» Reality Labs 사업부의 손실 규모 추이. 대규모 투자를 지속하고 있는 Meta

» 가상현실과 증강현실 기술을 개발하는 Reality Labs 사업부는 4분기에 11억 달러의 매출을 올렸으나 50억 달러의 영업 손실을 기록

» Meta는 2025년 총 비용이 1,140억 달러에서 1,190억 달러 사이가 될 것으로 예상하고 있으며, 대부분의 지출은 인프라 비용과 관련이 있다고 설명

» 인프라, 수익화, 리얼리티 랩, 제너레이티브 AI, 규제 및 규정 준수를 위해 인력을 채용할 계획

메타 플랫폼스 2024 회계연도 4분기 실적(시간외 +2%)

EPS: $8.02 (예상: $6.78) - 전년 대비 50% 증가
매출: $48.39B (예상: $46.98B) - 전년 대비 21% 증가
광고 매출: $46.78B (예상: $45.65B) - 전년 대비 21% 증가

2025 회계연도 1분기 매출 전망: $39.5B~$41.8B (예상: $41.67B)

사용자 및 참여 지표
가족 일일 활성 사용자(Family DAP): 33.5억 명 - 전년 대비 5% 증가
광고 노출 수: 전년 대비 6% 증가
광고당 평균 가격: 전년 대비 14% 증가
수익성 및 마진
영업 이익: $23.37B (예상: $19.91B) - 전년 대비 43% 증가
영업 마진: 48% (이전 41%)
순이익: $20.84B (예상: $17.46B) - 전년 대비 49% 증가
자유 현금 흐름(FCF): $13.15B (예상: $10.29B)

주요 사업 업데이트
2025년 연간 자본 지출 가이던스를 $60B~$65B로 상향 조정 (AI 및 핵심 사업 투자 확대)
4분기 총 비용 및 지출 전년 대비 5% 증가 (법적 비용 $1.55B 감소 포함)
2024년 12월 31일 기준 현금, 현금성 자산 및 유가 증권 총액: $77.81B
4분기 자사주 매입 없음, 2024년 전체 자사주 매입 규모: $29.75B
직원 수: 74,067명 - 전년 대비 10% 증가
2025년 예상 총 지출: $114B~$119B (예상: $108.01B)

CFO 전망 코멘트
"1분기 매출 성장률은 8~15%로 예상되며, 환율 변동(FX)으로 인해 3% 역풍이 예상됩니다. 2025년 인프라 투자는 비용 증가를 유발할 것이며, 특히 AI 및 기술 인재 확보에 집중될 것입니다."

메타

"라마 4의 목표는 선두를 달리는 것"이라고 말하며, 이는 멀티모달(multi-modal)과 에이전트(agentic)가 될 것이라고 밝혔다.

마크 저커버그: 장기적으로 AI 인프라에 "수천억 달러"를 투자하겠다고 말했습니다

지금까지 그들은 약 $50B(CapEx의 하위 집합)를 지출했습니다. 실적 발표에서 자본지출(CapEx) 기대치가 둔화될 조짐 보이지 않음—메타는 2025년 확장 계획을 고수하고 있습니다.

"올해는 고도로 지능적이고 개인화된 AI 비서가 10억 명 이상에게 도달하는 해가 될 것으로 예상하며, Meta AI가 그 선도적인 AI 비서가 될 것으로 기대합니다."

"Meta AI는 이미 다른 어떤 어시스턴트보다 더 많은 사람들이 사용하고 있으며, 서비스가 이러한 규모에 도달하면 일반적으로 지속적이고 장기적인 이점을 개발합니다."

메타 CEO: DeepSeek이 CapEx 전망에 미치는 영향 없음

"인프라 및 CapEx(자본 지출)에 어떤 영향을 미칠지에 대해 강한 의견을 가지기엔 아직 너무 이른 시점입니다."
"현시점에서 저는 이러한 인프라 구축이 서비스 품질뿐만 아니라 우리가 원하는 방식으로 확장하는 데 있어서도 큰 이점이 될 것이라고 생각합니다."
"우리는 여전히 대규모 CapEx 및 인프라 투자가 장기적으로 전략적 이점이 될 것이라고 믿고 있습니다. 언젠가는 다르게 배울 수도 있겠지만, 지금은 그런 결정을 내리기엔 너무 이른 시점입니다."

