[WAVE 주가 하락 관련 올릭스 코멘트]

WAVE의 INHBE 비만 유전자 치료제 단회 단독 투여 데이터가 애로우헤드 INHBE와 효능 크게 엇갈리며 -50% 하락

올릭스/릴리 기술이전한 OLX702A 단회투여 결과 비교했을 때 굉장히 고무적, 같은 유전자 치료제 기업이라 하더라도 효능 엇갈려 원천 기술력 중요성 확인된 계기

WAVE의 INHBE가 실망스런 결과 발표 전에 무려 70억 달러 peak sales 추정, 한화 10조원 수준 매출을 전망받아왔던 부분 감안했을 때 올릭스/릴리 OLX702A 매출 전망치 블록버스터급도 가능

올릭스는 임상1a상 단회 투여로 이미 애로우헤드 젭바운드 병용에 필적하는 데이터들 발표 이력, 올해 중순 3개월 간격 1b상 발표 기대

하반기 릴리와 젭바운드 병용 2상 진입 예상, 릴리와 Dual siRNA 논의 중, WAVE 실망스런 데이터로 올릭스 데이터 및 L/O 더욱 기대되는 포인트

[올릭스]
-OLX702A 단독/단회 (반복, 병용X)
최대 감량 환자 3개월 데이터
BMI -6.62%
허리둘레 -15.3%
간지방 최대 -70% (정상간 2명 확인)

[애로우헤드]
-ARO-INHBE+젭바운드 병용
16주차 체중 -9.3%
24주차 내장지방 -23.2%
24주차 간지방 -76.7%

-ARO-ALK7 단독 투여
8주차 내장지방 -13.6% vs. INHBE 단독 -7.1%

[일라이 릴리]
-젭바운드 고용량
52주차 체중 -13.9%
52주차 내장지방 -24.0%
52주차 간지방 -39.6%

[웨이브]
- WVE-007 단독/단회투여 240mg
6개월차 체중 -0.9%
6개월차 내장지방 -14.3%

- WVE-007 400mg
3개월차 내장지방 -5.0%

참고) 올릭스 "MASH·비만 치료제, 지방간감소·항비만 효력 긍정 전망" (2024.11.04)
https://n.news.naver.com/article/215/0001186360?sid=004

[Spot/바이오산업] Wave Life의 초기 RNA 비만 진통, 국내 영향 제한적인 이유

▶Wave Life의 아쉬운 WVE-007 체중감량, 다만 타깃(INHBE)의 이슈

[상황] 전일 글로벌 RNA 바이오텍 Wave Life 주가 50% 급락. WVE-007(비만 1상, siRNA) 아쉬운 체중감량 데이터 발표 영향

전일 WVE-007 저용량(240mg) 6개월 및 중용량(400mg) 3개월 데이터 추가 공개(위약조정 체중감소율 6개월 -0.9% 및 400mg 미공개). 높은 내장지방 감소 불구 여전히 아쉬운 체중감소에 시장 실망

[데이터 해석] FDA는 비만치료제 총 체중감소율 12개월 차 최소 5% 이상 개선 요구. 현재 단독 근육유지 효과 만으로는 비만 치료제 인정 X, 총 체중감소율 개선 동반 필요. 이에, 단독 요법으로서 비만 약물 가치 의문 제기

[비만 RNA 전망] 1)INHBE: WVE-007 중용량 6개월 및 고용량(600mg) 3개월 데이터 공개 예정(2Q26). 향후 2상에서는 환자 BMI 35~50로 제한 예정(vs 1상 평균 BMI 32). 연내 2상 3개월 차 데이터 공개, 향후 INHBE 관점 가장 중요한 데이터

2)ALK7 수용체: ALK7도 향후 총 체중감소율 데이터 주목, 애로우헤드 ARO-ALK7 1상 세부 데이터 공개 예정(2Q26). 참고로 ALK7가 메인인 애로우헤드는 전일 주가 영향 X

▶국내와는 분리된 이슈: 올릭스, 알지노믹스, 한미약품(펩타이드, UCN2) 영향 분석

국내는 INHBE 영향 제한적 판단, 주가 하락 시 매수 대응 유효

①올릭스: INHBE가 아닌 ALK7 전임상, 향후 최적화 및 용량 증량에 Best In Class도 기대. 1H27 상반기 IND 제출 목표, 이전 글로벌 기술수출 기대감 유효

