

생태계 차원에서 공급 능력 확보를 위한 계약 상 최대 총액으로 디테일한 지출 계획보다 최대 초달 가능 인프라 한도에 가까운 개념입니다.

당시 제시된 타임라인도 향후 8년(~'33년)을 포괄하는 장기 구간이고, 오픈AI 내부 재무모델과 연결성도 간접적입니다.

6,650억 달러는 '26~30년간 AI 운영 및 학습 비용 전망치입니다. 내부 재무모델에 반영된 현금 소진 기반 지출 계획으로 오픈AI가 실제 부담하는 OPEX 성격의 컴퓨트 비용입니다.

상향 조정된 매출 전망과 직접적으로 연동되는 수치이며, 실제 수요에 따라 변동하는 구조를 가집니다.

오히려 오픈AI의 장기 매출 전망은 상향 조정되었습니다. 모델 효율 개선, 커스텀 반도체 도입, 가격 인상 등의 변수가 있지만, 컴퓨트 지출 확대와 동행할 수 밖에 없습니다.

실제로 오픈AI가 과거 제시한 '30년까지 컴퓨트 지출 전망은 4,500억 달러입니다.

이 외 디테일한 재무 전망 상향 관련 내용은 발간된 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.

보고서 링크: https://bit.ly/4l9hBnz

(2026/2/23 공표자료)

요거에 대한 반박

#반도체

1월에 말씀드렸던 부분이 기사로도 나왔네요 👀

삼성 하닉이 왕이다...

https://n.news.naver.com/article/011/0004592959?cds=news_media_pc

#AI

팔란티어 엔지니어 Chad가 AI를 바라보는 관점

- Chad는 아마존의 Alexa AI 부문, 머신러닝 솔루션 아키텍처 담당 수석 아키텍트로 있었던 분

3줄 요약

1) 우리가 느끼는 거부감은 기술 자체의 문제가 아니라, '결과'가 아닌 '과정(시간, 머릿수)'에 보상하는 낡은 시스템과 잘못된 실행 방식에서 비롯됨

2) AI는 수개월 걸리던 일을 단 몇 시간으로 단축해 결과를 명확히 측정하게 함으로써, 비효율을 정당화하던 기존의 관성을 무너뜨림

3) 변화에 휩쓸리기보다 '인간의 주도권'을 중심에 두고, 결과 중심의 보상 체계를 재설계하여 기술이 모두의 가치를 높이는 도구가 되게 해야함

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낭비의 시대에서 결과의 시대로: AI 혁신을 바라보는 새로운 시선

우리의 일상은 낭비와 마찰, 그리고 때로는 기만으로 가득 차 있습니다. 우리가 쇼핑하는 곳, 일하는 기업, 우리를 지원해야 할 공공기관들까지 말이죠.

파괴적 혁신이 가속화될 때, 사람들은 자신의 불편함이 해결되면 환호하지만, 그 변화가 자신에게 영향을 미칠까 봐 불안해합니다. 이는 인간의 아주 자연스러운 본능입니다.

또한 우리는 인간적인 온기, 즉 통찰력과 판단, 연결을 잃게 될까 봐 두려워합니다. 사실 그럴만합니다. 우리는 이미 시스템이 삶을 더 나쁘게 만드는 수많은 '멍청한 방식'을 경험했으니까요. 끝없는 콜센터 봇, 무능한 채팅 상담원, 형편없는 추천 알고리즘, 그리고 타임라인을 도배하는 AI 쓰레기(slop)들 말입니다.

이러한 두려움은 정당합니다. 하지만 이는 혁신의 방향 자체가 틀려서가 아니라, 잘못된 실행에 뿌리를 두고 있습니다.

진정한 혁신이란 더 적은 투입으로 더 많은 결과물을 더 빠르게 만들어내는 것입니다. 이는 곧 가치의 증대입니다. 낭비를 줄여 가격을 낮추고, 세금을 더 효율적으로 쓰고, 더 나은 의료 결과를 얻는 것이죠.

그런데 왜 이 모든 것이 위협으로 느껴질까요?그 이유는 대부분의 기존 시스템이 '결과'가 아니라 '활동을 측정하기 때문입니다. 우리는 시간당 비용을 청구하고, 머릿수(인원)에 따라 예산을 배정하며, 환자를 몇 명 보았는지를 따집니다. 즉, '결과'보다 '과정'에 보상을 주는 구조입니다. 이런 인센티브 구조 속에서는 효율성이 높아지는 것이 모두의 승리가 아니라, 누군가의 생계를 위협하는 존재로 돌변합니다.

실제 현장에서 AI를 구현하며 목격한 사실은, AI가 '결과'를 훨씬 더 명확하게 측정 가능하게 만든다는 점입니다. 수개월, 수일이 걸리던 일을 단 몇 시간 만에 해내는 극명한 차이를 목격하면, 더 이상 비효율을 유지할 명분은 사라집니다.