소프트뱅크, 오픈AI에 150~250억달러 투자하는 안 논의 중. 소뱅이 스타게이트 프로젝트에 150억달러 투자를 결정한 가운데 오픈AI에 추가 투자할지 여부가 관심사로 떠오름


SoftBank in Talks to Invest Up to $25 Billion in OpenAI

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-01-30/softbank-in-talks-to-invest-25-billion-in-openai-ft-says

✅소프트뱅크의 오픈AI 투자
- 소프트뱅크가 오픈AI에 최대 250억 달러를 투자하는 방안을 협의 중

- 이미 약 150억 달러를 투입하기로 한 인공지능 인프라 프로젝트(Stargate)와 별도

📌오픈AI 지분 투자만 150억~250억 달러 규모가 될 수 있음.

- 최종적으로 400억 달러 이상의 자금을 투입할 가능성도 거론됨.

- 오픈AI는 그동안 여러 라운드를 통해 약 200억 달러를 조달
📌(이 중 130억 달러는 마이크로소프트에서 받음)

- 2024년 기준 오픈AI의 기업가치는 약 1,570억 달러로 평가

- 오픈AI는 향후 더 큰 규모의 투자 유치를 위해 비영리 구조에서 영리 기업으로 전환을 추진 중

애플은 트럼프 행정부에 반도체 수입 관세의 부작용에 대해 충분히 설명했으며 애플 제품이 해당 관세 부과 대상에서 제외되는 방향으로 결론이 날 가능성이 높다고 매체는 전했다

https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=551292

"트럼프 정부, 엔비디아 칩 대중 수출 추가 제한 검토"…H20 포함 가능성

도널드 트럼프 미국 행정부가 엔비디아 반도체의 중국 수출에 추가 제한을 검토 중

대중 수출 제한 규정을 준수하기 위해 설계된 저사양 칩까지 수출 통제 대상에 포함시키는 방안이 논의

트럼프 정부 관료들이 엔비디아의 H20 칩을 수출 제한 대상에 포함할 가능성에 초점. H20은 인공지능(AI) 소프트웨어와 서비스를 개발하고 운영하는 데 사용될 수 있지만 미국의 대중 수출 제한을 충족시키도록 설계된 저사양 제품

https://www.newspim.com/news/view/20250130000013

엔비디아 젠슨 황, 삼성에 등돌리나...‘거래 불가’ 선언
-자사 HBM 발주 대상서 삼성 제외, “공정 신뢰 못해”
-잦은 임원진 교체, 수시로 전화 문의 등 ‘결례’ 지적도
http://www.sbiztoday.kr/news/articleView.html?idxno=23522

NVIDIA의 CEO 젠슨 황, 삼성전자의 HBM 공정을 신뢰할 수 없다고 발언

1. NVIDIA와 삼성전자의 관계
- NVIDIA의 CEO 젠슨 황이 삼성전자의 HBM 공정을 신뢰할 수 없다고 말했다. 이는 두 회사 간의 관계에 새로운 장애물을 만들었다. 삼성전자는 오랫동안 NVIDIA의 HBM 공급업체로 포함되기 위해 노력해왔다.

2. 삼성전자의 HBM 자격 획득 실패
- 이전에 삼성전자의 HBM3가 NVIDIA의 자격 테스트를 통과하지 못했다는 소문이 있었다. 젠슨 황은 이 소문을 반박했지만, 현재까지 삼성전자는 진전을 보이지 못했다.

3. 젠슨 황의 비판
- 젠슨 황은 HBM 자격 획득 상황에 대해 삼성전자의 경영진을 비난했다. 그는 삼성전자와 그 엔지니어들을 신뢰할 수 없다고 말했다. NVIDIA는 삼성전자의 고객이지 직원이 아니라고 강조했다. 삼성전자의 고위 임원들이 자주 바뀌어 신뢰하고 거래할 수 없다고 말했다.