②알지노믹스: RNA 편집 기술로 비만(INHBE)과 무관. 웨이브 라이프와 RNA 편집 피어 분류. 다만 RNA 편집 기술 우위 및 최근 경쟁사 상황(WVE-006 반환) 고려 시, 높은 프리미엄 정당화

③한미약품: LA-UCN2는 펩타이드 기반(RNA X) 근육보존 비만 1상. 마우스 전임상 단독요법(고용량)에서 총 감소율 -11%(vs 세마 -18%) 잠재력 확인. 향후 글로벌 기술수출 경쟁력 매우 높음 판단

▶ 보고서 링크 : https://m.nhsec.com/c/n330t

■ [NH/한승연, CFA(제약/바이오), 02-768-7802]

구글의 애초 연구 목적이 메모리를 덜 사기 위한 것이 아니라,
=하 진짜 KV캐시가 골치 아플만큼 늘어나니 어떻게든 줄여볼 방법을 연구하기 위한 것으로 느껴집니다. 출처=구글 터보퀀트 논문

장 안좋을때는 인뎁스..!

양질의 내용 크게 공감하면서 잘 읽었습니다!!

#머니무브 #증권주

■ 산일전기 블록딜 코멘트

2대주주 지분 일부 매각으로 3,054,520주(지분 -9.98%p) 블록딜 진행. 단가는 147,000원, 약 4,500억원 규모

이번 거래는 경영권 변화 없는 재무적 목적 매각으로, 펀더멘털 영향은 제한적.

→ 현재주가 160,000원 선에서 단기 조정 가능성 존재하나, 오버행 해소 긍정적 판단.

•중국 제약•바이오 +4.99% 폭발

한국 바이오도 위로 폭발하고싶다

[3/27, 장중 생각: 외국인, 외국인, 외국인, 키움 한지영]

장 초반 4% 급락하며 오늘도 나락이 감지되는 분위기였지만,

다행히도 코스피가 낙폭을 많이 줄이고 있네요(코스닥은 이미 플전)

이 같은 낙폭 축소에도 불안을 쉽게 떨쳐버리기 힘든 이유는 외국인 수급입니다.

세미나, 방송, 대화 등 주변에서 가장 많이 고민하는 지점도 바로 외국인 순매도인데,

지금도 4조원 가까이 코스피를 내다 팔고 있네요.

이와 관련해서 몇가지 차트를 통해 좀 고민해볼 것들을 공유합니다.

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(1번 그림) 외국인 연간 코스피 순매수

- 3월 26일자 기준으로 연초 이후 코스피 47조원(반도체 46조원 순매도)

- 오늘 3.7조원 순매도 금액까지 합치면 총 50조원 육박

- 과거 금융위기 당시를 상회하는 이 금액은 다분히 압도적

(2번 그림) 코스피 시가총액 대비 외국인 연간 코스피 순매수

- 하지만 코스피 시가총액이 4000조원대로 늘어났기에, 과거보다 1주당 매도금액의 절대적 차이가 발생

- 따라서 코스피 전체 시가총액에서 외국인 순매수 금액이 차지하는 비중을 계산해보면, 이야기가 달라짐

- 3월 현재 비중은 -1.1%로 08년 금융위기(-6.0%)를 제외하면 역대 최저 수준

- 현재의 사태가 금융위기 급으로 추가 격상되지 않는 이상, 이미 외국인은 상당부분 국내 증시를 내다판 것으로 해석 가능

(3번 그림) 삼성전자의 외국인 지분율

- 26일자 기준 49.1%로 지난 10년 이래 가장 낮은 레벨에 도달

- 오늘도 외국계 창구를 통해서 매도가 나오고 있는 만큼, 지분율은 좀 더 내려갔을 것

- 터보퀀트 사태로 내러티브에 흠집이 난 상태지만, 현재 지분율 레벨에서 보면, 이들의 수급은 꽤나 비어있을 가능성

(4번 그림) SK하이닉스의 외국인 지분율

- 현재 지분율은 53.5%로 지난 10년이래 저점인 40%대 중반을 크게 상회

- 해석의 차이가 발생하는 구간이지만, SK하이닉스가 HBM으로 국내 증시에 주도주로 부각되기 시작했던 2024년 이후를 놓고 보면, 이들의 지분율도 낮은 수준, 수급이 생각보다 비어있을 가능성

——————

이처럼 차트들이 여러모로 다른 관점을 제시하게 만들고 있고, 순전히 수급 측면에서만 접근했다는 한계점이 있습니다.