이제 질문은 "변화가 올 것인가?"가 아닙니다. "우리가 이 변화를 어떻게 설계할 것인가?"입니다. 인간이 더 나은 도구를 통해 더 나은 결과를 만들어내도록 '인간의 주도권(Human Agency)'을 중심에 둘 것인지, 아니면 변화가 우리를 휩쓸고 지나가게 내버려 둘 것인지의 문제입니다.

우리가 과정과 소비가 아닌 '결과'에 집중한다면, 단순히 비효율을 정당화하기 위해 존재하는 낡은 관성에서 벗어날 수 있습니다. 그리고 우리 모두를 함께 끌어올릴 수 있는 새로운 인센티브 구조를 설계할 수 있을 것입니다.

JP모건) SK하이닉스; 미국/유럽 투자자 로드쇼 주요 시사점
당사는 2월에 SK하이닉스와 함께 미국 및 유럽 가상 기업설명회(NDR)를 개최했으며, 아래에 주요 시사점을 공유합니다.

1. 길어지는 메모리 상승 사이클(upcycle)에 대한 자신감.
경영진은 당초 예상보다 메모리 상승 사이클이 더 오래 지속될 것이라는 자신감을 표명하며, 2027년, 어쩌면 2028/29년까지 상당한 수급(S-D) 격차가 있을 것임을 강조했습니다. 2027년에 메모리 공급이 유입되면 수급 격차가 줄어들 가능성이 높지만, 경영진은 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 이중/삼중 주문 예약(order-booking)을 감안하더라도 부족 현상이 계속될 것으로 예상합니다. 응용처별로 보면, 경영진은 주요 메모리 제조업체들이 낸드보다 D램 투자를 우선시함에 따라(JP모건의 예상과 일치) 낸드 > D램 순으로 부족 심화 정도가 더 클 것으로 예상합니다. 현재의 메모리 시장 상황을 지난 3개월과 비교할 때, 경영진은 AI 추론이 주도하는 메모리 수요가 서버당 더 높은 D램 소비와 KV-캐시 오프로딩 목적의 eSSD 낸드를 필요로 하는 가장 큰 원동력이라고 믿습니다.

JPM 견해: 당사의 견해는 SK하이닉스와 대체로 일치하며, 향후 3년 동안 D램과 낸드 모두에서 메모리 수요가 공급을 초과할 것으로 예상합니다. D램의 경우, CSP가 주도하는 수요 상승 사이클이 2028년 내내 지속되어 2025~28년 동안 10%대 후반의 공급 증가율 대비 20% 이상의 비트 수요 증가율을 초래할 것으로 예상합니다. 낸드에 대해서도 유사한 시장 역학(수요 > 공급)을 예상합니다. 낸드가 최근 AI 생태계의 수혜자가 되었음을 감안할 때, 당사는 낸드가 당사의 글로벌 메모리 모델(GMM) 가정에 가장 큰 상방 리스크를 제기한다고 믿으며, 이는 SK하이닉스 경영진의 견해와 대체로 일치합니다.

2. 장기 공급 계약(LTA) 조건이 구체화되고 있습니다.
경영진은 양 당사자의 약정, 과거 사이클(즉, 2017/18년)과 다른 점, 주요 고려 사항을 포함하여 LTA에 대해 더 자세히 설명했습니다:
1) 현재의 LTA 논의는 과거 사이클과 달리 공급업체 주도가 아닌 고객 주도로 이루어지고 있습니다.
2) 가격에 대한 약간의 유연성은 가능하지만, 가격/물량 계약 조건의 기간이 더 길어지고 더 구체화되고 있습니다.
3) 더 강력한 약정을 가진 여러 가지 새로운 계약/공급 메커니즘이 고려되고 있습니다.
4) 낸드보다 D램 LTA에 대한 관심이 더 높습니다.
당사가 애널리스트 마케팅 피드백 보고서에서 강조했듯이, 당사는 투자자들이 LTA를 논의할 때 대체로 긍정적이라고 생각합니다. 낙관적인 투자자들은 이를 교섭력 증가와 더 건전한 메모리 사이클로 해석하는 반면, 약세 투자자들은 고정 가격 조건으로 인한 제한적인 상방 리스크를 우려하고 있습니다.

JPM 견해: 단기적인 가격 추세의 크기보다 상승 사이클의 지속성이 더 중요하다는 당사의 견해를 고려할 때, LTA에 대한 당사의 시각은 조심스럽게 낙관적입니다. 고객들의 더 강력한 LTA 참여 역시 AI 생태계에서 메모리의 중요성이 커지고 있다는 신호라고 당사는 봅니다. 전통적인 메모리 마진의 단계적 상승(JP모건 추정: 2026년 전통적 D램의 영업이익률 80% 이상)은 둔화되는 가격 상승 추세가 충분히 정당화된다고 믿게 만듭니다.

