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.

#AI

메르센세도 OAI 리스크 코멘트

자전거 멈추면 큰일난다..

https://blog.naver.com/ranto28/224193608780

[ 2월 초 하락분을 다시 다 말아올린 Oracle CDS ]

• OpenAI 에게 받은 RPO 는 액면 그대로 믿지 않고 의심하는 분위기 지속
• Anthropic, Gemini 수요와 시선 차별화

맥쿼리 증권 영업이익 추정

삼성전자
26년 301조 27년 476조

SK하이닉스
26년 272조 27년 447조

이거 맞죠? 외국계 증권사들
대체 뭘 봤길래 요새 왜들 이러지😳

하닉 내부 전망치에 2배를 부르네..

앤스로픽, 소프트웨어 ‘대체’아니고 ‘협력’입니다 - 우려를 거둬도 될까?

안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.

앤스로픽의 The Briefing: Enterprise Agents 라이브스트림 이후 소프트웨어 기업이 반등하는 모습을 보여줬습니다.

시장이 우려했던 ‘AI에 의한 소프트웨어 대체’ 시나리오가 당장 현실화되지는 않는다는 해석이 작용한 것으로 보입니다.

Claude Enterprise 고도화와 Cowork 업데이트 중심으로 신규 엔터프라이즈 소프트웨어 커넥터와 플러그인 추가가 이루어졌는데요(도큐사인, 세일즈포스, 구글 워크스페이스 등)

관리자 중심의 플러그인, 커넥터, 스킬을 관리하는 비공개 마켓플레이스 구축 기능이 도입되었고, 컨텍스트 전달 기반으로 엑셀과 파워포인트 전반에 걸친 엔드 투 엔드 다단계 작업 수행을 강화하기도 했습니다.

앤스로픽은 다수의 기업과 협력을 발표하며 소프트웨어를 대체하는 모델이 아니라 소프트트웨어 위에 얹히는 UI 통합형 오케스트레이션 레이어로 포지셔닝하고 있습니다.

AI 에이전트 기능 역시 도구로서 소프트웨어 활용이 필요합니다. 이 경우 위협의 대상은 소프트웨어 라이선스 자체가 아니라 인간 노동입니다.

그렇다면 이제 소프트웨어 섹터에 대한 우려를 거둬도 될까요?

단기적으로 과도한 공포는 일부 완화될 수 있습니다. 하지만 중장기 리스크는 여전히 존재합니다.

소프트웨어 기업은 자사 시스템의 신뢰성, 복잡한 규제 환경 준수 경험 등을 강조하고 있고, 에이전트의 데이터 접근 제한 방안을 검토하고 있기도 합니다.

하지만 AI 기업은 장기적 통합 UI 전략은 소프트웨어를 단순 데이터 소스로 전락시킬 수 있습니다. 시트 기반 매출 약화와 고객 점점 상실도 문제입니다.

이미 SaaS 기업들은 AI 도입 관련한 뚜렷한 성과 부재 속 마진 압박을 받고 있습니다.

장 마감 후 발표된 워크데이의 실적과 가이던스는 기대에 부합하지 못하는 수준이었습니다.

또한 오픈AI는 최근 B2B 사업을 강화하며, 투자자 미팅에서 자사 AI 에이전트와 제품이 기존 소프트웨어를 대체할 수 있다는 언급을 한 것으로 전해졌습니다.

톤은 다소 다르지만 궁극적으로 AI가 엔터프라이즈 소프트웨어의 상위 계층을 형성하려는 흐름은 동일합니다.

결론적으로 앤스로픽의 발표는 단기적 공포가 과도했다는 의미이기도 하지만, 구조적 변화는 더욱 빠르게 진행되고 있다는 시그널입니다.

(2026/2/25 공표자료)

#희토류 #고려아연

고려아연 테네시 ‘크루서블 프로젝트’ 인허가 단축 전망

1) 미 내무부와 테네시주가 인프라 인허가 절차 개선을 위한 업무협약(MOU)을 체결하여 테네시주의 'FAST-41' 제도 참여가 확정됨

2) FAST-41은 대규모 사업의 환경영향평가 등 복잡한 연방 인허가 과정을 통합 관리해 심사 기간을 획기적으로 단축하는 패스트트랙 제도임

3) 테네시주 클락스빌에 건설될 고려아연의 통합 비철금속 제련소인 '크루서블 프로젝트'가 해당 제도의 첫 적용 사례가 될 가능성이 매우 높음

4) 총 투자 규모 약 11조 원(74억 달러)에 달하는 이 사업은 핵심광물 11종을 포함한 13종의 비철금속을 생산하여 글로벌 공급망 안정화에 기여할 예정임

5) 미 국무부와 지역 정치권은 이번 프로젝트를 공급망 강화 및 특정 국가 의존도 완화의 핵심 투자 사례로 꼽으며 지역 내 고임금 일자리 창출에 대한 기대를 표명함

https://n.news.naver.com/article/648/0000044720?sid=101