그래도 전쟁, 터보퀀트, 연준 금리인상 가능성 등 사태가 지금보다 더 악화되지 않는다고 가정해보면,

외국인들은 국내 증시에 대한 기계적인 비중 조절, 차익실현의 유인은 갈수록 줄어들고 있다는 생각을 하고 있습니다.

장중에 외국인 수급을 보면서 작성한 짧은 코멘트이고,

좀 더 많은 고민과 생각이 담긴 외국인 수급 내용은 다음주 4월 1일에 발간하는 월간 전략 자료를 통해 자세히 담아보겠습니다.

이번 한주 정말 고생 많으셨습니다.

키움 한지영

외국인 수급 관련 차트들

🔥 파두 주주총회 후기

깊었던 부진의 터널 통과. 에이전트 AI향 수요 폭발과 7~10조 컨트롤러 시장 독과점 수혜 본격화 기대

1️⃣ 턴어라운드 및 시장 상황

과거 부진 원인: 코로나 이후 빅테크 구조조정 및 Gen4 도입 스킵(Gen3 ➡️ Gen5 직행)으로 23년 매출 일시 급감.

현재 국면: 작년 말부터 에이전트 AI 부상으로 Compute eSSD 수요 폭발. 현재 심각한 SSD 공급 부족 사태 발생.

경쟁 환경의 변화: 써드파티 컨트롤러 시장은 파두 vs 마벨 과점 체제로 재편. 마벨이 100~200조 규모의 주문형 ASIC 시장에 집중함에 따라, 파두가 마벨의 컨트롤러 점유율을 대거 흡수할 것으로 기대

2️⃣ M/S 확대

26년 eSSD 시장 전망: 총 8,000만 대

26년 올해 M/S 4~5% 목표

장기 목표: M/S 20% 이상

3️⃣ 고객사 파이프라인 대폭 확장

현재 확보: 하이퍼스케일러 2곳, 낸드 2곳

26년 추가: 하이퍼스케일러 1곳

Gen6 (28년 본격 도입): 하이퍼스케일러 4곳 + 낸드 3곳 확보 자신. (28년부터 Gen6 매출 유의미한 성장 기대)

4️⃣ R&D 및 중장기 비전 (제2의 브로드컴 🚀)

Gen7 R&D: 올해 말 착수. 전액 자체 부담이나 무형자산화 후 다년 상각하여 판관비 타격 최소화.

PMIC & 광통신 고속 시그널 칩: 28년 매출/이익 기여 본격화. 향후 DRAM, CPU/GPU급 하이엔드 확장 시 '조 단위' 매출 타겟.

스토리지 시스템 진출: 서울대 김진수 교수(CRO) 영입. 디바이스를 넘어 스토리지 박스 진출

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샌디스크 경영진 "터보퀀트? 낸드 수요 더 키울 것"

“AI 비용 낮추면 사용 더 늘어”…스토리지 수요 확대 전망
모건스탠리 “수요 감소 징후 없어”…과도한 우려 선 긋기


구글의 인공지능(AI) 압축 기술 ‘터보퀀트(TurboQuant)’가 메모리 수요 논쟁을 불러온 가운데, 샌디스크 경영진이 “오히려 낸드 수요를 확대시킬 것”이라는 평가를 내놓은 것으로 전해졌다.

27일 금융투자업계에 따르면, 샌디스크 경영진은 최근 씨티그룹과 진행한 IR 행사에서 터보퀀트가 AI 확산을 가속화해 스토리지 수요 증가로 이어질 것이라고 밝혔다.

터보퀀트는 데이터를 더 적은 메모리로 처리할 수 있게 만드는 압축 기술이다. 같은 작업을 더 적은 자원으로 수행할 수 있어 비용을 낮추는 효과가 있다. 일부에서는 이로 인해 메모리 수요가 줄어들 수 있다는 우려가 제기됐다.