4. NVIDIA의 대만 공급업체 선호
- NVIDIA가 삼성전자의 GDDR7 메모리 모듈 대신 Micron을 선택했다고 한다. NVIDIA가 삼성전자의 실적으로 인해 대만 공급업체를 더 선호하는 것으로 보인다.

5. 삼성전자의 입장
- 삼성전자 임원들은 HBM 자격 단계를 통과할 것이라고 투자자들에게 확신을 주고 있다. 지연에도 불구하고 낙관적인 태도를 보이고 있다.

6. 향후 전망
- 현재 상황으로 볼 때 삼성전자가 NVIDIA의 HBM 공급업체가 되기는 어려워 보인다. NVIDIA의 HBM 공급선 확보는 삼성전자의 지속 가능성에 중요한 요소이다. NVIDIA가 전 세계 공급업체들에게 중요한 고객이 되었다.

https://wccftech.com/nvidia-ceo-jensen-huang-says-samsung-hbm-process-cannot-be-trusted/

» Microsoft, Meta, Amazon, Google의 Capex 규모 추이. 2025년 2,700억달러, 2026년 3,060억달러까지 증가할 전망

✅ 알고보니 ‘中 깡통 AI’?…“딥시크, 뉴스 답변 83% 오류에 보안 취약”

https://n.news.naver.com/article/081/0003514380

댄 아이브스가 보는 딥시크의 정체 [삼프로TV 뉴욕 법인 특별인터뷰] | Dan Ives 웨드부시증권 애널리스트

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삼프로TV에서 방금 올려주신 댄 아이브스(웨드부시증권 테크 애널리스트) 인터뷰입니다. 해당 내용중 인상깊은 내용에 대해 아래 기록하면

-미국 기업들 4% 정도가 진심으로 AI 투자하고 계획을 가지고 있다고 보는데 지난 48시간동안 25개의 기업과 이야기를 해본결과 DeepSeek으로 인해서 AI인프라 투자에 대한 계획을 바꿀것이라고 대답한 기업이 없었다.

-DeepSeek은 AI의 테무다. 테무 때문에 아마존이 망한다는 이야기가 있었지만 전혀 그러지 않았다.

-타임스퀘어에서 에르메스 운동화를 30불에 판다고 하면 당연히 거짓인걸 아는 것 처럼 DeepSeek의 주장은 터무니 없다고 본다.

-내가 25년동안 테크를 커버하면서 깨달은 것은 베어리쉬 한 사람들이 똑똑해 보이지만 결국 돈을 버는 사람들은 불리쉬한 사람들이다.

-LLM은 가치창출에 AI산업에의 한 부분에 불과하다. 앞으로 중요한것은 데이터를 누가 가지고 있고 그리고 그것을 어떻게 활용 하는지가 중요하다.

-HMB 디맨드도 롱텀으로 영향받지 않을 것이다. 지금은 시작에 불과하다.

-그리고 위 의견들은 내 생각이 아니고 실제로 기업들과 만나고 피드백에 의한 의견이다.

-빅테크들이 GPU를 덜 사용하고 효율적으로 트레이닝 할 수있으니 이번엔 잠깐 덜 사볼까? 라는 센티먼트가있을수 있냐라고 물어 본다면, 이건 절대 그럴수 없다. 이미 사기위해 줄서있는 상황인데 잠시 매입을 줄이게 되면 다시 뒤로가서 줄서야 한다. 때문에 그런일은 없을 것이다.

-테크 불마켓은 반도 지나지 않았다. 트럼프가 중국이 GPU를 사는것을 쉽게 두지 않을것.