3. 메모리 부족의 병목 현상을 해소하기 위한 불가피한 설비투자(Capex) 증가.
경영진은 설비투자 규율 기조를 재확인하고, 다년간의 메모리 부족 병목 현상을 해소하기 위해 2026년에 의미 있는 설비투자 증가를 강조했습니다. 메모리 산업의 주기성을 감안하여, 경영진은 반드시 따라야 하는 정책이라기보다는 벤치마크가 될 30%대 중반의 자본 집약도 정책(과거 3년 기준)을 재확인했습니다. 경영진은 평균판매단가(ASP) 인상에 따른 예상보다 빠른 매출 기대치 상향 조정으로 인해 내부 투자 계획과 시장의 기대치 간의 격차가 확대되고 있다고 언급합니다. 회사는 현재 설비투자 계획 및 컨센서스 기대치에 대한 상방 리스크를 조심스럽게 보고 있습니다. 용인 팹 가동 측면에서, SK하이닉스는 2027년 2분기 대신 2027년 1분기라는 앞당겨진 생산 능력 가동 일정을 확인했으며, 웨이퍼 생산은 2027년 3분기부터 가능할 것으로 보입니다.

JPM 견해: 메모리 가격의 급등과 2026년 잠재적으로 건전한 잉여현금흐름(FCF)(JP모건 예상: 100조 원 이상)을 고려할 때, 공급 병목 현상을 해결하기 위한 하이닉스의 설비투자 상방 리스크가 있다고 봅니다. 앞서 언급한 LTA는 최종 검토에 추가로 1~2분기가 소요될 수 있으며, 당사는 궁극적으로 연중에 더 큰 규모의 자본 투자 발표가 있을 것으로 예상합니다. 설비투자 증가에 대한 시장의 반응은 엇갈릴 것으로 예상하지만, 당사는 설비투자 증가의 근본적인 이유(즉, 시장 점유율 경쟁이 아닌 병목 현상 해소)에 대해 계속해서 건설적인 입장을 유지합니다.

4. 2026년 상반기 메모리 가격 상승 가속화.
범위를 명시하지는 않았지만, 경영진은 2026년 상반기 메모리 ASP 성장률이 2025년 4분기 대비 가속화될 것으로 가이던스를 제시했으며, 당사는 이것이 이미 시장에 잘 알려져 있다고 생각합니다. 지속적인 조달 수요 속에서 CSP의 메모리 부품 재고가 빠르게 고갈되고 있으며, 경영진은 이러한 추세가 연말까지 계속되어 올해 남은 기간 동안 긍정적인 가격 환경을 제공할 것으로 예상합니다. 중장기적으로 경영진은 고객 측의 막대한 비용 부담을 감안할 때 메모리 가격이 한계에 도달할 것임을 인정했습니다. 이에 비추어, 경영진은 LTA와 설비투자 증가를 현재의 메모리 병목 현상 문제를 해결하기 위한 두 가지 주요 해결책으로 봅니다.

JPM 견해: SK하이닉스의 중장기 가격 전망에 대한 언급은 AI 하드웨어 설비투자 사이클에 대한 가격 인상 압력 우려를 다소 반영한 것입니다.

5. HBM4 사업 업데이트.
경영진은 HBM 수익성을 작년과 비슷한 수준(JP모건 예상: 영업이익률 65% 이상)으로 유지하겠다는 견해를 재확인했습니다.
JPM 견해: 이는 잠재적으로 투자자들이 초기에 논의했던 것보다 더 높은 HBM ASP를 암시하며, 당사는 이를 서버급 시장의 더 높은 핵심 DDR5/LPDDR5 다이 가격에 따른 결과로 봅니다.
경영진은 HBM4 출하가 순조롭게 진행되고 있으며 2026년 3분기에 HBM4 비트 크로스오버가 일어날 가능성이 높다고 보고했습니다.

JPM 견해: 주가 하락에도 불구하고, 당사는 SK하이닉스가 HBM4 내에서 가장 높은 가치 점유율(엔비디아 내 60% 이상)과 전체 HBM 시장 점유율(거의 50%)을 유지할 것으로 예상합니다.

6. 중국의 생산 능력 확대에 대한 우려 없음.
극심한 메모리 부족 상황을 감안할 때, 최근 뉴스 기사(링크)에서는 더 높은 가격 교섭력을 얻기 위해 중국 경쟁사의 메모리를 테스트하는 스마트폰/PC OEM을 조명했습니다. 경영진은 중국 공급업체들의 공격적인 생산 능력 확대를 활용하는 것이 부족 현상을 다소 완화할 수 있다고 믿지만, 기술적 과제(JP모건 예상: 1z 나노미터 미만 D램 및 200단 이상 낸드를 위한 장비 조달)로 인해 제품 품질 리스크에 노출될 수 있다고 봅니다.

JPM 견해: 당사는 중국 경쟁사의 메모리가 글로벌 공급보다는 현지 목적을 위해 주로 소비될 것이며, 기존 메모리 제조업체에 미치는 영향을 제한할 것으로 생각합니다. 당사는 또한 중국의 대규모 D램 생산 능력 구축이 HBM 생산에 사용될 것으로 보며, 이는 고속 D5/LPD5 생산 수율이 낮을 뿐만 아니라 웨이퍼 대 다이 패널티를 더 크게 만들 것으로 봅니다.