샌디스크는 오히려 반대로 봤다고 한다. AI 처리 비용이 낮아질수록 기업들의 AI 도입이 확대되고 전체 데이터 처리량이 증가하면서 스토리지 수요도 함께 늘어난다는 설명이다.

특히 AI 워크로드 확대와 함께 엔터프라이즈 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 수요 가시성이 높아지고 있으며 하이퍼스케일러 중심의 수요 강세도 지속되고 있다고 강조했다.

낸드 시장에서 샌디스크는 글로벌 상위권 업체로 꼽힌다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 샌디스크는 통상 삼성전자, SK하이닉스(솔리다임 포함), 키옥시아, 마이크론 테크놀로지 등에 이어 4~5위권 점유율을 형성하고 있다.

시장 점유율은 시기별로 변동이 있지만 대략 한 자릿수 후반에서 10% 안팎 수준으로 평가된다. 특히 키옥시아와의 합작 생산(JV)을 통해 낸드 생산능력을 확보하고 있어 실질적인 공급 영향력은 점유율 이상이라는 분석도 나온다.

글로벌 투자은행 모건스탠리도 시장 우려에 선을 그었다.

모건스탠리는 “메모리나 스토리지 수요가 감소하고 있다는 징후는 없다”며 “터보퀀트는 기존 기술의 연장선에 있는 진화적 개선”이라고 평가했다.

또 “메모리 사용량 감소는 일부 영역에 국한된 것”이라며 “AI 성능 향상을 위해서는 여전히 메모리가 핵심 요소”라고 강조했다.

업계에서는 이를 두고 메모리 수요 둔화를 우려한 초기 시장 반응과는 결이 다른 흐름이라는 평가가 나온다.

낸드 시장 자체에 대한 전망도 긍정적이다. 샌디스크는 데이터센터와 AI 워크로드 확대에 따라 낸드 수요의 내구성이 강화되고 있다고 평가했다고 전해진다.

주요 고객사들이 가격보다 공급 확보를 우선시하고 있어 낸드의 가격 상승 여력도 남아 있다는 설명이다.

https://n.news.naver.com/mnews/article/031/0001017479?lfrom=twitter

AI 업계든 증권 쪽이든 반도체 한가닥 하시는 분들 대부분이(거의 100프로) 터보퀀트가 메모리 수요에 큰 영향 안줄거라고 얘기하시더라고요.

👉반도체株 흔든 '터보퀀트 쇼크'…모건스탠리 "오히려 호재"

https://n.news.naver.com/article/015/0005267935?type=journalists

1. 시장의 치명적 오해와 TurboQuant의 실체

① 과장된 '6배 압축'의 맹점
구글 논문은 AI가 답변을 생성할 때 사용하는 임시 메모장인 'KV 캐시'를 16비트에서 3~4비트 수준으로 압축해 최대 6배, 8배의 성능 향상을 이루었다고 주장합니다. 하지만 실제 2026년 현재 vLLM, SGLang 등 주류 AI 서빙 프레임워크는 이미 8비트(FP8)를 기본으로 사용하고 있습니다. 즉, 16비트가 아닌 실전 8비트를 기준으로 계산하면 실질적인 압축 이득은 약 2.7배에 불과합니다. 게다가 중국 DeepSeek의 MLA 아키텍처는 이미 28배 압축을 선보인 바 있어 혁명적인 수치는 아닙니다.

② 1년 전의 낡은 '뉴스'
시장이 공포에 빠진 이 알고리즘은 이미 2025년 4월 논문으로 공개되었으며, 심지어 핵심 기초 연구자는 2년 전에 구글을 떠났습니다. 이 기술은 프론티어 AI 연구소들에게 이미 '소화가 완료된 점진적 개선'의 영역입니다.

③ 온디바이스 AI 시대의 개막
그럼에도 이 기술이 산업적으로 의미가 있는 이유는 무손실에 가까운 초강력 압축을 실전으로 끌고 왔다는 점입니다. 실제로 개발자들이 테스트한 결과, 파인튜닝 없이도 캐시 용량을 최대 4.9배 줄이거나, USB 충전기 크기의 소형 기기(NVIDIA GB10)에서 무려 400만 개의 토큰(책 수십 권 분량)을 구동하는 데 성공했습니다. 이는 모바일 기기에서의 장문맥 추론 장벽을 허물어 AI의 배치 표면적을 기하급수적으로 넓힙니다.