-피지컬AI는 중국이 미국보다 몇년은 비하인드 되어있다. 그 이유는 피지컬AI는 LLM으로 가능한 부분이 아니기 때문. 고성능 GPU가 더 필요한 분야이다.


https://youtu.be/dMNQXAaP0RU?si=2fqMpIEzuGzDJmVT

DeepSeek의 효율성 향상은 이전에 상당한 컴퓨팅 자원에 접근했던 경험에서 비롯된 것으로 보입니다. 역설적으로, 더 적은 칩을 사용하는 경로(즉, "효율성")는 더 많은 자원으로 시작해야 가능할 수 있습니다.

DeepSeek은 아시아 최초로 10,000 A100 GPU 클러스터를 운영했으며, 현재 약 50,000 H800 GPU 클러스터를 유지하고 있고, 중국 및 해외 클라우드 제공 업체에 무제한으로 접근할 수 있는 추가 자원을 보유하고 있습니다(이는 수출 통제 대상이 아님). 이러한 광범위한 컴퓨팅 자원은 시행착오를 통해 효율성 기술을 개발하고 고객에게 모델을 제공하는 데 있어 중요한 역할을 했을 가능성이 큽니다.

다른 AI 회사에서 최근 사용량 급증으로 서비스 중단이 발생했는데, 이는 더 큰 컴퓨팅 자원을 보유하고 있음에도 불구하고 벌어진 일입니다. DeepSeek이 유사한 사용량 급증을 처리할 수 있는 능력은 아직 검증되지 않았으며, 제한된 컴퓨팅 자원으로 인해 어려움을 겪을 가능성이 큽니다. (Sam Altman은 ChatGPT Pro 요금제가 현재 손실을 초래하고 있다고 주장하기도 했습니다.)

DeepSeek의 R1 모델은 놀라운 효율성을 보여주지만, 이 모델을 개발하기 위해 합성 데이터 생성, 디스틸레이션, 실험 등에서 상당한 컴퓨팅 자원이 필요했습니다.

미국과 중국 간 컴퓨팅 격차는 수출 통제로 인해 더욱 확대되었으며, 이는 DeepSeek의 주요 제약 요인으로 남아 있습니다. DeepSeek의 경영진은 효율성 향상에도 불구하고 여전히 4배의 컴퓨팅 열세가 있음을 공개적으로 인정했습니다. DeepSeek의 설립자 Liang Wenfeng은 다음과 같이 밝혔습니다.
"동일한 결과를 얻기 위해 우리는 2배의 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 추가로, 데이터 효율성에서 약 2배의 격차가 있어, 동일한 결과를 얻으려면 2배의 훈련 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 이를 종합하면 4배의 컴퓨팅 자원이 요구됩니다."
그는 이어서 이렇게 덧붙였습니다.
"우리는 단기적인 자금 조달 계획이 없습니다. 우리의 문제는 자금이 아니라, 고급 칩에 대한 금수조치(embargo)입니다."

미국 주요 기업들은 최고의 역량을 비공개로 유지하고 있어, 공개된 벤치마크만으로는 AI 발전의 전체 그림을 파악하기 어렵습니다. 반면 중국 기업들은 진행 상황을 공개적으로 공유하고 있지만, Anthropic과 OpenAI와 같은 회사들은 여전히 상당한 비공개 역량을 보유하고 있습니다. 이러한 점에서 DeepSeek이 주목받는 이유는 그들의 개방적인 접근법에 있습니다. 모델 가중치와 방법론을 자세히 공유하는 반면, 서구 기업들은 점점 더 폐쇄적인 태도를 보이고 있습니다. 그러나 이러한 개방성이 전략적 우위를 제공할지는 아직 불확실합니다.

그러면 어떤 의미가 있을까요?
DeepSeek의 성과는 진정성과 중요성을 갖추고 있습니다. 그들의 발전을 단순히 "프로파간다(선전)"라고 치부하는 주장은 본질을 놓친 것입니다. 보고된 훈련 비용은 역사적인 알고리즘 효율성 추세를 고려할 때 전례 없는 수준이 아닙니다. 그러나 비교에는 신중한 맥락이 필요합니다. DeepSeek은 최종 사전 훈련(run) 비용만 보고하며, 이 과정에서 필수적인 인력 시간, 초기 실험, 데이터 수집, 인프라 설정 등의 주요 비용은 포함하지 않았습니다.