2. 기술적 이면: '수학 세금'과 실리콘의 역설
① 공짜 점심은 없다: 연산 비용으로 치환되는 메모리 절감
TurboQuant는 무작정 용량을 줄이는 것이 아니라 데이터 분포를 균일화(PolarQuant)하고 잔차를 처리(QJL)하는 복잡한 수학적 과정을 거칩니다. 3~4비트로 압축된 데이터를 연산에 쓰려면 다시 읽고, 해석하고, 복원해서 투입해야 하는 '수학 세금(Math Tax)'을 치러야 합니다. 즉, 메모리 사용량을 줄인 대신 GPU/TPU가 초당 수백만 번 더 바쁘게 스위칭하며 발열과 연산 압박을 견뎌야 합니다.

② 엔비디아 생태계에서의 호재
이 기술은 구글 TPU 전용이 아니며, 논문의 주요 벤치마크도 엔비디아 H100 GPU에서 수행되어 8배의 속도 향상을 입증했습니다. 데이터 크기가 줄어들면 HBM 용량만 절약되는 것이 아니라, 칩 내부의 L1/L2 초고속 캐시(SRAM)에 데이터를 훨씬 많이 올릴 수 있어 메모리 계층 구조 전체의 성능이 대폭 향상됩니다.

③ 구글의 역설적인 칩 운용 전략
구글은 데이터센터의 칩을 오래 아껴 쓰는 자산이 아니라, 시스템 최대 처리량을 뽑아내기 위해 강하게 혹사시키는 소모품으로 간주합니다. TurboQuant로 메모리 병목이 완화되면, 구글은 남는 공간에 더 많은 에이전트를 빽빽하게 밀어 넣어 칩 활용률을 극한으로 끌어올립니다. 이는 칩 교체 주기를 단축하고 반도체 구조적 수요 확대로 이어지는 '실리콘의 역설'을 만듭니다.


3. 제본스의 역설 2.0: 2026년 3월의 최전선 현실비용 효율성이 좋아지면 자원 사용량이 오히려 폭발적으로 증가한다는 '제본스의 역설'은 지금 이 순간에도 증명되고 있습니다.

-앤트로픽의 인프라 비명: Claude는 주간 30%씩 성장하며, DAU가 단 한 달 만에 600만 명에서 1,600만 명으로 폭증했습니다. 이로 인해 인프라가 수요를 따라가지 못해 결국 유료 구독자(Pro/Max)들의 세션 한도를 조정해야 한다는 직원의 증언까지 나왔습니다.

-OpenAI, Sora를 포기하다: OpenAI는 연간 55억 달러의 GPU를 태우던 비디오 생성 AI 'Sora'를 공식 종료하고, 해당 자원을 코딩 에이전트(Codex)와 차세대 모델 사전학습에 전면 재배치했습니다. 만약 TurboQuant가 정말 컴퓨팅 비용을 유의미하게 낮춰주었다면, 샘 알트만은 황금알을 낳는 거대한 숏폼 비디오 시장을 경쟁자(xAI의 Grok)에게 내어주지 않았을 것입니다.

효율화 기술이 이미 세상에 존재함에도 컴퓨팅 자원이 절대적으로 턱없이 부족하다는 가장 명백한 증거입니다.


4. 결정적 팩트: '학습'과 '추론' 메모리의 넘을 수 없는 벽

시장의 가장 큰 착각은 TurboQuant가 AI의 전체 메모리를 줄인다고 믿는 것입니다. 이 기술은 철저히 임시 메모장인 '추론(Inference)' 단계의 KV 캐시 최적화에만 국한됩니다.

반면, HBM 수요의 진정한 본체인 '학습(Training)' 단계는 압축이 불가능한 4가지 거대한 데이터 덩어리를 HBM에 품고 있어야 합니다.

-가중치(Weights): 약 200GB (16비트 기준). 이를 3비트로 압축하면 AI는 개념을 구분하지 못하고 백치가 됩니다.
-기울기(Gradients): 약 200GB. 극한의 소수점 값을 3비트로 반올림하면 학습이 영원히 정지하는 '기울기 소실'이 발생합니다.
-옵티마이저 상태(Optimizer States): AdamW 기준 무려 1.2TB. 가중치 1개당 모멘텀과 분산을 측정하기 위해 파라미터 크기의 6배에 달하는 메모리가 필요합니다.

역전파를 위해 순전파 때의 모든 중간 계산 결과물을 쥐고 있어야 하므로 수 TB가 요구됩니다.

인공지능 신경망의 특성상 초기 가중치의 0.000001의 미세한 오차가 나비효과처럼 증폭되기 때문에 훈련 단계에서는 손실 압축을 허용할 수 없습니다.

즉, 추론 단계의 배달통 크기는 줄여도, AI 지능을 주조하는 훈련용 HBM의 가마솥 크기는 1g도 줄일 수 없습니다.


5. 구글의 진짜 엔드게임: 시맨틱 검색

인프라구글 AI 수장 제프 딘은 현재의 100만~200만 토큰 문맥을 넘어 "수조(Trillions) 개의 토큰"을 한 번에 다뤄 인터넷 전체와 개인의 일생 기록을 실시간으로 전부 뒤져보는 것을 목표로 합니다.이를 구현하기 위해서는 키워드 매칭이 아닌, 의미를 고차원 벡터로 변환해 찾는 '시맨틱 벡터 검색'이 필수입니다.

기존 양자화 방식(PQ 등)은 데이터를 일일이 분석해 코드를 만드느라 인덱싱에 며칠이 걸리는 끔찍한 병목이 있었습니다. 하지만 TurboQuant의 무작위 회전 방식은 이 인덱싱 시간을 '사실상 제로'로 만들어 줍니다.

즉, 이 논문은 단순한 메모리 절감 기술이 아니라 구글이 AI 검색 패권을 영구히 쥐기 위해 구축하는 '초고속 검색 물리 인프라'의 뼈대입니다.


6. 요약 및 결론이 상황은 1년 전, 저비용 고효율 AI인 'DeepSeek R1 쇼크' 때 시장이 "GPU 수요가 끝났다"며 엔비디아 시가총액을 증발시켰던 사건의 완벽한 데자뷰입니다. 그 이후 빅테크의 설비투자는 오히려 폭증했고, 주가와 반도체 랠리는 역사적 신고가를 경신했습니다.

결론적으로 TurboQuant는 HBM을 덜 쓰게 만드는 기술이 아니라, 오히려 같은 HBM으로 더 많은 작업을 혹사시키도록 유도하여 메모리 계층 전체의 사용량을 키우는 촉매제입니다. 추론 비용이 저렴해지면 에이전트와 데이터 생성이 폭발하고, 기존 단순 창고 역할이던 기업용 SSD(eSSD)마저 AI 연산을 돕는 '액티브 스토리지(Active Storage)'로 격상되면서 HBM, DRAM, NAND를 아우르는 구조적 슈퍼사이클은 더 견고해질 것입니다.

(26.3.27 미래에셋)

공포탐욕지수

Extreme Fear 10(전일 15)

참고로 관세 전쟁 때는 Extreme Fear 3까지 떨어졌음

메크로 석박 + 현금 확보중 or 자랑 = 매번 바닥 신호였는데..

적어도 이 지점에서 지지는건 아닌 것 같다는 생각입니다..

쉽지 않은 장이지만 화이팅입니다..!!

(보란듯이 전약후강 반등 가즈아..를 조용히 외쳐봅니다)

[이그전] 외국인 매도 (2편): 외국인에 너무 의미를 둘 필요 없다

안녕하세요. KB증권 자산배분 및 주식전략 이은택입니다.

1) 외국인 매도 2위인 자동차는 전통적으로 밸류 펀드가 많이 보유하는데 연초 ‘로봇 테마’로 급등하면서 차익실현이 나왔습니다.

2) 더 중요한 것은 외국인 매매에 너무 큰 의미를 둘 필요가 없다는 점입니다.

3) 지금까지 ‘상승장’에서 외국인이 순매수한 적은 단 한번도 없으며, 게다가 그들이 살지/팔지의 전망도 불가능하기 때문입니다.

- URL: https://bit.ly/4bE3bsl