컴퓨팅 효율성이 증가함에 따라 AI 역량은 필연적으로 확산될 것입니다. 통제만으로는 충분하지 않습니다. 사회적 복원력과 방어를 강화하기 위한 조치와 병행되어야 합니다. 이를 위해 AI 위험을 식별, 평가, 해결할 기관을 설립하고, 잠재적으로 유해한 AI 응용 프로그램에 대해 견고한 방어 체계를 구축해야 합니다. 하지만 수출 통제가 이미 중국의 AI 개발에 영향을 미치고 있으며, 향후에는 더 강력한 영향을 미칠 가능성도 인정해야 합니다.

모델 자체가 전략적 해자가 아닐 수 있지만, 컴퓨팅 자원이 국가 안보에 미치는 영향은 사용 사례에 따라 달라집니다. 대규모 배포가 필요한 경우(예: 대규모 감시), 컴퓨팅 제한이 상당한 장벽을 만들 수 있습니다. 반면, 단일 사용자 응용 프로그램에서는 통제의 영향이 적습니다. 모델 역량이 점점 더 쉽게 복제될 수 있음에도 불구하고, 컴퓨팅 접근성과 국가 안보 역량 간의 관계는 여전히 복잡합니다.

결론적으로 AI 역량은 통제에도 불구하고 확산될 가능성이 높습니다. 수출 통제나 기타 "역량 개입"만으로 확산을 완전히 막는 것은 어렵겠지만, 이러한 통제는 기술적 우위를 유지하기 위해 중요합니다. 통제는 중요한 시간을 벌어줄 수 있지만, 민주주의 국가들이 선두를 유지하고 적대국에 대한 복원력을 확보할 수 있도록 하는 정책과 결합되어야 합니다.


https://www.chinatalk.media/p/deepseek-what-the-headlines-miss?r=23t136&utm_medium=ios&triedRedirect=true

주커버그는 "시간이 지날수록 인프라와 자본 지출에 대한 대규모 투자가 전략적 이점이 될 것"이라며 그래픽처리장치(GPU) 투자 지속 의지를 강조했다.

https://v.daum.net/v/20250130152816525

MS·AWS·메타, 딥시크 'R1' 쓴다…챗GPT 의존도↓
https://n.news.naver.com/article/092/0002361415?sid=105

30일 글로벌 업계에 따르면, 마이크로소프트와 아마존웹서비스(AWS), 메타가 딥시크 R1을 활용해 자사 서비스와 모델 개발을 업그레이드하기 위해 나선 것으로 전해졌다. 마이크로소프트와 AWS는 R1을 서비스에 접목했으며, 메타는 R1 기술을 분석해 자사 모델 라마에 적용할 방침이다.

마이크로소프트는 딥시크의 R1을 자사 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 애저(Azure)와 개발자 도구 깃허브에 제공한다고 밝혔다. 마이크로소프트 플랫폼 내 1천800개 넘는 AI 모델 목록에 R1을 추가한다. R1은 애저와 깃허브의 모델 카탈로그에서 우선 제공된다.

내부 소식통에 따르면 메타가 구성한 워룸 4개 중 두 팀은 딥시크가 어떻게 AI 훈련·운영 비용을 낮출 수 있었는지 분석 중이다. 이 전략으로 메타의 라마 모델에 적용하는 것이 목표다.
또 다른 팀은 딥시크가 어떤 데이터로 AI 모델을 훈련시켰는지 조사하는 역할을 맡은 것으로 전해졌다. 나머지 팀은 딥시크 AI 모델 특성 기반으로 라마의 모델 구조를 어떻게 재설계 할 수 있을지 연구 중인 것으로 알려졌다.

美 대신 동남아로…틱톡, 태국 데이터센터에 5조원대 투자

오늘(30일) 로이터통신과 블룸버그통신에 따르면 태국투자청(BOI)은 틱톡의 38억달러(약 5조4천853억원) 규모 데이터 호스팅 서비스 관련 투자를 승인했다고 전날 밝혔습니다.

데이터 호스팅은 데이터를 안전하게 저장하고 관리하는 서비스를 의미합니다.

아마존 자회사 아마존웹서비스(AWS)는 태국 데이터센터 등에 15년간 총 50억달러(약 7조2천150억원)를 투자하겠다고 2022년 10월 밝힌 바 있습니다.

구글은 10억달러(약 1조4천430억원)를 들여 태국에 데이터센터 등 클라우드·인공지능(AI) 인프라를 짓겠다고 지난해 밝혔습니다.

MS도 태국에 데이터센터를 짓고 AI 인프라와 AI 관련 교육을 제공하기로 했습니다.

https://n.news.naver.com/article/374/0000422875?sid=104

삼성, 데이터센터 속도 높이는 CPO 공략 나선다

인공지능(AI) 데이터센터의 전송 속도를 획기적으로 개선할 ‘광모듈 패키징’(CPO) 기술이 떠오르고 있다. 데이터센터 발열과 속도 저하 문제를 해결하기 위해 CPO 도입을 서두르는 엔비디아 브로드컴 마벨 등 AI가속기 업체를 잡기 위해 파운드리(반도체 수탁생산), 소부장(소재·부품·장비) 등 반도체 회사의 움직임도 바빠지고 있다.

30일 시장조사업체 트렌드포스와 대만 언론 등에 따르면 엔비디아는 오는 3월 20일 열리는 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2025’에서 올 하반기 출시하는 차세대 AI가속기 GB300에 CPO 기술을 적용한다는 계획을 발표한다. 최근 발열 이슈가 제기되는 AI가속기 블랙웰의 문제를 해결할 핵심 기술 중 하나로 엔비디아는 CPO를 택한 것이다.


CPO는 칩 외부에 있던 신호 전달 장치를 칩 내부에 설치해 데이터 이동 거리를 대폭 줄여 폭증하는 데이터 처리량을 빠르게 처리할 핵심 기술이다. 기존 데이터센터는 AI가속기와 신호를 주고받는 광트랜시버가 별도의 부품으로 존재했고 구리배선을 통해 신호가 이동하는 과정에서 신호 손실, 전력 소모, 시간 지연, 등의 문제가 나타났다.

모건스탠리는 글로벌 CPO 시장 규모가 연평균 170~210%씩 커지면서 2030년 93억~230억달러(약 13조~33조원)에 이를 것으로 전망하고 있다. 엔비디아를 시작으로 아마존 구글 마이크로소프트 메타 등 빅테크 기업도 자체 AI가속기에 CPO 적용이 예상돼서다.

CPO 기술에서 가장 앞서 있는 회사는 대만의 TSMC다. 지난달 TSMC는 CPO와 자사 첨단 패키징(COWOS) 기술 통합에 성공했다고 발표했다. TSMC는 8월부터 엔비디아의 CPO 기반 AI가속기를 대량 양산할 것으로 전해졌다.

삼성 파운드리는 AI에 특화한 저전력 고성능 ‘CPO 통합 솔루션’을 2027년 선보일 계획이다. TSMC의 협력사인 패키징업체 ASE, 광섬유 제조사 FOCI, 반도체 장비사 완런 등이 CPO 관련 기업으로 꼽힌다. SKC 삼성전기 LG이노텍 등 유리기판 제조사도 혜택을 받을 것이란 전망이 나온다.

https://www.hankyung.com/article/2025013043121

골드만 삭스, 재생에너지가 데이터센터 전력 수요의 80% 공급 가능

-태양광, 풍력과 ESS 조합으로

-부족한 부분은 가스발전과 원전으로

-데이터센터용 발전원별 비용은 육상 풍력 25달러/MWh, 태양광 26달러, 가스발전 37달러 순

https://www.msn.com/en-us/money/markets/renewables-could-power-80-of-data-centres-goldman-sachs-says/ar-AA1y5vKL?ocid=finance-verthp-feeds